人工智能視域下高中語文主體參與式主題閱讀教學探究

在數字化與教育深度融合的“人工智能十教育”時代，高中語文教學正經歷從“知識傳授型”向“素養培育型\"的深刻范式轉型。主題閱讀作為一種前沿教學模式，圍繞特定文化或學術主題，整合多文本、多媒介資源，引導學生運用比較、分析、綜合等策略，開展系統性探究。該模式以主題為核心紐帶，打破單篇文本的束縛，推動學生對復雜概念的深度理解，促進跨學科知識遷移。

然而，傳統的主題閱讀教學方法存在諸多缺陷，課堂上過分依賴教師的講授和文本分析，導致學生在主題解讀方面處于被動接受的狀態，缺乏個性化探究和批判性思維的培養；主題閱讀教學強調多文本之間的關聯和跨維度的思考，但在傳統的線下討論中，由于受到時間和空間的限制，學生的參與度在廣度和深度上均顯不足。隨著信息技術的飛速發展，智能工具逐漸發展至教育領域。所謂“智能工具”，指的是那些基于人工智能(AI)、大數據、自然語言處理(NLP)等技術構建的教育應用系統，其核心功能在于提供基于數據驅動的精準學習支持以及構建情境化的認知交互體驗。教師可以運用人工智能技術對與學習有關的資源進行重新設計、開發，突破傳統教材的局限，創建數字化、開放性的教學資源。2]

智能工具與主題閱讀教學的融合，為破解“片面化閱讀\"與“被動接受”提供了技術賦能。通過構建“工具支撐一參與驅動一深度建構”的融合路徑，重塑高中語文主題閱讀的教學范式，本質上是構建“人機協同\"的參與式教學生態，即以智能工具為支撐，以主題閱讀為載體，以學生的主體參與為動力，最終實現從“工具理性\"到“育人價值\"的升華。

一、智能工具在高中語文主題閱讀教學中的優勢

(一)激發學生閱讀興趣

智能工具能夠整合文字、圖像、音頻、視頻等多種信息形式，為學生呈現更為生動、直觀的閱讀內容。3以古典文學作品教學為例，教師可以借助智能工具展示相關影視片段、動畫演示，讓學生不僅能閱讀原著文本，還能通過虛擬現實(VR)技術沉浸式感受書中場景；觀看經典影視片段、玲聽專家解讀音頻，讓抽象文字變得鮮活生動，滿足不同學習風格學生的需求，有助于學生深入理解作品的時代背景、人物形象，從而激發學生的閱讀興趣。將影視資源轉化為主題閱讀的“催化劑”，既符合高中生對多樣化媒介的偏好，又規避了過度娛樂化的趨勢，實現了智能工具與主題閱讀的深度融合。

(二)提供豐富閱讀資源

互聯網蘊藏著海量的閱讀資源，智能工具能夠幫助學生快速獲取所需的信息。學生可通過電子圖書館、在線閱讀平臺等智能工具，檢索與主題閱讀相關的書籍、文章、研究報告等資料。

基于自然語言處理(NLP)和知識圖譜技術，智能系統能夠深入解讀文本的語義脈絡，把碎片化的閱讀素材整合成以主題為核心的立體式資源陣列。通過提煉核心觀念、情感主旨、文化標識等元素，智能系統能夠自動關聯不同文本、媒介及時空的學習資料，構建起“主題一元素一關聯\"的多層次資源網絡，促使單一文本閱讀向多視角的認知交互升級。這種資源整合形式打破了傳統教材的線性架構，為學生提供了一種類似“根系狀”的意義探尋路徑：既能夠順著主題的歷史軌跡追溯概念的演變歷程，也可以在不同文化語境下開展比較閱讀，進而在開放的資源網絡中激發主體的問題意識與探索欲望。

(三)促進閱讀互動交流

人工智能技術可以打造“全時空、多模態、智能化\"的互動交流生態格局，為高中語文主題閱讀教學開創“參與式意義共創\"的嶄新范式。其關鍵價值在于依托技術賦能，促進閱讀互動從傳統的“單向傳輸\"模式，深度轉變為“網狀共生\"的新形態。智能工具打破了時間和空間的限制，為學生搭建了便捷的互動交流平臺，如在線討論區、觀點可視化展示板、學習社區等直觀的顯性互動載體以及基于學生閱讀行為數據所提供的隱性互動支持。教師也能借此平臺及時了解學生的閱讀進展，并給予針對性的指導和反饋。這種互動形式徹底摒棄了“教師主導提問，學生被動回答”的模式，讓每一位參與閱讀的個體都能在多維度的對話中成為意義生成的主動發起者與共同構建者。

