数智融合支持下分级阅读教学策略探析

【摘 要】在数字化和智慧教育融合的新时代，在数字中文分级阅读平台中融入小学语文阅读教学，能极大地促进学生阅读能力的提升。但在融入的过程中，还存在平台构建不科学、教师教学方式单一、学习评价片面窄化等问题。实施数智融合支持下的分级阅读教学，需要构建数字孪生式的分级阅读资源空间；利用数字中文分级阅读平台，倡导个性化、创造性学习；发挥大数据优势，分析、评价教与学的成效。

【关键词】分级阅读；数智融合；阅读平台

分级阅读，就是根据儿童的阅读能力、阅读水平以及智力和心理发育程度，为他们提供有针对性的、科学的阶梯阅读规划和具体阅读书目，并结合语言学习的规律监测儿童的阅读过程，对监测结果进行反馈和指导。［1］分级阅读遵循以人为本的理念，为儿童提供丰富的阅读素材，突破了传统阅读教学模式的限制。尤其在数字化和智慧教育融合的新时代，分级阅读因其目标的分级、选材的由易到难，极大地提升了儿童的阅读体验，培养了儿童的阅读兴趣和阅读技巧。《义务教育语文课程标准（2022年版）》（以下简称“2022年版课标”）提出：“应重视利用现代信息技术推进资源建设，通过开发阅读资源库、跨媒介阅读平台等数字资源，逐步建立地区、学校之间资源互补、共建与共享的机制。”创建融合数字中文分级阅读与小学语文阅读教学的平台，是培育优秀的数智融合分级阅读资源库和构建良好数字生态的分级阅读教学环境的诉求。

一、数智融合时代小学语文分级阅读的优势和挑战

数字智慧化即在大数据中加入人的智慧来提高大数据的效用，智慧数字化即运用数字技术管理人的智慧，数智融合就是把数字智慧化和智慧数字化这两个过程结合起来，构成人机的深度对话。手机应用市场中排名靠前的中文分级阅读APP中，许多都自主研发了中文分级阅读系统。学界也研发了首个中文分级阅读学术标准“鎏阅”体系。这些都是目前数智融合支持下的分级阅读体系的代表。与按年龄划分的传统分级阅读相比，数智融合分级阅读利用大数据和智能算法精准解决了学生阅读中“读什么”“怎么读”和“怎样评价”的问题。

数智融合支持下的数字中文分级阅读平台有随时、随地、随心的特点。它拥有开放的阅读环境和海量的信息储存，能提供精准优质的阅读资源和个性化定制的阅读方案，能给予学生充分的自主阅读的空间，能进行即时的资源共享和交流互动。将它与小学语文阅读教学进行融合，能使阅读教学拥有更开阔的视野思路和强有效的评价管理，应运而生更多可能性。

近5年来，从数字中文分级阅读平台中受益的师生已有近10万人。尽管如此，我国分级阅读体系的发展仍处于初级阶段，国家、行业和企业的标准还难以统一，科学和数字化测量儿童阅读水平的系统也尚未真正形成。数智融合背景下，小学语文分级阅读依赖数字中文分级阅读平台开展，目前主要面临以下挑战。

（一）分级阅读平台阅读内容无序，构建方式欠科学

数字中文分级阅读平台起步晚，分级标准和分级方式还不够科学，在实践中最突出的表现就是无序，即学生盲目阅读，导致阅读兴趣不清晰，阅读专注度不够。且阅读平台的要求与2022年版课标的关联不强，没有围绕语文核心素养培养分级阅读能力。有的学校虽然有丰富的数字化阅读资源，但缺少大数据功能，不能量身定制阅读方案，难以发挥因材施教的特点。有的学校则直接引进国外的分级阅读模式，没有考虑到我国少儿的特点，故平台构建效果不佳。

（二）分级阅读主体教学方式单一，各方标准不统一

教师作为分级阅读指导的主体，没有充分利用分级阅读资源，忽视了学生个体的多样性，阅读教学方式单一，课后作业模式化。对数字中文分级阅读平台的使用也缺乏方法的指引：以查询和使用信息为主，学生难以形成数字化深度阅读，由于缺乏辨别信息真伪的能力，易在网络迷路。家长对数字中文分级阅读平台的认知度和执行力也有待加强。另外，出版业、培训机构及其他相关企业之间也缺乏联系和对照，测评和分级标准庞杂不一。

