AI賦能：初中生物學分層作業精準設計與實踐研究

[中圖分類號] G633.91 [文獻標識碼] A[文章編號] 1674-6058（2025）23-0087-05

《義務教育生物學課程標準（2022年版）》在課程理念與教學建議中強調，應關注學生發展的差異性，倡導設計具有層次性和選擇性的學習任務，以適應不同認知水平學生的需求，促進全體學生的發展。傳統統一化作業布置方式忽視學生個體差異，導致學習能力較強的學生“吃不飽”學習基礎薄弱的學生“吃不了”。在新課標指導下，教師需積極探索分層作業設計。借助人工智能強大的數據處理與智能分析能力，可快速精準地收集、分析學生的各項學習數據，為作業設計提供更全面細致的學情畫像，進而革新傳統作業設計模式，實現作業內容的動態調整與個性化推送，最終促進學生全面發展。

一、AI賦能初中生物學分層作業設計的意義

（一）以“分層定制”解鎖學生潛能

孔子提出“因材施教，有教無類\"的教育理念，強調教學需兼顧學生差異性與發展平等性。學習作為學生主動建構知識的過程，不同學生在生物學習中的知識基礎與建構速度存在顯著差異。“分層定制”并非差異化對待，而是為每位學生提供平等且適配的學習機會。AI賦能初中生物學分層作業設計時，可依托其強大的數據采集與智能分析功能，精準定位學生的學習習慣、特點及需求。通過對學生日常生物學作業的答題正確率、學習時長、答題深度等多維信息進行智能分析，系統能自動劃分學習層次，并依據學生的知識掌握節點與思維特點，為不同層次的學生量身定制作業內容，使學生在最近發展區內獲得最有效的學習體驗。這既避免了傳統“一刀切\"作業模式導致學困生產生挫敗感，又防止了優秀學生因缺乏挑戰而停滯不前，真正實現作業與學生能力的動態適配，最大限度地挖掘學生的學習潛能，促進學生全面發展。

（二）用\"智能減負\"激活學習效能

傳統過量作業常使學生疲于應付，無暇深入思考探究。智能分層作業通過減輕作業負擔，使學生從繁重壓力中解脫，能以更積極的狀態參與課堂討論、小組合作等探究活動，并有充足的時間預習新知，從而在課堂互動中更得心應手。傳統人工批改模式需教師逐份審閱評判，不僅耗費大量時間精力，且從作業提交到反饋存在較長時滯，導致學生難以及時修正知識偏差。AI賦能的分層作業可實現智能批改。依托AI高效的數據處理能力，系統能在學生提交作業后即時完成批閱，既能節省教師的時間成本，又能精準定位學生的知識漏洞與思維誤區，生成可視化、數據化的學情報告。教師借助報告可快速梳理學生的學習狀況，明確教學重難點，使講授更具針對性一一既能聚焦共性問題集中講解，又能針對個別學生的個性化短板開展單獨輔導，從而提升教學精準度，激活學生學習效能。傳統作業設計與AI分層作業設計對比如圖1所示。

（三）以“動態適配”重構作業生態

AI技術依托機器學習與數據分析算法，可實現作業內容與學生認知發展的動態適配。通過持續采集學生在生物學知識理解、實驗探究操作、概念應用等環節的多維數據，系統能精準識別其知識掌握程度、思維發展水平及學習風格差異；依據學生完成作業的實時數據反饋，系統可自動調整后續作業的難度系數、題型結構以及知識面覆蓋范圍，進而突破傳統靜態分層的局限，構建“評估一反饋一調整\"的閉環反饋機制。作業難度與內容不再固化，而是隨學生學習進程實時優化，使基礎薄弱的學生獲得階梯式知識鞏固，學有余力的學生得到拓展性探究，推動作業從標準化輸出向個性化定制轉型。這種動態適配模式打破了傳統作業設計的同質化困境，重塑了生物學科作業的功能定位，使其從知識檢測工具轉變為促進學生認知發展、素養提升的個性化學習載體，有效提升了作業的教育效能與資源利用率。

