运用数字技术和智慧教育理念赋能作业减负提质增效，已成为教育改革的重要趋势。2021年，教育部发布《关于加强义务教育学校作业管理的通知》[1]，强调在作业上控量减负并增效育人。同期，国家部署基础教育数字化战略行动[2]，智慧教育被“十四五”规划列为十大数字化应用场景之一。在此推动下，以智慧作业为代表的智慧教育迅猛发展。作为教育数字化向智慧教育迈进的具体实践，智慧作业承接了两者的核心理念和技术应用：融合信息技术，倡导人机协同，以创新作业要素，形成数据驱动的个性化作业设计、精准化批改与反馈机制，从而提升作业效能，促进学生的知识获取与能力发展[3][4]。智慧作业已在部分区域进行了规模化应用，但其实践探索尚处于起步阶段[5]，相关理论研究多为基本原理阐述和理论机制探讨，而智慧作业在减轻作业负担、培养学习习惯、促进个性化学习等方面的实效还有待实证检验。其中，学习习惯作为学生发展的基石与个性化学习的体现，既是设计智能学习系统与提供服务的依据，也是智能学习干预的核心议题和重点实践方向[6]。基于此，本研究尝试以学习习惯在线干预模型、智慧作业基本原理、智能学习系统中学习习惯的建模与测量方法为参考[7-9]，利用大规模调查数据实证检验使用智慧作业对学生良好学习习惯的影响，以期为巩固“双减”成效、优化智慧作业、发展智慧教育提供参考。 一、研究假设 (一)使用智慧作业干预学习习惯的基本原理 学习习惯是在学习过程中反复出现的行为模式，可通过学生的学习行为进行测量，具有可塑性和可测性。智能学习系统可对此进行干预，即施加影响改善不良学习习惯[10]。影响学习习惯的动力因素，分为动机、认知能力等内部动力因素和任务、环境等外部动力因素。学习习惯在线干预的两阶段原理认为，干预学习习惯应在第一阶段干预动机和认知能力，第二阶段干预任务和环境[11]。也就是说，使用智慧作业一方面可以通过激发学习者的动机和提高其认知能力来关联学习习惯的内部动力因素，以触发学生采取预期行为并提高行动频率[12]；另一方面可以通过优化作业设计和升级数字化环境来匹配外部动力因素[13]，以持续固化良好学习习惯。据此，本研究提出假设H1：使用智慧作业对培养学生的良好学习习惯具有正向影响。 (二)使用智慧作业干预学习习惯的理论机制 当前，使用智慧作业干预学习习惯的理论机制研究主要遵循两条路径：一是从作业全过程视角[14]，探讨作业实践环节中作业要素的有效性；二是从学习干预的角度，提出智能学习系统中学习习惯的干预策略。 (1)作业全过程视角下使用智慧作业干预学习习惯的机制 智慧作业的使用，使作业全过程呈现出作业设计个性化、布置作答精准化、完成过程可视化、批阅诊断高效化、针对性反馈等特征[15]。一般来说，作业全过程包括作业布置、作业完成、作业反馈三个环节。 ①在作业布置环节，智慧作业遵循“双减”理念，人机协同生成作业资源包，智能控制作业量和作业难度，排除重复性、惩罚性作业；通过学习分析技术实现作业内容与类型的个性化推荐、分层布置，调动学生的内驱力、自我效能感等[16]。由此，本环节可提炼出两个作业要素：作业设计水平和个性化作业设置。 ②在作业完成环节，学生用点阵笔在点阵纸上作答，以采集作业行为数据，学生对智慧作业的技术接受度(感知易用性和有用性)会影响其使用意愿，使用便捷性不足可能引发焦虑进而影响学习效率[17]。同时，学生使用智能学习平台时的交流合作情况会影响学习成效[18]，智慧作业提供了资源和环境，旨在引导学生转向社会合作探究式的主动学习。由此，本环节可提炼出两个作业要素：技术接受度和交流合作程度。 ③在作业反馈环节，智慧作业的AI自动批改功能提升时效性和智能性，作业评价的主体、手段和内容更趋多元，精细的作业反馈能提高学习成绩并缩小差距[19]。此外，依托作业数据与认知图谱，系统推送配套微课以满足学生的个性需求[20]。由此，本环节可提炼出两个作业要素：作业批改评价和系统学习资源。 (2)智能学习系统中学习习惯在线干预策略 干预策略是调节和控制学习活动的系列方法，为智能学习系统提供具体支点来实践干预原理。在智能学习系统中，学习习惯在线干预策略可分为三类：①任务支持策略，包括应用于个性化作业设置和提供系统学习资源以适应个体差异的剪裁策略，应用于优化作业设计和技术接受度来激发学生投入预期行为的吸引策略，以及通过提升感知有用性、提供系统学习资源等让学习过程可视化的隧道策略和自我监控策略，这些策略有助于引导学生指向目标行为[21]。②对话支持策略，是借助融入表扬话语和奖励措施的人机对话进行作业反馈，并通过提示框推送消息来督促学生完成作业。③社会支持策略，是用社会影响来激励学生，引导交流合作、作业批改多元化，为学生提供观察、比较和学习他人的机会。每类策略各有其适用范围，通常组合使用以联合触发学习习惯动力因素，增强干预效果[22]。 整合上述理论机制，本研究提出假设H2：作业要素在智慧作业影响学习习惯的过程中发挥正向调节作用。具体来说，在作业布置环节，提升作业设计水平(H2a)、完善个性化作业设置(H2b)有助于培养学生的良好学习习惯；在作业完成环节，技术接受度越高(H2c)、交流合作程度越高(H2d)，越利于养成良好学习习惯；在作业反馈环节，多元的作业批改评价(H2e)、丰富的系统学习资源(H2f)能促进良好学习习惯形成。本研究依次开展探索性因子分析和验证性因子分析，结果显示：六个作业要素的累计解释变异量均在96.00％以上，且模型拟合度良好(χ[.2]/df＜3，RMSEA＜0.08，GFI＞0.8，CFI＞0.9，TLI＞0.9)：信度检验表明，六个作业要素的Cronbach's α系数值均不低于0.91，说明各维度内部一致性较高。
