AI赋能小学语文课堂多维互动的行动研究

　摘要：小学语文课堂的互动质量，直接影响学生对文本的进入深度、语言表达的生成水平和思维活动的真实程度。AI进入课堂后，语文教学的关键并不在于工具替代教师讲解，也不在于追求课堂形式的新奇，而在于把智能生成、即时反馈、情境创设和学习支架嵌入阅读、表达、评价等语文活动之中，使师生互动、生生互动、人机互动和学生与文本的互动形成更有层次的课堂结构。本文围绕小学语文阅读教学中“互动热闹但思维不深、提问频繁但语言实践不足、反馈及时但评价指向不清”等问题展开分析。研究认为，AI赋能小学语文课堂多维互动，应坚持教师主导、文本为本、儿童立场和规范使用，在问题生成、情境唤醒、合作研读、表达重构与过程评价中发挥支架作用。

　　关键词：AI赋能；小学语文；多维互动；行动研究；阅读教学

　　新课程标准提出，语文课程应引导学生在真实语言运用情境中积累语言经验、发展思维能力、提升审美品位和文化理解[1]。但在日常课堂中，互动并不必然带来深度学习。有的课堂提问很多，学生回答却停留在词句表层；有的小组讨论看似热烈，真正围绕文本证据展开的协商并不充分；还有一些课堂借助数字资源创设情境，却容易把学生的注意力带离语言文字本身。AI工具的出现，使语文课堂获得了新的可能。教育部关于加强《“人工智能+教育”行动计划》的通知强调[2]，应引导学生在任务式、项目式、问题式学习中理解和应用人工智能技术。“通知”进一步把智能技术与教育教学改革联系起来，提示学校课堂需要在真实教学场景中探索人机协同的新方式。对小学语文而言，值得关注的不是AI能否快速生成资料，而是它能否帮助教师看见学生理解的差异，帮助学生提出更好的问题、展开更充分的表达，并在同伴协作中形成对文本更扎实的理解。基于这一认识，本文把“多维互动”作为核心切口，讨论AI如何在小学语文课堂中推动师生、生生、人机、生本四类互动相互支撑，并通过一个课堂行动案例说明其具体作用路径。

　　一、AI进入小学语文课堂后互动关系的重新组织

　　（一）从单向问答走向多主体对话

　　传统语文课堂中的互动多以教师提问为起点。教师抛出问题，学生寻找答案，教师再作评价或补充。这种方式便于控制课堂节奏，却容易使学生把“答对”当成参与的主要目标。AI进入课堂后，互动的起点可以发生变化。教师可利用AI在备课阶段生成不同层次的问题候选，再结合文本特点和学情进行筛选，把原本较为单一的提问转化为理解性、比较性、评价性和迁移性问题链。学生也可以在教师设定的边界内借助AI获得提示，形成自己的疑问，再回到同伴讨论和全班交流中验证。

　　这种变化并不是把提问权交给机器，而是让教师拥有更多诊断和组织对话的素材。生成式AI在教育中的价值，常被概括为对教学资源、学习支架和个性化反馈的拓展[3]。放在小学语文课堂中看，它更像是一个能够辅助教师“预见学生可能如何理解文本”的工具。教师利用这些预见，可以把课堂互动从“教师问、学生答”调整为“教师设境、学生提问、同伴协商、AI辅助、教师点拨”的多主体对话。学生在这样的互动中不只是回答者，也逐渐成为问题的提出者和理解路径的建构者。

 　 （二）从即时生成走向思维可视

　　AI工具易见的功能是即时生成，但在语文课堂中，单纯追求生成速度不足以提升教学质量，其价值在于将学生隐性思考过程外显。例如，学生解释描写句常说“写得很美”，教师追问“美在哪里”，学生可能停在感觉层面，此时教师可整理学生零散回答成关键词，借助AI生成“词语选择、句式节奏、画面感受、情感表达”四个观察角度，让学生回文本找证据，将AI生成能力转化为思维支架。Sharples提出[4]，生成式AI在教育中不应仅作提示与回答工具，还可作为对话和探索过程一部分。小学语文课堂尤其需要“可视化的思维支架”，AI能帮教师拆解学生感受为可讨论维度，让学生知道如何说明理解，使互动不再只看发言次数，更看学生能否说清想法、找准依据、推进表达。

　　（三）从统一推进走向差异支持

　　小学语文课堂中的学生差异很明显。有的学生能够较快把握文本主旨，有的学生需要更多词句解释；有的学生善于口头表达，有的学生需要书面提示后才能参与讨论。以往教师在同一节课中很难同时照顾多种差异，互动常常被少数表达能力较强的学生占据。AI可以在一定程度上缓解这种不均衡。教师可以预设“基础理解提示、表达支架提示、拓展思考提示”三类材料，对不同学生提供不同层级的帮助，让更多学生具备进入讨论的起点。

