为纵深推进教育数字化战略行动，深入发展智慧教育，促进智慧教育领域经验总结和互学互鉴，加强优秀案例分享和国际传播，在教育部科学技术与信息化司指导下，“智慧教育示范区”创建项目专家组秘书处与教育部教育信息化战略研究基地（北京、华中、西北）开展了智慧教育优秀案例征集活动。

经过申报或推荐、案例撰写培训和修改、专家遴选、公示等环节，共确定324个智慧教育优秀案例，其中区域发展类74个、学校实践类226个、解决方案类12个、研究成果类12个。

本期为您带来区域发展类智慧教育优秀案例：西城区探索“数智学习”新样态，以数字化转型助推教育优质均衡发展

 

西城区教委以作业质量提升工程为载体，依托纸笔智慧作业平台开展“数智学习”项目。依托平台开展基于学生过程数据的因材施教实践，学校立足课堂，区校联动深入推进“课堂+作业+评价”联动式研究与实践，撬动课堂教学变革，促进提质增效。项目选取西城区21所学校开展试点，其中包含11所小学，10所中学，覆盖小、初、高三个学段，多个年级和学科。人员覆盖80位老师，2402名学生试点使用。

一、应用场景

（一）打造高质量资源体系

为西城区打造公共资源库、区域资源库、校级资源库及个人资源库四级贯通式大资源体系，其中最具特色的是联合区域教研员及专家，基于区域学情及单元教学目标打造的区域资源体系，其以每个学科、每个年级、每个章节、每个单元为基准点，实现高质量内容输出，每道题都可配备完整的属性标签，包括知识标签、能力标签、素养标签等，形成区域教学质量的统一标准评价，即每个单元上完之后，区域都可统一发起全区测试，从而实现新改标下题目层的减负提质。

（二）进行高质量作业设计

基于区域高质量资源体系帮助老师减轻命题负担并保障命题质量；同时系统提供智能设计和自主设计功能，其中智能设计由平台算法在保障难度、时长、知识点覆盖度合理的基础上，自动完成题目的高效检选，保障题目符合班级个性化，且教师可根据教学需求进行个性化改编；而自主设计则是教师手动检选资源并生成作业，系统对检选作业提供时长、难度与知识点覆盖度的实时量化分析，并提供相应的智能优化建议，全面保障作业的高质量水平。

（三）实现无感知过程性数据采集

通过智慧纸笔在保持传统书写习惯下进行无感知过程性数据采集，智慧笔外形和书写感觉和普通水笔几乎一致，笔芯就是普通水笔使用的笔芯，用完之后可自主更换；笔前面有个摄像头，摄像头记录了这些书写轨迹，这样在保护学生视力的前提下既不改变学生日常答题习惯，又能实现作业完成时长、书写稳定性、重难点掌握情况、作业完成率、作业订正率等过程性数据的伴随式采集。

（四）数据赋能高质量教学与管理

一是持续的数据采集和分析可以帮助教师诊断学生学习难题，实现高质量教学。如教师基于学案练习单或高质量作业单数据，快速聚焦班级共性问题并强化指导。二是基于课堂互动、日常作业、单元作业等数据形成学生成长空间，进行学生全景画像并规划自适应学习路径。三是通过为家长推送阶段性学生学情报告，如课堂表现报告、作业报告、周度/月度报告等，加强家校沟通。四是帮助管理者对区域整体及各校教育教学情况进行监督和科学指导，实现从经验判断走向数字化治理。

二、试点成效

（一）课堂互动，实时数据反馈指导教师精准化教学，提升教学质量

教师借助可追溯学习行为的作业数据，将共性教学重点与个性化教学相结合，开展高效互动。在知识讲解、重难点深化、个性学习等环节可以通过平台的数据反馈，实时调取学生的作答笔迹，精准讲解学生的共性错题，并及时推送内容资源、调整教学策略，让每一个学生都能得到关注。

（二）评价驱动学生学习品质提升

通过点阵笔，除学科知识的基础性学习数据采集外，增加参与度、坚持度、专注度、学术挑战度、时间管理和自我调控等反馈学生学习习惯、学习态度、学习兴趣的各类数据评价。通过学习行为投入构建学习者画像，帮助教师通过可视化的数据报告更多、更有抓手地关注到学生学习品质的个体差异，从而进行针对性的教学引导，辅助学生在掌握知识的同时，养成良好的学习习惯。

（三）落实作业负担监管，聚焦学校教学质量提升

结合作业、单元诊断数据，从区、校、班、学生的各级层面，构建多级评价体系，通过数据的可视化和逐级下钻，实时监测作业负担数据，精准统筹做到作业不超纲、不超量，量化“双减”的要求，落实作业负担的监管与调整。同时关注每所学校教学情况，包括作业设计质量、学生学科素养发展、学生学业表现过程性数据，各类数据支持逐级下钻，一线实际教学情况分毫毕现。

 

作者：北京市西城区教育委员会

来源：2023年度智慧教育优秀案例