一、发现问题的过程及拟解决的问题

（一）文献综述

1. 国际研究现状

人工智能赋能语文阅读教学是国际教育技术研究的前沿领域。美国卡内基梅隆大学的智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems）研究团队自2018年以来持续探索AI支持阅读理解的技术路径，其开发的"阅读导师"（Reading Tutor）系统能够实时分析学生的阅读行为并提供自适应支架，研究表明该系统能显著提升学生的阅读理解深度（VanLehn, 2021）。英国开放大学的Ferguson等（2020）运用学习分析技术追踪学生在数字阅读环境中的行为轨迹，发现基于数据驱动的个性化阅读推荐能有效缩小不同能力层次学生之间的阅读差距。德国慕尼黑大学的Leutner团队（2022）将自适应学习系统应用于文学经典阅读教学，提出"AI增强的审美体验"框架，强调技术应服务于学生的审美感受而非替代阅读过程本身。芬兰赫尔辛基大学的Hakkarainen等（2023）基于知识建构理论，探索AI支持的协作阅读研讨模式，发现AI作为"知识经纪人"能有效促进学生在研讨中实现意义协商与知识进阶。总体而言，国际研究已从技术可行性验证转向教学深度整合，但聚焦"整本书"长篇阅读的AI赋能研究仍相对薄弱。

2. 国内研究现状

国内关于AI赋能语文教学的研究近年来发展迅速。华东师范大学祝智庭教授团队（2023）提出"智慧教育生态"框架，强调AI应融入教学全流程而非作为孤立工具使用，为语文教学的智能化转型提供了宏观理论指导。北京师范大学余胜泉教授团队（2024）开展了"AI赋能语文个性化学习"系列实验，发现大语言模型在作文批改、阅读理解辅导等方面具有显著优势，但在审美鉴赏和文化理解等深层素养培养方面仍面临挑战。华中师范大学刘三女牙教授团队（2023）运用学习分析技术构建了语文阅读能力发展的动态评估模型，为过程性评价提供了技术支撑。然而，现有国内研究存在以下不足：一是多聚焦于单篇阅读或作文教学，缺乏对"整本书阅读与研讨"这一课标核心任务群的系统性AI赋能研究；二是研究方法以行动研究和准实验为主，缺乏设计研究法（DBR）的迭代优化范式；三是评价维度偏重认知层面，对审美体验和文化理解等深层素养的评估工具开发不足。

3. 现有研究的不足与本课题的切入点

综合国内外文献分析，当前研究存在三个主要缺口：第一，"整本书阅读"作为高中语文课标18个学习任务群之首，其AI赋能教学的系统性研究尚属空白，现有成果难以直接迁移应用；第二，AI在阅读教学中的角色定位多为"工具"或"评估者"，缺乏"伴随式阅读导师"这一深度参与阅读过程的角色探索；第三，整本书阅读评价长期困于终结性、单维化困境，亟需借助AI学习分析技术实现过程性、多维度的发展性评价。本课题正是从这三个缺口切入，以接受美学理论和深度学习理论为指导，借助AI技术构建"个性化阅读导师"支持系统，探索整本书阅读与研讨的深度学习新模式。

（二）现实问题分析

痛点1：整本书阅读"浅表化"困境。 《普通高中语文课程标准（2017年版2025年修订）》将"整本书阅读与研讨"列为18个学习任务群之首，要求学生"通读整本书，整体把握其思想内容和艺术特色"。然而，在湖南省高中语文教学实践中，学生面对《红楼梦》《乡土中国》等长篇经典时，普遍停留于情节复述和人物标签化认知，难以深入文本肌理进行审美体验与文化解读。缺乏有效的阅读引导工具，学生在独立阅读中迷失于文本细节而无法建构整体理解框架，阅读深度严重不足，SOLO分类评估显示多数学生停留在"多点结构"水平，难以达到"关联结构"和"拓展抽象"层次。

痛点2：阅读进度与能力的个体差异悬殊。 同一班级学生的阅读速度差异可达3-5倍，阅读理解水平分化显著。班级统一授课制下，教师难以兼顾不同阅读节奏的学生需求——快读者等待无聊、阅读热情消退，慢读者被迫跟进、理解浮于表面，个性化阅读指导在40人以上大班额中几乎不可能实现。调研显示，湖南省普通高中班均人数超过45人，教师人均指导学生数远超理想比例，导致整本书阅读教学陷入"一刀切"困境。

