人工智能技术赋能小学语文高效课堂发展策略

[文章编号]1008-2549（2025）0002-0072-03

教育信息化2.0行动计划明确提出，推动智能技术与教育教学深度融合的发展目标，2022年，《义务教育语文课程标准》强调，创设智慧学习环境以落实核心素养培育。当前，小学语文课堂面临教学效率偏低、分层指导不足等现实困境，传统经验主导的教学模式难以满足学生个性化发展需求[]。本研究从技术赋能教育的理论建构出发，系统分析人工智能技术对语文课堂教学要素的重构机制，探讨其在学情诊断、资源适配、情境创设等环节的应用价值。通过构建覆盖教学全过程的智能化实施策略，破解标准化教学与个性发展间的矛盾，为构建高质量语文课堂提供可操作路径，推动技术应用从工具叠加转向教育生态重构。

一、小学语文高效课堂概说

（一）人工智能技术赋能教育的核心内涵

人工智能技术赋能教育的核心内涵，体现为以智能工具重构教学要素的底层逻辑。技术工具通过动态解析教学行为数据，优化传统教学流程结构，使知识传递由单向灌输转向多维交互。在数据驱动层面，智能系统可构建个体认知特征与学习轨迹的动态模型，通过量化解析文本理解、语言表达等素养维度，为差异化支持提供精准参照[2。这种支持机制突破经验主导的局限，实现教学干预的及时性与动态适应性协同发展。智能技术对师生互动的促进作用，聚焦于构建双向增强的协同机制。自然语言处理与情感计算技术能够同步解析教学对话的语义焦点与情感倾向，形成可视化交互图谱，促使师生关系从知识授受转向认知共生。技术赋能的本质在于通过工具理性与教育规律融合，实现教学系统的整体性革新。

（二）小学语文高效课堂的特征

技术赋能下的小学语文高效课堂，本质上是教学目标、过程与评价三要素协同优化的新型教学范式。其特征集中表现为目标导向的动态达成、学生参与的深度激活、资源整合的立体适配以及反馈调节的精准迭代四个维度，共同构成智能化与动态化交织的课堂生态。基于语文核心素养培育需求，课堂教学目标的设定不再局限于知识传递，而是通过智能技术对认知轨迹的持续追踪，实现语言建构与人文浸润的有机统二[3]。学生参与特征强调主体性的真实回归，技术赋能的交互设计打破传统课堂的单向输出模式，形成多向度的思维碰撞场域。资源整合维度依托智能算法对多模态材料的解析能力，构建起支撑文本理解与文化传承的动态资源网络。反馈效率特征则通过教学数据的实时采集与分析，推动评估体系从结果判断转向过程调控，形成教学改进的闭环机制。技术赋能的深层价值，在于使课堂各要素始终处于动态调适状态，共同实现教学效能的最优化。

二、人工智能技术赋能小学语文课堂的教学价值

（一）个性化学习需求精准匹配，提升学习效能

人工智能技术通过构建学情动态分析模型，实现对个体认知水平与学习风格的精准识别，为差异化教学提供科学依据。传统课堂受限于统一化教学进度，难以兼顾学生群体的能力梯度差异，而智能技术的介入使得学习资源供给从群体适配转向个体定制[。人工智能技术的应用可解析学生在语言理解、文本分析等维度的能力特征，自动生成与其最近发展区匹配的学习任务序列。这种动态适应机制不仅降低认知不足，更通过阶梯式挑战维持小学生的心理沉浸状态。

此外，分层学习路径的智能规划，可以有效消解标准化教学与个性化需求间的结构性矛盾。智能系统通过持续追踪学习轨迹的微观变化，及时调整资源难度与呈现形式，形成“评估一反馈一优化”的闭环调节体系[5。在小学语文阅读教学中，技术赋能的个性化匹配既体现在文本材料的主题与复杂度选择上，也反映在辅助理解工具的差异化配置方面。学生由此获得与其认知基础相契合的学习支架，从而在语言积累与思维进阶间建立良性循环。

（二）沉浸式情境创设激发兴趣，深化语文素养

人工智能技术可突破小学语文课堂的时空限制，实现语言学习与真实语境的深度耦合。虚拟场景的动态还原能力，可将抽象文字符号转化为具象可感的立体场景，激活学生的多感官参与机制。这种情感驱动型学习模式显著提升学生的文本亲近感，为文化传承奠定认知基础。智能情境的交互特性重构语言实践范式，推动语文素养培育从机械训练转向意义建构。动态生成的虚拟对话场景，为学生提供低焦虑度的语言输出环境，使其在角色代人与问题解决中自然习得交际策略。技术赋能的语境自适应机制，既能根据个体表达水平调节对话难度，又能捕捉语言运用中的逻辑漏洞，形成隐性指导的实践闭环。这种浸润式语言操练不仅强化了语用能力，更通过持续的成功体验巩固学习动机，实现工具性与人文性素养的协同发展。

