智能技术赋能教育创新

一、研究背景

小学低年级语文作业现状

传统作业形式单一。当前，小学低年级语文作业仍以传统形式为主，主要表现为抄写生字、背诵课文等重复性任务。这类作业设计单一，强调机械记忆，虽能巩固基础知识，但长期使用容易使学生产生倦怠感，难以激发学习兴趣。部分学生因作业内容枯燥而敷衍完成，甚至出现“应付式抄写”现象，导致学习效果大打折扣。

学生参与度低，缺乏个性化反馈。从学生参与度来看，传统作业模式缺乏分层设计与个性化反馈。学生能力差异较大，但统一化的作业要求难以兼顾不同学习需求：基础薄弱的学生可能因任务过重而丧失信心，能力较强的学生则因缺乏挑战性而思维停滞。此外，作业反馈多以“对错判定”为主，缺少针对性指导，学生难以通过作业发现自身问题，教师也无法通过作业数据动态了解学生的知识掌握情况。

教师批改负担重，难以动态调整难度。对教师而言，传统作业的批改负担繁重。低年级语文作业（如抄写、默写）需逐字检查，耗时耗力，而大班额教学进一步加剧了工作量。教师疲于应付机械性批改，难以腾出精力分析作业中的共性错误，更无法根据学生个体差异动态调整作业难度或设计分层任务，形成“高投入、低效率”的恶性循环。

政策与技术驱动

1. 新课标强调 " 趣味性学习 " 和 " 核心素养培养 "。《义务教育语文课程标准（2022 年版）》明确提出，低年级语文教学应“激发学生学习兴趣，保护好奇心”。教师“应利用无时不有、无处不在的语文学习资源与实践机会，引导学生关注家庭生活、校园生活、社会生活等相关经验，增强在各种场合学语文、用语文的意识，建设开放的语文学习空间，激发学生探究问题、解决问题的兴趣和热情，引导学生在多样的日常生活场景和社会实践活动中学习语言文字运用。”对于核心素养，新课标将其凝练为“文化自信、语言运用、思维能力、审美创造”四大维度，在低年级作业中，核心素养往往通过以下几个方式落实，如语言运用方面，低年级增加“口语交际”“说话练习”（如用以上几个词语编一个小故事）。在训练思维能力方面，通过“问题链”设计（如“为什么主人公这样做？”“如果是你会怎么办？”）引导学生思考，作业中增加开放性问题。还鼓励学生运用可视化思维工具（例如用思维导图梳理故事内容）。关于文化自信和审美创造，教师可在作业中融入古诗吟诵、节气习俗探究等任务，例如“收集关于春天的古诗”“设计一本节日活动书”，潜移默化培养文化认同。

2.AI 技术成熟的。随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在教育领域的应用日益广泛，尤其在语文教学中展现出巨大潜力。如自然语言处理（NLP）、语音识别、自适应学习系统。比如在作文批改方面，教师上传作文后，AI 自动标注错误并生成分析报告，节省批改时间。提高批改效率。又或者在作业布置方面，教师可以利用智能作业布置平台，为不同学生分配分层作业，并通过全班学情热力图掌握作业情况。

二、理论基础

游戏化学习（Game-based Learning）

动机理论：心理学将学习动机分成内部学习动机和外部学习动机两大类，其中外部学习动机所追求的目标通常是由外部引诱所产生的，如教师或家长提供的积分、徽章、排行榜等。低年级由于学生年纪小，因此在学习动机中，外部学习动机占主要地位。

情境认知理论：情境认知理论揭示了语言学习的本质——“用语言做事”。AI 可以通过技术手段构建“拟真”的语言使用环境（如 AI对话、VR 场景、游戏化任务，让学生在高度仿真的社会实践中发展语言能力。未来，随着 AI 情感计算和元宇宙技术的发展，虚拟语境将更精准地模拟人类交际的复杂性，成为语言素养培养的核心阵地。

AI 教育应用原理

智能语音评测：基于深度学习的语音识别技术，系统可对学生朗读的字词、句子或篇章进行多维度精准评测，包括声调准确度、音节完整度、流畅性分析、情感表达，并进行实时反馈。

