新高考背景下高中智慧教育平臺個性化強化作業設計

隨著新高考改革的全面推進，高中教學體系正逐步從以考試為中心向以核心素養為導向的個性化發展轉型，傳統的作業布置模式由于缺乏精準適配與動態調整機制，已難以回應學生差異性發展需求與教學精準性提升訴求，而智慧教育平臺作為人工智能等前沿技術在教育場景中的集成載體，為實現作業系統個性化強化設計提供了強有力的技術支撐與數據基礎。在此背景下，開展基于智慧教育平臺的個性化強化作業設計研究，既是落實高質量教學體系構建的重要路徑，也是推動教育評價改革與學生深度學習結構優化的關鍵支點。

一、新高考改革驅動下個性化教學需求分析

新高考改革推動高中教育體系從統一化教學模式向個性化育人機制轉變，傳統作業體系中存在的標準化任務配置等已無法適應學生差異化發展訴求和選科走班教學結構下的動態學情生成機制。在此背景下，個性化強化作業設計作為連接教學評價一體化體系的關鍵樞紐，其基于學生個體知識掌握狀態與能力層級差異等構建多維學習畫像模型，并通過智慧教育平臺中集成的深度學習算法與作業推送引擎，實現作業任務的智能分層與動態重構，有效響應學生個體化學習節奏與自標達成路徑，進而構建出目標針對性與反饋即時性的強化作業機制，從根本上滿足新高考導向下多元選拔與素養導向評價對作業系統的高階要求，推動從統一作業到分層作業，從單向完成到雙向交互的轉型升級[1]。

二、智慧教育平臺技術支撐體系構建

智慧教育平臺技術支撐體系需構建以學情數據采集終端與數據智能分析引擎等為核心的融合架構，該系統根據集成學習行為軌跡挖掘與智能推送算法等技術路徑，實現對個體學習狀態與知識結構掌握程度等多維指標的動態監測與精準識別，進而支撐個性化作業畫像生成與任務目標適配，強化型任務自動匹配與難度調控，反饋內容精細化重構與評價維度權重調整，確保個性化強化作業設計具備數據驅動、反饋閉環及迭代優化等智能特征。該平臺系統不僅需構建統一的數據標準接口與開放的數據交互協議以支持多終端互聯與異構數據融合處理，還需實現教師用戶界面友好與學生操作路徑清晰等交互體驗以提升平臺可用性與任務執行效率，同時通過構建支持作業過程記錄與動態任務適配等智能算法模型，使作業設計從教師經驗判斷向數據支持決策轉變，從靜態任務布置向動態任務重構轉變，從線性教學邏輯向非線性反饋邏輯轉變，從而賦能個性化強化作業設計的全過程精準管理與系統性生成，最終實現高階認知能力發展與核心素養導向落實以及作業價值持續提升的系統性教學目標。在此基礎上，智慧教育平臺還需進一步拓展其技術支撐體系的智能適應能力與學習行為預測能力，以實現真正意義上的“千人千面”作業定制模式。通過引入深度學習與圖神經網絡等先進算法，平臺能夠識別學生在知識圖譜中的薄弱節點及其認知遷移路徑，構建以“問題一知識點一能力”三維模型為核心的任務生成機制，實現作業內容的層級化推送與動態調節。

三、智慧平臺中個性化強化作業設計方法

（一）學情精準診斷與學習畫像生成方法

1.抓住學習特點，描繪學習畫像

智慧教育平臺中個性化強化作業設計必須以精準學情診斷為前置路徑，依托平臺內嵌的數據采集系統與學習行為分析模塊，全面捕捉學生在學習活動中形成的原始行為數據與階段性知識表現等多維數據特征，通過融合機器學習中的特征提取算法與深度語義建模機制，構建動態化與可迭代的學習畫像系統，在此過程中，學習畫像不應局限于靜態標簽或成績維度，而應基于概念網絡關聯與任務表現偏好及認知負荷動態波動等指標進行融合建構，從而實現學習者在知識水平與能力結構等維度的全息表達，從而為后續作業任務的層級匹配與資源內容的難度調整及任務目標的進階配置提供基礎性支撐。以某中學“智慧作業診斷平臺”實驗班為例，平臺通過融合學生在課堂學習與在線作業等環節所產生的近三十項行為數據特征，構建出具有學科任務完成速率一認知負荷指數一錯誤集中分布圖一知識點掌握熱區一答題時間熱力場五維融合結構的學習畫像體系，并在語文學科中選取三名認知類型迥異的學生進行任務適配驗證，圖譜識別結果顯示學生A在文言文任務中呈現高頻失誤與邏輯遷移障礙，其學習畫像顯示在“知識結構非線性建構能力”與“內容語境關聯度提取能力”維度存在顯著短板，因此系統自動推送以短篇文言語境構建與典型實詞辨析為核心內容的基礎強化任務包，推動個性化強化作業設計真正落地為高效的學習支持結構[2]。

