人工智能技術賦能小學語文高效課堂發展策略

[文章編號]1008-2549（2025）0002-0072-03

教育信息化2.0行動計劃明確提出，推動智能技術與教育教學深度融合的發展目標，2022年，《義務教育語文課程標準》強調，創設智慧學習環境以落實核心素養培育。當前，小學語文課堂面臨教學效率偏低、分層指導不足等現實困境，傳統經驗主導的教學模式難以滿足學生個性化發展需求[]。本研究從技術賦能教育的理論建構出發，系統分析人工智能技術對語文課堂教學要素的重構機制，探討其在學情診斷、資源適配、情境創設等環節的應用價值。通過構建覆蓋教學全過程的智能化實施策略，破解標準化教學與個性發展間的矛盾，為構建高質量語文課堂提供可操作路徑，推動技術應用從工具疊加轉向教育生態重構。

一、小學語文高效課堂概說

（一）人工智能技術賦能教育的核心內涵

人工智能技術賦能教育的核心內涵，體現為以智能工具重構教學要素的底層邏輯。技術工具通過動態解析教學行為數據，優化傳統教學流程結構，使知識傳遞由單向灌輸轉向多維交互。在數據驅動層面，智能系統可構建個體認知特征與學習軌跡的動態模型，通過量化解析文本理解、語言表達等素養維度，為差異化支持提供精準參照[2。這種支持機制突破經驗主導的局限，實現教學干預的及時性與動態適應性協同發展。智能技術對師生互動的促進作用，聚焦于構建雙向增強的協同機制。自然語言處理與情感計算技術能夠同步解析教學對話的語義焦點與情感傾向，形成可視化交互圖譜，促使師生關系從知識授受轉向認知共生。技術賦能的本質在于通過工具理性與教育規律融合，實現教學系統的整體性革新。

（二）小學語文高效課堂的特征

技術賦能下的小學語文高效課堂，本質上是教學目標、過程與評價三要素協同優化的新型教學范式。其特征集中表現為目標導向的動態達成、學生參與的深度激活、資源整合的立體適配以及反饋調節的精準迭代四個維度，共同構成智能化與動態化交織的課堂生態。基于語文核心素養培育需求，課堂教學目標的設定不再局限于知識傳遞，而是通過智能技術對認知軌跡的持續追蹤，實現語言建構與人文浸潤的有機統二[3]。學生參與特征強調主體性的真實回歸，技術賦能的交互設計打破傳統課堂的單向輸出模式，形成多向度的思維碰撞場域。資源整合維度依托智能算法對多模態材料的解析能力，構建起支撐文本理解與文化傳承的動態資源網絡。反饋效率特征則通過教學數據的實時采集與分析，推動評估體系從結果判斷轉向過程調控，形成教學改進的閉環機制。技術賦能的深層價值，在于使課堂各要素始終處于動態調適狀態，共同實現教學效能的最優化。

二、人工智能技術賦能小學語文課堂的教學價值

（一）個性化學習需求精準匹配，提升學習效能

人工智能技術通過構建學情動態分析模型，實現對個體認知水平與學習風格的精準識別，為差異化教學提供科學依據。傳統課堂受限于統一化教學進度，難以兼顧學生群體的能力梯度差異，而智能技術的介入使得學習資源供給從群體適配轉向個體定制[。人工智能技術的應用可解析學生在語言理解、文本分析等維度的能力特征，自動生成與其最近發展區匹配的學習任務序列。這種動態適應機制不僅降低認知不足，更通過階梯式挑戰維持小學生的心理沉浸狀態。

此外，分層學習路徑的智能規劃，可以有效消解標準化教學與個性化需求間的結構性矛盾。智能系統通過持續追蹤學習軌跡的微觀變化，及時調整資源難度與呈現形式，形成“評估一反饋一優化”的閉環調節體系[5。在小學語文閱讀教學中，技術賦能的個性化匹配既體現在文本材料的主題與復雜度選擇上，也反映在輔助理解工具的差異化配置方面。學生由此獲得與其認知基礎相契合的學習支架，從而在語言積累與思維進階間建立良性循環。