（三）分级阅读学习评价片面窄化，数字现实难对接

由于对分级阅读的内涵认识不足，教师将推荐阅读的一些书籍视为课外书，把提高阅读兴趣而非阅读能力和品位作为学习评价的主要依据，评价方式较为片面。数字中文分级阅读平台对阅读教学的积极作用难以延伸到语文课堂中，分级阅读的优势也难以影响课堂听说读写的各个环节。此外，数字化内容和纸质书籍的对接流程也尚未形成，评价中缺少针对个体差异的前测判断和阅读后的诊断性反馈，无法对数字阅读水平和现实阅读水平实施科学的监测，评判方式偏主观。

二、数智融合支持下的小学语文分级阅读教学策略

（一）动力系统：构建数字孪生式的分级阅读资源空间

1.分级标准

（1）理论依据：2022年版课标。2022年版课标设置了“整本书阅读”学习任务群，引导学生根据阅读目的和兴趣选择合适的书。因此，要加强课程标准、分级系统与课堂教学的联动，依据课程标准设计图书难度级别，分级后的图书可作为教材使用。

（2）科学理念：关注儿童阅读能力差异。科学的图书分级不以年龄为唯一参考依据，而是充分考量图书的适切性，不仅关注儿童的共性特征，也关注儿童的个体差异，使儿童阅读水平与图书难易程度相对应，最大程度满足儿童的阅读需求。比如欧美常用的蓝思分级阅读体系，它根据词汇数量、句子长度、句式等指标计算文章的蓝思值，提供给相应蓝思水平的学生阅读，每个年级通常对应多个不同的图书级别。

2.分级方式

（1）注重文本的主客观因素与儿童阅读的个性特征。基于智能软件的分级方式并不适合所有图书，还应考虑汉语语境下的文本结构要素，综合文本的主客观因素，并结合儿童的阅读兴趣、动机和特点等，使读本难度的分级更加科学。

（2）结合文本分级和读者分级。在实际运用过程中，根据文本难度进行的分级和根据读者能力进行的分级之间会产生相应的联系。可运用恰当的方法对儿童阅读水平进行检测评估，促成读本与儿童个体的对应，形成科学的文本分级、读者分级与评价方法。

（3）调动多方力量统一协作。多维分级阅读空间的研制，需要教育部门与出版界、图书馆界等通力合作，根据阅读教育的总体目标、出版物的消费情况进行修改完善，制定多方主体联动机制，共同探究分级标准和分级方式等议题，明确相关者的职责和义务，并由教育公司、科研机构制定出分级阅读的测量标准与量化体系，提供分级阅读指导课程。［2］

3.平台打造

数字孪生指利用各种大数据，集成多维度的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映出相应实体产品的全生命周期过程。它也可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字虚拟映射系统。基于数字孪生模型，教师应整合网络资源，根据学生的知识结构、认知水平和阅读经验，合理配置学校阅读资源，统筹规划数字资源，构建相应的数据库，打造在线分级阅读的多维资源空间。这一空间有效融合儿童数字阅读资源，设置了专门的阅读指导课，注重音视频的引入，并按字母顺序、单元主题、数据类型等进行资源建设。

根据布鲁姆认知理论，认知领域分为记忆、理解、运用、分析、评价、创造六个层次。数字中文分级阅读平台将这六个层次融入阅读体系，并根据前述分级标准和分级方式设计阅读内容，由低到高，由浅入深，切实提高学生的认知水平。

从横向看，阅读课程体系包括名著导读、名著精读、假期主题阅读、读写课程和假期研学之旅。名著导读将小学各年级划分为初、中、高三个学段，每个学段每年导读48本书，每周为一个周期，一节导读课有2个课时。名著精读面向一至六年级学生，每学期精读6本书，每本书分2～4个阶段来读，完整的4个阶段为整体悦读、专题速读、定向精读和体悟展读。假期主题阅读就是在每个学段设计两个以上主题的整本书名著阅读课程，将精读、泛读相结合，读书、演绎互相穿插。读与写是整本书阅读的一体两面，读写课程引领学生走进名著、研读名著、走出名著，体会名著创作的精妙，丰富作文素材。假期研学之旅是假期特色课程，它让学生在参与主题研学的过程中，结合名著剧本创作和表演，从角色视角深入名著情境。