二、AI賦能初中生物學分層作業設計的策略

（一）智能分層：學情診斷的精準畫像

教育的核心追求是促進每一位學生的成長與發展，學生在學習能力、知識儲備、興趣愛好等方面存在客觀差異，這決定了教育方法和內容需具備高度針對性與適應性。作業作為鞏固知識、拓展思維的重要環節，對學生的學習起著關鍵作用。在AI支持下，教師需實現從經驗驅動到數據驅動的范式轉型，通過構建多維度、立體化的學情診斷體系，將傳統模糊分層轉變為基于認知科學理論的精準教育干預。教師可建立包含知識結構、認知能力、思維品質等要素的評估框架，借助AI解構學生認知發展軌跡，對其課堂表現、考試測驗、既往作業完成情況、學習行為習慣等多元信息進行全面、細致的剖析，形成動態發展的學業畫像，明確學生的最近發展區，精準洞察每個學生的學習特點、優勢與不足，使作業設計精準對接個體認知發展需求。

以人教版生物學教材七年級下冊中的“植株的生長”一課為例，教師可通過智能系統捕捉學生建構生物學概念過程中的認知軌跡，包括概念理解的階段性特征（如對“分生組織\"的認識是停留在具體形象層面一一僅能識別圖示，還是達到抽象概括水平一一能解釋其功能特性）科學探究的思維模式（如能否自主設計“探究水分對根生長影響”的對照實驗），以及學科語言表達的準確度（如描述生長素作用時能否正確使用“促進細胞伸長”等專業術語）。通過解析學生學習數據，可設置三個關鍵判斷指標：當前實際發展水平、潛在發展可能及最適宜的作業支持方式。在此基礎上，教師結合知識掌握、實驗技能和科學思維的三維評估框架，通過聚類分析將學生劃分為基礎層、提高層和拓展層，依據各層學生的認知特點與發展需求設計差異化作業目標（如表1），并借助AI生成對應作業，確保內容的適切性。

表1學生水平及作業目標設計表

續表

（二）靶向設計：作業效用的精準實現

分層作業設計是落實因材施教理念的重要路徑。在AI賦能的初中生物學分層作業設計中，教師需基于多維學情診斷數據，靶向設計符合不同認知發展階段的作業任務，并借助AI創新作業形式。一方面，依據學情分析為不同認知水平的學生匹配“量體裁衣”的作業內容，避免統一作業導致的“超負荷”或“低效重復”，使基礎層學生通過適量練習鞏固核心概念，減少無效抄寫等機械性任務；另一方面，設計生活化、探究式作業形式，將傳統書面作業轉化為觀察記錄、調查收集等實踐活動，既能降低學生的心理負擔，又能激發學生的科學探究興趣。

通過靶向優化，作業從“統一量販\"轉變為“精準供給”，在保證教學質量的前提下切實減輕課業壓力，提升學習的獲得感與成就感。以“光合作用”單元為例，通過智能化學情診斷發現，部分學生對“植物需要陽光才能生長\"有感性認知，但無法闡明原理，雖能記住“光合作用產生氧氣”的結論，卻對過程理解模糊；部分學生能自主開展實驗但操作存在疏漏，對“澆水、施肥助力植物生長”的生活經驗與光合作用的關聯認識不足；另有小部分學生基礎知識掌握扎實，需進一步培養科學探究能力、創新思維并拓寬生物學視野。

據此分層：將能說出光合作用基本原料和產物但理解不深人的學生設為基礎層；將能分析光合作用影響因素但實驗能力欠佳的學生設為提高層；將已掌握基礎知識且能自主實驗、簡單解釋生活現象的學生設為拓展層（重點發展創新應用能力）。在此基礎上，教師為各層次設計針對性作業（如表2），使所有學生在最近發展區內穩步進階，既保障學生的學習效果，又激發學生的學習興趣，提升學生的自主學習積極性。

表2分層作業設計表

（三）個性反饋：學習路徑的動態調適

AI技術在初中生物學分層作業設計中的應用，可使學生提交作業后即時獲取批改結果。系統不僅能作出對錯判斷，還能針對答題情況提供詳細解析，幫助學生快速定位知識漏洞。在教師端，AI可實時匯總分析作業數據，以可視化圖表呈現各層次學生的知識點掌握程度、答題耗時、錯誤類型分布等關鍵信息，為教師針對共性問題開展重點講解、制訂針對性輔導方案提供依據，進而提升作業設計的有效性與精準性。

