【小学语文“建班级鲁迅成长博物馆”论文】AI 赋能小学语文主题阅读新生态的实践路径

摘　要：主题阅读是以核心主题为纽带，整合多文本、跨学科资源，通过主动探究、对比分析与系统构建，形成对核心主题深度认知的阅读方式。在教育数字化转型背景下，主题阅读正面临着资源质量参差、评价技术单一等现实问题。通过资源关联的主题阅读智能化任务设计、人机共生的多模态主题阅读路径构建、AI 技术赋能的靶向式智能评价，为构建系统性、沉浸感与精准性兼具的主题阅读新生态提供支持。

关键词：AI 赋能；主题阅读；跨学科主题学习；多模态阅读；智能评价

在教育数字化转型与核心素养培育的双重背景下，小学语文主题阅读正从单一文本向跨学科、多模态、个性化的综合阅读形态转型。人工智能的飞速发展，以其多元的阅读资源适配、强大的数据处理、多模态交互与个性化支持，为主题阅读的路径构建提供了全新可能。笔者从资源关联、人机共生、智能导向三个维度出发，探索 AI 赋能主题阅读的进阶实践路径，旨在构建更具系统性、沉浸感与精准性的阅读新生态，助力学生实现从 "单文本阅读" 到 "主题性学习" 的跨越，促进核心素养的整体提升。

一、资源关联：主题阅读的智能化任务设计

主题阅读的核心在于以主题为纽带，通过跨文本融合、主动性探究，实现跨领域内容的有机整合。这种整合并非简单堆砌，而是让学生在多重视角的碰撞与互补中形成对主题的深层理解。AI 技术通过构建动态、关联的资源网络，结合学习者个体差异进行分级适配，为阅读活动提供适切的资源供给，从根本上解决资源碎片化问题。通过生成式人工智能，以读者的阅读能力与需求为依据筛选阅读内容、设计阅读任务，可以极大地满足以学生为主的个性化阅读需求 [1]，实现从标准分级到个性适配、从静态书单到动态任务的根本性转变，使不同起点的学生都能在适合自己的节奏中获得有效发展，为主题阅读的科学落地提供支持。

1. 基于核心主题，智能构建阅读图谱

阅读图谱是实现资源关联的 "骨架"，其关键是以核心主题为锚点，联结不同学科、不同学科的学科内容聚合起来，避免了知识的碎片化与孤立化的问题，形成系统化的知识网络。以六年级上册第八单元为例，我们围绕 "向鲁迅先生致敬" 这一核心主题，设计核心任务 "建班级鲁迅成长博物馆"，搭建单元跨学科主题学习框架（如图 1），构建了云游鲁迅博物馆、鲁迅成长故事 "围读会"、设计 "鲁迅成长立体书"、制作鲁迅影响力排行榜四大任务。这些子任务从多角度关联核心主题，形成螺旋递进的任务链，引导学生在持续深入的探究中不断深化对鲁迅先生的认知与感悟。

AI 围绕阅读主题，把教材文本、课外读物、科普资料、历史文献、音视频等资源组织起来，形成 "核心文本 — 拓展资源 — 实践素材" 这样由内到外的层次性资源。在此基础上，教师要引导学生借助知识图谱去发现不同资源之间隐含的学科关联。

比如 "探索宇宙" 主题阅读中，学生要把语文中的说明文阅读、科学中的天体知识、数学里的距离计算、艺术中的宇宙绘画融合起来。这时，主题阅读图谱就成了跨学科知识融合的桥梁。

教师要将 "主题 — 学习主题 — 特定学习主题" 三级关联概念连续体嵌入 AI，让主题阅读图谱的构建更加贴合小学语文教学的学科逻辑与育人目标 [2]，使图谱不仅是资源的整合载体，更是素养培育的路径指引，让核心主题下的知识关联更具教学价值。

2. 指向学科交叉，智能筛选阅读篇目

跨学科融合是新课标对小学阅读的核心要求，而主题阅读正是实现学科交叉的重要载体 [3]。AI 通过构建智能识别模型，以学科课程标准为核心依据，结合阅读图谱中的关联任务对海量书目进行多维度评估，甄选出有价值的桥梁型阅读书目，解决传统书目推荐 "主观性强、匹配度低" 的问题。

在小学六年级 "向鲁迅先生致敬" 主题阅读活动中，我们利用 AI 对海量图书进行分层筛选。核心必读书目确定为《鲁迅儿童文学精选》系列和《回忆鲁迅先生》，并从中选取《朝花夕拾》《故乡》《呐喊》《彷徨》《故事新编》等适合六年级学生阅读的篇目。跨学科选书则包括《少年万卷：你好，鲁迅》《鲁迅的美术世界》《读懂鲁迅很容易》等，这些书籍分别关联科学、道德与法治、美术等学科。整个选书过程体现了主题目标清晰、跨学科内容覆盖到位、任务与认知水平匹配等原则，最终实现了 "从阅读图谱到具体书目" 的精准对应。

3. 关联阅读需求，智能适配阅读任务

阅读资源分级的关键在于 "以学定阅"，也就是能根据每位学生的实际情况，匹配推荐适宜的阅读材料。AI 能评估出学生的认知能力、兴趣倾向与阅读习惯，然后自动推送相应难度的资源。具体流程为：借助问卷与行为数据，分析阅读基础与水平，随后在每个阅读阶段由学生自主挑选合适的任务。以 "向鲁迅先生致敬" 主题阅读任务的设计为例（见表 1）。