AI赋能下的“三导四环”复习课创新研究

    符思娴

    在常规的小学数学复习课中，教师常常面临学情诊断难、内容适配难、效果评估难等问题。随着人工智能（AI）技术的发展，这些难题有望得到解决：其一，错题自动分类技术可推动学情诊断从经验判断向数据驱动转变；其二，基于知识图谱的个性化题库能让练习推荐从统一供给转向精准适配；其三，动态学情的可视化分析可使教学干预从滞后校正升级为实时优化。本研究基于广州市番禺区小学数学“三导四环”教学模式，探索智能错题本与该模式的融合路径，旨在构建数据驱动的精准复习新方式。

    一、智能错题本的赋能路径 

    在数据采集环节，整合了拍照、语音、手写三种模态的输入技术，可自动提取题目内容、解题轨迹及错误标记等关键信息。在习题推送方面，按5 : 3 : 2的比例配置基础巩固、变式拓展与思维挑战类题目。当学生连续3次正确解答同类型题目时，系统会自动提升难度，实现个性化学习路径的动态优化，切实做到教与学的精准适配。

    二、“三导四环”框架下的模式实施

    导学环节：情境环重构。人工智能系统生成班级错题热度图，教师据此设计“错题医院”情境任务。例如，在《小数乘法》复习课上，鉴于多数学生在积的小数点定位上存在错误，教师创设“小数点迷路”的童话场景，引导学生分析错误成因。智能错题本推送3道典型错题，学生分组讨论后，通过语音功能录制修正思路，系统经分析辅助教师定位学生的思维障碍点。

    导练环节：探究环深化。系统依据诊断报告为学生推送分层任务包：基础组完成直接改错任务，进阶组挑战变式创编，拓展组开展跨单元联结研究。例如，在《统计图》复习环节，基础组修正条形统计图中的数值标注错误，进阶组将折线统计图转换为扇形统计图，拓展组分析某超市两种商品销量统计图的数据关联性。

    导评环节：巩固环强化。采用人机双评机制：AI系统从准确性、规范性、创新性三方面评分，生成个性化错题修正报告；教师针对共性问题进行集中讲解。

    拓展环节：评价环升级。教师根据系统生成的知识、能力、情感三维评价报告，设计“错题博览会”展示活动，学生的学习情况同步录入AI系统生成的交互式电子档案袋。

    三、成效分析

    经过对实验班的学情跟踪调研发现，学生在错题管理方面呈现出积极变化：约九成学生已养成主动分析错误原因的习惯，大部分学生会主动收集同类题目进行强化练习，逐步构建起“溯源错误、精准修正、变式巩固”的自主学习闭环。

    （作者单位：广州市番禺区石碁镇中心小学）