大數據賦能小學低年級語文作業精準化設計的探索

《義務教育語文課程標準（2022年版）》（以下通稱“新課標”)指出：“教師要嚴格控制作業數量，用少量、優質的作業幫助學生獲得典型而深刻的學習體驗。”作業務必“少而精”，落實“減量提質”的要求。新課標還倡導利用現代信息技術，豐富學習資源，指導個性化學習，收集學習證據等，推動語文教學和信息技術深度融合的方式方法。這為優化小學低年級語文作業設計開辟了新視角、新策略和新實踐路徑。筆者遵循新課標導向，依托智慧教學平臺，對小學低年級語文作業進行精準化設計的探索。該探索基于大數據反饋，對學生作業實施持續性的跟蹤評估，整理并分析學生作業變化歷程，確保及時反饋學生作業質量在各階段的整體表現。

一、問題剖析，小學低年段語文作業精準化設計之需

傳統的作業設計往往陷入“一刀切\"模式，作業內容單調重復，缺乏層次性和趣味性，難以激發學生的學習興趣和主動性。同時，僅憑簡單的統計分析，缺乏大數據支持，無法有效評估作業設計的合理性，作業講評難以精準定位問題，學生也難以準確識別自身知識的薄弱環節。精準化作業設計通過深入了解每名學生的學習特點和需求，定制個性化作業內容，確保作業既能符合學生的認知水平、提高他們的學習效率，又能幫助教師更加科學、準確地把握學情，從而對學生進行更有針對性地指導和幫助。

（一）學情診斷模糊，作業目標需精準

作業目標反映作業的核心功能與目的，與教學目標緊密相連。小學低年級語文作業目標的精準設定對于引導學生有效學習、鞏固知識、發展能力及減輕學業負擔至關重要。然而，學情診斷的模糊性卻成為一大障礙。由于低年級學生認知水平有限，教師難以全面、準確地把握學生的學習狀態與需求，導致作業設計往往缺乏針對性。教師必須提高學情診斷的精準性，通過多樣化的評估手段，全面了解學生的學習特點與需求。同時，教師應設定具體、明確、可衡量的作業目標，確保作業設計既符合低年級學生的認知水平，又能有效促進其全面發展。精準的作業目標能指導教師結合課程自標、教學成效及學生個性化差異，全面規劃作業內容，顯著提升作業設計的整體性和系統性。

（二）布置對象泛化，作業內容需精準

學生間存在著顯著的個體差異，如興趣、能力及學習習慣的不同等。傳統泛化的作業布置方式難以滿足所有學生的需求，不僅影響了作業的針對性，還可能導致部分學生在完成作業時感到困難重重，而另一部分學生則覺得缺乏挑戰性。教師需要深入了解每名學生的學習特點和需求，根據他們的認知水平、興趣點及學習進度，量身定制作業內容。作業內容不僅要注重知識的鞏固和能力的提升，還要充分考慮學生的個性化差異，確保作業既具有挑戰性又不至于讓學生感到挫敗。精準的作業內容能體現出學生多樣化的能力層次、明確揭示存在的問題點，并提供有針對性的改進策略，從而幫助學生深刻認識到自身的不足并有效改進和進步。

（三）評價方式單一，作業反饋需精準

傳統的作業評價往往側重于結果的對錯，忽視了對學生學習過程的全面考查，導致作業反饋缺乏精準性。單一的評價方式不僅無法準確反映學生的學習狀態與需求，還可能挫傷學生的積極性和創造力。有效的作業反饋需結合學生的個體差異，教師在評價作業時，不僅要關注結果，更要注重過程，通過多樣化的評價方式，如課堂觀察、同伴互評、自我評價等，全面了解學生的學習進展與困難，幫助他們明確自己的學習方向，激發學習動力。精準的作業反饋能針對每名學生的獨特情況提供切合的分析，切實增強個性化輔導的效果，助力教師持續優化作業設計與教學策略。

二、價值導向，大數據于精準化設計驅動之核

大數據賦能小學低年級語文作業精準化設計的價值內涵在于通過深度挖掘與分析學生作業數據，實現作業設計的科學化、客觀化。大數據不僅能夠幫助教師快速獲取學生的學習情況，及時發現問題并進行有針對性地指導，還能夠促進家校之間的緊密合作，形成教育合力。這種基于數據的作業設計方式，不僅提高了作業的效率和質量，還促進了學生的個性化學習，有助于培養他們的自主學習能力和創新精神。

（一）科學：數據析實情，作業設計客觀化

大數據的應用使得小學低年級語文作業的設計更加科學、客觀。通過對大量作業數據的收集與分析，教師可以精準地掌握學生的學習情況，包括知識點的掌握程度、錯誤率等。這些數據為作業設計提供了強有力的支撐，使作業內容能夠真正反映學生的學習需求。在大數據的指導下，教師可以避免僅憑個人經驗進行主觀判斷，而是根據客觀數據來確定作業的難度、類型和數量，從而確保作業設計的科學性和有效性。這種基于大數據的作業設計方式，有助于提高學生的作業完成質量和效率，促進他們的全面發展。

