人工智能时代下的精准减负：提升减负政策效能的关键--基于小学生学习投入与主观课业负担类型的划分及特征分析
【摘要】 不同类型学生群体的个性特点与统一政策相冲突是减负政策实施的阻力之一，厘清投入和负担之间的非线性关系是科学减负的基础。研究采用聚类分析等方法探索了学生在校内外学习投入与主观课业负担的潜在分类，并从个体的学业成就、学习品质及其人际关系等角度探索了各类学生的发展特征。研究发现:（1）学生的负担情况不能一概而论，有的需要减负、有的需要增加时间投入、有的需要提升学习品质，学生可根据学习投入与主观课业负担的状况分为“低投高负型”“低投低负型”"高投高负型”“高投低负型”等四种类型。（2）不同类型的学生无论是在学业成就、人际关系还是在影响学生终生发展的学习品质上的表现均存在显著差异。⑶减轻负担飽核心在于提升学生的学习品质等非学业方面的素养，无论学习投入程度如何，学习晶质表现好的学生餉负担感受均较低。因此，人工智能时代下建立对学生的负担状况进行科学分类的精确诊断系统是必要的，不同类型的学生应釆取个性化的减负方案，利用智能化的自适应学习系统提升学生的学习話质是减负的核心路径。
