人机协同视角下低段语文素养智能化评价的实践探究

摘要：小学低段语文是学生语文核心素养启蒙的关键阶段，其素养评价聚焦拼音认读、识字写字、口语表达、浅层阅读感知等基础能力，兼具基础性、过程性与具象性特点。传统低段语文评价存在评价维度单一、过程性缺失、反馈滞后、个性化不足等诸多痛点，难以适配新课标下素养导向的育人要求。生成式人工智能凭借自然语言处理、多模态分析、智能生成与精准研判等技术优势，为低段语文素养评价改革提供了全新路径。本文立足小学低段语文教学实际，剖析传统评价的现存问题，探究生成式人工智能赋能低段语文素养评价的核心价值、实践路径与应用策略，结合一线教学实践开展实证研究，梳理应用过程中的问题与优化对策，旨在构建智能化、过程化、个性化的低段语文素养评价体系，助力低段学生语文核心素养精准培育，推动小学语文评价模式的智能化转型。

关键词：生成式人工智能；小学低段语文；语文素养；教学评价；实践研究

一、引言

《义务教育语文课程标准（2022年版）》明确提出，语文教学评价需立足核心素养，坚持过程性评价与终结性评价相结合，注重评价的整体性、综合性与个性化，聚焦学生语言运用、思维能力、审美创造和文化自信的启蒙发展。小学一、二年级作为语文学习的启蒙阶段，学生的识字写字、口语交际、阅读感知、语言运用等基础素养，直接决定后续语文学习的质量与发展高度。低段学生认知水平有限、学习差异性显著，素养表现多体现在课堂互动、日常练习、口语表达等细微过程中，对评价的精细化、实时性、包容性有着极高要求。

传统低段语文评价长期依赖教师人工评判、纸质测试、等级打分等单一模式，重结果轻过程、重分数轻素养、重统一评价轻个性差异，无法精准捕捉学生素养成长的动态过程，难以精准诊断学生学习短板，评价反馈的育人价值难以充分发挥。随着人工智能技术与基础教育的深度融合，生成式人工智能（AIGC）突破了传统智能评价的局限，不仅能够实现标准化题型的精准批阅，更能对口语表达、书写规范、创意表达、阅读感悟等开放性素养表现进行多维度、深层次分析，为低段语文素养过程性、精细化、个性化评价提供了技术支撑。基于此，本文结合低段语文教学特点，探索生成式人工智能赋能语文素养评价的实践路径，为小学低段语文育人评价改革提供实践参考。

二、小学低段语文素养评价的核心内涵与传统困境

（一）低段语文素养评价的核心内涵

小学低段语文核心素养评价区别于中高段侧重阅读理解、习作创作的评价体系，更注重基础能力的启蒙与学习习惯的培育，核心涵盖四大维度。一是语言运用素养，聚焦拼音拼读、生字认读、规范书写、简单词句运用、口语交际表达等基础能力；二是思维能力素养，侧重学生观察能力、简单逻辑思维、语言联想与初步思辨能力的评价；三是审美创造素养，针对低段学生儿歌诵读、图文感知、简单句式仿写、创意表达等启蒙性审美与创造能力；四是文化自信素养，依托课文学习、传统文化诵读等内容，评价学生对中华优秀传统文化的初步感知与认同。

同时，低段语文素养评价具备鲜明的过程性与成长性，学生的素养提升并非一蹴而就，而是体现在每一次朗读、书写、发言、练习的细节中，这就要求评价必须立足全过程、聚焦细微成长、尊重个体差异，实现以评促学、以评促长。

（二）传统低段语文素养评价的现实困境

1. 评价维度单一，素养覆盖不全。传统低段语文评价多以单元测试、字词默写、书面作业批阅为主，重点考核学生的知识记忆能力，忽视口语表达、课堂互动、学习态度、思维品质、审美感知等隐性素养评价。对于低段学生至关重要的朗读流畅度、口语交际逻辑性、书写规范性、课堂表达积极性等素养维度，缺乏系统、规范的评价标准，导致评价片面化，无法全面反映学生真实语文素养水平。

2. 评价方式固化，过程性缺失严重。传统评价以终结性评价为核心，往往以期末测试、单元考核成绩作为评判学生语文能力的核心标准，忽视学生日常学习的动态成长过程。低段学生基础薄弱，学习进步多体现在细微变化中，而人工评价难以全程记录学生每一次练习、发言、仿写的成长轨迹，无法精准捕捉学生的进步与短板，评价结果难以体现学生的成长性差异。

