智能升級：人工智能革新小學語文分級閱讀教學

人工智能技術極大地促進了中文分級閱讀平臺的快速發展。人工智能技術能夠根據大數據分析，系統評估學生的閱讀水平，為他們匹配難度適中、內容豐富的文本。這不僅能夠激發學生的閱讀興趣，還能夠有效提升他們的閱讀理解能力。此外，這種個性化推薦機制還能幫助教師更準確地把握學生的學習需求，進而調整教學計劃和策略。

一、嵌入鏈接

目前，西方國家已形成比較成熟的英文分級閱讀體系，主要代表是Lexile分級（藍思分級）。有研究表明，分級閱讀能有效提升學生的閱讀水平。

分級閱讀基于一個簡單的前提，那就是每個學生的閱讀能力和認知水平都是不一樣的。分級閱讀旨在提供與學生閱讀能力相匹配的文本，幫助他們逐步提升自己的閱讀理解能力，同時保持對閱讀的興趣和熱愛。分級閱讀的方法不僅能夠避免學生因閱讀難度過大而產生挫敗感，還能確保他們在適合自己的閱讀水平上不斷進步，從而培養語文素養。但事實上，如何準確評估學生的閱讀水平是推行分級閱讀時面臨的第一個難題。傳統的評估方法往往依賴于教師的主觀判斷或單一的測試成績，這可能無法真實地反映學生的閱讀能力。

近幾年，我國的分級閱讀軟件也開始研發中文分級閱讀測評標準。研發者通過人工智能技術將測評標準與海量學習資源鏈接在一起，形成知識圖譜。隨著人工智能時代的到來，人工智能成為一種極為重要的生產工具，并且正在被大量運用。例如，智能語音助手可以幫助孩子糾正發音，提高朗讀能力；智能閱讀軟件可以根據孩子的閱讀水平和興趣推薦適合的讀物；智能教育機器人可以陪伴孩子一起學習，解答他們在閱讀過程中遇到的問題。這些智能工具的出現，為分級閱讀教學提供了有力的支持。

1.智能推薦，篩選材料

王榮生教授在《語文科課程論基礎》一書中，把“文選型”語文教材的選文大體分為四類——“定篇”“例文”“樣本”及“用件”，這四類選文各有不同的功能。在當前的語文教育體系中，由于教材的篇幅限制，我們面臨著一個挑戰：原著的完整精神和風格無法得到充分展示和傳遞。此外，教材也無法涵蓋所有被廣泛認為具有文學價值的經典名著，從而無法為學生提供更廣闊的文學視野和深度。這一現實情況要求我們在教材編寫和教學過程中尋找創新方法，以彌補現有教材的不足。人工智能技術可以根據學生的學習情況、興趣愛好等，為他們推薦合適的閱讀材料。統編小學語文教材在課后“閱讀鏈接”“資料袋”中拓展了與課文有關的書籍，例如，六年級上冊《窮人》一文的課后“資料袋”中提到了列夫·托爾斯泰的《戰爭與和平》《安娜·卡列尼娜》《復活》；《好的故事》一文的課后“閱讀鏈接”中提到了馮雪峰的《論〈野草〉》、李何林的《魯迅〈野草〉注解》等。以前，這樣的內容往往是被忽視的，而在人工智能的加持下，這些具有極大閱讀價值的書籍可以快速地出現在學生的課外閱讀材料中，使得課上與課下貫穿一體，激發他們的閱讀興趣。同時，人工智能系統還可以根據學生的閱讀進度和效果，動態調整推薦內容，確保學生始終處于合適的閱讀難度區間。

2.語音識別，朗讀輔助

人工智能技術可以實現對文本的自動朗讀，幫助學生更好地理解和記憶課文內容。例如，“考拉閱讀”App中內置閱讀板塊，可以讓學生輕松掌握長句、復雜句的正確讀音。此外，語音識別技術還可以用于評估學生的發音和語調，指導他們進行正確的朗讀訓練。這對提高學生的語言表達能力和口語交流能力具有重要意義。

