學校教育數字化轉型 | 北京亦莊實驗中學：分層走班制下智慧校園建設的實踐研究

“學校教育數字化改革實踐”

是《中國信息技術教育》雜志

2025年關注重點之一

將展示數字化賦能學校

教育教學的創新變革

呈現學校在推進教育數字化轉型中的

亮點舉措 特色成效 示范經驗

北京亦莊實驗中學：分層走班制下智慧校園建設的實踐研究

作者：馬士委 魏婧婧 常晟 北京亦莊實驗中學

本文以北京亦莊實驗中學為例，探討了分層走班制教學模式下智慧校園建設的實踐研究。學校通過引入智慧校園系統，有效支持了分層走班制教學模式的實施，滿足了學生個性化學習需求，提高了教育教學質量。同時，學校在實踐中不斷摸索，通過日常系統維護更新、教師人工智能培訓、技術指導輔助教學、人工智能與教學內容相融合等措施，不斷提升智慧校園的穩定性和使用效果，體現了教育創新與實踐相結合的特色。

隨著信息技術的飛速發展，教育信息化已成為推動教育現代化、提升教育教學質量的重要手段。筆者所在學校作為一所積極探索教育創新的前沿學校，率先實施分層走班制教學模式，并結合智慧校園建設，致力于滿足學生個性化學習需求，提高教育教學質量。本文旨在通過剖析筆者所在學校在數智化校園建設、人工智能技術對分層精準教學的支持、人工智能融合教學等方面的實踐，探討分層走班制下智慧校園建設的實踐效果與挑戰。

數智化校園的建設

1.建設背景與目標

在信息化時代背景下，傳統教育模式存在教學資源和手段單一、難以適應個性化學習需求等局限性。因此，學校通過數智化校園建設，打造智能化、個性化的教學環境，支持分層走班制教學模式的實施。建設目標為：構建穩定、暢通、安全的網絡環境，提供豐富多樣的數字化教學資源，實現教育教學信息的快速傳遞與共享，滿足學生個性化學習需求，提高教育教學質量。

2.建設內容與實施

（1）構建數智基石，打造智慧校園穩定網絡生態

學校以萬兆主干交換網為核心、千兆接入為基礎布線系統，在每一間教室均設置了11個基礎信息點及擴展功能點位。同時，完善開發平臺及中間件、數據庫等智慧校園平臺服務系統，配備互動觸控一體機、辦公計算機、巡考監控設備、無線AP等基礎設施，為校園信息化的應用打下堅實的網絡基礎。

（2）形成“管理駕駛艙”，實現精準化校園管理

學校利用大數據進行課程管理與評價。教師通過對教學診斷數據的分析反思自己的教學行為，進而調整教學策略；學生則根據學習數據記錄和各類行為分析，建立合理的自我認知，優化學習方式，進而有針對性地進行自主學習。

學校還將數智化校園中的智慧管理、智慧學習、智慧生活、綜合素質評價等相關數據進行集中采集和處理，再通過一定的大數據技術手段對學校的大數據進行分析、處理、挖掘，形成了學校的“管理駕駛艙”。“管理駕駛艙”采用可視化交互式的軟件操作界面，能夠可視化呈現相關數據，便于學校管理者快速、便捷地掌握相關信息，從而確保學校各項信息化工作的順利進行。

（3）創建自適應平臺，實現個性化泛在學習

智慧學習環境下的教學更加關注學生的個性化學習訴求，而數智化校園的建設可以推動以學生成長為核心的智慧課堂的發展。在具體實踐中，學校基于已有的學生學習、考試及教育過程的數據支撐，建設了自適應學習平臺，幫助學生依據個性化學習特征，設計學習過程，實現更加個性化的泛在學習。同時，自適應平臺整合了學校錄播系統中的精品課程，主要涵蓋初高中主流學科及部分科學課程。另外，按照資源建設的流程，將教師的教學理念融入教學資源，結合技術手段，豐富課程內容及表現形式，為教學活動提供了最適合的資源支撐。

