摘要：当前的小学数学教学遭遇着学生个体差异和统一进度之间的矛盾，要破解这个难题，就探寻了借助人工智能技术执行学情诊断，并且改良差异化教学路径的模式，经由对学生们学习过程中形成的诸多方面数据加以剖析，准确找出他们的知识结构以及认知水平上的个人特性，希望塑造起一种动态、精确而且个性化的教学干涉体系，这条路径不是单纯把学生分成几层，而是经过重新安排教学内容，改变活动形式并找到合适的学习资料，从而形成一个回应式的教学回路，以此来给做到真正的因材施教给予可行的方向。

关键词：人工智能；学情诊断；差异化教学；路径优化

教育数字化转型的大背景下，信息技术与学科教学融合成为关键问题。小学数学是一门逻辑性、抽象性较强的学科，学生的学习起点、思维方式以及认知速度都有很大差异，“一刀切”的传统教学模式无法满足每个学生的个性化发展需求。“差异化教学”这一理念虽然已经提出很多年了，在实际操作中也经常遇到因为教师精力有限、学情诊断方式单一、教学资源匹配不准确等原因而难以真正落实的问题。人工智能的出现使得这种局面有了改变的可能性，它在数据处理和模式识别方面有着自己的优势，可以解决上述瓶颈中的某些部分，并且能够突破传统测验所不能达到之处——深入挖掘学生学习行为及思维过程背后的秘密，从而为设计出更加科学高效地实施差异化教学路径提供数据支持和决策依据。

一、AI 学情诊断的数据采集与特征提取

传统学情分析大多依靠阶段性测验和课堂观察，其结论难免带有滞后性和主观性。基于人工智能的学情诊断则形成起更为全面、客观的数据采集体系，它包含学生在线练习、课堂互动、作业提交等环节产生的作答结果数据，但更重要的是能捕捉并记录下他们解题时长、修改次数、思考停顿点之类的进程行为数据，借助自然语言处理与图像识别技术，系统还能对学生的解题步骤、图示表达展开结构化剖析。在此基础上，用机器学习算法去深入挖掘这些多模态数据，找出那些能体现学生真实学习状况的关键特征，比如某个知识点的掌握情况、运算技能是否熟练、逻辑推理能力处于哪个层次、经常出现哪些错误思维模式等等，从而得出一份细致化且可视化个人学习画像，为之后的教学路径改进工作打下牢固根基[1]。

二、基于诊断结果的差异化教学内容重构

人工智能的精准诊断给教学内容深度重构赋予了条件，使得教学设计可以由“依据经验”转变为“依靠证据”，进而做到对各个学生认知需求的精确回应。

（一）知识节点的精确锚定与补链策略

诊断系统可以把课程标准里的知识体系拆成一堆互相有关联的小的知识节点，当它察觉到学生在某个高级节点上一直犯错的时候，就会自动回溯它的前置关联节点，找出产生困难的根本缘由。拿北师大版二年级数学下册“除法”这个单元来说，如果一个孩子做跟“有余数的除法”相关的问题时老是出错，经过分析他的错题类型以后，也许就能发觉问题不在于他不懂得怎样去做除法，而是对于“余数一定要比除数小”这根关键规则的认识存在模糊不清之处，那么这个时候最合适的教学路径就不是反复讲授整个除法单元的内容了，而是精确地推送一些关于“余数与除数关系”的微课视频或者一组辨析题目，让孩子可以迅速把缺失的关键知识点补齐起来，从而有效地打通自己的学习堵点。

（二）认知层次的梯度构建与提升

数学学习不只是知识的积累，也是思维能力的成长。人工智能学情诊断可以按照布鲁姆教育目标分类学等理论框架，评判学生在某部分内容上所处的认知层次，是处于记忆、理解阶段，还是已达到应用、分析的地步，在学习北师大版二年级下册“生活中的大数”时，系统也许会判定有些孩子虽然能正确读写万以内的数，但在实际情形中比较数字大小或者估量数量的时候碰到麻烦，这就表现出他们的认知仍处在较低水平，对于这种情况而言，教学内容重新塑造的重点就在于规划梯度性的任务，促使他们由单纯地读写数字慢慢过渡到用大数做大小对比、排序以及解答一些简单的实际问题，从而渐渐达成认知层次上的跃进[2]。

三、差异化教学活动与资源匹配路径

教学内容重新组织之后，就得设计相适应的教学活动与资源，把差异化教学实实在在落在课内课外，打造一个不断调整、持续改善的教学生态。

以往的固定分组形式已不能匹配学生持续变动的情况。人工智能系统按照指定的学习任务需求，依照即时诊断所得的数据动态塑造学习小组，并打破只有以学业优劣划分的单一维度考量标准，能够兼顾认知风格类型、擅长领域以及当下遭遇的类似难题等多方面因素，在执行单元“加与减”的复习期间，“合作闯关”被启动活动机制下把几对“连续进位加法”，这一部分遇到阻碍的学生编成一个攻坚小组共同破解题目；而针对那几个计算能力比较强但却在解决各类问题上缺乏经验的学生，则组合起来去应对较难的应用题之类的问题挑战——如此这样灵活又精准地搭配下来使得每个组合都变得更加有的放矢[3]。

四、结语

基于人工智能学情诊断的小学数学差异化教学路径优化属于一个整体性的方案，这个过程从学生的整个学习流程开始，借助数据驱动的方式来改变原先的教学内容，并且最终达到对教学活动以及相关资源进行动态调整的目的。该路径的重点就是把“给”变为了“引”，把“同”变成了“合”，从而使教学工作变得更加敏感地去识别并回应每个孩子真实的学业需求情况。如果能形成这样一个人工智能技术辅助下的一种新的教学生态圈，在未来有可能使得小学阶段开展数学教育这项事业向更加个性化、精准化和高效率的方向迈进一大步，从而帮助孩子们全面提升自身的数学核心素养水平能力。

参考文献

[1] 罗安知. 小学人工智能通识教育的差异化实施策略与实践[J]. 特区教育,2025,(34):166-168.

[2]刘兴朝,张洁.生成式人工智能支持下小学数学教学中学生创新能力提升的实证研究[J].西部素质教育,2025,11(16):100-103.

[3]包晓敏.基于人工智能开展小学数学课堂教学的探究[J].求知导刊,2025,(22):47-49.