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從錯題到精準干預:AI賦能的數學個性化學習

2025-08-07 00:00:00王翠
數學之友 2025年12期
關鍵詞:錯題個性化錯誤

在傳統教育中,教師通常采用“題海戰術”,讓學生大量做題來鞏固知識、提高成績.然而,這種模式有諸多弊端:一方面,教師在課堂上統一講解知識,布置相同的作業和試卷,未能充分考慮學生的個體差異.這樣一來,學習能力強、接受快的學生因“吃不飽\"而覺得所學內容過于簡單,缺乏挑戰性,導致學習興趣下降;而學習困難、接受慢的學生面對大量題目時,常因為知識點未掌握扎實而困難重重,錯誤率居高不下,出現“消化不良”的情況.另一方面,教師批改作業和試卷、分析錯題時主要依賴手動完成,不僅耗時費力,還難以精準定位每個學生的知識薄弱點.學生長期面對機械重復的練習,容易產生厭學情緒,學習效果自然不佳.

1AI賦能:錯題深度剖析與精準診斷

以蘇教版《義務教育教科書數學三年級上冊》第一單元“兩、三位數乘一位數\"的教學為例,該單元涵蓋兩位數乘兩位數的口算、估算、筆算及相關問題解決等內容.為了鞏固學生對知識的掌握,教師通常會安排練習,并依賴“手動統計作業錯誤\"來獲取反饋,這一過程不僅耗時,而且效率低下,導致學生難以及時獲得個性化指導.傳統刷題模式如同在迷宮打轉,效果有限.針對這一情況,筆者先把學生的練習錯題整理成PDF,然后上傳到Kimi平臺,運用人工智能技術分析學生的錯題內容,包括所涉及的知識點、錯誤類型.

1.1錯因類型占比統計

統計發現,學生的錯誤主要集中在:計算錯誤、概念誤解、應用錯誤、注意力不集中、步驟遺漏等.其中,計算錯誤占比 31.25% ,概念誤解占比 25% ,應用錯誤占比 18.75% ,注意力不集中占比 12.5% ,步驟遺漏占比 12.5%

1.2錯題表象與知識漏洞解析

在沒有使用AI技術前,教師批改作業時往往只能標注\"計算錯誤\"“步驟不全\"等問題.AI技術通過自然語言處理和知識圖譜技術,能夠深入分析學生作業中的潛在問題.例如,當題目要求“先估算后計算\"時,若學生直接進行精確計算,AI不僅能識別出這種估算策略偏差,還能反映出學生對估算應用場景的理解不足.利用AI技術對學生錯誤進行多角度分析的實例見表1.

表1

1.3學生提升方向

針對學生數學錯題的共性問題,DeepSeek從題意理解、運算規則、計算準確性、審題能力及學習策略五大維度入手,建立系統性改進方案.每個維度均匹配具體措施與實例,旨在通過結構化訓練與策略優化,幫助學生突破思維盲區,提升數學素養.詳細分解措施見表2.

表2

1.4教師改進策略

針對學生在數學學習中暴露的共性問題和認知盲區,DeepSeek建議教師從教學方法、課堂設計、反饋機制等維度優化教學策略,并給出了改進方向,具體見表3.

續表表3
續表

2AI助力:課堂教學優化與個別輔導

有了AI助力,教師在后面的教學上即可采用“重點題目重點講評,個別題目個別消化”的方式講解.首先,對班級共性盲區、高頻錯誤題型進行重點講評.借助AI生成的錯題分析報告,可以詳細梳理每個高頻錯題背后的知識漏洞和思維誤區,并結合具體案例,深入剖析錯誤根源.其次,通過AI的精準診斷功能,為每個學生生成個性化的學習報告,明確指出他們在學習中的薄弱環節和易錯點.最后,在課后輔導時間,根據這些報告,為學生提供一對一的輔導并對教學進行調整,

在課堂設計方面,教師可以根據學生的能力差異,將練習分為基礎、進階和挑戰三個層次,確保每個學生都能在適合自身水平的層次上進行針對性訓練.同時開展實踐性活動,讓學生在真實場景中應用數學知識,增強他們的參與感和學習效果.[1在反饋機制方面,教師可以建立“班級錯題檔案”,利用AI的數據分析能力,按錯誤類型分類并定期統計高頻錯題,進而設計專題復習.同時,引入即時反饋工具,讓學生能夠及時了解自己的學習情況并進行修正.針對個別學生的需求,可以定制個性化輔導方案:對于基礎薄弱或有粗心習慣的學生,要求他們分步書寫過程并進行反向驗算;對于容易誤解題意的學生,布置專項審題訓練.此外,設立“進步之星”獎勵機制,激勵學生積極學習,增強自信心.