人工智能技術對分層精準教學的支持

1.對學科知識圖譜構建的支持

學科關鍵能力需要通過學科問題解決或任務完成來培養。因此，構建較為清晰的教育領域模型顯得尤為重要。模型需要清晰地勾勒出學科知識的脈絡、問題的核心以及能力的培養方向，并深入揭示知識與知識、問題與問題、能力與能力之間的內在聯系。同時，知識與問題、問題與能力之間的映射關系也需得到精準刻畫，這是推動精準教學順利進行的關鍵所在。教育知識圖譜構建及應用的技術框架如圖1所示。

圖1 教育知識圖譜構建及應用的技術框架

以概念圖、知識地圖等為代表的教育領域模型，在學科教學中發揮著舉足輕重的作用。它們能夠將原本零散的知識點串聯起來，形成邏輯清晰、結構完整的知識體系，從而有助于學生更系統地掌握學科知識、更有效地進行知識建構。

實例：利用TreeMind樹圖生成人教版初中“銳角三角函數”章節的思維導圖。

提問：請為我生成一份以樹狀圖形式呈現的人教版初中“銳角三角函數”章節的思維導圖，具體要求如下：

①該思維導圖需嚴格遵循《義務教育數學課程標準（2022年版）》的要求，突出銳角三角函數章節的核心內容，包括但不限于銳角三角函數的定義、特殊銳角三角函數值的記憶與運用、銳角三角函數在解決實際問題中的應用，以及俯角、仰角、方向角等概念的理解與應用。

②在構建思維導圖時，需充分展現銳角三角函數章節與其他初中數學章節之間的緊密聯系，特別是要突出與相似三角形、勾股定理等章節的關聯，展示這些知識點如何相互支持、相互補充，形成一個完整的知識體系。

通過這個思維導圖，我希望能夠更直觀地理解銳角三角函數章節的知識結構，把握其與初中數學其他章節的內在聯系，從而更好地掌握和運用相關知識。

在此基礎上，教師可以進一步發揮創造力，將思維導圖進行變形、變色、變內容，甚至添加新的元素，以便將其改造為更加貼近學生實際學習需求的思維導圖。這樣不僅能夠增強思維導圖的實用性和針對性，還能夠幫助教師完成教學設計，并激發學生的學習興趣和積極性，從而更好地促進學生的學習與發展。

2.對學生畫像構建的支持

學生畫像是用戶畫像在教育中的應用，其本質是對學生進行標簽化的過程。學生畫像能夠精準描述學生的知識水平、認知能力、學習風格等方面的個體特征。學生畫像構建一般包括學生畫像結構設計、學習數據采集與預處理、畫像計算生成、畫像輸出四個部分。學生畫像的構建離不開學習大數據的支持，當前學生畫像構建主要存在兩個問題：一是學習大數據采集不夠全面，尤其是學習行為數據難以系統、全面采集，產生了數據缺失和數據稀疏性，導致學生畫像的精準度比較低；二是學生畫像本質是學生特征標簽化的過程，這些標簽難以直接理解和計算，導致學生畫像的語義性和可計算性大幅度降低。

利用人工智能、物聯網、大數據等技術建設智能感知環境，能夠全場景、多流程、伴隨式地采集學生學習行為數據和學習結果數據，解決數據稀疏性的問題。利用深度學習算法能夠有力支撐學習大數據的計算與分析，提升學生畫像構建的精準度。利用知識圖譜、自然語言處理等技術，能夠對學生畫像的標簽進行語義關聯和泛化，能夠提高數據的可用性以及標簽的可理解性，進而提升學生畫像的語義關聯性和可計算性。人工智能技術為學生畫像的構建與應用提供了強力支撐（如圖2）。

圖2 學生畫像模型構建圖

學生畫像作為一種數據可視化的表征形式，其呈現需要借助數據可視化技術。學生畫像需要借助數據可視化技術將文本型數據和畫像標簽以柱狀圖、餅狀圖、雷達圖等可視化的形式進行展現。在數據可視化方面，已經有很多成熟的數據可視化工具，如Echarts、AntV、HighCharts等。

3.對學習路徑推薦的支持

（1）基于歷史數據，重構學習活動

通過收集學生過往的學習記錄、成績變化等信息，系統能夠全面分析學生的學習特點和習慣。基于這些歷史數據，教師可以重構學習活動，為學生量身定制個性化的學習路徑。這一流程涵蓋了學習目標的設定、學習資源的推薦、學習進度的安排等多個方面，旨在提高學生的學習效率和學習興趣。

