【反思与成长】AI赋能数学教学研究的形态如何?

许久未更新该主题下的推文了，上次还是在两年前【反思与成长】我为什么会被退稿？。或许是近年收到退稿的数量减少了？实则不然，我仍旧存在诸多被退稿的文章，只是在当下期刊投稿环境下，数月不回复、无理由退稿、套用模版退稿的情况数不胜数。反而，能够收到退稿理由就堪称是凤毛麟角。

作为作者而言，收到退稿理由的激动程度应仅次于收到录用。退稿理由是站在他者的视角，俯视你文章中可能存在的问题。好的审稿人不仅审文章逻辑、文章内容，甚至还会查阅你的参考文献、关注文章行为细节等。这些珍贵的意见能够帮助我们认清自己、了解自己、提升自己，是推动我们成为研究者的关键性力量。

今年年初撰写了一篇AI赋能数学教学的文章，区别与教学实际，更属于是对若干相关研究的总结与提炼。陆陆续续投了若干家期刊，均无一例外地被退稿。进而我在与DeepSeek多次交流与反复修改后，投稿到《内江师范学院学报》，以下简称《学报》，若干天后就收到了外审退稿意见。由此来谈谈，AI赋能数学教学研究的形态如何？对大家又有何经验与启示？

以下将呈现部分不涉及文章具体内容的审稿意见：

1、文章的整体评价

该文选题有价值，但研究不够深入。

2、实践难点的把握

对实践难点、制约因素及其深层成因缺乏深刻的分析，问题诊断流于表层，观点重复。

3、教学模式建构

在教学模式构建部分，关注了生成式人工智能在数学教学中的应用，但未深度反思二者融合过程中的核心张力与主要矛盾，没有结合数学学科本身的特质、课程属性及技术应用现实条件展开分析，目前撰写具有较强的个人经验化倾向，学理支撑不足。

4、案例设计

文中案例分析较为粗略，且依赖文献转述，未能体现论文自身的学术创新。建议细化案例分析，从目的、问题、分析及效果等方面详细论述，深入展示智能技术融入活动的实际操作及问题化解。

从评价上看，这篇文章的总体上并非是研究性文章，更偏向于《课程·教材·教法》上的那种大谈困境、思路、实践建议的文章。文章结构在于谈论AI赋能数学教学的困境、模式建构与实践策略。结合上述审稿意见，谈一谈我们如何做AI赋能的数学教学研究。

1、研究的背景与目的

在AI技术迅速发展的当下，相关AI赋能的文章就是热点话题，具有现实意义。今年年初，《初中数学教与学》就开设了人工智能赋能数学教学的专题论文，且近几个月转载了若干人工智能赋能教学实践的文章，这就反映出AI赋能数学教学是大势所趋，近几年均是研究热点。

在此背景下，我们就应该思考，AI何以赋能？如何赋能？等现实问题。对于何以赋能？就是需要彰显AI在数学教学中的独特价值；而如何赋能？就是探索具体的操作路径。倘若能够理清这两个部分，那么AI赋能数学教学的研究则可以认为是较为可行的。

2、现实困境的分析与思考

我们在写xxx具有现实意义的时候，一般有两个思路，其一是诺列xxx的价值意蕴，包括第一条、第二条、第三条，以此揭示研究的必要性（大家看看，这么多好处，干嘛不去研究）。其二是诺列xxx 的现实困境，包括这个不行、那个不行、那个也不行（太多问题了，现实太黑暗了，大家都是灌输、填鸭式教学，学生成长被抑制了），以此彰显我的研究太有价值了，填补了国内研究的空白......

粗略看看，逻辑是自洽的，但看多了，就会显得恶心了。正如意见所说的“问题诊断流于表层，观点重复”。因为，价值与问题是最难透析到本质的，如何谈价值与问题也是具有一定逻辑的。下面举个例子：《中小学科学教育的时代特征、现实困境与推进策略》文章中谈到“课程分科实施、教学方式单一、师资队伍薄弱、实践活动匮乏、资源对接不畅、社会联动机制不健全”等现实困境，这些困境从课程、教学、教师、实践、资源、社会等维度，不重复、有逻辑，且论述有依据并标注参考文献，如“天津市教科院调研显示,某市小学科学课开展分组实验教学占比为37%,其余63%被演示实验或观看视频等学习方式替代。”

综上，有理有据避免困境流于形式的主要手段，也是避免观点充分、经验堆砌的基本保障。建议困境与价值的撰写先明确一定视角与逻辑，再结合文献解读与实践经验，形成独立思考，以丰富自身研究意义。

3、模式建构、策略归纳、路径分析

该部分内容原则上需要通过理论分析后得出，并结合教学实践、数据调查等验证，以此说明模式的科学性。但是，多数教师的模式、路径都是自我建构的，基于经验的，只讲究合适、合理即可，不讲究科学性、适切性等问题。而多数模式都是由课题研究所产生的。

抛开一般模式建构，聚焦于AI赋能数学教学的模式建构，需要指出的是，意见中“深度反思二者融合过程中的核心张力与主要矛盾，没有结合数学学科本身的特质、课程属性及技术应用现实条件展开分析”，这就是所有AI赋能学科教学的关键问题——如何体现AI赋能下的学科特征？

换言之，倘若学科变为语文、物理、化学、英语等，你的AI赋能数学教学模式可否直接迁移？仔细想想，好像是可以的。这就说明，该模式的学科性偏弱，或者几乎不存在学科特点的影响。那么如何将其指导数学教学、赋能数学教学呢？甚至转换领域，到管理学中国是否可行？

再如，数学作业设计模式，这个模式能否直接应用到物理作业、化学作业的设计中，倘若能，就说明你的模式学科性特点不明确，他就不是数学学科独属的东西，那为什么要套数学学科的外衣呢？

因此，模式、路径、策略等的建构，首要关注的是学科性特点，需要基于数学学科特征展开赋能。例如，在几何教学中，我们需要可视化手段，由此可以借助AI生成GGB的代码；在概率统计教学中，借助AI可以帮助分析数据，制作统计图，这就彰显了AI的必要性。所以，AI赋能需要先思考，其赋能是否具有必要性？是否能够彰显学科性？进而在此基础上，总结提炼一定的模式、路径等。

4、教学案例呈现的限度

案例是佐证模式、路径的最强力的手段。多数期刊要求理论结合实践，实践就需要以一个专门的案例加以论述。意见中“文中案例分析较为粗略，且依赖文献转述”，需要说明的是，转述的文献均是我已发表的qwq，并不是缺乏自身的学术创新。但是在案例分析的程度上，确实存在较为粗略的情况，即案例只是为了佐证这个模式是对的，并不是给你参考的，就有以例代证的嫌疑。因此，建议可以参考这篇文献【庆赏无厌】美育导向的数学主题式学习：理论建构与实践探索，以此作为理论分析与案例程现的模版。也可惜自己没有早一点看到这篇文献。

综上所述，AI赋能数学教学研究的形态应该关注学科特点，在模式、路径建构中，需要发挥教师的主导作用、学生的主体地位，关注教师智慧、数学特点、课程特征等在AI应用过程中的体现，以此将AI赋能数学教学限制于数学学科范畴，让数学不再成为AI赋能的无关点缀。最后，在案例称述上，建议未来文章以独立案例单独呈现，避免以例代证，增强文章的学术性与实践性。

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