構建數據驅動的教育新生態

加快推進教育數字化轉型是基礎教育改革的前沿領域，加強中小學人工智能教育是當前教育體系適應數字時代發展的重要舉措。2025年3月，遼寧省教育廳印發的《關于加強中小學人工智能教育的實施方案》提到：“全面貫徹黨的教育方針，落實立德樹人根本任務，統籌課程、教材、裝備、教學、評價等各個環節，培養學生科學興趣和科學精神，提高學生利用人工智能技術解決問題的能力，全面提升學生人工智能應用技能和素養。”中小學校應利用好人工智能（AI）輔助教學工具，打破傳統學科壁壘，推動構建數據驅動的新型教育生態。

2021年7月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于進一步減輕義務教育階段學生作業負擔和校外培訓負擔的意見》（以下通稱“雙減\"政策）明確提出，從改進課堂教學質量、設計高質量個性化作業、提升學校課后服務水平等方面來推動“雙減”工作的落實，促進全面育人。隨著“雙減\"政策的深入實施和教育數字化轉型進程的加速，傳統教育模式中長期存在的“規模化管理”與“個性化需求\"之間的矛盾日益凸顯。作業作為教學過程中的核心環節，其“量大效低”“千人一面\"等問題亟待系統性變革。人工智能技術的成熟與發展，為破解這一難題提供了新的可能。它不僅能夠優化教學流程、減輕師生負擔，更能通過數據驅動實現教育過程的精準化與科學化。近年來，開原市民主小學（以下通稱“學校”應用“AI智慧作業 + 評價系統\"（以下簡稱“系統”），在實踐中探討了中小學如何依托技術構建數據閉環，推動教育模式轉型，并為區域教育優質均衡發展提供可資借鑒的經驗。

一、構建\"教學一作業一評價\"數據閉環：實現教育過程精準化

傳統教育中，教學、作業與評價環節相對割裂，教師主要依賴經驗判斷學情，易導致反饋滯后與資源錯配。學校應用智能終端與大數據分析技術構建了雙向聯動的數據閉環，有效彌合了這一鴻溝。

（一）教學與作業的精準適配

教學與作業的精準適配是指通過技術賦能與教學改革，實現教學內容與學生能力、作業設計與學習目標的動態匹配。系統以課程標準為綱，緊密結合課堂教學目標，動態生成“基礎一鞏固一拓展”三級分層作業。學生使用智慧筆作答，數據（如錯誤類型、作答時長等）實時采集上傳至云端。云端算法自動分析班級學生的共性薄弱點與個體差異，為教師提供“一班一策\"甚至“一生一策\"的作業調整建議。

（二）作業與評價的動態反饋

作業與評價的動態反饋是指在教學過程中，通過持續互動與即時調整，實現對學生學習過程的多維度跟蹤、精準干預和能力發展的系統性評價。系統依托高精度OCR識別與AI批改技術（客觀題批改準確率 ?99.5% ），實現客觀題自動批改與主觀題步驟級精細糾錯，顯著提升教師批改效率達 50% 以上。學情數據實時生成多維分析報告，可視化呈現知識點掌握趨勢圖譜，輔助教師精準調整教學策略。例如，系統自動標記班級高頻錯題，并支持教師便捷地“邊寫邊錄\"生成5分鐘靶向微課，精準推送給相關學生，形成高效的“診斷一干預一鞏固\"閉環。

（三）評價與教學的逆向優化

評價與教學的逆向優化是指根據多級學情數據，以預期學習目標為起點，通過評價標準驅動教學設計與實施的范式變革。系統構建“校園數據駕駛艙”，聚合區域、年級、班級、個體多級學情數據。這為教研組提供了堅實的科學決策依據。AI可自動分析校本題庫的難度系數、知識點關聯度，智能標注優質習題，輔助教師優化校本資源庫建設。同時，大語言模型與生成式人工智能技術為未來學習中心提供了認知支持，增強了其個性化服務能力，推動教育從“工具輔助\"向\"智能協同\"演進。系統基于DeepSeek等大模型的一鍵生成功能（如智能教案、思維導圖、習題拓展包），進一步減輕教師備課負擔，促進了優質教學資源與教學實踐的協同進化。

二、驅動范式轉型：從“經驗驅動\"到“證據驅動”

教育的科學化進程離不開數據的強力支撐，數據支撐使教育從經驗驅動轉向循證科學。系統通過全鏈條、動態化的數據采集與分析，實現了學情診斷、教學決策與評價標準的三大突破，有力推動了教育范式的轉型。