3. 人工评价主观化，反馈滞后低效。低段开放性作业占比高，口语表达、仿写造句、看图写话、朗读展示等内容，无绝对标准答案，传统人工评价依赖教师教学经验，主观性较强，不同教师评价标准不统一，评价结果缺乏客观性。同时，班级学生数量多，教师批阅、统计、反馈工作量大，评价反馈周期长，学生无法及时知晓自身问题，纠错与提升的时效性大幅降低。

4. 评价同质化，缺乏个性化指导。传统评价采用统一标准、统一尺度对全体学生进行评判，忽视低段学生认知基础、学习能力、性格特点的个体差异。对于学困生的基础短板、优等生的提升空间，无法精准区分，评价反馈千篇一律，难以实现因材施教，无法满足不同层次学生的素养提升需求。

三、生成式人工智能赋能低段语文素养评价的核心优势

生成式人工智能依托大语言模型、多模态感知、深度学习算法，能够实现文本、语音、图像的全方位识别与智能分析，突破了传统人工评价与传统智能阅卷的局限，精准适配低段语文素养评价的启蒙性、过程性、开放性特点，具备独特的应用优势。

第一，实现多维全覆盖，完善素养评价体系。生成式人工智能可突破书面测试的局限，覆盖低段语文四大核心素养的全部维度。通过语音识别技术，精准评价学生拼音拼读、课文朗读、口语交际的流畅度、准确度、情感度；通过图像识别技术，评判学生生字书写的笔画规范、结构匀称、卷面整洁度；通过自然语言语义分析，研判学生看图写话、词句仿写、阅读感悟的语言逻辑、表达完整性与创意性，实现显性知识与隐性素养的全方位评价。

第二，落实过程性评价，捕捉动态成长轨迹。生成式人工智能可全程记录学生课堂朗读、课后练习、日常书写、口语表达的全部数据，自动留存学生每一次学习成果，形成个人专属素养成长档案。系统能够动态对比学生不同阶段的学习表现，精准捕捉学生的进步点与薄弱项，打破传统终结性评价的局限性，真实还原学生素养成长的动态过程，让评价贯穿学习全过程。

第三，标准化智能研判，提升评价客观时效性。依托预设的低段语文素养评价标准，生成式人工智能能够对各类开放性、基础性学习成果进行标准化、精细化研判，规避人工评价的主观偏差，统一班级、年级评价尺度。同时，系统可实现作业、练习、展示的即时批阅、即时分析、即时反馈，大幅缩短评价周期，让学生及时纠错、教师及时掌握学情，提升评价育人效率。

第四，精准分层研判，实现个性化评价赋能。生成式人工智能可基于学生学习数据进行智能学情画像，精准区分学生在识字、写字、朗读、表达等不同模块的能力差异，自动划分学生能力层次，针对学困生、中等生、优等生生成差异化评价报告与提升建议，彻底解决传统评价同质化问题，为因材施教提供精准数据支撑。

四、生成式人工智能赋能低段语文素养评价的实践路径

（一）构建适配低段学情的智能评价指标体系

立足低段语文新课标素养要求与学生认知特点，结合生成式人工智能技术特性，构建“四维十二项”精细化智能评价指标体系，摒弃单一的分数评价模式。语言运用维度包含拼音认读、生字书写、词句运用、口语表达四项指标；思维能力维度包含图文观察、句式逻辑、联想表达、初步思辨四项指标；审美创造维度包含朗读韵律、仿写创意、图文感知、语言美感四项指标；文化自信维度包含经典诵读、文化感知、课堂积累、学习态度四项指标。

同时，针对低段学生特点细化评价标准，弱化严苛对错评判，强化成长性评价，对书写进步、表达大胆、敢于创新等表现予以正向赋能评价，让智能评价更贴合低段学生成长规律。将指标体系录入生成式AI评价系统，实现对学生各类语文学习行为的标准化、精细化打分与研判。

（二）依托多模态技术，实现全场景过程性评价

结合低段语文课堂教学、课后练习、特色活动三大场景，依托生成式人工智能多模态感知能力，开展全场景过程性评价。课堂教学场景中，通过AI语音采集与分析，实时评价学生课文朗读、课堂发言、口语交际的表现，精准标注读音错误、语句卡顿、表达不完整等问题；课后练习场景中，通过图像识别批改生字书写、课后习题、看图写话，通过语义分析研判仿写、造句的规范性与创意性；特色活动场景中，对经典诵读、故事讲述、手工配文等特色作业进行全方位素养评价。

