AIGC赋能高中政治学科作业行为画像构建与实践

摘要：本文提出在教育数字化转型与人工智能技术迅速发展的背景下，学校及教师可以运用人工智能技术赋能作业行为画像技术，高效完成对学生长时段的作业数据收集、分析与整理，形成作业行为画像，精准定位学生学情，提升作业的精准度，进而有力助推学生核心素养的培育，实现教育的高质量发展。

关键词：作业行为画像；人工智能；精准教学

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）03-0109-04

当今世界，科学技术迅猛发展，人工智能、大数据等技术深刻地改变着人们的日常生活方式，也不可避免地对教育提出了新的要求。党的二十大报告对办好人民满意的教育作出重要部署，强调要“推进教育数字化”。教育数字化是利用教育数字化技术提高教学精准度，落实教学目标设计、教学实施、教学评价以及差异化教学的一种现代化教学趋势。在这样的时代浪潮下，综合运用人工智能技术赋能作业行为画像技术，解决高中政治作业设计、实施与反馈中遇到的问题，是提升高中政治教育教学质量的关键环节。

作业行为画像技术与精准化教学评价和精细化作业实施

1.高中政治作业设计和教学评价面临的问题与挑战

高中思想政治课程作业是体现思想政治学科立德树人价值，实现学生全面发展的以学生为主体、教师为主导的活动总称，是高中思想政治课教学活动中必不可少的一部分，是学生内化课堂知识、巩固技能技巧，提升核心素养的关键环节。目前，高中政治教师受限于课堂容量、所教学生数量、课时数量等种种客观条件，对学生作业的布置、评价及反馈缺乏针对性、指向性和高效性，即使布置了分层作业，也仅仅是对班级进行了高低两个群体的划分，针对学生个体的作业设计、实施与反馈仍是高中政治教师面临的一个难题。同时，由于高中学业等级考试带来的压力，政治课程的作业设计、实施与反馈也多基于结果和任务驱动。虽然在新高考的要求下，学生的核心素养被放置在了核心地位，但是在作业设计、实施与反馈的过程中，仍然主要关注学生学习的结果，而对学生的日常关注和成长历程关注不够。[1]针对这两个问题，笔者提出高中政治教师应在教育数字化转型趋势下，利用人工智能技术赋能作业行为画像形成，促进教育过程中的数据挖掘、分析，及利用各类智能化教育技术，实现高中政治作业设计质的提升。

2.作业行为画像技术的内涵与应用可能性

行为画像技术经常被用于精准营销，它的作用在于给出一个用户的信息全貌，为经营者提供准确、快速分析用户行为习惯并制订精准策略的数据和信息基础。作业行为画像技术则是行为画像技术在教师的作业设计与学生的作业完成情况领域的迁移应用。简而言之，作业行为画像技术是教师为了更好地分析学生的学习情况，借助学校的智慧校园平台及人工智能技术等各类信息技术手段，对学生的日常课堂表现和课后作业进行数据收集、整理和分析，得出对学生在作业中的一个信息全貌，包括学生的核心素养掌握情况、核心知识掌握情况、知识体系建立情况、作业完成行为习惯等。

3.作业行为画像技术在高中政治作业设计中的应用优势分析

高中政治作业设计中面临的两个问题归根结底都是教师的精力有限而学生作业数据庞多的问题，利用人工智能技术赋能作业行为画像技术可以赋能教师教学，帮助教师在作业设计、实施与反馈过程中减负增效。[2]

一方面，在人工智能技术、作业行为画像技术的辅助下，构建高中政治作业行为画像能够实现对高中学生作业行为的精准洞察与掌握，明晰学生核心素养的真实情况，精准定位高中生的真实学习需求。作业行为画像依托教育对象以及教育内容的属性特征，对学生的学习情况进行多维度、多角度的特征刻画，提取典型特征，而后用具体的标志性语言即标签进行画像描述。在大标签下，还应当具体细化，形成一套标签体系，方便画像结果识别记忆，同时也方便教师快速识别学生与教育内容，进行精准匹配，明晰学生的真实需求。

另一方面，标签化呈现的作业行为画像能帮助政治教师快速识别教育对象与内容，明晰供需双方特征，进行精准匹配。通过行为画像，教师能够准确把握学情，发现学生存在的问题，调整教学策略，精准供给教育内容，精准选择教育方式，精准运用多元载体，精准满足高中学生核心素养提升的需求，切实提高学生的参与感、获得感和悦纳感，满足学生的发展需要，在成长的维度上驱动学生评价的优化。

