中央电教馆开展教师人工智能应用案例征集活动的通知来了

2.案例视频总时长不超过10分钟，采用“PPT+录屏+解说”的方式录制，内容包括三部分：一是案例概述（2分钟以内），介绍案例解决的教育教学场景主要问题、采用的技术方式方法。二是过程与方法（6分钟左右），介绍人工智能平台工具选取，应用人工智能解决问题的步骤和方法。三是成效与经验（2分钟以内），介绍应用成效，总结应用经验，形成可复制、可借鉴的技能或策略。

附件中还有PPT模板

教师人工智能应用案例设计

案例名称

基于AI的初中数学知识薄弱点诊断与个性化干预案例

基本信息略

案例内容

1. 问题导向

• 在初中数学教学中，学生个体差异大，教师难以快速识别全班学生的知识薄弱点（如代数运算、几何证明等）。传统方法依赖人工批改作业和考试，效率低、主观性强，无法实时跟踪学习进度，导致教学针对性不足，部分学生成绩滞后。
• 核心问题
  
  如何高效、精准诊断学生知识薄弱点，并基于诊断结果动态调整教学？

2. AI应用过程与方法

• 步骤1：数据收集与AI分析
• 作业数据：通过“AI作业批改助手”自动批改日常作业和单元测试，识别错误题型（如方程求解错误率）。
• 课堂行为数据：利用课堂录播视频分析学生参与度（如举手次数、答题时间），结合问卷调查（学习兴趣自评）。
• 历史学业数据：导入期中/期末考试成绩，构建知识图谱（如“数与代数”知识点的关联性）。
• 课前/课后，使用“智慧学情分析系统”收集多模态数据：
• AI工具应用：系统基于机器学习算法，分析数据流，诊断每个学生的知识薄弱点（例如，识别出30%的学生在“一元二次方程”知识点错误率高），并生成可视化报告（薄弱点分布热力图）。
• 步骤2：诊断报告与教学决策
• AI生成个性化学情报告：包括薄弱点列表（如“学生A：几何证明薄弱；学生B：函数应用不足”）、成因分析（如基础概念不牢、解题步骤缺失），并推送分层教学资源（如针对薄弱点的微课视频、练习题）。
• 教师干预：根据报告，在课堂中动态分组（AI推荐同质小组），针对薄弱点设计强化活动（如“几何证明工作坊”）。课后，通过小程序推送个性化练习。
• 关键AI技术
• 自然语言处理（NLP）用于作业文本分析。
• 计算机视觉（CV）用于课堂行为识别。
• 知识图谱技术用于关联薄弱点与课程标准。
• 伦理与安全
  
  数据匿名化处理，学生/家长知情同意，避免过度依赖AI（教师保留最终决策权）。

3. 成效与经验

• 效率提升
  
  诊断时间从人工的5小时/周缩短至AI的1小时/周，备课效率提高40%。
• 质量优化
  
  学生单元测试平均分提升15%（对比干预前），薄弱点错误率降低30%。个性化资源推送使学生参与度达90%。
• 个性化育人
  
  学困生（如几何薄弱学生）成绩显著改善，教师能更聚焦情感激励（如AI提示“学生B进步显著”）。
• 经验总结
• AI诊断需结合教师经验（如人工复核报告），避免“唯数据论”。
• 工具选择要适切：国内平台符合数据安全法规，成本低且易集成。
• 推广建议：适用于K-12数学、科学等学科，可扩展至“学习风格识别”微场景。

作者声明

我在此申明：该案例是我原创，不涉及抄袭或侵犯他人著作权等问题。
作者签名：王老师
日期：2025年4月11日

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