如何将技术优势转化为提高学生数学素养的实际效果 ——基于AI应用的中学数学核心素养培养研究

数学作为基础学科，探究人工智能在培养学生数学核心素养方面的具体途径具有紧迫的现实意义，主要集中在使用人工智能工具的交互性、自适应性、数据分析性来设计和改进整合技术的教学活动中。初中教师需要精准分析学情并运用智能引导来提升学生的逻辑推理、数学建模、数据分析、直观想象等方面的能力。本文旨在通过对人工智能在不同教学场景下应用模式的分析，探究怎样将技术优势转化为提高学生数学素养的实际效果，为形成新型数学教育模式提供可操作的实践参考。

一、AI与数学核心素养培育的契合

人工智能技术的主要特征，比如强大的数据处理能力、复杂的模拟推演以及准确的即时反馈，与数学核心素养的培养目标高度契合。数学学习本身具有高度的逻辑性、严密的系统性、抽象概括性、应用广泛性等特点。人工智能系统能细致分析学生的学习过程数据，比如解题步骤、思考时长、常犯错误模式等，从而精准找到其逻辑推理链条上的薄弱地方或者概念理解中的偏差。我们要提升学生在数学建模、直观想象等方面的素养，并培养学生抽象与解决实际问题的能力。人工智能创建的交互式、可操控的复杂情境以及提供的动态可视化工具，能帮助学生建立、调整、验证数学模型。智能教学系统动态地展示几何变换、函数图像生成过程，有利于学生形数结合思想的形成。由此可以看出，该技术特点使人工智能打破了之前辅助工具的限制，成为培养学生高阶思维能力的有效途径，为数学核心素养的深度培育提供了新的可能。

二、AI应用促进数学素养转化的路径

（一）智能诊断与个性化学习

人工智能技术能够为学生构建专属的学习精准画像，并对其学习过程与状态进行动态跟踪。通过收集分析学生解题过程中的具体步骤、时间分配、出现的错误类型等，智能系统可以为每名学生构建属于自己的知识图谱，找到学生在某一知识点或者某一数学方法学习中的缺陷。根据这样的诊断，系统会为学生自动推送不同的学习资源与练习路径，从而达到因材施教的目的。以学生常出现的代数运算中的概念混用或者程序性错误为例，人工智能系统会推送给学生一些辨别练习以及交互式的微课程，从而引导学生不断比较、尝试，在反复比较与尝试中加深对知识的理解，进而养成运算求解准确、逻辑推理严密的习惯。

（二）虚拟实验与直观想象

数学中有许多概念是相当抽象的，尤其是空间与图形、函数变化等，传统教学手段很难直观地呈现出来。人工智能技术特别是虚拟现实、增强现实的应用，给数学实验和探索提供了一个全新的交互平台。例如，希沃里面带的函数与坐标系，可以节省学生的画图时间。学生可以在虚拟环境中自由操作、旋转、剖切数学对象，将抽象的数学关系和变化过程变得动态可视化。以新北师大版八年级数学“数据分析”中的“箱线图”为例，AI技术能实现箱线图的自动生成与分析，帮助学生更好地了解数据特征，为教学决策提供依据，让学生感受到信息技术的强大。

（三）数据分析与推理建模

数据分析与推理建模是初中数学的延伸与应用，两者是工具与实践的关系。带数据分析和编程环境的AI平台等工具可以快速处理大量复杂的数据集，有助于学生做数据导向的探究性学习。在北师大版八年级数学“二元一次方程组和一次函数”的综合应用探究中，学生可以利用AI工具分析现实场景（行程问题、利润问题、购物方案、弹簧长度与质量的关系）中的多组数据，尝试找出变量之间的线性关系。AI工具（DeepSeek、豆包等）可以快速拟合数据点，生成函数图像，学生就可以将有限的认知资源投入图像特征分析、数据趋势解释、模型合理性判断、数学方程建模等工作中。这个过程既锻炼了学生的数据分析能力，又强化了学生用数学模型解决实际问题的意识和能力。

三、AI环境中核心素养培育的实践

（一）AI辅助下的问题探究

人工智能系统可以成为学生探究性学习的智能“脚手架”和“陪练”。优秀的智能系统能够根据学生当前的认知水平和探究进度，动态生成有启发性的一系列问题。当学生探究复杂数学问题遇到困难时，AI能给出分层的线索提示，而不是直接给出最终答案。比如，学习北师大版八年级数学“二元一次方程组”时，遇到一个复杂的求三角形面积动点问题，AI会先引导学生思考“能否构造函数图像”，再引导思考“辅助线怎么添加”。这种逐步解决问题的策略，激发了学生主动思考的积极性，使学生在解决问题的过程中锻炼逻辑推理和分析问题的能力。

（二）AI驱动的思维外化

数学思维过程一般是隐含的、无形的，而AI工具（如一些支持数学公式识别、几何绘图和语音输入的AI笔记软件）为学生提供了便捷高效的思维外化途径，学生可以将解题思路通过语音、手写、拖拽组件等方式输入系统，AI将其即时整理为结构化的数学语言、符号和图形。这一过程有助于学生清晰、有条理地表述自己的思考步骤，教师或AI（如DeepSeek等）则可以对这些被外化的思维过程进行即时分析和诊断性评价，及时发现学生思维的跳跃点、关键节点的逻辑断层或概念误用。这种即时的、可视化的诊断性反馈，有助于学生进行自我反思和同伴互评，促进其数学表达的规范性和逻辑论证的严谨性。

（三）AI支持的跨学科混合式教学

AI技术已经打破学科壁垒，形成线上数字化学习与线下融合的混合式教学模式。例如，我们可以用数学解决物理问题：可将物理现象（如自由落体、电路电流）转化为数学模型，输入物体质量、下落高度等物理参数，AI自动生成二次函数公式计算运动轨迹，或用方程组求解电路中的电压、电阻关系。还可以用物理验证数学原理：学习几何“抛物线”时，AI模拟炮弹发射的物理过程，实时显示弹道轨迹与数学函数图像的对应关系，让抽象的数学曲线变得可感知。这样既能高效串联教学场景，实现“线上铺垫+线下深化”的无缝衔接，又能降低跨学科学习门槛，面对复杂的跨学科知识，将抽象的多学科关联逻辑转化为直观内容，能帮助学生快速理解。同时，达到动态反馈学习效果，避免学习偏差。

四、结语

人工智能技术融入中学数学教育，核心价值并不在于取代，而在于给学生提供个性化的、高阶的思维训练环境。智能技术使学生不再是知识的被动接受者，而是认知发展的协助者。基于人工智能的应用实践，正在促使数学教学由原来的“解答”式向“探究”式发生转变。未来，数学教育的重点是如何引导学生与人工智能相协同，利用技术优势去深入理解数学的本质，在解决复杂问题的过程中培育数学核心素养，培养全面发展的人。

（作者单位系滕州市北辛街道北辛中学）