课程案例 | 人工智能在小学阅读理解障碍诊断中的应用研究

摘要：本研究以人工智能技术为核心支撑，在教育数字化转型与“双减”政策背景下，探索将AI技术融入小学阅读理解障碍诊断及教学过程。通过自然语言处理、计算机视觉、语音识别与情感分析等多模态AI技术，构建精准高效的阅读理解障碍诊断体系，实时动态监测学生阅读状态，定位词汇理解偏差、情感体悟不足等障碍并生成个性化问题画像。同时，将技术深度融入古诗等人文教学，如在《出塞》《夜书所见》教学中，运用虚拟情境生成、生成式对话等技术创新教学模式，并基于诊断数据推送个性化资源，形成“数据驱动—精准干预”闭环。实施后，实验班学生阅读能力、兴趣显著提升，教师诊断效率提高，相关模式在区域内得到推广。

关键词：人工智能；小学阅读理解；阅读障碍诊断

在教育数字化转型与“双减”政策叠加推进的时代背景下，2022年版《义务教育课程方案》明确提出要“促进信息技术与教育教学深度融合”。教育部等六部门联合印发的《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，特别强调要探索人工智能技术在个性化学习领域的创新应用。

然而，当前小学阅读教学仍面临诸多痛点：传统课堂难以精准识别学生个体的阅读理解障碍，教师只能凭借经验模糊判断；阅读教学内容与形式较为单一，难以激发学生的学习兴趣与创造力，尤其在理解历史文化、感受情感氛围等抽象内容时，学生理解困难。

人工智能技术为此提供了新思路：智能语音测评可实时诊断朗读中的情感表达偏差，虚拟情境构建能突破时空限制还原历史场景，生成式对话技术可创设智能体实现情感互动。本案例正是在此背景下，探索如何将AI技术有机融入古诗教学，在技术赋能与人文熏陶之间寻找平衡点。

2.1 案例目标

构建一套面向小学生的精准高效阅读理解障碍诊断体系，同步探索人机协同的创新教学模式，针对性解决学生在词汇理解、语句分析、文本主旨把握及情感体悟等维度的实际困难，促进学生阅读思维能力的系统性提升，激发其个性化表达与创造性学习潜能。

2.2 人工智能技术应用方式

依托自然语言处理技术，对学生的阅读答题、作文等文本进行智能解析，自动识别词汇理解偏差、句法逻辑混乱及主旨归纳薄弱等障碍；结合计算机视觉技术，实时捕捉学生阅读时的眼动轨迹与面部表情，量化评估专注度与理解困惑度；利用语音识别与情感分析功能，测评朗读流畅度、断句准确性及情感表达强度，挖掘朗读表现与文本深层理解之间的关联。

2.3 创新点

诊断模式上，改变传统依赖教师经验、结果滞后的主观判断，通过多模态AI技术实现实时动态监测、精准定位障碍、生成个性化问题画像，显著提升干预时效性。

教学融合上，将技术深度融入人文教学。以《出塞》为例，运用虚拟情境还原边塞历史场景，设计“AI将士对话”引导学生体悟征人情感，借助生成式技术将古诗转化为现代流行旋律，并基于诊断数据动态推送个性化资源，形成“数据驱动—精准干预”的教学闭环。

3.1 前期筹备阶段

团队由教育专家和一线教师组成，先对参与实验的三年级学生进行阅读能力测评，建立初始档案，并收集整理适合小学生的阅读文本。在此基础上，团队从常态课中采集语音、表情、眼动数据，构建三维障碍诊断模型：

识别为词汇理解偏差，推送字源游戏；

识别为情感体悟不足，启动虚拟对话任务；

识别为主旨把握困难，生成思维导图。

3.2 中期教学实验阶段

团队以《出塞》为试点课例，随后扩展至《望庐山瀑布》《夜书所见》及现代文教学，根据每阶段诊断数据迭代干预策略，形成“教学实践—数据诊断—策略调整”的闭环优化机制。

以《出塞》为例：

沉浸导入。AI生成的虚拟诗人王昌龄“跨越千年”来到课堂；随后通过甲骨文、金文、楷书展示“塞”字演变，引导学生联想边塞的艰苦。

图3.1 虚拟诗人——王昌龄

图3.2 字源学习

初读体验。学生小组标注停顿后，用讯飞朗读测评系统录制诗句，系统从发音、节奏、情感三个维度给出反馈。教师据此纠音，并对情感表达不足的学生个别指导。

图3.3 讯飞朗读测评

精研探究。学习“秦时明月汉时关，万里长征人未还”时，学生通过AI语音助手与“驻守边关的将士”对话，听他讲述边塞生活的艰辛和对家乡的思念，身临其境体会征人的思乡之苦；学习“但使龙城飞将在”时，再结合对话体验讨论将士为何渴望“龙城飞将”，理解诗中的家国情怀。