　　当然，差异支持不等于让AI给出答案。UNESCO关于生成式AI教育应用的指导强调，人本取向、伦理安全和教师专业判断应成为教育场景使用AI的基本前提[5]。在小学语文课堂中，AI的提示应当短小、明确、可操作，最好服务于学生再次阅读文本，而不是替代阅读。比如，面对理解困难的学生，AI可以提示“请找出写榕树样子的句子，再圈出表示颜色和数量的词”；面对表达较好的学生，AI可以提示“请比较两处描写中作者观察角度的变化”。不同层级的提示把学生重新带回文本，差异支持才不会变成答案输送。

　  二、以《小蝌蚪找妈妈》阅读课为例的多维互动行动改进

　　（一）行动起点：互动热闹与理解浅层并存

　　以小学低年级《小蝌蚪找妈妈》阅读课为例，课堂目标是引导学生借助图文了解小蝌蚪找妈妈过程、发现身体变化顺序、读好角色对话并讲清故事。该文本适合AI赋能的多维互动实践，能满足低年级儿童形象化学习需要，引出多项训练。

　　常规教学中，教师用图片或动画导入，让学生分角色朗读对话，学生参与兴趣高，但回答多停留在直观感受，追问时易漏掉关键节点，小组合作也缺乏有序讲述。可见课堂不缺互动形式，缺推动学生深入理解的支架。AI介入目标是将互动推进到图文对应、词句理解和故事复述层面。

　　（二）课堂过程：情境、问题、研读与表达的连续推进

　　课前，教师围绕低年级阅读重点向AI提备课任务，如梳理词句、生成观察问题、列出复述问题并设计追问，筛选后AI成为“观察问题库”和“复述支架库”，教师掌握课堂节奏[6]。

　　课堂导入时，教师出示池塘情境图，让学生观察并说看到的，把学生说的词投到屏幕，让学生回课文找依据，AI辅助生成“看图，读句，圈变化”任务，此环节将人机互动转为学生与文本互动，AI只给方法提示。

　　故事发展环节，教师选易混淆情节，引导学生按线索重读，AI根据学生零散回答生成三个可视化角度，师生有了整理抓手，学生发现小蝌蚪逐步变化成青蛙。

　　研读角色对话时，教师分组让学生选角色，用AI生成“朗读提示卡”，避免小组合作忽视文本。学生讨论要读准句子、联系角色身份、说明朗读理由，教师记录典型发现，输入AI生成“可改进表达”提示并转化为课堂反馈。

　　表达迁移环节中，教师没有让AI代写故事，而是让学生先借助板书和插图完成“故事路线图”，填出“出发—遇见鲤鱼—遇见乌龟—找到妈妈—变成青蛙”主要过程。尝试复述后，在教师指定提示模板下让AI给出修改建议，提示范围为“顺序是否清楚、人物是否说完整、身体变化是否讲出来”。学生根据建议再次练说，在小组内说明补充、调整内容及原因。此环节连接人机与生生互动，学生在比较、选择和解释中形成初步表达判断。

　　课末评价围绕互动质量展开。教师引导学生回看四类互动：与文本互动有无圈出表示变化的词句，与同伴互动有无讲完整故事顺序，与AI互动有无提出清楚任务，与教师互动有无说清问题。回顾让学生明白AI是学习工具，非“标准答案源”。

　　（三）作用机制：让技术支架嵌入真实语文活动

　　从课例可知，AI赋能多维互动关键在于课堂活动链条重新组织。情境导入唤醒观察经验，图文问题推动进入文本，角色朗读促成同伴协商，故事复述实现语言迁移，过程评价帮助反思学习方式。AI承担支架、镜面和反馈器角色，提供观察任务等，整理零散发言，帮助发现表达问题。该机制与课堂教学层级化赋能思路吻合。生成式人工智能赋能课堂教学可从任务辅助走向人机协同与思维塑造。小学中低年级语文课堂应从教学痛点入手，让学生获得图文提示、顺序支架等，使技术进入教学具体过程。

