摘要：在信息化2.0的大背景下，数据驱动的个性化教学成为小学道德与法治课程改革的突破口。文章探讨了智能诊断系统在小学道德与法治教学中的应用路径。以“数据赋能—智能诊断—协同共育”为特征的智能诊断系统可以精准识别学生的认知特点及价值观念差异，为教师落实“大思政”理念提供依据。实践表明，数据驱动的个性化思政可以实现道德与法治教学从“大水漫灌”到“精准滴灌”的转变，为学生核心素养的发展提供精准的指引。

　　关键词：小学道德与法治；数据驱动；智能诊断系统；个性化；大思政

　　“大思政”强调教师要坚持以人为本的教育理念，解决学校思政教育与社会现实衔接不紧密的问题，向学生传递正确的人生观、价值观。然而，当前的小学道德与法治教学方式过于单一，同时教师难以兼顾不同学生对规则意识、家国情怀等抽象概念的理解。智能诊断系统可以通过数据分析诊断学情，帮助教师识别学生在学习中出现的问题，促使教师实现从经验判断到证据决策的转型，让思政教育真正触及学生的心灵[1]。

　　一、数据赋能：实施个性化思政教学

　　（一）构建动态画像：构建学生素养数据图谱

　　在“大思政”背景下，小学道德与法治教学强调全过程、全方位育人。因此，教师不仅要关注学生对学科知识的掌握，还要注重学生在价值观念、行为习惯、情感态度等方面的进步。智能诊断系统可以通过采集多维数据形成学生个体的素养发展图谱。教师则可根据图谱实现因材施教。

　　例如，在“生活离不开规则”的教学中，教师可以依托智能诊断系统为学生构建精准的规则意识画像。教师可以先借助系统调取学生的历史学习数据，分析其对已学的规则类知识的掌握情况。例如，有的学生可以意识到“下课铃声代表可以出教室活动”是一种规则，而有的学生意识不到。接着，教师可以借助智能平台发布“规则认知诊断”问卷，向学生提出“为什么体育与健康课要排队”等问题，了解学生当前的规则意识发展情况。在获得这些数据后，教师可以借助智能平台对数据进行整合，从而构建精准的学生规则意识数据图谱，并根据数据差异将学生分成规则理解型（可以说明规则的意义）、行为遵从型（理解规则的重要性但是缺乏主动性）、规则模式型（认为规则没有意义）等。在之后的教学中，教师可以根据数据图谱对学生进行精准化指导，使学生在原有水平上获得提升，从而提高规则意识培养的实效性，体现以人为本的教育思想。

　　（二）精准推送资源：打造分层思政学习资源

　　“大思政”视域下的小学道德与法治教学要关注学生之间的差异性，满足学生的个性化需求。智能诊断系统可以根据学生的认知水平、学习风格、价值观认同程度等情况，为学生推送精准的学习资源，让每个学生都可以在“最近发展区”内取得进步。同时，精准的资源推送可以突破时空限制，让思政教育从课堂延伸至课外，形成持续的育人闭环[2]。

　　例如，在“中华民族一家亲”的教学中，教师可以借助智能诊断系统构建学生素养画像，并基于学生之间的差异为学生推送合适的学习资源。针对认知薄弱的学生，教师可以为他们推送配套的“民族小知识”互动游戏以及《我们的少数民族朋友》数字绘本，让他们在有趣的体验中感受不同民族文化的魅力，增强他们的文化感知能力。针对具备基础认知的学生，教师可以为他们推送智慧教育平台上的微课视频，让他们自主学习，并完成“民族文化学习任务”，深化他们对中华民族的认识。针对认知水平较高的学生，教师可以为他们推送“民族团结活动设计方案”，让他们结合“中华民族一家亲”的理念对方案进行补充和优化，增强其实践能力。在推送资源的过程中，教师还可以使用智能系统实时收集学生的互动数据，包括绘本阅读时长、方案修改次数等，以了解资源推送的实效性，动态调整资源推送方式。如此，教师通过分层资源推送的方式，可以增强资源供给的合理性，让所有学生都获得成长。

　　（三）实施弹性调控：适度干预个性学习路径

　　智能诊断系统可以为教师提供学生的实时发展数据，帮助教师弹性调控学生的自主学习路径。教师要充分发挥智能诊断系统的优势，识别学生的认知临界点，精准把握教育契机[3]。

