本文转自：中国教师报
山东省菏泽市鄄城县实验小学
AI赋能小学低年级数学教学模式创新研究
李 艳
人工智能技术在基础教育领域的应用日益深入。小学低年级是数学思维启蒙的关键期，但传统教学模式长期面临班级授课制下难以兼顾个体差异、评价方式单一、教学供给与学生需求错配等现实困境。AI技术以其数据采集、智能分析与自适应推送等优势，为突破上述瓶颈提供了新路径。本研究从赋能视角出发，系统梳理AI与低年级数学教学融合的理论逻辑，明确数据、算法与交互三大核心要素，提出智能自适应课堂教学模式与数据驱动的多元评价体系的构建方案，为小学低年级数学教学模式的创新提供理论参考与实践框架。
AI与低年级数学教学融合的理论依据
AI与小学低年级数学教学的深度融合具有坚实的理论根基。从建构主义学习理论来看，低年级学生处于具体运算阶段初期，数学认知高度依赖直观经验与情境互动，AI技术通过智能动画、虚拟学具与自适应情境推送，能够精准匹配该阶段儿童的认知特点，为其提供可操作、可感知的学习支架。从最近发展区理论出发，AI系统可通过实时采集学生的答题数据与行为轨迹，动态评估当前能力水平，并据此推送略高于现有水平的学习任务，实现个性化的教学干预，使教学始终处于学生可及但需要努力的区间内。从认知负荷理论来说，低年级学生工作记忆容量有限，AI能够依据学习者状态智能调节信息呈现的密度与节奏，避免因信息过载导致学习效率下降。同时，自适应学习理论认为，AI赋能教学可在算法层面提供支撑，借助知识图谱与学习者模型的双重驱动，系统可实现学习路径的动态规划与内容的精准匹配，使因材施教从经验判断走向数据决策。这些理论共同构成AI赋能低年级数学教学的逻辑起点，以技术手段弥合儿童认知规律与统一教学进度之间的结构性矛盾，推动教学模式从标准化供给向个性化适配转型。
AI驱动教学模式变革的核心要素
AI驱动小学低年级数学教学模式变革的核心要素可概括为数据、算法与交互三个维度。数据是变革的基础要素，AI系统通过持续采集学生在数学学习过程中的多模态数据，包括答题正确率、响应时长、操作路径及错误类型分布等，构建动态更新的学习者画像，使教学决策从“基于经验”转向“基于证据”。算法是变革的驱动引擎，依托知识图谱对低年级数学知识点进行结构化拆分与关联建模，结合自适应推荐算法实现学习内容的精准匹配与路径动态规划，使同一课堂内不同水平学生获得差异化的学习支持，从根本上突破传统班级授课制下“一刀切”的供给模式。交互是变革的实现路径，AI技术重塑教与学的互动方式，智能学具与虚拟情境使学生从被动接受转向主动探索， 人机协同的新型师生关系由此形成。数据、算法与交互三者相互嵌套，协同运转，共同构成AI驱动教学模式变革的内在动力。数据为算法提供输入，算法驱动交互优化，交互过程又持续生成新数据，形成闭环迭代机制。要素结构共同构成AI驱动教学模式变革的内在动力，推动教学从线性、单向的知识传递系统演变为动态、自适应的学习生态。
智能自适应课堂教学模式设计
智能自适应课堂教学模式以“诊断—推送—互动—反馈”四环节闭环为基本框架，旨在实现低年级数学课堂的精准化与个性化教学。课前诊断环节，AI系统依据学生近期学习数据自动生成学情报告，将学生按知识掌握程度划分为若干动态层级，为教师实施分组分层教学提供数据依据。课堂实施环节，系统依据知识图谱推送与各层级学生能力匹配的学习任务，基础层学生侧重巩固计算与概念理解，提升层学生接受变式训练与思维拓展，同一课堂内实现差异化推进。互动环节中，AI智能学具承担操作引导与即时纠错功能，学生借助触控设备完成数学操作，系统实时捕捉解题路径与常见错误类型，当检测到典型错误时自动触发微课讲解或同伴互助提示，避免错误固化。教师在教学过程中依据系统推送的课堂实时数据看板，动态调整教学节奏与重点，将更多精力投入到对学习困难学生的针对性辅导中。课后反馈环节，AI自动生成个人学习报告，涵盖知识掌握度、错题分布与能力成长曲线，学生可据此进行定向复习，教师则据此优化下一轮教学设计。模式的核心价值在于将传统课堂中“教师统一讲授—学生被动接受”的单向结构，转化为“数据驱动分层—人机协同互动—动态调整优化”的自适应结构，使教学供给与学生需求之间的匹配精度显著提升，从而在班级授课制框架内，真正将“因材施教”从理想变为可操作的现实。
数据驱动的多元评价体系构建
数据驱动的多元评价体系旨在突破传统低年级数学评价中“唯分数、唯结果”的单一导向，构建覆盖知识、能力、态度三维度的综合性评价框架。在评价内容上，体系依托AI系统持续采集的过程性数据，将评价对象从终结性测试成绩扩展至学习行为全链条，包括课堂操作的准确率与完成时长、自适应练习中的知识迁移表现、虚拟学具操作中的空间推理轨迹以及学习投入度的动态变化等，使评价内容真正反映学生数学核心素养的发展状况而非单一知识点的记忆水平；在评价方式上，AI通过知识图谱追踪技术实现评价的即时化与常态化，学生每一次人机交互均被系统记录并转化为能力指标，教师无需依赖阶段性考试即可掌握每个学生的真实学习状态，评价从“间歇性抽样”转变为“持续性全覆盖”；在评价主体上，体系引入AI智能评估与教师专业判断相结合的双重机制，AI负责基于数据模型输出客观的能力诊断结果，教师结合课堂观察对学生的合作意识、表达能力与学习习惯等难以量化的维度进行补充评价，二者互为印证，形成人机协同的评价合力；在结果应用上，评价数据反向驱动教学决策，系统根据评价结果自动调整后续学习任务的难度梯度与类型配比，形成“评价—诊断—调整—再评价”的螺旋上升机制。
我们的研究从理论逻辑与实践构建两个层面论证AI技术驱动教学变革的可行性与路径。理论层面，建构主义、最近发展区与认知负荷理论为AI与低年级数学教学融合提供坚实依据，数据、算法与交互三大要素构成教学模式变革的核心驱动结构，三者协同形成闭环迭代机制。实践层面，智能自适应课堂教学模式通过“诊断—推送—互动—反馈”四环节实现差异化精准教学，数据驱动的多元评价体系则从评价内容、方式与主体三个维度重塑评价功能，使评价从甄别工具回归促进学习的本质。研究表明，AI赋能并非替代教师，而是重构人机协同关系，推动教学从标准化供给迈向个性化适配，为破解低年级数学教学中个体差异难以兼顾的结构性矛盾提供了理论支撑与实践框架。
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