（三）精准学情诊断，优化教学科学性

人工智能技术通过全流程数据采集与分析，能够构建起覆盖课前、课中、课后的立体化诊断体系，为教学决策提供客观依据。传统经验主导的学情判断往往受限于样本容量与主观偏差，而智能系统通过捕捉学生作答轨迹、互动频次等微观行为数据，可量化解析群体认知共性与个体能力差异。这种基于数据的诊断模式突破传统观察法的时空限制，使教师能够透过表层现象，精准定位知识断点与思维障碍。

此外，智能系统通过实时追踪课堂生成性数据，可识别教学节奏与学习需求间的匹配偏差，教师依据多维度的学情图谱，能够动态调整教学重心与推进梯度，使教学设计既保持预设框架的系统性，又具备应对生成问题的灵活性。这种数据驱动的教学优化路径，推动语文课堂从经验主导转向循证实践，显著提升教学策略的科学性与适配性。

（四）资源智能推送，减轻备课负担性

传统备课过程中，教师需耗费大量时间检索筛选教学素材，在人工智能技术应用下，可自动解析单元主题与语文要素的关联网络，生成结构化的资源供给方案。这种定向推送机制不仅降低信息筛选的冗余成本，更通过跨文本资源的深度关联，拓展教学设计的创新空间。

人工智能技术赋能下，通过解构课程标准与学情特征的双重维度，能够输出符合认知规律的教学内容组合方案，使基础性备课工作实现标准化与个性化统一。教师得以从重复性劳动中解放，将精力集中于教学策略优化与创造性活动设计。技术赋能的资源供给模式，既保障教学核心目标的落实精度，又通过开放性的资源扩展接口，激发教师专业发展的内生动力，最终形成减负与提质协同并进的教学生态。

三、人工智能技术赋能小学语文高效课堂的策略

（一）构建智能诊断工具，实现精准学情分析

小学语文高效课堂需要构建智能诊断工具实现精准学情分析。教师需整合智能批改系统与课堂交互工具，形成“作业诊断—课堂观测一效果追踪”的闭环数据链。在小学语文课堂作文教学中，自然语言处理技术可解析学生习作的词汇密度、语义逻辑与情感倾向，生成包含语言规范、思维深度等多维度的评估报告。课堂互动工具通过实时记录学生问答频次、响应时长等行为数据。教师通过交叉比对两类数据，能够精准识别群体性知识断点与个体能力差异，为分层教学提供可视化依据。

以人教版五年级下册“草船借箭”教学为例，教师可借助智能诊断工具实施精准学情分析。预习阶段布置人物性格分析小练笔，智能批改系统自动统计神机妙算、知人善用等关键词的出现频率，标记出学生理解偏差。在课堂教学中，交互工具实时采集学生对诸葛亮借箭成功的原因问题的作答数据，通过语义分析识别出“天时利用”“心理战术”等核心要素的认知完整度。教师根据系统生成的群体错误分布图，将学生划分为基础组、进阶组、拓展组三个层级。课中通过分层任务卡推送差异化问题链，如基础组完成事件排序思维导图，进阶组模拟人物对话推导决策逻辑，拓展组结合《三国志》选段比较历史与文学差异。课后系统追踪各层级学生二次作业的进步指数，为后续《景阳冈》教学的分组动态调整提供数据参照。

（二）开发情境化教学模块，促进深度学习发生

小学语文高效课堂开发情境化教学模块，需构建虚实融合的语言实践场域。教师首先依据单元人文主题与语文要素，设计包含角色代人、问题解决等要素的多模态情境框架。通过人工智能语音识别技术搭建虚拟对话场景，学生可自主选择人物视角进行观点陈述，系统实时分析语言表达的完整性与逻辑性。整合虚拟现实技术还原文本时空背景，如将古诗意境转化为三维可交互场景，使学生在移情体验中理解意象组合的审美价值。最后设计阶梯式任务链，从情境观察、角色演绎到创意表达逐层推进，确保认知活动始终伴随高阶思维参与。

