柯清超，田雪松，鮑婷婷，林 健，馬秀芳，張思其

(1.華南師范大學(xué) 教育信息技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510631；2.嶺南師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與智能教育學(xué)院，廣東 湛江 524048)

2021年7月中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步減輕義務(wù)教育階段學(xué)生作業(yè)負(fù)擔(dān)和校外培訓(xùn)負(fù)擔(dān)的意見(jiàn)》(下稱“雙減”)，“雙減”政策的主要任務(wù)之一是“明確提出要全面壓減作業(yè)總量和時(shí)長(zhǎng)，減輕學(xué)生過(guò)重作業(yè)負(fù)擔(dān)，合理調(diào)控作業(yè)結(jié)構(gòu)，提高作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量，加強(qiáng)作業(yè)完成指導(dǎo)”。“雙減”的出臺(tái)與全面實(shí)施，掀起了中小學(xué)課堂教學(xué)、作業(yè)設(shè)計(jì)與管理等領(lǐng)域改革的新一輪浪潮，作業(yè)作為學(xué)生核心素養(yǎng)培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)和載體，如何實(shí)現(xiàn)“控量提質(zhì)”改革目標(biāo)，需要教育界從管理政策、教學(xué)模式與支撐技術(shù)等不同角度開(kāi)展探索。在此背景下，“智慧作業(yè)”成為當(dāng)前廣受關(guān)注的研究與實(shí)踐熱點(diǎn)，其表現(xiàn)方式是將各種信息技術(shù)，如光學(xué)掃描識(shí)別、點(diǎn)陣碼、結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜、云題庫(kù)、學(xué)習(xí)過(guò)程大數(shù)據(jù)、人工智能引擎等與學(xué)生的日常作業(yè)融合，通過(guò)對(duì)作業(yè)全過(guò)程的數(shù)據(jù)采集處理與教學(xué)智能服務(wù)供給，為學(xué)生完成作業(yè)提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)，為教師提升作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量與作業(yè)效果分析提供智能化工具支持，為課堂精準(zhǔn)教學(xué)提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)，為區(qū)域?qū)嵤┳鳂I(yè)治理提供決策平臺(tái)支撐，從而打造技術(shù)賦能“雙減”的現(xiàn)實(shí)圖景。

在“雙減”政策推動(dòng)下，集成多種智能技術(shù)的智慧作業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)迅猛發(fā)展，國(guó)內(nèi)部分區(qū)域開(kāi)展了規(guī)?；瘧?yīng)用，形成了一些典型案例與經(jīng)驗(yàn)，但智慧作業(yè)的理論研究與實(shí)踐探索總體上還處于起步階段，智慧作業(yè)的基本概念、基本工作機(jī)理、核心關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)踐路徑和有效模式等問(wèn)題還有待進(jìn)一步深入研究。

一、智慧作業(yè)的概念與發(fā)展

作業(yè)本身是一個(gè)相對(duì)完整的系統(tǒng)，包括作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)布置、作業(yè)批改、作業(yè)評(píng)價(jià)與反饋等環(huán)節(jié)[1]?？v觀教育發(fā)展史，可以發(fā)現(xiàn)作業(yè)這一概念呈現(xiàn)出豐富、復(fù)雜、多變的發(fā)展樣貌，大致表現(xiàn)為不同歷史階段的三種認(rèn)識(shí)觀：其一是作業(yè)即知識(shí)練習(xí)。最早夸美紐斯(Johann Amos Comenius)在《大教學(xué)論》中將練習(xí)引入教學(xué)過(guò)程，其主張通過(guò)反復(fù)練習(xí)達(dá)到鞏固知識(shí)的目的[2]。赫爾巴特(Johann Friedrich Herbart)進(jìn)一步將這種練習(xí)明確為書(shū)面作業(yè)[3]，凱洛夫(Kairov)則將作業(yè)分為課堂作業(yè)和家庭作業(yè)[4]。循此觀點(diǎn)，在實(shí)踐中作業(yè)往往被視為學(xué)生鞏固知識(shí)、技能、技巧等教學(xué)目標(biāo)的重要載體，亦是課堂教學(xué)的重要組成與有效延伸[5]；其二是作業(yè)即心智訓(xùn)練。庫(kù)珀(Harris Cooper)認(rèn)為作業(yè)是由學(xué)校教師布置，期望學(xué)生在非教學(xué)時(shí)間里完成的任務(wù)，并將作業(yè)目標(biāo)分為教學(xué)目標(biāo)和非教學(xué)目標(biāo)兩類[6]，但其并非強(qiáng)調(diào)作業(yè)教學(xué)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)(即課堂知識(shí)和技能的鞏固與掌握)，而更加關(guān)注非教學(xué)目標(biāo)的提升(即作業(yè)完成過(guò)程中心智技能的提升)，如學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣、自主管理能力等；其三是作業(yè)即自主探究。杜威(John Dewey)認(rèn)為作業(yè)是復(fù)演社會(huì)生活中進(jìn)行的某種工作或與之平行的活動(dòng)方式[7]，強(qiáng)調(diào)引導(dǎo)學(xué)生的主動(dòng)探究，通過(guò)“做中學(xué)”不斷拓展學(xué)生個(gè)體的直接經(jīng)驗(yàn)、智力與道德水平。從夸美紐斯到杜威，不論是知識(shí)練習(xí)、心智提升或自主探究，其深層邏輯統(tǒng)一表現(xiàn)為作業(yè)過(guò)程中的知識(shí)習(xí)得，知識(shí)的性質(zhì)及表現(xiàn)形式則有所不同，前者側(cè)重知識(shí)技能的掌握，后兩者注重個(gè)體能力品質(zhì)的成長(zhǎng)，三者互為補(bǔ)充、相輔相成。當(dāng)前作業(yè)實(shí)踐正是過(guò)度依賴第一種作業(yè)認(rèn)識(shí)觀，將教材知識(shí)習(xí)得與考試選拔相聯(lián)結(jié)，忽視指向心智提升與自我探究型的作業(yè)設(shè)計(jì)，導(dǎo)致學(xué)生作業(yè)負(fù)擔(dān)過(guò)重。

智慧作業(yè)是信息化背景下作業(yè)改革發(fā)展的典型表現(xiàn)形式，由智慧教育、智慧教學(xué)等概念發(fā)展延伸而來(lái)，是智慧教學(xué)的重要實(shí)踐內(nèi)容與方式。從實(shí)踐進(jìn)程來(lái)看，智慧作業(yè)的發(fā)展主要表現(xiàn)為三個(gè)階段：第一階段主要是基于互聯(lián)網(wǎng)教育公司開(kāi)發(fā)的智能化作業(yè)平臺(tái)或工具展開(kāi)，其核心是支持解決學(xué)生作業(yè)解題過(guò)程中遇到的困難；第二階段是學(xué)校在發(fā)展精準(zhǔn)化教學(xué)過(guò)程中提出的，期望通過(guò)對(duì)學(xué)生作業(yè)數(shù)據(jù)的智能化采集分析，精準(zhǔn)掌握多維學(xué)情，從而為作業(yè)講評(píng)、復(fù)習(xí)鞏固等環(huán)節(jié)提供更有針對(duì)性的指導(dǎo)，同時(shí)提高作業(yè)設(shè)計(jì)的質(zhì)量。我國(guó)部分地區(qū)已開(kāi)展了大規(guī)模的實(shí)踐探索，如江西省教育廳2019年開(kāi)始推動(dòng)的“智慧作業(yè)”改革；第三階段是國(guó)家實(shí)施“雙減”教育改革政策后，學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和學(xué)校逐步形成共識(shí)，系統(tǒng)化開(kāi)展智慧作業(yè)的理論研究、技術(shù)開(kāi)發(fā)與實(shí)踐探索。由此可見(jiàn)，智慧作業(yè)已進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期，理應(yīng)反思總結(jié)傳統(tǒng)作業(yè)實(shí)踐的現(xiàn)實(shí)短板，吸納整合知識(shí)練習(xí)、心智提升、自主探究三種作業(yè)觀的有益之處，進(jìn)而從根本上把握作業(yè)減負(fù)與作業(yè)提質(zhì)均衡發(fā)展。

