基于三維互動模型的課堂教學探究以語文七年級下冊教材為例

數字時代，人工智能（AI）技術飛速發展，正在深刻地改變著各個領域，教育領域也不例外。AI技術以強大的數據分析、自然語言處理和個性化學習支持能力，給教師的學科教學變革帶來了前所未有的機遇，使其朝著個性化、智能化方向發展。這一變革不僅能夠為學生創造更為豐富和多元的學習體驗，還能在很大程度上提高教學效率。

語文教學作為基礎教育的重要組成部分，不僅涉及語言知識傳授，還涵蓋思維能力、審美能力和文化素養培養。AI技術在語文教學中的應用，能夠為教師提供更精準的教學支持，為學生打造更個性化的學習路徑。

為了更好地讓AI技術賦能語文教學，本文構建了“三維互動模型”（如圖1），并結合語文七年級下冊教材內容，闡述AI技術助力語文教學的實踐策略，以供廣大教師參考。

一、三維互動模型的界定及維度分析

為有效解決常規教學中個性化不足（大多依賴教師經驗，難以精準適配學情）、情境體驗單一（文本解讀局限于文字表層）、互動深度有限（師生、生生互動形式化）的問題，基于《義務教育語文課程標準（2022年版）》核心素養要求，我們設計了三維互動模型。它以AI技術為支撐，通過數據驅動的精準診斷、多模態情境的創設、知識關聯與協作工具的運用，在智能診斷、情境重構、深度交互三個維度的協同作用下，重構語文課堂互動生態，助力學生語文核心素養培育。

（一）智能診斷維度：數據驅動的精準教學支持

智能診斷的核心在于運用AI技術實現學習數據的全流程采集與分析，為精準教學提供科學依據。

1.智能朗讀評測：從語音分析到情感表達

學生通過搭載語音識別技術的朗讀系統進行練習，AI通過實時分析聲母、韻母的發聲完成情況，診斷學生普通話朗讀的發音準確度；通過波形圖可視化語句重音與節奏偏差，對學生的語調韻律進行評測；基于情感分析模型，對比學生朗讀與示范音頻的情感傾向差異，以此識別學生朗誦中表達的情感與文本中心的匹配度。系統能夠即時生成反饋報告，并推送針對性訓練資源，從而提高學生訓練的有效性。

2.學情畫像：從碎片數據到精準洞察

學生的課堂行為是教師教學中的重要反饋。通常情況下，多數教師是通過觀察學生的課堂行為來了解學情，存在難以兼顧、分析缺乏客觀等問題。運用學情畫像功能，教師可通過分析學生問答參與頻次、小組討論貢獻度等具體指標，評估學生的課堂行為。學生在完成課堂教學任務時，邏輯性、創意性、組織性等各分項表現也可以被AI監測到。教師還可以通過AI自有的自然語言處理技術，分析學生文本中的思維傾向，如歸納能力、批判性思維，以此明確不同學生的個體認知特征。

基于對學生的精準畫像，教師還可以生成學情熱力圖，從而快速識別群體薄弱點，并動態調整教學策略，如增補、削減某些教學內容等。

3.動態調整：從統一教學到個性化適配

AI系統可根據診斷結果，為不同能力層級的學生規劃差異化路徑。根據班級學生語文核心素養發展情況，教師可將他們分為基礎層、進階層和協作層，并根據他們所在的層級有針對性地推送訓練內容。基礎層的學生更多地需要基本知識、基本能力的訓練，AI系統會更多地為他們推送微課視頻、分層習題等；進階層的學生可以接觸到更多的開放式、挑戰性任務，如跨文本比對分析、思辨類文本深人探究等；協作層的學生則能夠在層級內部實現優勢互補，有的學生邏輯性較強，有的學生創新思維水平較高，這兩類學生就可以互補完成任務探索式報告，等等。

（二）情境重構維度：多模態沉浸式學習體驗

情境重構通過多模態技術，如利用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）及自然語言處理技術，將抽象文本轉化為可感知、可交互的具象場景，旨在突破常規課堂的時空限制，解決常規課堂情境單一的問題。

