人工智能技术助力减负增效的途径

“双减”文件不仅指出了“双减”的重要性，更提出了若干减负的具体举措。例如，在“全面压减作业总量和时长，减轻学生过重作业负担”一节中，强调“严禁给家长布置或变相布置作业，严禁要求家长检查、批改作业”“分类明确作业总量”“提高作业设计质量。发挥作业诊断、巩固、学情分析等功能，将作业设计纳入教研体系，系统设计符合年龄特点和学习规律、体现素质教育导向的基础性作业。鼓励布置分层、弹性和个性化作业，坚决克服机械、无效作业，杜绝重复性、惩罚性作业”“加强作业完成指导。教师要指导小学生在校内基本完成书面作业，初中生在校内完成大部分书面作业。教师要认真批改作业，及时做好反馈，加强面批讲解，认真分析学情，做好答疑辅导。不得要求学生自批自改作业”。

在教学实践中，如何改变相对固化的试题形式？如何减少死记硬背和“机械刷题”现象？如何布置分层和个性化作业？在“严禁要求家长检查、批改作业”和“不得要求学生自批自改作业”的前提下，教师如何能够“认真批改作业，及时做好反馈，加强面批讲解，认真分析学情，做好答疑辅导”？这些都是我们切实面对且亟须解决的问题。

在传统的学校环境和课堂教学中，一位教师要面对几十个学生，很难解决上述问题，也难以很好地贯彻落实文件精神。如今，人工智能和大数据等现代信息技术的助力使智能评测和辅导得以实现，从而减负增效，具体表现在以下四个方面。

一、数字化教学资源

数字化教学资源是教师实施教、学生进行学的知识来源。经过四十多年的教育信息化基础设施建设，我国已经构建了海量的教学资源，如国家教育资源公共服务平台以及各省市区的教育资源平台等，可以为广大中小学校师生提供优质而免费的服务。在此基础上，人工智能技术可以根据学生不同的学习风格和认知状态，为学生推送内容适合、形式恰当的教学资源，供其课前预习和课后复习，并支持教师引导下的翻转课堂、双师课堂等创新实践，增强教学效果。例如，智能教学系统可以为喜欢图片和视频的学生推送微课视频，通过图形、声音、文字等多种形式帮助学生理解抽象的概念或现象；为喜欢动手操作的学生推送虚拟现实或增强现实技术支持的虚拟实验或生活场景，使其充分体验、交互、沉浸其中，建构知识、扩展技能。

二、适应性测试系统

测试是教师了解和评价学生的重要环节，也是“双减”落地实施的重要领域。我所在团队基于项目反映理论和自适应性测试，分析已有学科在线系统积累的海量学生练习等行为数据，运用极大似然估计等算法计算题目难度、区分度和猜测系数等多维参数，并链接这些参数设计了适应性测试系统。不同于所有学生题目和时间都一样的传统经典测试，适应性测试系统会根据学生做题情况适时提供最适合学生的题目。尽管每个学生完成题目的数量和时间都不相同，也大都少于传统的测试方法，但经过若干轮测试后能够比较稳定地获得学生的能力水平。

例如，基于一个在线教学系统的海量做题记录，针对初二数学下册“勾股定理”一节的知识点，我所在团队设计并实现了学生智能评测系统。我们首先选定了关于勾股定理的123道练习题，随后选取了53位学生的做题数据，模拟他们在做题时的表现。经过数据分析我们发现：所有学生的做题数量不超过14道，最少为4道，平均为6道，每位学生的做题记录和时间都不相同。更重要的是，所完成题目的重要指标之间的相关系数都很高，并且统计意义显著。也就是说，这53人如果真的参加适应性测试，按照能力值进行的顺序排列与按照传统得分进行的顺序排列基本一致。

总而言之，适应性测试可以给每个学生提供数量和内容都不同的个性化题目，而最后的测试结果与传统测试结果基本一致。这种适应性测试可以实现为教师提供自动的学情分析，减轻学生的测试负担，是落实“双减”的有力保障。