以人教版四年级下册“小英雄雨来”教学为例，教师开发抗战背景下的情境模块。预习阶段推送虚拟村庄漫游场景，学生通过语音指令与NPC（虚拟村民）对话，收集时代背景信息。课中创设雨来营救讨论会情境，学生佩戴VR设备进入地道三维空间，分角色扮演村民、日军军官、雨来等人物。语音交互系统实时记录发言内容，自动生成观点立场呈示图。教师引导学生对比虚拟情境中的行为选择与文本情节差异，撰写“我眼中的小英雄”评论文。课后拓展环节开放故事续编模块，学生通过语音输入创编雨来后续经历，系统基于自然语言处理技术生成情节逻辑评估报告。全过程通过情境沉浸驱动文本解构与意义重建，使语言学习转化为文化体验与价值形成的过程。

（三）完善教师智能助手功能，赋能教学决策优化

小学语文高效课堂完善教师智能助手功能，需构建数据驱动的教学改进闭环系统。首先，教师需整合课堂实录、作业反馈与测评数据，建立覆盖教学全周期的数据采集网络。通过人工智能自然语言处理技术解析师生对话文本，提取高频提问类型与思维盲区分布特征。其次，运用机器学习算法构建教学行为分析模型，将知识点讲解时长、互动形式选择等变量与学习成效建立关联图谱。最后，根据实时生成的决策建议仪表盘，动态优化教学要素配比，如调整重难点讲解梯度、重组课堂活动序列等。小学语文教师通过持续追踪建议实施后的数据变化，形成“问题识别一策略生成一效果验证”的螺旋上升机制。

以人教版五年级上册“将相和”教学为例，教师运用智能助手优化决策流程。预习阶段系统分析前测作业数据，可以发现学生混淆完璧归赵与渑池会盟事件因果。课堂导人环节依据建议缩短背景讲解时长，直接呈现时间轴填空任务检测预习效果。课中根据实时采集的讨论数据，分组模拟廉颇、葡相如的心理独白并录音上传，系统通过情感分析标注关键矛盾点。课后报告显示人物形象分析环节的生生互动占比提升，但高阶问题设计不足，教师据此在“草船借箭教学中增设决策树协作探究任务。全过程通过数据迭代持续校准教学重心，使决策优化始终基于证据链而非直觉经验。

（四）建立动态资源适配机制，保障个性化学习供给

小学语文高效课堂建立动态资源适配机制，关键在于构建“能力画像一资源匹配一效果追踪”的智能服务链。首先，教师需建立涵盖语言积累、文本理解、思维发展等维度的学生能力评估体系，通过日常作业、课堂互动等多源数据持续更新个体画像。其次，设计资源动态标引系统，依据文本复杂度、主题关联度、认知挑战层级等参数建立资源特征库。最后，开发智能推送引擎，通过匹配算法将学生能力坐标与资源特征矩阵关联，实现阅读材料与拓展任务的差异化供给。教师需同步建立资源迭代机制，根据练习反馈数据动态调整标引参数，确保资源库始终与学情演进保持同步。

以人教版五年级下册“景阳冈”教学为例，教师实施动态资源适配。预习阶段依据前测数据推送差异化材料：基础组获取《水浒传》少儿版选段与生词图解，进阶组得到原著片段对比与武松性格分析表，拓展组领取宋代社会背景资料包。课堂探究环节分组完成任务：基础组通过角色卡排序还原打虎过程，进阶组对比影视片段与文本的动作描写差异，拓展组结合历史资料撰写“从景阳冈看古代侠义精神”小论文。课后系统根据课堂表现数据推送巩固练习：基础组完成情节排序思维导图，进阶组分析环境描写对情节的推动作用，拓展组续写武松后续遭遇并提交智能批改系统。单元结束时，系统综合各环节数据生成学习轨迹报告，为“猴王出世”教学的资源适配提供基准参数，形成螺旋式上升的个性化支持体系。

本研究揭示了技术赋能教育通过数据驱动重构教学要素协同关系的机理，构建了涵盖目标动态达成、资源立体适配等特征的高效课堂模型，提出了从分层诊断、情境构建等策略，突破传统研究中技术应用碎片化局限，形成覆盖“分析一设计一实施一评价”的完整闭环，使智能技术真正服务于语文核心素养培育目标。

参考文献：

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[2]高旭婷，李晶.数智时代小学语文教师信息技术整合能力的解困之径研究[].汉字文化，2024（23）：184-186.

[3]贾海浪.ChatGPT支持下小学语文习作教学的特征、困境与实践[].中国现代教育装备，2024（18）：5-7.

[4]盛晓燕.人工智能环境中小学语文智慧课堂创设研究[].中国新通信，2024，26（18）：143-145.

[5]幸泰杞，狄培超，陈丹丹.大语言模型融入小学语文教学的掣肘与超越[I].教学与管理，2024（26）：33-38.

（责任编辑：朱福昌）