本質(zhì)上，智慧作業(yè)是以師生為主體、依托智慧作業(yè)支撐平臺(tái)開(kāi)展的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，通過(guò)人工智能技術(shù)與作業(yè)環(huán)節(jié)的深度融合，實(shí)現(xiàn)作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)評(píng)價(jià)、作業(yè)指導(dǎo)與作業(yè)管理的智能化、個(gè)性化、流程化，推動(dòng)作業(yè)從“育知”向“育人”轉(zhuǎn)變。表1呈現(xiàn)了智慧作業(yè)的基本特征。

表1 智慧作業(yè)的基本特征

續(xù)表1

二、智慧作業(yè)相關(guān)研究

(一)相關(guān)理論方法研究

智慧作業(yè)是近年來(lái)才發(fā)展形成的概念，其基本原型可追溯至智能導(dǎo)師系統(tǒng)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等，故其基礎(chǔ)理論與方法可拓展為技術(shù)支持的教育測(cè)量、智能教學(xué)等多方面。

1.基于項(xiàng)目反應(yīng)理論的教育測(cè)量。項(xiàng)目反應(yīng)理論(Item Response Theory，IRT)在20世紀(jì)50年代由美國(guó)測(cè)量專家洛德首次提出，是通過(guò)測(cè)驗(yàn)量化估算被試潛在心理特征的數(shù)學(xué)模型，解決了經(jīng)典測(cè)驗(yàn)理論(Classical Test Theory，CTT)的諸多難題[8][9]。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外關(guān)于IRT相關(guān)研究，一方面涌現(xiàn)出多維度項(xiàng)目反應(yīng)理論、非參數(shù)項(xiàng)目反應(yīng)理論以及認(rèn)知診斷理論等新的測(cè)量理論，另一方面將IRT與測(cè)驗(yàn)評(píng)價(jià)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等實(shí)踐領(lǐng)域相結(jié)合，開(kāi)展測(cè)驗(yàn)功能差異評(píng)估、自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)、題庫(kù)高質(zhì)量建設(shè)等應(yīng)用研究。有研究者基于IRT開(kāi)展學(xué)生能力評(píng)價(jià)研究，結(jié)果表明其具有較好的評(píng)價(jià)效果并有效縮短評(píng)價(jià)時(shí)間[10]；也有研究者依托IRT編制中學(xué)數(shù)學(xué)建模素養(yǎng)測(cè)試卷，借助測(cè)驗(yàn)結(jié)果反映試題難度和區(qū)分度，保證評(píng)價(jià)過(guò)程的合理科學(xué)[11]。換言之，IRT的有效應(yīng)用有助于提升智慧作業(yè)的作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)評(píng)價(jià)、作業(yè)指導(dǎo)等環(huán)節(jié)的靶向性水平。

2.智能導(dǎo)師與適應(yīng)性教學(xué)。智能導(dǎo)師系統(tǒng)(Intelligent Tutoring System，ITS)是由20世紀(jì)60年代的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(Computer-Assisted Instruction，CAI)逐漸發(fā)展而來(lái)，是利用智能技術(shù)模仿教師教學(xué)，為不同學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)，幫助其獲得知識(shí)和技能的智能教學(xué)系統(tǒng)[12]。如Jennifer等研發(fā)的智能寫作系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者寫作過(guò)程的追蹤和寫作內(nèi)容的診斷，進(jìn)而自動(dòng)生成修改意見(jiàn)[13]。隨著智能教學(xué)從重視“教”向重視“學(xué)”轉(zhuǎn)變，ITS也逐漸演變?yōu)樽赃m應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)(Adaptive Learning System，ALS)，Brusilovsky于1996年對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)概念進(jìn)行初步界定，即對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程性數(shù)據(jù)進(jìn)行收集分析，依據(jù)其自身學(xué)習(xí)能力和認(rèn)知水平，定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)內(nèi)容，優(yōu)化學(xué)習(xí)效果[14]。本質(zhì)上，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)是自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在作業(yè)場(chǎng)域下的有機(jī)映射。

(二)智慧作業(yè)技術(shù)系統(tǒng)

通過(guò)分析國(guó)內(nèi)近10年來(lái)與智慧作業(yè)相關(guān)的產(chǎn)品，剖析其技術(shù)特征與教學(xué)功能，目前國(guó)內(nèi)的智慧作業(yè)技術(shù)系統(tǒng)分為以下幾類：

1.基于顯示終端的智慧作業(yè)系統(tǒng)。從2011年開(kāi)始，國(guó)內(nèi)大量互聯(lián)網(wǎng)教育公司開(kāi)始關(guān)注中小學(xué)在線作業(yè)工具的研發(fā)，提供了基于顯示終端的智慧作業(yè)解決方案，其功能特點(diǎn)是教師通過(guò)智慧作業(yè)系統(tǒng)發(fā)布配套練習(xí)、高效批改試卷、即時(shí)掌握學(xué)情，學(xué)生則基于電腦、手機(jī)、平板等顯示終端查看教師反饋意見(jiàn)、把握自身答題情況、獲得個(gè)性化指導(dǎo)，如學(xué)生可通過(guò)平板的截圖儲(chǔ)存功能查詢錯(cuò)題解析，智慧作業(yè)系統(tǒng)進(jìn)而將智能推送拓展練習(xí)和知識(shí)點(diǎn)講解微課，支持學(xué)生查漏補(bǔ)缺。

2.基于作業(yè)掃描的智慧作業(yè)系統(tǒng)。近幾年，一些企業(yè)借鑒閱卷系統(tǒng)技術(shù)，研發(fā)了基于作業(yè)掃描的智慧作業(yè)解決方案，通過(guò)高速掃描儀快速采集學(xué)生作業(yè)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別批改作業(yè)、自動(dòng)采集錯(cuò)題信息、自動(dòng)推送變式題目和自動(dòng)打印形成個(gè)人專屬錯(cuò)題本和個(gè)性化練習(xí)冊(cè)，利用數(shù)量少質(zhì)量高的變式作業(yè)幫助學(xué)生對(duì)未掌握的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行舉一反三，實(shí)現(xiàn)減負(fù)增效。同時(shí)，系統(tǒng)提供由多維度數(shù)據(jù)生成的學(xué)生個(gè)性化分析報(bào)告，有助于學(xué)校教學(xué)質(zhì)量的有效監(jiān)管和教育管理者的科學(xué)決策。