3.智能問答，虛擬生成

基于大數據模型構建，人工智能技術可以為學生提供實時的問題反饋和學習輔導。學生在學習過程中遇到問題時，可以通過智能輔導系統向虛擬教師提問，獲得及時的幫助。此外，智能輔導系統還可以根據學生的學習情況，為他們制訂個性化的學習計劃和目標，幫助他們更好地掌握知識。

4.數據分析，反饋評價

人工智能技術可以對學生的閱讀行為、學習進度等數據進行收集和分析，為教師提供有關學生學習情況的詳細信息。在當前教育技術的背景下，“考拉閱讀”App實施了ER Framework分級系統，該系統根據ER值（范圍為200至1300ER）來量化文本的閱讀難度，其中較低的ER值代表較容易理解的文本。這一系統的引入與人工智能技術的進步密切相關，使得學生能夠享受到更加定制化和個性化的閱讀方案，從而滿足他們不同的學習需求。這有助于教師了解學生的學習需求和困難，及時調整教學策略。同時，數據分析結果還可以作為評價學生學習成果的重要依據，給家長提供參考。

二、構建新范式

1.個性化學習路徑之“新”

傳統的分級閱讀材料很難做到對每個學生的個性化適應。不同學生的學習背景、興趣點和認知速度差異顯著，但教材往往是統一編制的。人工智能技術通過大數據分析，能夠根據學生的閱讀習慣和理解能力，為其訂制個性化的閱讀路徑。人工智能技術可以通過數據分析來識別學生的閱讀水平和偏好。通過對學生在線閱讀行為的追蹤，如閱讀速度、停留時間、閱讀材料的選擇等，人工智能技術能夠構建起學生的學習畫像。在這一過程中，機器學習算法還能夠不斷優化，更加精準地反映學生的學習狀態。

接下來，人工智能技術可以基于以上數據為每個學生推薦適合的閱讀材料。這些材料不僅與學生的閱讀能力相匹配，還能夠激發他們的閱讀興趣。例如，對閱讀能力較強的學生，人工智能技術可以推薦更具挑戰性的文本；而對需要提升的學生，則可以選擇難度適中、圖文并茂的閱讀材料。

此外，個人移動端還能提供實時反饋和輔導。在學生閱讀過程中，智能系統即時捕捉學生的疑難點，并提供訂制化的幫助和指導。這種互動式的學習方式，不僅加深了學生對文本的理解，還提高了他們的自主學習能力。

2.實時化反饋指導之“新”

學生在傳統的閱讀過程中缺乏及時有效的反饋和指導。在傳統的教學模式下，教師需要面對眾多學生，難以對每個學生的閱讀進度進行個性化跟蹤和指導。人工智能輔助的教學平臺可以改變這一狀況。通過自然語言處理技術，人工智能能夠對學生的閱讀情況進行實時評估，并提供有針對性的反饋和建議。這種即時互動大大增強了學生學習的連續性和針對性。

人工智能技術可以實時監控學生的閱讀行為，如閱讀速度、閱讀時間、閱讀習慣，通過數據分析，發現學生在閱讀過程中可能存在的問題，如跳過生詞、忽略細節等，及時給出建議和糾正。這樣，學生不僅能提高自己的閱讀效率，還能養成良好的閱讀習慣。

人工智能技術還能根據學生的閱讀表現和進步情況，動態調整閱讀材料的難度和類型，以適應學生的變化和發展。例如，當學生在某一類型的文本上表現出優秀的理解能力時，系統會適時提高該類型文本的難度，以挑戰學生的理解極限；反之，當學生在某一類文本上遇到困難時，系統則會適當降低難度，以保證學生能夠順利閱讀。

3.情境化閱讀能力之“新”

提高學生的閱讀理解能力是語文教學的核心目標之一，但這往往是一個長期而艱巨的任務。人工智能技術可以通過構建虛擬閱讀環境，模擬不同的閱讀場景和問題情境，幫助學生在仿真環境中練習和提高閱讀理解能力，同時根據學生的閱讀表現動態調整閱讀材料的難度和深度，確保學生始終處于適宜的挑戰區間。通過對學生的閱讀行為進行實時監控和分析，人工智能系統能夠精準地診斷出學生在閱讀過程中遇到的問題，如詞匯理解困難、句子結構解析錯誤等，并提供有針對性的指導和幫助。這種即時反饋機制能夠幫助學生及時調整學習策略，從而更有效地提高閱讀理解能力。

