摘要：随着科技的快速发展，人工智能已逐渐成为小学英语课程的新宠儿，英语绘本中的动物角色开始根据学生的发音调整语速，故事场景随着阅读的进度自动变换光影效果。这一教学变革揭示着人工智能对语言习得规律的深层次解构，使智能技术介入不再停留于呈现动态插图的表层互动，而是深入到阅读认知的神经机制，通过眼动追踪，借助语音情感，分析、计算和捕捉等感知，并记录学习者在知识获取等方面的情况，运用语义网络构建个性化的词汇图谱。本研究试图揭示，当智能系统能像教师般预判学生的认知，并在千分之一秒内生成适应性的反馈指导时，打破了传统英语绘本阅读教学的时空边界。

关键词：人工智能；小学英语；绘本阅读

当翻开任何一本小学英语绘本，都会发现一个矛盾点的存在，即静态的纸质媒介与动态的语言习得规律之间有着难以调和的张力。人工智能技术正好在这个裂隙中搭建了一座新的桥梁。在智能绘本的英语阅读课程中，学生朗读时的微妙停顿都将会触发系统自动放大插图细节，即使是犹豫的语调也能促使虚拟的角色放慢对话的速度，有着极强的临场应变能力。这种转变预示着语言教学方式的革新，教学资源也从预设的固定内容包，进化为可根据实时学情动态生成的认知，使知识传递从单向输送转向双向建构。

一、人工智能的教育功能概述

在小学英语课程中，人工智能具备构建动态认知适配系统的强大功能。与传统的教学模式的相比，人工智能系统可以持续性采集学生的动态交互数据，语音的重复频率以及相关选项的点击轨迹等，并逐步建立起能够动态更新的认知特征模型。该模型可以帮助教师精准判断学生个体的学习状态，并对后续的绘本阅读教学方案做出灵活性的调整。此外，人工智能系统的自我优化功能，使其能够具备类似于专家教师的决策能力，尤其是在处理英语绘本中的文化负载词时，系统会根据学生的母语背景自动匹配相关联的解释性策略，并按照学生的学习需求制定出相应的语音对比训练，使学生能够在“新知识输入”与“旧知识巩固”的过程中形成良性的循环状态。在大数据驱动的反馈系统中，人工智能可以进一步拓宽英语阅读的教学评价维度，敏锐捕捉学生在学习过程中微观的认知变化，从而将英语课堂打造成可预测、可分析、可优化的动态过程。

二、人工智能背景下小学英语绘本阅读教学的重要性

（一）激发学生的阅读能力

以往的小学英语绘本教学常固定于教材中的文本内容，很难完全覆盖不同学生个体的学习能力与认知节奏。而在人工智能的驱动下，教师可基于动态文本重构智能技术，并根据学生个体的理解能力去实时调整语句结构。例如，针对阅读基础相对薄弱的学生，系统会将复合句式简化为短句，保留其中的核心词汇；针对学习能力较强的学生，则会自动补充同为语等更加复杂的成分，使学生一直保持“努力即可有所收获”的良性状态。

（二）丰富学生的阅读体验

纸质绘本的线性叙事模式会被智能系统转化为立体的探索空间。在英语绘本阅读的过程中，学生可以通过语音指令改变故事走向，角色的对话内容也会随着阅读进度动态演变。触碰插图中的物品会激活文化注解，长按生词能触发多模态解释，单词含义通过动画场景、真人实景视频、关联儿歌等三种途径同步呈现。系统可记录学生的交互热点，并在后续的阅读中自动强化其偏好的认知方式，让阅读自然发生。

（三）提高学生的语言能力

智能系统可在语音交互中搭建微型的语言实验室。学生朗读时的语音瑕疵会被即时标记，系统生成包含正确发音、学生录音、慢速对比的三轨音频。语法错误可触发情景化纠错。如，当学生误用“he”代替“she”，系统不会直接报错，而是让虚拟角色困惑反问“Am I a boy？”促使学生自我修正。这种隐蔽式纠错可以保护学生的自尊心，同时让学生建立语言准确性的肌肉记忆。

三、人工智能赋能小学英语绘本阅读的教学策略

（一）基于人工智能合理选择绘本资源

人工智能在绘本资源筛选中的核心价值，在于建立学习者特征与教学目标之间的动态匹配模型。系统通过分析学生的历史阅读数据、语言能力图谱及情感偏好等信息，构建起多维度的资源体系。相较于传统课堂中的“经验式选书”，智能算法能穿透表面难度的标签，从词汇复现率、句式复杂度、文化负载量等隐性维度出发，综合评估绘本的适配性，确保推荐资源既符合学生当前的认知水平，又留有适度的挑战空间。

例如在“All about feelings”的情感主题教学中，教师借助智能系统的资源筛选模块，搜索与之相匹配的绘本资源。通过整合班级学生的整体阅读数据，发现学生对基础情绪词汇掌握较好，但对“jealous""proud”等复合情感理解薄弱。基于此，AI从校本资源库筛选出《The Color Monster》改编版。该绘本通过色彩变化具象化抽象情绪改编，且包含目标词汇的自然复现。在教学过程中，系统会实时追踪学生的互动行为，当部分学生在“confusion”章节停留时间过长时，会自动弹出自适应辅助资源，简版漫画《Feeling Puzzles》通过视觉线索强化图文对应关系。对快速掌握核心内容的学生，则推送延伸阅读片段《Mood Meter》，引入更丰富的情绪描述表达。

