智能數據分析賦能小學數學精準教學探究

【中圖分類號】G623.5 【文獻標識碼】A【文章編號】1002-3275（2025）10-31-04

人工智能技術與教育大數據的深度融合，正助力小學數學課堂構建“智能數據分析、精準課堂施教”的新型教學模式。所謂智能數據分析，是指應用智能化工具采集與學生學情、教學全程、課后評價等活動相關的伴隨式數據，再依據教育學、心理學、統計學原理，運用智慧大模型、教學云平臺等信息技術，對所收集的學習全過程的數據進行客觀、全面的分類、整理與分析，以準確獲得學生的知識現狀、認知方式、思維特征、情意態度等相關學習信息，助力教師突破傳統經驗型教學的局限性，從教學目標、教學內容、教學活動、教學評價等方面，實現課堂教學的多維精準定位和教學決策的范式革新，以滿足學生的個性化學習需求，有效提升學生的學習品質、學科素養。《義務教育數學課程標準（2022年版）》（以下簡稱課程標準）提出，合理利用現代信息技術，提供豐富的學習資源，設計生動的教學活動，促進數學教學方式方法的變革。將智能數據分析與數學課堂教學深度融合，并據此組織精準的數學教學和學習評價已成為一種趨勢。

一、智能數據分析賦能小學數學精準教學的意義

當前，利用人工智能手段采集與處理學生數據通常基于以下流程：通過智能化設備收集學生的課前認知經驗、課中學習狀態、課后評價成效等不同時段的學習表現數據，再借助配套的分析系統或軟件，從學生已有經驗、新知掌握程度、學習興趣等維度進行深度挖掘和分析，最終將分析結果作為優化課堂教學設計的依據，推動“教一學一評”環節的精準實施。實踐研究表明，在精準教學理念指導下，通過智能數據分析準確獲取學情信息，能夠為教學決策提供科學依據。這種基于數據的教學方式不僅能幫助教師精準把握學生的學習需求，科學調整教學預設，而且能引導學生經歷深度學習的過程，實現課堂教學的多維精準定位。通過促進個性化學習與精準化教學的有機結合，可有效提升課堂教學質量，為發展學生的核心素養提供科學的教育實踐路徑。具體而言，智能數據分析賦能小學數學精準教學的意義體現在以下三個方面。

（一）奠定教學重構的堅實基礎

基于教育數據挖掘與學習分析技術的智能化工具，能夠對學生的行為日志、認知反饋、情感狀態等多維信息進行客觀、精準的數據采集、降維處理、特征提取，進而構建動態的學情知識圖譜，形成超越傳統經驗判斷的學情分析模型。教師依托這一全息數據分析模型進行教學決策，能夠突破主觀經驗局限，轉向基于數據驅動的科學化教學規劃。尤其是在知識結構關聯性較強的數學領域，這種數據支持的教學干預更具前瞻性和系統性，有助于優化教學路徑，提升教學效果。

（二）重塑個性學習的教育邊界

基于智能化工具，教師可以收集、分析學生在學習風格、認知負荷、元認知水平等方面的數據，并結合認知診斷模型進行科學驗證。通過這種方式，能夠深入解構學生的數學思維過程，生成具有時序特征的個性化學習特征向量。這種基于隱性個性化特征的數據分析，使傳統班級授課制下的“群體均值化”教學，轉變為針對個體認知節點的精準干預。教師可據此動態優化教學策略，突破經驗化教學的局限，實現從“知識傳遞者”向“認知架構師”的角色躍遷。這種模式能夠拓展個性化學習的教育邊界，幫助學生在自身潛能空間中獲得素養發展。

（三）創生精準教學的課堂樣態

智能化工具能夠將課程標準、學生認知發展規律、教學資源特性等關鍵因素納入統一的分析框架，對課堂中的師生互動質量、群體參與度等隱性指標進行科學監測與分析。這種數據驅動的教學方式，既確保教學活動符合數學學科的內在邏輯，又契合兒童的心理發展特點，使教學節奏的調控從依賴經驗直覺轉向基于數據的精準決策。通過這種方式，傳統教學中知識傳授與素養培養之間的結構性矛盾得到有效緩解，學生的自我調節學習能力顯著提升，數學思維也實現從表層操作到深度理解的實質性跨越。