（一）學情診斷：從模糊經驗到精準畫像

借助人工智能技術，教師能夠對學生的學習數據進行全面分析，獲取的學情診斷結果能夠更加精準地反映出學生個體與班級群體的學習狀況與需求。系統通過持續采集作業過程中的動態數據（如答題路徑、時長分布、錯誤重復率等），構建起精細的學生個體與群體的“學業畫像”，精準定位學生的能力短板。例如，系統通過分析發現某生在“異分母分數加減法”上多次失分，不僅能標記出其計算能力不足，更能識別出失分原因是通分步驟錯誤還是計算粗心，并據此推送針對性訓練資源，實現及時查缺補漏。

（二）教學決策：從被動應對到前瞻預警

借助人工智能技術，教師能夠對教學過程的多維數據進行實時采集、深度分析與智能推演，從而優化教學策略、提升教育效能。基于歷史數據的積累與機器學習模型，系統具備一定的預測能力，可前瞻性預測班級知識點的掌握趨勢并預警潛在風險。例如，系統在一次期中考試前兩周預警了某班級“函數單調性\"概念的班級學生掌握率低于 60% ，教師據此及時調整教學重點和節奏，最終該班級學生在該知識點的平均得分率提升了 12% 。

（三）評價標準：從剛性統一到柔性適配

借助人工智能技術，教師能夠生成個性化改進報告，獲得自適應評價反饋，使評價標準的制定更加科學化。系統支持教師根據教學目標和學情特點，靈活自定義批改規則和評分權重。例如，在作文評價中，教師可設定本次評價側重“語言表達的流暢性\"或“思想觀點的深刻性”，AI會根據預設標準自動調整評分側重點。這種靈活的評價方式既充分尊重了教師的教學自主權，又通過標準化流程確保了評價過程的科學性和一致性。

三、助力優質均衡：提供可復制的實踐范式

人工智能技術應用能夠打破地域、校際、群體的教育資源壁壘，支持城鄉學生個性化學習，實現精準施教，重構教育公平新生態。系統通過技術普惠與模式創新，為破解區域教育資源分布不均、促進教育優質均衡發展提供了有效路徑。

（一）資源共享：智能教研工具的跨校協同

智能教研是人工智能熱潮下的政策導向與實踐熱點。使用AI驅動的在線學習平臺和個性化教育工具，可以讓優質的教育資源突破地理和經濟的限制，惠及更多的學習者。有了智能教研工具，不同學校的教師可組建共同體，彼此間分享自己的教學經驗，更好地進行決策，從而實現教學能力的共同提升。系統內置的AI資源生成功能（如智能分層習題、靶向微課、學情分析模板）可在區域范圍內便捷共享，惠及了師資相對薄弱的學校和地區。學校通過調用區域共建共享的優質題庫資源，使學生接觸高質量、適切性習題的比例從 15% 顯著提升至 70% 。

（二）能力提升：家校協同的個性化支持網絡

“雙減\"政策強調，要“構建教育良好生態，有效緩解家長焦慮情緒，促進學生全面發展、健康成長。”系統家長端APP提供了清晰的學情反饋和豐富的學習支持資源。例如，系統提供教學數據反饋報告，家長通過掃描試卷上二維碼，可以查看孩子的作業量，了解其作業得分情況和排名情況，數據直觀地反映了孩子的學習成果；精準定位孩子知識短板，通過AI“數字人\"對錯題進行智能講解，提供解題思路與知識點拓展，幫助家長輔導孩子錯題，使家長能夠深度參與孩子的學習與成長過程，有效降低了家庭對課外學科類培訓的依賴程度。區域監測數據顯示，常態化使用該系統的學生，其周末參加學科類校外培訓的時長平均下降 40% ，切實減輕了家庭經濟負擔和學生校外培訓負擔。

學校應用系統的深人實踐充分證明，人工智能與教育的深度融合，其核心價值并非簡單替代人力，而是通過構建高效的數據閉環，深刻重構教育生產關系，賦能教師聚焦更具創造性的育人活動，釋放其專業潛能。然而，技術的應用必須始終錨定教育的本質。在推進過程中，我們深刻體會到，唯有堅定不移地“以學生為中心”，以真實、動態的數據（證據）為基礎，才能真正實現“減負\"與“提質\"的有機統一，達成促進學生全面而有個性發展的根本目標。學校的實踐探索，是遼寧省積極響應國家教育數字化戰略、服務“數字遼寧\"建設的一個縮影。我們期待這一“數據驅動”的智慧教育新模式，能為區域乃至全國推進教育優質均衡發展、深化教育教學改革貢獻可借鑒的“遼寧智慧\"和\"中國方案”。

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（責任編輯：趙昆倫）