人工智能辅助下的小学语文个性化教学创新路径策略探索

引言

《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》明确提出“有序推进小班化教学”“关注每一个学生的发展”，将因材施教从理念推向实践。然而，传统小学语文教学中，教师受限于班额规模与精力，难以精准捕捉每个学生的学习差异——识字时的认知速度、阅读中的理解深度、写作里的表达偏好，往往被“一刀切”的教学模式掩盖。2025 全球智慧教育大会以“人机协同催生教育新生态”为主题，指出 AI 的介入不是替代教师，而是通过技术赋能，帮助教师突破“一个人面对几十个学生”的能力边界，推动教学从“形式小班化”走向“内涵个性化”。在此背景下，探索 AI 辅助下的小学语文个性化教学路径，成为当前语文教育改革的重要方向。

一、AI 辅助小学语文个性化教学的核心价值

小学语文教学以“培养语言运用能力、提升文学素养、滋养精神世界”为核心，AI 技术的介入为这一目标的实现提供了关键支撑。首先，AI通过多源数据收集构建学习画像，将学生的个体差异从“隐性”转为“显性”——传统教师的主观判断往往依赖经验，而AI 画像基于课堂互动、作业表现、测试结果等客观数据，能精准呈现学生的“优势领域”（如擅长形象化表达）与“成长盲区”（如逻辑类文本理解薄弱），为个性化教学提供科学依据。其次，AI 能根据学习画像推送适配的多模态资源，打破传统资源“统一发放”的局限——对视觉型学生推送插画解析，对听觉型学生推送吟诵音频，对动手型学生推送手工活动，让资源“按需供给”。最后，AI 能实时监测学习进度，动态调整教学路径——若学生因形近字混淆导致识字错误率高，AI 自动推送配对游戏；若学生阅读仅停留在提取信息层面，AI 推送深度提问引导审美鉴赏，让教学节奏贴合学生的“最近发展区”。

二、当前小学语文个性化教学的现实困境

尽管个性化教学已成为共识，但传统模式下的三大困境制约着其落地。其一，“教师中心”的教学模式难以兼顾差异。小学语文教师需完成识字、阅读、写作三大核心任务，面对 30-40 名学生，难以逐一回应个体需求——识字慢的学生可能因跟不上进度失去兴趣，阅读深的学生可能因“吃不饱”厌倦课堂。其二，“同质化”资源无法适配多元需求。统编教材的配套资源多为“通用版”：古诗文解析是标准注释，阅读练习是统一难度，写作指导是模板化建议，无法满足喜欢画画、口语表达或动手操作的学生需求，反而抑制个性。其三，“单一化”评价难以反映个性发展。传统评价以考试分数、作业等级为核心，忽视过程性成长——学生通过画诗意图理解《静夜思》、编儿歌记忆易错字的成果，难以被传统体系捕捉，导致“重结果、轻过程”的导向偏差。

三、AI 辅助下的小学语文个性化教学创新路径

AI 的价值在于用技术突破教师的能力边界，让“关注每一个”从理念走向实践。结合小学语文教学特点，可从以下维度构建创新体系。

（一）以学习画像为起点，构建“以学生为中心”的教学基础

学习画像是个性化教学的“导航仪”，需整合学生课前、课中、课后的全场景数据，围绕小学语文核心素养搭建三维度框架：识字与写字维度关注声母韵母掌握率、易错字类型（如“己”“已”混淆）及书写规范度（如笔顺正确率）；阅读与鉴赏维度涵盖文本类型偏好（童话vs 散文）、理解层次（提取信息 vs 分析主旨）及审美倾向（喜欢画面感强的文本）；表达与交流维度聚焦写作语言风格（口语化vs 文学化）、逻辑结构（线性叙事vs非线性叙事）及情感表达（直接抒情vs间接抒情）。这些数据交叉形成的画像，能精准勾勒学生的优势与盲区——如某学生“识字快但书写不规范”，则重点加强笔顺练习；某学生“阅读深但写作缺乏细节”，则引导场景描写。画像随学习进展持续更新，始终反映学生最新状态。

