生成式AI赋能小学语文“教—学—评”一体化的实践探究——以《囊萤夜读》为例

林峰1泥红美2

1.福建省厦门市湖滨小学2.福建省厦门市人民小学

摘要：当前语文教学面临备课资源繁杂与教学把控模糊、课堂模式同质化和评价机制单一化等困境，导致“教—学—评”一体化失衡。生成式AI凭借自然语言处理与深度交互能力为语文课堂“教—学—评”提供动能，以《囊萤夜读》一课为例结合生成式AI开展教学实践，形成AI赋能语文“教师教学—学生学习—完善评价”的进阶闭环，促进师生在深度思维中实现共同成长。

关键词：生成式AI;语文教学;“教—学—评”一体化;

“教—学—评”一体化指的是在教学过程中，教师的备与教、学生的学及学生的评价三者之间相互关联、相互促进，形成不可分割的整体。语文教学中，“教—学—评”一体化进程常受到备课资源繁杂与教学把控模糊、课堂模式同质化和评价机制单一化的制约，导致“教—学—评”一体化失衡，制约了语文教学效果的提升和学生语文素养的培养。AI技术的快速发展，尤其是生成式AI，凭借其自然语言处理与深度文本生成能力，能精准解析语文教学中的核心难点[1]。语文教师对AI的使用尚处于摸索阶段，如何有效结合生成式AI赋能语文教学实践，破局“教—学—评”一体化失衡的现象，成为语文教育关注的焦点。

一、困境突围：生成式AI赋能语文教学的必要性

生成式AI通过其智能处理、个性适配和动态追踪的技术特性，为突破教学困境提供全新路径。生成式AI技术赋能语文教学备教环节的资源加工、学习过程的分层适配及评价体系的立体建构三个关键维度，构建覆盖“教—学—评”全链条的智能支持系统。

（一）加工整合，破解备教失衡之困

备课作为教学的关键环节，是教学过程中不可或缺的一部分。信息时代带来琳琅满目的备课资源，但部分教师缺乏资源搜索及整合能力，出现“拿来主义”的现象。生成式AI能在丰富的资源之中锁定教师需要的素材，同时对素材进行有效整合，架起知识点之间有机联系的桥梁[2]。同时，日常教学中教师难以准确把控学生动态生成的资源，无法激发学生的思维。生成式AI能辅助把脉课堂，帮助教师及时调整教学策略，推动课堂的交互式优化，有利于课堂教学的迭代更新。

（二）分层推送，破解学习同质之困

传统语文课堂以标准化为前提，常常忽视学生的个性化学习需求。同质化的学习方式容易使学生思维停留在浅层，缺乏深入探究和创新思考的机会，不利于学生核心素养的提升。在学习过程中使用生成式AI能为学生提供多样化的语文学习资料，使学生能够更深入地探究文学知识，促进其跨学科问题解决能力的提升，实现“以评定教—以教导学”的精准匹配。

（三）全息诊断，破解评价单一之困

当前，语文教学评价体系主要依靠纸笔评价，反馈周期长，导致学生难以及时调整学习策略。纸笔评价作为总结性评价，忽视对思维能力、创新能力及综合素养等方面的评价，难以全面反映学生在学习过程中核心素养的发展情况。生成式AI支持学习全周期数据采集，通过课堂表现、作业完成度、项目实践等多源数据，自动生成个性化学习档案，形成贯穿“预习—授课—巩固”的全程性评价。

二、原则框架：生成式AI赋能语文教学适配机制

生成式AI赋能语文教学实践以系统性原则框架为支撑，通过精准化、协同化、数据化的适配机制，破解语文教学的结构性矛盾，帮助语文教学实现“教—学—评”的有机统一。

（一）备教精准化原则：AI赋能资源开发与动态优化

生成式AI依靠自然语言处理与大数据分析能力，为语文教学资源开发提供精准化支持。针对备课资源分散、知识整合低效的困境，生成式AI辅助语文教师深度解析语文教材的核心内容，自动对教学目标进行筛选与归类，重构教学素材，形成结构化知识网络。AI支持教学过程的动态优化，通过实时反馈与多轮人机交互，辅助教师调整教学策略，确保内容适配学生认知水平与课堂生成性需求。

（二）学习协同化原则：AI赋能人机共构与深度探究

生成式AI以“数字伙伴”的角色融入学生学习过程，实现学生学习从被动接受向主动探究的转换。使用生成式AI分层推送个性化学习任务，激发学生批判性思维与创新思维。生成式AI提供学习资源，更与学生进行思维协作，促进人机多方协同，构建开放动态的探究场域。

