【高中物理教学论文】从“千人一面”到“精准干预”:人工智能赋能作业重构与实践

【摘要】在“双减”政策的驱动下，依托人工智能技术构建“人机协同”的智能作业系统，可以有效减轻学生作业负担、提高教师批改效率并追踪展示学生核心素养的发展过程，促使评价从以结果性评价为主转变为以过程性、发展性评价为主，为高中物理教学实现“减负增效”与素养培育融合提供了可行路径。

【关键词】“双减” 人工智能 高中物理 作业设计 核心素养

作业作为课堂教学的延伸，是帮助学生内化知识的重要载体。但是，当前大多数高中物理作业的设计仍不够精细，难以匹配学生差异化的学习需求。此外，教师批改作业耗时长、负担重，导致评价单一、讲评泛化，纠错滞后。显然，这种传统的作业模式无法满足“双减”政策对于“减负增效”的期待，更无法达到课程标准对学生核心素养全面提升的要求。因此，探寻一种能够实现精准干预、促进素养生成的作业新范式，是当前物理教学改革的新课题。

一、理论构建：“人机协同”理念的提出

虽然目前已经有部分教育资源平台对习题管理进行了积极探索，但是依然缺少实用的功能。这些平台推荐的题目通常与本地考纲和命题风格脱节，匹配的变式训练仅停留于表面错误，并未触碰学生真正的错误原因、认知缺陷或者思维缺漏等。本研究旨在运用人工智能技术，开发出真正懂学科、懂学生和懂教师的高中物理智能作业系统，在“减负增效”的基础上兼顾核心素养的发展。

该系统并非以技术取代教师，而是将教师的专业智慧和人工智能技术深度融合，实现双向赋能。正如刘徽在讲述《人工智能如何影响教学》时所指出的，教师应以“明日之镜”看待人工智能赋能教育，积极探索其在教学中的应用。人工智能承担了作业批改和数据采集处理这类重复性、计算型的任务，将教师从繁重的机械劳动中解放出来。而教师基于系统提供的数据，得以聚焦于更高层级的教学设计，教师专业的反馈又能够持续优化系统的诊断模型与推荐策略。这种“人机协同”的智能作业系统，既充分发挥了人工智能的效率与规模优势，又体现了教师的专业性与创造性。

二、落地实践：构建“人机协同”智能作业系统

1.构建“标签化题库”

智能作业系统的有效性需要建立在高质量的资源库上，“标签化题库”的创建为智能诊断提供依据，并为后续精准匹配变式训练提供资源，这离不开教师的深度参与和专业知识的支撑。教师先按照课程标准挑选合适的题目，再采用“本体性知识”“核心素养对应维度”和“审题疏漏”等多维度对选题进行标签化处理。

以贯穿高中物理的“能量”类题目为例，教师先要整理学生常见的典型错误并进行归类。例如，学生做题时没留意到“不计空气阻力”，或者没看清题目里特别说明的“g取9.8m/s²”，再或者忽略了“缓慢移动”这个关键描述从而导致题目做错。这些因为没有仔细审题而犯的错误，就可以统一归到“审题疏漏”这一类中。而对于同一道题，也可以贴上不同的标签。例如，学生在第7题中出错，则有可能是没有掌握“功”和“牛顿第三定律”等本体性知识，这反映了该生在物理观念和科学思维方面还有待提高。也可能该生是因为审题疏漏，疏忽了“匀加速直线运动”和“人对车做功”等关键词导致出错。那么这道题将被贴上对应的标签（如图1）。这样一来，题库就不再是一堆散乱的题目，而是一份详细的诊断指南。

2.开展“智能诊断”与“精准干预”

学生的某些能力短板可能隐含在分散知识点的背后，看似没有关联，在纸质作业环境下极易被忽视。学生在日常作业里出现问题时，往往会将错误原因归咎于单个知识点薄弱，教师也很难追溯学生不同章节的作业进行比较分析。而系统基于“标签化题库”，通过持续的数据积累和分析，让这类深层的、结构化的学习问题得以浮现，为教师的精准干预提供了重要依据。例如，教师在DeepSeek基于“标签化题库”创建智能作业小程序中系统分析某学生的多题作业时才发现，该生在不同知识模块里的错题除了其他标签外，均包含标签“审题疏漏”，说明该生的问题很可能是关键条件筛选与提取的能力不足。...

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