　  三、从课堂热闹走向语文生长的实践边界与优化路径

　　（一）教师主导是AI课堂应用的基本边界

　　AI能生成大量文本，也能快速回应学生问题，但小学语文课堂不能因此弱化教师的专业判断。语文学习涉及价值理解、审美体验、文化感受和语言品味，这些内容不能简单由机器判断优劣。教师需要决定哪些问题值得讨论，哪些AI生成内容不适合儿童，哪些反馈可能会削弱学生自己的思考。AI给出的语言有时过于完整，容易让学生产生依赖；也可能把文本理解推向过度阐释。教师的作用在于把AI输出重新转化为适合本班学生、适合具体文本、适合课堂节奏的教学材料。 相关研究也提醒，生成式人工智能教育应用伴随生成幻觉、伦理风险和教育公平等问题[7]。这些风险在小学阶段更需要被提前纳入课堂规范，不能等到学生形成依赖后再补救。

　　在行动研究中，教师可形成一个简单而稳定的使用原则：课前用AI扩展问题资源，课中用AI整理思维线索，课后用AI辅助反馈归纳；凡是涉及文本价值判断、学生个体评价和课堂生成处理的地方，均由教师把关。这样既能发挥AI的效率优势，也能避免课堂被工具牵着走。对于小学生而言，教师还要明确告知AI可能出错，提醒学生不把AI回答等同于最终答案。学生只有在教师引导下学会提问、验证和选择，才能真正形成数字时代所需要的语文判断力。

　  （二）“语文味”是多维互动的核心尺度

　　AI赋能课堂容易出现一种偏差：技术展示越多，语文学习反而越弱。小学语文课堂的根基仍然是语言文字。任何情境图、视频片段、智能问答和即时评价，都应服务于读、说、写、思的展开。如果一个环节让学生离开文本很久，只是在欣赏生成图片或听AI讲背景，那么互动看似丰富，语文味却会被稀释。多维互动的核心尺度，应当是学生有没有更认真地读词句、有没有更清楚地表达、有没有更愿意倾听同伴、有没有把学习收获迁移到自己的语言实践中。

　　因此，AI应用要尽量“小而准”。在阅读课中，AI可以帮助生成问题链，但问题必须指向具体句段；可以帮助设计讨论卡，但讨论卡必须要求学生引用文本；可以给作文初稿提建议，但建议必须落到观察顺序、词语选择和句式表达上。技术越是强大，课堂越需要回到朴素的语文任务。让学生多读一遍关键句，多解释一个词语，多倾听一种不同理解，多修改一句自己的表达，这些看似细小的活动，才是AI赋能后真正应当被放大的部分。

　  （三）评价闭环决定行动研究能否持续改进

　　行动研究强调在实践中发现问题、调整行动并再次验证。AI赋能多维互动也应形成持续改进的闭环。教师可以在每节课后记录三个问题：AI在哪个环节确实促进了学生理解，哪个环节只是增加了形式，哪些学生因为支架参与得更充分。这样的记录不需要复杂数据，却能帮助教师判断工具使用是否真正改变了课堂互动。

　　评价还应关注学生与AI互动的质量。Perkins等提出的AI评价框架提醒教育者，应根据学习目标明确AI介入的程度与边界[8]。在小学语文课堂中，可以把评价落到更具体的课堂语言上：学生能否把任务向AI说清楚，能否识别AI回答中不贴合文本的部分，能否用自己的语言改写AI建议，能否说明自己为什么采用或放弃某条建议。这样的评价不是考查工具操作熟练度，而是考查学生在AI环境中的阅读判断、表达选择和责任意识。

　　学校层面也可以通过教研活动支持这种改进。语文教师共同积累适合不同课型的提示模板，如朗读指导模板、人物形象分析模板、景物描写修改模板、古诗意境想象模板等，再通过公开课、磨课和课后复盘不断修正。模板不是为了统一课堂，而是为了降低教师初次使用AI的门槛，让教师把更多精力放在文本解读和学生发展上。随着实践推进，AI赋能多维互动会逐渐从个别教师的尝试，转化为可讨论、可调整、可推广的校本经验。Denny等人的综述同样提示[9]，生成式AI教育应用既包含机会，也伴随场景适配、学习支持和责任设计方面的挑战。因此，校本实践不宜把工具使用当作一次性展示，而要把每次课堂复盘转化为后续改进的依据。

　　四、结语

　　AI赋能小学语文课堂多维互动，真正要解决的不是课堂有没有使用新技术，而是学生能否在技术支持下更深入地阅读文本、更充分地表达想法、更认真地倾听同伴、更自觉地反思学习。小学语文教师应保持清醒的专业立场，既不排斥AI带来的新可能，也不把它神化为课堂答案。把教师主导、文本细读、儿童表达和规范使用结合起来，语文课堂中的AI应用才会有温度、有边界，也更有助于学生语言和思维的真实生长。

文章来源：《安徽科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35317.html