（二）以资源精准匹配为核心，满足多元学习需求

AI 根据学习画像推送“情境化、多模态”资源，覆盖小学语文的核心环节。识字教学中，为视觉型学生推送“汉字演变动画”（如“日”从甲骨文到楷书的变化），为游戏型学生推送“识字闯关游戏”（找错别字、拼字成词），为动手型学生推送“汉字泥塑”（用黏土捏“山”“水”）；阅读教学中，为浅阅读学生推送“分层文本”（《小兴安岭》基础版配插图、提升版加拓展资料），为深阅读学生推送“比较阅读”（《秋天的雨》与《秋的原野》对比），为审美型学生推送“诗画结合”资源（AI生成《望庐山瀑布》动态山水画）；写作教学中，为叙事弱的学生推送“场景支架”（写生日聚会的“时间 - 地点 - 人物 - 细节”模板），为情感淡的学生推送“情感触发”资源（妈妈的手的图片集），为逻辑乱的学生推送“思维导图工具”（AI 生成写作大纲）。这些资源不再是“标准化产品”，而是“定制化服务”，能激发学生的学习兴趣与主动性。

（三）以路径动态调整为关键，实现“边学边调”的弹性教学

AI 通过“数据反馈- 路径调整”闭环，让教学节奏贴合学生需求。课前，AI 分析预习数据（如提前认读生字的正确率），为教师提供备课建议——若 1/3 学生对“霜”的“雨字头”陌生，教师课中增加“雨字头的字有哪些”的互动；课中，AI 通过课堂互动系统收集回答数据（如《赠汪伦》中“深千尺”的理解正确率），若正确率低，教师暂停背诵，补充桃花潭传说；课后，AI 根据作业数据（如“我的妈妈”的细节描写数量），推送个性化练习——若细节不足，推送“观察妈妈的10 个瞬间”任务单。这种“全流程动态调整”，避免了“超前学习”或“重复练习”，让教学真正“以学定教”。

（四）以多元评价为支撑，反映过程性成长

AI 推动评价从“结果导向”转向“过程导向”，构建多维度评价体系。识字评价不仅统计听写正确率，更分析错误类型（形近字/ 同音字混淆），给出“‘晴’是日字旁对应晴天，‘睛’是目字旁对应眼睛”的针对性建议；阅读评价追踪学生的阅读轨迹（标注的重点句、提出的问题），分析阅读策略（是否联系上下文理解词语），形成“阅读成长报告”；写作评价通过自然语言处理技术，分析作文的语言准确性（病句率）、内容创新性（独特比喻）、情感真实性（具体细节），给出“加上手背上的细纹会更感人”的修改建议。这种评价，将学生的努力过程与成长变化纳入视野，真正实现“以评促学”。

（五）以人机协同为内核，保留语文教学的人文性

AI 的价值在于“赋能”而非“替代”，需明确教师与AI 的角色边界：AI 负责“数据与资源”——收集数据、推送资源、生成初步反馈；教师负责“情感与引导”——筛选资源适切性（排除过度娱乐化游戏）、补充反馈人文性（用自身经历回应学生孤独）、引导深度思考（“AI 说《静夜思》是思乡情，你有没有类似经历？”）。例如，AI 推送《秋天的雨》插画，教师引导学生“闻闻雨的味道、摸摸雨的触感”；AI 生成写作大纲，教师启发学生“写一件只有你们俩知道的小事”。这种分工，既发挥了AI 的技术优势，又保留了语文教学的“情感温度”，避免AI 的机械性。

四、AI 辅助个性化教学的实践保障机制

为确保路径落地，需建立三大保障机制。一是教师 AI 素养提升。学校需开展“ AI+ 语文教学”培训，涵盖技术操作（AI 备课、批改工具使用）、数据解读（分析学习画像）、人文引导（用AI 资源激发情感），推动教师从“使用者”转为“引导者”。二是数据隐私保护。构建“数据加密 - 权限分级 - 用途限制”体系，学生数据仅用于教学改进，不得用于排名或商业用途，确保合法性与伦理性。三是资源库 AI 化开发。教育部门与学校联合开发“适配 AI 的小学语文资源库”，覆盖识字、阅读、写作三大领域，包含文本、音频、视频、互动游戏等多模态形式，定期根据统编教材修订更新，为个性化教学提供资源支撑。

结论

人工智能辅助下的小学语文个性化教学，本质是“技术赋能人文”——用AI 突破教师的精力边界，让“关注每一个”从理念走向实践；用教师的人文温度，避免 AI 的机械性。未来，随着 AI 技术的迭代（如大模型情感理解能力提升）与教师 AI 素养的深化，小学语文个性化教学将从“精准适配”走向“深度共鸣”，真正实现“每个学生都能在语文学习中找到自己的声音”，让语文教育回归“滋养精神成长”的本质。

参考文献

1温儒敏. 统编小学语文教材的编写理念与使用建议[J]. 课程·教材·教法 , 2023, 43(11): 45-51.

2. 李芒 , 吴元茜 . 人工智能与教育的深度融合 : 逻辑、路径与实践 [J]. 教育研究 , 2024, 45(3): 89-97.