用人工智能技術加持非連續性文本教學

摘 要：人工智能技術的應用為非連續性文本教學帶來了諸多創新和改進：智能識別與分類技術有效解決了文本資源繁雜、難以管理的問題；自然語言處理技術降低了文本理解的難度；交互式學習平臺提供了更加豐富和互動的學習體驗；智能評估與反饋系統則確保了評價的客觀性和準確性。隨著技術的不斷進步，未來人工智能技術在非連續性文本教學中的應用還將更加廣泛和深入。

關鍵詞：人工智能技術；非連續性文本；智能推薦；交互式學習

一、 人工智能技術對于非連續性文本教學的意義

非連續性文本，作為一種與連續性文本（如小說、散文）相對的文本形式，主要涵蓋圖表、表格、廣告、說明書、目錄、索引、摘要、短信、網絡跟帖、論壇討論等。這類文本在信息時代尤為重要，因為它們不僅承載著豐富的信息，還要求學生具備提取、整合、分析和評價信息的能力。［1］隨著信息的爆炸式增長，非連續性文本的閱讀能力已成為衡量學生信息素養和綜合能力的重要指標。它要求學生能夠跨越不同領域，理解多樣化的信息呈現方式，從而作出準確判斷和決策。因此，加強非連續性文本教學研究，對于提升學生的信息素養、批判性思維和問題解決能力具有重要意義。［2］

近年來，人工智能技術的飛速發展正深刻改變著教育領域。從智能輔導到個性化學習路徑規劃，從自動批改作業到智能評估學習成效，人工智能在教育中的應用日益廣泛。它不僅能提供更加豐富、個性化的學習資源，還能通過數據分析優化教學過程，提高教學效率和質量。［3］

人工智能技術的快速發展為非連續性文本教學帶來契機。首先，人工智能技術可以大幅提升非連續性文本教學資源的豐富性和個性化程度。通過智能算法，自動生成符合學生個性化需求的學習材料，如定制化的信息圖表、數據可視化作品等，從而激發學生的學習興趣和積極性。其次，人工智能技術可以優化非連續性文本教學過程，提高教學效率和質量。智能輔助教學系統可以根據學生的學習進度和反饋，及時調整教學策略，提供精準的指導和幫助。同時，通過數據分析技術，教師能全面了解學生的學習情況，為教學決策提供科學依據。當然，人工智能技術在非連續性文本教學中的應用也面臨一些挑戰和問題。例如，如何確保人工智能技術的準確性和可靠性，避免誤導學生；如何平衡教師與人工智能在教學中的作用，保持教育的溫度和人文關懷；如何應對技術更新帶來的教學變革，確保教師和學生能夠適應新技術的發展等。

二、 人工智能技術加持非連續性文本教學的具體路徑

（一） 用智能識別與分類技術篩選不同類型的非連續性文本

在非連續性文本教學中，智能識別與分類技術首先被應用于文本資源的預處理階段。利用計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、多模態學習等技術，不僅能夠自動識別不同類型的非連續性文本（如統計圖表、產品說明書、廣告海報、社交媒體帖子等），還能夠自動區分文本的結構特征（如布局、顏色、文字排列等），從而實現準確、高效的分類。在傳統教學中，教師和學生往往需要花費大量時間手動篩選和整理非連續性文本材料。智能識別與分類技術的應用，極大地提高了文本篩選的效率，有效解決了文本資源繁雜、難以管理的問題。通過頻繁接觸和互動，學生將逐漸增強對非連續性文本特征的認知，學會根據文本的外在形式和內在邏輯進行分類。這種分類能力的培養，不僅能提升學生處理復雜信息的能力，還會為他們后續進行更深入的學習和分析奠定基礎。與此同時，智能識別與分類技術能促進學生對非連續性文本多樣性的認識，激發他們的學習興趣和探索欲望。［4］

（二） 用自然語言處理技術提取與整合非連續性文本中的信息

自然語言處理技術在非連續性文本教學中的應用，還體現在信息提取與整合環節。通過構建語義分析模型，系統能夠追蹤非連續性文本中的關鍵信息，如數據指標、產品特點、廣告賣點等，并自動提取這些重要數據或觀點。同時，對文本進行結構化處理，使信息呈現更加清晰、有序。非連續性文本由于其獨特的呈現方式，往往包含大量碎片化信息，給學生的理解和分析帶來挑戰。自然語言處理技術的應用，能有效降低理解難度，幫助學生快速準確地捕捉文本要點。通過自動提取與整合關鍵信息，學生不再需要逐字逐句地閱讀全文，而是能夠直接聚焦核心內容，對這些信息進行有效的整合和歸納，形成自己的理解和觀點。［5］

