智能赋能下小学低段语文过程性评价的实践创新研究

摘要：新课标背景下，过程性评价成为小学低段语文素养培育的核心抓手，强调立足学生学习全过程记录成长、诊断问题、优化教学。传统低段语文过程性评价存在记录碎片化、评价主观性强、学情追踪困难、育人反馈滞后等突出问题，难以真正实现“以评促学、以评促教”。生成式人工智能具备多模态识别、动态数据采集、智能分析研判、个性化反馈生成等技术优势，能够有效补齐低段语文过程性评价的短板。本文立足小学一二年级语文教学真实课堂，分析低段过程性评价的实施痛点，探索人工智能融入课堂朗读、识字写字、口语交际、看图写话等常规教学场景的评价路径，构建“全程采集—智能研判—动态复盘—精准施教”的闭环评价模式，并结合教学实践梳理应用难点与优化策略，为低段语文过程性评价改革提供可落地的实践方案。

关键词：生成式人工智能；小学低段语文；过程性评价；教学实践；评价创新

一、引言

《义务教育语文课程标准（2022年版）》明确指出，语文教学评价应改变单一的终结性考核模式，强化过程性、发展性、激励性评价，关注学生学习过程中的态度变化、能力提升与思维成长。小学低段是学生语文学习习惯养成、基础能力建构、语文素养启蒙的关键时期，学生的识字积累、朗读能力、语言表达、书写习惯等核心能力，均在日常课堂学习与课后练习中逐步形成。相较于中高段语文评价侧重综合性读写能力，低段语文评价更看重过程积累与成长变化，需要持续性、精细化、常态化的评价支撑。

长期以来，小学低段语文过程性评价主要依靠教师人工观察、课堂打分、作业批注等方式开展。受班级学情量大、教学任务繁重、人工记录能力有限等因素影响，多数过程性评价流于形式，存在“重结果、轻过程，重评判、轻发展，重统一、轻个性”的普遍问题。教师难以完整留存学生每一次朗读、书写、发言的成长数据，无法精准捕捉学生细微的进步与持续存在的短板，过程性评价的育人价值无法充分发挥。

随着生成式人工智能技术在基础教育领域的普及应用，智能工具凭借语音识别、图像识别、语义分析、大数据建模等功能，可实现对学生语文学习行为的全天候、全场景、精细化记录与评价，为低段语文过程性评价的落地创新提供了全新技术载体。基于此，本文结合一线低段语文教学实践，探究人工智能赋能过程性评价的实施路径与优化策略，助力低段语文评价体系提质升级。

二、小学低段语文过程性评价的实施价值与现实痛点

（一）低段语文过程性评价的核心育人价值

小学低段学生身心发展尚未成熟，语文基础参差不齐，学习能力、表达能力、专注力存在显著个体差异，标准化的终结性评价无法客观反映学生的真实学习状态。过程性评价聚焦学生学习全过程，关注学生的学习态度、参与度、进步幅度、能力变化，更加契合低段学生成长性、发展性的学习特点。

首先，过程性评价能够有效保护低段学生的语文学习兴趣，通过激励性、发展性评价弱化分数竞争，增强学生学习自信心；其次，能够精准捕捉学生基础能力短板，及时纠正拼音认读、书写笔顺、口语表达中的基础性错误，筑牢语文学习根基；最后，能够帮助教师动态掌握学情变化，及时调整教学节奏与教学重难点，真正实现因材施教。

（二）传统过程性评价的现实痛点

第一，评价覆盖碎片化，缺乏系统性。传统过程性评价多为教师随机评价、单次作业评价、课堂随机点评，评价内容零散、不成体系，无法完整覆盖识字、写字、朗读、表达、积累等全部低段语文学习模块，难以形成系统性的学情研判。

第二，人工记录成本高，数据留存不足。低段语文课堂互动频次高、学生参与人数多，学生每一次朗读、发言、仿写的表现都需要记录，人工全程记录耗时耗力，大部分学习过程数据无法留存，学生成长轨迹无据可查。

第三，评价标准主观，稳定性不足。低段口语表达、朗读展示、看图写话等开放性内容无固定标准答案，不同教师、不同时段的评价尺度不一，评价结果主观性强，难以客观对比学生的成长变化。

第四，反馈滞后，育人效能偏低。人工评价批阅周期长，学生无法及时知晓自身问题，错误习惯长期固化，教师也无法及时根据学情调整教学，过程性评价的指导价值大幅弱化。

三、生成式人工智能赋能低段语文过程性评价的独特优势

生成式人工智能区别于传统智能阅卷工具，不再局限于标准化试题批阅，可适配低段语文开放性、过程性、体验性的学习特点，实现全场景、多维度、动态化的过程性评价，赋能优势显著。

一是全场景动态采集，实现评价全程化。AI可依托课堂录音、作业拍照、诵读视频、线上练习等多种形式，全程采集学生课堂朗读、口头作答、生字书写、词句仿写、看图写话等学习数据，打破传统评价“碎片化、阶段性”局限，完整留存学生成长全过程数据。