三、个性化作业

智能教学系统在某个学生参加某个知识领域的适应性测试之后，计算出该生在这个领域的能力值，评测出其薄弱环节，然后基于这些薄弱环节挑选或推荐最适合该生学习情况的题目组成作业，让该生练习巩固。相比传统的千篇一律的作业，这种个性化作业避免了机械性、无效性、重复性和惩罚性的练习。

学生在智能教学系统上完成并提交作业后，可以立刻看到系统提供的得分和针对性反馈，就像教师批改反馈一样。教师也可以借助系统，布置分层和弹性作业。

在学生完成作业后，智能教学系统通过同构异数的后测题目，检测学生对领域知识的掌握程度，而不仅仅是对被辅导题目的死记硬背。这些后测题目可借助内容文本语义相似性等自然语言处理技术，从已有题目中搜索得出，也可以由教师借助工具手动编辑产生。

四、亦师亦友的虚拟教师

个性化辅导是帮助每个学生、特别是学习困难的学生理解和掌握知识技能的重要步骤。在传统的班级教学环境下，一位教师即使了解每位学生的学习状态，但由于时间和精力的限制，也不可能为每个有需要的学生提供个性化的辅导，这使得不少家长不得不求助于高价的校外培训机构，这正是“双减”出台的原因之一。智能教学系统就像教师和朋友那样，陪伴学生的作业过程，给予学生激励、表扬、提示和帮助。如果学生依靠自己的思考能够按时完成，则基于学生在线学习活动指数给予适时的表扬和鼓励；如果实在难以解决作业中的问题，则针对问题内容和学生特点给予恰如其分的提示和帮助，直到学生消灭所有错误为止。这位亦师亦友的虚拟教师可以通过虚拟人物的形象出现，栩栩如生，具有语音讲解和面部表情等表达方式，并可以通过情感计算技术感知学生的喜怒哀乐等情感状态。

人工智能技术助力减负增效的典型案例

二十多年来，北京大学教育学院教育技术系和教育信息化国际研究中心的研究团队总结国内外人工智能等前沿技术促进减负增效的经验，研发了面向英语和数学等学科教学的智能教学系统，将其应用到全国三十多所中小学的学科教学实践中，迭代完善,为学生提供个性化、适应性的学习和作业资源；通过长时间、跨地域、严谨深入的准实验研究和基于设计的研究，证明了人工智能技术可以助力减负增效，为“双减”的贯彻落实探索新的道路。本文将剖析来自全国五个省（市、区）的典型案例，介绍其实施方法和实践效果。

【案例一】河南某农村高中基于智能教学系统的英语教学实验

河南省某农村高中的一位英语教师借助智能教学系统进行了教学实验。实验班每周在多媒体机房安排一节英语课，借助智能教学系统练习词汇、听力、对话等内容。每个学生听到的都是个性化的词汇发音和对话内容，完成后能及时看到成绩和详细反馈；经过一个学年的学习，个性化练习不仅帮助实验班学生提升了学习兴趣和自信心，与使用传统教学方式的对照班相比，还较大幅度地提升了成绩（13.1%），后测中的平均成绩显著高于对照班学生。这所学校的学生大部分来自农村，缺少自主寻找学习资料的条件，智能教学系统给学生提供了个性化的作业和练习辅导支持。

【案例二】四川某初中基于智能教学系统的数学翻转课堂实验

四川省某初中的一位数学教师基于智能教学系统，在实验班实施翻转课堂：学生课前使用系统预习，教师从系统中了解到学生情况，先学后教，以学定教；课上以学生为主体，根据学生情况讲解难点，并让学生讲解、讨论；课后让学生继续在系统上完成针对性练习、复习巩固。实验班学生不仅花在作业上的时间少于对照班学生，而且大幅度提高了班级成绩：从初一到初三，实验班和对照班的平均成绩差异从不显著水平的3.2分上升到显著水平的7.9分，提高了1倍多。对实验班学生的调查表明，他们对系统的评价逐年提高。学生访谈表明，他们在学习兴趣、学习成绩和学习自信心上都有一定程度的提高。家长也反馈，这种学习方式帮助孩子增强了学习数学的兴趣和信心，提高了数学成绩，同时也减少了家长辅导学习的时间和精力。

