最近PISA 2025的结果出来，我几乎是习惯性地先去找中国。北京、上海、江苏、浙江四地在数学和科学上的表现依旧很亮眼，数学612分，科学597分。然后我顺手往阅读那一栏看了一眼：新加坡535分，B-S-J-Z（中国）527分。这个数字并不能简单说明谁的教育“更好”，更不能拿八分差距给两套教育体系下结论，但它还是把我勾住了。

我真正好奇的是另外一件事：一个国家的孩子，为什么能够长期保持相对稳定而突出的阅读表现？他们的阅读课到底怎么上？是不是也像我们一样，一篇文章先看题目、划关键词、定位、排除？还是说，在“阅读理解”这四个字之外，他们其实还做了很多我们平时不太容易看见的事情？

于是我做了一件特别像英语老师的事——开始搜。先看OECD，再摸到新加坡教育部，再顺着课程文件去找NIE的课堂案例，又跑到国家图书馆局看National Reading Movement和S.U.R.E.。本来以为半小时就能结束，最后浏览器上开了一长排页面。越看越有一种感觉：我没有找到什么“新加坡阅读高分秘笈”，倒是看见了一只非常朴素、非常具体的阅读工具箱。很多工具甚至一点都不新，但人家真正做到了把“会阅读”拆成一个个能练、能看见、能逐渐交给学生的动作。

一、我先翻开了这只“新加坡阅读工具箱”

最先让我停下来的是Reciprocal Teaching。名字听起来有点学术，真正落到课堂里其实就是四个动作：预测、澄清、提问、概括。四人小组读一篇文章，第一个孩子负责预测接下来可能发生什么，第二个负责指出哪一个词、哪一句话阻碍了理解，第三个负责提出真正值得讨论的问题，第四个负责用一句话把这一部分说清楚。读到下一段，四个人换角色，再继续。新加坡NIE介绍过中学课堂使用这套方法，重点并不是四张漂亮的角色卡，而是教师先示范、再扶着学生做，最后慢慢退出，让学生自己监控理解、自己提问、自己重构文本。

看到这里，我其实有一点被“点醒”。因为预测我们做，难句我们讲，问题链我们更是天天设计，概括也从来没少过。可仔细想想，很多时候仍然是我在替学生完成这些事：我预判他们哪里不懂，我把问题设计好了，我一步一步带着他们概括，我把结构图画好，再让他们往里填。学生看起来参与了，可真正决定阅读方向的人，常常还是老师。Reciprocal Teaching真正戳我的地方，不是那四个英文词，而是一个很难的动作——老师慢慢退。一个真正的reader，迟早得在没有老师的时候，自己知道下一步该做什么。

第二个让我很有感觉的是DRTA一类的做法。我们也常做prediction，给标题、图片，让学生猜文章会讲什么，但很多课堂里的预测猜完也就完了。DRTA更有意思的地方是：学生必须在读到新证据之后回头看自己的判断。原来我认为主人公会离开，读完这一段以后，我还坚持吗？如果改变了，证据是什么？如果不改变，又凭什么？这样一来，预测就不再是一场热身小游戏，而成了一个“根据证据修正判断”的过程。我越看越觉得，这件事放到AI时代尤其重要。我们今天最不缺的是快速形成观点，真正稀缺的是，当新证据出现时，我有没有勇气说：等一下，我刚才可能想错了。

再往下看，我对自己一直很喜欢的“四宫格”也有了新的理解。这里要特别说清楚：我没有找到可靠的依据证明“新加坡全国阅读课堂统一使用四宫格”，所以如果把新加坡阅读成绩直接归因于“四宫格”，那就太简单了。真正值得注意的是，新加坡英语课程里非常明确地区分了close reading、critical reading以及wide and extensive reading，并且反复强调组织信息、辨认观点和证据、理解作者如何使用语言、判断信息可靠性等阅读动作。也就是说，他们在努力把“阅读”从一个笼统能力拆成可以观察的思维过程。

