多維·分階·同步：小學生語文閱讀能力分階評價的探索

一、問題的提出與核心突破

傳統小學語文閱讀評價存在三個主要問題：評價維度單一，偏重閱讀理解，忽視閱讀積累和策略應用；評價標準模糊，缺乏明確的學段目標指引；評價與教學脫節，缺少分層測評工具。針對這些問題，本研究構建了“多維·分階·同步”評價體系：設計“四維十項”指標體系，涵蓋認讀、理解、運用、積累四個維度；制定“三段六層”進階標準，將小學六年分為低、中、高三個學段，每個學段細化為兩個年級層級，并開發配套的測評資源；研發AI智能評價平臺，實現\"教學一測評一改進”的閉環，通過動態權重調整和智能分析，解決評價滯后和教師能力不足的問題。

二、評價體系的設計依據

本研究以\"四維十項\"指標為核心，構建了“多維·分階·同步”評價體系。

1.多維評價的設計依據

本研究綜合國際閱讀素養的基本測評框架與語文學習規律，構建了“認讀一理解一運用一積累”四維能力螺旋進階模型（見圖1）。認讀能力是閱讀的基礎層級，包含解碼、信息提取、速讀等技能。符合“閱讀三角模型”對字形識別與語音加工的強調。理解能力是核心維度，涵蓋歸納與概括、整合與解釋、鑒賞與評判等高階思維，呼應“文本表征理論”對表層與深層理解的劃分。運用能力指向閱讀遷移，強調策略應用與創意表達，符合安德森認知技能遷移理論。積累能力關注語言材料的儲備與內化，避免了傳統評價對“輸入性能力”的忽視，符合美國語言教育家克拉申“輸入假說”對語言積累的重視。

2.分階評價的設計依據

（1）按學段梯度劃分將小學六年劃分為“三段六層”，內在邏輯為：低年段匹配皮亞杰“前運算階段”，側重發展形象思維；中高年段對應“具體運算\"到“形式運算\"的過渡，發展抽象思維。進階具有連續性，每階段設置“基線一發展”的進階梯度。

（2）與教材的深度融合

通過分解階梯式目標，開發“語文要素一評價指標\"映射表（見表1），實現語文要素與評價標準的系統整合。

3.同步教學的設計

“評價一診斷一改進\"的設計。基于形成性評價理論，依托AI平臺構建學期測、單元測、實時反饋的動態協同機制。

AI平臺的協同增效作用。依據學生診斷數據動態調整教學，如根據問題推送補充資源，根據學情匹配差異化的任務，為教師提供“評價指標解讀一命題技術培訓一數據報告分析\"的一站式服務。

三、體系構建與實踐路徑

1.“四維十項”評價指標體系的構建

本研究構建了“四維十項\"評價指標體系，涵蓋認讀、理解、運用、積累四個一級維度，細化為十項二級指標（見表2）。一級指標與二級指標之間呈現“總分”的關系。

（1）認讀能力（A1）：基礎能力，包括“解碼與提取（B1）\"和\"技巧與速度（B2）\"兩個二級指標，重點考查學生對文字符號的辨識能力及閱讀流暢度。

（2）理解能力（A2）：核心能力，涵蓋“歸納與概括（B3）\"\"整合與解釋（B4）\"\"推論與延展（B5）\"\"鑒賞與評判（B6）\"四項二級指標，聚焦文本內容分析、邏輯推理與批判性思維。

（3）運用能力（A3）：指向實踐遷移，包括“創意與應用（B7）\"和“策略與方法（B8）”，強調閱讀成果的實際轉化與策略選擇。

（4）積累能力（A4）：支撐長期發展，分為“掌握與實踐（B9）\"和“數量與范圍（B10）”，關注語言材料的記憶與運用。

2.“三段六層”進階標準的落實

（1）學段銜接：能力進階的螺旋式設計●低年段：認讀奠基，激發興趣

能力聚焦：低年段聚焦識字量遞增、標點符號識別、簡單信息提取等任務，培養學生對文字的感知能力。

典型設計：認讀能力：通過\"解碼與提取\"評價字音辨識、圖文對應能力（如一年級學生借助圖片和偏旁部首推測字音字義，二年級進一步要求發現字形與字音的關系）。積累能力：依托“掌握與實踐\"背誦優秀詩文（一年級25篇、二年級50篇），設計\"諺語填空”“古詩配對”等趣味題目，同時融入兒歌、繪本的內容，匹配\"認讀一朗讀一簡單復述\"的能力發展鏈條。

●中年段：深度理解與邏輯整合

能力聚焦：中年段以“理解能力\"為核心，重點發展歸納與概括、整合與解釋、推論與延展等能力。

典型設計：信息整合：圍繞\"整合與解釋\"設計跨段落推理題（如三年級借助關鍵詞說出文本內容，四年級升級為根據主要人物和事件復述故事）。策略運用：通過“策略與方法\"強化閱讀方法的遷移（如“繪制《猴王出世》情節山形圖\"等，利用可視化工具提升文

