基于生成式人工智能的小学语文个性化阅读教学实践探索

一、引言

小学语文阅读教学是培养学生语言素养、思维能力与文化认同的重要载体。传统阅读教学中，教师往往采用 “一刀切” 的教学模式，难以兼顾不同学生的阅读基础、兴趣偏好与学习节奏，导致部分学生出现阅读动力不足、理解深度不够等问题。生成式人工智能技术凭借其强大的自然语言处理、内容生成与智能分析能力，能够根据学生的个体差异构建动态化、个性化的阅读学习场景，为实现 “因材施教” 的阅读教学目标提供技术支撑。在此背景下，探索生成式 AI 与小学语文个性化阅读教学的融合路径，具有重要的实践意义。

二、生成式人工智能赋能小学语文个性化阅读教学的价值

1、精准捕捉学生阅读特征，实现教学目标分层

生成式人工智能通过对学生阅读行为数据的持续采集与分析，能够精准刻画学生的阅读水平、兴趣点与认知短板。例如，通过记录学生的阅读速度、错题类型、批注内容等信息，AI 系统可自动生成个人阅读档案，明确其在识字量、阅读理解、情感体验等方面的发展现状。基于此，教师可借助 AI 工具制定分层教学目标：为阅读基础薄弱的学生设定 “掌握生字词含义、理解句子表层意思” 的基础目标；为中等水平学生设定 “梳理文章脉络、概括段落大意” 的提升目标；为高水平学生设定 “分析写作手法、体会思想情感” 的拓展目标，使教学更具针对性。

2、动态生成个性化阅读内容，激发学生阅读兴趣

生成式人工智能能够根据学生的兴趣偏好与阅读能力，动态生成或改编阅读材料。对于喜欢童话的学生，AI 可生成融入科学知识的童话小故事，如将 “环境保护” 主题融入《森林王国的故事》；对于偏爱冒险题材的学生，可推送改编后的短篇探险故事，并根据其识字量调整文字难度。此外，AI 还能对经典课文进行多角度拓展，如学习《小蝌蚪找妈妈》时，为学生生成 “青蛙的成长日记”“蝌蚪的旅行奇遇” 等衍生内容，让阅读材料更贴近学生的兴趣点，从而激发其主动阅读的欲望。

3、提供实时化阅读指导，破解个性化辅导难题

在传统课堂中，教师难以同时为每个学生提供即时性的阅读指导。生成式人工智能可充当 “个性化阅读助手”，在学生阅读过程中提供实时支持。当学生遇到生字词时，AI 能立即给出注音、释义及近义词辨析；当学生对段落理解存在困惑时，可通过对话形式引导其思考，如提问 “这句话中的‘闪闪发光’指的是什么？结合前文想想作者为什么这样写”；对于阅读速度过慢的学生，AI 会适时提醒 “试着加快速度，注意抓住句子的主干信息”，帮助学生逐步提升阅读能力。这种一对一的实时指导，有效弥补了传统教学中个性化辅导的不足。

三、基于生成式人工智能的小学语文个性化阅读教学实践路径

1、课前：智能诊断，定制阅读计划

在阅读新课前，教师可利用生成式 AI 工具对学生进行前置诊断。AI通过推送包含生字词、基础理解题的测试内容，快速评估学生的知识储备。以三年级 “童话阅读” 单元为例，AI 诊断发现部分学生对 “拟人手法” 概念模糊，便自动为其生成包含拟人句示例的预习材料；针对阅读速度较慢的学生，推荐 “关键词提取” 的预热练习。基于诊断结果，AI 为每位学生生成个性化预习计划，明确课前需要完成的阅读任务与重点关注内容，帮助学生带着目标进入课堂。

2、课中：互动生成，深化阅读体验

课堂教学中，生成式 AI 可作为互动工具，推动学生深度参与阅读过程。在集体阅读环节，教师可借助 AI 生成不同版本的课文解读视角，如将《卖火柴的小女孩》从 “社会现实”“人性温暖” 等多个角度进行分析，引导学生发散思维；小组讨论时，AI 可为每组提供针对性讨论话题，如为基础组设计 “小女孩一共擦燃了几次火柴？每次看到了什么”，为进阶组设计 “为什么作者要多次描写小女孩的幻想？这与现实形成了怎样的对比”。此外，AI 还能实时记录学生的讨论发言，提炼观点并生成总结图表，帮助教师掌握各组的思考进度。

3、课后：拓展延伸，巩固阅读成果

课后环节，生成式 AI 主要承担阅读拓展与巩固的功能。根据课堂阅读表现，AI 为学生推送分层拓展内容：基础层学生获得与课文主题相关的简易短文及生字练习；提高层学生则接触同作者的其他作品或主题相似的跨文本阅读材料，如学习《盘古开天地》一课后，教师可以运用 AI 生成推荐如《女娲补天》等中国传统神话故事，并引导比较两者的神话特色。同时，AI 鼓励学生进行创意表达，如生成 “假如我是盘古” 的故事续写框架，或提供 “神话人物访谈” 的对话脚本模板，让学生在实践中深化对阅读内容的理解。

四、实践应用中的挑战与应对策略

1、面临的挑战

生成式人工智能在小学语文个性化阅读教学中的应用仍存在诸多难点。一是内容生成的适切性问题，人工智能可能生成与小学生认知水平不符的阅读材料，如包含复杂逻辑或生僻表述的内容；二是技术过度依赖风险，若学生长期依赖 AI 的即时解答，可能削弱自主思考与探究能力；三是数据安全隐患，学生的阅读行为数据包含个人学习特征，存在隐私泄露风险；四是教师数字素养不足，部分教师对 AI 工具的操作与应用逻辑不够熟悉，难以充分发挥其效能。

2、应对策略

针对上述挑战，需从技术优化、教学协同、制度保障三方面入手。在技术层面，开发专门面向小学语文教学的 AI 工具，设置 “儿童模式” ，过滤不适内容，确保生成材料符合课标要求与学生认知特点；在教学层面，明确 AI 的辅助定位，教师需引导学生在独立思考后再寻求 AI 帮助，如规定 “先尝试自主批注，再查看 AI 的分析建议”；在制度层面，建立数据安全管理机制，规范学生信息的采集与使用流程，签订技术服务商的数据保密协议；在教师发展层面，开展 AI 教学应用培训，通过案例示范、实操演练等方式，提升教师运用 AI 工具设计个性化教学的能力。

五、结论

生成式人工智能为小学语文个性化阅读教学提供了全新的实践范式，其在教学目标分层、内容定制、实时指导与多元评价等方面的优势，有效弥补了传统教学的不足。通过课前诊断、课中互动、课后拓展与长期跟踪的实践路径，能够让每个学生都获得适合自身发展的阅读支持。然而，技术应用过程中需警惕内容适切性、过度依赖等问题，通过技术优化、教学协同与制度保障，实现生成式 AI 与小学语文阅读教学的深度融合。未来，随着技术的不断成熟与教育理念的更新，个性化阅读教学将更加精准、高效，为培养学生的核心素养奠定坚实基础。

参考文献：

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