AI 赋能小学语文：基于生成式 AI 的个性化教学设计与实践研究

引言

教育领域正面临前所未有的机遇及挑战，这源于生成式人工智能技术的迅猛发展。依靠AI 技术达成教学模式的革新升级成为小学语文教学作为基础教育的关键组成部分的迫切需求。学生个性化发展需求难以通过传统的统一化教学得到符合，然而生成式 AI 凭借其强大的内容生成、理解分析及交互水平，为确立个性化语文教学体系给出技术支撑。智能化的教学设计、内容创作、学习辅导成为可能，这得益于 ChatGPT、文心一言等大语言模型的出现。依靠AI 技术的个性化教学设计方法及实践路径是本研究聚焦生成式AI 在小学语文教学中的运用所要探寻的，充分发挥技术优势，提高语文教学质量，培养适应智能时代发展的革新人才，为小学语文教育的数字化转型给出理论指导及实践范例成为目标。

一、生成式AI 驱动的语文教学内容革新

（一）智能化教学资源生成与优化机制

按照教学目标及学生特点自动生成丰富多样的教学资源，生成式 AI技术得以达成此功能，打破传统教学资源的局限性。故事、说明文、议论文等多种文体都能够由大语言模型创作，内容难度及主题都得以精准调控，这些都符合不同学段要求的阅读材料。学生得以接触到愈加地道及多样的语言表达，AI 生成的例句及段落为语言学习给出丰富的语料库。符合分层教学的需求，智能改写功能得以将经典课文转变为不同难度版本。文字、图像、音频的联合创作由多模态生成技术支持，为课文配图、为诗歌配乐等功能加强教学的生动性。题目类型、难度、数量都得以按照学生实际情况灵活调整，个性化练习题的自动生成缩减教师的备课负担。多重审核保障教学资源的高质量，质量控制机制保证生成内容的准确性及适宜性。

（二）依靠学习者特征的内容个性化推送

达成真正的因材施教，内容推送系统按照学生的认知水平、学习风格、兴趣爱好等特征展开精准匹配。形成充分的个体特征描述，学习者画像借助分析学生的学习行为、作业表现、测试成绩等数据确立。优先推送相符兴趣的学习内容，兴趣标签系统记录学生对不同主题、文体、作者的偏好。保证学习始终处于最近发展区内，难度自适应算法按照学生的学习进度动态调整内容难度。推送内容具有系统性及连贯性，知识图谱技术协助系统理解知识点之间的关联关系。拓展语文学习的广度及深度，个性化阅读清单为每个学生定制专属的课外阅读计划。提升推送的精准度及有效性，反馈循环机制按照学生对推送内容的学习效果不断优化推荐策略。

二、AI 支撑的互动式语文教学设计

（一）智能对话系统推进深度学习交互

全天候的学习伙伴及辅导教师由依靠大语言模型的智能对话系统为学生给出，极大地丰富学习交互方式成为可能。知识性问题还是开放性讨论都得以给出恰当回应，自然语言理解技术使系统得以准确理解学生的提问。借助层层追问培养批判性思维及探究精神，苏格拉底式提问功能引导学生深入思考。加强学习的趣味性及代入感，角色扮演模式让学生与AI 扮演的历史人物、文学角色展开对话。适时给予鼓励及安慰，营造积极的学习氛围，情感识别技术协助系统感知学生的学习状态。学生得以就某个话题展开持续深入的探讨，多轮对话管理保证交流的连贯性及深度。保证交流的有效性，个性化回复生成按照学生的语言水平及认知特点调整表达方式。

（二）协作学习平台确立与智能化支持

为学生创造丰富的合作学习机会，AI 技术支持下的协作学习平台打破时空限制成为现实。保证小组成员的互补性及协调性，智能分组功能按照学生的水平、性格、学习风格等因素展开优化组合。充分发挥个人优势，任务分配系统为每个成员安排适合的角色及任务。推进思维的碰撞及融合，实时协作工具支持多人同时编辑文档、共享资源、交流讨论。解答疑问、给出建议、协调冲突，AI 助教在小组学习中给出引导及支持。保证合作学习的公平性及有效性，学习贡献度分析协助教师了解每个成员的参与情况。在交流中相互学习及提高，成果展示平台让各小组分享学习成果。培养学生的团队协作水平，智能评价系统对合作过程及成果展开综合评价。

三、数据驱动的语文学习评价与反馈优化

（一）多维度学习数据采集与分析体系

为精准评价及个性化指导给出数据基础，全方位的数据采集系统记录学生语文学习的每一个细节。反映学生的学习投入度及主动性，学习行为数据涵盖登录时长、资源访问、作业提交、讨论参与等。揭示学生的思维过程及认知特点，认知过程数据借助眼动追踪、鼠标轨迹、答题时间等技术手段采集。直观展现学习效果，学习成果数据涵盖测试成绩、作业质量、作品创作等。了解学生的学习情绪及态度，情感状态数据借助表情识别、语音分析等技术获取。评估社交学习水平，社交互动数据记录学生与同伴、教师的交流情况。发现学习规律及问题症结，为教学改良给出科学依据，大数据分析技术对海量数据展开挖掘及建模。

（二）智能诊断反馈系统的确立与运用

实时识别学生的学习困难及知识薄弱点，给出及时有效的干预措施，智能诊断系统达成此功能。精确定位学生在各个知识点上的掌握程度，知识掌握度诊断借助分析作业及测试数据。识别优势及短板，水平发展评估从听说读写各个维度评价学生的语文水平发展水平。给出改良建议，学习策略分析协助学生了解自己的学习方法是否有效。学生、家长、教师都得以清晰了解学习状况，个性化反馈报告以可视化形式呈现诊断结果。涵盖补充练习、概念讲解、方法指导等内容，智能辅导方案按照诊断结果自动生成。防止问题的累积及恶化，预警机制在发现学习困难征兆时及时提醒。激励学生不断进步，持续跟踪评价记录学生的成长轨迹。

结语

小学语文教学获得广阔的革新空间，这源于生成式AI 技术的运用。教学资源的丰富性及针对性通过智能化的内容生成得到提高，学习的主动性及深度由互动式教学设计得以加强，教学的精准性及有效性凭借数据驱动的评价反馈得到提升。教学质量得以显著提高，学生学习兴趣被调动，革新水平获得培养，实践表明AI 技术与语文教学的充分融合达成这些效果。然而以人为本的教育理念必须在技术运用中坚持，教师的情感关怀及价值引导不能被 AI 替代。AI 技术与教育规律的最佳结合点需要未来研究继续探寻，在充分发挥技术优势的同时保持教育的温度，让每个学生都得以在智能化学习环境中获得充分发展，成为具有深厚文化底蕴及革新精神的时代新人。

参考文献

［1］ 陈明华，李晓东．生成式 AI 在小学语文个性化教学中的运用探寻［J］．中国教育信息化，2024，30（04）：67－74

［2］ 张丽萍，王建国．依靠大语言模型的智能语文教学系统设计与达成［J］．现代教育技术，2023，33（09）：105－113．

［3］ 刘志强，赵雪梅．AI 技术支持下的小学语文深度学习模式研究［J］．电化教育研究，2022，43（07）：88－95．

［4］ 周晓红，杨明亮．数据驱动的小学语文学习评价体系确立［J］．教育研究，2021，42（11）：120－128

［5］ 王芳芳，陈志远．智能对话系统在小学语文教学中的实践运用［J］．中国电化教育，2020，41（06）：92－99