3.基于點(diǎn)陣紙筆/電磁板紙筆的智慧作業(yè)系統(tǒng)。近年來(lái)國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)了大量基于點(diǎn)陣紙筆的智慧作業(yè)解決方案，其特點(diǎn)是在保持學(xué)生傳統(tǒng)紙質(zhì)作業(yè)書(shū)寫習(xí)慣的基礎(chǔ)上，通過(guò)紙張點(diǎn)陣圖案和筆尖高速攝像頭采集學(xué)生作業(yè)書(shū)寫軌跡，實(shí)現(xiàn)客觀題的自動(dòng)批改和統(tǒng)計(jì)分析，并實(shí)時(shí)將學(xué)生主觀題的答題筆跡同步并記錄到教學(xué)平臺(tái)，教師可完整查閱學(xué)生的解題思路和過(guò)程，及時(shí)糾正與點(diǎn)評(píng)，有助于實(shí)現(xiàn)反饋即時(shí)化、評(píng)價(jià)科學(xué)化和輔導(dǎo)精準(zhǔn)化。

(三)智慧作業(yè)實(shí)踐應(yīng)用

本文選取2021年教育部公布的“雙減”典型案例與“基礎(chǔ)教育信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合示范案例”，采用內(nèi)容分析方法進(jìn)行深入剖析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)當(dāng)前智慧作業(yè)的典型實(shí)踐包括：

1.推送作業(yè)輔導(dǎo)微視頻，實(shí)現(xiàn)錯(cuò)題自動(dòng)歸集。江西省依托“贛教云”平臺(tái)建設(shè)了“智慧作業(yè)”系統(tǒng)，在保持學(xué)生傳統(tǒng)作業(yè)習(xí)慣的前提下，借助點(diǎn)陣筆、高速掃描儀等設(shè)備動(dòng)態(tài)采集學(xué)生作業(yè)數(shù)據(jù)，形成學(xué)生專屬錯(cuò)題集，結(jié)合精準(zhǔn)推送微課講解視頻，提升學(xué)生學(xué)習(xí)效果。同時(shí)根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生學(xué)情數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)選取符合各層次學(xué)生能力的作業(yè)題目，幫助教師布置分層、彈性和個(gè)性化的作業(yè)，提高校內(nèi)教學(xué)質(zhì)量，賦能“雙減”政策落地。

2.構(gòu)建區(qū)域“數(shù)據(jù)駕駛艙”，提升作業(yè)治理水平。青島嶗山區(qū)為實(shí)現(xiàn)作業(yè)改革，統(tǒng)籌建設(shè)課堂教學(xué)云平臺(tái)，借助AI智能校本作業(yè)本增強(qiáng)作業(yè)的層次性和個(gè)性化，結(jié)合配備的高速掃描設(shè)備，快速完成作業(yè)分析，協(xié)助教師提高課堂效率，幫助學(xué)生提高復(fù)習(xí)效率。同時(shí)通過(guò)作業(yè)監(jiān)管平臺(tái)的建設(shè)，采集教學(xué)和學(xué)習(xí)中的全過(guò)程數(shù)據(jù)，構(gòu)建區(qū)域“數(shù)據(jù)駕駛艙”，加強(qiáng)作業(yè)正確率、作業(yè)時(shí)段分布、作業(yè)用時(shí)等多維度的大數(shù)據(jù)分析，做好作業(yè)總量和完成時(shí)間的控制管理，減輕學(xué)生負(fù)擔(dān)。

3.作業(yè)全過(guò)程數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)。上海閔行區(qū)教育學(xué)院附屬友愛(ài)實(shí)驗(yàn)中學(xué)利用區(qū)域統(tǒng)一建立的智能作業(yè)平臺(tái)，采集作業(yè)成績(jī)、作業(yè)質(zhì)量、作業(yè)習(xí)慣等作業(yè)全過(guò)程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)學(xué)生作業(yè)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)和學(xué)習(xí)行為的精準(zhǔn)把握。同時(shí)融合“自主學(xué)習(xí)倉(cāng)”功能，為學(xué)生推薦“闖關(guān)”題目和在線指導(dǎo)難題，形成了課前自主推薦導(dǎo)學(xué)資源、課中依托學(xué)情診斷實(shí)施精準(zhǔn)教學(xué)、課下推送個(gè)性化錯(cuò)題資源的教學(xué)實(shí)施路徑，賦能教學(xué)改革。

綜上所述，人工智能技術(shù)支持的教育測(cè)量、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等領(lǐng)域形成了較為豐富的研究成果，為智慧作業(yè)發(fā)展提供了良好的理論基礎(chǔ)與方向指引。同時(shí)，智慧作業(yè)的必要性和可行性已達(dá)成共識(shí)，智慧作業(yè)技術(shù)解決方案日趨成熟，智慧作業(yè)應(yīng)用規(guī)模增長(zhǎng)迅速，但整體呈現(xiàn)實(shí)踐探索領(lǐng)先理論研究的現(xiàn)象，尚存在智慧作業(yè)的基本概念不清楚、技術(shù)方案不適宜、實(shí)踐路徑不系統(tǒng)等問(wèn)題。本文將在厘清智慧作業(yè)概念的基礎(chǔ)上，闡述其基本構(gòu)成、工作機(jī)理、實(shí)踐路徑等。

三、智慧作業(yè)的基本構(gòu)成

智慧作業(yè)是師生依托智慧作業(yè)支撐平臺(tái)開(kāi)展的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，其包含三個(gè)基本要素：參與者、支撐平臺(tái)和實(shí)踐活動(dòng)(如下頁(yè)圖1所示)。參與者包括教師、學(xué)生、教育管理者、家長(zhǎng)等多方主體。實(shí)踐活動(dòng)主要包括作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)練習(xí)、自主學(xué)習(xí)、作業(yè)評(píng)價(jià)、作業(yè)管理等。智能化支撐平臺(tái)則作為賦能的中介和紐帶，有效聯(lián)結(jié)參與者與實(shí)踐活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了學(xué)生特征智能分析、作業(yè)內(nèi)容智能設(shè)計(jì)、答題情況智能診斷、作業(yè)指導(dǎo)與管理智能組織，推動(dòng)智慧作業(yè)實(shí)踐的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。

圖1 智慧作業(yè)基本構(gòu)成

智慧作業(yè)的實(shí)踐基礎(chǔ)是智慧作業(yè)支撐平臺(tái)，其本質(zhì)是多種智能技術(shù)支撐下的作業(yè)智能導(dǎo)學(xué)環(huán)境，它既可以通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與智能分析為教師的教學(xué)設(shè)計(jì)提供精準(zhǔn)的教學(xué)診斷結(jié)果，也可以通過(guò)學(xué)科知識(shí)圖譜等認(rèn)知智能工具為學(xué)習(xí)者作業(yè)實(shí)踐活動(dòng)提供適切的認(rèn)知協(xié)同支架，還可以將作業(yè)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)踐與評(píng)價(jià)等過(guò)程性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成師生教與學(xué)的階段性資源或成果，為師生教學(xué)相長(zhǎng)提供基于智慧作業(yè)的成長(zhǎng)檔案。人機(jī)協(xié)同視角下，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)不僅涉及教師側(cè)的學(xué)情分析與作業(yè)設(shè)計(jì)，也涉及學(xué)生側(cè)的作業(yè)實(shí)踐與認(rèn)知診斷，同時(shí)服務(wù)于師生雙側(cè)的作業(yè)資源評(píng)價(jià)與應(yīng)用。

