小学语文作为基础教育的核心学科，面临着培养学生核心素养与适应时代需求的双重任务。随着人工智能技术的快速发展，人工智能为小学语文教学带来了精准化、情境化、智能化的变革机遇。本文拟结合教学实践，探讨人工智能与小学语文教学深度融合的策略，为小学语文教学改革提供一定的理论与实践参考。

　　 一、人工智能背景下小学语文教学的现实困境

　　 学情诊断缺乏精准性，个性化教学难以落地。传统课堂中，教师主要通过作业、测试等滞后性数据判断学生学习情况，难以实时捕捉个体差异。例如，在识字教学中，教师常采用统一的生字表和抄写任务，忽视不同学生在字音辨析、字形记忆上的薄弱点；在作文教学中，教师逐一批改耗时低效，且难以针对每个学生的语言组织、逻辑结构问题提供即时反馈，导致“教”与“学”的适配度不足。

　　 教学资源碎片化，情境化整合能力不足。小学语文教材蕴含丰富的人文素材，但传统教学中资源开发依赖教师个体经验，存在重复性建设、情境创设单一等问题。例如，讲授《爬山虎的脚》一课时，教师多依赖图片或短视频，难以通过AI生成动态模拟爬山虎生长过程的沉浸式场景；在古诗教学中，对作者生平、创作背景的拓展局限于文本或静态PPT，缺乏基于自然语言处理技术的智能检索与三维场景还原，导致语言学习与文化感知的割裂。

　　 过程性评价体系单一，素养发展追踪滞后。传统教学评价以分数为核心，忽视学生在口语交际、批判性思维、学习策略等维度的表现。例如，口语交际课中，教师难以记录每个学生的表达流畅度、情感传递等细节；在整本书阅读教学中，缺乏对学生阅读习惯的量化分析，导致评价结果无法全面反映核心素养发展轨迹。

　　 二、人工智能赋能小学语文教学的改革策略

　　 （一）构建智能诊断系统，实现“教”与“学”的精准适配

　　 动态学情分析与个性化学习方案生成。利用AI学习分析技术，实时采集学生在课堂互动、作业、测试中的数据，构建个体能力模型。例如，某小学引入“AI识字助手”系统，通过语音识别技术诊断学生平翘舌音、前后鼻音的发音错误，自动生成个性化纠音训练方案；在阅读教学中，基于自然语言处理技术分析学生的文本标注、问题回答，判断其信息提取、推理概括等能力水平，推送分级阅读任务，如给概括能力薄弱的学生增加思维导图工具辅助。

　　 智能备课与差异化教学设计。教师可借助AI备课平台整合教学资源，系统根据班级学情数据推荐分层教学方案。如教学《草船借箭》时，系统自动生成三个层次的任务：基础任务（借助AI对话机器人梳理故事脉络）、进阶任务（利用情感分析技术对比不同角色对话的语气差异）、拓展任务（AI辅助创作“如果我是诸葛亮”微剧本），满足不同水平学生的需求。

　　 （二）创新资源呈现方式，构建沉浸式语言学习情境

　　 AI生成式技术助力情境化教学。利用AI图像生成、语音合成、虚拟仿真等技术，将语言符号转化为多模态学习场景。例如：识字教学：通过AI生成“汉字演变动画”（如“日”字从甲骨文到楷书的动态变化），结合AR技术让学生在虚拟田字格中手写汉字，系统实时反馈笔顺错误；阅读教学：针对《桂林山水》，AI生成可交互的3D漓江场景，学生通过语音指令“走近象鼻山”“俯瞰江面”，同步触发文本中“静、清、绿”的描写解析；写作教学：利用AI创建“虚拟作文实验室”，学生输入关键词（如“雨天”“书包”），系统生成包含视觉、听觉、嗅觉的多感官情境素材，解决“无米下锅”的难题。

　　 跨学科资源智能整合与文化深度挖掘。基于自然语言处理技术，AI可自动关联课文与历史、艺术、科学等领域的资源。如教学《枫桥夜泊》时，系统不仅呈现诗人背景、古诗赏析，还推送唐代科举制度动画、寒山寺古钟音频、水墨画创作教程，学生通过多模态资源感受“诗中有画，画中有情”的意境，实现语言学习与文化认同的双向提升。

　　 （三）建立智能评价体系，驱动核心素养可视化发展

　　 全过程数据采集与多维度素养画像。在课堂互动中，利用语音识别技术记录学生发言的逻辑性、情感表达；通过屏幕录制分析学生使用学习工具（如思维导图、批注软件）的频率与有效性；在作业中，AI自动标注作文的词汇丰富度、段落衔接度、观点创新性等指标。

　　 人机协同的发展性评价模式。AI完成基础数据处理（如字词错误统计、阅读速度分析），教师聚焦高阶能力判断（如情感态度、价值观念）。例如，在整本书阅读评价中，AI生成学生的阅读时长、问题提问频次、人物关系图完成度等数据，教师结合学生在读书分享会中的批判性观点、情感共鸣表现，综合判断其“思维发展”“审美鉴赏”素养水平，实现“数据智能”与“教育智慧”的融合。

　　 （四）推动教师角色转型，构建人机协同育人新生态

　　 AI时代教师核心能力培养。教师需提升技术能力，即整合技术、教学法与学科知识的素养。学校可通过“AI教学工作坊”培训教师使用智能工具（如AI作文批改系统、课堂互动数据分析平台等），并开展“人机协同教学设计”竞赛，促进教师从“知识传授者”向“学习设计师”“数据分析师”“情感引导者”转变。如在识字教学中，教师借助AI诊断结果设计小组互助任务，针对系统标记的“形近字混淆”学生组织形近字编故事比赛，发挥技术精准诊断与教师情感激励的双重优势。

　　 建立“教师+AI”双师协同机制。在课后辅导中，AI机器人承担基础知识答疑（如生字读音、词语释义），教师聚焦学习策略指导与情感支持。例如，某小学开发“语文AI小助手”，学生可随时查询课文背景知识、进行口语表达练习（AI实时纠正发音），而教师则通过后台数据重点关注连续3次未通过口语测评的学生，开展一对一沟通，缓解其焦虑情绪，实现“技术减负”与“人文关怀”的平衡。

　　 总之，人工智能背景下的小学语文教学改革，应坚守“育人”初心，以技术赋能为手段，推动教学从“经验驱动”走向“数据智能驱动”，从“标准化培养”走向“个性化成长”，最终实现“工具理性”与“价值理性”的深度融合。

　　 作者：贵州省务川县第二小学 徐飞