（三）评价数据化原则：AI赋能动态反馈与素养导向

生成式AI通过全周期数据采集与分析，重构语文教学评价体系。传统纸笔评价的滞后性与单一性被生成式AI实时诊断取代，AI通过语音识别技术捕捉朗读流畅度与精准度，采用文本分析工具评价学生写作的逻辑性，利用行为数据的实时追踪反馈学生课堂参与度，最终生成学生多维“素养画像”。AI赋能的评价机制更重视学习过程中思维的发展与能力进阶，使“以评促教、以评促学”真正落到课堂。

三、实践路径：AI赋能语文课堂，数智融合人机共生

针对当前语文教学困境，借助生成式AI破解“教—学—评”一体化失衡问题，以Kimi智能助手和“豆包”智能助手为载体，以统编版四年级下册第六单元课文《囊萤夜读》为例，探究生成式AI赋能语文教学“教—学—评”的实践路径。

（一）教：智能工具赋能资源生成

1.备课疑难问题的智能化解构与重构。

生成型AI经过大量数据训练拥有了卓越的理解力和文本创作能力，能高效地完成用户发出的指令[3]。在教学过程中，将生成式AI引入课前的备课活动，能够帮助教师有效应对教学中的未知难题。如在《囊萤夜读》的备课过程中，教师发现“囊”字的概念模糊且难以掌握，可以运用Kimi的学术搜索功能，向AI问询“囊”字的演变过程及其深层含义。Kimi不仅提供“囊”从象形文到小篆、隶书、楷书的演化过程，深度解释了“囊”在《囊萤夜读》文章中的意思，还给出了参考资料的来源，可见Kimi学术搜索的精确度和可信度远超一般对话。在对话过程中，教师可采用“角色+背景+目标+要求”的提问方式：“假设你是一位在小学语文领域经验丰富的教师（角色），请从语言理解与运用的角度（背景），阐述‘囊’字的演化过程及其含义的变化（目标），并结合实例进行阐述，确保信息的精确性，避免误导，并且表达要通俗易懂（要求）”。可见，明确的指令和要求有助于减少知识性错误。教师再根据Kimi输出的结果，结合实际课堂进行适当的修改和运用，大大提高了教师的备课效率。

2.教学活动动态的交互式优化与验证。

生成式AI在课堂实践中可以辅助教师实时提供学生交互的素材，与学生进行思维碰撞，提升学生思维能力及表达能力。例如在教学《囊萤夜读》时，教师引导学生以练笔的形式将文言文用故事的形式写下来。在学生练笔时，教师在Kimi中输入指令：“你现在是一名四年级的学生，请把《囊萤夜读》用故事的形式写出来，注意语句通顺，语言生动。”讲评时，教师先对学生的作品进行点评，接着出示Kimi生成的文章，让学生进行对比阅读，说说谁写得比较好，还可以说说Kimi写的文章有什么缺点，如何进行修改。这样，通过思辨式阅读分析，学生能学习生成式AI文章的优点，迁移修改自己的文章，同时保持批判性眼光看待AI。在交互式优化与验证过程中激发学生的学习兴趣和积极性，使他们更加主动地参与到课堂活动中来。生成式AI的引入为学生提供了更多元化的学习资源和方式，令语文课堂变得更加生动有趣。

（二）学：人机协同促进深度探究

1.人机协同学习模式的动态构建。

生成式AI是学生的“数字伙伴”，它提供丰富的学习资料，以学习伙伴的角色参与讨论[4]。学生与AI交流的过程，实际是与AI背后庞大的数据库进行交流，有助于拓宽学生的思维视野。同时，AI还能担任虚拟导师的角色，解答学生的疑问，帮助他们解决难题。为了顺利解决问题，学生须提升向虚拟导师提问的能力，与AI进行多轮有深度的对话交流，持续对话中，学生需要不断地分析AI的回答、精确地表述疑问，无形中提升他们的概括能力、提问能力、沟通技巧和批判性思维[5]。例如《囊萤夜读》是一篇小古文，学生日常对古文接触较少，会产生较多的疑惑，此时通过与“豆包”智能助手交流能更深入地理解课文内容。学生向“豆包”提出了一系列问题：（1）《囊萤夜读》这篇课文里有一些字我不会读，请你读一遍课文给我听。（2）请你搜索资料，告诉我《囊萤夜读》这个故事发生的朝代，当时的情况是怎么样的？（3）请向我介绍《囊萤夜读》中车胤的人物生平事迹。（AI的回答省略）通过AI的解答，学生在会读课文的同时了解了《囊萤夜读》的故事背景，加深了对课文的理解，为后续的学习打下坚实的基础。