智慧作業(yè)支撐平臺(tái)是智能教學(xué)系統(tǒng)的具體形式。根據(jù)智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論方法，智能教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)包括學(xué)習(xí)者模型、領(lǐng)域模型、教育學(xué)模型、接口模型、自適應(yīng)引擎等基本構(gòu)成要素，結(jié)合當(dāng)前國(guó)內(nèi)智慧作業(yè)系統(tǒng)案例與教學(xué)實(shí)踐分析，本文認(rèn)為智慧作業(yè)支撐平臺(tái)應(yīng)包括以下基本要素(如圖2所示)。

圖2 智慧作業(yè)支撐平臺(tái)

(一)學(xué)習(xí)者模型

學(xué)習(xí)者模型是學(xué)習(xí)者關(guān)鍵信息的抽象表示，是實(shí)現(xiàn)智能化作業(yè)設(shè)計(jì)、評(píng)價(jià)、指導(dǎo)與管理的重要依據(jù)。學(xué)習(xí)者模型記錄的信息主要包括個(gè)人基本信息、作業(yè)行為特征、認(rèn)知結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、作業(yè)負(fù)荷水平等方面。個(gè)人基本信息包括姓名、性別、年級(jí)、學(xué)科、學(xué)習(xí)風(fēng)格等，作業(yè)行為特征包括作答時(shí)長(zhǎng)、作答次序、書(shū)寫速度、書(shū)寫軌跡、停頓時(shí)長(zhǎng)等，認(rèn)知結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)包括作答成績(jī)、正答率、完成度、錯(cuò)題知識(shí)點(diǎn)等，作業(yè)負(fù)荷水平則反映了當(dāng)前作業(yè)內(nèi)容與學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力的匹配程度。上述數(shù)據(jù)通過(guò)特定形式的特征融合形成學(xué)習(xí)者模型，由于學(xué)習(xí)者在作業(yè)過(guò)程中不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，智慧作業(yè)學(xué)習(xí)者模型始終處于周期性動(dòng)態(tài)調(diào)整的狀態(tài)之中，進(jìn)而不斷提升人工智能引擎的性能水平，促進(jìn)作業(yè)設(shè)計(jì)、評(píng)價(jià)、指導(dǎo)與管理的精準(zhǔn)高效。

(二)作業(yè)設(shè)計(jì)模型

作業(yè)設(shè)計(jì)模型是描述作業(yè)設(shè)計(jì)目標(biāo)與作業(yè)內(nèi)容的統(tǒng)一體，是實(shí)現(xiàn)智能化組題的基礎(chǔ)條件。作業(yè)設(shè)計(jì)模型主要包括教學(xué)目標(biāo)、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)數(shù)量、作業(yè)難度、作業(yè)類型等特征變量，強(qiáng)調(diào)通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式加強(qiáng)作業(yè)內(nèi)容的過(guò)程性設(shè)計(jì)、分解型設(shè)計(jì)和情境類設(shè)計(jì)，生成符合教學(xué)目標(biāo)與學(xué)生認(rèn)知特點(diǎn)的作業(yè)資源包，其工作原理是：智慧作業(yè)系統(tǒng)依托人工智能引擎，通過(guò)智能分析由學(xué)科教師設(shè)定作業(yè)設(shè)計(jì)模型的教學(xué)目標(biāo)、作業(yè)數(shù)量、作業(yè)難度、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)類型等外部指標(biāo)參數(shù)，及學(xué)習(xí)者模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平、作業(yè)負(fù)荷等內(nèi)在指標(biāo)狀態(tài)，自動(dòng)生成符合特定教學(xué)目標(biāo)、適應(yīng)不同學(xué)生類型、包含多元微課資源的作業(yè)資源包。同時(shí)，學(xué)科教師可依據(jù)對(duì)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)與學(xué)情數(shù)據(jù)的基本研判，評(píng)估自適應(yīng)作業(yè)資源包的質(zhì)量，并參考人工智能引擎推薦的備選作業(yè)資源，動(dòng)態(tài)調(diào)整作業(yè)題目、類型、難度等，提升作業(yè)設(shè)計(jì)水平。

(三)作業(yè)評(píng)價(jià)模型

作業(yè)評(píng)價(jià)模型是智能批改學(xué)生作答數(shù)據(jù)與評(píng)估作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷的計(jì)算模塊，是智慧作業(yè)支撐平臺(tái)良性運(yùn)轉(zhuǎn)的重要組成部分。作業(yè)評(píng)價(jià)模型強(qiáng)調(diào)借助圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)構(gòu)建作業(yè)智能批改、作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷計(jì)算、作業(yè)分層調(diào)節(jié)等算法模型，進(jìn)而依托人工智能引擎的強(qiáng)大計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)智能化作業(yè)內(nèi)容批改與作業(yè)適配性診斷，有效減輕教師作業(yè)批改的工作負(fù)荷，提升作業(yè)分層設(shè)計(jì)的科學(xué)性。其一，作業(yè)智能批改算法可完成選擇題、判斷題、填空題等客觀題目的自動(dòng)批改，主觀題則由教師直接在智慧作業(yè)系統(tǒng)中批改或通過(guò)點(diǎn)陣紙筆、掃描儀等設(shè)備收集教師的批改數(shù)據(jù)，進(jìn)而智能識(shí)別與分析批改結(jié)果。其二，作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷計(jì)算模型的目的是分析當(dāng)前作業(yè)設(shè)計(jì)內(nèi)容與學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平的匹配程度，本質(zhì)上亦是檢驗(yàn)學(xué)習(xí)者模型與作業(yè)設(shè)計(jì)模型的一致性。其三，作業(yè)分層調(diào)節(jié)模型則在作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷計(jì)算的基礎(chǔ)上，形成優(yōu)化作業(yè)設(shè)計(jì)、指導(dǎo)與管理的數(shù)據(jù)依據(jù)與建議。

(四)作業(yè)指導(dǎo)與管理模型

作業(yè)指導(dǎo)與管理模型是打造智慧作業(yè)精準(zhǔn)教學(xué)完整閉環(huán)的“最后一公里”。作業(yè)指導(dǎo)與管理模型基于作業(yè)評(píng)價(jià)模型的智能診斷結(jié)果，智能化生成與推送個(gè)性精準(zhǔn)的作業(yè)指導(dǎo)資源和分析報(bào)告，實(shí)現(xiàn)錯(cuò)題自動(dòng)歸集、個(gè)性資源推薦、作業(yè)分析報(bào)告三大模塊功能，提升學(xué)生作業(yè)的靶向性。其一，錯(cuò)題自動(dòng)歸集面向?qū)W生個(gè)人智能推送個(gè)性化錯(cuò)題集，幫助學(xué)生進(jìn)行精準(zhǔn)的補(bǔ)償性練習(xí)；面向教師智能推送以班級(jí)為單位的錯(cuò)題集及錯(cuò)題分析報(bào)告，輔助教師了解班級(jí)學(xué)生的作業(yè)難點(diǎn)內(nèi)容，及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略與內(nèi)容。其二，個(gè)性資源推薦依托人工智能引擎和學(xué)科知識(shí)圖譜為學(xué)生個(gè)體提供符合其認(rèn)知特點(diǎn)的普適性微課資源，或由學(xué)科教師為學(xué)生制定個(gè)性化講解資源。其三，作業(yè)分析報(bào)告有效整合學(xué)習(xí)者模型、作業(yè)設(shè)計(jì)模型、作業(yè)評(píng)價(jià)模型的關(guān)鍵輸出結(jié)果，形成針對(duì)學(xué)生個(gè)體、班級(jí)、年級(jí)、學(xué)科、區(qū)域等不同層次的階段性作業(yè)分析報(bào)告，為管理者科學(xué)決策、教師精準(zhǔn)教學(xué)、學(xué)生及家長(zhǎng)深入了解作業(yè)情況提供數(shù)據(jù)支撐。