二是多维度智能研判，实现评价精细化。通过图像识别技术，AI可精准评判学生书写的笔顺、结构、卷面整洁度；通过语音识别技术，精准分析朗读的字音准确度、停顿节奏、流畅程度；通过语义分析技术，研判学生语句表达的完整性、逻辑性与童真创意，实现从“单一知识评价”向“综合素养评价”升级。

三是即时反馈动态纠错，实现评价高效化。AI可完成学习成果的即时批阅、即时分析、即时反馈，学生能够当堂纠错、当堂巩固，有效避免基础错误固化；教师可实时查看班级学情数据，快速定位共性问题与个性短板。

四是动态生成成长档案，实现评价发展化。系统自动汇总学生阶段性学习数据，生成个人专属成长档案，动态对比不同阶段的能力变化，清晰呈现学生的进步点与薄弱项，真正凸显过程性评价的发展性特质。

四、人工智能赋能低段语文过程性评价的实践路径

（一）搭建分层适配的智能过程评价标准

结合低段语文教学目标与学生认知规律，摒弃统一化、绝对化的评价标准，构建分层、弹性、发展性的智能评价体系。针对一年级学生，侧重拼音认读、基础书写、简单口语表达的基础性评价；针对二年级学生，侧重书写规范、语句运用、看图写话、朗读感悟的提升性评价。同时在AI系统中增设“进步幅度、参与态度、创意表达”等成长性评价指标，弱化对错评判，强化激励导向，适配低段学生成长特点。

（二）覆盖全教学场景的过程性智能评价实施

立足课前、课中、课后全教学流程，搭建闭环式智能评价场景。课前依托AI预习检测，对学生生字认读、拼音拼读进行智能测评，诊断前置学情，为课堂精准教学提供依据；课中依托AI语音实时采集，对学生齐读、个别读、课堂发言、口语交际表现进行实时评价，实时标注读音错误、表达漏洞，实时推送纠错提示；课后通过AI批改书写作业、仿写作业、看图写话作业，自动生成错题清单、薄弱知识点清单，形成完整的过程性评价闭环。

（三）依托学情数据实现个性化分层育人

AI系统基于全过程学习数据，自动生成学生学情画像，精准区分不同层次学生的能力短板。针对基础薄弱学生，重点跟踪识字、拼音、书写的基础进步情况，以鼓励性评价为主，推送基础巩固任务；针对中等学生，重点优化表达逻辑、朗读节奏、书写细节，推送针对性提升练习；针对优秀学生，重点评价创意表达、思维拓展能力，推送创意仿写、故事创编等拓展任务，实现分层评价、因材施教。

（四）构建人机协同的多元评价机制

智能评价侧重数据化、标准化研判，教师评价侧重人文性、发展性激励。在实践中建立“AI智能初评+教师人文复评+学生自评互评”的多元评价模式。AI负责数据统计、对错研判、漏洞分析、数据存档；教师负责捕捉学生课堂表现、学习态度、童真创意、点滴进步，补充人文评语；学生通过自评互评发现自身问题，提升自我反思能力，让过程性评价既有数据精度，又有人文温度。

五、智能过程性评价的应用困境与优化策略

（一）现存应用困境

一是智能评价存在机械化偏差，对低段学生童真化、生活化的创意表达识别不足，容易忽略学生个性化思维亮点；二是部分教师过度依赖智能评价，弱化人工育人价值，忽视学生情感态度与学习品质的评价；三是学生自主使用智能工具能力薄弱，低段学生操作能力有限，需要教师反复引导；四是部分学校智能设备应用场景有限，无法实现课堂全过程常态化采集评价。

（二）优化提升策略

首先，优化智能评价模型，植入低段童真化语言库、儿童创意表达案例，调整评价权重，增加创意加分、进步加分，提升AI对低段学生个性化表现的识别能力。其次，强化教师主导地位，明确智能工具为辅助手段，教师重点关注学生学习态度、课堂参与、思维成长等人文维度，守住育人核心。再次，简化学生操作流程，依托轻量化智能工具，适配低段学生操作能力，降低应用门槛。最后，建立常态化应用机制，将智能过程性评价融入日常教学常规，避免形式化应用，真正发挥评价育人价值。

六、结语

生成式人工智能为小学低段语文过程性评价改革提供了全新的技术支撑，有效破解了传统评价碎片化、主观性强、反馈滞后、数据缺失的现实难题，让过程性评价从“模糊化、经验化”转向“精准化、数据化、常态化”。通过构建人机协同的智能过程性评价体系，能够完整记录低段学生语文素养的成长轨迹，精准诊断学情短板，落实分层因材施教，有效激发学生语文学习兴趣，夯实低段语文学习基础。在后续教学实践中，教师需持续优化智能评价应用模式，平衡技术赋能与人文育人的关系，让智能过程性评价真正服务于低段语文素养启蒙与能力培育，持续推动低段语文课堂教学高质量发展。