（二）沉浸式情境創設激發興趣，深化語文素養

人工智能技術可突破小學語文課堂的時空限制，實現語言學習與真實語境的深度耦合。虛擬場景的動態還原能力，可將抽象文字符號轉化為具象可感的立體場景，激活學生的多感官參與機制。這種情感驅動型學習模式顯著提升學生的文本親近感，為文化傳承奠定認知基礎。智能情境的交互特性重構語言實踐范式，推動語文素養培育從機械訓練轉向意義建構。動態生成的虛擬對話場景，為學生提供低焦慮度的語言輸出環境，使其在角色代人與問題解決中自然習得交際策略。技術賦能的語境自適應機制，既能根據個體表達水平調節對話難度，又能捕捉語言運用中的邏輯漏洞，形成隱性指導的實踐閉環。這種浸潤式語言操練不僅強化了語用能力，更通過持續的成功體驗鞏固學習動機，實現工具性與人文性素養的協同發展。

（三）精準學情診斷，優化教學科學性

人工智能技術通過全流程數據采集與分析，能夠構建起覆蓋課前、課中、課后的立體化診斷體系，為教學決策提供客觀依據。傳統經驗主導的學情判斷往往受限于樣本容量與主觀偏差，而智能系統通過捕捉學生作答軌跡、互動頻次等微觀行為數據，可量化解析群體認知共性與個體能力差異。這種基于數據的診斷模式突破傳統觀察法的時空限制，使教師能夠透過表層現象，精準定位知識斷點與思維障礙。

此外，智能系統通過實時追蹤課堂生成性數據，可識別教學節奏與學習需求間的匹配偏差，教師依據多維度的學情圖譜，能夠動態調整教學重心與推進梯度，使教學設計既保持預設框架的系統性，又具備應對生成問題的靈活性。這種數據驅動的教學優化路徑，推動語文課堂從經驗主導轉向循證實踐，顯著提升教學策略的科學性與適配性。

（四）資源智能推送，減輕備課負擔性

傳統備課過程中，教師需耗費大量時間檢索篩選教學素材，在人工智能技術應用下，可自動解析單元主題與語文要素的關聯網絡，生成結構化的資源供給方案。這種定向推送機制不僅降低信息篩選的冗余成本，更通過跨文本資源的深度關聯，拓展教學設計的創新空間。

人工智能技術賦能下，通過解構課程標準與學情特征的雙重維度，能夠輸出符合認知規律的教學內容組合方案，使基礎性備課工作實現標準化與個性化統一。教師得以從重復性勞動中解放，將精力集中于教學策略優化與創造性活動設計。技術賦能的資源供給模式，既保障教學核心目標的落實精度，又通過開放性的資源擴展接口，激發教師專業發展的內生動力，最終形成減負與提質協同并進的教學生態。

三、人工智能技術賦能小學語文高效課堂的策略

（一）構建智能診斷工具，實現精準學情分析

小學語文高效課堂需要構建智能診斷工具實現精準學情分析。教師需整合智能批改系統與課堂交互工具，形成“作業診斷—課堂觀測一效果追蹤”的閉環數據鏈。在小學語文課堂作文教學中，自然語言處理技術可解析學生習作的詞匯密度、語義邏輯與情感傾向，生成包含語言規范、思維深度等多維度的評估報告。課堂互動工具通過實時記錄學生問答頻次、響應時長等行為數據。教師通過交叉比對兩類數據，能夠精準識別群體性知識斷點與個體能力差異，為分層教學提供可視化依據。

以人教版五年級下冊“草船借箭”教學為例，教師可借助智能診斷工具實施精準學情分析。預習階段布置人物性格分析小練筆，智能批改系統自動統計神機妙算、知人善用等關鍵詞的出現頻率，標記出學生理解偏差。在課堂教學中，交互工具實時采集學生對諸葛亮借箭成功的原因問題的作答數據，通過語義分析識別出“天時利用”“心理戰術”等核心要素的認知完整度。教師根據系統生成的群體錯誤分布圖，將學生劃分為基礎組、進階組、拓展組三個層級。課中通過分層任務卡推送差異化問題鏈，如基礎組完成事件排序思維導圖，進階組模擬人物對話推導決策邏輯，拓展組結合《三國志》選段比較歷史與文學差異。課后系統追蹤各層級學生二次作業的進步指數，為后續《景陽岡》教學的分組動態調整提供數據參照。

（二）開發情境化教學模塊，促進深度學習發生

小學語文高效課堂開發情境化教學模塊，需構建虛實融合的語言實踐場域。教師首先依據單元人文主題與語文要素，設計包含角色代人、問題解決等要素的多模態情境框架。通過人工智能語音識別技術搭建虛擬對話場景，學生可自主選擇人物視角進行觀點陳述，系統實時分析語言表達的完整性與邏輯性。整合虛擬現實技術還原文本時空背景，如將古詩意境轉化為三維可交互場景，使學生在移情體驗中理解意象組合的審美價值。最后設計階梯式任務鏈，從情境觀察、角色演繹到創意表達逐層推進，確保認知活動始終伴隨高階思維參與。

