摘 要：本文深入探讨基于 AI 的家校协同平台在高中生学业情绪干预方面的应用。通过搭建功能完备的平台架构、实施多源数据采集与智能分析、开展家校联动的精准干预，以及构建科学的干预效果评估与持续优化体系，形成了一套完整且闭环的干预机制，为提升高中生学业情绪管理水平提供了切实可行的实践路径。

关键词：AI；家校协同平台；学业情绪干预

一、引言

近年来，AI 技术以前所未有的速度融入教育领域，推动着教育的智能化变革。高中生面临着升学压力，学业情绪问题日益凸显，对其学习效率与身心健康产生了显著影响。在此背景下，基于 AI 的家校协同平台应运而生，为学业情绪干预提供了新的解决方案。该平台整合了学校与家庭的教育资源，借助 AI 技术的强大数据处理和分析能力，能够精准洞察学生的学业情绪变化，为后续干预措施的制定提供有力依据。

二、实施策略

（一）平台架构与功能模块搭建

构建一个功能齐全且高效的 AI 家校协同平台是实现学业情绪干预的基石。平台架构涵盖多个核心功能模块，这些模块相互协作，共同为干预机制的运行提供支持。

学生信息管理模块负责收集和整理学生的各类信息，除了基本的个人信息和学科成绩外，还详细记录学生既往的学业情绪表现。例如，过往在考试前后的情绪状态描述、课堂上因学业压力产生的特殊行为等。这些信息将为后续的数据分析和个性化干预提供重要的参考依据。

学业数据采集模块通过与学校教务系统的实时对接，实现对学生课堂表现、作业完成情况等多维度数据的动态采集。课堂表现数据不仅包括学生的发言次数、参与小组讨论的活跃度，还涉及回答问题的准确率和反应速度。作业数据则涵盖了作业完成的时长、作业中出现的错误类型及分布情况。通过对这些数据的持续跟踪，能够及时发现学生学业状态的波动。

沟通交流模块为家长、教师和学生搭建了一个便捷的信息交互桥梁。平台设置了即时通讯功能，方便三方在遇到问题时能够及时沟通。同时，留言功能允许用户在不方便实时交流时留下信息，确保信息的全面传递。无论是教师反馈学生在课堂上的异常表现，还是家长分享学生在家中的学习状态，都能通过该模块实现高效的信息共享。

（二）多源数据采集与智能分析

平台搭建完成后，全面且精准的数据采集与深入的智能分析是实现有效干预的关键步骤。多源数据采集覆盖了学生学习生活的多个方面。

课堂表现数据除了常见的互动频率和答题正确率外，还进一步细化到学生主动提问的次数、对不同学科知识点的兴趣表现等。通过对这些数据的综合分析，可以更全面地了解学生在课堂上的学习状态和参与度。例如，某学生在数学课堂上互动频率较低，但在物理课堂上表现积极，这可能暗示学生在数学学习上存在困难或缺乏兴趣。

作业数据不仅关注完成时长和错误类型，还对学生作业的完成质量进行评估，包括作业的书写规范、解题思路的清晰程度等。同时，分析学生在不同作业难度层级上的表现，判断学生的学习能力和知识掌握程度。例如，若学生在基础作业上错误率较低，但在拓展性作业上频繁出错，说明学生对知识的应用和拓展能力有待提高。

考试数据除了成绩波动和答题时间分布外，还分析学生在不同题型上的得分情况，以及与同班级、同年级学生的成绩对比。通过这种对比分析，能够明确学生在学习群体中的位置和优势劣势。例如，某学生在选择题上得分较高，但在主观题上失分严重，这表明学生在知识的理解和表达能力方面存在不足。

（三）家校联动的精准化干预实施

基于数据智能分析的结果，家校联动的精准化干预成为改善学生学业情绪的重要手段。

教师依据平台生成的详细学生学业情绪报告，制定个性化教学方案。对于情绪低落的学生，教师在课堂上给予更多的关注和鼓励，增加与学生的眼神交流和互动。在课后，为学生提供针对性的辅导，根据学生的知识薄弱点设计专门的练习题和讲解方案。同时，根据学生的情绪状态和学习能力，适时调整教学难度与进度。例如，如果发现某学生在数学函数部分的学习上表现出明显的吃力和沮丧情绪，教师可以放慢教学进度，增加一些基础练习，帮助学生巩固知识，逐步恢复信心。

家长通过平台接收教师发送的干预建议，在家中积极营造良好的学习氛围。例如，为学生设置专门的学习空间，保持环境安静整洁。关注孩子的情绪变化，当发现孩子情绪低落时，主动与孩子沟通，倾听孩子的烦恼。家长还可以根据平台推送的亲子沟通技巧文章，改进与孩子的沟通方式。比如，学习运用积极倾听的技巧，不急于批评和指责，而是先理解孩子的感受，再给予建议。

（四）干预效果评估与持续优化

干预措施实施后，建立科学有效的效果评估体系并持续优化干预机制是确保干预长期有效的关键。

从多个维度设定评估指标。学业成绩维度，对比干预前后学生在各类考试中的成绩变化，不仅关注总分，还分析各学科成绩、不同题型得分的变化情况。例如，某学生在干预前数学成绩一直在80分左右徘徊，干预后在本学期期末考试中提高到95分，且在之前失分较多的应用题部分得分率明显提升。情绪状态维度，通过学生自评与他评量表来评估情绪改善情况。学生自评量表包含多个关于情绪感受的问题，如 “你在学习时感到焦虑的频率是多少”，学生根据自身情况进行打分。他评量表则由家长和教师填写，从不同角度评价学生的情绪变化，如家长评价学生在家中的情绪稳定性，教师评价学生在课堂上的学习积极性。家校满意度维度，通过问卷调查收集家长和教师对干预措施的满意度反馈，问卷内容包括对平台功能的满意度、对干预策略有效性的评价等。

运用问卷调查、数据分析、访谈等多种方法收集反馈信息。问卷调查采用线上和线下相结合的方式，确保家长和教师能够方便地参与。数据分析则利用平台积累的数据，对学生的学业表现和情绪状态进行量化分析。访谈包括对学生、家长和教师的单独访谈，深入了解他们对干预措施的感受和建议。

总结

基于AI的家校协同平台为高中生学业情绪干预开辟了新的途径，未来，随着AI技术的不断发展，应进一步探索其与教育的深度融合，不断完善干预机制，为高中生的健康成长和学业发展提供更有力的支持。

参考文献

[1]陈宇轩。人工智能在教育领域的应用研究 [J]. 现代教育技术，2023（3）：45-50.

[2]林晓雯。家校协同教育模式的创新实践 [J]. 教育研究与实验，2022（4）：78-83.

[3]王泽霖。学生学业情绪管理策略探究 [J]. 教育科学，2024（2）： 32-37.