智能技术赋能费曼学习法提升自主学习能力的新路径

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传统费曼学习法虽以“以教促学”为核心，但实际应用中面临双重困境：技术层面，学情诊断粗放、反馈滞后；心理层面，学生表达意愿不足、输出质量受限。为破解这一难题，本研究以费曼学习法“知识输出一反思重构一简化表达一传授验证”的循环机制为基础，构建“技术赋能+心理赋能”双轮驱动模型。

通过“以输出促内化”路径激活学生认知主动性，借助智能技术工具链实现精准支持：依托钉钉、腾讯会议打破城乡资源壁垒，通过ClasSln实时批注与GeoGebra动态演示将抽象数学概念转化为可视化探究场景，并借助问卷星前测诊断与学情数据分层推送练习包，形成“精准滴灌”式学习闭环。（剩余1458字）