学习分析：通过大数据分析和机器学习模型，系统可绘制学生的动态学习画像。例如学生的知识掌握度、学习行为习惯、学习情绪状态等。教师可根据学生具体学情调整教学计划，针对班级共性弱点重点讲解。

三、AI+ 游戏式作业实践案例

1. 识字类：如“叫叫识字”“洪恩识字”等。以“叫叫识字”为例，它通过 12 个主题单元和丰富多样的角色设计，为孩子营造了强烈的代入感。每个单元都设置了独特的故事情境，比如" 收集魔卡" 等趣味任务，激发孩子的学习兴趣。软件采用分层识字设计，能够根据孩子的年龄和实际认知水平智能推送适合的学习内容，并通过虚拟奖励机制增强学习动力。在教学方法上，软件严格遵循儿童学习认知规律，构建了" 认字—跟读—复习 " 的完整学习闭环，确保识字效果的科学性和有效性。又以" 汉字拆字" 小游戏为例，孩子需要从一个结构复杂的汉字（如" 赢" 字）中拆解出可以独立成字的部件（如" 月"" 贝"" 凡" 等）。在游戏过程中，系统通过先进的图像识别算法，能够实时分析孩子拖拽出的汉字部件，从三个维度进行智能判断：一是识别拆出的部件是否确实存在于原字结构中；二是验证这些部件是否确实为规范汉字；三是评估拆解过程是否符合汉字书写规则。

2. 阅读类：如智慧型阅读平台。教师通过平台发布活动任务和推荐读物，学生在完成任务后以电子画作、视频、电子海报、电子手抄报等形式整合学习成果，并上传到平台上。在完成任务和生成学习成果的过程中，学生可借助豆包、DeepSeek 等 AI 工具的辅助。作品上传后，学生可浏览他人作品并点赞、评论，形成互动学习社区。教师可针对作品内容、创意、技术运用等维度撰写评语。

3. 写作类：以 " 豆包 "APP 为例，孩子可以利用这款软件来修改自己的写话练习。使用过程中，孩子只需将写话内容的照片上传至豆包，系统就会自动识别文字并提供详细的修改建议。当孩子在写作过程中遇到思路中断、不知如何继续时，豆包还能智能生成一个完整的故事大纲，为孩子们提供写作思路和框架，帮助他们顺利完成写话任务。

四、AI 工具的应用难点与建议

一是农村地区智能设备普及度不足。农村学校普遍存在硬件设备短缺、网络覆盖不均、使用成本高等问题。此外，农村师生智能工具使用熟练度普遍低于城市学生，教育智能化进程出现区域性断层。

二是过度游戏化可能分散注意力。神经科学研究表明：频繁的多巴胺刺激会降低延迟满足能力。当刺激过强或过于频繁时，大脑会形成“耐受性”，降低学生的学习动机。

三是 AI 工具本身内容的准确性与适配性是否达标。当前教育科技市场上涌现出大量 AI 辅助学习工具，其质量水平存在显著差异。部分AI 工具提供的学习内容存在事实性错误或与学情脱节（如无法同步教材修订内容）。对此，需建立教育 AI 内容三级审核机制，或推行官方认证标识制度。

AI 技术为低年级语文作业改革提供了突破时空限制的解决方案，但 AI 教育工具的核心价值在于辅助而非取代。在语文教育智能化进程中，我们必须把握两个根本：一是坚守语文学科本质，二是立足儿童发展规律。唯有如此，才能真正实现 " 技术赋能教育，智能成就人文 " 的理想境界。

参考文献

[1] 郭元祥 . 深度教学——促进学生素养发育的教学变革 [M]. 福州：福建教育出版社，2021.1

[2]《义务教育语文课程标准（2022 年版）》[M]. 北京：北京师范大学出版社，2022.4.

[3] 韩冬 杨珖 高珊 . 以人工智能打开语文主题教学新世界 [J].中国基础教育，2025（4）：71-72.

[4] 李梦月 惠恭健 . 人工智能赋能小学语文教育的实践路径研究[J].2025（12）：汉字文化 179-180

作者简介： 李柴菁菁（1991-2）女，汉族， 人， 硕士，小学一级教师，研究方向：小学低年级语文教学。

课题名称：“双减”背景下基于深度学习的低年级语文游戏式作业设计与实施的研究，课题编号：HJXHZX2023009