生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）作为当前技术革命的核心驱动力，正深刻重塑教育领域的教学范式与实践逻辑。在中职数学教学中，课堂提问作为连接教师教学意图与学生认知发展的关键纽带，其质量直接影响知识传递效率与高阶思维培养效果。数学学科固有的逻辑严密性与抽象思维要求，决定了其课堂提问需具备双重特性：一方面需构建环环相扣的问题链以维持逻辑连贯性，另一方面需通过阶梯式设问引导学生完成从具体实例到抽象概念的认知跃迁。

然而，当前新教师在数学课堂提问实践中存在显著痛点。多数新教师的提问设计仍以低阶认知问题为主，且提问逻辑链的断裂，难以形成持续的认知挑战，最终限制学生数学思维的深度发展。在此背景下，探索GAI 赋能数学教师课堂提问策略的优化路径，具有重要的实践意义。

一、调查中职数学新教师课堂提问设计存在问题

中职新教师在课堂提问实践中面临多重系统性困境，这些问题交织于教学目标设定、师生互动过程及评价反馈机制三个核心维度，直接制约了提问的教学效能。以下从具体维度展开分析：

（一）教学目标模糊化：专业需求与问提问设计脱节

教学目标的泛化与专业关联性缺失是中职新教师在课堂提问设计的首要障碍。调查显示，约 60% 的中职数学课程教学目标过于宽泛，未能结合学生专业发展实际需求 [1]。学生层面的反馈显示： 69.6% 的中职生认为数学课堂情境引入与专业无关，这种 " 学用分离 " 的认知直接削弱了提问对学习兴趣的激发效果[2] 。

（二）互动过程低效化：单向讲授与参与度不足的恶性循环

师生互动的匮乏构成了提问失效的关键瓶颈。课堂观察数据显示，新教师因缺乏互动设计经验，往往陷入 " 为提问而提问 " 的困境 [3]。学生参与度的数据更触目惊心：仅 36% 的学生能积极思考并回应教师提问，而 58% 的学生对传统讲授式教学方法明确表示不满意，导致提问往往演变为" 教师自问自答" 的尴尬场景[4] 。

二、融合模型的构建：矩阵式问题设计工具

苏格拉底式提问与 SOLO 分类策略的融合，核心在于构建“层次定位 - 问题设计 - 思维引导”三维模型。该模型以 SOLO 认知层次为横轴，以苏格拉底式提问类型为纵轴，形成系统化的问题设计矩阵，实现对学生思维过程的精准引导与层次化提升 [5]。

两者的融合机制体现为“精准诊断 - 阶梯提问 - 动态反馈”的闭环过程。首先，通过 SOLO 分类理论诊断学生现有认知层次；其次，依据“最近发展区”理论，采用苏格拉底式提问的“加一”策略，设计比学生当前水平高一个层次的问题链；最终通过连续追问推动认知层次跃迁。

关键策略包括：问题链的层次递进：从单点结构的“是什么”，到多点结构的“有哪些”，再到关联结构的“如何联系”，最终到抽象拓展的“如何迁移”。连续追问的思维激活：通过“为什么”“如何验证”“还有其他可能吗”等探询式问题，暴露学生思维漏洞并推动深度思考。

三、生成式AI 赋能提问策略的技术路径

生成式 AI 赋能中职数学课堂提问的策略通过问题设计 - 诊断分析 - 反思改进三阶段闭环架构，实现提问策略的精准化与专业化。该路径依托大语言模型与知识图谱，将 SOLO 分类理论与职业教育场景深度融合，将苏格拉底式提问框架与生成式 AI 相结合。构建从问题生成到思维进阶的完整支持体系[6]。

（一）问题设计阶段：SOLO 分层与专业场景融合的智能生成

在问题设计阶段，GAI 工具通过 SOLO 认知层次建模与职业场景嵌入双引擎驱动，生成兼具思维梯度与专业相关性的提问内容。一方面，基于 350 万 + 真实数学问答条目知识图谱，AI 可自动生成符合前结构、单点结构、多点结构、关联结构、拓展结构的 SOLO 分层题库，使思维进阶问题占比提升至 42% 。例如针对汽修专业，可生成 " 刹车距离函数 " 系列问题：从单点结构的 " 已知刹车距离公式d=0.5vt+0.01v² ，当 时求 d"，到关联结构的 " 对比干燥路面与湿滑路面的刹车距离函数差异 "，再到拓展结构的 " 基于函数图像分析如何通过车速限制优化山区公路安全设计 "，形成完整思维进阶链条。