(五)人工智能引擎

人工智能引擎是智慧作業(yè)支撐平臺(tái)的核心驅(qū)動(dòng)力。人工智能引擎融合多種規(guī)則與算法，是實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者模型、作業(yè)設(shè)計(jì)模型、作業(yè)評(píng)價(jià)模型、作業(yè)指導(dǎo)與管理模型之間有效交互的神經(jīng)中樞。同時(shí)，人工智能引擎背后擁有兩大支撐體系：作業(yè)大數(shù)據(jù)和學(xué)科知識(shí)圖譜。作業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生作業(yè)數(shù)據(jù)的全過(guò)程跟蹤采集、記錄、處理與分析，為學(xué)習(xí)者特征分析、作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)評(píng)價(jià)、作業(yè)指導(dǎo)與管理等模塊提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成與計(jì)算服務(wù)。學(xué)科知識(shí)圖譜技術(shù)搭建起“教學(xué)目標(biāo)—知識(shí)點(diǎn)—作業(yè)題目—微課資源”的多模態(tài)知識(shí)庫(kù)，為精準(zhǔn)個(gè)性的作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)指導(dǎo)與管理提供底層支撐。兩者在人工智能引擎適配器和生成器的協(xié)同作用下，實(shí)現(xiàn)智能分析、智能組題、智能診斷、智能推送等關(guān)鍵功能。需強(qiáng)調(diào)的是，人工智能引擎的運(yùn)行是一個(gè)不斷學(xué)習(xí)和螺旋改進(jìn)的過(guò)程，并反饋于學(xué)習(xí)者模型、作業(yè)設(shè)計(jì)模型、作業(yè)評(píng)價(jià)模型、作業(yè)指導(dǎo)與管理模型的優(yōu)化，最終在上述四類模型的約束條件下輸出對(duì)應(yīng)模塊的最優(yōu)解。

四、智慧作業(yè)的機(jī)理與關(guān)鍵技術(shù)

智慧作業(yè)承載著中小學(xué)作業(yè)場(chǎng)景下減負(fù)提質(zhì)增效的愿景，涉及學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷的調(diào)節(jié)、基于作業(yè)的學(xué)習(xí)效果增強(qiáng)、教師作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量的提升等具體要求。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與技術(shù)賦能范式下，智慧作業(yè)基于作業(yè)完成過(guò)程的多源數(shù)據(jù)采集與處理分析，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷智能計(jì)算與分層調(diào)控，并在人機(jī)協(xié)同作業(yè)批改模式下實(shí)現(xiàn)作業(yè)目標(biāo)、認(rèn)知程度、能力水平與學(xué)習(xí)品質(zhì)的跨模態(tài)診斷分析。最后依托學(xué)科課程標(biāo)準(zhǔn)的要求，以學(xué)科知識(shí)圖譜耦合教師在教學(xué)設(shè)計(jì)中的重難點(diǎn)與學(xué)習(xí)者在作業(yè)過(guò)程中的薄弱項(xiàng)，精準(zhǔn)映射其個(gè)性化認(rèn)知畫像，為教師設(shè)計(jì)適切課標(biāo)又貼合學(xué)情的高質(zhì)量作業(yè)體系提供支持，并整合個(gè)性化資源實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)學(xué)。

(一)作業(yè)過(guò)程多源數(shù)據(jù)采集與處理

作業(yè)過(guò)程的數(shù)據(jù)采集與處理對(duì)象既包括作業(yè)內(nèi)容與作業(yè)環(huán)境的信息技術(shù)場(chǎng)域靜態(tài)數(shù)據(jù)，又包括學(xué)習(xí)者完成作業(yè)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與教師設(shè)計(jì)作業(yè)的歷史數(shù)據(jù)等，其中以反映作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量與學(xué)習(xí)品質(zhì)的學(xué)習(xí)者動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)最為關(guān)鍵。

點(diǎn)陣紙筆、電磁板紙筆等技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者作業(yè)書(shū)寫行為過(guò)程的無(wú)感化采集，成為學(xué)習(xí)者書(shū)寫作業(yè)外顯行為數(shù)據(jù)采集與處理的關(guān)鍵技術(shù)。已有實(shí)證研究表明，學(xué)習(xí)者筆跡分析中的書(shū)寫速度、停頓時(shí)間、連貫性、握筆壓力等多源數(shù)據(jù)指標(biāo)有助于通過(guò)外顯行為的細(xì)微變化深度刻畫學(xué)習(xí)者高級(jí)神經(jīng)活動(dòng)，并反映出學(xué)習(xí)者智力或認(rèn)知負(fù)荷水平狀態(tài)[15]。點(diǎn)陣紙筆內(nèi)嵌光學(xué)識(shí)別掃描裝置可海量存儲(chǔ)學(xué)習(xí)者長(zhǎng)時(shí)間的作業(yè)書(shū)寫筆跡，形成重要的學(xué)情分析大數(shù)據(jù)，若以腦電測(cè)量設(shè)備與之協(xié)同工作，則可實(shí)現(xiàn)在作業(yè)書(shū)寫過(guò)程中外顯書(shū)寫行為與內(nèi)隱神經(jīng)活動(dòng)之間的時(shí)序性、因果性關(guān)聯(lián)，以揭示不同作業(yè)活動(dòng)場(chǎng)域下不同學(xué)習(xí)活動(dòng)發(fā)生機(jī)理。以學(xué)習(xí)者書(shū)寫作業(yè)時(shí)間指標(biāo)為例，根據(jù)具身認(rèn)知理論，學(xué)習(xí)者書(shū)寫作業(yè)所產(chǎn)生的提筆時(shí)長(zhǎng)與停筆時(shí)長(zhǎng)指標(biāo)反映學(xué)習(xí)者在作業(yè)完成過(guò)程中“知情意行”的具身參與度、投入度；表征對(duì)作業(yè)書(shū)寫內(nèi)容規(guī)劃及執(zhí)行的意志動(dòng)力機(jī)制；耦合關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)者認(rèn)知加工、記憶搜索、思維推演等高階認(rèn)知活動(dòng)。而不同的認(rèn)知活動(dòng)涉及學(xué)習(xí)者分管邏輯或言語(yǔ)的不同腦區(qū)工作狀態(tài)，如腹側(cè)前運(yùn)動(dòng)皮層、后側(cè)顳葉、顳下回等[16]，使得學(xué)習(xí)者在進(jìn)行不同認(rèn)知思維過(guò)程中往往傾向性產(chǎn)生特定的情感或情緒波動(dòng)。通過(guò)結(jié)合學(xué)習(xí)者作業(yè)外顯行為與認(rèn)知內(nèi)隱特征等多源數(shù)據(jù)的采集，為教師作業(yè)設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)情診斷分析與循證支持。