綜上，智能數據分析具有客觀性、精準性、科學性、時效性等優勢。通過數據驅動，教師能夠更全面地把握學情，精準識別教學重難點，實現教與學的精準對接。這種變革正在重構小學數學教育的底層邏輯，形成“數據采集一智能分析一精準決策”的新型教學范式，推動數學課堂向更精準、更有深度的方向發展，從根本上提升教學效能。

二、智能數據分析賦能小學數學精準教學的困境

受主客觀因素制約，當前的智能數據分析在課堂教學中未能充分發揮其應有價值。究其原因，主要體現在兩個方面。

首先，人工智能和數據分析領域的技術更新迭代太快，新的算法和模型不斷涌現，學校和教師需要不斷學習和適應這些新技術，才能緊跟教育發展的趨勢。但是相當一部分教師缺乏人工智能和數據分析相關的專業知識和技能，難以熟練運用相關工具和平臺進行數據處理和分析，更多是將智能工具窄化為“智能題庫”或“作業自動批改器”，未能將學情分析、個性化推薦等核心功能融入教學設計。這種“技術實用主義”傾向使智能數據分析被極大弱化，甚至淪為傳統教學模式的數字化裝飾。

其次，小學數學教學中的數據收集過多關注學生的課堂作業和考試成績等方面情況，學生課堂互動、小組討論、自主探究等過程性的非量化行為數據未引起足夠的重視，再加上數據記錄不完整、部分數據更新不及時等情況，不少教師存在“意義缺失”的困惑。同時受限于信息技術經驗的匱乏，面對智能工具提供的認知診斷圖譜、能力發展預測曲線等多維度可視化的數據分析結果，只有少部分教師能準確解讀其教育意涵，而不少教師還停留于數據描述的淺層應用層面，未能形成“數據一洞見一行動”的完整轉化鏈。這些“數據沉睡”現象也折射出教師缺乏將數據思維向教學智慧轉化的機制。

因此，教師在教學實踐中需要不斷提升自身的信息技術素養，將適宜的智能化工具及分析系統與小學數學教學活動有機結合，形成一套行之有效的教學模式，以滿足不同層次學生的個性化學習需求。

三、智能數據分析賦能小學數學精準教學的實施路徑

教師應以課程標準和教材為依據，以學生學情為基礎，不斷提升自身對數據的敏感性和解讀能力，借助智能分析的學情前測數據，錨定教學目標、設計任務驅動，運用課中實時收集整理的數據分析結果，相機調整學習活動，并且根據后測數據分析，動態調整評價及“導優輔差”策略，從而讓人工智能真正成為小學數學課堂變革的賦能工具，實現教育主體與技術工具的共生進化，實現“教一學一評”一致性的精準教學效果，讓因材施教理念落到實處。[2]筆者所在學校開展的基于智能數據分析的小學數學精準教學實踐研究，即在數學課堂的課前、課中、課后三個階段組織三次檢測，具備診斷、分析、評價作用。在具體實施過程中，對“三階三測”形成的數據進行快速、細致、精準、深度的整理與分析，再依據結果精準制訂目標，設計可視活動、組織個性輔導，深度開展精準化數學教學，以提高課堂教學質量，促進學生數學核心素養的發展，具體流程如圖1所示。

從操作流程來看，課前基于課程標準要求和教材內容解讀，設置有關學生認知經驗的診斷性檢測，教師在整理分析數據的基礎上精準了解學情，有助于更好地梳理教學設計，選擇更為適切的教學形式。課中針對學生的合作情況、學習狀態等，設置指向知識掌握情況的形成性檢測，以智能化手段快速收集整理數據，有助于教師精準掌握學生學習的不足之處，實時強化學習過程。課后針對學生學習情況，設置有關知識理解程度的評價性檢測，精準掌握學生的知識薄弱點，有助于教師更好地開展群體、小組、個體的個性化查缺補漏，形成知識學習閉環。