1.虛擬角色對話：從單向解讀到雙向探究

虛擬角色技術基于文本語義構建知識庫，實現角色設定。系統結合上下文生成符合角色性格的回答，構建對話邏輯。通過表情捕捉技術，虛擬角色呈現微表情變化，幫助學生體悟人物復雜情感。這種技術將靜態的單向文本解讀轉變為動態的雙向探究，讓學生在與虛擬角色的互動中，更深入地理解文本內涵和人物情感。

2.歷史場景還原：從文字想象到具身體驗

語文課文中的一些場景，尤其是古詩文場景，與學生生活距離較遠。運用AI技術，教師可以根據文本創設虛擬情境，讓學生沉浸其中，更好地理解作者的內心情感。通過VR和AR技術，學生能夠進入虛擬的歷史場景，與環境交互，從而獲得更加真實和沉浸式的體驗。這種方式將抽象的文字描述轉化為具體的視覺、聽覺甚至觸覺體驗，使學生更加直觀地感受文本所描繪的世界。

3.多媒體情境融合：從抽象符號到文化感知

多媒體技術在數字化教學中的應用比較廣泛。借助AI，教師可整合音視頻資源創設課文中的文化情境，展示地域文化，激發情感共鳴。通過多媒體情境的融合，學生能夠從多種感官渠道感知文本承載的文化內涵，從而更加全面地理解文本的意義和價值。這種方式將抽象的符號轉化為豐富的文化體驗，幫助學生更好地內化知識并形成深刻的文化認知。

（三）深度交互維度：知識關聯與協作共創

深度交互聚焦知識結構化與群體協作，通過知識圖譜、智能寫作工具及在線協作平臺，促進師生、生生的高階思維互動。

1.知識圖譜建構：從碎片知識到系統結構

知識圖譜技術能夠將零散的知識點系統化，幫助學生建立全面的知識體系。例如，按照文學史的邏輯介紹古詩文時，教師可利用知識圖譜工具，將不同時期的文學體裁、代表性作家與作品依據歷史脈絡梳理，形成網狀知識結構。學生通過互動式探索，點擊圖譜中的節點，即可獲取相關作品的創作背景、藝術特色等詳細信息，還能查著與其他文學現象的關聯。這種方式使學生從被動接受零散知識轉變為主動構建知識網絡，深化對文學發展脈絡的理解。

2.智能寫作輔助：從常規寫作到智能提升

智能寫作工具為學生的寫作練習提供實時反饋與精準指導。寫作記敘文時，學生常常面臨情感表達不夠細膩、情節描寫不夠生動的問題。運用智能寫作輔助工具，教師能夠通過實時反饋和精準指導，幫助學生提升寫作質量，使文章更具感染力和表現力。同時，利用自然語言處理技術，智能工具還能優化學生的語言表達，標記語句不通順、用詞不當之處，并提供修改建議。這使學生從常規寫作的單向輸出轉變為智能輔助下的交互寫作，加強文章邏輯與提高語言質量。

3.協作式探究：從個體學習到團隊合作

在線協作平臺為學生的小組探究提供了高效、便捷的工具支持。以專題學習活動“我的語文生活”為例，學生被分成小組，共同完成資料搜集、實地考察、短視頻制作等任務。在協作平臺上，小組成員可以實時共享調研資料，分工撰寫報告，并通過討論區交流觀點、解決分歧。平臺還支持教師全程觀察學生協作過程，及時介人指導。這種方式打破了個體學習的局限，提高了學生的溝通技巧，培養了學生的團隊合作能力，使他們在共同完成任務的過程中深化對知識的理解與應用。

