AI賦能小學體育分層分組教學的理論與實踐研究

一、研究對象、方法和內容

（一）研究對象

本文以20名小學體育體育教師和275名一年級學生作為研究對象。

（二）研究方法

1.文獻研究法

充分利用學校圖書館的文獻資料和網絡資源，查閱相關教學方法的研究文獻。

2.個案研究法

對不同運動層次學生的個案加以調查分析，了解其技能發展差異。

3.訪問法

對學校的體育教師進行訪問調查。

4.數據統計法

采用數據統計法，對班級上課的數據進行統計和分析。

5.實驗法

將采用分組分層教學法的班級與對照組班級進行數據對比，主要參考課堂上練習密度、練習強度和課堂效率。

（三）研究內容

分層教學需求：結合新課標“因材施教”理念，分析學生體質、技能水平差異，提出動態分層的必要性。

二、分層教學組織形式及依據概述

（一）教師指導分層是指基礎內容不分層次，務必全部掌握，但提高內容按幅度分層指導，其實質是“同課同達標”。

（二）同層小隊互教是指對某一體育項目教學，將學習層次、學習狀況、運動技能水平等相近的學生組成一個學習群體，互教互學，實質是“同層同進步”，即合作學習，集體思考，集體評價。

AI聚類算法將運動能力相近學生（標準差 ±5% ）編組，實施“同層同進步”策略。采用組長合作制的班級練習密度達 86% ，顯著高于隨機分組（ 45% ）和教師分組（2號 （51% 。

三、分層次的類別

（一）實現動態分層與精準化教學

在傳統分層教學中，主要依賴教師的主觀判斷，而AI系統則通過實時數據采集（如體能測試、運動表現、心率監測等），對學生的動態數據，生成更科學的動態分層模型。例如，AI系統能結合歷史數據預測學生的進步曲線，并自動調整分層策略，以確保每個學生都處于“最近發展區”。這種方式能有效避免傳統分層的靜態分組而導致的固化問題。

（二）優化教學資源與課堂效率

智慧平臺運用AI算法整合教學資源，根據不同層次的學生需求，自動匹配相應的教學視頻、動作示范或者虛擬教練輔助工具。例如，在跳繩教學中，AI采集學生動作數據，并通過AR技術實時糾正姿勢，減少教師重復性指導的負擔。同時，AI結合課堂管理系統，能自動記錄學生的參與度和技能掌握的進度等數據，幫助教師快速定位教學難點，優化課堂時間分配，使分層教學更高效。

（三）推動教師角色轉型與專業發展

AI技術和智慧平臺的應用相結合，能把教師從繁重的數據分析和標準化教學中解放出來，使他們更專注于創造性教學設計與人文關懷。例如，智慧教育平臺通過知識庫共享機制（如教學案例庫、學情數據庫），促進教師間的經驗交流與協同創新，推動教師從“知識傳授者”向“學習引導者”和“資源整合者”的轉變。

（四）促進教育公平與長遠需求滿足

在傳統課堂中，教師難以滿足所有學生的個性化需求，而AI就可通過智能適配來填補這一空白。例如，針對特殊體質學生（如肥胖、哮喘等），AI可設計安全范圍內的定制化訓練計劃；對于運動天賦突出的學生，AI可推薦進階課程或競賽訓練資源，避免在“一刀切”的教學模式下造成學生“發展不足”的情況。此外，AI還能支持遠程教學系統，縮小城鄉教育資源之間的差距，使偏遠地區學生也能獲得優質的教學指導。

（五）深化教育研究與教學評價改革

AI在數據處理上，為分層教學研究提供了創新模式。例如，通過分析大規模的學情數據，可識別分層教學中的共性規律（如不同性別、年齡段學生的體能發展差異），為課程設計提供實證依據。在評價層面上，AI可構建多維評價體系，綜合運動技能、進步幅度、團隊貢獻等指標，生成可視化的成長報告，替代傳統的單一分數評價，從而全面反映學生的發展。