【案例三】上海某中学基于智能教学系统的作业实验

上海市某中学一位数学教师基于智能教学系统，综合运用了多种教学手段，根据实验班学生不同的学习水平进行了个性化的教学干预：利用分组功能，给基础比较弱的学生布置了初一乃至回溯到小学的作业，使其复习巩固前面的基础知识，增进学习自信心，逐步提高成绩；在给学优生进行线上练习的基础上，进行线上直播辅导，将高难度内容有效地教授给学生。初一下的前测中，实验班比对照班的平均分低4.9分；经过一年的实验，在初二下的后测中，实验班平均成绩比对照班高出2.76分，提高幅度为155.9%；标准差差异从2.64减少到-0.11，减少幅度为104.10%;实验班相对于对照班的效果量从-1.0增加到0.57，提高幅度为156.9%。独立变量t检验及协方差分析表明：在数学的学习过程中，智能教学系统起到了显著的正向促进作用。

【案例四】云南某初中基于智能教学系统的帮扶学困生实验

云南省某初中借助智能教学系统，帮助10名外来务工人员子女学习和练习数学，经过三个月的实验，7名学生年级排名有所上升，其中1名学生从中等生跃升为优等生。学生表示：“这个软件很好用，对数学的提升还是很大的。”“会从简单的开始再慢慢地变难。”“系统还有一个护眼模式，这样不会伤害眼睛。”“我感受到了老师们的耐心和负责，他们每个星期都会针对每个人的学习问题布置相应的数学作业；不需要面对面交流，也不会令我因为没有学懂麻烦老师而感到紧张。”个性化的智能学习系统就像一位无时不在的虚拟教师，可以随时给学困生提供帮助，并且消除学生在传统教室里的拘束感、胆怯感和被批评后的沮丧感。家长也不再为自身能力不足无法辅导孩子而产生无力感。

【案例五】山东某中学疫情时期基于智能教学系统的在线数学教学实验

因为新冠肺炎疫情而不得不居家学习期间，山东省一所初中的数学教师采用智能教学系统进行数学教学，使实验班“因定制而精彩”。其最大的亮点是作业内容个性化：既有少量都要做的基础作业，也有三个不同层次的分层作业，更有各不相同的个人作业。数据分析表明，实验班学生完成了692份不同的作业，其中全部都完成的共同作业只有8份，其他的不同内容作业则大部分由1名学生完成，少量由2名或者更多名学生完成。对照班则按照传统方式由教师布置内容完全相同的作业。短短两个月的时间，实验班和对照班的数学测试成绩差异从不显著水平（2.4分）上升到非常显著水平（6.8分）。这种差异明显的个性化作业无法靠教师人工布置，说明智能教学系统对减负增效发挥了重要作用。

人工智能技术助力减负增效的实践挑战

我们基于大数据挖掘技术开发的智能教学系统，能够给每个学生提供内容和时间都不同的个性化资源、作业、测试和辅导。经过较大范围、较长时间、科学严谨的教学应用实践，获得的测评结果表明，学生使用该系统学习后得出的评测效果与传统教学模式下所有学生内容和时间都完全一样的测试方法的结果基本一致，所接受的个性化辅导效果也比较显著，能够有效掌握学习内容，提升学习兴趣和自信心，最终取得优异成绩。

尽管智能教育系统在一定程度上证明了人工智能等前沿技术与中小学学科教学的深度融合能够为贯彻落实“双减”等政策、促进教育公平和均衡发展做出贡献，助力减负增效，但同时我们也需要认识到，未来，如果想让更多学生使用智能教学系统进行个性化学习、接受适应性辅导，还有很多的工作需要去做，比如针对不同学科内容的系统设计和实验；更需要学校管理者、教师和家长接受数字化转型的新观念，在了解系统功能和成效的前提下，将其应用到教学实践、整合到常规教学中。