摘要：“双减”政策下，初中信息科技作业需兼顾减量与提质，生成式AI 为精准作业设计与动态评价提供新路径。当前存在作业同质化、评价滞后等问题，难以适配学生差异。本文探索借助生成式AI 实现作业分层设计、个性化推送及实时评价反馈，分析应用中的核心问题与解决路径，旨在为减轻学生负担、提升信息科技教学质量提供实践参考，推动技术与教育评价的深度融合。

关键词：双减；生成式AI；初中信息科技；精准作业设计；动态评价

引言

“双减”政策对初中信息科技作业的质量与效率提出更高要求，需减少机械训练，增强针对性与实践性。传统作业设计依赖教师经验，难以覆盖学生认知差异，评价多为事后静态反馈，缺乏及时性。生成式AI 具备数据处理与个性化生成能力，可破解作业设计同质化、评价滞后等难题。研究其在精准作业设计与动态评价中的应用，对落实“双减”要求、提升信息科技教学实效具有重要意义。

一、“双减”背景下初中信息科技作业设计与评价的现状

（一）作业内容同质化明显

当前初中信息科技作业多直接沿用教材课后习题或教辅资料，内容统一且缺乏区分度。例如在“数据处理”单元，无论学生基础如何，均布置相同的 Excel 表格制作任务，忽视部分学生已掌握函数公式应用，而另一部分学生仍停留在数据录入阶段的差异。这种“一刀切”的设计导致学优生因重复练习失去兴趣，学困生因难度过高产生畏难情绪，与“双减”政策倡导的“减量提质”背道而驰，难以实现作业对不同水平学生的针对性提升。

（二）评价方式单一静态

多数学校对信息科技作业的评价仍以最终成果评分为主，如对编程作业仅看程序是否运行成功，对多媒体作品仅评定等级。这种评价方式忽视学生在作业过程中的思维轨迹，比如编程时的算法调试过程、数据处理时的思路转变等。教师往往在作业提交后数天才反馈结果，学生难以在遗忘操作细节前得到及时指导，导致学习漏洞持续存在，与信息科技学科强调的即时性实践反馈需求脱节。

（三）技术融合度低

目前初中信息科技作业仍大量依赖传统形式，如纸质练习题、U 盘提交电子作品等，即使使用在线平台，也多限于作业发布与提交功能。生成式 AI 的数据分析、个性化推送等核心功能未被有效利用，无法通过技术手段识别学生的薄弱环节，如对“网络协议”知识点的理解偏差，也难以自动生成适配的补救练习，技术工具的赋能作用未得到充分发挥。

二、初中信息科技作业设计与评价问题的成因

（一）教师技术应用能力不足

多数初中信息科技教师对生成式 AI 的认知停留在基础功能层面，如文本生成、简单问答，缺乏将其与学科教学结合的深度理解。部分教师虽了解 AI 工具，却难以将“算法逻辑”“数据可视化”等学科核心内容转化为 AI 可处理的作业设计参数，导致技术应用停留在表面，无法真正实现精准化作业生成，形成“有技术无应用”的困境。

（二）作业设计缺乏科学框架

“双减”政策下，信息科技作业的目标定位模糊，既需减少总量，又要保证质量，但缺乏基于学生认知水平的分层标准。例如在“人工智能初步”单元，不清楚应将“算法概念”“简单模型应用”等内容按何种梯度分配给不同能力学生，导致作业设计失去方向，技术工具因缺乏明确应用场景而难以发挥作用，无法形成“目标—内容—技术”的协同体系。

（三）动态评价机制缺失

传统评价体系受限于人工操作，难以实现对作业过程的实时追踪。信息科技作业常涉及编程调试、数据处理等动态过程，需要记录学生的每一次操作尝试与修改，但现有评价方式无法采集这些过程性数据。同时，学科所需的“创新思维”“问题解决能力”等素养缺乏量化评价指标，生成式 AI 因缺乏明确的评价维度指导，难以生成有效的动态反馈，导致评价始终滞后于学习过程。

三、基于生成式AI 的精准作业设计与动态评价实施路径

（一）构建AI 驱动的分层作业生成机制

生成式 AI 通过整合学生课堂互动数据（如编程练习中的调试时长、提问内容）与过往作业表现（如数据处理的准确率、多媒体作品的完成度），构建多维度个人认知模型。以“数据可视化”单元为例，基础层学生的模型会标记出“图表类型匹配错误”等薄弱点，AI 自动生成“根据数据类型选择图表”的定向练习，如给定“班级成绩分布”数据，要求选择合适的柱状图或折线图；提升层学生若在“图表美化”环节表现突出，AI 则设计“为环保数据图表添加动态交互效果”的进阶任务；拓展层学生则收到“基于校园能耗数据设计可视化 Dashboard”的综合项目，融入数据采集、图表联动等复杂要求。

（二）开发动态评价反馈系统

依托生成式 AI 实时捕获学生作业过程数据，如编程时的代码修改记录、数据可视化时的图表调整步骤。通过自然语言处理技术解析操作逻辑，当学生在“数据库查询”作业中出现语法错误时，即时推送“关键字拼写提示”“逻辑结构示例”等个性化建议；作业完成后，自动生成能力发展报告，指出“数据筛选”“条件设置”等环节的优势与不足，让学生在操作记忆清晰时获得针对性指导，强化学习效果。

（三）建立技术应用保障体系

开展分阶段教师培训，初期教授生成式 AI 工具的基础操作，如作业参数设置、数据上传方法；后期聚焦学科融合案例，如用 AI 生成“网络安全”主题的情境化作业。同时制定技术伦理规范，明确学生数据的采集范围，如仅记录作业相关操作，不涉及个人隐私信息；限定 AI 推送频率，避免过度个性化导致的学习路径固化，确保技术应用在合理框架内服务于教学目标。

四、结论

“双减”背景下，生成式AI 为初中信息科技作业改革提供技术支撑。通过构建分层作业生成机制、动态评价系统及技术保障体系，可破解作业同质化与评价滞后问题。实践中需平衡技术应用与教师主导作用，以学生信息素养发展为核心，让精准作业设计与动态评价真正服务于减负增效。

参考文献

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[2] 贾玉泉 . 初中信息科技主题式教学中生成式人工智能的应用研究 [J]. 新课程导学 ,2024,(18):54-57.