四、分層教學后續執行與教學策略跟進

（一）堅持做好課堂記錄，記錄課堂上出現的情況或教學時出現學生難以理解的動作技術，教師怎樣去換更形象的語言等；記錄每節課的進度，為后續課堂做好準備和提供參考。

（二）教學安排需具有針對性。由于不同項目中，學生存在的差異性，教師要針對學生反饋的信息，準確地把握分層時機，靈活地調控分層數量，間隔一段時間就調整學生的所在層次，及時調整教學措施，切不可把一名學生長期置于某一層次，影響其進步空間。如某些學生因某類動作協調性欠佳，在同組多數同伴升級后，教師決定讓他們一同升級，升級后再因材施教，以體現分層的針對性。

（三）組織管理具有務實性。與常規班級授課相比，分層教學在組織管理和日常輔導中，工作量更大。其中最需要解決的是器材不足、場地限制、師資等問題。因此教師可以運用AI技術，對學生的基本情況進行記錄分析，結合措施積極應對。

（四）對體育課堂學生分組模式的數據分析

實證研究設計：對比實驗班（AI分層教學）與對照班（傳統教學）在運動技能掌握率、課堂參與度等維度的差異，見表1。

表1課堂數據分析表

五、分層教學技術應用的核心場景與成效

（一）智能監測與個性化指導

體質健康管理：AI系統整合學生體測數據（BMI、體脂率等），生成健康檔案并預警潛在問題，通過AI“健康咨詢師”提供運動營養建議。

動作糾錯與技能提升：部分學校采用OpenPose等視覺技術分析學生運動姿態，實時反饋動作標準度，例如籃球運球動作的軌跡優化。

（二）趣味化教學與參與度提升

AI互動設備：如智能計數跳繩、AI體感游戲屏等設備，在減輕教師重復性工作負擔的同時，有效激發學生學習興趣。

（三）實際場景應用情況

1.基于AI的運動能力評估與動態分層

利用AI系統對學生的體能、運動技能等數據進行全面分析，并自動劃分學習層次。例如，在貴陽京學附屬實驗學校中，通過AI分析學生的體測數據，并結合學生的體質健康檔案，將學生分為基礎組、進階組和高級組。它的優勢在于：在傳統的分層里，主要依賴教師主觀判斷，而AI則通過傳感器和攝像頭捕捉學生的運動姿態，結合深度學習算法，為教師提供更客觀的分層依據。例如，福建地區部實施

AI根據學生的分層結果，生成有針對性的訓練計劃。例如，以攀巖為特色的學校中，AI分析學生的訓練數據和身體指標，為不同層次的學生推薦專項訓練（如基礎組強化力量、高級組優化動作技巧）。通過計算機的視覺技術，能實時監測學生的動作，例如跑步時的步頻、跳高時的起跳角度等，AI即時反饋錯誤動作，作出建議，并調整方案。

3.智能測試與實時反饋系統

在50米跑、跳繩等項目中，AI通過傳感器、攝像頭等設備，自動完成計時、計數等動作合規性分析，并實時生成成績報告。

例如在北京昌平區回龍觀中心小學的AI體育操場上，學校利用多臺攝像頭和智能算法，自動記錄學生起跑、沖刺的50米跑全程數據，實時播報成績，并上傳至教師終端。傳統測試需要兩位教師協作（發令 + 計時）才能完成，而AI系統可同時處理全班測試，效率提升顯著。

六、當前挑戰與未來方向

（一）師資與資源不均衡

全國范圍內，小學體育教師普遍缺乏AI技術培訓，尤其農村地區師資力量薄弱，部分學校依賴信息技術教師勉強支撐AI課程。主要問題是硬件設施配備不齊，部分學校設備老舊或網絡條件不足，難以開展AI教學。

（二）課程標準與體系缺失

AI應用于小學體育尚未形成獨立的課程體系，主要依附于信息科技或校本課程，缺乏系統化設計。例如，部分地區將機器人操作與AI體育教學混淆一起，導致教學目標模糊。

實驗組（ AI⁺ 組長制）較對照組在練習時間（34vs23分鐘）、技能掌握率（ 92% vs 71% ）等維度具有顯著優勢（ plt;0.01 ）。

分學校，利用智能設備識別學生的身份，通過分析動作合規性，自動生成分層建議。

2.個性化訓練計劃的生成與

未來還需加強師資培訓（如分層培養“體育 + AI”復合型教師）、推動區域資源共享（如云端AI教案庫）、完善數據安全標準，并通過政策傾斜縮小城鄉差距。

責任編輯 鐘嘉儀