從學習層次來看，通過課前診斷檢測精準了解學情，制訂學習目標，能讓教學路徑更為適恰；通過課中分析檢測掌握學生的學習情況，實時調整教學方案，能讓學習路徑更為可視；通過課后評價檢測掌握學生學習的優缺點，合理組織個性化輔導，能讓學習路徑更加完善。可見，依據智能數據分析結果優化小學數學課堂，可讓精準教學和因材施教成為可能。

本文結合人教版三年級上冊周長的教學實踐活動，闡述借助智能數據分析，開展小學數學精準教學的具體實施路徑。

（一）借“測”析“情”，錨定目標

維果斯基最近發展區理論指出：學生認知發展存在兩個層級，一是現有獨立解決問題的水平（實際發展區），二是通過教學引導能達到的潛在水平（可能發展區），二者過渡區域是教師進行教學干預的黃金地帶。為此，教師應當立足單元整體視角備課，設計指向知識本質和學生認知思維難點的前測內容，并利用智能化設備和技術全面深入地收集、整理、分析學生完成測試的相關數據，再根據數據分析結果錨定學生的實際發展區，精準設定課堂教學目標，為學生突破可能發展區指明努力方向。

例如教師根據課程標準要求、教學內容、學生已有認知，設計以下關于周長的前測內容。

第1題如圖2所示，旨在檢測學生對實物或圖形“一周”的理解水平。通過智能數據分析發現，前4個圖形正確率為 92% ，大部分學生能沿邊線描一周，說明學生對簡單實物或圖形的“一周”有較清楚的認識。而后2個圖形的正確率僅為 34% ，學生對于組合圖形內部的邊是否屬于“一周”的部分還存在困惑，可見這是學生思維的盲點，也是教學過程中需要突破的難點。

1.用彩筆描一描下面圖形或物品的邊線。

圖1基于智能數據分析的小學數學精準教學流程圖

圖2第1題

第2題創設七星瓢蟲和螞蟻分別沿著周長接近的長方形和正方形公園走一周的情境，讓學生量一量、算一算，誰走的路更長。本題旨在了解學生對圖形“一周”的理解水平。通過智能數據分析發現，本題正確率為 72% ，大部分學生能通過測量和累加計算出長方形或正方形的一周，將近 7% 的學生還能借助周長公式計算結果。從完成結果看，學生對簡單圖形“一周”的長度有一定的生活經驗，并能較好地感知線段的可加性。

第3題設問如下：你聽過周長嗎？關于周長你知道什么？用你喜歡的方式表示出來。設計這一測試題是為了調查學生關于周長概念的已有認知水平。通過智能數據分析發現，只有 13% 的學生表示聽過周長，11.6% 的學生能用正確的方式表示對周長的理解，可見學生普遍缺乏關于周長概念的生活經驗。

通過智能批閱系統對前測內容的數據統計分析可知，學生對“一周”的認識停留在淺層。究其原因，從感知對象來看，學生觀察圖形時先看到的是“面”，感知的是面的大小，容易忽略難以直接感知的“一周邊線”；從度量屬性來看，周長是封閉式平面圖形一周的邊線，其本質是長度，是對一維空間的度量，周長比面積更抽象，學生對周長概念的理解也就較為模糊。

基于前測的分析結果，本節課應著重建立“周”的表象與“長”的度量本質。教師在課堂上要結合實例開展多元表征教學，助力學生建立“一周”表象，即能描出圖形的邊線，知道圓形的周長是什么；能測量簡單圖形的周長，用邊線相加、“化曲為直”等方法算出周長，理解周長本質；能根據圖形的特征用多種方法計算特殊圖形的周長。上述基于數據分析形成的教學設想，表明智能化數據分析能助力教師將模糊的學情轉化為可操作的證據鏈，更為精準地錨定教學起點，實現從“經驗驅動”到“證據驅動”、從“教教材”到“教學生”的轉變，讓教學更明晰且具有深度。

