一、研究背景

　　多次練習(xi) 和複習(xi) 學過的知識是提升教學效果的重要一環。對於(yu) 學生而言，家庭作業(ye) 給他們(men) 提供了在另一種情境、另一時刻去練習(xi) 課堂所學技能的機會(hui) [1]。對於(yu) 教師而言，作業(ye) 可被視為(wei) 一種形成性評價(jia) ，能提供學生目前對關(guan) 鍵知識點理解水平的信息反饋[2]。研究發現，家庭作業(ye) 往往可以提高學生的學習(xi) 效果，如果教師對學生的作業(ye) 進行檢查並給出點評，效果會(hui) 更好[3]。此外，課堂的重要任務之一就是在確保學生掌握了先決(jue) 知識技能的基礎上，繼續開展接下來的課堂教學[1]。而作業(ye) 的結果反饋可以讓教師掌握學生的先決(jue) 知識技能情況，這意味著及時精準的作業(ye) 結果反饋是非常必要的。因此，在理想狀態下，教師應通過布置作業(ye) 、收集作業(ye) 、批改作業(ye) 獲取學情信息，並基於(yu) 此講解作業(ye) 問題並調整之後的教學策略，形成教、學、評一體(ti) 化的良性循環。

　　然而，在以往教學模式下，教學過程很難達到這一理想狀態。一項基於(yu) 全國10省20市的調查數據顯示，教師日均花費在批改作業(ye) 上的時間接近2.5小時，有1/4的教師超過3.6小時[4]。結合學校的教學安排，教師很多時候無法將作業(ye) 中反饋的問題第一時間在課堂上進行講解並用於(yu) 下一節課的教學調整，同時學生對作業(ye) 中反映出的薄弱知識點重新進行複習(xi) 和整理也存在滯後性。因此，如何在不增加教師工作負擔的前提下，提高批改作業(ye) 的速度、學情診斷的精度、作業(ye) 講解的效率，是亟須解決(jue) 的問題。

　　隨著人工智能時代的到來，越來越多的高效教學輔助工具使得上述問題的解決(jue) 成為(wei) 可能。筆者所在的福州市閩侯縣實驗中學是福州市第一批智慧校園示範校，於(yu) 2020年引入Ai學智慧教育平台(簡稱Ai學平台)。本文基於(yu) Ai學平台的雲(yun) 端批改、精準學情數據、學情分析報告等功能，探索人工智能時代更高效的作業(ye) 反饋數據使用模式。

　　二、Ai學平台的使用策略

　　三、結果反饋

　　四、結語

　　教師借助Ai學平台，能夠不受時間、空間的約束，進行作業(ye) 布置並快速獲取作業(ye) 結果與(yu) 學情診斷數據，縮短了學情反饋路徑;在作業(ye) 講解環節，教師能夠快速定位班級高頻錯題、典型錯答等，精準高效地開展課堂講解並調整後續課程教學策略;在階段性複習(xi) 時，教師可以依據每個(ge) 班級的學情診斷數據調整不同班級、不同學生的複習(xi) 講解策略。實踐證明，Ai學平台的應用對學生的學習(xi) 效果具有積極影響。

　　隨著“雙減”政策的實施，基礎教育將進入一個(ge) 新的發展階段，學校應繼續貫徹落實立德樹人根本任務，培養(yang) 德智體(ti) 美勞全麵發展的學生。相應地，教學評價(jia) 也應當基於(yu) 核心素養(yang) 培養(yang) ，目標多元、方法多樣，不僅(jin) 要關(guan) 注對學生學習(xi) 知識、技能方麵的評價(jia) ，還應該關(guan) 注對學生學習(xi) 過程、方法和情感態度方麵的評價(jia) 。借助Ai學平台記錄的學生作答過程數據，進一步挖掘並豐(feng) 富評價(jia) 維度，完善學習(xi) 過程性評價(jia) ，將是我校未來需要探究的內(nei) 容。其中，能否根據平台記錄的數據變化來追蹤學生對學習(xi) 的情感態度變化，進而調整教學策略，將是下一步重點研究的方向。應用人工智能技術手段，探索更加高質、有效的作業(ye) 布置和講解策略，是“因材施教”在大數據時代的最新解讀;進一步挖掘師生的使用數據進而提煉Ai學平台使用策略，以助力整體(ti) 教學質量的提升，也將是我校信息化教學的新思路與(yu) 新選擇。

　　參考文獻

　　[1] 羅伯特•斯萊文.教育心理學：理論與(yu) 實踐[M].北京:人民郵電出版社,2020.

　　[2] CHRISTOPHER S.Homework:A few practice arrows[J].Educational Leadership, 2007(4):74.

　　[3] COOPER H,ROBINSON J C, PATALL E A.Does homework improve academic achievement? A synthesis of research,1987–2003[J].Review of educational research,2006(1):1-62.

　　[4] 秦玉友,趙忠平,曾文婧.義(yi) 務教育教師教學工作時間結構研究—基於(yu) 全國10省20市(縣)的數據[J]. 教師教育研究,2017(4):39-45.

　　[5] 彭斌.人工智能支持下自適應學習(xi) 的實驗研究[J].現代信息科技,2020(23):184-187.

　　[6] 趙順,胡麗(li) 斌.AI技術助力學生錯題本的建立與(yu) 應用實踐研究[J].米兰竞技足球俱乐部,2019(16):7-8.

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