系统自动汇总各场景评价数据，生成学生个人素养成长台账，动态记录学生的优势模块与薄弱环节，形成“课前诊断—课中评价—课后复盘”的全过程评价闭环，彻底破解传统评价重结果、轻过程的难题。

（三）智能生成分层评价反馈，落实因材施教

生成式人工智能基于学生学情大数据，自动生成个性化评价报告与分层指导方案。针对识字薄弱、书写不规范的学困生，系统重点标注基础问题，生成简单易懂的纠错方法、基础练习清单，评价反馈以鼓励性语言为主，保护学生学习积极性；针对能力中等的学生，重点指出表达逻辑、书写细节、朗读情感等提升空间，生成针对性优化建议；针对素养较好的优等生，侧重评价思维创意与审美表达，推送拓展性仿写、创意表达任务，助力素养进阶。

同时，AI可自动生成班级整体学情分析报告，精准梳理班级共性问题，如整体拼音拼读不标准、看图写话逻辑混乱、书写结构不规范等，为教师调整教学重难点、优化教学方案提供数据支撑，实现以评促教、以评促学。

（四）融合人工复核，构建人机协同评价模式

生成式人工智能虽具备高效精准的评价能力，但无法完全替代教师的人文育人价值。低段语文素养评价兼具知识性与人文性，学生的大胆表达、童真创意、学习态度等个性化表现，需要教师人文研判。因此，实践中构建“AI智能初评+教师人工复核”的人机协同评价模式。AI负责标准化、数据化的基础评价，完成对错纠错、维度打分、数据统计等工作；教师重点复核学生创意表达、个性化表现、情感态度等人文素养维度，修正AI评价偏差，补充人文性评价评语，让智能评价既有精准的数据支撑，又有温度的人文关怀，适配低段学生的育人需求。

五、实践应用问题与优化对策

（一）实践应用现存问题

在一线教学实践中，生成式人工智能赋能低段语文素养评价仍存在部分短板。一是AI人文识别能力有限，对于低段学生童真化、个性化的创意表达，容易出现误判，无法精准感知学生的思维亮点；二是部分教师智能评价应用能力不足，过度依赖AI评价或完全忽视智能工具，无法实现人机协同的最优效果；三是数据安全与学生隐私存在隐患，学生学习作品、语音、书写数据的存储与使用存在安全风险；四是部分评价指标过于模板化，缺乏灵活性，难以适配低段学生多样化的学习表现。

（二）优化改进对策

1. 优化AI评价模型，细化低段专属评价算法。结合低段语文教学特点，优化生成式AI语义分析与多模态识别模型，录入低段学生常见创意表达、童真化语言案例，调整评价权重，弱化模板化评判，强化对学生勇气、创意、进步的正向评价，提升AI对低段学生个性化表现的识别精准度。

2. 强化教师智能素养培训。开展针对性的人工智能教学应用培训，引导教师正确认知智能评价工具，掌握AI学情分析、评价报告运用、人工复核优化的方法，树立“人机协同”的评价理念，合理利用智能工具减负增效，同时坚守教师人文育人核心地位。

3. 健全数据安全管理机制。规范AI评价系统的数据采集、存储、使用流程，严格保护学生个人学习数据与隐私信息，杜绝数据泄露、滥用问题，为智能评价的安全落地提供保障。

4. 动态优化评价指标体系。结合教学实践效果与学生学情变化，定期调整、优化智能评价指标与标准，保留基础标准化评价内容，增加弹性化、个性化评价维度，让评价体系更贴合低段语文育人实际。

六、结语

生成式人工智能为小学低段语文素养评价改革提供了全新的技术路径，有效破解了传统评价维度单一、过程缺失、反馈滞后、同质化严重的现实困境，实现了低段语文素养评价的全面化、过程化、精准化、个性化。通过构建人机协同的智能评价体系，不仅能够精准捕捉低段学生语文素养的动态成长轨迹，为学生提供个性化成长指导，助力学生基础语文素养与综合能力的启蒙发展，更能为教师精准教学、因材施教提供数据支撑，推动低段语文教学从“经验育人”向“数据育人”转型。

在后续教学实践中，需持续优化智能评价模型、完善评价体系、提升师生智能素养，平衡技术赋能与人文育人的关系，让生成式人工智能真正服务于低段语文核心素养培育，助力新课标背景下小学语文育人质量的整体提升。