本分析能力）。

高年段：批判創新與素養提升

能力聚焦：高年段聚焦“運用能力”與“鑒賞評判”，強調知識遷移與批判性思維。

典型設計：鑒賞評判：針對\"鑒賞與評判”（五年級“結合事例表達觀點”，六年級升級為\"創編故事解決問題”）。創意表達：依托\"創意與應用\"鼓勵個性化輸出（對比少年閏土與中年閏土，分析社會變遷，培養批判性思維）。

（2）題庫開發策略：分層題庫與精準診斷

以統編小學語文教材為依托，以單元為單位，針對評價指標體系的評價細目，編制相應的測評題目，每條細目至少設計3組測評題，每組題的測評文本應在5篇以上，開發了匹配小學階段十二個學期的內容豐富的評價資源庫。

單元測：靶向診斷，即時反饋

分層設計：低年段設計“圈出文本中的顯性信息”等題目，對應“解碼與提取”；中年段設計“概括段落大意\"\"分析人物情感變化\"等題目，匹配\"歸納與概括”；高年段通過“對比修辭手法效果”“評論文本觀點\"等題目，檢驗“鑒賞與評判\"能力。

技術賦能：AI系統根據診斷弱項精準組卷，如檢測到班級考查“技巧與速度\"能力的題目得分率低于70% ，教師便推送“限時默讀訓練”微課資源。

●學期測：多維整合，素養立意

跨文本聯結：打破單篇局限，設計群文閱讀任務。六年級期末測試時，將《少年閏土》《我的伯父魯迅先生》《回憶魯迅先生》組合為專題，要求學生“從多個文本中提煉魯迅形象的維度”。

真實情境創設：五年級測評以\"策劃班級讀書會\"為情境，整合“書目推薦”\"活動方案設計”“閱讀心得分享”等任務，凸顯語用價值。

專項訓練：精準干預，個性提升

錯題歸因分析：AI平臺自動生成“能力短板圖譜”。如某學生“整合與解釋\"類題目連續三次測評未達標，教師推送“因果關系分析\"等專項練習。

精準難度調節：根據學生作答表現實時調整題目難度。例如，首次完成“推論與延展\"類練習正確率超過 80% 后，教師在下次練習中便減少推理類練習的推送。

（3）技術賦能：AI評價平臺的開發與應用

開發小學語文閱讀能力分階評價平臺，實現\"教學一測評—改進\"的閉環。

平臺功能模塊與AI技術應用評價平臺整合核心模塊，實現評價智能化。

精準組卷：基于進階標準與學情數據匹配試題，如四年級側重“整合與解釋\"時，優先抽取“聯系上下文釋詞\"類題目。

即時反饋：客觀題如選擇題自動批改，主觀題如簡答題通過技術分析關鍵詞匹配度，如涉及“孔乙己形象\"須識別“遷腐”“善良\"等詞。

學情畫像：生成多維雷達圖。

人機協同評價機制

為平衡效率與人文性，平臺采用“AI初評 + 教師復評\"的模式。

AI初評：完成客觀題批改與主觀題初篩（如語義分類）。

教師復評：人工復核開放性答案。

四、應用成效與價值體現

分階評價體系借助AI精準診斷、策略調整等，有助于提升學生的閱讀能力，促進課堂變革，提升教師學業質量評價能力。

1.學生數據驗證：能力顯著提升

（1）理解能力（A2）：山東省濰坊市某實驗校對四年級學生正確率稍低一些的理解、鑒賞與評判類題目進行三次數據對比，發現達標率從 45% 提升至 70% 。

（2）理解與積累能力（A2、A4）：從山東省濰坊市某縣級市進行的三次測評數據對比（見圖2）可以看出，A1和A4兩類能力各項指標整體上第三次測試優于前兩次，A2和A3兩類能力三次測試正確率都穩步提升，正確率從 54% 左右提升至 74% 左右，部分班級“觀點辨析”類題目實現了零的突破。

2.教師教學改進案例：從數據診斷到精準干預

山東省某校五年級班級“創意應用”類題目得分率僅為 15% ，通過“追問式教學”與思維工具（如魚骨圖）等的干預后，相關題目得分率提高了 41% 。

3.價值總結

本研究提出“積累\"維度，通過量化標準使學生的進階訓練達標率提升至 79% 。平臺基于AI技術實現個性化學習，月均處理數據數萬條，通過精準診斷和策略干預有效提升了學生的閱讀能力，同時緩解了師資不均衡的情況，促進了教育公平。本研究構建了“四維十項\"指標體系和“三段六層\"進階標準相結合的小學語文閱讀能力評價體系。AI技術的深入應用實現了評價過程的精準化和個性化。

【本文系全國教育科學“十三五\"規劃2020年度教育部重點課題“小學生語文閱讀能力分階評價的研究\"（課題批準號：DHA200320）研究成果】