（三） 用交互式學習平臺動態調整非連續性文本的學習路徑

交互式學習平臺結合了語音識別、自然語言處理、虛擬現實（VR）或增強現實（AR）等先進技術，為非連續性文本教學打造了一個全新的學習環境。平臺支持學生以多種方式與文本互動，如通過語音提問、手勢操作、虛擬場景探索等，同時提供實時反饋和個性化指導。傳統的非連續性文本教學往往側重于單向的知識傳授，缺乏足夠的互動性和參與感。交互式學習平臺通過引入人工智能技術，打破了這一局限。在平臺上，學生可以組建學習小組，共同探討問題、分享見解，這種協作學習的方式有助于培養他們的批判性思維、團隊協作能力等綜合素養。交互式學習平臺的使用，使得非連續性文本教學變得更加生動、有趣和高效。學生在與文本的互動中不斷深化對知識的理解和應用，同時通過與同伴的交流與合作，提升自己的溝通能力和團隊協作能力。此外，平臺上的實時反饋和個性化指導也讓學生能夠及時糾正錯誤、調整學習策略，從而進一步提高學習效果。平臺還可以通過語音識別技術，準確捕捉學生的朗讀內容，并利用自然語言處理算法分析學生的語音、語調、語速等，評估其閱讀理解能力。［6］

（四） 用智能評估與反饋系統及時評價非連續性文本的學習成果

在非連續性文本教學中，智能評估與反饋系統扮演著至關重要的角色。這一系統通過先進的算法和模型，能夠對學生的學習成果進行客觀、全面的評估。它不僅能夠快速識別學生在理解非連續性文本時的難點和誤區，還能精準地量化學生的掌握程度，從而提供個性化的評估報告。這種評估方式不僅提高了評價的準確性和效率，還避免了傳統評估中可能存在的主觀性和偏見。即時反饋機制是智能評估與反饋系統的另一大亮點。當學生完成學習任務或練習時，系統能夠立即給出反饋，指出學生的優點和不足，并提供具體的改進建議。這種即時的反饋，不僅讓學生及時了解自己的學習狀況，還能激發他們的學習動力，促使他們更加積極地投入學習。同時，學生還可以根據反饋調整自己的學習策略，比如針對薄弱環節加強練習，或者嘗試不同的學習方法，以提高學習效率和質量。［7］

三、 結論與展望

人工智能技術的應用為非連續性文本教學帶來了諸多創新和改進：智能識別與分類技術有效解決了文本資源繁雜、難以管理的問題；自然語言處理技術降低了文本理解的難度；交互式學習平臺提供了更加豐富和互動的學習體驗；智能評估與反饋系統則確保了評價的客觀性和準確性。［8］

隨著技術的不斷進步，人工智能技術在非連續性文本教學中的應用還將更加廣泛和深入。我們可以期待更多新技術（如自然語言生成、情感分析等）與非連續性文本教學的深度融合，進一步提升教學效果和學習體驗。未來的非連續性文本教學將更加注重智能化與個性化的結合。系統將通過收集和分析學生的全面數據，構建更加精準的個性化學習模型，為學生提供量身定制的學習資源和指導方案。未來的交互式學習平臺將實現跨平臺、多模態的交互方式，支持學生在不同設備和場景下自由切換，并通過多種方式與文本進行互動。

隨著人工智能技術在教育領域的廣泛應用，數據隱私和安全問題將愈發受到關注。未來，需要建立更加完善的數據保護機制，確保學生個人信息和學習數據的安全，同時加強教師和學生的數據安全意識教育。此外，還需要關注技術倫理和人文關懷，確保技術的使用符合教育倫理和道德標準，尊重學生的個性差異和發展需求，避免技術濫用對學生造成不必要的壓力和負擔。

參考文獻：

［1］［5］ 段天才.小學語文非連續性文本閱讀教學管見［J］.語文建設，2021（4）：4951.

［2］［6］ 孟祥銀.生成式人工智能賦能高中語文古詩詞情境式教學的探究［J］.教育參考，2024（6）：6166.

［3］［7］ 朱琳阡.ChatGPT賦能語文寫作教學的價值、沖擊及啟示［J］.教學與管理，2024（15）：6366.

［4］［8］ 谷屹欣，錢荃.生成式人工智能語文教學賦能數字化閱讀素養的內在機理與實踐探索［J］.語文建設，2024（12）：6671.

（陳玫玫，江蘇省泗洪縣洪澤湖路實驗學校副校長。江蘇省教科研先進個人。）

*本文系江蘇省教育科學“十四五”規劃重點課題“學科融合視域下小學非連續性文本教學模式與實踐研究”（編號：B/2021/02/161）的階段性研究成果。