（二）高效：信息速反饋，作業分析及時化

大數據運用的另一個顯著優勢在于其高效的信息處理能力。在小學低年級語文作業設計中，教師可以利用大數據快速收集和分析學生的作業數據，實現作業的即時反饋。這種高效的反饋機制，使得教師能夠迅速發現學生在作業中存在的問題，并及時進行有針對性的指導和幫助。同時，學生也能夠通過查看自己的作業數據，了解自己的學習狀況，從而調整學習策略，提高學習效率。這種高效的作業分析方式，有助于教師更好地掌握學生的學習動態，為學生的個性化學習提供有力支持。

（三)共融：家校齊聯動，作業管理一體化

大數據的應用還促進了家校之間的緊密合作。通過大數據，家長可以實時了解學生的作業完成情況和學習進度，與教師共同關注學生的學習與成長。這種家校共融的作業管理方式，有助于形成教育合力，提高作業管理的效果。同時，大數據還可以為家校溝通提供便捷的途徑，使家長能夠隨時與教師保持聯系，共同解決學生在學習中遇到的問題。這種一體化的作業管理方式，有助于構建和諧的家校關系，為學生的全面可持續發展創造更加有利的條件。

三、策略指引，大數據賦能精準作業實施之路

大數據的研究與應用為小學低年級語文作業設計流程優化再造提供了實踐路徑。利用數據技術對學生學習全過程進行科學的數據采集及可視化分析，能使作業增質減負，發展學生的語文核心素養。在小學低年級語文作業設計過程中，教師可通過“追蹤、匹配、評價”的精準化作業設計模式，搭建起智慧作業理念與“教一學一評”一體化的橋梁。

（一）全路徑課堂追蹤，找準設計起點

在定制化提升小學低年級學生語文能力的過程中，智能科技的融入為精準化作業設計的實施注入了新活力。它依托于全程學習數據的深度追蹤與分析，能夠精確勾勒出每名學生的語文素養輪廓，從而科學地確定作業目標。筆者將“奧威亞AI教育模型”與教育實踐深度融合，構筑了強大的數據收集、解析與量化平臺。智能系統高效收集學生在課堂互動、即時測驗完成等方面的客觀數據，深入捕捉學生的認知動態，同時整合表情、語音、文字等多模態過程數據，經精細篩選與整合后，形成豐富的學生特征標識，并通過數據重構揭示其語文素養的個性差異。

在教學統編版小學語文教材一年級上冊的識字課時，教師通過動態識別學生課堂表情，重點識別7類學生情感，其中驚訝、高興、疑惑屬于正向表情，代表學生有積極的情感體驗；難過、生氣、反感、害怕屬于負向表情，代表學生消極的情感體驗。通過輔助分析教師得出：在識字課上，學生課堂參與度和專注度不高，課堂情感和思維狀態不佳。通過動作識別，得出生字教學時學生舉手人數占比低于趴桌子人數的占比等。教師結合課堂S-T及Rt-Ch教學類型分析，針對本班學生喜歡游戲、喜歡挑戰的特點，將兩個識字單元共83個要認的字和40個要寫的字進行整合，設計節氣與漢字相融合的大情境作業，讓學生在屬于他們的獨特語言環境中，潛移默化地感受漢字的魅力，增強文化自信。一般來說，這兩個識字單元的教學時間在9月到10月之間，教師可以白露、秋分、寒露等節氣的習俗為游戲背景，設計“紙鳶送秋”“豎蛋品秋\"\"燈謎賞秋\"等游戲作業。其中，“紙鳶送秋”是讓學生把要求會寫的字以隸書的字體，創作作品貼于風箏上。“豎蛋品秋”是將漢字的演變裝飾在雞蛋上，是學生對字體演變的探索。“燈謎賞秋\"即自編字謎，在啟迪智慧的同時，學生獲得無限樂趣。這樣，把知識與文化滲透結合起來，能讓學生在作業中感受中華優秀傳統文化的魅力。在設計語文作業前，教師應結合數據分析對學生的個性特征進行主觀評估，為學生構建較為精準的學習畫像，為后續實施精準診斷及個性化作業布置奠定堅實基礎。

（二）個性化智能匹配，定位布置節點

教師需依據低年級學生的不同學習水平，實施非書面作業內容的差異化分層設計策略。筆者運用“筆日智慧教學平臺”，從課堂書面練習的檢測反饋中獲取學生的答題進度和答題正確率，并在學生練習過程中標記優秀作答和典型錯題。課后，通過對校本資源庫的精細標注及學生在各階段學習進程中語文素養輪廓的精準匹配，智能規劃每名學生的專屬學習路徑。智慧教學平臺與作業設計的融合，能夠輔助教師迅速在校本資源庫中篩選出適合不同學生層次的作業內容，并適時安排，從而增強教師作業布置的科學性，有效回應學生多樣化的學習需求，實現作業推薦的個性化與智能化。