(二)作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷智能計(jì)算與分層調(diào)控

學(xué)習(xí)者作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷智能計(jì)算由點(diǎn)陣紙筆與學(xué)習(xí)平臺(tái)等多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，作業(yè)場(chǎng)景下認(rèn)知負(fù)荷表征學(xué)習(xí)者作業(yè)認(rèn)知負(fù)擔(dān)特征，最終通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法融合為認(rèn)知負(fù)荷張量，以學(xué)習(xí)者認(rèn)知目標(biāo)、認(rèn)知風(fēng)格、認(rèn)知偏好等具體特征譜聚類的方法實(shí)現(xiàn)作業(yè)認(rèn)知特征智能分層與調(diào)控。其計(jì)算框架主要分為基于認(rèn)知負(fù)荷多源數(shù)據(jù)的測(cè)量、表征、特征感知與融合、智能分層與決策等四個(gè)過(guò)程，如圖3所示。

圖3 基于多源數(shù)據(jù)融合的學(xué)習(xí)者作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷計(jì)算與分層調(diào)控技術(shù)框架

考慮多源數(shù)據(jù)融合下學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷表征與計(jì)算建模的動(dòng)態(tài)性、異構(gòu)性與復(fù)雜性等問(wèn)題，對(duì)學(xué)習(xí)者時(shí)間序列上的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄，按照學(xué)習(xí)者外顯作業(yè)行為、內(nèi)隱生理狀態(tài)、客觀學(xué)業(yè)表現(xiàn)等維度進(jìn)行數(shù)據(jù)整合分析，需構(gòu)建多源感知數(shù)據(jù)表示方法。例如，點(diǎn)陣紙筆設(shè)備采集的外顯作業(yè)數(shù)據(jù)、可穿戴腦電設(shè)備采集的內(nèi)隱生理數(shù)據(jù)、智能學(xué)習(xí)終端采集的作業(yè)客觀表現(xiàn)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷智能表征與計(jì)算的多源性數(shù)據(jù)集。為降低多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的維度，提高模型收斂速度，可采用PCA(Principal Component Analysis)算法[17]，對(duì)外顯作業(yè)行為、內(nèi)隱生理狀態(tài)、客觀學(xué)業(yè)表現(xiàn)等關(guān)鍵表征要素的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮降維，得到低維特征數(shù)據(jù)用于后續(xù)的融合及聚類。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合需考慮特征維度的一致性、學(xué)習(xí)者的時(shí)間序列學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)等問(wèn)題，因此可將時(shí)序因素引入認(rèn)知負(fù)荷表征的張量空間中，構(gòu)建基于Tucker分解的異構(gòu)時(shí)序數(shù)據(jù)融合模型[18]。最后采用譜聚類算法處理學(xué)習(xí)者多維認(rèn)知特征，利用群體作業(yè)分層實(shí)驗(yàn)在特征空間上進(jìn)行數(shù)據(jù)決策和驗(yàn)證。

學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征反映當(dāng)前時(shí)刻其可承受的主觀認(rèn)知負(fù)荷水平，與不同客觀認(rèn)知負(fù)荷的作業(yè)集之間形成匹配性語(yǔ)義關(guān)系，即客觀認(rèn)知負(fù)荷的作業(yè)集與主觀認(rèn)知特征的學(xué)習(xí)者之間形成促進(jìn)特定知識(shí)技能理想化發(fā)展的聚類關(guān)系，基于多維認(rèn)知負(fù)荷特征譜聚類算法實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者群體作業(yè)智能分層。與傳統(tǒng)的聚類算法相比，譜聚類算法能夠在任意形狀的樣本空間中聚類并收斂到全局最優(yōu)解，對(duì)于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)不一致、分布不均勻等情況具有良好的適用性[19]。

(三)作業(yè)人機(jī)協(xié)同批改與效果分析評(píng)價(jià)

人機(jī)協(xié)同已成為導(dǎo)學(xué)、診斷、干預(yù)、反饋、評(píng)估、反思等各教學(xué)環(huán)節(jié)精準(zhǔn)化的主要特征[20]，圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等智能技術(shù)正賦能智慧作業(yè)批改、診斷與分析走向個(gè)性化與精準(zhǔn)化。當(dāng)前結(jié)合圖像與語(yǔ)義特征識(shí)別技術(shù)已可實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)等學(xué)科中具有封閉解答路徑的作業(yè)智能批改[21]，結(jié)合文本與語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已可實(shí)現(xiàn)語(yǔ)文、英語(yǔ)等學(xué)科中以音頻或文本為處理對(duì)象的聽(tīng)說(shuō)讀寫全過(guò)程的語(yǔ)言類作業(yè)與考試自動(dòng)評(píng)測(cè)[22]，而具有開(kāi)放解答路徑的作業(yè)主觀題目則需教師參與評(píng)判，構(gòu)成了機(jī)器智能批改診斷客觀作業(yè)題，教師智能批改診斷主觀作業(yè)題的協(xié)同批改診斷模式。

而作業(yè)人機(jī)協(xié)同批改只評(píng)判學(xué)習(xí)者回答作業(yè)問(wèn)題的正確性，尚無(wú)法反映學(xué)習(xí)者在完成作業(yè)過(guò)程中的思維軌跡及其在作業(yè)場(chǎng)景下的自主學(xué)習(xí)品質(zhì)。通過(guò)點(diǎn)陣紙筆無(wú)感化采集學(xué)習(xí)者筆跡數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為可回放的視頻文件，則可在師生診斷教學(xué)問(wèn)題時(shí)對(duì)作業(yè)完成場(chǎng)景的學(xué)習(xí)者思維軌跡進(jìn)行動(dòng)態(tài)溯源跟蹤與分析。通過(guò)作業(yè)回答的文本數(shù)據(jù)、筆跡數(shù)據(jù)、時(shí)間停頓數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)品質(zhì)，一方面可為學(xué)習(xí)者建立可智能診斷錯(cuò)因的個(gè)性化錯(cuò)題本與學(xué)情分析報(bào)告，實(shí)現(xiàn)作業(yè)思維過(guò)程可循證、作業(yè)完成品質(zhì)可量化、作業(yè)學(xué)習(xí)成果可管理的閉環(huán)式、智能化作業(yè)質(zhì)量分析體系；另一方面可為教師在作業(yè)目標(biāo)設(shè)定、作業(yè)難度調(diào)節(jié)、作業(yè)形式設(shè)計(jì)、作業(yè)內(nèi)容管理等作業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程提供精準(zhǔn)化的決策分析路徑，提升教師高質(zhì)量作業(yè)設(shè)計(jì)能力。

(四)基于圖譜的作業(yè)資源智能導(dǎo)學(xué)推薦

知識(shí)圖譜等認(rèn)知智能支架被認(rèn)為是提升學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征與數(shù)字資源語(yǔ)義組織協(xié)同性的關(guān)鍵技術(shù)[23]，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)在學(xué)科教學(xué)視域下表征為學(xué)科作業(yè)題目的數(shù)字化及其組織管理方式的智能化，為基于圖譜的作業(yè)資源智能導(dǎo)學(xué)與推薦提供了新技術(shù)視角。