二、三維互動模型在語文七年級下冊教學中的應用策略

（一）智能診斷維度的應用

智能診斷維度主要適用于語言技能訓練，如朗讀和寫作。

以朗讀為例，教學《鄧稼先》時，教師可以利用智能朗讀評測系統，分析學生朗讀關鍵段落的情感表達，檢測是否能夠讀出“兩彈元勛”事跡的莊重感。系統通過語音識別技術實時分析學生的聲母／韻母發音、語調韻律，以及情感表達的匹配度，生成詳細的反饋報告。報告不僅會指出學生發音的偏差，還會提供針對性的訓練資源，如示范音頻、發音練習等，幫助學生逐步提升朗讀能力。

寫作教學中，智能診斷的應用更為廣泛。以第一單元的寫作任務為例，學生需要學習從多角度描寫人物，體會長句與短句的表達效果。在學生完成初稿后，教師可以利用AI寫作工具對初稿進行分析。AI會標記出人物描寫可能存在的扁平化問題。例如，學生可能會簡單地描寫“他很辛苦”，而忽略了具體的動作或神態描寫。AI會為學生推薦細節描寫的范例，如“他的手指因為長時間勞作而皸裂，像松樹皮一樣布滿裂紋”，幫助學生更好地刻畫人物形象，使筆下的人物更加立體、生動。

智能診斷還可以幫助教師動態調整教學策略。通過學情畫像功能，教師可以全面了解學生的學習特點和薄弱點。例如，教授《孫權勸學》時，教師可利用AI系統分析學生文言文斷句練習中的錯誤，生成學情熱力圖，快速識別班級學生普遍存在的問題。教師可根據這些數據，動態調整教學內容，如增補文言文語法講解或設計更有針對性的練習，實現精準教學。

（二）情境重構維度的應用

情境重構維度特別適合具象化的抽象文本，如歷史場景、人物對話。

以《黃河頌》為例，教師可以利用情境重構中的VR技術展示黃河壺口瀑布實景，配樂朗誦，增強情感共鳴。這種方式將抽象的文字描述轉化為具體的視覺、聽覺體驗，使學生更加直觀地感受文本描繪的世界。學生在沉浸式體驗中，不僅能夠更好地理解作者的情感，還能激發他們對祖國山河的熱愛。

教授《木蘭詩》時，情境重構的應用更為生動。通過3D還原古代戰場，學生可以扮演木蘭完成“替父從軍”的問題任務鏈。例如，學生需要在虛擬戰場中做出決策，如選擇合適的武器、應對突發的敵情等。這種問題任務鏈設計不僅讓學生體會到木蘭的勇敢與堅韌，還培養了他們的邏輯思維和問題解決能力。

情境重構還可以應用于跨學科教學。例如，教授《井岡翠竹》時，教師可以利用多媒體展示井岡山翠竹的圖片，播放相關視瀕，幫助學生感受竹子的堅韌與挺拔，同時結合地理學科知識講解井岡山的自然環境，結合歷史學科知識講述井岡山的革命歷史。通過這種方式，學生不僅能夠理解課文內容，還能拓寬知識面，提升綜合素養。

（三）深度交互維度的應用

深度交互維度特別適合復雜任務協作，如項目探究、整本書閱讀。

以整本書閱讀《駱駝祥子》為例，教師可以通過深度交互中的知識圖譜標記祥子的“三起三落”，AI自動關聯社會背景分析，幫助學生深入理解人物命運與社會環境的關系。學生可以通過互動式探索，點擊圖譜上的節點，獲取相關作品的創作背景、藝術特色等詳細信息，還能查看與其他文學現象的關聯。這種方式使學生從被動接受零散知識轉變為主動構建知識網絡，深化對文學發展脈絡的理解。

深度交互還可以被應用于寫作教學中。例如，在第四單元的寫作任務中，學生需要學習“怎樣選材”。AI寫作工具可以標記學生作文中“常見的”“老掉牙的”“使用過多的”選材，并提供具體的修改建議。AI還可以生成主題報告，匯總學生的寫作特點和常見問題，幫助教師進行更有針對性的指導，在實踐中提升學生的語文應用能力。

