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AI 赋能高考英语阅读理解教学路径探析
发布时间: 2025-11-04 来源: 作者: 周洁花

  传统高中英语阅读理解题型教学受制于教师的经验化讲授及有限的教辅资源,易出现文本分析不够深入透彻、训练材料同质化严重、教学反馈滞后、难以实现个性化教学等核心问题。笔者认为,AI 智能工具助力高考英语阅读理解题型教学,是解决上述痛点问题的有效路径之一。本文将聚焦以 DeepSeek、ChatGPT、讯飞星火、文心一言为代表的 AI 大语言模型,以及以智学网、猿题库为代表的自适应学习平台,深入分析其在阅读题型教学中的应用路径,以期为构建高效阅读教学模式探索更多可能。


  一、理论依据与 AI 工具的教学价值1.建构主义理论支撑:建构主义认为,学习是学习者主动建构内在心理表征的过程。AI 大语言模型(如 ChatGPT)可作为 “认知伙伴”,通过与学生开展深度问答及思辨性对话,引导学生在互动中建立新旧知识关联,自主探究并建构文本意义,摆脱对教师机械性解释的被动依赖。


  2.个性化学习理论适配:个性化学习理论强调基于学习者个体差异实施教学。一方面,智学网等自适应学习平台可依托学生作答数据,精准定位知识点薄弱环节,生成个性化练习路径;另一方面,教师可借助讯飞星火的文本改写功能,对同一文本进行差异化难度调整(降阶或升阶),真正满足不同层次学生的学习需求。


  3.多模态学习理论赋能:Mayer 提出的多模态学习理论指出,言语材料与视觉材料协同呈现时,学习效果更优。AI 工具可将抽象文本结构快速转化为思维导图(如 XMind 形式)或语义网络图,通过可视化表征降低学生认知负荷,助力其深化对语篇结构的理解。


  二、AI 智能工具赋能阅读理解教学的核心路径(一)课前阶段:AI 驱动的文本深度解析与个性化素材生成1.文本多维智能分析实践路径:教师将高考英语真题阅读文本导入文心一言或 ChatGPT,下达指令:“请对以下英语文章进行结构化分析:①总结文章主旨;②绘制文章结构思维导图;③分析作者态度;④梳理文章长难句;⑤提取核心词汇及相关派生词。”AI 生成分析报告后,可为教师备课及课堂教学提供精准的真题素材支撑,助力其针对性设计高阶思维阅读任务。


  2.个性化训练材料生成应用示例:教师可向讯飞星火发出指令:“请将以下英文段落改写为 CET-4 词汇难度,保留原文主题思想与逻辑关系。” 反之,亦可要求提升文本难度。通过这一方式实现 “同文异构、因材施教”,既尊重学生个体差异,又保障语言输入的可理解性。


  (二)课中阶段:构建人机协同的互动探究课堂1.实时问答与思辨引导应用场景:在试题讲解过程中,师生共同向 ChatGPT 提问:“为何选项 A 为强干扰项?该选项信息在原文中对应何处?其干扰逻辑是什么?” 通过分析 AI 的作答过程,引导学生主动筛选信息,将课堂转化为“探究共同体”,在与 AI 的对话互动中培养批判性思维与逻辑思维能力。


  2.干扰项设计与逻辑陷阱分析实施策略:教师引导学生与 KimiChat 或文心一言互动,下达指令:“请为以下文本设计两道阅读理解推断题,并生成一个错误率较高的干扰项,同时阐述各选项的设计思路。” 此过程推动学生从“解题者”转变为“命题者”,通过认知学徒式学习深度内化命题逻辑,提升解题时对干扰陷阱的识别能力。


  (三)课后阶段:数据驱动的精准辅导与个性化巩固1.个性化错因分析与推荐练习应用路径:学生通过猿题库或智学网完成阅读练习后,平台依托 AI 算法自动生成学情诊断报告,明确“细节理解题失分率高,主要因定位不准确”等具体问题,并推送配套专项练习包。这一环节形成“评估—诊断—干预”的精准教学闭环,实现即时化、个性化的形成性评价。


  2.构建个人词汇与语料库实践方式:借助 Quizlet 或 Anki 等 AI 辅助工具,可自动从学生已阅读文本中提取生词与佳句,生成定制化数字闪卡包,并通过间隔重复算法优化记忆流程。此举将阅读过程中的语言输入高效转化为词汇与语法知识的内化,显著提升语言学习有效性。


  三、反思与展望AI 智能工具推动高考英语阅读理解教学,从“经验驱动”转向“数据与智能双驱动”。将 AI 融入日常教学,可助力教师构建数据化、高效化的新型教学模式,为提升教学质量与学生核心素养提供支撑。