在浙江，很多中小学生已经能够熟练使用“浙里问学”问答平台随时寻找难题、难点的破解方案；中国人民大学附属小学的教师们已习惯利用人工智能技术对作业进行智能云批改；首都师范大学附属育新学校则通过该校引进的数字平台推进校本作业自主设计……
这一系列变革的背后，离不开国家政策的支持和智慧教育的发展。2022年全国教育工作会议明确提出，要实施教育数字化战略行动。在这样的时代背景下，如何让数字化技术真正服务于教育者与学习者？如何让智慧教育为学生和教师创造更高品质的教育、学习体验？我们该如何打造一条通向未来教育领域的“快速路”？
小数据 大应用——
以智慧作业驱动教研高质高效发展
作业是教师教学和学生学习的重要一环，作业数据则是了解学生学情的关键。从批改，到学情分析，再到进一步根据学生学情提供针对性强、个性化程度高的作业，“作业AI”作为智慧教育场景之一，成为教师们应用得愈来愈广泛和深入的帮手。
在中国人民大学附属小学，四、五、六年级的数学教师们经常围绕由高质量作业系统生成的作业分析报告，共同探讨年级整体以及班级学生个体的学习情况，或是针对某一类型的知识点提出作业优化的办法。高质量作业系统是人大附小于2023年引用的云思智学所提供的数字化教育解决方案，采取“高速扫描仪+留痕打印机”的方式，对题卡进行自动批改，常态化采集作业数据并进行数据分析，生成作业评价、反馈。
“AI批改作业实际上以一种更精准、高效的形式推动了提质增效，教师机械重复的批改负担被减轻的同时，精准的学情分析能够很好地辅助我们针对学生个性化学习进行高效指导。”该校数学教师感叹道。
学校老师正在使用留痕打印机进行作业批改
不仅是自动批改，在此过程中，该系统还会进行常态化作业数据采集，生成学情评价、反馈，推动作业设计的改进，从而实现作业质量的全过程评估，更精准地提升教育教学效率。因此，作业批改数据不仅是教师对教学成果、学生掌握情况进行评估和诊断的基础，也是推动教师提升教学研究质量的重要依据。那么，要怎样利用好数据资源？清华大学附属小学的“常态化应用智慧作业系统助力教师减负增效”似乎可以给我们答案。
清华大学附属小学引进系统后，将其用于开展数学等学科的精准教学。系统在对学生的日常作业、单元检测等全场景进行数据采集后，为教师提供年级学情、班级学情及学科学情，从题型、题目、知识点分析定位教学薄弱点、遗漏点，辅助教师诊断共性问题，并开展针对性讲评与辅导，最终在阶段性教学成果检验中进行成效验证。
云思智学高质量作业系统在进行常态化作业数据采集
可以说，云思智学高质量作业系统的数据源自一线教学与作业情况，这种基于数据的教学分析方法让教师的授课不再凭感觉，而是依据数据分析结果来做出决策。学生的学情一目了然，教师根据数据来调整教学策略、优化作业设计、提高教学效果，实现了数据资源在学生学习、课堂评价、教师教研三个方面的科学有效利用。
精准化 重本质——
以精准评估促动教学因材施教
在AI技术不断进步的当下，如何确保技术被有效地应用到实际中，并使教师们不仅愿意而且能够熟练掌握其应用，成为了一个重要课题。
在一堂课完成后，首都师范大学附属中学育新学校的教师没有急于把预想的作业安排布置下去，而是打开作业设计平台，对作业质量进行评估研究。数字化技术除了为教师提供数量庞大的线上习题资源外，“高质量作业质量评估系统”还实现了对教师的课时作业和单元作业的科学化衡量，从作业时长合理性、目标一致性、难度的适宜性、结构合理性等维度，在选题环节为作业设计质量评估提供有力辅助。