智慧作業(yè)支撐平臺(tái)包括數(shù)字化學(xué)習(xí)資源與智能化分析工具，除了具有前沿的行為數(shù)據(jù)與內(nèi)隱數(shù)據(jù)分析識(shí)別能力，其數(shù)字化作業(yè)資源庫(kù)同樣應(yīng)具備與學(xué)習(xí)者當(dāng)前認(rèn)知發(fā)展水平協(xié)同演化的能力。在分層智慧作業(yè)場(chǎng)域下，認(rèn)知圖譜技術(shù)便是賦能人機(jī)認(rèn)知協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。按照布魯姆認(rèn)知目標(biāo)層次，智慧作業(yè)中的題目均被標(biāo)記為具有特定認(rèn)知標(biāo)簽的知識(shí)認(rèn)知多元組。在知識(shí)認(rèn)知元組中，除了知識(shí)點(diǎn)之間形成語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，其認(rèn)知學(xué)習(xí)路徑也隨著學(xué)習(xí)進(jìn)程的推進(jìn)形成語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，從而構(gòu)建智慧作業(yè)中的學(xué)科知識(shí)與認(rèn)知目標(biāo)的多元語(yǔ)義鏈路網(wǎng)圖結(jié)構(gòu)，這就構(gòu)成了動(dòng)態(tài)化的智慧作業(yè)認(rèn)知圖譜。一方面，對(duì)處于低階認(rèn)知目標(biāo)的學(xué)習(xí)者，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)根據(jù)其當(dāng)前的認(rèn)知水平層次動(dòng)態(tài)配置適切的作業(yè)資源，訓(xùn)練提升學(xué)習(xí)者的認(rèn)知層次；另一方面，根據(jù)項(xiàng)目反應(yīng)學(xué)習(xí)理論，當(dāng)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知發(fā)展水平對(duì)當(dāng)前作業(yè)訓(xùn)練難度已駕輕就熟，可認(rèn)為當(dāng)前作業(yè)資源對(duì)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知挑戰(zhàn)度在不斷減小，甚至形成作業(yè)資源推薦的“信息繭房”，則需要根據(jù)作業(yè)認(rèn)知圖譜的多元認(rèn)知發(fā)展鏈路為學(xué)習(xí)者提供更高階的認(rèn)知訓(xùn)練目標(biāo)，或開(kāi)始新知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過(guò)認(rèn)知圖譜技術(shù)的賦能，學(xué)習(xí)者在完成作業(yè)過(guò)程中，既不會(huì)長(zhǎng)時(shí)間頻繁完成對(duì)低挑戰(zhàn)度的作業(yè)訓(xùn)練，同時(shí)也不會(huì)因?yàn)樽鳂I(yè)完成難度遠(yuǎn)超認(rèn)知負(fù)荷水平而產(chǎn)生畏難情緒，在人機(jī)認(rèn)知協(xié)同的技術(shù)環(huán)境下逐步習(xí)得更高階的學(xué)科知識(shí)與技能。

五、“雙減”背景下智慧作業(yè)的實(shí)踐方向

智慧作業(yè)是利用智能化手段落實(shí)“雙減”減負(fù)提質(zhì)增效目標(biāo)的有力舉措，應(yīng)聚焦面向教師的作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量提升、面向?qū)W生的作業(yè)個(gè)性化指導(dǎo)、面向課堂精準(zhǔn)教學(xué)的數(shù)據(jù)支持、面向區(qū)域的作業(yè)治理四大方向精準(zhǔn)發(fā)力，加速規(guī)模化教育與個(gè)性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合[24]，持續(xù)深入推進(jìn)“雙減”政策落地。

(一)面向教師的作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量提升

智慧作業(yè)支撐平臺(tái)能夠?yàn)榻處熖峁┖Ａ康膬?yōu)質(zhì)資源與學(xué)生學(xué)情數(shù)據(jù)，為教師實(shí)現(xiàn)層次化、精準(zhǔn)化、差異化作業(yè)的高質(zhì)量設(shè)計(jì)提供了智能工具。智慧作業(yè)支撐平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基于學(xué)情特征識(shí)別的智能命題與批閱，通過(guò)實(shí)時(shí)收集學(xué)習(xí)者的作業(yè)數(shù)據(jù)，為教師在學(xué)科知識(shí)圖譜支持下根據(jù)課程教學(xué)目標(biāo)與學(xué)習(xí)者的認(rèn)知狀態(tài)動(dòng)態(tài)編制適切的作業(yè)題目或?qū)W習(xí)任務(wù)，更有針對(duì)性地向?qū)W生提供基礎(chǔ)題、提升題、拓展題、基于真實(shí)情境和生活實(shí)踐的問(wèn)題解決類作業(yè)等。同時(shí)，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)還能夠?qū)⒆鳂I(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)、資源、工具智能歸檔，通過(guò)智能語(yǔ)義分析實(shí)現(xiàn)基于智慧作業(yè)設(shè)計(jì)與導(dǎo)學(xué)的教學(xué)反思日志智能生成。

教育部2021年發(fā)布的第一批學(xué)校落實(shí)“雙減”典型案例顯示，山東省濰坊市探索整合各校優(yōu)秀作業(yè)設(shè)計(jì)資源，建立作業(yè)資源庫(kù)，利用教育云平臺(tái)設(shè)置作業(yè)資源共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全市優(yōu)質(zhì)作業(yè)資源共享；青島市嶗山區(qū)依托信息技術(shù)優(yōu)化作業(yè)管理，通過(guò)人工智能校本作業(yè)本，實(shí)現(xiàn)分層、個(gè)性化布置作業(yè)，做到精準(zhǔn)到校、精準(zhǔn)到班、精準(zhǔn)到人。

(二)面向?qū)W生的個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)

智慧作業(yè)支撐平臺(tái)依托作業(yè)大數(shù)據(jù)與學(xué)科知識(shí)圖譜，能夠滿足學(xué)生對(duì)多元個(gè)性化學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)路徑的現(xiàn)實(shí)需要。智慧作業(yè)支撐平臺(tái)通過(guò)采集分析學(xué)生作業(yè)的全過(guò)程、全要素、多尺度數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成面向?qū)W生個(gè)體的多維立體作業(yè)畫像，精準(zhǔn)診斷學(xué)生的作業(yè)內(nèi)容與認(rèn)知負(fù)荷的匹配程度，為向?qū)W生持續(xù)提供個(gè)性化作業(yè)與導(dǎo)學(xué)資源提供數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)錯(cuò)題自動(dòng)歸集，有助于為學(xué)生提供精準(zhǔn)的補(bǔ)償性訓(xùn)練，有效避免機(jī)械、重復(fù)性作業(yè)負(fù)擔(dān)?；趯W(xué)生作業(yè)畫像與錯(cuò)題集數(shù)據(jù)，智慧作業(yè)支撐平臺(tái)進(jìn)一步為學(xué)生提供針對(duì)性知識(shí)點(diǎn)講解資源，支持學(xué)生通過(guò)自主學(xué)習(xí)查漏補(bǔ)缺與自我提升。

教育部2021年發(fā)布的第一批學(xué)校落實(shí)“雙減”典型案例顯示，江西省智慧作業(yè)系統(tǒng)支持即時(shí)生成面向?qū)W生個(gè)體的專屬錯(cuò)題集，并為學(xué)生精準(zhǔn)推送錯(cuò)題講解資源和拓展題目，滿足學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。河北省邢臺(tái)市育紅小學(xué)通過(guò)匯聚整合、自主創(chuàng)編等方式打造個(gè)性化、多元化的“作業(yè)超市”，為不同學(xué)習(xí)需求的學(xué)生提供基礎(chǔ)型、易錯(cuò)型、拓展型等作業(yè)任務(wù)。

