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1 引言

信息技术的飞速发展正深刻重塑教育生态，人工智能在教育领域的渗透为传统教学模式带来了前所未有的变革契机。在这一浪潮中，生成式人工智能（Artificial Intelligence，AI）如何赋能初中英语阅读教学、提升其质量与效能，已成为教育研究者亟需探讨的核心议题。英语作为国际沟通的关键载体，其教学成效直接影响学生的全球胜任力。然而，当前初中英语阅读教学仍普遍存在重语言形式、轻思维培养的倾向——过度聚焦词汇记忆与语法解析，却忽视学生阅读兴趣的激发与批判性思维的锤炼，导致所学难以迁移至真实语境。更值得注意的是，大班额教学背景下，教师难以兼顾学生个体差异，使得因材施教难以落地。

生成式AI的崛起，为破解上述困局开辟了新路径。该技术不仅能模拟人类的创造性认知过程，自动生成文本、图像等多模态内容，更在教育场景中展现出强大适应性：既可辅助教师完成教学设计、资源开发与评估反馈，也能为学生提供高度个性化的学习支持。具体而言，通过分析学生的学习数据与认知偏好，生成式AI能够推荐适配的阅读素材、提供实时反馈，甚至参与互动对话，从而激发学习动机，推动深度学习真正发生。

在初中英语阅读教学中，生成式AI的整合具有显著潜力。它能够为学生提供丰富多元的阅读资源，涵盖新闻、文学、科普等不同类型，既拓展认知视野，也增强阅读体验的多样性。更重要的是，AI能依据学生的实际水平与兴趣，动态调整文本难度与主题，确保学习始终处于“最近发展区”。此外，学生通过与AI的交互，可在模拟真实情境中锻炼预测、推理、作者意图分析等高阶阅读技能，这些能力正是深度理解与批判思维的核心。生成式AI还可全程记录学习轨迹，生成诊断报告，助力教师精准把握学情，优化教学决策，实现“数智驱动”的课堂转型[1]。

2 初中英语阅读教学现状分析

2.1 当前初中英语阅读教学的特点

在信息化与智能化双重浪潮的推动下，初中英语阅读教学正经历从内容到形式的系统性演进，其特点可概括为以下四维转向。

一是教学内容趋于多元立体。互联网打破了资源壁垒，教师可便捷获取原版读物、时事报道、文化专题等真实语料，让学生沉浸于多元文化场域，潜移默化中提升跨文化沟通素养。同时，视频、音频等多媒体资源的融入，让文字“活”了起来，极大增强了学习的代入感与吸引力。

二是教学方法走向个性交互。“一刀切”的讲授模式逐步让位于分层教学、项目学习等差异化策略，学生的主体地位日益凸显。技术赋能下，在线研讨、虚拟探究等新型互动形式不断涌现，不仅深化了师生、生生之间的思维碰撞，更促进了知识的意义建构与迁移应用。

三是评估机制强调过程与发展。单一的终结性评价正被“过程+结果”的复合评价体系所取代。教师通过课堂观察、学习档案等方式追踪学生的成长轨迹，并结合智能工具开展动态测评，从而提供及时反馈与个性化支持[2]。

四是技术融合成为创新引擎。自然语言处理、机器翻译等AI技术不仅解放了教师的生产力，更重塑了学生的学习方式。例如，智能推荐系统为学生“量身定制”阅读清单，语音识别技术实时辅助发音矫正——技术正从辅助工具演进为教学结构的内在要素。

2.2 现有教学模式的局限性

在畅想生成式AI的应用前景之前，需清醒审视现有教学模式的瓶颈。这些结构性问题若得不到破解，技术赋能恐难触及根本。

第一，“教师中心”的课堂结构抑制了学生的主动性。知识单向传递的模式使学生习惯于被动接受，缺乏探究与建构的意愿与能力。在阅读教学中，这直接表现为文本解读浅表化、批判思维弱化，深度学习难以实现[3]。

第二，统一化的教学安排难以回应学生的多样需求。大班额背景下，教师无力为每个学生设计个性化学习路径。其结果便是：学困生疲于追赶，学优生“吃不饱”，整体学习动力随时间递减。

第三，评价方式仍受“分数导向”桎梏。考试分数依然是衡量学习成效的主要标尺，忽视了学生在过程中展现的思维品质、合作能力与文化意识[3]。这种的窄化评价方式无法全面反映英语学科核心素养的达成度。

第四，技术应用多停留于“表面整合”。尽管多媒体设备已成课堂标配，但其功能往往局限于内容呈现，未能与教学深度耦合。例如，阅读教学仍高度依赖纸质教材与讲授法，缺乏技术支撑的认知支架与交互体验，学生的学习兴趣难以持久。