　　例如，在“这些事我来做”的教学中，教师可以设计“基础层＋拓展层”双轨学习路径。基础层聚焦教材的核心内容，通过引导学生展开家务劳动闯关游戏使他们逐步建立“劳动创造美好生活”的价值观。在实施过程中，教师可以使用智能系统监测学生的任务完成情况。针对未达标的学生，教师可以推送“劳动小妙招”的微课视频以及情境辨析题，引导学生对题目中的情境进行深度辨析，从而巩固对劳动的认识。在拓展层，教师可以引导学生开展校园实践活动，让学生在校园劳动体验中收获成长。系统可以采集学生在校园实践中的参与度、协作力等数据，动态调整学生的任务难度。例如，学生在校园劳动中表现出色时，可以自动解锁更高层次的任务，增强责任意识。

　　二、智能诊断：靶向化解决教学问题

　　（一）实时监测：构建思政学习行为感知网络

　　实时监测学生的学习行为可以为教师开展价值观教育提供“微窗口”，让教师捕捉学生真实的价值认同状态，从而对他们进行更精准的指导[4]。在教学实践中，教师可以借助智能诊断系统建立课堂教学的即时反馈机制，系统分析学生对民族团结、环境保护等主题的情感反应，判断学生的价值认同，构建多维度的情感评估模型。

　　例如，在“弘扬优秀家风”的教学中，教师可以借助表情识别技术，实时捕捉学生的表情变化，了解学生对优秀家风的看法。例如，“家风故事会”环节中，在教师向学生讲述黄大年教授的家国情怀时，有的学生可能表现出专注凝视以及会意微笑，有的学生会出现频繁眨眼以及视线游离的现象，有的学生则会保持中性表现。教师可以使用语音分析技术分析学生的小组讨论情况。通过这些数据，教师可实现对学生的精准指导。针对情感投入度较高的学生，教师可以推送“家风云展厅”创作任务；针对存在困惑的学生，教师可以提供引导性问题，并展示典型案例；针对表现中等的学生，教师可以启动实践活动，让学生在亲身体验中实现家风与自己的情感联结。课后，教师可以再借助智能系统生成个性化的“家风情感发展曲线”，系统分析学生在责任担当、尊重长辈等方面的情感状况，对学生的学习特征形成深刻的认识。

　　（二）靶向诊断：建立价值观念问题溯源机制

　　在智能诊断系统的帮助下，教师可以对学生的价值观问题进行追根溯源，从而使价值观教育实现从“现象处理”到“根源治理”的质变，推动“大思政”理念的落地。在具体教学中，教师可以建立品德评估体系，对学生的价值观状况进行深度分析，并通过观察日常行为的方式记录学生的行为表现，真正实现对价值观问题的溯源。

　　例如，在“让我们的学校更美好”的教学中，教师要重点培养学生的集体荣誉感，鼓励学生积极参与学校事务。为了解学生班级荣誉感的培养情况，教师可以实施三维靶向诊断活动。在认知维度，教师组织学生开展“班级树涂色”活动，让学生用填色的方式具象化自己眼中的班集体，以分析学生对班级、学校的认知情况。在情感维度，教师先让学生佩戴智能手环，然后和学生一起回顾班级共同经历的事情，通过分析学生的心率变化来判断学生对班级的情感。在行为层面，教师持续记录学生在值日、集体活动中的主动性数据。之后，教师借助以上三类数据的系统整合，判断学生班级荣誉感的培养情况。例如，有的学生虽然在口头上表示自己认同班级的重要性，但是在听到班级获奖时心率增幅仅2%，绘制的“班级树”叶片多为灰色，且较少主动参与班级活动，这说明该学生并未真正认同自己是班级的一分子，对班级缺乏归属感。此外，教师调用学生过去的学习数据，发现学生对家庭的情感同样较为薄弱，这说明学生存在缺乏集体意识的问题，难以正确理解个人与集体之间的关系。因此，在后续教学中，教师可以将指导重点确定为“集体与个人的认识”，采取个性化的干预措施。在认知层面，教师可以引导学生为自己的班级设计班徽；在情感层面，教师可以安排学生担任“班级好事记录员”；在行为层面，教师可以指导学生从小事做起，为班级贡献自己的力量。同时，教师可以为家长推送指导手册，帮助家长了解如何在家培养学生的集体意识。这样的方法可以追溯学生价值观问题的根源，推动教师调整教学方式，突破单一的知识教育，让学生在思想层面获得提升。