（二）依“測”論“策”，內化本質

周長教學的核心是剝離面的干擾，聚焦邊線的度量。學生需經歷“邊線感知一工具測量一公式抽象”的三階段，才能真正理解其本質。基于此，教師結合智能系統對學情的精準診斷結果，設計“知‘一周’一求‘一周’一辨‘周長’”的任務鏈學習單。任務一為知“一周”，讓學生在同學們沿操場賽跑的情境中理解一周的邊線，并用彩筆描出一些圖形的一周，在操作中進一步豐富對周長概念的理解。任務二為求“一周”，組織學生測量三角形、長方形等直邊圖形一周的長度，并列式計算，再開展對樹葉、圓等曲邊圖形的邊線測量，讓學生掌握計算周長的方法，并知道應根據具體情況選擇合適的方法。任務三為辨“周長”，以方格圖為背景，設計兩組長方形或正方形與不規則圖形周長大小的對比性習題，讓學生獨立判斷后說明理由，在這過程中深刻感悟圖形周長的本質，對周長概念的理解走向多維且深刻。同時教師在課堂上適時運用智能系統收集、整理相關學習任務的完成數據，分析教學難點的突破情況，精準把握學生知識構建成效，實時調整教學側重點和時間安排，切實促進學生對周長知識本質形成精準且全面的感悟。

教師基于智能系統對前測數據的分析結果，精準定位教學的薄弱環節，有的放矢設計各項學習任務，智能數據分析則貫穿學生的整個學習過程。教師據此靈活采用多樣化的教學手段，快速調整教學時間分配，著重關注“封閉式”“化曲為直”“周長本質”等疑難點的突破，形成“數據一洞見一行動”的完整轉化鏈，從而高效解決學生“一周”表象建立不夠深刻的問題，促使學生對周長本質的領悟達到高品質、深層次的水平。

（三）憑“測”診“學”，閉合評價

課堂學習活動結束后，教師應適時組織科學且合理的學后檢測，并對后測數據進行智能分析，從而客觀全面地評估學生的學習結果是否達到預期目標，為開展針對性的查缺補漏提供依據。然而，一些教師往往依托家庭作業的批閱結果，評價學生對新知的掌握程度，確定查缺補漏的方向和內容。這樣的主觀分析缺乏精準性，容易降低學習目標的達成度。教師應結合課堂教學重難點，設計螺旋式上升的評價練習，詳細了解學生學習情況，明確后續提質增效方向，實現學習評價的前后閉合。在周長的教學中，筆者結合學生對周長的重點及易錯點的理解，設計后測題組。

基礎題：王奶奶繞邊長分別為20米、150米、100米、18米、50米的五邊形公園散步，求她走過的路線長度。這一題考查學生對周長概念的理解水平，讓學生在應用周長知識解決問題的過程中，進一步感知多邊形周長的計算方法。拓展題： ① 判斷組合平面圖形（長方形、三角形）分成兩部分后，哪個部分的周長更長； ② 把正三角形分成周長相等的兩部分。習題中增加了面積因素的干擾，判斷和操作難度明顯提升。

從智能數據分析結果來看，基礎題得分率為 96% ，說明預期教學目標的達成度比較高。拓展題第1小題得分率為 71% ，說明大部分學生對周長概念的理解較為準確，但有 29% 的學生還是會受直觀的“面”的大小影響；第2小題得分率為 76% 。根據后測數據的智能化分析結果，教師在后續練習中要進一步指導學生描繪圖形每個部分的邊線，強化對周長的認識，讓評價與學習過程前后閉合。

綜上，基于智能數據分析的周長內容教學，以學生為主體，借助前置評估奠定教學基礎，應用學中調控踐行教學策略，依托作業跟進夯實教學成效，讓課堂教學真正實現“精準診斷一策略生成一效果驗證的閉環。以數據為依據的閉環教學，不僅突破了傳統經驗主義的局限，而且能通過層次化的任務激活學生的高階思維，促進“教一學一評”一致性的實現，使數學精準教學真實發生。

【參考文獻】

[1］葉立軍，王思凱．精準教學的內涵特征及實施策略[J].教學與管理，2022（12）：86-89.

[2]周建．基于精準數據分析的小學數學深度學習路徑[J].基礎教育研究，2024（4）：34-36.