平台中的各类作业资源内容丰富、形式多样、选择自由。教师根据每日的教学进度，基于学情在平台上自主选择作业的内容与形式，进行精准性的设计与布置。

可以根据不同班级的教学进度或不同学生的学习基础，通过对题型、题量、知识点、完成时间、使用形式等方面进行分层设计，一键布置分层作业、靶向作业，让不同基础的学生通过作业都能得到更为个性化、精准化的指导，使学习更加轻松有效，从一定程度上激发并保护了学生们更为持久的学习兴趣和动力。

这样的作业精选同时也帮助教师提升了作业设计及命题的能力，逐渐打造完善适合学情的学科作业体系。

当学生提交作业后，教师可以选择在线批改，或者线下批改再扫描的形式。大数据平台基于在线数据分析、统计作业质量，帮助教师精准把握学情，进而有针对性地开展下一阶段的教学与指导。

对学生而言，通过作业可以巩固知识、形成能力、养成习惯；对教师而言，通过作业可以检测教学、分析学情、改进策略。

然而，传统意义上每一天的作业所体现出来的状态是静止的，无法用以全面、客观、准确地评价教学、评价学生。基于此，教师的检测和改进，也无法真正得以落实和保障。

利用大数据对日常课时作业数据进行全方位的跟踪采集、记录、分析，可以有效弥补作业数据的空缺，便于学校、教师基于学生作业数据进行教学活动调整和高效作业管理。

从作业时段分布、用时长度、成绩等第等多维度进行统计分析，综合评估作业效果和作业质量及均衡情况，形成每位学生、每个班级、每个年级学生的数据记录、追踪、反馈，进而再借助数据平台推进作业布置、批改、订正、辅导等环节，就能够显性地展现学生发展的完整过程。

因其针对性强，自然就能够有效弥补学生知识结构中的薄弱环节。

教师们基于精准的学情数据、作业批改数据，就可以精准分析作业完成质量，合理规划安排课堂内容，重点讲解作业中的重难点。

这样既能满足课后作业练习需求，还能增加课堂教学容量，对错误较多的知识点进行有力矫正，避免了“题海、车轮”等教学问题的出现，实现以学定教、精准教学的目标，切实减轻师生负担。

纵向上来看，每一门学科都可以通过作业设计、布置、优化、追踪等过程性、常态化管理跟进，逐步形成彰显校本特色的各学科、各年级系列化的校本题库，为下一轮次的师生们提供更多选择和更优资源，也从源头上减少了教师的重复性劳动。

在作业形式日趋丰富、提交手段日益灵活的背景下，“互联网+”时代下的数据平台，既可以处理传统意义上的word或者ppt作业，也能支持特定学科的实践操作类、语音视频类作业，还能提供不同类型的如填空、选择等题目组合，为实现作业评价的线上线下深度融合奠定了基础。

利用人工智能，教师可以根据教学目标和学生学情，从已有“作业资源”数据库中自由选取部分作业进行组合，在学生完成提交后进行智能批阅，评价结果一键合成、数据采集一步导出，较大程度上减少了教师梳理批阅结果的工作量，同时也为下一阶段教师的精准施策、学生的个性化学习提供依据。

平台不仅能够提供精准数据，例如正确率等；还能在评价过程中形成对班级整体、对学生个人等不同层面的数据图谱，例如全距差、离散率、中位数等。

数据一目了然，图谱形象生动，帮助教师快速、直观、全面地获取评价。这种过程化的作业评价，既能为教学赋能，又真正实现了教学上的“减负”。

大数据的兴起将数据分析所带来的价值推向了新的高度。在大数据激发的教育变革中，基于大数据的教育教学也将迎来新的发展机遇。

“双减”背景下，翰林科技深入地研讨“互联网+”环境下的作业管理，数据赋能，助力教师提升教学质量，减轻教学负担，助力学生减轻课业负担，促进核心素养的培育。