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以人工智能推动小学阅读生态发展

奔驰宝马娱乐官方网站  宋巧文

摘要:人工智能的发展,对社会各方面都产生了巨大的影响。在对学生阅读能力的培养中也应充分发挥其积极作用让学生的阅读生态系统能更加的高效与优化。通过着力于“教学—支持—评价”之间的链条互联关系,助推生态因子交互性,突破时空限制;延伸生态阅读横纵向,善用资源储备;锚准生态主体个性化,互联评价反馈三个方面,以人工智能提升语文教育成效。

关键词:人工智能;小学;生态阅读

随着各种社会科学理论的传播,教育领域对教学活动的认知也在不断地更新迭代着。生态学理念认为:生态就是一切生物的生存状态,以及它们之间和它与环境之间环环相扣的关系。以此观照小学语文阅读领域——生态阅读,学生的阅读是具有自我生发性,不仅包括主体呈现的阅读状态,还可涵盖阅读中各个因子的呈现形态与相互影响状态。生态阅读对小学阅读的不再局限于师、生、课堂,而是拓宽了研究视域以及对其中各个因子相互影响的综合考量,为促进学生阅读能力提升提供了一种更为开阔的观察视角。

而近年来人工智能呈指数级的发展,使生态阅读中的社会因子成分发生了巨大的变化,由此而导致了生态阅读系统中的一系列连锁反应与影响。身处“互联网+”时代,教育不可能绕过人工智能闭门造车,而应该以此为一种思考路径进行关注,将之为我所用。笔者将以生态阅读作为切入口,着力于“教学—支持—评价”之间的链条互联关系,提供以人工智能提升语文教育成效的研究样本推演。

一、助推生态因子交互性,突破时空限制

阅读生态由各种生态因子交织互动而成,其中的“态”既可以包括原生态,也可以指向后天外在生态。阅读中的原生态即指学生未受外力影响,自发形成的阅读生态,包括原生阅读习惯、基础阅读能力等;阅读后天外在生态则主要指外部环境影响因素,宽泛可至人类文明体系的影响、狭义可指向学习同伴、教师、社会、家庭等。以学生作为阅读生态链的中心节点,内外有机统一。生态因子间的交互越频繁,学生生态阅读能力与素养的培养就能吸收更多能量。但常规的阅读教学常于课堂,至少是交互性较强的时间空间以课堂为主。中小学阶段的阅读生态环境受到了时空的限制,难以充分发挥社会、家庭等多种生态因子的积极作用,形成合力培养学生的阅读素养。

但“互联网+”时代的来临,人工智能相关技术的长足发展,经以科学、适宜的方式引入后,等于是打通了许多原本闭合的接入口,无论是生态因子本身、之间,甚至是引入的平台都可以助推实现全面、前方位、全时间的交互,实现泛在学习式的阅读,即以人为中心,以学习任务本身为焦点的随时随地的阅读学习。学生主体在整个过程中,对学习具有强烈的自发性,与各个生态因子的交互基于正面积极的的内生需求,所以质量与效率都更加可观。

例如,师生之间可以借由教学白板、学习质量督控软件进行阅读信息的传递、反馈。生与生之间在平台上可以分享展示自己的学习成果或笔记心得,教师可以进行点评和反馈,其他学习同伴可以进行阅读、留言、点赞,家长也可以参与其中,进行学习辅助和情况了解:学生阅读生态中的每一个因子都可以藉由人工智能技术被构建成为一个学习共同体,突破空间上教室的物理限制,并且是能够在这种交互中各因子都还在不断生长着。其中最为关键的是,这样的交互突破了时间限制,甚至能做到即时反馈。大多数的学习困境中有一个重要的影响因素就是反馈的不及时导致了学生在知识能力方面的缺漏被发现和引导的滞后。人工智能学习能够善于发挥生态因子本身、之间及平台的交互性,甚至可以实现随时随地的分布式学习阅读,阅读素养的提升在数量与质量方面都是效果显著的。

