“双减”政策背景下借助人工智能突破小学数学重难点的探索与研究
崔慧敬  衡水市南门口小学  053000

摘要：本文分析了人工智能在精准识别教学难点、动态适应学生差异、优化课堂互动机制等方面的实际优势，并基于教学一线的实际问题，提出具有高度操作性的教学实践方法，包括构建智能诊断系统、自适应内容推送、可视化工具引入以及AI支持下的课堂互动机制设计，强调以教师主导为前提，技术辅助为支撑的融合路径。

关键词：双减政策；小学数学；人工智能；重难点教学

 

引言：

2021年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，提出“双减”即减轻义务教育阶段学生作业负担、减轻校外培训负担，教育部党组将其作为“一号工程”。随着“双减”政策的全面推进，基础教育阶段尤其是小学阶段的教学目标正在从“多做多练”向“提质减量”加速转变。在数学教学实践中，重难点内容始终处于知识体系的核心地带，但受到时间压缩与作业控制等外部条件限制，教师对重难点的讲授往往面临识别难、讲解难与落实难的多重挑战。与此同时，人工智能技术在教育领域的应用已逐步扩展到作业诊断、学习路径推荐、智能反馈等多个维度，为小学数学教学提供了改革方向。

 

1、人工智能在小学数学重难点中的应用优势

1.1提升教师对重难点的识别精度与干预决策的科学性

在当前小学数学教学实践中，教师识别学生掌握难点的过程常依赖直观经验和课堂反馈，存在滞后性与片面性。人工智能介入后，通过对学生在课堂练习、作业提交及单元测试中的行为数据进行细致分析，能够以结构化方式呈现出知识点掌握的整体趋势与个体差异。借助聚类分析、错误归因与微观行为轨迹分析等算法，教师不仅能够精准定位学生群体在具体知识节点上的卡滞位置，还可追溯形成这些瓶颈的内在认知路径，从而避免教学策略的盲目性。

1.2优化学生重难点突破路径的个性适配与反馈闭环

小学阶段学生的认知发展处于显著异质状态，不同学习者在数学重难点的掌握速度、理解方式和应用能力方面呈现出显著差异。依托人工智能算法建立的个性化学习路径系统，能够根据学生过往的答题情况、操作时间和错误模式，动态生成符合其最近发展区的练习内容。这种调控不仅体现在难度的渐进安排，还贯穿于知识点之间的横向逻辑关联，避免“题海战术”带来的认知负荷超载。系统会在每轮训练后提供即时诊断报告，使学生能够明确自身的突破点与不足项，形成以“自我觉知—系统引导—即时反馈”为核心的学习闭环。在持续迭代过程中，AI系统还能实时调整干预策略，帮助学生稳步跨越重难点，减少挫败体验，提升内在学习动机。

1.3增强课堂教学过程中的互动效率与知识呈现的直观性

小学数学教学中诸多重难点源自抽象概念难以具象化，如数形结合、空间观念构建、复杂运算规则的理解等环节，常因表征方式单一导致学生产生理解障碍。人工智能利用嵌入式交互技术与多模态表达能力，能够在教学过程中引入动态可视化工具，实现知识结构的三维演示与情境模拟。例如，在讲解几何图形转化关系时，系统可即时生成形变动画，直观展现图形旋转、翻折与对称的规律，打破传统“板书+口述”的局限。与此同时，AI还能根据课堂实时反馈调整教学节奏，在学生普遍反应较慢的内容处自动延展补充材料，从而使教学过程更具适应性与互动性。

 

2、借助人工智能突破小学数学重难点的实践方式

2.1构建学生作业智能诊断系统推动精准识别

在“双减”政策有效压缩书面作业量的背景下，传统作业方式难以满足对学生知识漏洞的系统识别。为提升作业质量并实现重难点精准突破，学校可引入由教师主导构建的智能诊断系统，将学生每日限量的数学练习内容输入AI平台，依托其数据识别能力分析出错频率、题型分布与解题策略的偏差。系统能够迅速捕捉学生在具体知识点上的薄弱环节，如对乘法分配律的错误使用或对几何图形认知的混淆，并生成个性化的学习画像。教师再根据这些画像制定对应的干预路径，实现有限作业下的有效识别。诊断系统应融合图像识别与行为分析模块，不仅采集答案内容，还分析书写顺序与操作步骤，为教师还原学生解题过程。

