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三篇论文,把AI赋能语文教学的“能用”和“不能用”说透了!
三篇论文，把AI赋能语文教学的“能用”和“不能用”说透了
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AI进语文课堂，一线的真实感受往往是分裂的：公开课上用AI生成几张图、放一段视频，评课说“有创新”；回到自己班上，让学生用AI查个资料，交上来的东西真假参半。到底该怎么用？用到什么程度？哪些地方碰不得？
今天呈现的这三篇论文，恰好构成了一个完整的问题链。谷屹欣、钱荃的《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》回答的是“怎么用”，给出了阅读前、阅读中、阅读后三个阶段的具体任务设计；吕洋、孔令元的《人工智能赋能语文教学：风险审视与应对策略》回答的是“哪里不能乱用”，从学习主体、教师角色、人文价值三个层面划出了边界；张伟的《AI赋能初中语文教学的四维探索》回答的是“用出来什么样”，展示了意境可视化、路径个性化、指导精准化、评价立体化四个维度的课堂实景。三篇论文合在一起，不是三个孤立的观点，而是一条从“操作”到“边界”再到“效果”的完整链路。
佳作撷英1
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参考文献：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.
要点摘录
本篇论文没有笼统地说“AI可以辅助阅读教学”，而是把阅读过程切开，标出了AI在每个阶段的具体位置。
阅读前，AI的任务是“信息获取与评价”。论文以“走近鲁迅”单元为例，设计了“我是小侦探”任务：学生先用聊天机器人讨论“围绕这个单元可以搜集哪些信息”，列出搜索提纲，再去网络、期刊、数据库等渠道搜集资料，最后对比聊天机器人提供的信息和其他渠道的信息有什么不同。注意，这里的关键动作是“对比”，不是“直接采用”。AI在这个阶段的作用不是替学生找答案，而是成为一个可被审视的信息源。
阅读中，论文设计了六个递进任务，从“解码小能手”（用AI解释难解字词）到“小小插画师”（将人物描写转化为视觉图像），再到“人工智能答案译鉴师”（对比AI的回答、原文和自己的理解）。其中“人物画像译鉴师”这个任务特别值得注意：学生讨论AI生成的人物画像和自己想象的人物有什么不一样，然后结合课文证据指出AI哪里画错了。这个动作把AI从一个“答案提供者”变成了一个“可被批评的对象”，学生的文本细读能力恰恰在“挑AI的毛病”的过程中被激活了。
阅读后，论文设计了“我和人工智能比创作”“我给鲁迅做运营”等跨媒介任务。学生续写《少年闰土》，AI也续写同一主题，然后学生从创意、人物一致性、情节精彩程度等维度评价自己和AI的作品。
教学启示
本篇论文最实用的产出是一个判断原则——AI在阅读教学中的位置，取决于这个环节的核心目标是“获取”还是“判断”。如果是获取信息、扫清障碍，AI可以承担；如果是判断质量、形成观点，AI必须退到“被审视”的位置上。论文中反复出现的“对比”“译鉴”“评价”这些动词，本质上都是在把AI变成学生思维的“靶子”而非“拐杖”。
佳作撷英2
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参考文献：吕洋,孔令元.人工智能赋能语文教学:风险审视与应对策略[J].中学语文教学参考,2026,(21):59-62.
