人工智能支持下的初中生课外阅读“ 荐—读—评” 个性化实践研究

引言

随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）逐渐成为教育领域的重要工具。在初中生课外阅读教学中，如何利用AI 技术实现“荐—读—评”的个性化实践，成为提升学生阅读素养的关键。本研究将围绕这一主题，分析教学背景，探讨存在的问题，并提出切实可行的解决策略。

一、人工智能支持下初中生课外阅读“荐—读—评”个性化的重要性

在当今社会，信息技术的迅猛发展使得阅读成为人们获取知识、提升思维能力的重要途径。初中阶段是学生阅读习惯养成的关键时期，课外阅读对于拓宽学生视野、提高语文素养具有不可替代的作用。

然而，传统的课外阅读教学往往面临诸多挑战。首先，阅读资源的分配不均。由于学校图书馆资源有限，学生难以接触到丰富多样的阅读材料。其次，学生的阅读兴趣不高。由于缺乏个性化的阅读推荐，学生往往对阅读内容感到枯燥乏味，难以激发阅读兴趣。最后，阅读评价方式单一。传统的阅读评价往往只关注学生的阅读成果，忽视了其在阅读过程中的表现和成长。

因此，借助人工智能技术，实现课外阅读的个性化推荐、过程监控和多元评价，对于提升阅读教学的有效性具有重要意义。

二、初中生课外阅读“荐—读—评”个性化教学的现状与问题

当前，初中生课外阅读教学虽然逐渐受到重视，但仍存在诸多不足

首先，教师往往难以针对每个学生的兴趣和需求进行个性化的阅读推荐。由于班级学生人数较多，教师难以全面了解每个学生的阅读兴趣和水平，导致阅读推荐难以做到个性化和精准化。

其次，学生在阅读过程中缺乏有效的指导和反馈，导致阅读效果不佳。在传统的阅读教学中，教师往往只注重阅读前的指导和阅读后的评价，而忽视了学生在阅读过程中的表现和需求。这种缺乏过程监控和即时反馈的教学模式，难以有效提升学生的阅读能力和兴趣。

此外，传统的阅读评价方式过于注重结果，忽视了学生在阅读过程中的表现和成长。在传统的阅读评价中，教师往往只关注学生的阅读成果，如阅读速度、理解程度等，而忽视了学生在阅读过程中的表现和进步。这种单一的评价方式，难以全面反映学生的阅读能力和水平，也难以有效促进学生的阅读兴趣和能力的提升。

践与策略

三、人工智能支持下的初中生课外阅读“荐—读—评”个性化实

（一）智能推荐系统：精准匹配阅读资源

利用人工智能技术构建智能推荐系统，根据学生的阅读历史、兴趣偏好和学习水平，为其推荐合适的阅读材料。例如，对于喜欢文学作品的学生，系统可以推荐《紫藤萝瀑布》等经典散文；对于对历史感兴趣的学生，则推荐《回忆鲁迅先生 ( 节选 )》等具有历史背景的文本。通过精准匹配，激发学生的阅读兴趣，提高阅读效果。

例如，在实施智能推荐系统时，教师可以通过系统后台查看每个学生的阅读历史和兴趣偏好。根据这些数据，系统可以自动生成个性化的阅读推荐列表，供学生选择阅读。同时，教师也可以根据系统的推荐结果，结合学生的实际情况，进行适当的调整和优化，以确保推荐结果的准确性和有效性。

此外，智能推荐系统还可以根据学生的阅读反馈和评价，不断调整和优化推荐算法，以提高推荐结果的精准度和满意度。例如，当学生阅读完系统推荐的某篇文章后，可以通过系统界面给出阅读反馈和评价，如阅读感受、理解程度、推荐指数等。系统可以根据这些反馈和评价数据，对推荐算法进行优化和调整，以提高推荐结果的精准度和满意度。

（二）阅读行为分析：实时监控与指导

借助 AI 技术对学生在阅读过程中的行为进行实时分析，如阅读速度、理解程度、注意力集中情况等。教师可以根据分析结果，及时调整教学策略，为学生提供个性化的阅读指导和帮助。例如，在学生阅读《黄河颂》时，若发现其理解困难，教师可以适时介入，通过讲解、讨论等方式帮助学生克服难点。

例如，在实施阅读行为分析时，教师可以通过系统后台查看每个学生在阅读过程中的行为数据，如阅读速度、理解程度、注意力集中情况等。根据这些数据，教师可以及时发现学生在阅读过程中存在的问题和困难，并采取相应的措施进行指导和帮助。例如，当教师在系统后台发现某学生在阅读《黄河颂》时，阅读速度明显减慢，理解程度较低，注意力集中情况较差时，教师可以及时介入，通过讲解、讨论等方式帮助学生克服阅读难点，提高阅读效果。

此外，教师还可以根据阅读行为分析结果，结合学生的实际情况，制定个性化的阅读指导方案，为学生提供有针对性的阅读指导和帮助。例如，对于阅读速度较慢的学生，教师可以通过系统后台查看其阅读行为数据，了解其阅读速度较慢的原因，如阅读习惯不良、阅读技巧不熟练等，并根据这些原因制定相应的阅读指导方案，如帮助学生养成良好的阅读习惯、教授学生阅读技巧等，以提高学生的阅读速度。

（三）个性化评价体系：多元评价促进成长

构建基于人工智能的个性化评价体系，不仅关注学生的阅读成果，更重视其在阅读过程中的表现和进步。通过设定多维度的评价指标，如阅读量、阅读速度、理解能力、批判性思维等，对学生的阅读进行全面评价。同时，利用 AI 技术生成个性化的评价报告，为学生提供具体的改进建议和成长路径。例如，在完成《中国石拱桥》的阅读后，系统可以根据学生的表现生成评价报告，指出其在桥梁结构理解方面的优势和改进空间。

例如，在实施个性化评价体系时，教师可以通过系统后台查看每个学生的阅读行为数据和评价结果，如阅读量、阅读速度、理解能力、批判性思维等。根据这些数据和评价结果，教师可以全面了解每个学生的阅读能力和水平，以及其在阅读过程中的表现和进步情况。

结束语

本研究通过探讨人工智能在初中生课外阅读“荐—读—评”个性化实践中的应用，提出了具体的实施策略。这些策略旨在解决当前阅读教学中的问题，提升学生的阅读兴趣和能力。未来，随着 AI 技术的不断进步和教育理念的更新，我们有理由相信，初中生课外阅读教学将迎来更加美好的发展前景。

参考文献

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[2] 吴波 . 人工智能和大数据驱动下的研究生个性化教育 [J]. 林区教学 , 2019(7)：18- 20.