本文转自：中国工业报
■ 崔少鹏
基础教育是国民教育体系的根基，具有重要的基础性、先导性作用。在基础教育过程中引入人工智能技术，是推动基础教育高质量发展的重要途径。
人工智能赋能基础教育质量提升的具体体现。优化教学资源。AI（人工智能）系统依托数据分析技术，可对现有的教学资源进行系统评估，精准找出资源分配不均、内容更新不及时等问题，据此灵活更新教学资源并优化资源配置，促进教学资源利用率有效提升。同时，AI系统通过高效的筛选和推荐算法，采集学生的学习行为数据并进行分析，从而识别学生个体差异和学习进度，精准推送适配的教学资源，减少资源的冗余与浪费，提升学生学习的针对性。
实现人机协同。AI系统可承担批改客观题、统计成绩以及监测课堂纪律等重复性教学任务，减轻教师负担，使其能够将更多精力用于课程设计、课堂引导以及个体差异化的情感交流中。而且，在课堂上，教师的专业判断力可以和人工智能的精准分析能力形成互补。教师可以凭借自身丰富的教学经验，对学生的情绪变化和课堂氛围进行把控，而AI系统则可借助学习分析模型，对学生的学习行为数据展开深度挖掘，发现学生知识体系中的薄弱之处，从而提供及时的预警和改进建议，提升课堂教学效果。
数据驱动多元评价。一方面，AI系统依托大数据分析技术，对学生的学习行为、学习路径以及知识掌握情况等多维度数据进行深度挖掘，再把学生学习过程中的数据转换成可视化的学习轨迹，为教师展开教学质量评价提供数据支撑；另一方面，AI系统通过量化分析学生的跨学科运用能力、创新思维及解决问题的能力等指标，构建出更加科学且多维的学生发展评价体系，增强教学评价的公正性，推动基础教育模式不断创新优化。
人工智能赋能基础教育质量提升的实践路径。建设虚实结合的学习环境，激发学生学习动机。教师借助虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术，建设虚实结合的学习环境，比如，模拟真实的国际交际环境，让学生的学习不再局限于课本对话，而是能够在虚拟的机场、酒店或商业谈判中进行角色扮演。在这个过程中，教师可充当观察者的角色，观察和记录学生在角色扮演中的具体表现，包括学生口语水平、学生对词汇和句型等的掌握与运用程度等，再实时评估学生的表现，记录学生薄弱之处，为后续教学优化提供依据。若学生在对话交流中遭遇词汇运用不当、发音不准确等难题，那么教师需及时提醒学生纠正，帮助他们巩固知识。通过引导学生进行情境交互，其学习不再是被动接受，而是主动探索与体验。此种“学习即生活”的情境构建，有效降低了学生学习的心理门槛，使抽象的语言规则变得具体可感，显著提升学生的学习兴趣与参与度。
设计“虚拟教师”，助力个性化学习落地。在基础教育中，设计“虚拟教师”是助力学生个性化学习的重要环节。一是“虚拟教师”在情感陪伴层面充当了学生学习的“情绪调节器”。“虚拟教师”可依托情绪识别技术，动态发现学生的面部表情、语音语调及学习行为数据，准确判定其学习中的倦怠、焦虑或兴趣缺失状态。若系统通过数据分析发现学生出现消极情绪，那么“虚拟教师”会主动进行言语上的鼓励，使学生保持良好的心理状态，实现高效学习。相比于传统课堂中教师的整体关注，“虚拟教师”能够针对每位学生的情绪波动进行精准干预，缓解学生的学习压力，激发学生的学习动机。二是在认知诊断方面，“虚拟教师”具备强大的数据挖掘能力。“虚拟教师”通过分析学生的作答路径、错误类型以及学生对知识点的掌握情况，可以自主生成学生的个性化学习画像。与传统“一刀切”的教学模式不同，“虚拟教师”能够准确识别出学生的认知盲区和思维瓶颈，并依照知识图谱算法为其生成针对性的学习方案，使学生内容准确适配学生实际学习水平。三是“虚拟教师”能够依照学生的兴趣偏好和学习进度，自动检索并筛选出符合学生认知水平的课件、视频或拓展练习，并通过多媒体形式进行呈现，避免学生遭遇在大量信息中盲目搜索的困扰，保证学生学习的连贯性。
人机协同教学，促进课堂教学模式不断优化。人机协同教学模式通过重塑课堂结构优化了教学流程。在此教学模式下，教师不再是单一的知识传授者，而是学习的引领者与情境的营造者。基于此，在正式上课之前，AI系统凭借学习分析模型对学生的学习数据进行深度挖掘，准确判定学生的知识水平和认知偏好，再自主生成符合学生差异化需求的微课资源、练习题库与情境案例。教师则可以选用这些智能推荐的资源进行教学设计，提升教学准备的针对性与科学性。在课堂实施阶段，AI系统可实时监控并形成学生的注意力波动、答题正确率等行为相关的数据，并将分析结果转换成可视化的数据图表，帮助教师及时掌握学生在课堂上的表现，并结合系统标注的学生薄弱之处、提供的建议等，采取及时停顿解释、调整教学难度、引入互动环节等教学调整策略，实现“以数据为导向”教学决策优化。另外，教师通过观察学生对人工智能生成反馈的反应，能够获得学生真实的学习状态信息。教师结合这些信息，可对学生进行针对性的引导和言语支持，促进他们对知识的深层理解，实现“以人文关怀为基础”的教学体验优化。
大数据驱动教学评价精准化。传统的教学评价往往局限于期中、期末的纸笔考试，难以真实反映学生在学习过程中的成长轨迹与细微变化。基于大数据的教学评价系统能够实时捕捉学生的学习行为轨迹，主要包含课堂互动频次、作业完成质量、知识点掌握时长以及学习过程中的情绪波动等指标。在此基础上，系统凭借数据分析并生成报告，以真实反映学生的学习状态，使教学评价的视角从结果导向转向过程导向。与此同时，基于大数据的算法模型可通过知识图谱构建学生的学习画像，量化评估学生的认知水平、创新能力以及跨学科应用能力。通过对学生知识点掌握度的热力图展示、学习路径的合理性分析以及学习习惯的画像构建，使得教学评价达到多维度、多层次，显著提升教学评价结果。另外，教师依照系统提供的薄弱环节诊断报告，可准确调整教学策略，如丰富某些课程内容、增加练习环节等，帮助学生实现自身学习能力的提升。学生也可以结合系统分享的报告，准确了解自身优势和不足，制定针对性的学习计划。这种基于数据的教学评价方式，使得教学评价成为教学改革的有力推动器。
人工智能为基础教育高质量发展注入新动能，通过优化资源配置、实现人机协同、构建多元评价体系，有效破解传统教学痛点。依托虚实结合环境、“虚拟教师”、人机协同教学及大数据评价等实践路径，既能减负增效、推动个性化教学落地，也能助力教学模式创新，为夯实国民教育根基、培育新时代人才提供有力支撑，推动基础教育向更高效、更公平、更优质的方向发展。
（作者单位：河南省教育科学规划与评估院）
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