分层走班制下智慧校园建设的实践研究

摘要：本文以北京亦庄实验中学为例，探讨了分层走班制教学模式下智慧校园建设的实践研究。学校通过引入智慧校园系统，有效支持了分层走班制教学模式的实施，满足了学生个性化学习需求，提高了教育教学质量。同时，学校在实践中不断摸索，通过日常系统维护更新、教师人工智能培训、技术指导辅助教学、人工智能与教学内容相融合等措施，不断提升智慧校园的稳定性和使用效果，体现了教育创新与实践相结合的特色。

关键词：分层走班制；智慧校园；教育创新实践

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）03-0097-04

随着信息技术的飞速发展，教育信息化已成为推动教育现代化、提升教育教学质量的重要手段。笔者所在学校作为一所积极探索教育创新的前沿学校，率先实施分层走班制教学模式，并结合智慧校园建设，致力于满足学生个性化学习需求，提高教育教学质量。本文旨在通过剖析笔者所在学校在数智化校园建设、人工智能技术对分层精准教学的支持、人工智能融合教学等方面的实践，探讨分层走班制下智慧校园建设的实践效果与挑战。

数智化校园的建设

1.建设背景与目标

在信息化时代背景下，传统教育模式存在教学资源和手段单一、难以适应个性化学习需求等局限性。因此，学校通过数智化校园建设，打造智能化、个性化的教学环境，支持分层走班制教学模式的实施。建设目标为：构建稳定、畅通、安全的网络环境，提供丰富多样的数字化教学资源，实现教育教学信息的快速传递与共享，满足学生个性化学习需求，提高教育教学质量。

2.建设内容与实施

（1）构建数智基石，打造智慧校园稳定网络生态

学校以万兆主干交换网为核心、千兆接入为基础布线系统，在每一间教室均设置了11个基础信息点及扩展功能点位。同时，完善开发平台及中间件、数据库等智慧校园平台服务系统，配备互动触控一体机、办公计算机、巡考监控设备、无线AP等基础设施，为校园信息化的应用打下坚实的网络基础。

（2）形成“管理驾驶舱”，实现精准化校园管理

学校利用大数据进行课程管理与评价。教师通过对教学诊断数据的分析反思自己的教学行为，进而调整教学策略；学生则根据学习数据记录和各类行为分析，建立合理的自我认知，优化学习方式，进而有针对性地进行自主学习。

学校还将数智化校园中的智慧管理、智慧学习、智慧生活、综合素质评价等相关数据进行集中采集和处理，再通过一定的大数据技术手段对学校的大数据进行分析、处理、挖掘，形成了学校的“管理驾驶舱”。“管理驾驶舱”采用可视化交互式的软件操作界面，能够可视化呈现相关数据，便于学校管理者快速、便捷地掌握相关信息，从而确保学校各项信息化工作的顺利进行。

（3）创建自适应平台，实现个性化泛在学习

智慧学习环境下的教学更加关注学生的个性化学习诉求，而数智化校园的建设可以推动以学生成长为核心的智慧课堂的发展。在具体实践中，学校基于已有的学生学习、考试及教育过程的数据支撑，建设了自适应学习平台，帮助学生依据个性化学习特征，设计学习过程，实现更加个性化的泛在学习。同时，自适应平台整合了学校录播系统中的精品课程，主要涵盖初高中主流学科及部分科学课程。另外，按照资源建设的流程，将教师的教学理念融入教学资源，结合技术手段，丰富课程内容及表现形式，为教学活动提供了最适合的资源支撑。

人工智能技术对分层精准教学的支持

1.对学科知识图谱构建的支持

学科关键能力需要通过学科问题解决或任务完成来培养。因此，构建较为清晰的教育领域模型显得尤为重要。模型需要清晰地勾勒出学科知识的脉络、问题的核心以及能力的培养方向，并深入揭示知识与知识、问题与问题、能力与能力之间的内在联系。同时，知识与问题、问题与能力之间的映射关系也需得到精准刻画，这是推动精准教学顺利进行的关键所在。教育知识图谱构建及应用的技术框架如图1所示。

以概念图、知识地图等为代表的教育领域模型，在学科教学中发挥着举足轻重的作用。它们能够将原本零散的知识点串联起来，形成逻辑清晰、结构完整的知识体系，从而有助于学生更系统地掌握学科知识、更有效地进行知识建构。

实例：利用TreeMind树图生成人教版初中“锐角三角函数”章节的思维导图。

提问：请为我生成一份以树状图形式呈现的人教版初中“锐角三角函数”章节的思维导图，具体要求如下：

①该思维导图需严格遵循《义务教育数学课程标准（2022年版）》的要求，突出锐角三角函数章节的核心内容，包括但不限于锐角三角函数的定义、特殊锐角三角函数值的记忆与运用、锐角三角函数在解决实际问题中的应用，以及俯角、仰角、方向角等概念的理解与应用。

②在构建思维导图时，需充分展现锐角三角函数章节与其他初中数学章节之间的紧密联系，特别是要突出与相似三角形、勾股定理等章节的关联，展示这些知识点如何相互支持、相互补充，形成一个完整的知识体系。

通过这个思维导图，我希望能够更直观地理解锐角三角函数章节的知识结构，把握其与初中数学其他章节的内在联系，从而更好地掌握和运用相关知识。

在此基础上，教师可以进一步发挥创造力，将思维导图进行变形、变色、变内容，甚至添加新的元素，以便将其改造为更加贴近学生实际学习需求的思维导图。这样不仅能够增强思维导图的实用性和针对性，还能够帮助教师完成教学设计，并激发学生的学习兴趣和积极性，从而更好地促进学生的学习与发展。

