一、核心研究内容

1. 精准学情诊断体系

 数据采集：答题时长、错误类型、修改次数、语音交互等多模态数据

算法建模：IRT+贝叶斯网络定位薄弱点；DKT追踪知识点掌握状态

诊断输出：班级热力图、个体雷达图、认知偏差报告（如“整数加减法负迁移致小数对位错误”）

2. 个性化学习路径设计

分层资源：基础（微课/动画）、提高（变式题）、拓展（探究任务）

路径生成：强化学习+知识图谱，动态调整顺序与难度

案例：分数运算单元，先推虚拟蛋糕分切动画，再基础→变式→错题专项训练

3. 深度反馈与思维引导

过程解析：标注解题逻辑断层，具象化数量关系（如“鸡兔同笼脚数模拟器”）

思维启发：从“纠错”升级为“方法指导”，引导学生发现高效策略

即时性：响应<1秒，错题归因+举一反三变式训练

4. 多维激励与情感支持

可视化成长：数学智慧树、解题能量条，进步可视化

任务解锁：挑战任务+虚拟勋章，提升主动探究频次

数据佐证：实验班级主动探究频次+41%，数学焦虑指数-28%

三、典型教学案例

1. 鸡兔同笼（四年级）

 痛点：列表法易混乱，逻辑断层多

AI干预：脚数变化模拟器具象化关系，引导“总脚数差异法”

 效果：解题时间-35%，策略迁移率+47%

2. 时、分、秒（二年级）

痛点：时间量感薄弱，抽象单位难理解

 AI干预：推送家庭作息记录任务，上传图文日志，生活经验具象化单位

 效果：单位换算正确率+32%，课堂参与度显著提升

3. 小数加减法（四年级）

 痛点：机械对齐小数点，忽略数位本质

 AI干预：识别负迁移，推送“货币单位对齐”具身活动

 效果：认知偏差率-23%，自主建构“单位对齐”逻辑

四、研究结论与实践建议

 核心结论：AI闭环策略能显著提升学习主动性、降低数学焦虑，实现“因材施教”；教师角色转向思维引导者与情感支持者

 实践建议：

1. 先单元试点（如分数、几何），数据驱动迭代策略

2. 用AI数据定位班级共性与个体差异，设计分层任务

3. 融合多模态资源（动画/虚拟教具/生活任务），适配小学生认知特点

4. 建立家校协同，延伸学习场景至家庭