2.创新性学习成果的智能化生成。

有效利用生成式Kimi的深度对话功能，可以激发学生的创新思维，创造性地展示学习的成果。在《囊萤夜读》教学过程中，学生在前期与AI的对话中了解了车胤的人物背景，并透过故事的出处《晋书》的记载，发现车胤家里三代为官，按理来说不至于点不起灯，不需要“囊萤夜读”才对，这与课文中所说的“家贫不常得油”相互矛盾了。此时，教师可以抓住这个矛盾点，引导学生自主思考探索其中的原因，从故事和历史两个角度发现古人在著书的时候，可能存在为了突出人物的品德精神而对人物事迹进行艺术加工的现象。之后引导学生使用Kimi提出同样的问题，Kimi不仅详细解答了学生的疑问，还举了小说《三国演义》和史书《三国志》的事例帮助学生理解其中原因。类似这样在授课中先引导学生思考再使用AI验证，不仅避免了学生直接从AI获取答案引起的思维退化和表层学习的问题，还加深了学生对深层问题的理解，使学生发现问题的热情得到提升，创造性思维能力同时得到增强。

（三）评：数据驱动优化反馈机制

1. 差异化作业设计的智能生成与诊断。

生成式AI可以帮助教师对传统语文课堂的作业评价方式进行革新，利用AI技术针对学生的个别差异设计“创新性作业”，加强学生对知识的理解，促进知识的迁移与运用[6]。通过生成式AI与学生实时互动中动态创建作业，作业内容带有不可预测性，每个学生面临的作业挑战都是独一无二的，并且作业的完成和展示是通过人机互动实现的，可以测试学生是否真正掌握了教学的关键内容，帮助学生巩固所学的基础概念和核心知识，提升知识迁移和独立解决问题的能力。例如使用“豆包”设计一份正确有感情朗读《囊萤夜读》的作业，需要学生上传自己的朗读音频，“豆包”会用语音的方式对每个学生进行即时点评，还能自主搜索文本进行朗读示范，有效纠正学生的错误读音，“豆包”的联网搜索功能能迅速找到有感情朗读的示范视频，通过视觉与听觉同步，帮助学生掌握朗读的技巧。

2. 多维度评价量表的动态配置与校准。

语文教学需改变过分依赖记忆和理解的评价方法，采用更加多元化的评价方式，关键要评价学生解决难题、决策选择、系统思维、批判分析以及创新思维等能力[7]。教师的课堂评价需要多维评价量表的支持，设计制作量表需要教师花费大量的时间，而生成式AI可以根据任务指令快速生成相应的评价量表，极大减轻了教师的负担。例如，教师在教学《囊萤夜读》之后需要开展一次“古人读书故事会”活动，通过“角色+背景+目标+要求”向Kimi发出指令“我是一名语文教师，我想开展一场‘古人读书故事会’活动，请根据把故事讲好的标准生成一份‘讲好故事’的评价量表”，Kimi生成表格具体如表1所示。

表1“古人读书故事会”评价量表

通过多维评价量表的使用，教师能清晰地把握学生在“古人读书故事会”活动中的表现，针对学生薄弱环节提出具体改进建议。AI生成的评价量表提高了课堂评价的准确性和客观性，而且促进了评价的个性化和精细化。

四、结语

生成式AI凭借强大的知识整合与智能交互能力，为语文教学创新注入了强劲动能。通过赋能资源整合、深化人机协同、优化评价等机制，生成式AI助力语文教学破局“教—学—评”失衡的情况，优化教学质量，提升了学生素养。生成式AI以“深度思维”为舵，构建高效智慧的语文课堂，助力实现“成事成人”的终极使命。

【参考文献】

[1]柳旭.生成式人工智能在初中语文教学中的应用策略[J].教育传播与技术，2025(1):81-87.

[2]孟祥银.生成式人工智能赋能高中语文古诗词情境式教学探究[J].中学语文，2024(19):108-112.

[3]冉颖，周家翠.生成式人工智能赋能《红楼梦》整本书阅读教学路径研讨[J].西藏教育，2024(11):11-14.

[4]陈路遥，陆佳.生成式人工智能作为语言顾问、语言伙伴、语言评测专家赋能初中英语阅读教学的路径[J].教学月刊·中学版（外语教学），2025(Z1):77-82.

[5]马方原，于伟.面向大语言模型学习环境的小学语文教学路径变革[J].教育科学研究，2024(9):57-64.

[6]石瑛，王琳.智能变革：生成式人工智能在中小学项目式学习中的应用与前景[J].宜宾学院学报，2024(11):82-89.

[7]谷屹欣，钱荃.生成式人工智能语文教学赋能数字化阅读素养的内在机理与实践探索[J].语文建设，2024(12):66-71.

作者简介：林峰（1986—），男，福建厦门人，福建省厦门市湖滨小学高级教师，厦门市思明区学科带头人，大学本科，研究方向：小学语文教学;泥红美（1988—），女，福建厦门人，福建省厦门市人民小学二级教师，研究方向：小学语文教学。

来源：《中小学教学研究》,2025,26(03):66-70.