（一）课前预学，精准诊断

教师在完成首次备课后，通过智慧课堂系统平台把备课中精心准备的个性化预学习微课资料和检测题等推送给学生。学生在完成预学习资料和检测题的过程中把遇到的问题发送到智慧课堂系统平台上进行提问和交流。教师根据学生和课堂系统反馈的相关信息开展二次备课，实现精准诊断，以学定教，高效备课。同时兼顾各种层次学生对新授课内容的理解，有效地开展个性化学习。具体如下。

1.根据实际进行首次备课。教师利用大数据所掌握的学生实际情况及教学目标的达成度等进行首次备课。

2.个性化推送预学习资料。教师从资源网或本校资源库中精选出符合学生的微课和导学案等资料并推送给学生，供学生在课前开展预学习和学后检测。

3.学生课前预学习和检测。学生随时随地可以使用学习终端机PAD预学习教师推送的个性化微课，做到课前学习，然后完成相关的检测题，最后利用智慧课堂系统把检测题的答案提交给教师，同时梳理预学习过程中所遇到的问题。

4.利用平台开展课前讨论。学生把之前在预学习中遇到的问题利用智慧课堂系统发布到平台上，并提出疑义或主张，彼此之间互相探讨。

5.教师帮助学习答疑分析。教师对学生预学习中遇到的疑义及检测内容的反馈数据进行全面剖析，利用课堂系统对学生开展在线答疑解惑，同时也能更深入地掌握学情，做到精准诊断。

6.二次精准备课。教师根据学生在预学习过程的测验、疑义或主张等大数据，精准诊断出每个学生对新知识点的前期掌握程度和学习能力等。根据这些信息，教师进行二次备课，确保备课定位精准。

（二）课中交互，立体即时

在基于人工智能技术与教学双向融合的课堂生态下进行的教与学，不仅实现了移动式教学和师生间立体式的交流和互动，而且能让教师即时掌握学生的学习效果并针对性推送个性化资源和调整教学方向，精准教学，实现个性化学习。同时，通过智慧课堂系统平台采集的大数据可以把课中师生互动的结果实现量化和课堂原型采集，此结果不仅可以为教师在课后开展个人推送提供参考，还可以还原课堂，帮助教师对课程进行分析，改进以后教学，提升业务能力，也便于学生复习巩固。

1.新授课导入。教师根据对预学习、测验等统计分析的反馈情况，通过创设情境导入新课，提示或精讲预学习中存在的主要问题。

2.新任务布置。以问题为导向，教师在课堂系统平台向每位学生推送新的探究项目、要求和项目完成后的随堂检测题等资料。

3.交流与质疑。学生就教师布置的任务在小组中进行交流、探讨，针对不同的观点进行质疑、辩证。此过程也是对新知识进行复盘和内化。

4.作答与互评。学生将合作探究的学习成果和随堂测验练习结果及时提交，系统平台即时向师生反馈相关的大数据，针对答题结果开展互评。

5.讲解与点评。基于大数据分析，教师根据系统平台反馈出学生对知识点存在的共性问题进行点拨讲解，对重点问题进行辨析，通过形式多样的立体互动交流来解决学生在新任务中碰到的问题。

6.运用及巩固。根据大数据分析结果，智能推送个性化的巩固练习。

（三）课后延伸，个性服务

教师从学生的课前预学习及课中的复盘、探究等大数据中能了解每位学生的当前学习状态，精准了解每位学生对知识点的掌握情况，从而能行之有效地为每位学生定制符合他本人的服务策略、方案。比如制作“微课”或其他资料让学生课后在线学习，又或者是面对面的方式进行辅导等，实现以学生为主体的 “一对一”精准服务。

1.发布个性化的课后作业。教师根据学生的课前预学习及课中的复盘、探究等大数据，为他们定制并推送个性化的课后作业。

2.完成作业及时提交反馈。学生完成课后作业并及时在课堂系统平台上提交，系统可智能化批改客观题，并呈现答题结果。

3.智能化的系统分析。教师利用智能终端机可以非常方便地、不受时空限制地批改主观题并把批改结果提交到智能系统平台。智能系统对本节课相关学情、测评等相关数据进行计算和分析，并将结果反馈给师生。

4.制作个性化的学习微课。教师根据系统分析出来的关于每位学生学习的大数据，有针对性地为他们定制属于私人的学习微课。

5.开展个性化的辅导服务。教师在推送个性化学习微课及资料的同时，还可以有针对性地对学生开展“一对一”的线上或线下辅导服务。

总之，基于智慧课堂的“3+1”个性化学习模式的课前自主预学习的效果是显性的，改变了过去传统预习的不可视性。课前、课中的相关大数据也可让教师即时掌握学生的学习情况并针对性推送个性化学习资源，实现精准教学，因材施教；课后的主动线上线下学习能让学生在个性化选择学习资源和学习形式的基础上，享受定制式的个性化学习服务。

