摘要：在 " 双减 " 政策深化实施的背景下，中小学作业设计面临提质增效与减负增效的双重诉求。本文基于教育数字化转型趋势，探讨人工智能技术在作业设计中的应用路径，从理论框架、实践模式及保障体系三个维度构建新型作业生态。研究指出，通过作业功能重构、智能技术支持与系统性制度保障，可实现作业设计从" 机械重复" 向" 精准育人" 的转型，为落实" 双减" 目标提供技术赋能的创新方案。

关键词：“双减”政策，人工智能教育应用，作业设计转型

引言

" 双减 " 政策对中小学作业设计提出结构性改革要求，传统作业模式因同质化、低效化问题难以适应新时代育人需求。人工智能技术的成熟为作业设计创新提供技术支点，其数据驱动、个性化适配特性与 " 双减 " 理念具有内在契合性。本研究立足政策导向与技术赋能的双重逻辑，构建 " 理论 - 实践 - 保障 " 三位一体的作业设计转型框架，为破解减负与提质的矛盾提供系统性解决方案。

一、政策导向与技术赋能：作业设计转型的双重逻辑

在 " 双减 " 政策的驱动下，作业设计正经历着从知识巩固向素养培育的综合载体转型的深刻变革。这一转型要求作业设计不仅关注量的减少，更强调质的提升，具体体现在作业需具备情境性、开放性与跨学科性等高质量特征上，这些特征促使作业设计向实践性和创新性方向发展，而传统纸笔作业模式难以满足这一需求。与此同时，人工智能技术的快速发展为作业设计的转型提供了有力支撑。通过机器学习算法实现作业难度与学生认知水平的动态匹配，自然语言处理技术生成情境化作业任务，以及大数据分析建立学情画像，智能作业系统显著提升了作业效能，降低了错误率。在此基础上，构建 " 基础 + 弹性 + 拓展 " 三层作业模型成为智能技术支持下的作业设计实践路径，其中基础层由 AI 自动生成标准化练习，弹性层通过算法推送个性化任务包，拓展层则利用虚拟现实技术创设探究式学习场景，这一模型在某数学单元的实践应用中，成功实现了作业时间减少 的同时保持甚至提升了学习成效，充分验证了智能技术支持下作业设计转型的有效性和可行性[1]。

二、智能技术支持下的作业设计实践路径

（一）作业结构智能化重构的深化实践

在智能技术支持下，作业结构的智能化重构得以深入实施。构建了包含基础层、弹性层和拓展层的三层作业模型，这一模型充分利用了 AI 技术的优势。基础层，AI 系统能够根据学生的基本学习需求自动生成标准化练习，确保学生掌握基础知识；弹性层，则通过先进的算法技术，精准推送符合学生个性化学习需求的任务包，满足不同学生的学习进度和能力差异；拓展层，更是借助虚拟现实技术，创设出富有沉浸感和互动性的探究式学习场景，激发学生的学习兴趣和创新能力。在某数学单元的实践应用中，这一模型不仅成功地将作业时间减少了 ，还确保了学习成效的稳定，充分展示了智能化作业结构的显著优势。

（二）作业反馈闭环化优化的创新探索

为了进一步提升作业反馈的效率和精准度，开发了集“采集 -分析- 推送”于一体的智能反馈系统。该系统利用OCR（光学字符识别）技术，实现了作业数据的秒级采集，大大提高了数据处理的时效性。随后，运用认知诊断模型对采集到的数据进行深入分析，生成详尽的学情报告，为教师提供精准的教学指导。在此基础上，系统还能根据学情报告的结果，动态调整后续的作业内容，形成闭环化的作业反馈机制。在语文作文智能批改系统的测试中，其评分信度高达 0.89，已非常接近人工批改的水平，充分验证了智能反馈系统在提升作业反馈效率和精准度方面的巨大潜力[2]。

三、作业设计转型的保障体系构建

（一）教师能力发展机制的完善与深化

为了确保作业设计转型的顺利实施，构建了以“技术赋能 + 校本研修”为核心的教师成长模式。这一模式不仅注重教师技术能力的提升，还强调教育理念和教学设计的更新。开发 AI 助教工具，通过智能化的辅助功能，有效降低了教师在技术应用方面的门槛，使其能够更加便捷地利用智能技术优化作业设计。同时，还组织跨学科作业设计工作坊，通过跨学科的交流与合作，拓宽了教师的视野，提升了其作业设计理念。调研数据显示，经过系统培训的教师所设计的智能作业，其学生满意度提升了 ，这充分证明了教师能力发展机制的有效性[3]。

（二）质量监测与评价体系的转型与创新

在作业设计转型的过程中，深刻认识到质量监测与评价体系的重要性。因此，构建以“过程性数据 + 增值性评价”为核心的新型评估体系。这一体系不仅关注学生的学业成绩，还重视作业完成过程中的数据收集与分析，将过程性数据纳入学业评价之中。同时，还建立了区域作业质量监测平台，通过数据驱动的方式，对作业设计进行持续改进和优化。在某区的试点中，该体系使作业设计的改进周期缩短了 ，有效促进了教学的迭代升级，提升了教学质量。

结语

人工智能驱动的作业设计转型，本质上是教育供给侧的结构性改革。通过技术赋能与政策引导的双重作用，作业设计正在从经验主导走向证据支持，从统一要求转向个性适配，从单一评价发展为多维评估。未来需在数据伦理、人机协同等维度深化研究，真正实现 " 减量不减质 " 的教育改革目标，为构建高质量教育体系提供实践范例。

参考文献：

[1] 苏秀荣 ， 黄勇 ， 王敏 . 人工智能背景下的数学作业创新管理研究 [J]. 现代中小学教育 ，2025，41（01）：36-39.

[2] 石秋香 ， 黄陈辉 ， 崔越超 .“双减”背景下人工智能赋能基础教育课堂 [J]. 大连教育学院学报 ，2024，40（04）：69-72.

[3] 李鸿章 .“双减”背景下作业智能化设计与应用场景研究——基于认知负荷理论的视角 [J]. 教育探索 ，2023，（05）：16-22.