这让我重新看自己的四宫格。以前我会让学生写Who、What、Why、How，会在Reading for Writing里用四格整理内容。现在我更想把它再往前推一步：文学文本可以是Character、Change、Evidence、Why it matters；说明或议论文本可以是Claim、Evidence、Source、Judgement。四宫格真正有价值的地方，不是页面上刚好有四个格子，而是它把原本藏在脑子里的阅读过程“逼”到了纸面上。学生不能只说“我觉得”，还得把“我凭什么这样觉得”放在旁边。这样，它才从一个版式变成真正的thinking tool。

二、查到Literature Circles的时候，我是真的有点高兴

接着我碰到了一个老朋友：Literature Circles，文学圈。这个词我太熟了，因为这几年我一直在折腾原著阅读，做《Wonder》，做18周伴读，做角色任务，也一直在想一个问题：整本书阅读能不能不要最后又变成“第一章五道题，第二章五道题，第三章再来五道题”？如果只是把一本长书拆成几十篇阅读理解，书是完整了，阅读方式却没有真正变。

NIE关于Literature Circles的实践介绍让我很有共鸣。学生共同选择或共同阅读一本书，定期聚在一起讨论；讨论前，他们可以做笔记、写阅读日志、画图、准备问题。小组里会有不同角色，比如discussion director、connector、passage picker、vocabulary enricher、summariser，而且这些角色不是固定岗位，而应该轮换。更重要的是，随着文学圈逐渐成熟，老师可以从主导者变成facilitator，最后甚至可以暂时离开讨论，让学生自己把对话继续下去。

我很喜欢这个逻辑，因为它和我现在做的原著伴读其实是接得上的。只是重新对照以后，我也看见了自己的“半步”：我们有任务、有项目、有角色，也有小组交流，可很多时候任务仍然是老师发下去的，讨论仍然在等老师推进。下一步我反而想把文学圈做得更“狠”一点：让Discussion Director真正负责把问题抛出来，让Connector负责把文本和自己、和社会、和其他文本连接起来，让Evidence Hunter专门追问“Where is your evidence?”，让Language Detective只挑一个真正值得研究的词或句子，而不是一口气查十几个生词。最后由Summariser去说清楚“我们这一轮讨论到底发现了什么”。下一次全部换角色。

我真正期待的不是学生把这些角色演熟，而是有一天把角色卡拿走以后，他仍然知道，一个reader应该会提问，会找证据，会连接，会质疑，也会听别人怎么理解同一本书。那一刻，Literature Circle才不只是课堂活动，而变成一种阅读习惯。

三、然后我撞上了S.U.R.E.，一下子就想到AI

新加坡国家图书馆局做的S.U.R.E.让我停了很久。它原本就是一套信息素养框架：Source、Understand、Research、Evaluate。简单来说，就是先问来源是谁，再弄清楚信息到底在说什么，然后寻找其他材料做交叉验证，最后才进行评价。NLB现在针对不同学段提供数字媒体与信息素养课程，里面不仅谈搜索，还谈误导信息、可靠性、数字安全和信息判断。

我看到这里时第一反应是：这不是AI时代最需要的阅读课吗？以前我们最担心学生“读不懂”，可现在新的问题已经出现了——学生可能每个字都读得懂，却不知道该不该信。AI尤其会放大这种错觉：它语法完整、结构清楚、语气自信，甚至还能给你列出三点理由，看起来比人还像“标准答案”。如果阅读课只停在main idea、detail、inference，我们可能训练出了会理解文本的学生，却未必训练出了会判断信息的人。

所以我越来越想把S.U.R.E.这样的逻辑搬进英语课堂。读一篇文章时，不只问“What does it mean?”，还要追问“Who says this?”、“What evidence is given?”、“What does another source say?”、“What is missing?”、“Should I trust it?”。到这一步，阅读就不只是理解，而开始进入核验。

四、PISA这次真正让我在意的，也恰恰不是535这个数字

PISA 2025里真正让我在意的，并不是新加坡535、中国四省市527这样一个排名顺序，而是OECD在结果里对阅读变化的提醒：在过去几轮测试中，学生在评价和反思、整合不同来源、批判性处理信息等方面面临越来越明显的挑战。这些能力恰好又是AI时代最不能丢掉的部分。OECD还讨论了一种很值得警惕的“hasty reading”现象：读得很快，却读得不够准确。

