一、个性化学习支持

一是学习兴趣和目标调查。在学生注册人工智能教学平台账号时，平台可以要求填写个人信息，学生可以根据自己的兴趣和目标选择感兴趣的编程领域或项目。二是学习路径推荐。根据学生的学习兴趣和目标，人工智能教学平台会根据其内置的智能算法和学习模型，为学生提供个性化的学习路径推荐。三是学习资源推荐。人工智能教学平台提供了丰富的学习资源，包括编程教材、学习视频、练习题等。平台会根据学生的学习兴趣和学习路径推荐相应的学习资源。四是自适应学习支持。人工智能教学平台还可以根据学生的学习数据和表现，实时调整个性化学习支持策略。平台可以根据数据分析结果，给予相应的学习支持和指导。五是学习进展追踪与反馈。人工智能教学平台会记录学生的学习进展和成果，并提供学习报告和个人成绩分析。

二、实时学习监测与反馈

一是代码提交与评估。学生可以在人工智能教学平台上进行在线编程练习和项目开发，并将编写的代码提交到平台上。平台会自动接收学生提交的代码，并进行自动评估。二是即时反馈与建议。在自动评估完成后，人工智能教学平台会即时提供学生的评估结果和反馈信息。学生可以立即了解自己代码的正确与否，并获取详细的反馈。三是自主学习与自我提高。学生可以根据平台给出的反馈和建议，重新审视自己的代码，迭代优化自己的代码，提高编程技能和代码质量。四是教师辅助教学。教师可以通过平台了解学生的代码提交记录和评估结果，掌握学生的学习情况和进展。教师根据学生的评估结果，发现易错、易混淆知识点等，并在课堂上进行针对性的讲解。

三、教师教学决策支持

一是学生成绩和进展分析：人平台可以生成学生成绩和进展的报告，并提供可视化的图表和数据分析工具。教师可以通过这些数据分析工具了解学生的学习情况并做出相应的教学决策。二是学生群体分析：人工智能教学平台可以对学生群体进行分析，包括学生的学习习惯、知识掌握程度、学习困难点等。平台可以生成学生群体的统计数据和可视化图表，帮助教师了解整体学生群体的学习状况和特点。教师可以根据这些数据分析结果调整教学策略，提供针对性的教学支持。三是教学资源评估：人工智能教学平台可以对教学资源进行评估和分析，包括教材、教学视频、练习题等。平台可以根据学生的学习数据和反馈信息，评估教学资源的有效性和质量。四是教学策略优化：人工智能教学平台提供教学策略优化的支持，自动分析学生的学习数据和表现，教师根据分析结果，调整教学策略，提供更有效的教学方法和教学内容。五是学生群体分组和个别化教学：人工智能教学平台可以根据学生的学习数据和表现，自动进行学生群体分组。平台也支持个别化教学，为每个学生提供定制化的学习路径和教学支持。

四、数据驱动的教学改进

在人工智能教学平台上，平台可增加收集和分析学生的学习数据，通过对这些数据的分析和挖掘，发现学生的学习模式和趋势，识别教学过程中的问题，为教师的教学持续改进提供建议和策略。

 

作者：吕松

来源：2023年度智慧教育优秀案例