图3.4 模拟将士对话

成果巩固。教师用豆包APP将《出塞》谱成现代流行旋律，师生一起聆听、跟唱，以现代审美强化对古诗情感的记忆。

图3.5 豆包音乐生成

《夜书所见》沿用同样的四个环节：AI动态绘本导入秋夜江景；讯飞测评纠正“萧”“挑”等字音，提示“放慢语速，体会思乡之情”；学生与“虚拟叶绍翁”对话，借AI动画理解“知有儿童挑促织”的童趣；最后“古诗新唱”，并用AI绘画工具创作“我心中的《夜书所见》”。

图3.6 我心中的《夜书所见》

3.3 个性化教学干预

基于课堂AI采集的多维度数据，为每位学生生成阅读理解障碍诊断报告：字词理解困难的学生，推送趣味字源故事、词义辨析游戏；情感理解不足的学生，推荐历史故事、人物传记或虚拟人物对话任务；主旨把握困难的学生，进行思维导图训练。教师针对共性问题重点讲解，并用AI生成拓展练习巩固。

3.4 后期总结与推广阶段

项目组整合全年教学数据与课例成果，提炼出“诊断—干预—巩固”三阶教学模型，编写配套操作手册与《AI辅助阅读教学课例集》，通过区级示范教学、跨校教研向区域内多所小学推广，并与教育信息化企业合作，将技术方案转化为校本应用。

依托《借助网络情境提升小学生阅读思维能力的实践研究》课题，团队形成了一系列创新教学课例。课题结题后持续深入研究，其中融入AI技术的《出塞》课例在展示中获得高度认可，并在区域内推广。

技术研发方面，团队开发了基于5G+AI技术的小学阅读智能辅助系统，整合语音评测、情境模拟等功能模块，荣获市级5G案例一等奖。这种“技术+人文”双轮驱动模式，为古诗教学数字化转型提供了可复制的实践范式。

在2025年福建省“海峡·冰心杯”青少年征文大赛中，学生习作《我与AI老师的神奇课堂》获省级一等奖。

学生层面，经过一学期个性化干预，与传统教学班级相比，实验班80%以上学生的阅读测试得分提高了15%–20%，其中词汇辨析正确率从65%提升至88%，文本主旨归纳准确率从52%提升至79%，课堂互动参与度提升40%。

教师层面，智能诊断系统让教师诊断学生阅读障碍的时间从人均每周2小时缩短至0.5小时，节省了75%。90%的参与教师能独立操作语音测评系统、生成虚拟教学情境，85%的教师可基于诊断数据设计个性化干预方案。

推广层面，学校在3–6年级推广该模式，实验班学生语文阅读素养测试平均分较对照班高5分。家长满意度调查显示，92%的家长认为孩子的自主阅读习惯明显改善；87%的教师反馈学生课堂回答的深度与逻辑性显著提升。

实施过程中，技术赋能与人文情感之间仍存在张力，如何让技术更人性化，让学生更自然地融入AI情境，还需持续探索。AI显著提高了课堂效率，但教师能否自如驾驭技术，仍是一线教学的瓶颈，需要在提升教师教育变革意识的基础上加大培训投入。

《出塞》AI教学案例的实践，标志着古诗文教育从经验驱动迈向数据智能驱动。其核心价值不仅在于技术工具的创新应用，更在于构建了“人文为体、技术为用”的融合范式：AI虚拟情境让千年边关烽火触手可及，多模态诊断让抽象的阅读障碍显性可见，而教师始终是诗魂的点燃者与文化的守护者。未来，该模式有望拓展至更广阔的人文教育领域，实现“技术赋能人文，人文升华技术”的教育新生态。

华东师范大学上海智能教育研究院基于自主研发的教育大模型，建设了系列智能教育生态产品系统，包含教育智能体矩阵、数学教学系统、语文作文批改与阅读系统、跨学科项目式学习系统、心理辅导系统、创造力测评系统、循证课堂分析系统、中小学AI通识课、作业批改机（软硬一体）等，形成覆盖“教、学、评、辅、管”全场景的产品矩阵，所有产品均坚守“安全可控、价值向善”的技术底线。

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编辑 | 张景嘉

责编 | 王花花