以人教版四年級下冊“小英雄雨來”教學為例，教師開發抗戰背景下的情境模塊。預習階段推送虛擬村莊漫游場景，學生通過語音指令與NPC（虛擬村民）對話，收集時代背景信息。課中創設雨來營救討論會情境，學生佩戴VR設備進入地道三維空間，分角色扮演村民、日軍軍官、雨來等人物。語音交互系統實時記錄發言內容，自動生成觀點立場呈示圖。教師引導學生對比虛擬情境中的行為選擇與文本情節差異，撰寫“我眼中的小英雄”評論文。課后拓展環節開放故事續編模塊，學生通過語音輸入創編雨來后續經歷，系統基于自然語言處理技術生成情節邏輯評估報告。全過程通過情境沉浸驅動文本解構與意義重建，使語言學習轉化為文化體驗與價值形成的過程。

（三）完善教師智能助手功能，賦能教學決策優化

小學語文高效課堂完善教師智能助手功能，需構建數據驅動的教學改進閉環系統。首先，教師需整合課堂實錄、作業反饋與測評數據，建立覆蓋教學全周期的數據采集網絡。通過人工智能自然語言處理技術解析師生對話文本，提取高頻提問類型與思維盲區分布特征。其次，運用機器學習算法構建教學行為分析模型，將知識點講解時長、互動形式選擇等變量與學習成效建立關聯圖譜。最后，根據實時生成的決策建議儀表盤，動態優化教學要素配比，如調整重難點講解梯度、重組課堂活動序列等。小學語文教師通過持續追蹤建議實施后的數據變化，形成“問題識別一策略生成一效果驗證”的螺旋上升機制。

以人教版五年級上冊“將相和”教學為例，教師運用智能助手優化決策流程。預習階段系統分析前測作業數據，可以發現學生混淆完璧歸趙與澠池會盟事件因果。課堂導人環節依據建議縮短背景講解時長，直接呈現時間軸填空任務檢測預習效果。課中根據實時采集的討論數據，分組模擬廉頗、葡相如的心理獨白并錄音上傳，系統通過情感分析標注關鍵矛盾點。課后報告顯示人物形象分析環節的生生互動占比提升，但高階問題設計不足，教師據此在“草船借箭教學中增設決策樹協作探究任務。全過程通過數據迭代持續校準教學重心，使決策優化始終基于證據鏈而非直覺經驗。

（四）建立動態資源適配機制，保障個性化學習供給

小學語文高效課堂建立動態資源適配機制，關鍵在于構建“能力畫像一資源匹配一效果追蹤”的智能服務鏈。首先，教師需建立涵蓋語言積累、文本理解、思維發展等維度的學生能力評估體系，通過日常作業、課堂互動等多源數據持續更新個體畫像。其次，設計資源動態標引系統，依據文本復雜度、主題關聯度、認知挑戰層級等參數建立資源特征庫。最后，開發智能推送引擎，通過匹配算法將學生能力坐標與資源特征矩陣關聯，實現閱讀材料與拓展任務的差異化供給。教師需同步建立資源迭代機制，根據練習反饋數據動態調整標引參數，確保資源庫始終與學情演進保持同步。

以人教版五年級下冊“景陽岡”教學為例，教師實施動態資源適配。預習階段依據前測數據推送差異化材料：基礎組獲取《水滸傳》少兒版選段與生詞圖解，進階組得到原著片段對比與武松性格分析表，拓展組領取宋代社會背景資料包。課堂探究環節分組完成任務：基礎組通過角色卡排序還原打虎過程，進階組對比影視片段與文本的動作描寫差異，拓展組結合歷史資料撰寫“從景陽岡看古代俠義精神”小論文。課后系統根據課堂表現數據推送鞏固練習：基礎組完成情節排序思維導圖，進階組分析環境描寫對情節的推動作用，拓展組續寫武松后續遭遇并提交智能批改系統。單元結束時，系統綜合各環節數據生成學習軌跡報告，為“猴王出世”教學的資源適配提供基準參數，形成螺旋式上升的個性化支持體系。

本研究揭示了技術賦能教育通過數據驅動重構教學要素協同關系的機理，構建了涵蓋目標動態達成、資源立體適配等特征的高效課堂模型，提出了從分層診斷、情境構建等策略，突破傳統研究中技術應用碎片化局限，形成覆蓋“分析一設計一實施一評價”的完整閉環，使智能技術真正服務于語文核心素養培育目標。

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（責任編輯：朱福昌）