4.跨媒介閱讀體驗之“新”

傳統的紙質閱讀材料雖然依舊重要，但已不再是唯一的學習渠道。隨著人工智能技術的不斷進步，跨媒介閱讀體驗成為可能，它為小學生提供了一個更為豐富、互動的學習環境。通過大數據分析，人工智能系統可以精準地識別學生所處的閱讀級別，并推送相應難度的文章或圖書。這種個性化推薦機制不僅能夠激發學生的閱讀興趣，還能有效避免因閱讀材料過難而打擊學生的學習積極性。

例如，統編小學語文五年級下冊第二單元屬于“傳統小說”單元。它以“觀三國烽煙，識梁山好漢，嘆取經艱難，惜紅樓夢斷”為導語，直接呈現了“走近中國古典名著”這一人文主題。這個單元編排了四篇課文：《草船借箭》根據《三國演義》的相關情節改寫；《景陽岡》節選自《水滸傳》；《猴王出世》節選自《西游記》；《紅樓春趣》節選自《紅樓夢》。這四篇課文來自中國四大名著。在當前的教育實踐中，一個現實的挑戰是如何有效地將古典名著納入課程教學中。這些作品由于創作時間距今已久，與學生所接觸的現代題材、主題、內容和語言存在明顯的隔閡。這種時代差異造成了教學過程中的矛盾，需要我們采取創新的教學策略來解決。

人工智能技術可以有效打破傳統紙質書籍的限制，將文字、圖像、聲音甚至視頻等多種信息載體整合在一起。例如，學生在學習《草船借箭》時，可以通過點擊屏幕上的鏈接觀看“赤壁之戰”這一歷史情節的相關影視資料，或是通過音頻了解草船借箭的前因后果，體會諸葛亮借箭之“智”，感受周瑜嘆服之“感”，將一千多年前的古人以數字化形象再現眼前，以動態視覺化體驗豐富學生的情感認識，使學生有話可說、有話能說、有話想說。這種多媒體的交互方式立體化了閱讀的內容，提高了學習的趣味性和效率。

三、未來與展望

未來，隨著人工智能技術的不斷發展和完善，我們相信，它將在小學語文分級閱讀教學中發揮更大的作用。人工智能技術不僅作用于閱讀材料的選擇和推薦，未來還將助力寫作、聽說等更多方面的訓練。同時，隨著大數據和云計算的應用，學生的學習數據將得到更深層次的分析和應用，使得教師教學更加精準和高效。

1.教學資源多樣化

未來的小學語文分級閱讀教學將擁有更加豐富的教學資源庫，涵蓋各種題材、體裁和難度的閱讀材料，滿足不同學生的個性化需求。

2.教學方法創新化

未來的小學語文分級閱讀教學將更加注重啟發式、探究式的教學方法，引導學生主動發現問題、解決問題，培養他們的創新思維和實踐能力。

3.教育評價多元化

未來的小學語文分級閱讀教學將采用更加多元化的評價方式，除了關注傳統的筆試成績外，還將注重學生的閱讀過程、閱讀體驗和閱讀成果的綜合評價。

總之，我們在分析歐美超過六十年歷史的兒童英語分級閱讀體系時，可以明顯看出中國的中文分級閱讀體系尚處于發展的早期階段。這種差距不僅體現在兩種分級閱讀的發展歷史長短上，還反映在社會公眾對此方法的認可以及實際的應用廣度和深度上。但人工智能技術的引入正在推動小學語文分級閱讀教學向更加個性化、智能化的方向發展。它不僅改變了傳統的語文閱讀教學模式，還為提高學生的閱讀能力和興趣提供了新的可能性。展望未來，隨著技術的不斷進步，人工智能技術將繼續在教育領域扮演關鍵角色，助力培養更多具備創新能力和批判性思維的未來人才。