3AI重構:從“千人一面”到“一人一策”

傳統教育模式下,“題海戰術\"的本質是試圖通過重復訓練覆蓋所有知識漏洞,但這種粗放式學習不僅效率低下,還容易加劇學生的認知負擔.如今,AI技術的介入,宛如一位經驗豐富的教育專家,能夠精準地定位學生知識體系中的盲點與薄弱環節.通過對學生學習數據的深度分析,AI可以動態生成個性化的學習方案,為每位學生量身定制專屬的學習路徑.[2這不僅極大地提升了學習效率,讓學習如同在燈塔的指引下直奔目標,還顯著減輕了學業負擔,使學習過程變得更加輕松愉悅.

從更宏觀的視角來看,AI技術在教育領域的應用,不僅是一次技術層面的革新,更是教育理念的一次深刻變革.它打破了傳統教育模式下“千人一面”的局限,真正實現了“一人一策\"的個性化教育.這種轉變不僅有助于激發學生的學習潛能,培養其創新思維與綜合素養,還為教育公平與質量的提升提供了強有力的技術支撐,讓每個學生都有機會享受到優質且適合自己的教育.

3.1數據驅動:從“模糊歸因\"到“靶向定位”

傳統教學中,教師對學生錯誤的歸因多依賴主觀經驗,難以系統識別知識體系中的隱性缺陷.A1技術通過收集和分析學生在學習過程中的多維度數據(作業錯誤、學習時間和參與度等),能夠構建出每個學生獨特的能力畫像,從而揭示錯誤表象下的深層邏輯矛盾.以“兩位數乘法\"單元為例,學生表面上的常見錯誤表現為計算偏差,但AI通過關聯錯誤模式發現,其核心問題集中在兩方面:一是乘法拆分邏輯薄弱(將復雜乘數簡化為整數時忽略差值補償);二是概念遷移能力不足(混淆“往返次數”與“單程次數\"的關系).研究顯示,基于AI的錯題歸因系統可將錯誤定位準確率提升至 89% ,遠超傳統人工分析的 62%

AI的靶向定位能力不僅體現在個體診斷中,還能通過群體數據分析優化教學策略.例如,某班級在“乘法分配律\"應用中錯誤率高達 42% ,AI進一步識別出“拆分規則理解偏差”與“情境化應用能力缺失”兩類主要問題.教師據此調整教學設計,引入“生活場景建模\"任務,使該知識點的錯誤率下降至 15% 這一實踐驗證了數據驅動教學在縮短“診斷一干預”鏈條方面的有效性.

3.2分層干預:從“統一練習\"到“精準供給”

個性化學習路徑的設計需基于學生能力的異質性.AI技術通過聚類分析與能力分層模型,將學生劃分為差異化學習群體,并匹配針對性的教學內容與策略.這一過程突破了傳統課堂“一刀切\"的局限,實現了資源的最優配置.

在上述案例中,AI系統依據\"計算準確度\"“概念遷移”“審題能力\"等維度將學生劃分為基礎層、進階層與挑戰層.針對基礎層學生,AI生成分步拆解式練習題,以強化計算規范性;進階層學生則接受對比辨析訓練;挑戰層學生被賦予高階任務.在AI系統自動推送學習資源后,教師可聚焦深度輔導與策略優化.針對不同層次學生的學習特點和需求,采用多樣化的教學方法,如基礎層采用講授法,進階層采用探究式學習法,挑戰層采用自主合作學習法等,充分調動學生的學習積極性和主動性,

3.3動態優化:從“靜態方案\"到“生長式路徑”

AI技術在教育中的核心優勢在于其“即時反饋”

與“動態調整”能力,這使得學習過程從傳統的“被動接受\"模式轉變為充滿活力的“主動探索\"模式.AI通過數據挖掘和算法優化,能夠實時分析學生的學習行為和進度,從而動態生成最符合學生當前需求的學習方案.這種方案以學生的薄弱點為起點,精準設計學習內容和練習,確保每個學生都能在最適合自己的軌道上前進.通過智能學習系統,教師實時跟蹤學生在各個學習環節中的表現數據,如學習時間投入、學習任務完成度、知識點掌握進度等,并將這些數據與預設的學習目標和標準進行對比分析.這一過程不僅能夠快速識別學生在學習過程中出現的偏差和問題,還能精準定位問題的根源,從而為后續的個性化干預提供科學依據.

4結語

AI技術讓“一人一策\"從理想照進現實—它不僅是工具,更是教學邏輯重構的“催化劑”.當教師能夠基于數據進行精準干預、學生學會從錯誤中提煉方法時,教育便真正告別了依靠“題海戰術”的粗放模式,走向“每道錯題都值得深挖,每個學生都值得定制”的新范式.

參考文獻

[1]楊小涵,盧宇.生成式人工智能助力課堂教學[J].湖北教育(教育教學),2025(3):6-8.

[2]曹凱,王銘.人工智能在教學應用中的困境與對策[J].中國信息界,2025(2):131—133.

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