人工智能技术赋能作业行为画像技术的基础支撑与形成方式

1.人工智能技术赋能精细化的作业属性，提供精准数据支撑

高中政治作业形式可以简单归结为客观题（单项选择题）、主观题以及开放性的探究题等，其中客观题与主观题是最主要的形式，在学生的日常作业中占比90%以上。因此，对这两种作业的作业属性要做到精细化，才能够通过数据说明学生的具体问题，才能够帮助教师精准掌握学生情况。

对于客观题而言，最基本的作业属性需要说明该题考查的知识范围、核心素养与关键能力。除了上述的标注之外，还需要对每个选项的错误原因进行说明与标注，从而能够让数据说明学生更多的真实情况。在评价量表或者作业属性的制作过程中，教师应提前做好知识图谱或量表，利用人工智能技术对每一个错误选项的错误原因进行归类标注，如知识性错误、理解性错误（与材料相悖或无关）、应用性错误，从而反映学生作业的真实情况及显示特征。

对于主观题而言，以往的数据分析系统仅仅提供该题的得分、考查的知识点、考查的核心素养等笼统的情况。为了更好地形成作业行为画像，教师可利用人工智能技术对该题的评分细则及学生的作答情况进行拆解，将整体拆解为关键部分，通过细化的评分点来分解学生的作答情况，利用人工智技术对学生作业进行拆分和维度评分与等级评分，从而精准展示学生主观题作答情况，进而精确地分析学生的作业作答与素养、能力、知识掌握情况。

2.利用人工智能技术收集、整理作业，形成基础作业数据库

教育部办公厅在2021年印发了《关于加强中小学生手机管理工作的通知》，原则上禁止中小学生将手机、平板等电子设备带入校园，加之高中课程压力较大，通过手机、平板等电子设备收集作业数据对于大部分教师来说是不可能的。因此，学校与教师利用人工智能技术收集和整理学生的作业数据是减轻教师负担、构建作业行为画像的必要环节。

人工智能技术并不能直接收集数据，它需要教师通过拍照、扫描、复印等方式将纸质作业转化为电子文档，然后通过OCR技术、文字理解技术等将电子文档数据转化为可以整理、可存储的作业行为画像技术。但在此环节中，核心内容仍然是录入的作业数据，人工智能技术只是辅助手段。要想形成数据完整、来源丰富、维度科学精准的作业行为画像，需要大量的作业数据作为支撑。因此，如何处理庞大的作业数据也需要教师灵活使用多种技术手段，以达到最佳效果。校园的智慧平台是教师储存、整理作业数据的基础工具，但是也面临接口不一、功能不适配等问题，因此，教师可以使用SQL数据库或者Excel等建立本地的作业数据库，自主进行数据分析，从而形成作业行为画像。

3.利用人工智能技术分析作业数据，形成精准作业行为画像

传统的成绩分析系统或者作业分析系统大多是闭源的，功能较为确定，有时难以匹配教师的需求。而人工智能技术的出现给了教师一种新的实践可能。目前，各类AI大模型对代码生成和数据解读的能力都实现得不错，产出的代码运行结果也是确定和有效的。因此，教师可以借助人工智能技术赋能学生成绩分析，以满足教师及学生的个性化成绩分析需求，从而更好地提升教育教学质量。

在此过程中，教师要像工程师一样思考，明确自己的需求，匹配合适的工具，写出合适的提示词，通过生成式人工智能生成需求的代码，并通过Excel整理数据，通过Python运行代码，从而批量获得成绩分析结果。在这一过程中，作业分析的过程是由教师个人主导、匹配教师需求的，而非以作业分析系统为主导的。因而，这一过程可以拥有更多的场合适用性、更多的成果输出可能、更精确的作业行为画像分析可能。

人工智能技术赋能作业行为画像技术反哺高中政治作业设计

1.作业行为画像技术与高中政治作业设计的循环推进

在形成了数据完整、来源丰富、维度科学精准的作业行为画像之后，教师使用该画像反哺高中政治作业设计，针对学生的真实学习情况，精准布置作业，提升学生学习质量。

教师在制订精细化的作业属性时，也是在搭建一套精细的作业库。在此基础之上，根据不同学生的不同行为画像，便可以布置精准化的作业。例如，针对知识点掌握情况不同的学生，可以从试题库中选择不同知识点的试题。在组织综合性作业时，也可以根据作业行为画像，对不同学生的作业设计有所偏重。另外，教师还可以针对学生的关键能力和核心素养水平的不同，将同一题目变式为不同难度的题目，如将一个综合设问转化为两个简单设问，帮助思维单一型的学生更好地分析和理解题目、更好地作答，以便在作业中获得更多的成就感。

