“三阶九步”构建智慧作业体系

在“双减”政策与教育数字化转型的双重驱动下，传统作业模式暴露出训练同质化、忽视个体差异等弊端。积极探索，通过“三阶九步”路径构建了分层、精准的智慧作业体系。

作业设计阶段：从经验驱动到智能审核

步骤1：集体共研与单元整体设计

各学科组以课程标准与教材内容为依据，绘制知识图谱，明确“基础巩固一能力迁移一思维拓展”的分层作业目标。同时，秉持大单元教学理念，对知识点进行整合，避免作业碎片化。例如，数学组在教授“分数运算”单元时，将其分解为理解概念、熟悉计算规则、应用题解决三个层级。语文组在《草船借箭》一课的教学中，整合历史背景、人物分析、语言表达三大模块，设计出分层预习任务与课堂探究活动。

步骤2：AI生成与教师创编双轨并行

利用教育云平台的AI大模型，教师只用输入知识点关键词，如“分数加法”，就能自动生成基础题型与变式题型。然而，教师还要结合学情对AI生成的作业进行审核和调整，如题量配比、难度梯度及核心素养渗透度等指标，确保作业设计更贴合学生实际，符合“双减"政策的要求。

步骤3：动态更新作业资源库

学校信息中心建立起科学的作业分类存储体系，按学科、单元、难度等级设置资源库标签，方便教师查找与使用。每学期末，信息中心会依据学生错题数据以及教师的反馈，定期对资源库进行迭代，淘汰低效题目，补充创新型题目，保持资源库的时效性与实用性。

作业实施阶段：分层推送与动态监测

步骤4：学生分层与差异化推送

根据前期测试情况与过程性评价结果，学生被划分为“学困型”"发展型""挑战型"三类。教育云平台依据学生类型自动推送适配的作业包。例如，在数学学科中，“学困型”学生收到的作业侧重微课视频讲解搭配基础题型，帮助他们夯实基础；而在“挑战型"学生的作业中，开放探究题的占比会比较高，旨在激发他们的创新思维与应用能力。

步骤5：全流程数据采集与反馈

通过点阵笔、教育云课堂日志、AI批改记录等多渠道，平台全面采集学生答题时长、错误类型、思维路径等数据。教师借助平台生成的“错题热力图”，能直观了解学生的学习难点，从而在课堂上有针对性地讲解。

步骤6：家校协同与负荷调控

教育云平台向家长推送学生作业完成质量报告，实现家长端信息透明化，避免家长过度干预学生学习。同时，当系统检测到某班级的作业平均时长超标时，会自动触发预警，教师可根据实际情况调整题量，确保学生作业负荷合理。

作业优化阶段：错题归因与靶向提升

步骤7：错题归因与阶梯训练平台通过AI错题归因分析功能，能自动识别错题背后的认知断点，每隔3天为学生推送同一知识点的变式题，强化记忆。例如，某学生连续两次在“分数加法"知识点上出错，系统推送包含分步讲解视频与3组变式题的巩固作业包，该学生的作业正确率大幅提升。

步骤8：对比检验与动态优化

采用A/B测试的方法，并行实施新旧作业方案，对比学生成绩与参与度，直观评估作业效果。每月组织学科组教师开复盘会，深入分析作业效果，据此调整作业资源库内容，不断优化作业方案。

步骤9：跨学科融合与探究型作业

设计主题式作业，促进学科融合。例如，在“宪法宣传周”活动中，融合道德与法治、语文、信息技术等学科，设计“观视频一写感悟一做海报"任务链，培养学生综合运用多学科知识的能力。同时，设计更多探究型、创新型作业。比如，学生借助某App的地理信息系统与增强现实技术，在虚实融合场景中完成水质检测、物体识别等探究任务。

总结

经过两年的实践，应用智慧作业体系的试验班学生在知识掌握与核心素养养成维度都展现出了明显优势。学生能力发展多维突破，特别是错题归因与学习迁移能力得到显著提升。教师的工作模式也发生了结构性转变，AI智能批改降低了教师机械劳动时间，使教师将更多精力投入学情分析与因材施教中。

综上所述，智慧作业结合大数据分析结果，形成涵盖知识点掌握度、思维路径偏差、学习行为特征的动态学情图谱，可自动识别学生认知断点并生成个性化作业方案，在精准诊断学情的同时强化作业的巩固效果，实现了技术工具与教育规律的深度耦合。

【本文系湖北省教育信息技术研究2022年度重点课题“基于智慧教育平台的小学作业设计与管理研究”（编号：2201001）的研究成果。】

（作者单位：湖北省）

责任编辑 魏萌