通过课堂观察发现，动态资源调整显著提升了学生的学习效率。原本需要三课时的教学内容，多数学生均可提前完成基础目标，剩余的时间用于创作情绪主题手账。智能系统将课堂生成的典型理解偏差（如混淆"surprised"与"scared"）转化为课后互动卡牌游戏，使学生通过平板设备扫码即可获得个性化练习。这种资源优化机制打破了传统教学的线性结构，使绘本选择从静态预设转向动态生成，形成一个“教学－反馈－迭代”的良性循环。

（二）结合人工智能打造沉浸阅读氛围

通过打造沉浸式的阅读氛围，能够让学生对英语绘本产生更加浓厚的学习兴趣。在确定了阅读主题后，教师结合人工智能，通过多模态交互设计来激活学生的感官通道。在整个过程中，人工智能就相当于是“环境工程师”一般，可以将静态的图文信息转换为带有交互功能的认知场域，让学生在无意识的状态中进入深度阅读。

例如，在经典绘本《From head to toe》的教学实践中，教师可借助软件的AR功能来重构阅读场景。当学生朗读“I can turn my head”时，屏幕上的长颈鹿也会同步转动脖子。此种“身体动作”与“语言输出”的协同触发机制，能够帮助学生理解、掌握词汇。此外，软件中的智能语音系统还设计了两层反馈机制，一是基础层确保发音准确性。当学生将“touch my shoulders”误读为“touch my soldiers”时，屏幕上的大猩猩会困惑地抓挠虚拟士兵玩偶；二是进阶层关注语言节奏。系统通过波形图对比原声与学生的语音起伏，引导学生模仿企鹅摇摆时的抑扬顿挫。教师观察到，原本内向的学生在模仿猴子摆臂动作时，不自觉地提高了“I can wave my arms”的语音强度。

环境智能调节功能则进一步提升了阅读的纵深感。当班级中的绝大多数学生都可以掌握基础词汇后，教师可将灯光调暗，用投影幕布呈现热带草原的全景。学生分组进行“动物模仿大赛”，智能系统追踪技术评分，将动作标准度转化为虚拟的香蕉奖励。在最终的创意展示环节，学生用设备录制自编动作指令，生成专属的“交互式”电子绘本。教师可以将这些动态生成的内容上传至班级阅读平台，成为后续复习的个性化材料。

（三）借助人工智能，创设立体阅读情境

立体阅读情境可以成功突破二维平面的信息传递模式，通过多维度感知通道的协同作用，使语言学习融入学生的具身化认知体验。人工智能技术在此过程中承担着情境引擎的功能，并通过实时的环境渲染与交互反馈，能将抽象词汇转化为可操作、可验证的具象存在，形成“语言输入—行为输出－环境反馈”的认知闭环。

例如，在《Looking good！》服饰主题教学中，教师利用软件中的“AR试衣镜功能”重构阅读场景。当学生翻开绘本中的服装店章节时，摄像头会自动识别课本插图，并激活虚拟试衣间界面。在读到“striped shirt”时，学生用触控笔圈选条纹衬衫，此时，屏幕上会立即叠加显示不同色系的同款服装。有位男孩尝试将红色条纹衫与蓝色短裤搭配，系统弹出语音提示：“Colour clash！ Try matching with white trousers.”并生成三维模特展示建议搭配效果。这种即时视觉反馈使颜色搭配的抽象概念具象化，学生自发讨论起“which colors go together”。此外，利用智能语音助手嵌入情境对话系统，扮演虚拟店员角色。此时，学生要用“I want to buy...”句型来提出需求。若语法正确且发音达标，系统会解锁更丰富的服饰选项。当学生犹豫不决时，助手会通过引导性问题扩展对话：“Do you prefer casual or formal style？”如，一位害羞的女生小声说“pink dress”，系统会调高虚拟助手的音调，鼓励她重复表达。

情境智能的延伸功能可以将课堂拓展至更多的生活场景。如，课后作业要求学生在家中寻找与绘本相关的服饰元素，当手机摄像头识别到条纹衣物时，会自动触发“Found a striped pattern！”的AR弹窗，学生通过录制语音描述衣物特征，即可获得积分奖励。在第二天的分享环节，教师通过智能白板整合全班采集的服饰图片，生成动态时尚秀场。学生用学过的句式轮流解说：“Look at her polka dot skirt. It matches the red blouse perfectly！”系统根据词汇运用的准确度，实时调整模特的走秀速度，形成“看得见”的语言能力反馈信息。