2.3 学生需求与教学目标的匹配度

生成式AI的引入，为弥合学生需求与教学目标之间的鸿沟提供了全新可能。它促成二者精准对接的核心路径，主要体现在以下四方面。

一是生成式AI助力学情精准诊断。通过分析学生的行为数据与认知特征，AI可构建动态学习者画像，为教师定制教学方案提供依据。例如，有研究指出，教师可依托语言模型，结合文本解读要点与教学目标，自动生成适配的学习任务与评价量规，真正实现“以学定教”。

二是AI支持教学目标动态调适。传统教学中，目标往往静态预设，难以响应学习过程中的生成性需求。生成式AI通过实时监测学习进展，使教师得以灵活调整目标层级与教学内容，确保教学始终与学生实际学情同频共振[4]。正如生成学习理论所强调的：教学应关注学生的思维生成过程，目标设定需嵌入学习进程。

三是AI推动资源适配升级。传统教学常受限于资源匮乏，难以实现“按需供给”。生成式AI却能基于个体需求，自动筛选、推荐甚至生成练习与拓展材料，使每个学生都能获得“恰到好处”的学习内容。研究显示，AI在“教—学—评—管”全流程的深度融合，为教育资源的个性化配置提供了技术基石[2]。

四是AI增强教学交互有效性。在人机协同的学习环境中，学生可自主开展探究，教师则通过AI平台实时介入指导。这种双向互动既提升了学习趣味性，也强化了支持的精准度。如某课例中，学生借助智能工具开展多轮对话，顺利完成复杂任务——这正是人机协同教学优势的生动体现。

3 生成式AI在初中英语阅读教学中的应用理论基础

3.1 生成学习理论及其对英语阅读教学的启示

威特洛克（J. G. Wittrock）提出的生成学习理论，深刻揭示了学习作为主动建构过程的本质：学习者通过已有知识与新信息的交互作用，不断生成个人化的意义理解[5]。该理论为英语阅读教学提供了坚实的学理支撑。生成学习将学习解构为三个阶段：注意与选择性知觉、主动建构意义、意义生成与整合[5]。在阅读教学中，这意味着学生不仅需捕捉文字符号，更需调动已有知识图式，与文本展开深度对话，形成独特的诠释。教师的任务在于创设情境，激发学生思维参与的积极性，引导他们建立文本与自我、世界的多重联结。“生成性思维”是这一理论的核心要义——它强调学习不是信息的搬运，而是知识的创造过程。在英语阅读中，教师应鼓励学生超越表层理解，探寻文本的言外之意、文化之根，从而将公共知识转化为个人智慧。生成学习理论为阅读教学提供了系统框架，凸显了学习的主动性与建构性[5]。通过动机激发、意义建构与整合迁移，教师能有效提升学生的阅读理解与语言运用能力，为英语学科核心素养的落地提供理论锚点。

3.2 生成式AI与生成学习理论的结合点

生成学习理论强调学习是主体主动参与的意义建构过程，而生成式AI的技术特性与之高度契合，共同为英语阅读教学注入新动能[6]。在“注意与选择性知觉”阶段，生成式AI可扮演“认知雷达”的角色：通过智能推送与学生兴趣、认知水平匹配的阅读材料，有效捕获并维持注意力，提升信息输入效率；进入“主动建构意义”阶段，AI展现出多维支持能力：它能生成启发性问题，引导学生深入解读文本，提供即时反馈，纠正理解偏差，还能创设对话情境，促进学生与新知识的深度互动。例如，AI可模拟文学角色与学生展开辩论，或在科普阅读中引导逻辑推理，使意义建构过程既具挑战性又充满乐趣；至“意义生成与整合”阶段，AI进一步助力知识网络化：通过概念映射、案例模拟等方式，帮助学生将零散知识点串联为有机整体。同时，基于学习表现提供个性化复习方案，促进知识从短期记忆向长期认知结构的转化[6]。