2.2应用自适应学习系统动态推送个性内容

面对学生认知差异大、学习路径分化显著的问题，单一内容难以满足不同学生对数学重难点的突破需求。以人工智能为底层驱动的自适应学习系统可有效解决此困境。教师可将全班学生基础测评数据输入系统，系统自动分析其知识掌握水平与认知偏好，并依据这些数据构建差异化内容库。在日常教学中，平台会根据每位学生的解题表现、作答时长和思维路径变化趋势，动态调整推送内容。例如，在学习“分数与小数转换”相关模块时，系统会为理解较弱的学生推送低阶巩固题，并附带视觉化示意图；对掌握较快者则推送开放性题目提升迁移能力。这种自动化匹配机制避免了“题材同一、难度一致”所带来的教学低效，真正实现以学生为中心的内容适配。教师在此过程中始终承担主控角色，对推送内容进行二次筛选与调节，确保智能推送不会脱离教学目标。

2.3引入智能可视化工具增强抽象概念理解

小学数学多个重难点源自抽象思维的不成熟，像“图形变换”、“单位换算”、“数位概念”等知识常因缺乏直观感受而形成认知障碍。借助人工智能平台中的可视化工具模块，教师可在教学现场引入动态图形演示、模拟操作流程与虚拟现实环境辅助教学。例如，在讲授长方体与正方体的体积计算时，系统可实时生成三维模型，并依据教师操作实时进行“拆解—组合—演算”的视觉呈现，使学生能够观察体积计算公式的推导过程，建立稳定的空间认知。针对低年级学生在数位迁移上的困难，系统还可设计可拖拽数字方块的交互界面，使学生在操作中理解十进位系统与数位变动的规律。这类工具的融入，能够有效减少“空讲式”教学造成的理解偏差，将复杂概念具体化、动态化，对数学基础较薄弱学生而言具有显著促进作用。

2.4设置基于AI的课堂互动系统提升参与质量

传统课堂中，师生互动主要依赖口头问答与书面检测，反馈周期长，且容易出现参与者集中、反馈片面的问题。为提升互动广度与质量，可在课堂引入基于人工智能算法设计的互动系统，教师凭借移动终端投放实时问题，学生则使用智能平板或答题器进行同步作答。系统在学生提交答案后立即生成答题分布与问题热区图，教师可依据反馈立刻调整讲解策略，实现边教边调的动态调控。互动系统还可根据学生回答表现，对其个体掌握情况进行等级划分，推荐适配性的讲解素材与配套练习，从而实现教学资源按需分配。此外，在教学活动设计中，AI系统还能识别学生参与频率与答题信心指数，对沉默群体进行个性提示与适度鼓励，避免学生参与度因能力差异而两极分化。这种教学形态扩大了反馈来源，为教师精准捕捉教学盲区提供了数据支撑，让学生能够在主动参与中逐步攻克重难点，提升整体课堂质量。

 

结语：

围绕“双减”政策背景下人工智能助力小学数学重难点突破的核心议题，本文提出了四种面向一线应用的具体方法：智能作业诊断系统的构建能够提升教学精准度，自适应系统推送保障了学生进阶节奏的个性化；可视化工具的嵌入可改善抽象知识的接受路径，而基于AI的互动平台设计则推动课堂反馈从静态走向动态。这些方法彼此独立又相互支撑，构建起了多维协同的教学支持体系。

 

参考文献：

[1] 王发中.智慧教学背景下基于微课的小学数学课堂教学实践策略[J].中国新通信,2024,26(09):176-178.

[2] 张丽英.小学数学教学中如何利用练习题突破易错点[J].甘肃教育研究,2025,(11):51-53.

[3] 林枝彬.以有效提问引领深度学习的小学数学教学策略[J].亚太教育,2022,(17):27-30.