一、基本概念

1. 核心概念界定
明确AI技术（聚焦教育领域常用的智能选题、自动批改、学情分析工具）、小学数学作业减负增效（“减负”指减少机械重复作业量，“增效”指提升作业对知识巩固、能力培养的作用）的内涵。
2. 理论基础支撑
因材施教理论：为AI实现个性化作业推送提供理论依据
建构主义学习理论：指导AI作业设计中探究性、实践性内容的开发
教育数据挖掘理论：支撑基于作业数据的学情分析与教学改进
减负增效相关教育政策：明确研究的政策导向
二、AI技术驱动小学数学作业减负增效的实施模式构建
1. 小学数学作业现状调研与问题诊断
（1）通过问卷、访谈调研一线小学数学作业的类型、数量、批改方式、反馈效率等现状
（2）分析传统作业在“负担过重”“效率偏低”方面的具体问题
2. AI技术与小学数学作业各环节的融合路径
（1）作业设计环节：AI智能选题，基于学情生成个性化、差异化作业，减少机械重复内容
（2）作业批改环节：AI自动批改客观题，辅助批改主观题，提升批改效率，节省教师时间
（3）作业反馈环节：AI生成个性化错题分析报告，推送针对性讲解与补救练习，精准提升学习效果
（4）作业优化环节：基于AI作业数据挖掘，分析学生知识薄弱点，反向优化作业设计与课堂教学
3. AI驱动小学数学作业减负增效的实施原则
科学性原则：AI应用需符合小学数学学科特点与学生认知规律
个性化原则：兼顾不同层次学生的学习需求，避免“一刀切”作业
实效性原则：以提升学习效果为核心，杜绝形式化的AI应用
可操作性原则：设计的模式便于一线教师在日常教学中落地
三、AI技术驱动小学数学作业减负增效的行动研究过程
1. 行动研究准备阶段
选取实验班级与对照班级，确定实验周期
选择适配的AI作业平台或工具，对参与教师进行技术培训
制定行动研究方案、减负增效评价指标（如作业时长、正确率、学生兴趣度、教师批改时长等）
2. 行动研究实施阶段（计划-行动-观察-反思、循环）
第一轮循环：基于AI工具设计单元作业，投放至实验班；对照班采用传统作业模式。观察记录作业完成时长、批改耗时、学生反馈，反思AI作业设计的不足并调整
第二轮循环：优化AI作业的难度分层与内容类型，增加实践性、探究性作业占比，再次实施并收集数据，对比分析两轮效果
多轮循环：持续调整优化AI作业设计与实施策略，形成稳定的实施流程
3. 数据收集与记录
量化数据：作业时长、正确率、测试成绩、教师批改时间等
质性数据：学生访谈记录、教师反思日志、作业样本分析等