基于前期積累的數據資源，結合智慧點陣技術，教師通過“筆日智慧教學平臺”實時獲取學生作答思路、知識點掌握情況等過程性數據，實現作業布置數據化、評價反饋即時化、師生交流智能化，打造智能高效的學習生態環境。這一系統秉持“資源精準匹配學生”的理念，極大地提升了作業資源的使用效率，實現了對學生群體的智能化、個性化作業推薦。以統編版小學語文教材二年級上冊《夜宿山寺》課堂練習為例，根據智慧教學平臺反饋，學生基礎性的填空、詩文背誦正確率為 95% ，字詞理解和課外知識拓展等高階思維能力運用的錯誤率較高。教師設計以下三項課后自選作業：一是朗讀古詩、背誦古詩；二是這首詩描繪了怎樣的畫面，說給爸爸媽媽聽一聽；三是這首詩和李白的另一首詩《望廬山瀑布》相比，你發現大詩人李白寫詩有什么絕招？你能不能也這樣夸張地說說身邊的景物？第一項作業是基礎鞏固類，指向語言的積累。第二項作業是口語交際類，有助于學生對詩句的理解。第三項作業是聯系舊知類，重在遷移運用。三項作業指向語言的不同維度，形式上各有梯度。智能系統能夠智能分析每位學生的學習狀況，精準推送個性化的“作業組合包”。此外，為鼓勵學生的創造力與個性化表達，系統還支持學生以繪畫、朗誦等多元形式完成創意作業，滿足其個性化興趣與才能的發展。

（三）多元化過程評價，提升反饋亮點

大數據技術的引人為校本作業設計帶來了前所未有的機遇，不僅豐富了作業設計的維度，更在多元化過程評價和提升反饋亮點方面展現出巨大潛力。我們對校本作業進行全面升級，將傳統的紙張升級成點陣紙，其中紙張內在的點陣矩點是升級的核心。每一個校本作業版面都具備數據采集、對應知識框架的功能。校本作業中每一道題目都和課本的知識點進行對應、產生關聯，在平臺后臺形成一張無形的知識網絡，促進知識內容的結構化。教師可以在對點陣校本作業進行批閱的同時，采集學情大數據。

大數據的應用使得作業反饋更加精準和高效。以統編版小學語文教材一年級上冊《大還是小》生字練習為例，教師根據數據分析結果，“衣\"字出錯率高達 79% 。教師快速定位學生的薄弱點，為部分學生設計氣泡圖的反饋練習。這種可視化的思維樣式比填空、組詞等反饋更直觀，更能激發學生的興趣。由“衣”字構建的系統思維展現了三種類別，分別是衣服的類型、衣服的部件、與衣服相關的動作。學生可以就此繼續進行發散思維，再延展出新的類別和詞語。這種即時、精準的反饋，不僅讓學生明確了努力的方向，還極大地提升了學習的積極性和自信心。通過這種數據采集和分析方式，教師就能快速了解到學生做題的正確率、關聯的薄弱知識點，同時生成錯題集，以此輔助教師進行重點講評、專題輔導等精細化作業反饋。大數據的引人能更好地幫助學生實現自我評價。平臺每周自動生成學生一周的課堂學習分析，內容有：提問反饋、計分鼓勵、課堂參與度、答題能力指數、錯題集等。家長端也能同步看到相關數據，同步生成的錯題集，是根據每名學生的實際錯題數據生成的，家長還能在后臺進行刪減和變式，為學生自我鞏固、復習提供了大量的素材。這樣，家長能與教師共同發現學生的學習難點，實現家校共育。

同時，大數據支持下的過程評價更加全面和客觀。傳統的評價方式往往側重于結果，忽視了學生在學習過程中的努力和進步。大數據則能夠實時跟蹤學生的學習軌跡，記錄他們的點滴成長，為過程評價提供豐富的數據支持。這樣，不僅有助于教師及時發現學生的問題和需求，還能讓學生在自我反思中不斷進步，增強學習的內驅力。持續生成階段性的學生個性化錯題集、相似題集、學科能力評價等個性化學習方案，有助于呈現精確的學生自我畫像，助力學生共同成長。

總之，大數據賦能小學低年級語文作業精準化設計，達成了提升作業質量與效率、減輕學生負擔并提升學習成效的目標，為學生的個性化作業提供了學習輔助。

參考文獻：

[1]劉春生.作業的革命[M].北京：世界圖書北京出版公司，2007.

[2]方臻，夏雪梅.作業設計：基于學生心理機制的學習反饋[M].北京：教育科學出版社，2014.

（責任編輯：姜勝林）