这让我忍不住回头看我们的课堂。我们太擅长训练“快”了。一篇350词左右的文章，计时，定位，做题，核答案，再来下一篇。速度当然重要，高考也需要效率，但如果“快”变成了阅读的唯一追求，那么在AI时代，它可能恰恰成为一种危险。一个孩子可以飞快扫过标题，可以飞快看完一段AI摘要，也可以飞快接受一个“写得很像真的”结论，却没有停下来问一句：证据在哪儿？谁说的？有没有另一个来源？

所以我现在越来越觉得，未来的阅读课要从“Can you understand it?”再往前走一步，走到“Should you believe it?”。理解仍然重要，但理解之后必须有判断。以前我们讲Reading for Writing，接下来我很想在中间加上一块：Reading—Evaluating—Writing。不是读完直接输出，而是先比较、核验、质疑，再写。

五、如果让我重新设计AI时代的阅读课，我想让学生多面对“两个文本加一个AI”

我最近脑子里一直有一个课堂雏形：同一个话题，不再只给学生一篇文章和五道题，而是给Source A、Source B，再加一段AI生成的回答。比如“Should teenagers use AI for homework?”，A是一篇新闻报道，B是一组调查或研究数据，C是AI生成的一段看起来特别完整的回答。学生要比较三者的claim，判断各自用了什么evidence，看看哪些信息彼此一致、哪些地方冲突，再找出AI回答里最值得怀疑的一处。最后，他们才能写自己的judgement，而且必须说清楚“Based on Source A and Source B, I think...”。

这样一来，原来的阅读链条就变了。学生不再只是“读—答题”，而是“读—比较—核验—判断—表达”。我甚至想把文学圈也升级成一个AI Literature Circle。原来的Reader、Connector、Evidence Checker继续保留，再加一个AI Challenger。这个学生可以把小组的问题交给AI，但他的任务不是把AI答案复制回来，而是带着答案重新回到文本里问：“Is AI right?”最后再由小组根据Text、Group Discussion、AI和Other Sources形成自己的判断。AI不再是裁判，而是一个需要被审读的“第三种声音”。

这可能也是我下一阶段最想认真做的一件事。我们过去总在想“怎样让AI帮助学生”，接下来我反而更想教学生“怎样发现AI不对”。后者也许比多背几十个prompt更重要，因为真正成熟的信息使用者，永远不是最会叫AI干活的人，而是知道什么时候该相信、什么时候必须重新查证的人。

六、查了一圈以后，我开始拿新加坡这面镜子重新照自己的课堂

重新看自己的课堂，我其实没有那种“原来以前全做错了”的沮丧。相反，我有一点踏实，因为很多方向已经在路上。我们一直在做Read for genre、structure、information、language，已经不是只读一遍；我们用QAR做问题链，让学生从信息提取往推理和评价走；我们用四宫格和思维导图把文本结构画出来；我们做外刊、做原著、做Reading for Writing，也在做Literature Circles和PBLL项目。最近AI进入课堂以后，我也一直在琢磨怎样让它参与反馈、修改和学习。

但对照以后，我也更清楚地看见了“还差一点”的地方。QAR做了不少，可问题很多还是老师出的，学生真正生成问题的机会不够；四宫格用得很多，但过去更多承担信息整理功能，下一步要让它承担证据判断；原著阅读已经做起来了，可学生完全自治的文学圈还需要更多空间；外刊阅读做得越来越细，但大多数时候我们仍然在深挖一篇文本，未来需要增加多来源阅读；AI已经进来了，可我们教学生“用AI”比较多，教他们“审AI”还远远不够。

所以这次查新加坡，给我的感觉并不是“我要换一套教学法”，而是把已经在做的东西再往前推一步。四宫格从整理信息走向证据判断，QAR从教师设计问题走向学生生成问题，原著伴读从完成任务走向真正的学生讨论，外刊从single-text reading走向multi-source reading，Reading for Writing走向Reading—Evaluating—Writing，AI反馈则从“让AI给答案”走向“让学生审答案”。这不是推翻，而是升级。

