一、数字赋能大规模因材施教的底层逻辑 (一)人机协同重构因材施教的课堂环境生态 数字化学习支持环境，使因材施教在技术层面成为可能。2024年世界数字教育大会上，教育部部长怀进鹏表示，我国积极推进国家教育数字化战略行动以来，以加强联结(connection)为先、内容(content)为本、合作(cooperation)为要的“3C”走向集成化(integration)、智能化(intelligence)、国际化(internationalization)的“3I”，释放数字技术对教育高质量发展的放大、叠加、倍增效应。伴随智能学伴、智能助教等“智能体”的不断迭代更新和应用场景的不断拓展，集教学内容、教学工具和管理系统于一体的场景应用，集教学诊断、路径推荐、过程监测、反馈评估、跨界交流等于一体的运算，创造了全新的支持性环境，从根本上改变了传统教学的运作模式、发生场景和学习体验。 “师—生—智能体”三元同构的人机协同学习共同体，使因材施教在组织层面成为必然。从教学主体来看，教师和智能助教在如何教、教什么、怎样教方面，学生和智能学伴在如何学、学什么、怎样学方面正在迈向深度协同，教师、学生和智能体正在形成三元同构的格局。在数字场景支持下，教师和学生可以在任何时间、任何地点，跨越学科学段边界、人际边界，进入特定学习场景或空间，重构教学过程，重组教学内容，优化教学流程。将“先教后学”或“先学后教”的顺序逻辑，转变为以“学”为中心的人机协同逻辑[1]，消解了传统课堂教学稳定的时空顺序结构，改写了班级授课的底层逻辑，从而满足了学生个性化、差异化、多样化的学习需求，形成了千人千面的个性化学习样态，大大提高了教学效能。 (二)数据驱动生成大规模因材施教方案 从实践探索来看，智能时代的课堂教学创造了以学习者为中心、以“师生对话”“人机对话”为主要路径的教学样态。特别是通过智能化的数据支持，实时对学生学情全程性跟踪监测评估、伴随式数据采集、个体化特征分析，生成“千人千策”的个性化学习方案，进而通过聚类分析，将“千人千策”的个性化学习方案类属化为“千人百策”或“百人一策”的群体化学习方案，消解了传统教学“个性化”与“规模化”的不可通约性，形成了兼具个性化、精准化和类属化的教学方案，推动教学朝着更集约、更高效、更包容的方向发展。 数据大模型驱动“个体—群体”自适应教学生态建构。通过数据大模型的精准“识才”和对学生个体精准“施教”，教师(包括智能助教)利用数字技术不断加深对学生个体学习基础、学习能力、学习风格、个性特点、兴趣爱好、社会情感等的认识，建构基于学生个性化学习需求的教学生态。同时，教师利用“聚类分析”的数字技术，识别和抓取学生个性化学习需求中的共性，把学生个性化的学习需求分成不同层次和不同类型的“集合”，实现学生的“个体个性化”向“群体个性化”的聚集，加速基于数据驱动的大规模因材施教的实现。 (三)数字赋能机制精准对接教学需求 数字赋能课堂教学最大的优势之一在于通过人机协同的数字生态，了解学生学习状态和个性特征，实时监测、分析和反馈学生学习进展和心理过程，并针对学习中的具体问题，及时提出精准的教学方案、资源推送的建议等，充分体现课堂教学的精准性、灵活性和高效性。 即时反馈机制精准响应教学过程与结果。基于数字赋能的课堂教学，使教师可以及时掌握课堂信息，分析研判学生学习状况与发展需求，解决教学容量、难度和速度问题，以及作业布置、学习效果保障和过程性评价问题，为巩固旧知、掌握新知，实现为迁移而教提供支持。在教学过程中，通过“人机互动”与“人机互助”的深度嵌合，提高学生学习的体验，激发学生的兴趣，形成“数据采集—学情诊断—资源匹配—效果反馈—策略优化”的闭环，确保因材施教的及时性、精准性和连续性，改变了传统“先教后学”抑或“先学后教”的顺序逻辑和教学机制，将教学的“历时性”延展为与“共时性”特征并存的样态。 二、数字赋能大规模因材施教的课堂实践 (一)优化课堂“识才—施教”的教学过程 《礼记·中庸》有云：“天之生物，必因其材而笃焉。”强调在教育教学过程中，所选择的内容、方法，预设的目标等要适应学生的个体差异。在数字赋能背景下，教师要用好课前、课中和课后的数据信息，基于学生学习信息的分析研判，作出相应的教学决策，实现教学过程的最优化。 课前“识才”，即备课环节着力解决基于教学目标要求的学生学情分析，预设相关学习内容、方法、评价等。在数字赋能的课堂“场”环境①中，基于信息技术、人工智能等工具优势，采集每个学习者的学习基础、认知特征、学习风格、学习动机、学习态度与习惯、学习目标与期望等数据，设定教学目标，分析不同学习者的学习需求、特点和差异，为学习者画像。通过分析描绘不同学习者的“个像”、同类学习者的“群像”，不仅为教师课前优化教学设计，预设教学过程，做好“识才”准备工作提供依据，也为课堂教学中教师分层分类教学、处理好普遍与特殊关系提供支撑。 课中“施教”，即教学过程环节依循课前的教学设计，着力落实教学目标任务要求。在教学中，教师往往会根据课前对学生学情及特征、个性化需求的分析，采取相应的教学策略。但教学的动态过程具有预设与生成的“二重性”，教学中生成的问题需要教师及时根据学生学习情况和需求，作出科学应对或及时调整，以保证教学目标的达成。在数字场景下，教师可以借助智能体反馈，对教学中的文字、图像、音频、视频等数据进行采集、分析，并据此及时给出有针对性的教学建议。
