基于AI的高中语文阅读素养智能评价体系构建

一、引言

高中语文阅读素养涵盖了认读、理解、分析、鉴赏评价以及迁移运用等多个维度，它要求学生不仅能够准确识别文字、理解文章含义，更要能深入剖析文本结构与写作手法，对作品进行审美鉴赏，并将所学灵活运用到不同情境之中。

二、高中语文阅读素养的内涵及现有评价方式的局限

（一）高中语文阅读素养的内涵

高中语文阅读素养涵盖多个层面，包括认读能力，即能够准确识别文字、词汇等基础语言要素；理解能力，如理解文章的主旨、段落大意、人物形象、情感表达等；分析能力，像对文章结构、写作手法、论证逻辑等进行剖析；鉴赏评价能力，可从审美、思想深度等角度对作品进行评判；以及迁移运用能力，能将阅读中获取的知识、方法等运用到新的阅读情境或写作等其他语文学习活动中。它是一个综合性、系统性的素养体系，对学生的语文学习乃至终身发展都有着深远影响。

（二）现有评价方式的局限

1.主观性问题

教师在对学生阅读素养进行评价时，往往基于自身的教学经验和主观认知，例如在对学生的阅读理解答案进行评判时，不同教师可能因个人解读角度不同而给出差异较大的分数，缺乏统一、客观的标准。

2.评价维度单一

常见的评价多聚焦于学生对阅读理解题目的作答情况，主要考查理解和分析能力的部分方面，对于认读、鉴赏评价以及迁移运用等能力的全面考查不足，难以完整呈现学生的阅读素养全貌。

3.反馈时效性差

无论是日常作业批改还是阶段性测试后的评价反馈，往往需要教师人工操作，耗费大量时间，导致学生不能及时获得评价结果，不利于其及时调整学习策略。

三、AI 技术应用于高中语文阅读素养评价体系构建的可行性与优势

（一）可行性

1.数据资源丰富

如今在高中语文教学领域，积累了海量的阅读文本、学生作答记录等数据，这些为 AI 模型的训练提供了充足的素材，使其能够学习不同类型阅读文本的特征以及学生相应的表现情况。

2.技术发展成熟

自然语言处理技术、机器学习算法等 AI 相关技术不断进步，能够对文本进行高效的语义理解、特征提取等操作，为准确分析学生的阅读表现奠定了坚实的技术基础。

（二）优势

1.评价客观性强

AI 依据预设的标准和算法对学生的阅读情况进行分析评价，不会受到主观情绪、个人偏好等因素的影响，能给出较为客观公正的结果。

2.多维度评价

可以从阅读素养的各个层面设定指标，通过分析学生阅读文本的速度、答题的准确性、对文本赏析的深度等多方面数据，全面衡量学生的阅读素养水平。

3.实时反馈

AI 系统能够快速处理学生的阅读相关数据，几乎可以即时给出评价反馈，便于学生第一时间了解自己的优势与不足，及时改进学习方法。

四、基于 AI 的高中语文阅读素养智能评价体系的构建

（一）评价指标设定

1.认读指标

通过统计学生阅读文本时的认读准确率，如错别字出现频率、对生僻字词的识别情况等，来衡量其认读能力。同时，结合阅读速度，考察学生在规定时间内正确认读文字的数量，综合判断认读水平。

2.理解指标

从对文章主旨的把握、关键信息的提取、细节内容的理解等角度设定具

体子指标。例如，分析学生回答与文章主题相关问题的正确率，以及能否准确筛选出文中重要的事实、数据等内容。

3.分析指标

考查学生对文章结构的梳理能力，如能否准确划分段落层次、识别出开头、结尾、过渡等关键部分的作用；对写作手法的分析能力，像对修辞手法、表现手法运用的理解和阐述等。

4.鉴赏评价指标

关注学生对作品的审美感知，如对语言优美度的评价、对意境营造的体会；思想深度方面，看其能否挖掘出文章蕴含的深层意义、价值观等，并能合理地表达自己的看法和评价。

5.迁移运用指标

设置一些拓展性任务，比如要求学生根据阅读内容进行仿写、续写，或者运用文中的观点和方法去分析同类的其他文本，通过考察学生在这些任务中的表现，评估其迁移运用能力。

（二）数据采集

1.阅读文本数据

收集高中语文教材中的经典阅读篇目以及各类拓展阅读材料，将其数字化处理，作为分析学生阅读能力的基础文本数据。同时，记录学生自主阅读的文本选择、阅读时长等相关信息。

2.学生作答数据

整合学生在课堂练习、课后作业、考试等场景下针对阅读题目的作答内容，包括选择题答案、主观题文字回答等，还可收集学生在阅读讨论活动中的发言记录等，全方位获取学生的阅读表现数据。

（三）模型构建

1.选择合适算法

利用机器学习中的分类算法（如支持向量机等）、深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体（如长短期记忆网络 LSTM）等，根据不同的评价指标任务进行算法选型和组合。例如，对于文本理解类的评价，LSTM 可以较好地处理文本的序列信息，有助于准确分析学生对文本内容的理解程度。

2.模型训练与优化

将采集到的大量文本数据和学生作答数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对模型进行训练，通过验证集调整模型的参数，不断优化模型性能，最后用测试集评估模型的准确性和泛化能力，确保其能够稳定、准确地对学生的阅读素养进行评价。

（四）评价结果呈现与应用

1.可视化呈现

将 AI 评价得出的学生阅读素养各维度的得分、等级等结果，以直观的图表（如柱状图展示各指标得分对比、雷达图呈现整体阅读素养情况）、文字报告等形式呈现给学生、教师和家长，使各方能清晰了解学生的阅读水平和优势劣势所在。

2.指导教学与学习

教师根据评价结果调整教学策略，针对学生普遍薄弱的阅读素养环节加强教学指导；学生则依据反馈的信息，有针对性地进行阅读训练，选择合适的阅读材料，改进阅读方法，不断提升自己的阅读素养。

结论

构建基于 AI 的高中语文阅读素养智能评价体系是顺应时代发展、契合教育需求的重要举措。通过克服传统评价方式的诸多局限，利用 AI 技术的优势实现客观、多维度、实时的评价，能够为高中语文阅读教学提供精准的反馈，助力教师因材施教，引导学生更有效地提升阅读素养。当然，在实际应用过程中，还需要不断完善评价指标、优化模型算法等，以使其更好地服务于高中语文教育教学实践，为培养具有高阅读素养的人才贡献力量。

参考文献：

[1]徐桂芹.人工智能支持下的高中语文阅读教学[J].优格, 2024(18).

[2]林燕燕.人工智能下高中语文阅读的教学路径[J].作家天地, 2025(21).