
泉州第一中学长期重视人工智能与教育教学的深度融合,是教育部首批中小学人工智能教育基地校。学校围绕数字化课堂、智能教研和教师专业发展持续开展实践,已具备良好的数智化应用基础。如何让人工智能不仅服务特色课程和创新项目,也能进一步进入备课、练测、讲评和学情分析等高频教学环节,成为学校深化数智教育实践的重要方向。

在这一背景下,泉州一中将全都会AI智教系统引入日常练测。教师可围绕教学进度完成智能组卷,学生保留纸笔作答习惯,试卷扫描回传后,系统自动沉淀题目、知识点与作答表现。数字化由此不再停留在单一工具应用,而是贯通练习生成、结果反馈、学情判断和后续训练,形成连续的教学闭环。

泉州第一中学长期重视人工智能与教育教学的深度融合,是教育部首批中小学人工智能教育基地校。学校围绕数字化课堂、智能教研和教师专业发展持续开展实践,已具备良好的数智化应用基础。如何让人工智能不仅服务特色课程和创新项目,也能进一步进入备课、练测、讲评和学情分析等高频教学环节,成为学校深化数智教育实践的重要方向。
在这一背景下,泉州一中将全都会AI智教系统引入日常练测。教师可围绕教学进度完成智能组卷,学生保留纸笔作答习惯,试卷扫描回传后,系统自动沉淀题目、知识点与作答表现。数字化由此不再停留在单一工具应用,而是贯通练习生成、结果反馈、学情判断和后续训练,形成连续的教学闭环。
对于学校管理者和学科团队而言,一次考试能够反映阶段结果,却难以持续呈现教学过程。全都会系统将多次练习的结果汇聚起来,使学校能够从整体、年级、班级和学生多个层面观察学情。教师既能看到不同班级的共性薄弱点,也能追踪单个学生的知识掌握变化,教研讨论因此有了更细致、连续的数据基础。
阶段统计中,系统累计完成组卷189次,生成练习17,604份,回传作答954份。随着练测数据不断累积,系统能够更完整地反映教学进度与学习情况。教师可依据班级画像聚焦课堂讲评重点,也可结合学生个体表现安排分层巩固,使教学资源从平均分配转向按真实需求配置。
对于学校管理者和学科团队而言,一次考试能够反映阶段结果,却难以持续呈现教学过程。全都会系统将多次练习的结果汇聚起来,使学校能够从整体、年级、班级和学生多个层面观察学情。教师既能看到不同班级的共性薄弱点,也能追踪单个学生的知识掌握变化,教研讨论因此有了更细致、连续的数据基础。
阶段统计中,系统累计完成组卷189次,生成练习17,604份,回传作答954份。随着练测数据不断累积,系统能够更完整地反映教学进度与学习情况。教师可依据班级画像聚焦课堂讲评重点,也可结合学生个体表现安排分层巩固,使教学资源从平均分配转向按真实需求配置。

高二5班-学情报告

某生的学情报告

组卷、生成与回传数据
2026学年阶段数据中,学校综合得分率由34.1%提升至45.9%,及格率提高15.5个百分点,整体表现呈现积极变化。高三数学作为毕业班教学中的重点学科,得分率由33%提升至40.5%,及格率提高10.9个百分点。全校整体变化与高三数学的同步提升,为学校持续推进精准教学提供了更清晰的实践反馈。
在高三备考场景中,时间紧、任务重,教师需要快速判断哪些问题值得优先讲、哪些学生需要重点补。系统将作答表现细化到题目和知识点层面,使复习不再停留于大范围重复覆盖,而能聚焦高频失分点和关键知识链条。有限的课堂时间因此被更有效地投入到真正影响成绩和能力提升的内容上。
2026学年阶段数据中,学校综合得分率由34.1%提升至45.9%,及格率提高15.5个百分点,整体表现呈现积极变化。高三数学作为毕业班教学中的重点学科,得分率由33%提升至40.5%,及格率提高10.9个百分点。全校整体变化与高三数学的同步提升,为学校持续推进精准教学提供了更清晰的实践反馈。

知识点课时作业成绩分析和分数分布

高中一年级2班的数学总画像

某生的数学总画像
在高三备考场景中,时间紧、任务重,教师需要快速判断哪些问题值得优先讲、哪些学生需要重点补。系统将作答表现细化到题目和知识点层面,使复习不再停留于大范围重复覆盖,而能聚焦高频失分点和关键知识链条。有限的课堂时间因此被更有效地投入到真正影响成绩和能力提升的内容上。
泉州一中的实践体现了人工智能教育从“建平台、做项目”向“进课堂、促教学”的进一步延伸。全都会AI智教系统以日常练测为入口,让每一次作答转化为可用的学情信息,让教师能够根据真实数据不断调整教学。依托已有数智化基础,学校正在探索一条技术与学科教学深度融合、创新实践与常态应用相互促进的发展路径。

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