作者：
汪东
单位：
四川省德阳市中江县实验小学校618100
摘要：
精准识别学生错题背后的认知根源并实施个性化干预，是提升小学数学教学质量的关键。本研究依托深度学习中的知识追踪模型（DKVMN），构建了一套面向小学高段数学的错题自适应推送系统，并于中江县实验小学校五年级两个平行班开展了为期16周的准实验研究。实验班（46人）采用系统推送的个性化错题变式练习，对照班（45人）采用传统统一订正单进行错题订正。结果表明：实验班单元测验的平均错题重复率较对照班降低41.3%；在“小数除法”与“分数混合运算”两个难点单元，实验班后测正确率分别提升28.7%和33.2%。同时，基于系统生成的学情画像，教师能够精准定位班级共性盲点。本文详细阐述了系统架构、数据处理流程及课堂干预策略，并以典型案例“李某某同学分数除法错因演化”说明深度学习模型的可解释性。研究为数据驱动的精准教学提供了可复制的实证范例。
关键词：
深度学习；小学数学；错题自适应；精准干预；知识追踪；课堂实证
项目：
中国教育部十五五规划全国重点课题研究项目
文章编号：
1005-4634（2026）04-00004-00097
项目类别：
2026年教育部第一届学科教育与课堂实践研讨会国家重点课题研究项目
项目来源：
中国教研论文网；中国邮政阅读网；中国万维知期刊全文数据总库
获奖证书：
期刊论文
打印