　　三、协同共育：推动大思政理念落地

　　（一）搭建共育平台，实现资源互通

　　“大思政”教育格局下，教师要积极推进“家校社”协同育人机制的建立，以解决传统思政教育中资源分散、力量单薄、成效割裂等问题。在实践中，教师可以借助智能诊断平台开展系统的实践活动，将碎片化的育人资源整合为系统化的教育生态，让社会主义核心价值观教育贯穿学生成长的全过程[5]。

　　例如，在“多元文化多样魅力”的教学中，教师可以依托线上平台开展协同实践活动。课前，教师为学生布置任务，让学生探索家中或者社区的文化元素，在家长的辅助下完成短视频创作，并上传到学习平台上。在教学过程中，教师可以让学生制作文化宣传手册，然后邀请社区工作人员与学生家长进行在线点评。课后，教师可以在学习平台上发布“社区文化节”活动，推动家庭和班级联合参与。在整个过程中，教师可以使用智能系统全程记录反映学生参与情况的数据，并为学生提供有针对性的引导。如果某学生对文化的差异性缺乏深刻的认识，那么平台会自动为该生推荐相关视频，并为家长推送“如何培养孩子的文化包容力”指导方案，帮助学生实现认知进阶。这种资源共通、多方联动的育人模式可以将抽象的思政理念转化为学生能够真切体验的生活问题，从而构建立体的育人网络。

　　（二）推动学科融合，形成教育网络

　　在“大思政”教育理念下，学科融合是打破教育碎片化、实现价值观深度培养的必然选择。在小学道德与法治教学中，教师要构建“学科—生活—时政”的联动教学模式，将思政教育融入其他学科，让学生不仅可以掌握理论知识，还可以深入理解知识背后的内涵。教师要积极与其他学科教师互动，充分发挥智能诊断系统的优势，使价值观教育从孤立走向协同。

　　例如，在“低碳生活每一天”的教学中，教师可以设计跨学科思政教学网络。学生可以阅读《地球就诊记》这一文章，在语文学科知识的帮助下了解环境恶化的危害。学生也可以统计家庭每周产生的垃圾量，绘制“垃圾分类折线图”，并利用数学学科知识了解家庭的垃圾分类情况。此外，教师还可以组织学生开展小实验活动，验证可回收物的再利用价值。在这个过程中，智能诊断平台可以为学生推送相关的时政资源、家庭节能妙招等，同时也会分析学生在跨学科学习中的参与数据，如在阅读文章后的情感倾向、数学统计的准确性、科学探究过程中的严谨态度等，生成“学生环保素养图谱”。针对表现较差的学生，平台会对学生的学习方式进行适当调整，帮助学生优化自己的认识。可见，构建全学科、全领域的思政教育网络，能让学生获得更深刻的思政学习体验，提高育人效果。

　　四、结束语

　　数据驱动的个性化思政教学绝不是用技术代替教育温度，而是为师生对话构建更精准的桥梁，让教师既可以关注学生品德发展的独特性，又可以优化教学设计，落实“大思政”的要求。在教学实践中，教师应认识到，系统生成的数据最终需要转化为教师充满关怀的个别指导，让教学方式更具有针对性，从而提升新时代思政教育的成效。

参考文献

　　[1]张晓彤.现代信息技术在小学道德与法治教学中的应用[J].读写算,2025(23):145-147.

　　[2]鲁剑锋.小学课堂人工智能技术应用的问题诊断及策略优化:以道德与法治为例[J].教学月刊小学版(综合),2025(6):42-44.

　　[3]茅亚平.小学道德与法治课和信息技术的深度融合教学[J].中小学电教(教学),2025(6):85-87.

　　[4]韩新珂.人工智能技术在小学道德与法治学科的辅助教学实践[J].中小学电教(教学),2025(4):70-72.

　　[5]钟慧璟.信息技术赋能背景下小学道德与法治教学策略探究[J].新课程导学,2025(3):55-58.