摘要：研究探讨深度学习技术在智能化作业设计与反馈策略中的应用，以支持双减教学改革。研究首先分析智能化作业设计与反馈的理论基础及在教育领域的应用现状，提出研究意义。然后分析双减背景下的作业设计需求与学生特征，设计基于深度学习的智能化作业系统方案。研究采用系统设计、实验实施、问卷调查与访谈方法，记录和评价智能化作业系统在实际教学中的应用效果。结果显示，基于深度学习的智能化作业系统可以提高作业效率，减轻学生负担，并为教师提供个性化教学支持。研究为深度学习技术在其他教学环节与学科领域的应用提供借鉴。

关键词：深度学习技术；智能化作业；个性化反馈；双减教学改革

0 引言

智能化作业设计与个性化反馈在教育改革中日益受到重视。随着人工智能技术的发展，深度学习在教育领域的应用不断扩大，为实现智能化作业设计与反馈提供了新的可能。相关研究显示，基于深度学习的智能化作业系统可以提高作业效率，减轻师生负担，促进个性化学习。

在“双减”政策背景下，减轻学生过重作业负担、提高作业质量成为教育改革的重要目标。智能化作业设计与反馈策略的研究与应用，不仅有助于实现作业布置的针对性与有效性，也是推进“双减”政策落实的重要举措与尝试。

开展基于深度学习技术的智能化作业设计与反馈策略研究，有助于提高作业效率和质量，减轻学生负担，为教师提供个性化教学支持，促进教育公平。本研究以“双减”改革为背景，探讨深度学习技术在智能化作业系统中的应用，为相关理论研究与实践应用提供参考。

1 基于深度学习的智能化作业系统设计

为实现“双减”目标，满足不同学习者的需求，研究设计了基于深度学习的智能化作业系统。分析“双减”背景下的作业设计需求与学生特征，设计适合智能化作业系统应用的框架与功能。在具体模块中应用深度学习技术，实现智能化作业生成、自动批改与个性化反馈。在作业生成模块，利用自然语言处理技术，根据教学目标和学生特征自动生成适合的作业题目；在作业批改模块，采用计算机视觉技术实现手写作业的自动识别与评分；在反馈模块，基于学生历史作业数据，利用推荐算法为学生提供个性化的学习建议。

在系统架构方面，采用模块化设计，包括数据采集、预处理、深度学习模型训练、智能化作业生成、自动批改、个性化反馈等模块。系统通过API接口与学校现有的教学管理系统对接，实现数据共享与功能整合。

在数据安全与隐私保护方面，系统采用数据脱敏、加密传输等技术，确保学生个人信息安全。同时，设置不同级别的访问权限，教师、学生、家长可以查看不同范围的数据与分析结果。

基于深度学习的智能化作业系统的设计贯穿作业全过程，体现在作业生成、批改、反馈等多个环节。教师在此过程中从繁重的作业批改工作中解放出来，可以更多地关注教学设计与个别化指导。这有利于提高作业效率，减轻学生负担，实现个性化学习，最终达到“双减”改革的要求。

通过系统地应用深度学习技术设计智能化作业系统，可以满足“双减”背景下作业管理的新需求，提高作业质量与效率，这为教育信息化和智能化提供了新的思路和方法。也为深度学习技术在教育领域的应用提供了具体案例与经验。

2 智能化作业系统在实际教学中的应用效果评价

为评价基于深度学习的智能化作业系统在实际教学中的应用效果，研究从系统运行情况、学习效果、教师反馈三个方面进行分析与评价。

（1）通过系统日志记录智能化作业系统在实际教学中的运行情况，包括作业生成、批改、反馈的准确率与效率，以及出现的问题及解决方案。记录显示，智能化作业系统的应用显著提高了作业管理效率，减轻了教师工作负担，但在某些复杂题型的识别与评分上还存在一定误差。

（2）通过问卷调查与访谈学生的学习体验、作业完成情况与学习效果，评价智能化作业系统的实施效果。结果显示，智能化作业系统可以提供更有针对性的作业内容，学生的作业兴趣与完成度有所提高，个性化反馈也促进了自主学习能力的培养。但对学习成绩的直接影响还需要长期跟踪研究。

（3）收集教师对智能化作业系统的使用反馈，评估系统对教学工作的支持程度。研究结果表明，智能化作业系统的应用减轻了教师的作业批改负担，为教师提供了更多的教学设计与个别化指导时间，有利于提高教学质量。但教师也反映需要进一步提高系统的可定制性，以适应不同学科和教学风格的需求。

基于深度学习的智能化作业系统在实际教学中的应用，可以有效支持“双减”政策的落实，提高作业管理效率，促进个性化学习。研究为智能化作业系统在教育实践中的应用及评价提供了具体案例与方法，也为相关技术研究的深入与发展提供了实证依据。

3 结束语

本研究以“双减”教学改革为背景，设计并实施了基于深度学习技术的智能化作业系统，并从多角度对其应用效果进行评价。研究结果表明，智能化作业系统的应用可以提高作业管理效率，减轻师生负担，促进个性化学习，这对推进“双减”政策落实和提高教育质量具有重要意义。研究的局限在于样本量有限，实施时间较短，相关结论的推广性还需要进一步验证。未来研究可以扩大样本范围，延长观察周期，并探索智能化作业系统在不同学科和教育阶段的应用效果。

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课题项目：本文系吉林省教育科学“十四五”规划2023年度一般课题“双减背景下基于深度学习的作业优化设计策略研究”（批准号：GH23255）资助。

通讯作者：刘颖，12393136@qq.com