二、延伸生态阅读横纵向,善用资源储备

    每一位阅读的主体在阅读生态中都具有独一无二的特殊性,无论是阅读前的积累、阅读中常用的阅读策略、阅读习惯,还是阅读后的体验、反馈等。由此导致每个学生对个性化阅读的需求绝不可能完全相同。以往的阅读教学,无论是教材内的课文,还是教师提供的课外阅读材料,就学生而言,只能起到“类”“例子”的作用。教材涵盖面毕竟有一定限域,教师的能力范围也终究有限。因此,通常的阅读教学目标指向的大多数学生的普遍水平,这在一定程度上意味着已身处较高阅读阶段的学生学有余力但得不到更好地拓展提升,身处低阶的学生也无法得到帮扶解决阅读困难。更何况,即使连个学生的阅读素养大致相同,也在细微处有着大量的差异。但要精准适切不同的阅读水平、阅读兴趣、阅读策略能力,就需要极其庞大的阅读资源与提取渠道支持。

人工智能和新媒体技术等提供了强大的阅读素材库,大幅地提升了包含阅读资料、阅读方法、阅读策略在内的学习资源数量与质量,阅读资源的内容丰富程度实现了指数级的暴涨。并且由于人工智能可以通过生态因子的持续互动交流,实现资源的不断的迭代升级,补充拓展,学习资源本身具有了生发性和生命力,能在人工智能的技术支持下不断生长。

学生在阅读中可以以自己的需求为导向,基于人工智能的平台资源和技术支持,经由多线路的拓扑结构学习——即由一段阅读材料,选择其中的任意词条进行搜索延伸,再次进入阅读:而这样的阅读延伸链条是可以不断复现拓展的,实现横向的泛在学习和纵向的深度学习。阅读不仅不停留于此段文字,也不仅是表层阅读,可以进行不断地深度挖掘勾连,由知识节点通过链接形成面,进而由多个面全方位链接成为了立体阅读结构。

现在社会,阅读的素材已经不仅是理解文学作品,近年来对非连续性文本的关注就实证了阅读作为语言工具,在生活中是极其重要的。复杂的生活需要指向立体化的阅读能力目标,而自然要对应的是立体化的阅读资料提供支撑,人工智能技术直接解决了资源储备这一问题。   

在具体的操作中,我们还要防止过多过杂的信息源可能产生的负面影响。碎片化阅读本身并不具有褒贬义,仅是描述当今社会阅读时间的状态。但这也恰好提醒了我们,在人工智能的环境下,长篇阅读和碎片化阅读都可能是将来学生在离开校园进入社会后会真实面对的生活样态。针对不同情况,采用恰当的阅读方式,调动合适的阅读策略都是学生需要习得的。学生所需要的,正是教师所须指导的,也恰都是我们在阅读能力培养中的可作为空间。

三、锚准生态主体个性化,互联评价反馈

形象地说,阅读能力评价反馈就像是为阅读主体进行阅读素养的画像。以往我们对学生阅读素养的评价反馈基本是通过口头反馈或是书面测试来实现,典型表现分别为阅读课堂中的师生问答和PISAPIRLS一类型的测试,两类评价反馈都是优劣势明显:口头反馈虽然可以实现即时却不易形成确切的连贯的记录进行分析;书面测试尽管准确度高、系统性强易形成记录,但难以做到即时,时效性不高影响到了反馈的效能。而要想对阅读主体提供最适切的阅读资源提供,阅读方法指导,就需要进行尽可能详尽精准的评价,越细致地切割分析,越小单位地进行阅读生态主体的评价,才能越逼近阅读主体的真实情况。就像摄影中的像素越高,成像越逼真一样。

人工智能正是在技术方面实现了诸多的突破,为阅读能力的评价反馈系统的构建提供了技术支撑。通过实时地校准阅读主体的生态定位,对其阅读素养画像不断地实时进行评价、反馈和再评价、再反馈,锚准生态主体的个性化情况并形成记录系统以便于观察分析。基于大数据系统,实现了阅读主体的个人“云数据”,阅读主体在与各个生态因子进行互动的过程就是评价反馈系统不断采集数据、分析数据的同步过程,而由此形成的评价又会即时反馈给主体和背后的技术支持系统,对阅读主体的阅读能力培养构成良性循环系统。这样的评价反馈体系不仅精准度高,而且时效性、系统性强,并且还能嵌套多维度分析模式,实现阅读生态主体的个性化反馈,促进学习的原力觉醒。

人工智能的发展,对社会各方面都产生了巨大的影响。我们在对学生阅读能力的培养中也应直面和拥抱这种变化,充分发挥其积极作用让学生的阅读生态系统能更加的高效与优化。

 

参考文献:

[1]于泽元.人工智能所带来的课程新视野与新挑战[J].课程·教材·教法,2019.(2):27-36.