另一方面，GAI 结合苏格拉底式提问框架优化问题表述，通过 "概念澄清 - 证据探求 - 质疑挑战 - 对话反思 " 四步引导逻辑，将抽象数学问题转化为职业情境任务 [7]。在会计专业 " 利润计算 " 教学中，先以 " 某汽修厂上月营收 50 万元，成本包含固定成本 12 万元与变动成本 0.3 元 / 件，若月产量 200 件，利润如何计算？ " 引发思考，再通过" 若变动成本上涨 10% ，如何调整产量维持目标利润？" 等追问，推动学生从公式套用向变量关系分析跃迁。

（二）诊断阶段：SOLO 层次标注与错误模式识别的实时分析

GAI 在诊断阶段通过答题过程追踪与错误模式建模，实现对学生思维状态的精准画像。借助自然语言处理技术，AI 可识别学生解题过程中的 SOLO 层次特征：如 " 仅套用公式计算刹车距离 " 被标注为单点结构，" 能对比不同路面摩擦系数对距离的影响但未考虑车速交互作用" 则判定为多点结构。

实时反馈机制是诊断阶段的核心功能。GAI 工具通过字符串匹配与 NLP 模型实现答题过程的动态监测，当学生出现 " 二次函数顶点坐标符号错误 " 时，系统即时标注 " 符号判断失误 "，使课堂练习正确率提高 28% 。

（三）反思阶段：个性化改进方案的精准生成

基于诊断结果，GAI 通过认知状态匹配与教学策略推荐，为不同SOLO 层次学生生成个性化改进方案。对于单点结构学生，系统推荐" 概念联结 " 训练，使拓展结构思维可视化率提升 62% ；针对多点结构学生，推送关联结构问题链。

四、研究创新与未来展望

本论文在生成式 AI 赋能中职数学课堂提问领域的初探时，构建结构化提问策略框架。提出“苏格拉底式提问-SOLO 分层-GAI 赋能”三位一体的整合模型，将 SOLO 认知层次与苏格拉底追问逻辑系统化关联，形成“诊断 - 引导 - 迁移”的闭环提问设计工具，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的范式转变，使提问设计具备可复制性与动态优化能力，提升新教师提问的专业性。

基于当前实践基础与职业教育数字化转型需求，未来研究可从以下方向推进：聚焦中职各专业数学应用需求，开发集成专业场景库的AI 提问工具。通过多模态呈现提升情境沉浸感，助力学生建立“用数学解决专业问题”的思维习惯。

参考文献

[1] 许惠婷 . 在中职数学教学中融入思政元素的尝试 [J]. 广西教育 ,2023,(05):43-45.

[2] 王晨亚 . 关于中职数学课堂教学诊断与改进的探索 [J]. 课程教育研究 ,2020,(11):137.

[3] 杨永泉 . 中等职业学校学生数学学习现状调查——以银川职业技术学院汽修专业为例 [J]. 中等职业教育 ( 理论 ),2012,(33):15-17.

[4] 高洁 . 基于核心素养的中等职业教育数学课程改革与创新研究[J]. 理科爱好者 ,2024,(02):10-12.

[5] 巩琳 . 融入 SOLO 理论的教、学、评一体化在一轮复习的探究——以高中地理洋流影响为例 [J]. 教学考试 ,2025,(36):30-34.

[6] 林千策 , 户清丽 , 侯瑜 , 等 . 生成式人工智能赋能职前地理教师课堂提问策略初探 [J]. 地理教育 ,2025,(07):3-8.

[7] 赵晓伟 , 王师晓 , 李情 , 等 . 苏格拉底式问题支架：促进学生向 AI 大模型提出高质量问题 [J]. 现代远程教育研究 ,2025,37(01):102-112.

2024 年校本课题：生成式人工智能在中本贯通数学课堂教学中的实践研究，编号：GSWKY-202401KT