(三)面向課堂精準(zhǔn)化教學(xué)的學(xué)情數(shù)據(jù)支持

智慧作業(yè)支撐平臺(tái)能夠自動(dòng)生成多維度、可解釋、階段性的作業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，精準(zhǔn)刻畫面向?qū)W生個(gè)體、班級(jí)、年級(jí)、學(xué)科等不同層次的典型作業(yè)特征，為教師打造高質(zhì)量“課前—課中—課后”教學(xué)閉環(huán)提供數(shù)據(jù)決策支持。教師課前依托數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為學(xué)生推送針對(duì)性導(dǎo)學(xué)資源，及時(shí)調(diào)整教學(xué)進(jìn)程、教學(xué)重點(diǎn)與教學(xué)策略；課中以任務(wù)驅(qū)動(dòng)為核心設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)活動(dòng)，利用智慧作業(yè)支撐平臺(tái)實(shí)時(shí)診斷教學(xué)目標(biāo)達(dá)成度、學(xué)生參與度、高頻錯(cuò)題等內(nèi)容，對(duì)學(xué)生存在的共性問(wèn)題進(jìn)行集體講評(píng)；課后對(duì)學(xué)生個(gè)性問(wèn)題進(jìn)行個(gè)別輔導(dǎo)，并為學(xué)生推送符合其認(rèn)知特點(diǎn)的個(gè)性化作業(yè)，強(qiáng)化學(xué)生的知識(shí)鞏固、能力形成與習(xí)慣培養(yǎng)。此外，加強(qiáng)對(duì)課后作業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的總結(jié)與反思，是實(shí)現(xiàn)以學(xué)定教、因材施教的重要一環(huán)。

教育部2022年發(fā)布的第四批學(xué)校落實(shí)“雙減”典型案例顯示，貴州省遵義市試點(diǎn)推行覆蓋“學(xué)生預(yù)習(xí)—教師備課—課堂教學(xué)—作業(yè)批改—課后輔導(dǎo)—監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)”六個(gè)環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)化教學(xué)模式，強(qiáng)調(diào)通過(guò)學(xué)習(xí)平臺(tái)課前為學(xué)生推送預(yù)習(xí)資源，教師根據(jù)學(xué)生預(yù)習(xí)情況調(diào)整備課內(nèi)容，課中運(yùn)用信息技術(shù)手段優(yōu)化教學(xué)環(huán)境、內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、過(guò)程和方法，課后則為學(xué)生推送分層作業(yè)，并根據(jù)作業(yè)分析報(bào)告進(jìn)一步優(yōu)化教學(xué)方式。

(四)面向區(qū)域的作業(yè)治理

張抗抗等認(rèn)為“雙減”落地需要從作業(yè)管理走向多方協(xié)同的作業(yè)治理，作業(yè)治理是指圍繞作業(yè)的編制、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、實(shí)施、評(píng)價(jià)等，政府、教師、家長(zhǎng)、學(xué)生及其他利益相關(guān)者依據(jù)一定教育法規(guī)，通過(guò)特定路徑設(shè)計(jì)和實(shí)踐策略進(jìn)行協(xié)商、審議與合作，對(duì)作業(yè)系統(tǒng)的諸要素共同行動(dòng)、決策、管理，促進(jìn)作業(yè)效能提升的動(dòng)態(tài)過(guò)程[25]。構(gòu)建區(qū)域?qū)W生作業(yè)大數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)作業(yè)有效治理的重要基礎(chǔ)。通過(guò)區(qū)域作業(yè)大數(shù)據(jù)，作業(yè)治理參與主體超越主觀經(jīng)驗(yàn)，能夠全樣本地評(píng)價(jià)學(xué)生作業(yè)負(fù)擔(dān)與設(shè)計(jì)質(zhì)量情況。通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，用數(shù)據(jù)思考作業(yè)治理問(wèn)題，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行全程動(dòng)態(tài)監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)支撐作業(yè)治理的決策、執(zhí)行、監(jiān)管和評(píng)估全過(guò)程，形成“用數(shù)而思、因數(shù)而定、隨數(shù)而行”的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)治理模式。

國(guó)內(nèi)部分區(qū)域已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行作業(yè)治理的探索，教育部公布的第三批學(xué)校落實(shí)“雙減”典型案例顯示，南京市玄武區(qū)通過(guò)研發(fā)作業(yè)智慧管理平臺(tái)，強(qiáng)化作業(yè)負(fù)擔(dān)全程監(jiān)控，形成“作業(yè)公示—超時(shí)預(yù)警—用時(shí)反饋—優(yōu)化設(shè)計(jì)—提質(zhì)增效”多環(huán)節(jié)數(shù)字化智能化管理閉環(huán)。學(xué)科教師統(tǒng)一通過(guò)平臺(tái)發(fā)布“作業(yè)公示”及“預(yù)計(jì)作業(yè)時(shí)長(zhǎng)”，家長(zhǎng)借助平臺(tái)每天反饋孩子作業(yè)完成時(shí)間，如有學(xué)生作業(yè)超時(shí)超量，系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警并及時(shí)反饋教師；教師可通過(guò)平臺(tái)查看本班學(xué)生作業(yè)實(shí)際完成時(shí)長(zhǎng)、時(shí)段分布等數(shù)據(jù)，區(qū)、校管理者可實(shí)時(shí)查看全區(qū)、各校多維度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全面、全程、全域管理。

六、結(jié)語(yǔ)

以智能技術(shù)提高作業(yè)設(shè)計(jì)質(zhì)量，優(yōu)化作業(yè)導(dǎo)學(xué)服務(wù)效果，從而實(shí)現(xiàn)我國(guó)基礎(chǔ)教育的高質(zhì)量發(fā)展，是智慧作業(yè)在“雙減”時(shí)代的重要教育旨?xì)w。智能技術(shù)與師生作業(yè)實(shí)踐中的協(xié)同性，為智慧作業(yè)設(shè)計(jì)、服務(wù)與育人實(shí)踐提供了新方向，一方面作業(yè)承載的學(xué)科素養(yǎng)、學(xué)習(xí)品質(zhì)、反饋溝通等育人功能在智慧作業(yè)環(huán)境中得以轉(zhuǎn)化為可量化、過(guò)程性、可解釋的多模態(tài)教育教學(xué)數(shù)據(jù)，為學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展、知識(shí)獲得與能力形成提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)評(píng)價(jià)新范式；另一方面，多技術(shù)融合的智慧作業(yè)生態(tài)賦予作業(yè)設(shè)計(jì)、服務(wù)與育人實(shí)踐的增量?jī)r(jià)值，將倒逼以“減負(fù)提質(zhì)增效”為核心的課堂教學(xué)改革理論研究加速發(fā)展。誠(chéng)然，應(yīng)試導(dǎo)向及功利主義的作業(yè)難題自古有之，因基礎(chǔ)教育階段作業(yè)題海孕育的“小鎮(zhèn)做題家”現(xiàn)象更是有其社會(huì)性教育評(píng)價(jià)的深層原因[26]。智慧作業(yè)作為“雙減”時(shí)代的新生事物，不求解決與作業(yè)論域相關(guān)的所有難題，愿能為“減負(fù)增效提質(zhì)”的“雙減”政策使命貢獻(xiàn)力量。