2.建立評價標準，整合畫像信息

在智慧教育平臺中進行個性化強化作業設計的首要前提，是對學生的學習特點進行精準識別與動態把握，以此為基礎構建貼合其實際水平與發展潛力的“學習畫像”。所謂學習畫像，是通過大數據技術綜合分析學生在學習過程中的表現數據，如作業完成情況、答題正確率、知識點掌握度、學習時長、行為路徑等，提取其在知識、能力、思維、興趣等方面的特征標簽，從而形成一個具有針對性的、多維度的信息模型。例如：平臺通過將學生一段時間內選擇題與解答題的正確率對比，結合其在相應題型上的答題時長和操作路徑，可判斷學生是否存在“概念理解薄弱”或“邏輯表達欠缺\"等問題。在構建畫像過程中，不僅要關注學生的靜態成績數據，更要重視其學習過程中的動態行為，如在線學習時間的分布、平臺互動頻率、對反饋內容的響應程度等，借助這些細節數據，能夠進一步還原學生真實的學習狀態[3]。評價標準應涵蓋知識掌握度、能力發展水平、學習投入情況及行為表現等多個維度，結合平臺智能算法構建權重體系，使各類指標之間實現動態平衡。例如：可將“知識點掌握率”設定為核心指標，輔以“學習投入指數”“任務完成效率”“錯誤率變化趨勢”等數據作為支撐維度，通過標準化處理形成綜合學習評估值。在此基礎上，平臺可對不同層級的學生設定差異化閾值，動態調整其個性化強化作業內容，實現“因材施作”。

（二）分層分類任務構建機制與作業目標匹配路徑

1.明確任務層次，設置分類標準

在智慧教育平臺支持下開展個性化強化作業設計，需以明確的任務層次劃分為基礎構建科學合理的作業分類標準體系，同時體現基礎性與拓展性的分層邏輯，還需融合核心素養內涵與學科知識結構的縱深進階模式，建立包括識記型與理解型、應用型、遷移型、高階創新型等五級任務類別，每一級任務類別應對應特定的知識維度與思維要求，使得個性化強化作業能夠實現與學習者特征的動態適配與持續優化。以某第一中學高一年級數學學科“函數圖像與性質”單元作業設計實踐為例，平臺根據學生在階段測試與課堂表現生成學習畫像后，將全體學生劃分為基礎穩定型、發展提升型及拓展挑戰型三個畫像類別，并依據任務分層標準設置三類作業包：基礎型任務以圖像識別與函數性質判斷為主，重點檢驗學生對基礎概念的掌握與直接應用能力；發展型任務在理解函數圖像變化規律基礎上引入多元條件組合與函數性質證明，強化綜合分析與邏輯推理能力；拓展型任務通過設置跨章節問題情境，要求學生在開放性問題中進行策略選擇與模型構建，考查其問題解決能力與遷移創新能力，平臺自動將不同任務類型通過精準匹配算法推送至對應畫像類別學生，并在完成后動態采集任務執行數據與反饋行為，通過迭代訓練優化匹配模型與任務難度曲線，以構建以學生學習能力發展為導向與以動態數據驅動為支撐的高效教學支持體系。

2.梳理學習目標，安排對應任務

在智慧教育平臺中構建高適配性的個性化強化作業設計體系，必須以學習目標系統化梳理為核心前提，將教學大綱中規定的核心素養目標與學科能力結構進行深度解析與結構化編碼，平臺需運用知識圖譜結構映射方法與目標診斷分級機制，對知識目標、能力目標與過程目標進行層次化解構與關系網絡構建，并依據學生畫像數據形成的能力發展路徑圖譜，對任務進行動態安排與適應性調整，實現教學自標與作業內容及學生特征三元耦合配置。例如：以某中學高二英語學科“讀后續寫”模塊作業設計實踐，平臺先基于課程標準與階段學科教學進度，梳理出該模塊學習目標體系，劃分為語言知識運用與語篇結構建構以及邏輯表達能力三個子目標維度，并依據布魯姆認知層級對各目標進行再編碼，在此基礎上將學習目標細化為“掌握特定語法結構在續寫中的應用規律”“能夠識別段落意圖并完成銜接性表達”等多項具體行為表現指標，平臺再結合學生畫像中各項能力表現與過往任務執行記錄，生成個性化任務組合包，其中語言知識表現穩定但語篇連貫性構建能力偏弱的學生被分配到以段落重組與意義銜接為主要形式的綜合型任務包，而語言基礎較弱但表達欲望強烈的學生則安排以句式補全與結構模板模仿為主的引導型任務包，所有任務設置均嵌入與具體學習目標一一對應的評價指標，通過任務執行過程中的實時反饋與結果分析進一步修正學習路徑與任務配置策略[4]。