痛点3：经典文本的时代隔膜与共鸣缺失。 古典文学作品的语言形式、社会背景、价值观念与当代高中生的生活经验存在巨大距离。学生对《红楼梦》的诗词文化、封建家族伦理感到陌生和隔膜，对《乡土中国》的学术话语和乡土社会结构缺乏感性认知，难以在文本与自身生活之间建立意义联结，导致阅读兴趣低迷、审美体验空洞。接受美学理论指出，当读者的"期待视野"与文本之间的"审美距离"过大时，阅读理解和审美体验将严重受阻。

痛点4：研讨活动流于形式化。 整本书研讨课常沦为少数"活跃生"的独角戏，多数学生沉默旁观。教师缺乏有效的对话支架和问题生成工具，研讨话题浅层化、同质化，无法激发真正的思想碰撞与意义协商。研讨过程中生成的有价值观点也难以被即时捕捉和深化，对话质量监测手段匮乏，教师无法精准判断研讨的认知深度和参与广度。

痛点5：阅读评价的终结性与单维化。 当前整本书阅读评价主要依赖读后感、知识测试等终结性手段，无法捕捉阅读过程中审美体验的渐变、文化理解的深化、阅读策略的迁移等过程性发展。评价维度单一，偏重认知层面而忽视情感态度与审美素养的发展轨迹，无法为教学改进提供及时、精准的反馈信息。

（三）拟解决的核心问题

基于上述文献分析与现实问题梳理，本课题拟解决以下三个核心问题：

问题1： 如何构建AI"个性化阅读导师"支持系统，使其能够根据学生的阅读水平、进度和兴趣偏好提供差异化的阅读引导与深度学习支架，促进整本书阅读从"浅表化"走向"深度化"？

问题2： 如何设计AI赋能的整本书阅读与研讨教学模式，使AI技术有效融入"分层阅读路径规划—情境沉浸式文化还原—支架式研讨深化—读写联动创意表达"的教学全流程，实现语文核心素养的整体提升？

问题3： 如何开发基于SOLO分类理论和学习分析技术的整本书阅读过程性评价体系，实现对学生阅读深度、审美体验和文化理解发展轨迹的动态追踪与精准评估？

二、研究目的和意义

（一）研究目的

本课题旨在以《普通高中语文课程标准（2017年版2025年修订）》为纲，以接受美学理论、情境认知理论、支架式教学理论和深度学习理论为指导，以AI"个性化阅读导师"为技术支撑，构建高中语文整本书阅读与研讨任务群的深度学习教学模式。具体目标包括：第一，开发AI个性化阅读导师系统原型，实现基于学生阅读行为数据的自适应阅读引导与分层支架供给；第二，形成"分层阅读路径规划—情境沉浸式文化还原—AI支架式研讨深化—读写联动创意表达转化"四位一体的教学策略体系；第三，构建基于SOLO分类和学习分析技术的整本书阅读过程性评价体系，开发配套评价工具，为湖南省乃至全国的高中语文整本书阅读教学提供可推广的实践范式和理论模型。

（二）研究意义

1. 理论意义

第一，将接受美学"期待视野"和"文本召唤结构"概念与AI自适应技术进行创造性对接，建构"AI响应读者期待视野"的整本书阅读教学理论模型，拓展接受美学在智能教育时代的理论适用边界。第二，融合情境认知理论和深度学习理论，提出"AI驱动的情境沉浸式深度阅读"理论框架，揭示AI技术介入如何重塑学生与经典文本之间的意义协商过程，丰富语文阅读教学理论体系。第三，通过设计研究法（DBR）的多轮迭代实践，自下而上地建构"AI赋能整本书深度阅读"的本土化理论模型，为信息技术与语文课程深度融合的理论研究提供新的生长点。

2. 实践意义

第一，为湖南省高中语文教师提供一套可操作的AI赋能整本书阅读教学方案，包括教学流程设计、AI工具使用指南、课堂实施策略等，降低技术应用门槛，促进教学实践的智能化转型。第二，开发的SOLO阅读深度量规、数字阅读历程档案袋和阅读行为学习分析仪表盘等评价工具，能够有效解决整本书阅读评价的终结性与单维化困境，为一线教师提供过程性、多维度的评价抓手。第三，研究成果可辐射至湖南省各市州高中学校，为区域性语文教学改革提供示范样本，助力湖南省基础教育高质量发展和教育数字化转型战略的落地实施。