3.3 生成式AI促进学生深度学习的机制

生成式AI何以促进学生的深度学习，其机制可归结为以下五方面：第一，个性化学习路径的构建。每个学生都拥有独特的知识基础与认知风格，生成式AI通过数据驱动的方式，为不同学生定制专属学习方案。例如，对句法基础薄弱者强化结构训练，为词汇量丰富者提供原版读物——真正实现“千人千面”的个性化学习体验。第二，即时反馈强化元认知能力。传统教学中反馈滞后常导致错误固化，而AI能在学生完成学习任务的瞬间提供精准诊断与解析。这不仅可以及时纠正认知偏差，更能引导学生学会监控、调整自己的学习策略，逐步成为自主学习者。第三，真实语境的模拟与浸润。语言学习离不开情境支撑，生成式AI能构建虚拟国际会议、跨文化对话等场景，使学生在“用中学”中提升语用能力[7]。这种沉浸式体验，极大促进了语言知识向实际交际能力的转化。第四，批判思维与创新能力的激发。AI不仅能提供标准答案，更可设置开放性问题，鼓励学生质疑、评价、提出创见。例如，在文学阅读中，AI可引导学生比较不同结局的合理性；在议论文阅读中，组织观点辩论活动——这些互动形式有效培养了学生的审辨思维与创新意识。第五，数据驱动下的教学优化。AI系统持续收集学习数据，为教师提供学情洞察。如某学生在推断题上反复出错，教师可针对性强化相关解题策略训练。这种基于实证的教学决策，使辅导更精准，资源分配更科学。

4 生成式AI融入初中英语阅读教学的设计思路

4.1 教学目标的设定

教学目标是教学设计的出发点和归宿。在生成式AI融入初中英语阅读教学的背景下，目标设定需兼顾技术特性、课标要求与学生发展需求，形成多维融合的目标体系。教学目标设定应遵循以下原则。

第一，教学目标应彰显AI的赋能作用。例如，“学生能借助生成式AI自主筛选阅读材料，并通过人机对话深化文本理解”，这一目标既关注阅读能力提升，也凸显技术对学习方式的重塑。

第二，目标需与课程标准同频共振。《义务教育英语课程标准》强调语言技能与学习策略并重，教学目标应据此细化。例如，“学生能熟练运用略读、扫读等策略快速捕捉主旨与关键信息”，该目标既契合课标要求，又体现了AI辅助下对阅读效率的追求。

第三，目标应聚焦高阶思维培养。在AI时代，记忆与理解已远非学习的全部。教学目标应引导学生“在与生成式AI的互动中提出问题、分析证据、形成见解，发展批判性思维与创新素养”。如此，学生方能从知识的消费者转变为意义的创造者。

第四，目标需涵育情感态度与文化意识。英语阅读是通往世界的窗口，教学目标应引导学生“通过AI提供的多元视角，理解不同文化，培育开放包容的心态与人类命运共同体意识”。这不仅丰富了英语教学的价值内涵，也回应了立德树人的根本使命[8]。

4.2 教学内容的选择与组织

教学内容是教学目标实现的载体。在生成式AI的支持下，内容的选择与组织应遵循“以生为本、动态生成、意义贯通”的原则。内容选择应扎根学情与课标。教师可通过前测、访谈等方式把握学生的“认知起点”与“兴趣热点”，据此选取既符合课程标准、又能点燃学习热情的阅读素材。只有与学生经验相连的内容，才能真正引发情感共鸣。

内容的组织可参照生成学习理论的“七阶模型”：导入→输入→互动→内化→关联→推断→增值。具体而言，教学可从情境导入入手，利用多媒体资源激发阅读期待；继而输入丰富语料，包括文学作品、时事评论等真实文本；随后引导学生借助AI工具进行词汇查询、主旨归纳、观点辩论等互动活动；鼓励学生将新知识融入既有认知网络；最后通过项目学习促进知识迁移与创造。例如，学生可基于AI生成的资料编写文化对比报告，或在虚拟场景中应用所学解决实际问题。

生成式AI为实现内容个性化提供了技术保障。教师可依据学习数据动态调整文本难度、补充背景知识、推荐拓展资源，为不同学生铺设合适的认知阶梯，确保所有学习者都能在适度挑战与支持之间找到平衡[8]。

4.3 教学活动的设计原则

教学活动是将静态内容转化为动态学习历程的桥梁。在生成式AI融入的背景下，活动设计应遵循以下原则。

第一，激发内在动机原则。活动设计应重视情境创设与问题驱动，充分利用AI的交互性与生成性，唤起学生的好奇心与投入感。例如，利用AI生成故事悬念或开放性问题，引导学生主动探求文本内涵。

第二，促进信息深度加工原则。活动不能止步于信息提取，应引导学生对文本进行筛选、比较、整合与评价。例如，通过AI辅助的文本对比工具，帮助学生发现语言规律与文化差异。

第三，强化社会互动原则。学习本质上是社会性的过程。活动设计应包含小组协作、角色扮演、跨班辩论等形式，使学生在与同伴、教师、AI的多维对话中建构知识、锤炼思维。

第四，发展高阶思维能力原则。活动应设计思维阶梯，从事实识别逐步过渡到推理、批判与创新。尤其要利用文本的“未定点”鼓励多元解读，借助AI生成反例或变式题目，培养学生的审辨思维与创造精神。

