人工智能赋能小学语文集体备课模式的构建与实践

在《教育信息化2.0 行动计划》与《义务教育语文课程标准（2022 年版）》的双重驱动下，小学语文教学正经历从“知识传授”向“素养培育”的深刻转型。集体备课作为教师专业发展的重要载体，其传统模式面临三大挑战：一是教师个体经验主导的备课设计难以满足学生个性化学习需求；二是学科壁垒导致跨学科资源整合效率低下；三是静态化的备课成果难以适应动态生成的教学实践。与此同时，生成式人工智能技术的突破性发展，为破解这些难题提供了技术支撑。以 DeepSeek、豆包、即梦等为代表的智能工具，凭借自然语言处理、多模态生成、数据分析等能力，正在重构备课场景的交互逻辑与资源生态。

一、人工智能赋能集体备课的理论重构

（一）从“经验驱动”到“数据驱动”

传统备课依赖教师个体经验，而人工智能通过学情数据分析实现精准定位。例如，DeepSeek 可对三年级学生《那次玩得真高兴》习作进行语义分析，自动生成“情感表达薄弱”“场景描写单一”等诊断报告，为备课组制定分层教学目标提供依据。这种基于大数据的学情洞察，使备课设计从“经验推测”转向“科学决策”。

（二）从“人工筛选”到“智能创造”

生成式 AI 突破了传统备课资源的线性积累模式。在统编版四年级上册《观潮》备课中，豆包智能体可依据教师指令，生成“潮来前—潮来时—潮去后”的动态思维导图，并自动匹配钱塘江大潮的4K 视频素材。更值得关注的是，AI 支持教师通过自然语言交互，实时调整资源难度与呈现形式，实现“一课多模”的弹性化资源库建设。

（三）从“空间聚合”到“云端协同”

跨学科协作平台打破时空限制，构建“备课—授课—反思”的全流程协同机制。小学语文教研组在《萝卜回来了》备课中，通过超星的AI 教研平台和腾讯文档智能协作平台，实现以下创新：AI 根据教师专长自动分配任务，如文学组负责故事情感脉络分析，技术组负责角色对话语音合成；平台自动记录备课方案的迭代过程，保留 12 版修改痕迹，支持教师回溯决策逻辑；授课过程中，AI 助教通过课堂语音识别，即时推送“学生参与度下降”等预警信息，备课组可远程调整教学策略。

二、人工智能赋能集体备课的实践路径

（一）智能备课系统的构建

以五年级下册《草船借箭》为例，智能备课系统的构建需深度融合教学目标与人工智能技术优势，实现备课全流程的智能化支持。在学情画像构建环节，系统通过接入班级学习平台，自动抓取学生课前预习数据，包括预习笔记的关键词提取、在线测试的错题分布、以及讨论区提问的语义分析等。基于这些数据，AI 运用自然语言处理技术识别学生认知偏差，如发现 30% 的学生在预习反馈中表现出“对诸葛亮形象理解偏向神化”或“忽视三国历史背景对人物塑造的影响”等典型问题，为备课组精准定位教学起点提供科学依据。教学资源智能推荐功能则依托多模态资源库，根据教学目标动态匹配教学资源。当教师设定“理解诸葛亮神机妙算的形象特征”这一目标时，系统不仅推荐《三国演义》经典动画片段中“草船借箭”的 3D 还原视频，还自动生成诸葛亮人物关系图谱、历史背景知识卡片等辅助材料，同时提供不同难度层次的资源包，如基础版包含故事梗概与人物简介，进阶版增加战术分析与历史对比，满足差

异化教学需求。

（二）跨学科协作平台的运营

在“传统文化进校园”项目中，AI 协作平台通过技术赋能打破学科壁垒、校际边界与家校隔阂，构建起立体化协作网络。学科融合方面，平台建立“主题任务驱动”的协作机制。以“剪纸艺术进课堂”为例，语文组教师发布“撰写剪纸艺术展解说词”的核心任务，平台自动关联美术组共享的非遗传承人访谈视频、技术组开发的 AR 剪纸体验程序等资源，同时推送历史组提供的“剪纸文化溯源”微课视频。各学科教师通过平台实时交流，如语文教师提出“解说词需突出地域特色”，美术教师随即补充“不同流派剪纸的纹样差异”资料，技术组则调整 AR 程序界面以强化文化元素呈现，形成“语言建构—视觉表达—技术实现”的协同创新链。

（三）动态评估机制的建立

以三年级写作课《奇妙的想象》为例，动态评估机制构建起“过程—成果—反思”的全链条评价体系。过程性评估借助课堂语音识别与语义分析技术，实时捕捉学生语言输出特征。当学生描述想象场景时，AI 系统从词汇选择、句式结构、逻辑关联三维度分析，识别“比喻修辞使用频率”“因果连接词准确性”等指标，生成含“想象力指数”“逻辑连贯性”等维度的可视化雷达图。教师通过移动端可实时查看班级整体与个体差异，如发现某小组构建奇幻场景逻辑性弱，便及时调整策略，增加“场景要素排序”的支架式练习。成果性评估采用“教师评价 +AI 评分”双轨制。教师评价侧重内容创意与情感表达，以星级评分和文字评语给予定性反馈；AI 评分基于深度学习模型，从词汇丰富度、句式多样性、主题聚焦度等 8 个量化指标打分。系统按 6:4 权重综合两者评分，生成最终成绩，并自动创建《学生写作能力发展档案》，记录三次习作指标变化，为个性化指导提供依据。反思性评估通过“教学行为热力图”实现备课组集体诊断。平台记录教师课堂行为数据，如提问类型、理答方式、巡视路线等，运用数据可视化生成热力图。若热力图显示教师在小组讨论环节停留时间短、记忆型问题占比高，备课组据此反思教学组织策略，制定改进方案，如增设“讨论观察员”、设计“问题升级挑战卡”等。这种基于数据的反思机制，推动备课组从“经验驱动”转向“证据驱动”教研，持续提升集体备课质量。

结语

人工智能赋能小学语文集体备课，本质上是技术理性与教育人文的深度融合。当AI 的“算力”与教师的“心力”形成共振，备课活动便超越了工具优化层面，成为重构教学关系、创新育人模式的实践场域。未来研究需进一步探索：如何构建人机协同的备课伦理框架？如何通过AI 促进城乡教育资源的均衡分配？这些问题的解答，将推动集体备课从“技术赋能”迈向“价值重塑”的新阶段。

参考文献

[1] 刘庆兰. 共同体视域下小学语文教师集体备课现状调查及优化策略研究[D].山东:曲阜师范大学,2022.

[2] 贡丽娜. 小学语文教师集体备课背景下的教学过程个性化研究--以延吉市 BS小学为例[D]. 吉林:延边大学,2022.