人工智能赋能小学语文教学实践路径研究

随着时代的不断发展，人工智能技术正在深度重构教育生态，但当前小学语文教学存在文化理解抽象化、评价反馈滞后、应用深度不足等问题，教师应通过多模态数据分析、教学模式创新和动态评价反馈，构建“精准化资源供给—情境化课堂实践—数据化评价反馈”三位一体的实践路径，为小学语文教学提供创新实践路径。

一、基于个性化学习的精准教学路径

在传统的小学语文教学中，部分教师会根据学生的作业情况、考试成绩来判断学情，这种滞后性的数据是很难实时捕捉到学生的个体差异，例如，在识字教学中，统一的抄写任务无法区分学生字音、字形的薄弱点；作文批改耗时低效，无法针对性的解决学生语言逻辑问题。教师可以利用AI 实时采集学生的课堂互动、作业数据等，构建“语言理解-互动-表达”的三维能力画像，实现动态学情分析，如“AI 识字助手”通过语音识别来诊断学生的平翘舌音错误并自动生成纠音方案。

2022 版语文新课标强调“语言运用”“思维能力”“审美创造”等核心素养，但每个学生的学习能力差异明显，AI 驱动的精准教学路径是可以依据学生的认知水平来推送分层任务，确保每个学生都可以在最近发展区内获得成就。并且 AI 构建了诊断、干预、反馈的完整路径，如AI 通过诊断学生口语表达流畅度、文本标注习惯，来生成多维度素养报告；并基于数据推送个性化资源，实施精准干预；再由作文智能批改系统来标记学生情感表达薄弱的段落，教师针对性的指导作文逻辑和情感，这一闭环使教学从“模糊经验”转向“精准循证”，实现了“教—学—评”一体化闭环。

二、课堂教学模式创新路径

（一）情境化课堂创新

在小学语文教学中，一些古诗、文言文等抽象的语言表达会让学生很难产生情感共鸣，例如，学生只靠文字想象是很难深入体会《朱德的扁担》中革命精神的抽象性，或《江南春》的意境美感。而AI 技术是可以通过多模态情境创设，如用 VR 还原革命纪念馆场景、生成动态水墨画来进一步诠释“千里莺啼绿映红”的场景，将抽象文本转化为可感可触的具象体验，降低学生的理解难度。并且传统的课堂很难兼顾学生差异化的认知风格，教师可以利用AI 驱动的智能情境系统，动态适配学习资源，如为视觉偏好学生推送《草船借箭》3D 战船推演沙盘；为听觉偏好学生生成角色配音对话（如 AI“船长”解答跳水决策逻辑）等，满足学生个性化的学习需求，激发学生的深度参与。

以人教版二年级下册第二单元《传统节日》为例，通过 AI 场景来让学生沉浸式感受传统文化的魅力，进一步实现语言的迁移和应用。在教学的第一环节，教师通过创设多模态沉浸式场景来让学生感受节日的氛围，用AI 生成 3D 动态场景和环境音效节日动画（春节鞭炮/元宵花灯/端午龙舟），进一步激发学生的兴趣。第二环节通过情景化字源解析和人机互动来强化学生的记忆，如用 AI 拆解“贴”字，生成“贴春联”AR 动画；学生隔空“贴”虚拟春联，让学生在情境中自然理解汉字承载的文化内涵。第三环节进行跨媒介创作，学生分组用 AI 工具生成节日主题作品，如语言组用AI 创作押韵的“元宵童谣”等，让学生通过创作节日主题作品，将文化感知转化为语言输出，进一步实现知识的有效迁移和应用。

（二）跨学科项目式学习

新课标强调“语言运用”“思维能力”“审美创造”“文化自信”四大核心素养的整合发展，但传统的小学语文教学常常局限于字词句篇的孤立训练，使得学生的跨学科应用能力较弱，教师可以通过主题统整，如《草船借箭》结合历史策略分析、《宇宙的另一边》融合科学想象，将语文知识嵌入真实的问题场景，并结合 AI 动态生成跨学科资源，如VR 还原古诗场景、AI 解析科学现象中的语言逻辑等，进一步突破传统教材的局限性，让学生用多学科知识来解决复杂问题，推动语文教学从“知识灌输”转向“素养生成”。

三、智能评价与反馈体系重构路径

传统的小学语文评价会依赖教师的主观经验，容易出现标准模糊、反馈滞后的问题，并且在评价中以学生的成绩为终结性的评价标准，忽视了学生学习过程的动态发展和语言运用、审美创造等语文素养。而智能评价体系是可以通过多模态数据来采集学生的阅读专注时长、写作修改轨迹等，构建“语言理解-表达-思维”的三维能力画像，为精准诊断提供客观依据。并且人工智能会根据学生的学情精准推送适合的学习路径，如薄弱学生学习字源动画，能力较强的学生会触发《飞向蓝天的恐龙》证据链推理题，从而实现从“标准化评判”到“个性化成长”。

四、结语

综上所述，人工智能赋能小学语文教学是以技术为支架，素养为核心的教育生态重构，教师通过 AI 分析学生的识字量、阅读速度、写作修改轨迹等数据并生成个性化学习路径，结合多模态情境来增强课堂的互动性，深化学生的语文知识的理解，再利用智能批改系统分析学生的作业（如作文细节描写缺失等），全面提升学生的语言运用能力，促进学生核心素养的发展。

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