随着教育改革的深入，我们对作业功能的认识在逐渐提升：作业从巩固课堂所学知识，到作为课堂学习的延续，再到作为改进教学的抓手。从学生的层面上看，作业具有巩固知识、形成能力、培养习惯和延续学习的功能；从教师的层面上看，作业有检测效果、改进教学、促进学习的功能；从学校的层面上看，作业是家校联系的窗口，是落实“双减”、提高质量的抓手。在信息化背景下，思考作业功能的发挥，还需要有技术赋能的视角
本文围绕作业功能的发挥，一是探讨在课程教学视域下，如何提升作业设计与实施品质，二是探讨技术如何赋能作业。
01
课程教学视域下的作业研究
课程视域下的作业研究主要从 “作业设计”和“作业实施”两方面展开。
一、作业设计
“作业设计”研究主要涉及作业品质、作业类型、作业总量三个问题。
1. 作业品质表现为对课程标准的体现程度。即作业或者作业组是否能够创设激发学生兴趣、蕴含内容和能力要求的情境，是否指向学科核心素养培育，是否合理呈现单元的内容、能力以及类型、题型、难度等结构。其设计策略是基于单元目标，分析关键表现，形成挑战性任务或者问题及其“变式”。
为了保证作业品质的实现，需要开发一些支持的工具，促进教师在设计作业时不断地思考是否“基于标准”。这个支持的工具我们称之为“属性支架”，即反映作业品质的属性表。这个“支架”包括作业的目标、内容、能力、类型、题型、情境、难度、时间等。
2. 目前的作业类型大多是纸笔类、强调学生独立完成的“短”作业。从更好地落实学科核心素养的角度看，我们需要研究体现手脑并用、任务或作品引领的实践类作业和表达表现类作业，需要研究着眼于团队协作培养的团队合作类作业，需要研究着眼探究能力、坚持品格培养和兴趣爱好培育的“长”作业等。灵活设计各种类型的作业，发挥其不同的育人价值。
3. 我们的教学都是在有限的时间内达成有限的目标。因此在“双减”背景下，作业研究必须考虑作业总量控制。控制总量的策略需要提高作业的品质、提高作业的针对性和选择性，以及提高对作业时间预估能力。
二、作业实施
“作业实施”研究主要涉及作业批改、作业分析、作业辅导三个问题。
1. 作业批改要强调规范和导向。首先要强调对所有学生的作业必须“全批全改”，反对存在布置作业却不批改的现象，全批全改也是推进“双减”的措施之一。其次批改使用的符号也应该相对统一稳定，体现规范要求，如表示正误或者过程有误的符号，又如反映批改的日期和总体评价等。第三，对部分学生的作业，可以适度补充评语，激励学生做好作业或者指出学生存在的问题，提出改进建议。第四，着眼于指导和沟通了解，也可以针对部分学生采用面批方式。
2.作业分析是实现作业诊断改进功能的关键。首先，作业分析要以作业的属性为参照，尤其是作业目标或者内容和能力要求。其次，作业分析可以由教师完成，也可以指导学生自己完成。第三，作业分析可以采用简单的正误分析，也可以在技术的支持下做深度分析。第四，作业分析的对象可以是题目、也可以是学生个体和群体。第五，作业分析的指向或是改进题目、或是发现各个体作业中的问题指导学习改进，或是发现群体的典型问题指导教学改进和补救。
3.作业辅导是教学改进的重要形式，也是提升质量的重要举措。作业辅导要基于作业分析，采用集体讲评、个别指导、同伴互助等形式实施。在技术支持下，还可以针对学生个体问题，推送个性化的学习指导、“补偿”作业或者“变式”作业，体现因材施教。
综上所述，在“双减”背景下，更好发挥作业功能，我们倡导“精设计、少布置、勤分析、多指导、重改进”的作业设计和实施策略。同时作为规范，提出作业设计和实施两个基本流程。
02
技术赋能视域下的作业研究
技术赋能视域下的作业变革，可以从测量技术和信息技术支持作业设计和实施两方进行探索。即：用认知诊断理论作指导，更好地优化单元作业结构，更科学地提供数据分析模型，形成更加明确的解释；用信息技术更好地支持作业情境创设和作业资源丰富，更方便、更有效地收集作业信息、分析学习、呈现结果，更便捷、更具针对地推送学习指导、“补偿”作业或者“变式”作业，提高作业实施的有效性和个性化，实现因材施教。
技术赋能作业设计与实施，主要通过人工赋智（如作业设计属性表）、数据收集（如将纸笔作业通过扫描或传感器输入计算机，或者在平台上完成作业）、机器学习（如基于大数据分析不断优化算法和发现关系）等过程，实现作业优化、数据分析、学习推送等智能服务。
对于技术赋能作业的探索，可以从如下四个方面进行。
1. 情境呈现多样化。技术可以更好、更多样地再现真实情境。部分纸笔作业采用传统的“文字 图片”的方式呈现真实情境，因受到各种现实条件（如题目长度和阅读量）制约，无法完整、真实地、生动地呈现出来。有时候解决一个问题需要多种情境资源的支持，技术的支持能够相对方便地实现。
2.批改分析智能化。分析各种学生作业的行为，前提是要有数据，在不影响学习习惯的基础上，可以利用技术（如传感器、扫描设备、键盘）将作业实施业务转化为数据。在人工赋智和机器学习支持下，技术可以协助教师批改作业。借助收集到的学生作业数据，技术可以支持对题目、对个体、对群体的现状和变化的分析，并通过可视化方式呈现分析结果。
3.结果解释精准化。在技术支持下，基于作业属性的数据分析以及聚类分析等，可以对每一个个体或者群体对象学习现状（如目标达成情况或者内容掌握和能力水平情况）及变化（如纵向发展情况和横向差异情况）做出相对精准的分析，为学习指导和教学改进提供参照。也可以提供分析反思作业的各项属性，为题目优化提供证据。
4. 指导推送个性化。在作业数据分析和结果解释基础上，技术可以智能化地推送学习和作业指导建议以及教学改进建议，可以个性化推送“补偿”作业和“变式”作业，体现因材施教。
对于技术赋能作业的探索，上海做过两个项目：一是上海市教委教研室与徐汇区教育学院合作的《学习数据分析支持下的小学数学精准教研研究》，其学习数据主要是作业数据；二是上海市教委教研室与大境中学等合作的《中学基于问题解决思维测评研究》。限于篇幅，不再展开（如有兴趣，可观看活动回放）。
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