三、基于人工智能的个性化学习手册实现闭环式的精准推送

人工智能技术与课堂教学双向融合，实现个性化服务的方法就是利用课堂系统生成优质的个性化学习手册。

传统整理错题本的方法，一是抄错题或剪书、习题等；二是找出错因所在，并把分析、想法和推导过程等记录下来；三是找出与之相同类型的习题来复习。这样下来，整个过程不仅耗时费力，效率不高，且一般的学生很难把问题分析到位，也不容易找到相同类型的习题进行有效巩固。

在人工智能技术走进课堂的今天，技术完全可以代替学生的手工抄错题或剪书、习题这些环节，同时云计算、大数据等也能帮助学生精准找出错题的错因所在。技术还可以在海量的题库中选择匹配适合学生的练习，并智能推荐给他专属的个性化学习作业。笔者所在的学校与某公司共同研制出操作性强且高效的个性化学习手册。

其原理是：在常规教学过程中，课堂系统把课后作业、晚练、周测和考试等数据收集起来，并把这些分析的数据生成学生的画像。通过人工智能推荐引擎，与后台海量的资源进行对标，系统选择与之相匹配的、适合的习题，供学生再学习。为了保证每次作业都更有效，系统还回收学生做完作业之后的所有数据，并根据回收库中的错题数据为每个学生定制答题卡。学生只要用这张个性化的答题卡，就可以把他做的习题进行再次采集分析，又一次刷新他的画像和所掌握的知识图谱。这样的循环迭代，能让学生个性化练习做到高效、精准。同时, 通过云计算、大数据对学生历次的错题和数据进行错因分析，得出错题所对应的错因所在。如果是粗心，系统就会少推题甚至不推题。如果是确实不懂，利用人工智能算法及图谱映射等实现多层推荐。整个过程都能设计好每个学生的学习路径，追本溯源，找到问题的原因所在。根据问题的本源，为优等生推荐后继锚点，为中等生推荐兄弟锚点，为后进生推荐前驱锚点。这样可以确保每一位学生的学习更高效。

教师在每一次作业、练习或考试后把学生的答题情况进行数据收集会增加一点时间。但整体来说，这种方式在不改变传统的纸笔习惯的前提下，为师生精准采集学生学习的大数据及分析结果，既能够帮助教师轻松开展个性化指导，也能够让学生更高效地开展巩固复习。

目前，笔者所在学校的高一年级有一个班的30位学生在数学、物理和化学三科中开展了智能个性化手册实验。开学前的平均分年级排第五，经过一个学期的实验，期末已经排在第一名，优秀率也从之前的47.8%上升到87.4%，其成绩是显著的。实践证明，基于智慧课堂的“3+1”个性化学习模式的优势是：能够让学生根据自身的特点形成独立分析的能力；能够让学生立体式交流，让学习结果即时呈现；能够助力教师针对学生的个体差异私人定制个性化教学，实现学生个性化的学习，提高学习效果。

四、几点思考

实践证明，基于智慧课堂的“3+1”个性化学习模式能够充分发挥智慧课堂系统的作用，在实践中有较强的针对性、可操作性和实效性。但任何事物的发展都不是一帆风顺的，必然要应对和处理好面临的各种问题。因此，随着研究与实践的推进，我们也形成了以下思考。

1.人工智能技术深度融入课堂的今天，教与学的方式发生很多改变。学习的过程可能不是标准化的，而是个性化的，不是同一个进度，也不是同一种方法，教学的目标甚至可以带有个性化的性质。在当前人工智能技术融入课堂的初级阶段，教师在很多方面也是学习者，教师信息素养在某种程度上会影响基于人工智能技术的个性化学习模式的推进速度。

2.基于人工智能技术的个性化学习模式是一种全新的模式，符合科技时代的发展，能让学生在获得学科知识的同时促进个性发展。可是，由于个别教师的信息化教与学创新意识不强，在一定程度上制约学生的个性化发展和创新思维的培养。

3.在基于人工智能技术的个性化学习过程中，学生借助平板电脑学习的时间比较长，如何合理使用技术确保学习的高效性及保护学生视力的问题也非常值得关注。

构建基于智慧课堂的“3+1”个性化学习模式是一项系统工程，在其发展过程中，不可能是完美的、固定的教与学模式。我们应该始终秉持“一切为了学生的个性发展”的理念，共享优质的个性化服务，为培养具有个性化发展的新时代学生而共同努力。

注：本文为全国教育信息技术研究2018年度专项课题“基于智慧课堂的个性化学习行动研究”的中期成果。

参考文献

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[11]金洁.基于智慧课堂的中职学生英语个性化学习模式初探[J].教师,2018(1).

（作者张展辉系广东省广州市增城区郑中钧中学主任，高级教师，广州市基础教育系统“百千万人才培养工程”名教师培养对象；韦霞系广东省广州市增城区郑中钧中学校长，正高级教师，政治特级教师，广东省名校长研训专家）

责任编辑：牟艳娜

文章来源：《中小学数字化教学》2020年第2期

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