以“食物中的營養物質”一課的分層作業為例。基礎層作業主要是記憶性作業（如列舉常見食物富含的營養物質，并在線填寫其名稱及主要作用），提交后AI系統迅速批改，若學生誤將維生素C的作用寫為“促進骨骼發育”，系統會立即指出錯誤，并詳細解釋其真實作用（維持正常新陳代謝、增強抵抗力、促進傷口愈合等），助力學生深化基礎知識理解。

提高層作業側重知識應用，如提供幾種食物的營養成分表，要求為特定人群（如糖尿病患者、運動員等）搭配一日三餐并說明依據。AI批改時，針對不合理搭配（如為糖尿病患者安排高糖食物），會詳細分析錯誤原因，提供合理飲食建議并闡釋營養原理。

拓展層作業聚焦拓展探究，如調研本地特色食物的營養成分、分析其在地域飲食文化中的價值、探討優化加工方式以保留更多營養。AI批改時，會檢查調研樣本的多樣性與代表性、判斷飲食文化價值剖析的深度、考量加工優化建議的科學性，據此作出智能化批改并給出對應建議。

在教師端，教師可匯總AI生成的各層次作業數據，識別共性問題與個別問題，并對共性問題集中講解，對個別問題提供個性化輔導。通過數據驅動為不同水平學生提供適切學習支架，既確保基礎知識的牢固掌握，又促進高階思維能力的持續發展，實現個性化成長與課堂效率的雙向提升，最終推動全體學生共同進步。“食物中的營養物質”分層作業思維導圖如圖2所示。

圖2“食物中的營養物質\"分層作業思維導圖

（四）生態評估：成長軌跡的全程追蹤

學生的認知發展呈現螺旋式上升的動態特征，其知識建構、思維能力與學習習慣均處于持續演變中。基于AI學習分析技術的動態評估系統，通過持續追蹤學生在作業過程中的認知變化和行為特征，可精準識別其認知發展軌跡，記錄其對不同知識點作業的專注時長，分析其反復修改答案的次數與思路變化。通過整合分析這些行為數據，能幫助教師構建學生獨特的認知畫像，進而動態調整后續作業的難度與側重點，形成正向閉環反饋機制。這既確保作業難度與學生能力水平始終匹配，又促使分層標準隨學生發展動態調整，最終實現從靜態分層到動態適應的轉變，使作業真正成為促進學生認知發展的有效載體。

每次作業后，教師需充分利用系統生成的發展性評估報告，多維度分析學生的學習進展：一方面定期檢視分層作業實施效果，及時調整各層級的難度梯度與內容結構；另一方面充分考量學生的學習需求，促進其能力進階式提升。以“食物中的營養物質\"分層作業為例，教師可依據報告數據判斷設計是否符合學生實際水平。若某一層級作業長期完成率過低或過高（表明過難或過易），需立即優化內容，融入更貼合學生能力的拓展或鞏固練習。若基礎層學生整體正確率持續高于 90% ，可適當提升任務復雜度，加人“分析食物標簽中的隱藏糖分\"等應用性題目；若拓展層學生普遍反映調研任務耗時過長，可拆解為階段性小任務。同時關注層級躍遷需求，如提高層學生連續三次作業表現優異，可提供“跨層挑戰機會”，設計過渡性任務鼓勵其挑戰自我，逐步提升能力，避免層級固化。

通過建立“評估一反饋一優化”的良性循環機制，利用AI分析學生階段性成長數據，結合其課堂表現及作業完成情況動態調整分層策略與作業內容，將評估從“結果判斷\"轉向“過程指導”，使作業系統始終伴隨學生的成長持續進化，最終形成促進學生全面發展的教育生態。

綜上所述，AI憑借強大的數據分析與智能決策能力，可精準洞察學生學習狀況，實現分層作業的智能定制與動態優化，既契合新課標因材施教理念，又能滿足不同層次學生的學習需求，激發學生的學習興趣與潛能，提升學生的學習效果。未來，隨著技術持續革新，教師需進一步挖掘AI在分層作業設計中的應用潛力，推動初中生物學教學向智能化、精準化、個性化方向發展，全方位提升學生的生物學學科核心素養。

[參考文獻]

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（責任編輯 羅艷）