基于 AI 赋能的小学语文教学“导 - 读 - 评”一体化实践模式构建研究

引言：

当前，我国基础教育正处于深化课程改革与落实“双减”任务的关键阶段，新语文课程标准对小学生课外阅读的质与量均提出了明确的高位要求，亟需探索减负与提质相协同的实施路径。然而，现有课外阅读体系仍面临显著挑战：其“导、读、评”三大环节往往相互割裂，缺乏系统化设计与有效衔接，导致阅读过程支持不足、反馈滞后、个性化水平较低，难以实现深度阅读和素养导向的教学目标。在这一现实背景下，引入 AI 技术成为突破传统模式瓶颈的重要路径。本研究旨在构建以AI 为核心的课外阅读“导—读—评”一体化实践模型，通过智能推荐、过程感知与动态评估等功能融合，形成闭环支持系统，以提升课外阅读的教学效能与学生阅读素养发展水平。

一、创设智能导读情境，实现阅读内容的精准化推荐

现代教育技术学强调，学习环境的创设是激发认知投入与情感动机的关键前提。智能导读情境的构建，旨在通过技术赋能打破传统推荐模式的局限，实现从“人找书”到“书找人”的认知转向，为个性化阅读提供理论支撑与实践框架[1]。

在操作层面，该系统需依托多模态学习分析技术，动态采集并融合学生的课堂表现、作业数据、阅读行为日志及兴趣问卷调查结果，构建涵盖认知水平、阅读偏好、情感态度等多维度的动态学生画像。利用基于内容的推荐算法与协同过滤技术，对语文课外阅读资源库进行深度语义标注与知识图谱构建，建立读物特征向量与学生能力画像的匹配模型。该系统可为不同认知发展阶段的学生生成高度个性化的阅读方案。例如，针对小学低中年级学生，可精准推荐《神笔马良》《宝葫芦的秘密》等经典童话的插图注解版，并自动关联其改编动画片段进行沉浸式导读；对高年级学生，则可推荐《城南旧事》等文质兼美的作品，并生成关键情节的 AR 场景预览与作者背景导读视频，使学生在具身化的交互中深化文本感知。此种智能导读机制，不仅实现了阅读材料的适应性推送，更通过创设问题情境与审美体验，有效激活学生的前认知与阅读期待，为后续深度阅读的展开奠定基础。

二、开发智能伴读工具，强化阅读过程的交互性体验

建构主义学习理论认为，知识的深度建构发生于学习者与学习环境持续互动的社会文化实践中。智能伴读工具的研发，旨在将这一理论具象化，通过创设高交互性的数字阅读环境，使学生在与文本的深度对话中主动建构意义，实现从被动接受到主动探究的范式转换[2]。

在技术实现路径上，需依托多模态交互技术，开发嵌入阅读环境的智能伴读代理。该代理应集成自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）与情感计算等核心模块，实现对阅读过程的实时感知与适应性反馈。具体而言，系统可基于预构建的文本知识图谱，在关键情节处自动触发交互节点。例如，当学生阅读《草房子》中“秃鹤”相关章节时，伴读工具可插入启发性提问：“你认为秃鹤为什么最终选择了原谅？”引导学生进行批判性思考；在阅读《小英雄雨来》的紧张情节时，工具可通过语音合成技术模拟环境音效，并提出：“如果你是雨来，会如何保护这份情报？”促进学生与角色的共情。同时，系统通过持续分析学生的语音语调、停顿频率与提问内容，动态判断其认知负荷与兴趣状态，当检测到困惑时，自动调用预置的答疑知识库或生成个性化解释，如对《宝葫芦的秘密》中“宝葫芦”的象征意义进行多角度阐释。这种深度融合的智能交互，不仅保障了阅读的流畅性与沉浸感，更通过及时的元认知支架，有效促进了学生对文本的深层解读与情感融入，实现了阅读过程的可视化引导与智能化支持。

三、构建智能评价体系，推动阅读素养的多维度诊断

现代教育评价理论强调，评价应是从单纯的甄别筛选转向促进发展的过程，需实现由结果评价向过程性、增值性评价的范式转型。智能评价体系的构建正是基于这一理念，旨在通过多维度数据融合与分析，实现对小学生阅读素养的精准诊断与发展性引导[3]。

在实施层面，该系统需建立融合过程性与成果性数据的多源信息采集机制。通过嵌入式学习分析技术，自动捕获学生在阅读《稻草人》等童话时的停留时长、批注热点、与智能体的互动频率等行为数据；同时运用自然语言处理技术，对其撰写的读后感（如对《狐狸和乌鸦》寓言的解读）、语音分享的阅读观点（如对《小王子》中玫瑰和狐狸象征意义的讨论）进行深度语义分析与情感计算。基于预构建的阅读素养评价指标模型（涵盖语言理解、文化感知、批判思维等多维度），系统通过机器学习算法对上述多模态数据进行加权融合与模式识别，生成结构化的个体阅读素养画像。例如，系统可通过分析学生关于《一千零一夜》的读书笔记，不仅评估其叙事复述的完整性，更能通过情感分析模块判断其对故事价值观的理解深度；通过追踪阅读《中国古代神话》时的互动轨迹，评估其探究神话起源的主动性与逻辑连贯性。最终，系统将生成可视化诊断报告，精准标识学生在各类文本阅读中的优势领域与待改进点，如指出其在寓言类文本的寓意概括方面表现优异，而在神话类文本的文化背景理解方面存在不足，并为教师提供分组教学与个性化干预的数据依据，真正实现以评促读、以评促发展的目标。

结语

在人工智能技术赋能下的小学语文课外阅读“导 - 读 - 评”一体化模式，体现了技术与教育深度融合的实践路径。该模式系统整合了引导、阅读与评价环节，形成闭环支持结构，有效提升了课外阅读的连贯性与反馈时效。人工智能的应用不仅优化了个性化阅读资源的适配机制，也实现了过程性数据采集与多维度学情分析，为阅读素养的持续发展提供了依据。该模式的构建强化了学生在阅读过程中的主体性，同时为教师提供了精准的教学辅助工具。未来可进一步探索智能化与人文性相结合的实践路径，完善自适应学习机制，推动课外阅读向更加科学、高效的方向发展。

参考文献

[1] 熊建新 . 人工智能赋能小学语文课外阅读的路径 [J]. 学园 ,2024,17(34):46-48.

[2] 侯丽娟 . 小学语文课外阅读中智能技术赋能路径研究 [J]. 小学生 ( 中旬刊 ),2024,(06):91-93.

[3] 陈娜. 基于智能终端的小学语文课外阅读实践研究[D]. 西北师范大学 , 2019.

本文为 2024 年福州市教育信息技术研究课题“人工智能支持下的小学语文课外阅读兴趣提升策略研究”课题阶段研究成果（课题编号：FZDJ2024B05）