要点摘录
如果说第一篇讲的是“可以做什么”，这篇讲的是“做过头会怎样”。论文从三个层面提出了风险，每一条都指向一个具体的课堂场景。
学习层面的风险：学生过度依赖AI，会丧失自主探究意识。论文举了一个很具体的例子——阅读教学中，如果学生完全借助AI来理解文本内容、逻辑结构、写作手法，那么“自主品读文本、感悟文本情感”的个人体验就无从谈起。写作教学中直接让AI生成作文，学生“在写作中失去自我”。
教学层面的风险：教师过度依赖AI，课堂会变成“技术主导型”。论文的判断很尖锐：技术平台给出的方案“表面精彩纷呈，但逻辑大多是线性的”，它“缺少对学生学习能力和情感状态的即时感知”。教师如果按部就班地推进AI输出的内容，课堂交流、人文感悟、情感体验就会被剥离出去。
人文价值消解的风险：这是最根本的一条。论文指出，AI以理性化、标准化输出为主，“难以真正还原语文教学所需的情感体验与人文意蕴”。语文学科的本质是“在品读涵泳中获得情感体验，在文化浸润中实现精神成长”，这些是AI无法替代的。
论文给出的应对策略中，最可操作的是“技术边界清单”：字词积累、语言运用、材料筛选、范文浏览可以交给AI；自主立意、文本感悟、意境审美、情感体验不能交给AI。议论文教学的具体流程也值得参照——学生先自主确定立意、完成初稿（杜绝AI代写），再用AI筛选素材、优化语句，最后对比初稿和润色稿，分析差异，保留自己的真实思考。
教学启示
这篇论文最大的价值不是告诉你“AI有风险”，而是给出了一个可执行的判断句式：当你在考虑用AI做某件事时，先问自己——这件事的核心价值是“效率”还是“体验”？如果是效率（找资料、查字词、初步诊断），AI可以上；如果是体验（品读、感悟、立意），AI最好退到辅助位置。这个判断句式简单，但在备课时非常管用。
佳作撷英3
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参考文献：张伟.AI赋能初中语文教学的四维探索[J].中学课程资源,2026,22(8):97-99.
要点摘录
这篇论文的特点是“有画面”，四个维度都有具体的课文和操作流程。
意境可视化，以《观沧海》为例。教师先让学生用自己的语言描述想象中的画面，再把“碣石山”“沧海”“秋风”“洪波”等关键词输入AI生成不同风格的场景图，让学生对比并筛选最贴合诗意的画面，最后生成动态视频。课堂上学生的反应很有意思：有人发现AI生成的“洪波”是青灰色而非蓝色，由此引出“秋风萧瑟”的季节特征与诗人心境的关联。这个细节说明，AI生成的“不准确”本身可以成为教学资源。
路径个性化，以《岳阳楼记》为例。课前用分层预习任务定位薄弱点（如“谪守”“越明年”等古今异义词），课上针对共性问题集中讲解，再让学生用AI问答工具提问，课后智能题库按基础层、提高层、拓展层推送差异化作业。这个流程的关键不是AI有多智能，而是AI把教师从“统一讲授”中解放出来，让分层教学有了可操作的抓手。
指导精准化，以“学习抒情”写作教学为例。学生作文上传后，AI从内容充实度、情感真实性、写作方法运用、语言表达四个维度打分并给出具体建议。论文中有一个修改前后的对比很能说明问题：初稿“语文真美，我喜欢语文”被AI指出“缺少细节支撑”，学生修改后加入了早读朗读《木兰诗》的感受和抄写“苔花如米小”的场景，情感变得具体可感。AI在这里的作用不是“替学生写”，而是指出“哪里空了”。
评价立体化，以《答谢中书书》《记承天寺夜游》比较阅读为例，用SOLO分类理论划分五个层次，AI批量批改后生成数据分布，教师发现班级在“多点结构水平”得分率仅40%，主要问题是“不会结合背景分析”，于是补充陶弘景和苏轼的创作背景。AI负责发现“哪里不会”，教师负责解决“为什么不会”。
教学启示
这篇论文的四个维度可以当作一个“AI使用场景自查表”——你的课堂在哪个维度上有真实需求，就从哪个维度切入，不必贪多。意境可视化适合古诗文，路径个性化适合文言文和复习课，指导精准化适合写作，评价立体化适合单元总结。每个维度都有明确的适用场景，比泛泛谈“AI赋能”要落地得多。
三篇论文的共同底色是“人机分工”，而不是“人机替代”。AI负责效率、覆盖、数据；教师负责判断、引导、情感。教师的核心工作不是学会用更多AI工具，而是学会判断什么时候不用AI。这个判断力，才是AI时代语文教师真正的专业壁垒。
【END】
本期编辑：
杭十三中 袁睿
本期审核：
周日编辑组