七、查得越多，我越想真的去新加坡坐进一间教室

也就是在这个过程中，我产生了一个越来越强烈的念头：我真的很想去新加坡看一看。不是旅游意义上的“我去过新加坡”，也不是进一所名校拍几张照片、听一场学校介绍。我想要的是一种很笨、也很教师的沉浸式看课——最好就去一所普通学校，坐在教室最后一排，从第一节课看到最后一节课。

我想看一节真正普通的阅读课，看看老师一节课到底问多少个问题，学生自己又能问多少个。我更想看一场不那么完美的Literature Circle：当几个孩子突然没话说的时候怎么办？一个学生一直抢着说怎么办？一个孩子根本没读怎么办？英语好的学生把全组带跑了怎么办？老师什么时候走过去，什么时候又能忍住不说话？这些细节，恰恰是课程文件和漂亮案例里最难看到的。

我也想去学校图书馆待一会儿。我想知道那里只是“借书的地方”，还是课堂真的会和图书馆发生关系；我想看看National Reading Movement里“Read More, Read Widely, Read Together”这三个看起来很简单的词，究竟怎样落到一个普通学生的日常生活里。这个由新加坡国家图书馆局自2016年推动的全民阅读运动，目标并不只在“多读”，也在鼓励人们广泛阅读、共同阅读，并从多样来源中进行深入而批判性的阅读。

如果真的有机会去，我甚至最想问学生两个问题。第一个很普通：“Do you like reading?”第二个我更想听：“What do you read when nobody asks you to read?”我越来越觉得，第二个问题可能比PISA分数更有意思。考试里的阅读能力当然重要，但一个孩子在没有作业、没有老师、没有考试的时候，还愿不愿意自己拿起一本书，愿不愿意因为一个问题继续查下去，这可能才是阅读真正进入生活的那一刻。

八、再回头看“全民阅读”，我突然更在意“善读书”这三个字

2026年2月1日，《全民阅读促进条例》正式施行。条例里写到，要激发阅读兴趣、培养阅读习惯、增强阅读能力、提升阅读质量，形成“爱读书、读好书、善读书”的社会氛围。以前我看到“全民阅读”，首先想到的是让更多人有书读、愿意读；这一次再看，我反而对最后三个字格外敏感——善读书。

AI时代的“善读”，恐怕已经不能只理解成读得多、读得快、能概括。它还意味着一个人面对信息时知道先问来源，知道区分事实和观点，知道去找第二个来源，知道在证据不足的时候暂缓判断，也知道AI说得再像真的，也仍然需要验证。未来真正重要的阅读能力，也许可以沿着一条新的链条生长：Understand、Question、Compare、Verify、Judge、Create。我们不只是希望学生说“我看懂了”，而是希望他能说清楚：“我为什么相信这个判断。”

九、最后，我还是没找到所谓的“新加坡阅读秘笈”

查了这么多资料，最后我没有找到一个可以复制粘贴的“新加坡方案”。倒是记下了一堆想继续试的东西：Reciprocal Teaching、DRTA、Literature Circles、S.U.R.E.、多来源阅读、证据四宫格、AI Challenger……再加上那三个很朴素的词：Read More, Read Widely, Read Together。

但如果现在问我，这一轮搜索最大的收获是什么，我大概不会选其中任何一种方法。我越来越确定的是，阅读课真正要做的事情，也许不是老师把一篇文章解释得越来越清楚，而是逐渐把理解、提问、判断的权利还给学生。我们给他文本，给他工具，给他第二个来源，有时候甚至故意给他一段并不完全可靠的AI答案，然后问：“你怎么看？”再追一句：“你的证据呢？”

我也是真的希望有一天能坐进新加坡的一间教室，把今天隔着屏幕看到的这些东西亲眼看一遍。回来之后，再把自己的阅读课拆开，重新装一次。因为AI已经越来越会回答问题了，而我们能留给孩子的，可能恰恰是另外一种更难被替代的能力：在答案越来越容易得到的时代，依然知道该怎么读。

新加坡研学：11.2-11.5 共四晚

左右滑动查看具体行程

报名方法：可先付定金999元⬇️

在脑洞，您会遇见不一样的惊喜：

如果您喜欢我们的分享，请用点赞告诉我们