(四)提供個性化閱讀體驗

智能系統可以全面收集學生在閱讀過程中的多種類型數據，像文本停留的時長、語義標注的疏密程度、情感波動變化的曲線等。機器學習算法可以構建動態的“閱讀能力一認知偏好”二維模型，將每個學生的閱讀歷程轉化為能夠計算與預測的個性化圖譜。這種借助技術實現的認知建模，突破了傳統教學里“進度一致、材料相同\"的適配弊端，為學生提供“階梯式”的分層幫助。一方面，智能工具依據最近發展區理論，為學生推送具有梯度的閱讀素材。比如，為邏輯思維較強的學生提供哲學思辨類的拓展文本，為形象思維出色的學生推送視覺化的文學圖譜。另一方面，元認知監測技術可以識別學生在認知過程中的阻礙點，并實時生成包含“問題、資源、策略\"的一體化解決方案。在閱讀路徑規劃方面，智能系統打造了“自主抉擇、智能建議、靈活調整\"的交互機制。學生可以按照個人興趣，在主題閱讀圖譜中自行規劃閱讀分支。閱讀不再是被動的知識接受環節，而是學生通過個性化資源適配，主動實現“自我認知升級\"的建構過程。

二、主體參與式教學的新樣態

在高中語文主題閱讀教學領域，智能工具對閱讀生態進行了重新構建。學生的主體參與性集中體現在認知、互動、創造這三個維度的深度融入。

(一)認知參與：自主性的知識建構

智能閱讀系統借助學習分析技術，實時追蹤學生的閱讀蹤跡，涵蓋停留時間長短、批注的密集程度以及生成問題等方面。通過知識圖譜，智能系統能夠動態推送適配的資源。學生可根據個人學習節奏，自主選擇閱讀順序，并靈活調整資源展示方式，如在文本與音頻之間自由轉換。得益于算法的有力支持，主體參與式教學實現了個性化認知構建，有效突破了傳統教學模式的限制。

(二)互動生成：意義協商的多元交互

智能工具營造了一個去中心化的對話環境，為學生在主題閱讀過程中開展多元互動提供了支撐。基于區塊鏈技術的批注系統，能夠永久性保存學生的觀點，并通過智能分類生成“爭議話題圖譜”。AI辯論助手能夠模擬學術前沿觀點，與學生展開實時辯論，促使學生深入解讀文本。這種由“人機互動一生生互動一師生互動”交織而成的立體網絡，讓閱讀演變成主體之間具有協商意義的動態進程，學生在觀點的交鋒碰撞中實現認知的進階。

(三)創造轉化：成果表達的創新實踐

智能創作工具顛覆了傳統的“閱讀一寫作”線性模式，為學生提供了多樣化的表達途徑。AI輔助寫作系統可依據學生的閱讀筆記，生成結構化的思維導圖，并指出論證邏輯上的不足。自然語言處理技術支持諸如“詩歌改寫\"“劇本創作”等創意任務，能夠通過角色模擬完成對文本的批判性解讀。在“閱讀輸入一意義加工一創造性輸出”的完整閉環中，學生的主體價值通過技術中介外化為具有個人特色的知識成果，閱讀產出從標準化的解題轉變為富有個人特色的創造性表達。

智能工具所構建的教學場景，本質上是借助技術賦予學生“參與式閱讀\"的權利。生成式人工智能正在重新定義人的智能范疇[4，學生在數據驅動的自適應環境中，能夠自主規劃閱讀路徑；在智能介導的對話網絡里，與他人探討文本的意義；在多元形式的表達實踐中，確認自身的主體地位。這種將技術工具轉化為“參與媒介”的設計理念，使語文閱讀教學不再局限于知識的傳遞，而是成為學生在數字時代構建文化認同、提升思維能力的主體性活動，最終達成“閱讀即參與，參與即成長”的素養培育目標。

三、智能工具與主題閱讀的融合路徑

(一)資源供給層面的智能化重塑

1.主題閱讀圖譜的自動搭建

教師可運用自然語言處理技術對文本進行深度的語義分析，構建語義網絡，實現主題關聯的多維度拓展。通過識別文本中的關鍵概念、實體以及它們之間的關系，自動生成主題閱讀圖譜。該圖譜以主題為核心，將相關的知識點、文學作品、作者信息等進行有機整合，形成一個結構化的知識網絡，為學生提供全面、系統的主題知識框架。

