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人工智能辅助下初中信息科技

个性化错题分析平台的研发与应用

文◆山东省日照市岚山区碑廓镇初级中学 魏本翠

引言2构建学生个体画像

在当前初中信息科技教学领域，错题分析环节限制了教师的教学效在完成数据收集与处理后，

率，教师需要投入大量的备课时间用于错题归类和统计工作。这种“手基于132维特征向量（含知识点

工式”处理方法不仅难以深入挖掘错题背后的数据价值，还因教师精力掌握度、错题类型、学习行为

有限导致学情诊断既不及时也不全面[1]。现如今，人工智能技术是教育等），采用改进的K-means++算

数字化转型的关键力量，利用机器学习和数据挖掘等技术，有助于将教法对学生的知识掌握度、学习风

学过程中产生的大量数据变成有用的信息。本研究聚焦初中信息科技学格、易错点等多个维度进行聚类

科特点，自主研发个性化错题分析平台，旨在为初中信息科技教学带来新分析。K-means++算法通过计算

的变革。学生借助该平台，能够清晰地认识自身的知识漏洞，从而依据个数据点之间的欧氏距离，将相似

性化学习路径提升学习成绩。而教师也能够摆脱繁重的人工统计工作，将的数据点归为一类，从而将具有

精力集中用于教学策略优化方面，实现精准教学，做到因材施教。相似认知特征的学生归入同质群

体，K-means++聚类算法原理如

1数据收集与处理图1所示。

本研究所构建的个性化错题分析平台，通过人工智能技术支持的多图中红色、紫色、黄色3个

源数据采集系统，覆盖课堂教学全过程的学习场景。具体而言，平台对圆圈分别表示不同类型的学生群

接在线考试系统实时获取电子化答题记录（包括选择题的选项轨迹和操体特征。欧氏距离表达式如式

作题的执行步骤），还针对传统纸质作业场景采用基于光学字符识别的（2）所示。

智能扫描终端进行数字化转换。对于采集过程中存在的异常数据（如超n

()()2

dx,y∑x−y     （2）

时未提交记录、超出分值范围的评分），系统会通过滑动窗口检测法自i1ii

动标记，并采用相邻数据插值法进行修正。在数据标准化处理环节，特xy

式（2）中，和分别表示

别关注不同评价维度的量纲统一问题[2]。n

两个数据点的特征向量，为特