阅读课程体系将根据儿童阅读水平划分的认知、理解、运用等测评等级与根据儿童读物水平划分的字词、句式、篇章等相结合，构建起双线阶梯化的分级阅读体系，并采用人工分析和机器智能分析技术，实现了较细致的双线量化操作。同时，它还注重对阅读能力的引领和训练：不同体裁的书采用不同的方法阅读；不同的书用不同的速度阅读；除持续连贯地阅读之外，还要学会使用泛读、粗读、精读、展读等阅读方式，有选择、有节奏、有步骤地阅读。

从纵向看，数字中文分级阅读平台的基本架构分为数据生产层、数据采集与存储层、数据处理和计算层、智能服务层四个层级。数据生产层中的数据来源于智能硬件终端平台和网络阅读数据；数据采集与存储层中的数据包括用户在线下用硬件阅读的行为数据和在线上用软件阅读的行为数据，存储在平台数据库中；数据处理和计算层对数据进行清洗、合并、转化等预处理，也称为数据驱动；智能服务层则通过智能阅读学习软件进行计算，实现用户服务个性化。另外，公共数据资源平台要让作为技术创新主体的企业也参与智能教育建设，共同制定数据标准，提高计算力。智能资源分级系统在数据标准化、数据安全管理体系、公共平台管理体系的指导下进行架构，遵循掌控在先、防范在前的原则，不断完善资源库 （如图1）。

整个打造和生产过程，都是通过生产、采集与存储、处理和计算、服务四个层级来实现的，从而有助于达成实时集成制造。数字孪生式的多维阅读资源系统旨在建立一个理想的学习操作运行和处理的阅读虚拟模型，实时、全面地展示实际分级阅读的教学状况。

（二）操作程序：利用数字中文分级阅读平台，倡导个性化、创造性学习

1.学校精准匹配阅读资源，不断完善分级阅读标准

学校借助符合教育学规律和儿童成长规律的数字中文分级阅读平台，通过测试了解本校学生的阅读水平，制订个性化阅读计划，并准备相应的纸质读物，实现纸质媒介与数字媒介之间的协同互补。具体来说，先运用智能算法、大数据统计对学生的阅读能力和阅读兴趣进行计算和分析，得出不同年级、不同班级的阅读报告和推荐书目，再有针对性地在学校图书馆和阅读角准备相应的书籍。各类图书数据库按照分级标准进行划分，帮助已测试过的读者按需求检索书目。

比如，某校自行开发了一套联网的阅读软件系统，把小学阶段需要达到的阅读能力分成十级，推出相应的书目300余种，并组织教师利用空余时间编写、整合出3000余道判断、选择类的标准化试题，再加入读后感、书评、仿写等非标准化试题，按难易程度分层。阅读系统中的内容充分考虑了语文课内学习和课外拓展之间的联系，多为与教材相关的作家作品，大多采用多元化的引导方式，且主要以趣味性的题目考查阅读效果。

目前国内还没有成熟的中文分级阅读行业标准，因此，学校应整合家长、图书市场、政府部门等，在构建阅读难度阶梯体系和阅读能力评价体系的过程中，积累并充分利用丰富的用户数据，发现读者阅读行为的共性。比如，可以借鉴“考拉阅读”，对学生的阅读能力和阅读文本难度进行分级，为学生匹配符合他们“最近发展区”的阅读材料，从而为完善分级阅读标准提供可行依据。语义数据、样本数据越丰富，机器学习越准确，量化分级也越科学，方能形成多方认可且相对权威的分级阅读标准，再渗透至学校课程的各个环节，努力实现多元主体通力协作。

2.教师深度融合课堂内外，不断跟进智能阅读资源

首先，智能分级阅读系统通过对不同学生兴趣爱好和阅读能力的测试进行个性化分级，判断学生的阅读起点，进而为教师收集和推荐书目。在阅读教学中，教师应根据学生已有的阅读经历和阅读基础，或按照学生的兴趣与爱好，积极对接分级阅读。比如，教学统编教材五年级上册《松鼠》一课，教师可以让学生课前在网络上查找关于松鼠生活习性和状况的内容，在课堂上分小组展开主题讨论。在课上，教师有机融入“生态系统”“保护环境”等内容，并展示重点保护动物的图片，播放保护动物的视频。除此之外，还可以把与课文相关的科普纪录片、科幻电影片段、达尔文的进化论等资源放入课程空间。随着课程资源的不断丰富，系统会自动跟进，分析资源特征，辨别读者喜好，从中提取出相应的书目。学生也会更有动力找到感兴趣的内容，进行自主学习。