2.差異化閱讀資源的智能推送

教師可利用協同過濾算法，根據學生的閱讀歷史、興趣偏好、知識掌握程度等多維度數據，精準匹配每個學生的最近發展區，為其推薦適合的差異化閱讀資源。算法通過分析個體與其他學習者之間的相似性，找到與目標學生興趣相近的群體，并從這個群體喜歡的閱讀資源中，篩選出目標學生尚未接觸但可能感興趣且難度適中的內容進行推送。從而使每個學生都能獲得符合自己當前學習水平和興趣的閱讀材料，進而激發其學習積極性，提高閱讀效果。

(二)互動參與層面的技術強化

1.虛擬學伴系統的情感陪伴

教師可借助情感計算技術，賦予虛擬學伴感知學生情感狀態的能力，使其根據學生的情緒變化提供個性化的學習激勵。虛擬學伴可以通過分析學生的語音語調、面部表情、文本輸入等信息，識別學生在學習過程中的情緒。當檢測到學生情緒低落時，虛擬學伴會給予鼓勵和支持的話語；當學生取得進步時，虛擬學伴及時給予肯定和贊揚，從而增強學生的學習動力和情感投入。

2.群體智慧匯聚的協同標注

基于區塊鏈技術的分布式賬本特性，實現群體智慧匯聚的協同標注。在主題閱讀過程中，學生可以對文本進行標注，記錄自己的理解、疑問和感悟。區塊鏈技術確保這些標注信息不可被篡改且可追溯，同時能夠將不同學生的標注進行整合和共享。學生也可以查看其他學生的標注，從中獲取不同的觀點和思路，實現知識的分布式建構。

(三)評價反饋層面的范式創新

1.多模態數據的動態采集

教師能夠綜合運用眼動追蹤、語音識別、行為分析等多種技術手段，全方位、動態地采集學生在閱讀過程中的多模態數據，以捕捉學生隱性的參與信息。眼動追蹤技術可以記錄學生在閱讀文本時的注視點、注視時長等信息，從而了解學生對不同內容的關注程度和理解難度；語音識別技術能夠將學生在討論、發言中的語音轉化為文本，分析其語言表達和思維邏輯；行為分析技術通過監測學生的操作行為，如點擊、滑動、翻頁等，了解學生的閱讀習慣和學習路徑。這些多模態數據的采集，為全面、深人地評價學生的閱讀過程提供了豐富的素材。

2.認知網絡的動態可視化

教師運用基于潛在狄利克雷分配(LDA)模型的方法，對學生的主題理解度進行量化分析，實現認知網絡的動態可視化。LDA模型可以將學生的閱讀文本或討論內容分解為不同的主題，并計算每個主題在文本中出現的概率。通過對這些數據的分析，LDA模型可以生成學生的認知網絡圖譜，直觀展示學生對不同主題的理解深度和關聯程度。教師可以根據這個圖譜了解學生的知識結構和認知發展情況，及時發現學生在學習過程中的問題和不足，為個性化教學提供精準的指導。

四、結語

智能工具與主題閱讀的融合，本質是閱讀主體性的技術賦能——讓學生從“課堂里的傾聽者\"轉變為“知識網絡的建構者”“意義世界的共創者”。當人工智能技術成為學生探索主題的“數字伙伴”而非“標準答案提供者”，當協作平臺成為觀點碰撞的“廣場”而非“任務提交的倉庫”，高中語文主題閱讀便真正觸及了“主體參與\"的教育本質，成為學生精神成長的“參與式道場”，每個學習者既是主題的解讀者，也是意義的共創者。從“人灌輸給人\"到“工具賦能人”，智能時代的參與式教學本質上是一場閱讀權利的再分配。當學生借助工具突破時空邊界、思維邊界、身份邊界，在主題閱讀中獲得“發聲一對話一創造\"的完整參與體驗，閱讀便不再是課堂上的單向傳遞，而是一場由技術搭建舞臺、由學習者主導的意義生成之旅。

參考文獻

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[4]楊曉哲，王晴晴，王若昕.生成式人工智能的有限能力與教育變革[J].全球教育展望，2023(6)：3-12.