用“教育智慧” 打造“智慧作业”——云铜中学基于个性化学习手册的数学“4+3”循环作业模式的设计与应用

《义务教育数学课程方案（2022年版）》指出：“发挥新技术优势，探索线上线下深度融合，服务个性化学习”。实际上，全面并且持续地掌握班级每个学生的学情对于教师来说是非常困难的，这就导致提倡的“个性化”理念难以落到实处，实施起来无比艰难。随着近年来大数据与人工智能技术的兴起，教师借助这些技术在一定程度上可实现精准掌握每个学生的学习情况，从而让教师实施精准教学，学生开展个性化学习成为可能。

2020年，五华区围绕因材施教理念，聚焦学生个性化学习与成长，助推五华区智慧教育创新发展，在云南省率先启动了“人工智能因材施教示范区项目”建设。云铜中学作为项目首批试点学校，在校内积极开展“智慧课堂”教学实践，通过课堂内外教师与学生的在线互动以及个性化作业手册的自动生成，进行个性化学习的尝试。尽管如此，学校在实践过程中还是出现了许许多多的问题，如教学评测内容不够“精准”、学习评价样本不够“大数据”、作业纠错指导不够“个性化”等。面对各种各样的问题，学校联合科大讯飞驻校人员，通过对平台功能进行深入学习，并结合学校实际将技术与教学结合，构建了一套具有学校特色的基于“个性化学习手册”的“4+3”循环作业模式，从而实现学生的个性化学习，促进学校教学质量提升。

本作业模式以依托“人工智能+大数据”技术的个性化学习手册功能为核心，以平台收集的四种学生学习的过程与结果“数据”（课堂数据、作业数据、考试数据、自主数据）为依据，以学生个体学习分析基础上形成的三种“作业”（综合性作业、个性化作业、拓展性作业）为依托，构建出精准学情研判、精准作业纠错和精准教学指导机制上的个性化学习闭环（如图1）。

图1  个性化学习闭环

数据是实现个性化作业布置的前提。通过对学习全过程中来源于课堂互动、随堂检测（各环节完成时间、参与度、正确率）的课堂数据，来源于日常作业、综合性作业的作业数据，来源于期中、期末考试的考试数据，来源于完成个性化学习手册和个性化助学中形成的自主学习数据等在内的立体化、过程化数据记录，服务师生的教、学、练、考、评，完成学业大数据的采集、分析、积累。再通过对学业大数据的分析与挖掘，可以为教师提供详尽的教学监测，帮助教师做出教学决策，改进教学，及时发现学生个性潜能，帮助学生实现个性化学习，促进学生个体发展。

《双减》政策强调“提高作业设计质量”“鼓励布置分层、弹性和个性化作业”。在教学中应该通过设计可选择的作业既促进所有学生的基础性发展，又满足学生的个性需求，传统教学中以班级为单位布置统一作业的做法已显得不合时宜。在学习分析基础上，平台能够为学生精准检索或精准推送适合其学习阶段和学习水平的学习资源即综合性作业、个性化作业、拓展性作业。综合性作业是根据学生上周学习内容与反馈数据命制的阶段性作业；个性化作业是在完成综合性作业后，通过个性化学习系统，精准定位每位学生薄弱知识点，在整理错题后生成的学习资源，是为学生量身定制的专属个性化学习方案；拓展性作业是针对在完成个性化作业过程中依旧出现的问题，通过推送学习材料、个别辅导等方式进行的个性化助学作业。在完成、讲评三种作业过程中能实现师生、生生间相互交流、精准评价等功能，不仅成为布置下一阶段学习任务的参考数据，同时让精准教学真正实现了基于大数据的闭环式控制。

“4+3”循环作业模式以周为最小的循环单元，依据一周内学生课堂、作业数据为参考命制综合性作业，并进行数据建模、试题筛选、答题分析，再以个性化作业为载体进行分层推题、变式练习和拓展训练，实现闭环式的精准推送，为每位学生提供定制式的个性化学习服务（如图2）。

图2  个性化学习服务

通过采集学生课堂活动、随堂检测、课后作业等数据，数据平台进行智能分析，教师可以轻松查询每堂课或每次作业后班级学习情况，教师通过页面对班级学生各题的掌握情况做到一目了然，学生哪些题目和知识掌握得好，哪些掌握得不到位，平台都用不同的颜色加以标注。在此基础上，学科组每周使用大数据精准教学系统制作综合性作业，并将作业交给科大讯飞工作人员进行加工，加注数字标签。

