北京
学习的内驱力从何而来，是教育领域持续追问的经典命题。实用主义哲学家杜威在《民主主义与教育》中提出，知识是主体在与环境互动中不断改造经验的结果。瑞士心理学家皮亚杰则从认知发展的角度指出，适切的认知冲突是驱动学习的核心动力——任务太简单，认知无法被扰动；任务太难，主体直接放弃应对。
两位教育大家的观点指向同一个方向：学习动力的触发，关键在于“恰到好处的挑战”。但在传统课堂中，“千人一卷”的作业模式很难为每个学生提供这样的适切挑战。基础薄弱的学生面对的常常是“超纲难题”，挫败感不断累积；基础扎实的学生则反复刷着已经掌握的题目，学习的兴奋感被无聊取代。
在海亮科服AI创思课堂，一批学生正在经历这样的转变：当作业难度与自身水平精准匹配，当错题不再需要手抄、答疑不再需要等待，学习的主动性开始在每一次适切练习中悄然萌发。
正向反馈消解畏难情绪
在海高校区致和部，AI创思课堂上的精准作业实践，正在改变学生们的想法。依托智慧终端，系统根据课前、课中、课后全环节的数据沉淀，为每个学生动态更新知识画像，并据此推送不同难度、不同题量的练习。最先消退的，是学生对作业的畏难情绪。
致和部几名英语基础相对薄弱的学生，以往面对满篇生词的阅读题无从下手，越做越厌学。现在郑素娅为他们推送词汇简单、语法点匹配的初高衔接难度题目，学生能够读懂句子、做对题目，逐步建立成就感。顺着这份成就感引导，学生开始主动背单词，学习积极性较以往明显提升。
学生对分层作业的接受度超出教师预期。徐一诺和张语涵坦言，刚开始看到每个人的作业不同，会有些不适应；但逐渐发现作业适配自身水平、确实有助于成绩提升后，越来越喜欢这种模式。“不会有落差，适合自己的才是最好的。”201班沈忆说出了许多学生的心声。
当学生从作业中持续获得正向反馈，主动学习意愿便自然生长。201班缪仁毅在感觉某科取得进步时，会主动向老师索要更高难度题目练习；郑素娅也经常遇到学生主动前来，有的希望补弱、有的希望拔高。在过去，很少有学生会主动要求增加作业量。
AI技术消除“无效等待”
错题本和AI解析功能，为学生提供了自主复盘的抓手。
涂程威过去最怕整理错题，抄一道题需要好几分钟，常常半途而废。现在系统自动归集错题，并能一键生成错题卷，考前刷一遍就能快速唤起遗忘知识点，“省了大量时间”。张语涵发现，错题本会标注题目难度和做错次数，可以反复练习直至完全掌握，针对性很强。
遇到不会的题目，学生无需被动等待教师。AI解析会逐步引导解题思路。缪仁毅以往使用搜题软件时忍不住直接抄答案，思考过程全被跳过。如今他更愿意观看平板上的分步讲解，“真想学好的话，还是一步步弄懂更有用”。沈忆也明确了二者的区别：搜题软件先给答案再附过程，而星学伴先讲解题过程、引导逐步得出答案，更适合深度学习。
正向学习循环的形成
最终，这一切汇聚成良性学习循环。209班甘漫妮的感受颇具代表性：作业精准精简，完成效率提高，就能腾出更多时间预习；提前浏览教师的PPT和知识点后，第二天上课能紧跟思路，回答问题也更从容。她认为，预习是成绩提升的核心原因，而这一切的起点是精准作业帮她省去了大量无效刷题时间。
从“老师让我做”到“我自己要练”，从被动完成任务到主动查漏补缺，学生的自主学习能力在一次次适切练习中逐步成长。
考试复习节奏渐密，教学楼的灯光亮至深夜。但不再是人手一套相同的试卷从头刷到尾，也不再是统一的进度推着所有人往前赶。学生循着自己的知识漏洞查漏补缺，教师顺着数据脉络精准发力——有人夯实基础，有人拓展拔高，每个人都在自己的节奏里，将时间投入真正有价值的环节。
这场发生在作业本里的改变，安静而扎实。它让作业回归查漏补缺的本质，将因材施教的理念落实到每一次日常练习的细节之中。这正是海亮科服AI创思课堂所追求的——让AI技术服务教育本质，让每一个学生都被看见、被支持、被成就。
来源：中国日报网
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