这些设计都可以通过人工智能技术赋能，如可以借助在线平台布置作业，提升作业布置的针对性。教师可以提前设置好参数，系统会根据学生的客观题作答情况来分配给学生同一主观题的不同难度的设问，从而让作业设计精准匹配学生的学情，达成作业分发、布置的精准化实施。

另外，学生总是处于发展变化之中，因此，作业行为画像应从学生成长的角度关注学生不同阶段的学习态度与行为偏好，对画像结果进行常态化增量更新，完善已有画像，确保作业行为画像建构的准确性，并在不断更新的过程中对学生的学习效果、教师的教学策略选择进行动态化评价。同时，根据画像的更新以及失真情况（对学生情况描述得不真实的地方），对作业行为画像模型的建构方式进行动态更新，保障教学评价的不断提升和研究的深入开展与实践。总之，作业行为画像与高中政治作业的设计、布置与实施应该是在动态交互的过程中相互促进、共同提升的共同体。

2.人工智能技术赋能作业行为画像技术的实践效果与优势

人工智能技术赋能作业行为画像技术依靠AI模型（如讯飞星火、GPT4、豆包等）、Excel软件及Python语言，具有相当的灵活性，教师通过对自己需求的精准分解及描述、匹配相应的提示词，应用大模型即可得到不同的生成代码，通过Excel编辑处理成绩数据，应用Python语言将数据与生成代码编译运行，即可批量获得需求的作业行为画像，这样就将原本闭源的、难以更改的成品作业行为分析系统转化为教师自主可控的数据分析过程。

虽然，这一过程可能对教师的要求稍高，但也显著地增强了教师的数字信息素养，这是教师适当利用数字技术获取、加工、使用、管理和评价数字信息和资源，发现、分析和解决教育教学问题，优化、创新和变革教育教学活动而必须具有的意识、能力和责任的生动体现。同时，教师也可以举一反三，将一些日常的数据、文件整理等交给AI模型生成代码来批量处理，从而提高管理效率，减轻教学压力。

对于学生而言，人工智能技术赋能作业行为画像技术成为学科作业分析的重要助手，批量生成的作业行为画像在校内共享传递，帮助每一个教师和学生更直观、更简洁地分析学习的问题所在。通过多角度、多层次、高效率的作业行为画像产出，有效地帮助教师明确了学生学习的薄弱点及优势所在，明确了学生真实的学习需求，有效地弥补了学校成绩分析系统的短板与劣势，成为学校成绩分析和教育教学重要的一环。

对于学生学业成就而言，这一技术通过个性化分析，精准化地对学生的作业情况进行分析，帮助学生个性化地发展。从2024年春季学期的实施效果来看，实验班和对照班分别在本学期进行了四次测试评价，在第一次测试评价中，两班取得的成绩大致相同，均分差距为0.3，而在经历了三个月的个性化作业行为画像分析后，两班取得的成绩逐渐拉开，均分差距分别为1.1、0.9及1.3。尽管两班成绩的拉大可能有多重因素的影响，但在相同师资、相同教学方式、相同教学资源的情况下，这一均分的拉大还是能够说明作业行为画像分析对学生学习成就的增益性。而针对个体学生而言，实验班共有41名学生，在作业行为画像分析的加持下，对比第一次和最后一次的测试评价，共有29名学生提升，12名学生下降。其中，进步最多的学生增长12分。该学生反馈道：“有了这个作业行为画像，我能够清楚知道自己学习的不足，从而在学习中能够有的放矢，老师也能够快速地给我们分析出作业的问题所在。”这一反馈生动说明了这一技术的实效性和灵活性。

结语

通过人工智能技术赋能作业行为画像技术，教师能够通过作业设计、布置与收集，动态汇总、分析、研判作业数据，精准定位学生的核心素养、关键能力与知识掌握情况。如此一来，高中政治作业设计、布置及反馈过程就变成了一个融合数据收集汇总、分析策略、处理应用的针对学生核心素养培养的全方位、多方面发展的数据流动过程，能够更好地针对学生提供精准化作业投送，满足学生真实需求，进而形成精准定位与引导学生个性化学习的作业设计、布置、收集与反馈机制，有效地减轻教师的教学压力，助推高中政治课程的高效实施。

参考文献：

[1]王海滨.“双减”背景下基于灵动课堂的中学政治作业优化探索[J].教师，2022（03）：62.

[2]李海峰，王炜.生成式人工智能时代的学生作业设计与评价[J].开放教育研究，2023（06）：37.

本文系“数字技术下提升高中生法治意识的作业行为画像研究”（课题编号：BDEC2023080025）的阶段性研究成果。