利用课后延时服务时间由教师指导学生完成作业，教师进行批改并审核个性化学习系统需要给学生推送的题目，剔除不符合云南省中考要求的题目。在此基础上，个性化学习系统基于校内学业数据采集，通过人工智能核心技术，实现大数据精准分析和诊断，使个性化作业更符合学生需求。

有了数据报告的支持，教师在作业讲解中实现了教学从“用经验、凭感觉”向“数据驱动、精准决策”的跃迁。但在几年的实践中也暴露出一些问题，如：作业讲评效率不高、教学预设过多等。为此，学校数学教研组展开了研讨并反复实践，在组内提出：在综合性作业中，对于错误率80%左右的题目，由教师精讲相关的题目、内容；对于错误率50%左右的题目，通过开展合作学习，让学生进行交流、解决；对于错误率30%左右的题目，应当堂展开针对错误的二次诊断评价；对于错误率5%以下的题目，继续开展下一阶段的教学活动。

按照数字标签的指引，构建每位学生的知识图谱，人工智能引擎对平台资源进行检索，自动选择与之相匹配的、适合的习题，在更正错题的基础上，供学生再学习。如通过畅言智慧课堂平台将学校初二数学某次综合性作业中难度不高但答对率略低的特殊四边形的判定等知识纳入个性化学习手册中，学生课后通过自己的学习手册进行纠错与变式练习。

为保证每次作业的效果，在实践中，学校个性化作业的定制需通过人工智能、科大讯飞公司后台和学科教师三层筛选。如何在筛选中把握好布置给学生的题目梯度？我们认为：10%的学生作业应以知识综合应用、偏难题为主，注重解题思路方法训练；20%的学生作业以中等题为主，适当兼顾偏难题，消灭薄弱点，保证正确率，提高解题速度；70%的学生作业主要注重强化基础知识和基本能力，提高容易题的正确率，争取在中等题上突破。在题型上，对于知识掌握水平较低的学生的作业，要以难度较低的选择题、填空题为主，对于知识掌握水平较高的学生的作业，要以综合性解答题为主。

对于学生在完成个性化作业中再次出现的问题，教师进行二次诊断，并利用AI录课功能录制“微课”推送给相应学生，或发送相关学习资料让学生自学，或课后进行“1对1”的精准助学（如图3）。个性化助学的关注点是学生的个性化问题，出发点是为了助力学生的个性化学习，在这个过程中不仅提高了学生成绩，更实现了学生的自主学习与个性化发展。

图3  个性化助学

学校近三分之二学生属于外来务工人员的子女，学生知识基础较为薄弱，从近两年来的实践效果来看，基于个性化学习手册的“4+3”循环作业模式能够充分发挥智慧课堂系统的作用，既能帮助教师轻松开展个性化指导，也能让学生更高效地开展巩固复习，在实践中有较强的可操作性、实效性。

2020年10月，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》，提出：“改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价，整体提升教育评价的客观性、服务师生成长的发展性”。笔者所带的两个班级从入校以来一直坚持使用“4+3”循环作业模式开展教学，从近三个学期参加五华区期末检测的数据分析结果来看，优秀率从七年级上学期的7.4%和7.3%，到七年级下学期的40.4%和41.8%，再到八年级上学期的61.5%和64.8%，其成绩的提升是非常显著的。

《通知》要求：初中每天书面作业完成时间平均不超过90分钟。通过借助平台数据对近两个月学生完成个性化作业情况进行统计，学生作业量不到常规方法的三分之二，完成作业时间减少了约三分之一。

正如美国著名教育评价学专家斯塔弗宾所说：“教育评价的目的不在证明，而在改进”。随着“4+3”循环作业在周循环、月循环、学期循环中的不断演进，数据的采集、处理和分析也越来越精准，学生数字画像逐步成型，同时教育的鉴定、导向、激励等功能逐步得到体现。但任何事物的发展都不是一蹴而就的，我们也清醒地认识到：不走出自我世界的封闭，就无法窥探外部天地的广阔，人工智能大数据助力教学的路刚刚开始，道阻且长，我们应以理性的热情，给自己的教学插上智慧的翅膀。

文 | 昆明市五华区云铜中学  袁长林  范开航

昆明市教育科学研究院  熊  芬

编 | YoYo

备注：文章选自2022年“人工智能助力教育数字化转型”典型案例突出作品。

参考文献：

[1]张忻忻，牟智佳.数据化学习环境下面向个性化学习的精准教学模式设计研究[J].现代远距离教育,2018（5）：65-72.

[2]付达杰，唐琳.基于大数据的精准教学模式探究[J].现代教育技术,2017（7）：12-18.