三、研究的基本内容

本课题围绕"AI赋能高中语文整本书阅读与研讨任务群的深度学习"这一核心命题，设计以下五个研究板块：

（一）AI个性化阅读导师系统的功能架构与原型开发

本板块聚焦AI"个性化阅读导师"的技术实现。基于接受美学"期待视野"理论和支架式教学理论，设计阅读导师系统的核心功能模块：（1）学生阅读画像建模模块——通过前测问卷、阅读行为数据采集和自然语言处理技术，建构包含阅读水平、阅读速度、兴趣偏好、审美倾向等多维特征的个体阅读画像；（2）自适应支架生成模块——根据学生的阅读进度和理解困难，动态生成分层提示、背景知识链接、苏格拉底式引导问题等差异化阅读支架；（3）情境还原引擎——利用AI多模态生成技术，为经典文本构建沉浸式文化情境资源（人物关系图谱、社会风俗图文、诗词文化注解等）；（4）研讨促进模块——在小组研讨中充当"隐性参与者"，实时监测对话质量并适时推送深化性问题。系统原型基于大语言模型API开发，与主流教学平台兼容。

（二）AI赋能整本书阅读与研讨的深度学习教学模式构建

本板块以情境认知理论和深度学习理论为指导，构建"四阶段循环递进"教学模式：第一阶段"个性化导读"——AI阅读导师根据学生画像生成个性化阅读计划，设定分阶段阅读目标和检测节点，实现"同书异径"的差异化阅读管理；第二阶段"情境沉浸"——利用AI情境还原引擎，为重点章节构建沉浸式文化情境，弥合经典文本与当代学生之间的时代隔膜，激活审美感知和文化理解；第三阶段"深度研讨"——AI支架式研讨模式介入小组讨论，通过差异化议题生成、对话深度监测、即时问题推送和自动研讨纪要等功能，推动研讨从浅层交流走向深度意义协商；第四阶段"创意表达"——引导学生在阅读基础上进行创意性读写转化（人物独白、场景改编、文学短评等），AI提供写作支架和多轮对话式修改反馈。四个阶段构成"阅读—体验—对话—表达"的完整深度学习闭环。

（三）AI赋能整本书阅读的分层教学策略体系研究

本板块深入研究四个核心教学策略的实施细节与操作规范。策略1：AI驱动的分层阅读路径规划——研究如何基于学生阅读画像数据，科学设计差异化阅读路径，包括阅读节奏调控、难度分层、兴趣导向选读等维度的精细化管理方案。策略2：情境沉浸式文本文化还原——研究如何运用AI多模态生成技术，为《红楼梦》《乡土中国》等课标推荐书目构建高质量的沉浸式文化情境资源，并探索情境资源在教学中的最佳呈现时机和方式。策略3：AI支架式研讨深化——研究AI介入小组研讨的最优模式，包括介入时机、介入强度、问题类型、退出机制等参数的调优，确保AI促进而非替代学生的自主思考与对话交流。策略4：读写联动的创意表达转化——研究多种读后创意表达任务的设计原则与实施流程，探索AI写作支架在促进学生表达深化与精致化中的作用机制。

（四）基于SOLO分类与学习分析的整本书阅读过程性评价体系开发

本板块致力于解决整本书阅读评价的终结性与单维化困境。具体研发四套评价工具：（1）整本书阅读深度量规（SOLO-Reading Rubric）——基于SOLO分类理论设计五级阅读深度评价量规，涵盖文本理解、审美感受、文化解读、批判反思四个维度，支持教师评价和学生自评；（2）数字阅读历程档案袋（e-Reading Portfolio）——AI平台自动汇集学生阅读全过程数据（标注、批注、提问、研讨发言、创意写作等），生成可视化的阅读成长时间轴；（3）阅读行为学习分析仪表盘（Reading Analytics Dashboard）——实时采集并可视化呈现阅读时长、标注热力图、提问频率与类型、研讨参与度、AI交互深度等多维行为数据，为教学决策提供数据支撑；（4）审美鉴赏与文化理解发展量表（ACCU Scale）——自主开发包含审美感受力、文学鉴赏力、文化理解深度、跨文本关联能力四个子维度的发展量表，用于前后测比较和阶段性发展监测。

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