比如，学校的教师想要知道作业时长是否科学合理，便可以在系统看到本次布置作业的预估时长。据悉，“高质量作业质量评估系统”对大量考试题目进行了数字化及标签建设，包括将学生考试时作答所需时长写入了题目。在老师完成题目选择后，系统会自动进行相似题匹配，从而实现作答时长的预估。在这样的基础上，首师附育新学校不再踌躇于传统教辅作业内容质量，而是朝着素养导向的高质量校本作业迈进，积极推进校本作业自主设计，提高作业设计质量。
图1（左）：云思智学高质量作业推动精准教学与个性化学习常态化应用
图2（右）：教师可根据课程进度自由选择作业的类型和难度
在传统的教学模式中，同班学生往往面对的是相对雷同的作业任务，难以实现作业布置的分层分级。如今，大数据和人机协同技术在作业设计平台的应用，也让正确率预估模型成为了作业设计平台的热门功能。系统能够基于学生历史作业作答情况，建立能力模型，再基于海量题库中的精准标签，智能估算每个学生的作答正确率，实现个性化分层作业布置。
随着个性化作业设计功能在教研过程中的应用，不难看出，AI作业技术的核心出发点依然是以人为本。一方面，随着教育数字化建设的不断深化，师生的教学体验也变得更加丰富多彩；另一方面，当教书育人者深入挖掘如何为学生打造良好学习体验、高效利用教育教学资源、将智慧作业技术与学生个体发展相融合，以及如何通过评估来促进教学质量等议题时，技术就展现了其巨大的潜力和价值。
因此，“从学习者、教学者的真切需求出发，才是AI赋能的意义所在。”作业帮公共事务副总裁兼云思智学COO高烁表示。
实用化 智慧化——
以全方位服务助力教育科学发展
随着教育数字化建设的加速推进，人工智能在教育场景中的运用也不仅限于作业范畴，强化学校教育主阵地，构建高质量课后服务体系，落实“五育”并举，关注学生身心健康，助力孩子全面发展，这一系列问题也成为了许多区域和中小学的关注点。
在数字化赋能课后服务方面，辽河油田胜利小学作为辽宁省“课程改革先进单位”、盘锦市“科技创新示范校”，立足于学校特色和教师特长，确立了“以素质教育为主线，以活动课程为特色，以养成教育和课程改革为两翼”的发展思路，引入了云思课后服务数字化管理平台及课程超市。自接入平台至今，辽河油田胜利小学教师利用数字化课后服务平台已成常态化。据数据显示，该校共开设了37 门课后服务课程，设置150个课班，通过数字化平台帮助1704名学生轻松完成个性化、自主化选课，为130名教师生成了专属课表，在规模化提供丰富课程的同时，满足了学生多元发展的需求。
教师和孩子们正在上一堂精彩生动的手工课
在数字化赋能青少年体育教育方面，全智能化智慧体育平台也逐步在中小学校间推广使用。例如北京市十一中学，该校现涵盖50米、100米跑等智能体育项目应用。“我们一改传统体育教学中教师‘口哨+秒表’的监测方法，接入数字化系统后，体育监测更加精准了。”该校体育教师说道。此外，该校还利用智能运动手环通过数据自动采集、全过程监测学生心率来达到科学监控运动强度与运动量，让学生的体育锻炼更科学、更安全。
在近年来的教育数字化建设浪潮中，人工智能的科学使用逐步成为推动教育强国战略的重要动力。智慧化、个性化和高效化也为未来教育新蓝图进一步勾勒出了样貌。在这个不断演进的进程中，云思智学依托“作业帮”过去近十年所沉淀的人工智能技术、大数据技术、云计算能力，致力于从各个维度推动未来教育的发展……
广泛在区域及中小学中使用到的云思智学数字化解决方案，也在今日开幕的第83届中国教育装备展示会上精彩亮相，向参会者展示AI技术在教育数字化转型之路上的创新应用。
展望未来，教育数字化的纵深发展将如何展开？在数字化教育建设的时代洪流中，我们又应如何实现教育高质量发展？这些问题都激励着每一位致力于教育和科技发展的工作者，持续进行更进一步的深思和探索。（作者：雨扬）
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