在教育信息化2 .0时代，人工智能作为教育数字化转型的关键技术，正在重构数学课堂的生态。本文通过构建个性化学习路径、重构情境化教学模式、推进教学评价数字化转型三大实践维度，系统探索 AI技术与小学数学十大核心素养的深度融合路径。教学实践数据表明，人工智能技术使课堂效率得到显著提升，并促进了学生核心素养的发展，为新课标背景下的数学教育创新提供了可行范式。
一、个性化学习路径的智能建构
信息技术与教学的深度融合正在重塑传统课堂的育人模式。通过构建动态学情图谱、自适应学习系统和智能分层支持策略， AI技术为每个学生打造专属学习路径。
1 .动态学情图谱构建
基于多模态数据采集的学情分析系统，实现了教学诊断的精准化。在某校四年级“小数加减法”单元教学中，智能终端累计采集课堂练习数据200份（正确率72%）、语音问答34组。通过自然语言处理技术解析学生表述，发现23%的学生存在“机械记忆小数点对齐规则，忽略数位对齐本质”的认知偏差。深度学习模型溯源前测数据时，识别出“整数加减法末位对齐”产生的负迁移效应。教师据此设计“货币单位对齐”具身活动，在“6元5角+3元8角”的实物操作中，学生通过元角分单位的直观比对，自主建构起“单位对齐”与“小数点对齐”的等价关系。课后访谈显示，85%的学生能准确解释对齐原理，如，学生小明说：“小数点对齐就是让不同单位各归其位。”这一过程有效培养了学生的运算能力与数感，让抽象的数学概念变得具体可感。
2 .自适应学习系统
知识图谱支持的智能推荐系统，实现了学习路径的个性化定制。在“乘法分配律”单元，系统依据认知风格差异提供三种学习方案：具象思维型学生通过虚拟计数棒拆分动画【直观呈现（3+2）×4=3×4+2×4】建立符号意识；抽象思维型学生在数字迷宫游戏中完成等式变形推理；社交型学生通过编排校园义卖定价剧本发展建模能力。对比实验数据显示，个性化分组在公式迁移应用方面的正确率显著高于传统分组，充分体现了自适应学习系统的优势。
3 .智能分层支持策略
混合现实技术支持的差异化任务设计，实现了因材施教的精准落地。在《长方体体积》教学中，学困生通过扫描 AR快递盒模型，动态观察长宽高与体积的关联；资优生则需设计“可变形快递箱”3 D方案，综合运用体积公式与优化思想。学生小李的作品通过改变箱体棱长比值，使运输空间利用率提升约20%，印证了“数学公式是解决问题的密码”的实践感悟。这一设计有效培养了学生的应用意识与创新素养，满足了不同层次学生的学习需求。
二、情境化教学的沉浸式重构
智能技术构建的虚实融合场景，打破了传统课堂的时空限制，推动数学知识向真实情境深度迁移。通过虚拟现实场景构建、智能化问题生成和探究式学习支持，学生能够在更贴近实际生活的情境中学习数学。
1 .虚拟现实场景构建
AR技术支持的几何教学，实现了抽象概念的可视化呈现。在《展开图》教学中，学生通过手持设备将课本的立方体转化为可拆解的三维模型。当错误折叠时，碰撞检测算法实时标红冲突面，即时反馈机制使错误修正效率明显提升。学生小彤课后用正六边形展开图制作“星星收纳盒”时感叹：“数学就像魔法折纸！”该活动显著提升了学生的几何直观与空间观念，让几何学习变得生动有趣。
2 .智能化问题生成
大数据驱动的智能命题系统，架起了数学与现实的联结桥梁。在《平均数》教学中，集成气象局 API的引擎抓取哈尔滨（12 .6℃）与广州（28 .3℃）实时气温，生成个性化问题：“两地温差是多少？绘制折线图需标注哪些要素？”此类真实情境问题非常有利于数据意识的培养。“轴对称图形”单元中，学生对比 AI推荐的“福字窗花6条对称轴”方案与实物折叠结果，通过假设—检验循环过程，强化了推理能力和空间观念。
3 .探究式学习支持系统
智能工具支持的数学实验，推动学习方式向深度探究转型。在《圆的周长》实验中，智能工具自动拟合测量数据生成动态散点图，当周长/直径比趋近3 .14时，有学生质疑：“地球仪大圆是否适用此规律？”教师引导其调用 GIS地图测量赤道周长与直径。这一过程激发了学生的批判性思维，使他们在课堂中主动探索数学规律，培养了科学探究精神。
三、教学评价的数字化转型
数据驱动的评价体系正在重塑教学反馈机制， AI技术实现了教学评一体化革新。通过构建过程性评价、素养发展追踪模型和即时反馈系统，教师更全面、准确地了解学生学习情况。
1 .过程性评价体系
智能分析系统支持的诊断评价，实现了学习过程的动态追踪。在《方程应用题》练习中，笔迹识别技术追踪到学生小宇从随意设定未知数，逐步转变为优先确定关键量的策略演进。教师据此给予精准反馈：“你已掌握寻找问题枢纽的方法！”对比数据显示，接受个性化反馈的学生在建模能力发展速度上明显快于传统评价组。
2 .素养发展追踪模型
成长档案支持的长周期评价，实现了素养发展的可视化呈现。针对空间观念薄弱生小琳，系统推荐七巧板 APP拼搭故宫屋檐模型。两个月后，小琳用虚拟积木搭建的“未来校园”获最佳设计奖，空间想象能力得到明显提升。这表明素养发展追踪模型能够为学生提供个性化的学习建议，助力其实现全面发展。
3 .即时反馈生态系统
课堂即时反馈系统构建了教学干预的闭环机制。在《统计图》课上，教师端仪表盘实时显示15%的学生混淆了条形图与折线图的应用场景。教师随即插入“图表选择策略”微课，配合课后错题视频推送，有效提高了学生对相关知识的掌握率。这种即时反馈机制使教学能够及时调整，确保教学效果的最优化。
四、结语
当 AI技术与教育相遇，其目的并非用机器替代教师，而是以技术扩展因材施教的边界。通过个性化学习、情境化探究与智慧化评价， AI助力学生“像数学家一样思考”，在解决真实问题的过程中，用数学眼光观察现实世界，用数学思维分析问题，用数学语言表达结论。这正是新课标背景下，技术赋能与素养培育同频共振的理想图景。未来，随着 AI技术的不断发展，其在小学数学核心素养培养中的应用将更加深入，为数学教育带来更多创新与可能。
（文中学生均系化名）