（三）強化型作業的情境創設與迭代優化設計

1．設計真實情境，激發作業動機

情境創設的真實性直接關系到作業任務的生成價值與執行效果，強化型作業應構建基于現實語境與問題導向并存的真實學習情境，增強學生對作業任務的心理契合度與情境遷移能力，在此過程中需依托智慧教育平臺內嵌的語義識別與圖像呈現等技術功能構建可視化與可交互的作業情境模塊，將作業任務嵌入真實問題情境中并賦予學習行為以真實目標導向與可遷移價值，使學生在完成作業的過程中實現知識的應用性建構與情境的認知共鳴。例如：以某中學高一年級語文學科在“議論文寫作”單元中的強化型作業任務設計實踐，平臺選取全國性社會熱點“人工智能參與高考閱卷是否影響公平”為真實背景材料，構建多角度的問題情境，任務要求學生以“中華全國學生聯合會代表”身份撰寫建議信，并向教育主管部門提出審慎建議，任務中嵌入“調研結果摘要閱讀一觀點辨析一政策條文引用一結構建構—語言優化”五級能力要求，學生需在真實身份模擬與多維信息處理中完成多目標任務轉化。

2.根據反饋調整，優化作業方案

多維反饋數據驅動的動態迭代優化機制，需將反饋信息作為作業方案調整與再設計的核心變量，實現在任務執行效果與學生行為軌跡等多維指標中提取作業適配度與干預必要性的定量依據，構建以過程性反饋與預測性反饋為結構主干的反饋模型，平臺利用自然語言處理與圖譜融合分析等核心技術模塊，對學生在任務完成過程中生成的結構性數據與非結構性數據進行歸類分析與趨勢建模，從而驅動作業任務內容與形式等要素的系統化調整，形成連續優化與動態適應并存的任務演進系統。例如：以某中學歷史學科“明清改革與社會變遷”專題強化型作業設計實踐為例，平臺設置探究型作業任務“明清時期賦役制度改革的實質影響”，學生需基于史料進行邏輯推演與多角度分析，初輪任務完成后平臺提取各類反饋信息生成反饋診斷報告，報告顯示超過 63% 的學生在“史料關聯判斷”“社會背景抽取”“政策邏輯重構”三類認知環節存在明顯障礙，平臺依據反饋模型識別出學生認知瓶頸區段后，自動重構任務路徑，將原本單一探究型任務分解為“制度背景信息提取一政策條文語義歸納一影響維度分類梳理一社會反應圖式建構”四階段遞進任務，加入圖文型資源引導與問題提示結構引導，同時反饋模塊啟用類比遷移練習與反思性寫作任務提升學生結構建構與觀點整合能力，優化后任務執行數據顯示學生在多項表現指標上獲得顯著提升[5]

結束語

總之，個性化強化作業設計實現了學情診斷與作業策略匹配的算法支持與路徑定向，具有提升教學適配性、增強學生自我驅動學習能力及實現“學、教、評”一致性的深遠價值。在推進高中智慧教育平臺建設與教學管理機制重構過程中，個性化強化作業設計不僅是技術融合的應用前沿，更是教育理念更新與課堂改革深化以及評價方式轉型的重要體現，對于實現因材施教及建構高質量教育體系具有不可替代的戰略意義。

參考文獻

[1]王云生.優化課程內容結構和組織形式的實踐探索：智慧教育平臺高中化學教學課例評析[J].化學教學，2023（9）：3-6，19.

[2]郭麗敏.利用智慧教育平臺，豐富高中化學課堂[].第二課堂 （D），2023（7）：7.

[3]孫?；?高中化學個性化作業評價教學探討J].中國教師，2021（S1）：23.

[4]陳曉雷.關于高中化學個性化作業評價教學的探討[].數理化解題研究，2020（30）：90-91.

[5]葛許鑫.高中化學個性化作業評價探究Ⅲ數理化解題研究，2020（27）：91-92.

本文系2024年度湖南省教育信息技術研究省級重點課題 \"智慧教育平臺支持下作業設計與實施策略研究” （項目編號：HNETR24033）階段性研究成果。