總的來看，靈活應用三維互動模型，教師在語文教學中可以較好地實現從數據驅動的精準指導到沉浸式文化體驗，再到結構化知識建構的閉環。智能診斷維度為語言技能訓練提供了科學依據，情境重構維度通過多模態技術讓抽象文本變得生動可感，深度交互維度則通過知識圖譜和協作平臺促進了學生高階思維的發展。教師可以根據課文或任務的特點，選擇單一或多維度組合策略，最大限度地提升課堂互動質量，為中學語文教學注人活力，為學生創造更加豐富和多元化的學習體驗，助力語文核心素養培育。

三、相關工具獲取路徑

為了幫助教師更好地獲取和運用這些工具，下面簡要介紹一些現有成果供教師參考。需要說明的是，這里提到的開發方或工具，僅為學術性舉例，亦無廣告意圖，教師在教學過程中是否選用由本人決定。

首先，對于智能朗讀評測系統，科大訊飛的智慧教育平臺已開發了類似功能。教師能夠通過語音識別和語義分析技術，為學生提供即時反饋。希沃教學大模型也支持長圖文生成，滿足教學、教研場景的AI應用需求，且可基于交互智能平板構建本地化算力中心，實現課堂數據采集分析。

其次，開發虛擬情境對話技術需要一定的自然語言處理和語音合成基礎。國內不少高校或科研機構已經合作利用現有的對話系統框架開發出虛擬角色對話系統，教師可以根據實際情況選用。例如，清華大學利用自主研發的大模型GLM4開發了智能助教，擁有范例生成、自動出題、答疑解惑等功能[1]。南京大學也有相關機構聯合研發了VividTalk框架，它能夠通過單樣本音頻驅動生成超寫實說話視頻，為師生的虛擬情境對話提供了技術支持。

在知識圖譜建構方面，教師可以利用國內的一些開源工具，如百度的PaddlePaddle框架，結合文本分析工具快速構建知識圖譜。對于沒有編程基礎的教師，可以使用一些可視化的知識圖譜構建工具。例如，華中師范大學的“小雅”平臺就創設了由課程知識圖譜、智能問答、智能推薦等模塊組成的混合教學環境，可以滿足不同背景學生的學習需求。

最后，智能寫作輔助工具的開發還需要具有一定的自然語言處理技術。對于目前專業教育技術公司開發的寫作輔助平臺，教師可以根據實際需求選用，或者進一步定制個性化的智能寫作輔助工具。例如，科大訊飛的智慧教育平臺提供了基于AI的寫作輔助功能，可以為學生提供實時反饋和修改建議。又如，海豚AI學推出的語文學習功能，能夠通過AI技術，讓教師根據學生學習特點，形成定制化、個性化學習方案的應用場景。

基于構建的三維互動模型，本文從智能診斷、情境重構和深度交互三個維度，提出了多個教學策略。這些策略的有效運用，可以為學生提供豐富的學習體驗，從而提高學習效率。但是本文還有一定的不足，如學情診斷深度分析、師生課堂交互場景建設等方面，還需要后續進一步研究。

現在，數智時代已經到來，深刻影響著教師的教學方式。然而，站在語文課堂上，教師不管采用何種技術手段，都應堅守“語文本位”，既不能“炫技”，也不能讓技術“喧賓奪主”。

參考文獻

[1]中華人民共和國教育部.教育部高等教育司關于公布首批“人工智能 + 高等教育”應用場景典型案例的通知[EB/OL].（2024-04-12）[2025-03-17].https：//hudong.moe.gov.cn/s78/A08/tongzhi/202404/t20240417_1126075.html.

（作者系人民教育出版社課程教材研究所中學語文課程教材研究開發中心高級編輯）

責任編輯：孫建輝

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一、數智時代教育教學理念的變革與創新研究二、核心素養背景下技術與教學深度融合的策略三、生成式人工智能在教學中的應用策略與場景研究四、技術助力新課標、新教材理念落實的路徑與實踐五、數字化教學促進學生高階思維發展的實證研究六、數據驅動的教學評一體化探索與實踐

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