（四）巧用人工智能创新演绎绘本内容

人工智能技术具备了强大的内容生成能力，能赋能小学英语绘本阅读教学开拓绘本的动态叙事空间。教师要巧用人工智能分析班级学生的认知特点与兴趣偏好，实时调整绘本故事的叙事角度。在核心教学目标的指引下，使每个学生都能够形成自己独特的阅读轨迹。演绎绘本内容并不是简单的语言复述，而是要让学生在动态场景中重构语义内容，使英语学习突破物理条件的限制。

例如，在牛津阅读树系列绘本《Rain or shine》的天气主题教学中，教师利用智能语音交互系统重构教学场景。当学生朗读到“umbrella”时，软件会触发AR特效——雨水顺着虚拟伞面滑落，地面形成互动式水洼。当学生用脚轻踩投影水洼时，系统会根据动作的幅度生成相应音节：“splash”“drip”“plop”，并关联对应天气现象的英文表达。有学生尝试组合不同踩踏节奏创造“rain song”，系统即时生成乐谱并标注“Weather Rhythm”标题。另外，智能系统内置的语义联想功能，能将绘本中的固定对话转化为开放性交流。当读到“Shall we play outside？”时，虚拟角色会根据实时天气数据反问：“But it's raining now！”要求学生用所学句型说服对方。某位学生结合生活经验回应：“We can jump in puddles with boots！”系统立即调取雨靴图片并扩展词汇“waterproof”。

这种动态对话机制促使学生超越文本限制，在真实语境中运用语言解决问题。在课后延伸活动中，学生用语音录制自己设计的天气谜语，智能系统将其转化为可交互的电子翻页书，成为下节课的教学资源。

（五）赋能人工智能开展多元阅读评价

人工智能的评价系统突破传统测试的平面化特征，构建起覆盖输入、输出全过程的三维评估网络。通过捕捉语音特征、眼动轨迹、互动频次等微观数据，系统能够解析隐性的认知发展轨迹，将单一的语言能力评估拓展为思维品质、学习策略等复合维度。

例如，在《Days of the week》的教学实践中，智能手环与平板设备协同工作，构建沉浸式评价场景。在学生学习“星期”的表达时，教师在屏幕上投影出巨型互动日历。当学生指出“Wednesday”，并正确发音，格子的颜色会从灰色变为绿色。错误发音则触发声音反馈。系统记录每位学生的学习过程，生成专属的“时间地图”。其中，有位学生总在“Thursday”处迟疑，系统便在下节课前推送该单词的拆分发音动画：“Thurs-day”。智能评价系统的纠错机制具有教学智慧。当学生混淆“Tuesday”与“Thursday”时，系统不会直接标注错误，而是触发“时间侦探”游戏：虚拟角色丢失了三天行程表，要求学生通过语音线索重组星期顺序。在游戏过程中，系统记录学生的自我修正次数与策略选择，最终生成的评价报告包含“语音准确度”“自我监控能力”“逻辑推理水平”三个维度。家长反馈显示，这种游戏化评估显著降低了孩子的测试焦虑，有位学生主动要求重玩“时间侦探”来证明自己的进步。

动态成长档案的构建是智能评价的突出优势。系统自动将课堂表现转化为可视化时间轴：用曲线图展示发音进步，用热力图呈现词汇掌握强度，用思维云图记录创意表达。在《Days of the week》单元结束时，学生用这些数据制作个性化电子周历，AI将其朗读录音与标准音轨合成对比音频，形成可感知的能力发展图谱。这种评价方式使学习成果突破分数限制，成为持续改进的认知路标。

四、结语

人工智能与小学英语绘本阅读深度融合，将会重新定义语言习得的边界。技术工具从辅助手段进化为认知伙伴，在保持绘本教学核心价值的同时，会拓展出新的可能性。教师的角色也将发生根本性的转变，从知识权威转型为学习生态的设计师，负责在智能系统与学习者之间建立有效的对话机制。这种转变要求教育者既理解语言发展规律，又掌握技术运作逻辑，在人文关怀与数据洞察间找到平衡点。

（本文为2023年厦门市教育科学研究院第六批基础教育课程改革课题“单元整体教学视域下的绘本融合课堂教学模式研究”之成果，课题立项批号：X667.）

参考文献

[1]姚梦蓝.绘本赋能 减负增效——小学英语核心素养培养的实践探索[J].读写算， 2024（29）：43-45.

[2]孙璐.数字校本资源赋能小学英语个性化阅读[J].电脑爱好者（电子刊）， 2023（9）：3263-3264.

[3]岳淑婧.在英语绘本中浸润智慧，滋养心灵[J].文理导航（下旬），2024（12）：55-57.

[4]徐德明.京津冀地区小学英语阅读教学研讨会在天津市举办[J].天津教育，2023（25）：70-70.

[5]曾力.信息技术赋能，"悦"读越有趣[J].中小学信息技术教育，2023（7）：80-81.

[6]施春菊.英语学习活动观视域下的绘本阅读教学[J].江西教育， 2025，（11）：74-75.

[7]张怡.读写整合：小学英语绘本阅读教学的探索与实践[J].教师博览，2025，（06）：10-12.

[8]黄彩银.人工智能赋能下小学英语BWA绘本阅读教学模式研究[J].英语教师， 2025，25（03）：45-48.