4.4 评估与反馈机制的构建

在生成学习理论视域下，评估与反馈不应仅是教学的终点，更应贯穿学习全程，成为促学促教的杠杆。基于此，研究提出了一套旨在促进学生深度学习和个性化发展的评估与反馈机制。

第一，评估目标的多元化。突破“知识本位”的窠臼，将批判思维、创新意识、合作能力等素养维度纳入评估框架。评估不仅要回答“学生记住了什么”，更要揭示“学生能做什么、如何思考”。

第二，过程性评估的核心地位。学习是动态生成的过程，评估必须嵌入其中。通过观察记录、学习日志、AI平台数据等形式，持续捕捉学生的思维轨迹与策略运用情况，为及时干预提供依据。

第三，反馈的即时性与针对性。生成式AI可提供实时反馈，帮助学生即刻调整学习路径。教师则需在此基础上给予深度点拨：不仅指出错误所在，更揭示原因，并引导学生制定改进计划。例如，当学生误解作者态度时，教师可提示其关注文本中的情感词汇与语境线索，并示范如何整合信息得出合理推论。

第四，技术赋能评估创新。智能评估系统可自动分析作答数据，生成可视化学情图谱；在线协作平台能记录互动过程，评估学生的沟通与协作素养。这些技术工具不仅提升评估效率，更使过去难以量化的高阶能力变得可观测、可支持。

第五，共建师生反馈文化。评估应是师生间的平等对话，而非教师的单向评判。鼓励学生参与自评与互评，不仅能提升其元认知能力，也能培养责任意识与同理心；教师更应倾听学生对教学的反馈，形成教学相长的良性循环。

5 结语

本研究通过理论溯源与设计重构，论证了生成式AI在优化阅读教学结构、激发学生主体性与培育核心素养方面的独特价值。技术的赋能使得“因材施教”这一传统教育理想具备了当代技术实现路径，动态个性化的学习支持、沉浸式语境的创设及数据驱动的精准评估正逐步成为课堂新常态。

然而，研究者必须清醒认识到，生成式AI在初中英语阅读教学中的应用仍面临多重挑战。首先，认知依赖风险不容忽视——学生过度依赖AI进行文本解读可能削弱其自主思考能力，导致批判性思维发展受限；其次，数据隐私保护问题亟待规范，作为未成年人学习数据的收集者，AI系统在数据存储安全、使用边界等方面需要建立严格的伦理准则；最后，AI生成内容的质量风险需要警惕，包括潜在的语法错误、文化偏见等问题，可能对正处于语言关键期的初中生产生误导。

尤为重要的是，本研究主要聚焦于理论框架构建与设计思路，尚缺乏实证研究数据的支撑。未能提供课堂教学试点的量化证据（如学生阅读成绩、思维能力的前后测对比），也缺少师生使用反馈的质性分析（如访谈记录、问卷调查结果）。这种“理论—实践—验证”闭环的缺失，在一定程度上影响了方案有效性与可行性的说服力。

展望未来，生成式AI在英语阅读教学中的深度融合，亟需构建“技术—教育—伦理”三位一体的发展路径。在技术层面，应持续优化AI的内容生成质量与文化适应性；在教学层面，需要探索人机协同的最佳实践模式，确保AI服务于而非替代教师的主导作用；在伦理层面，必须建立完善的数据安全保护机制与算法透明度规范。同时，后续研究应当通过严谨的课堂实验、长期的追踪观察和多元的效果评估，为生成式AI的教育应用奠定扎实的实证基础。

参考文献

[1] 严燕．人工智能时代英语教学促进学生深度学习路径探究［J］．教学与管理，2019（27）：106-108．

[2] 高琳琦．生成式人工智能在个性化学习中的应用模式［J］．天津师范大学学报（基础教育版），2023，24（4）：36-40．

[3] 乐会进，张秋玲．智能时代人机协同语文教学总体框架设计［J］．语文建设，2024（1）：10-14，26．

[4] 陈永伟．作为GPT的GPT——新一代人工智能的机遇与挑战［J］．财经问题研究，2023（6）：41-58．

[5] 张淑芳．生成性高中英语阅读教学的范式研究［J］．教学与管理，2018（6）：116-118．

[6] 杨志红，强海燕．反思学习性评估［J］．外国教育研究，2017，44（5）：114-126．

[7] 张佳洁，董艳．新型交互机制在高校英语教学中的应用及实践探析［J］．黑龙江高教研究，2019，37（2）：156-160．

[8] 程晓堂，陈萍萍．基于大数据的英语阅读能力培养及测评体系构想［J］．外语电化教学，2019（2）：40-44，60．