2.对学生画像构建的支持

学生画像是用户画像在教育中的应用，其本质是对学生进行标签化的过程。学生画像能够精准描述学生的知识水平、认知能力、学习风格等方面的个体特征。学生画像构建一般包括学生画像结构设计、学习数据采集与预处理、画像计算生成、画像输出四个部分。学生画像的构建离不开学习大数据的支持，当前学生画像构建主要存在两个问题：一是学习大数据采集不够全面，尤其是学习行为数据难以系统、全面采集，产生了数据缺失和数据稀疏性，导致学生画像的精准度比较低；二是学生画像本质是学生特征标签化的过程，这些标签难以直接理解和计算，导致学生画像的语义性和可计算性大幅度降低。

利用人工智能、物联网、大数据等技术建设智能感知环境，能够全场景、多流程、伴随式地采集学生学习行为数据和学习结果数据，解决数据稀疏性的问题。利用深度学习算法能够有力支撑学习大数据的计算与分析，提升学生画像构建的精准度。利用知识图谱、自然语言处理等技术，能够对学生画像的标签进行语义关联和泛化，能够提高数据的可用性以及标签的可理解性，进而提升学生画像的语义关联性和可计算性。人工智能技术为学生画像的构建与应用提供了强力支撑（如图2）。

学生画像作为一种数据可视化的表征形式，其呈现需要借助数据可视化技术。学生画像需要借助数据可视化技术将文本型数据和画像标签以柱状图、饼状图、雷达图等可视化的形式进行展现。在数据可视化方面，已经有很多成熟的数据可视化工具，如Echarts、AntV、HighCharts等。

3.对学习路径推荐的支持

（1）基于历史数据，重构学习活动

通过收集学生过往的学习记录、成绩变化等信息，系统能够全面分析学生的学习特点和习惯。基于这些历史数据，教师可以重构学习活动，为学生量身定制个性化的学习路径。这一流程涵盖了学习目标的设定、学习资源的推荐、学习进度的安排等多个方面，旨在提高学生的学习效率和学习兴趣。

（2）基于单次数据，调整推进策略

单次学习数据同样具有重要的参考价值。通过分析学生在某一次课堂或作业中的表现，教师可以及时发现学生的薄弱环节，从而调整教学推进策略。

（3）基于累积数据，选择教学内容

随着学习数据的不断累积，系统能够形成对学生群体的整体认知。基于这些累积数据，教师可以对教学内容进行更加精准的选择和规划。

（4）基于作业错因数据，实施个性化辅导

作业错因数据是反映学生学习状况的重要信息。通过分析学生的作业错误原因，教师可以了解学生对知识点的掌握情况，从而为学生提供个性化的辅导和学习路径推荐。

（5）根据习惯数据分析，注重学生能力培养

学生的学习习惯也是影响学习效果的重要因素。通过分析学生的学习习惯数据，教师可以发现学生的学习偏好和学习方式，从而更加注重学生能力的培养。

（6）根据作业数据分析，精准设计后续教学流程

作业数据是反映学生学习效果的重要依据。通过分析学生的作业完成情况、得分情况等数据，教师可以对学生的学习状况进行精准评估，从而设计更加符合学生实际需求的后续教学流程。

（7）分析数据结果，精准布置课后作业

最后，通过综合分析学生的学习数据，教师可以精准地布置课后作业。这不仅包括作业的难度和题量，还包括作业的类型和形式。例如，对于某些需要重点复习的知识点，教师可以增加相关练习题的数量；对于某些需要拓展的知识点，教师可以设计更具创新性的题目。同时，教师还可以根据学生的个人特点和需求，为他们量身定制个性化的作业方案。这种精准布置的课后作业有助于巩固学生的学习成果，提高他们的学习质量。

4.学生差异性分析

为了全面、客观地评估精准教学的实施效果，学校对比了正常复习与精准教学复习两种模式下学生在数学学习上的成果差异。鉴于学校课题组成员的教学对象及研究精力有限，选取了一个初三的数二S班作为实验班级（共计20名学生），横向对比了其他三个数二S班学生的情况，同时纵向分析了该实验班级学生在实验前后的表现变化。在数据分析过程中，采用了科学的统计方法，尽量充分考虑学生表现的复杂性和多因素性，力求准确衡量精准教学对学生学习结果的实际影响。

（1）纵向对比：精准教学班实验前后的表现差异

从图3中的数据对比可以明显看出，在实施精准教学前（即初三分班后的第一次期中考试），实验班级与其他平均班级的成绩差距较为显著，与倒数第二的平行班平均分相差达到4.17分。但在引入精准教学模式后，实验班级与其他班级的差距逐渐缩小，直至最近一次（2023年3月）的初三学科练习中，实验班级的成绩已与其他平行班相当，并且在优秀率方面表现最优。

（2）横向对比：精准教学班与常规班的差别

考虑到初三年级仅物理学科与数学学科的分层设置相同（即数学班的学生与物理班的学生群体保持一致），可以从物理与数学成绩的对比中，排除班级学习氛围等外部因素的影响。基于最新一次（2023年3月）的月考成绩分析，经过一学期的精准教学后，数学学科平均每人进步了13.26个名次，而相同分层情况的物理学科则平均每人退步了2.3个名次。这一鲜明对比充分说明了精准教学在一定程度上具有显著的成效，能够有效提升学生的学习成绩和名次。

结语

当前，国内外关于人工智能与教学深度融合的研究仍处于探索阶段。未来的研究需要进一步深化理论与实践的结合，完善人工智能技术在教学中的应用策略，提高教学效率和学习效率。同时，还需要加强跨学科合作，共同推动人工智能与教学的深度融合，为培养具有创新能力和信息素养的新时代学生提供有力支持。