（2）基于單次數據，調整推進策略

單次學習數據同樣具有重要的參考價值。通過分析學生在某一次課堂或作業中的表現，教師可以及時發現學生的薄弱環節，從而調整教學推進策略。

（3）基于累積數據，選擇教學內容

隨著學習數據的不斷累積，系統能夠形成對學生群體的整體認知。基于這些累積數據，教師可以對教學內容進行更加精準的選擇和規劃。

（4）基于作業錯因數據，實施個性化輔導

作業錯因數據是反映學生學習狀況的重要信息。通過分析學生的作業錯誤原因，教師可以了解學生對知識點的掌握情況，從而為學生提供個性化的輔導和學習路徑推薦。

（5）根據習慣數據分析，注重學生能力培養

學生的學習習慣也是影響學習效果的重要因素。通過分析學生的學習習慣數據，教師可以發現學生的學習偏好和學習方式，從而更加注重學生能力的培養。

（6）根據作業數據分析，精準設計后續教學流程

作業數據是反映學生學習效果的重要依據。通過分析學生的作業完成情況、得分情況等數據，教師可以對學生的學習狀況進行精準評估，從而設計更加符合學生實際需求的后續教學流程。

（7）分析數據結果，精準布置課后作業

最后，通過綜合分析學生的學習數據，教師可以精準地布置課后作業。這不僅包括作業的難度和題量，還包括作業的類型和形式。例如，對于某些需要重點復習的知識點，教師可以增加相關練習題的數量；對于某些需要拓展的知識點，教師可以設計更具創新性的題目。同時，教師還可以根據學生的個人特點和需求，為他們量身定制個性化的作業方案。這種精準布置的課后作業有助于鞏固學生的學習成果，提高他們的學習質量。

4.學生差異性分析

為了全面、客觀地評估精準教學的實施效果，學校對比了正常復習與精準教學復習兩種模式下學生在數學學習上的成果差異。鑒于學校課題組成員的教學對象及研究精力有限，選取了一個初三的數二S班作為實驗班級（共計20名學生），橫向對比了其他三個數二S班學生的情況，同時縱向分析了該實驗班級學生在實驗前后的表現變化。在數據分析過程中，采用了科學的統計方法，盡量充分考慮學生表現的復雜性和多因素性，力求準確衡量精準教學對學生學習結果的實際影響。

（1）縱向對比：精準教學班實驗前后的表現差異

從圖3中的數據對比可以明顯看出，在實施精準教學前（即初三分班后的第一次期中考試），實驗班級與其他平均班級的成績差距較為顯著，與倒數第二的平行班平均分相差達到4.17分。但在引入精準教學模式后，實驗班級與其他班級的差距逐漸縮小，直至最近一次（2023年3月）的初三學科練習中，實驗班級的成績已與其他平行班相當，并且在優秀率方面表現最優。

圖3 精準教學班實驗數據

（2）橫向對比：精準教學班與常規班的差別

考慮到初三年級僅物理學科與數學學科的分層設置相同（即數學班的學生與物理班的學生群體保持一致），可以從物理與數學成績的對比中，排除班級學習氛圍等外部因素的影響。基于最新一次（2023年3月）的月考成績分析，經過一學期的精準教學后，數學學科平均每人進步了13.26個名次，而相同分層情況的物理學科則平均每人退步了2.3個名次。這一鮮明對比充分說明了精準教學在一定程度上具有顯著的成效，能夠有效提升學生的學習成績和名次。

結語

當前，國內外關于人工智能與教學深度融合的研究仍處于探索階段。未來的研究需要進一步深化理論與實踐的結合，完善人工智能技術在教學中的應用策略，提高教學效率和學習效率。同時，還需要加強跨學科合作，共同推動人工智能與教學的深度融合，為培養具有創新能力和信息素養的新時代學生提供有力支持。

本文作者：

馬士委 魏婧婧 常晟

北京亦莊實驗中學

文章刊登于《中國信息技術教育》2025年第3期

原標題：分層走班制下智慧校園建設的實踐研究——以北京亦莊實驗中學為例

引用請注明參考文獻：

馬士委 魏婧婧 常晟.分層走班制下智慧校園建設的實踐研究——以北京亦莊實驗中學為例[J].中國信息技術教育，2025（03）：97-100.

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