摘要：随着大数据和人工智能技术发展，智能作业系统在教育领域应用广泛，深刻影响传统作业形式、评价方式及教师专业发展。本文介绍学校针对数智作业实施瓶颈中的解决实践与成效，包括搭建管理架构保障数据质量、结合教师经验探索评估路径及拓展应用场景，旨在为智能化作业改革提供参考。关键词：人工智能；学生作业；数据评估；教育评价；应用场景

随着大数据和人工智能技术的发展，数智作业（智能化、数字化作业）在小学教育中的应用越来越广泛。《深化新时代教育评价改革总体方案》提出要利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索学生的学习全过程，全面评价学生的学习行为，优化学习过程。各级行政部门和学校投入了大量的资源和技术，大量基于人工智能的数智作业实践应运而生，不仅改变了传统的作业形式，还对作业评价、教师专业发展及学校作业管理产生了深远影响。

数据的分析评估能力是数字技术在教学中的关键应用，既依赖平台 AI 算法生成的数据，也需教师有效分析评估，这对教师数据素养提出高要求，若教师能力不足，会影响实施效果，限制教育数字化潜力。本校作为新建学校，抓住 AI 应用机遇，获评 2024 年浙江省人工智能应用试点学校，积极探索数智作业数据价值评估与应用，提升“双减”实效。

一、案例背景：数智作业实施中的瓶颈

（一）平台数据架构与学校作业管理适配度

智能作业平台依托知识图谱、AI、大模型等技术，打造作业数字化方案，在不改变纸质作业习惯的前提下，常态化采集、分析、诊断作业数据，构建学情能力分析模型。但平台数据架构与学校作业管理适配需长时间磨合，教师熟悉适应架构耗时久，削弱了应用积极性。

（二）平台数据资源与学校教师数据执行力

平台先在三年级数学组应用，虽提供大量数字题库与精准作业数据，但因校情、学情差异，实际作业与平台难度系数偏差，生成的错误率、正确率等数据与教师经验判断差异小，未触及师生行为本质，需教师结合经验判别分析，未能改变教师作业评价观念，也未推动教学改进。

（三）平台数据沉淀与学生学习反馈差异化

学生学习具有动态性，平台采集沉淀过程性作业数据，结合学习能力建模提供个性化学情分析与辅助。但教师面对庞大数据无从下手，且受知识网络图谱复杂、平台评价逻辑与模型质量影响，学生差异化反馈无法精准反映真实学习能力，数据分析难以实用。

二、案例实践：作业数据价值的评估与应用

大数据技术改变教育评价要素与过程。智能作业平台实现学生日常作业自动化、全方位收集，解决传统作业评价主观、低效、数据不全的问题。要发挥数据价值，需探索有效实施路径。

笔者结合学校试点经验，设计作业数据价值评估与应用框架，通过把控作业设计质量、筛选平台数据保障数据质量；结合教师经验分析数据、挖掘价值；丰富应用场景、追踪数据，拓宽数据应用，助力数智作业改革。

（一）数据＋质量：搭建学校数智作业管理架构

数据质量是评估关键。学校梳理基于智能平台的作业数据管理架构，以智能平台资源与模型为基础层，通过作业设计、数据采集、智能分析、生成报告四步把控，最大化匹配平台与学校管理架构，保障数据质量。

一方面，严格把控作业设计质量，聘请学科专业团队指导，以高质量作业资源为基础，确保作业质量，进而保障数据质量。另一方面，分类筛选平台数据，服务不同场景：宏观层面分析教师作业总量、批改率等，判断管理投入效度；微观层面关注学生作业思考过程，分析知识掌握情况；对与实际不符的数据，教师需批判性判别。

（二）数据＋经验：探索作业数据评估路径

平台运用聚类等方法识别学生作业行为规律，AI 大数据分析既避免教师决策依赖经验，又解决数据收集难题。但平台分析结果不能直接等同于教学信息，教师需结合经验，通过对比分析、行为推演，挖掘教育教学规律，如探究作业与学生学习、教学行为的关系。

智能分析平台多呈现横向对比数据，仅以此判断学生学习情况，易忽略其努力与困难。需结合纵向数据，推演行为本质，找到影响学习的根本因素。例如，某学生家庭作业正确率远低于课堂作业，经沟通发现是家庭学习环境与重视度问题，家校协同后，学生作业正确率趋同，学习成果接近班级平均水平。此外，还可分析数据效度、均匀度，改善学生作业行为。

（三）数据＋应用：丰富作业数据应用场景

教师结合经验挖掘数据多元价值，丰富应用场景，并追踪数据验证教育行为有效性。

数智讲评：智能生成作业学情分析，教师借助题目分析数据，引导学生分析班级作业情况，找到共性与个性问题，让学生客观自评。同时，展示优秀作业标注姓名、典型错误隐藏姓名，减轻学生自评心理负担，作业痕迹数据库也为生生互评提供支持。

作业画像：教师利用平台生成的学生阶段性学情，与学生、家长客观分析，提升家校共育能力与教师专业信任度。如家长会中，教师用数据展示作业与学习水平的正相关性，帮助家长科学认识作业，加强家校协作，且数据追踪显示家校沟通后学生作业水平显著提升。

教研看板：平台教研看板提供丰富数据，如学生单元练习年级四率对比。将数据与教师作业管理行为关联分析，能发现问题本质。例如，某班级日常作业正确率高但知识掌握差，经查是家长与教师过度介入，导致学生未暴露知识漏洞，教师据此干预作业管理，改善学生作业行为。

三、实施成效：数据评估实施的实践验证

作业数据价值评估与应用框架经实践验证，成效显著，以“数据＋质量、数据＋经验、数据＋应用”融合实施，充分发挥数据作用。

提升学校作业管理效能：AI 数据评估拓宽学校管理途径，通过分析作业数据，管理层实时掌握教学质量、学生学习状态，及时解决问题，挖掘学习规律与需求，为教学计划制定、资源调配及决策提供依据。

提升教师数据评估素养：实践中，教师利用数据优化教学与作业管理，主动学习数据分析技能，掌握数据解读与应用方法，通过数据识别学生学习难点、评估教学效果，调整教学策略，提供个性化指导，数据评估素养与决策能力显著提升。

减轻师生负担：数智作业借助自动化批改技术，减少教师批改与数据统计时间，使其专注学生辅导与作业设计优化；系统反馈学生个性化学习情况，助力学生自我反思，AI 辅助个性化学习提高效率，切实减轻作业负担。

四、反思与展望：释放数据潜能

随着技术的不断进步，人工智能在学生作业数据价值评估与应用方面的前景将更加广阔。未来，可期待在以下几个方面实现突破与发展：

其一，更精细的数据分析。随着算法持续优化和数据量不断增加，AI 将能开展更精细的数据分析，挖掘更多潜在的学习模式和问题，为教学改进和学生学习提供更精准的支持。

其二，更全面的数据沉淀。通过收集学生的视频、音频、图像等多模态数据，AI 系统可全面评估学生的学习情况。依托大数据和人工智能技术，将为学生提供更全面、个性化的学习体验，满足不同学生的学习需求。

其三，更智能化的作业辅助。AI 将能更准确地理解学生的需求和问题，提供更智能化的辅助与支持。例如，借助虚拟现实和增强现实技术，AI 可为学生打造更身临其境的作业体验，激发学生的学习兴趣，提升作业完成质量与学习效果。

参考文献：

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