摘要：针对当前小学语文阅读教学中同质化推荐、个体差异适配不足等问题，本文构建基于 AI 技术的个性化阅读推荐系统，结合学生阅读数据开展实证研究。系统通过采集学生阅读偏好、能力水平、行为轨迹等多维度数据，采用混合推荐算法实现精准书目推送。以 3 所小学 3-6 年级 826 名学生为研究对象，经过一学期实证应用，结果显示：系统推荐准确率达 83.7% ，学生阅读兴趣满意度提升 62.3% ，阅读理解能力平均提高 15.8% 。该系统有效破解了传统阅读教学中 "一刀切" 的困境，为小学语文个性化阅读教学提供了技术支撑与实践范式。

关键词：AI 技术；小学语文；个性化阅读；推荐系统；阅读数据

一、引言

《义务教育语文课程标准（2022 年版）》明确提出 "要关注学生个体差异，构建个性化阅读体系"。当前小学语文阅读教学中，推荐书目多依赖教师经验或统一课标要求，难以匹配学生的认知水平、兴趣特点和阅读需求。部分学生因推荐内容过难产生抵触情绪，或因内容过浅导致阅读能力提升缓慢。

AI 技术的发展为破解这一难题提供了可能。其强大的数据处理与智能分析能力，可实现对学生阅读状态的精准画像，进而推送个性化阅读内容。基于此，本文构建 AI 技术支持下的小学语文个性化阅读推荐系统，通过实证分析验证其应用效果，为提升小学语文阅读教学质量提供新路径。

二、个性化阅读推荐系统的构建

（一）系统架构设计

系统采用 "数据层 - 处理层 - 应用层" 三级架构，各层协同实现个性化推荐功能。数据层负责多维度数据采集，处理层完成数据加工与智能分析，应用层面向学生、教师、管理者提供差异化服务。

（二）核心模块开发

1. 数据采集模块：通过阅读平台日志、纸质阅读登记、能力测试问卷等多渠道，采集四类核心数据。包括学生基本信息（年级、年龄、认知水平）、阅读偏好数据（题材倾向、文体选择、难度接受度）、阅读能力数据（识字量、理解能力、表达能力）、阅读行为数据（阅读时长、完成率、重复阅读次数）。

2. 数据处理模块：采用数据清洗、标准化处理去除无效信息，通过特征提取算法筛选关键指标，构建包含 12 个维度的学生阅读画像模型。

3. 推荐算法模块：融合协同过滤算法与内容基于算法的优势，构建混合推荐模型。针对小学生特点，加入年龄适配系数、认知发展权重等调整因子，避免推荐内容偏离其认知范围。

4. 交互应用模块：设计简洁易用的学生端界面，支持阅读打卡、笔记上传、疑问反馈功能；教师端可查看学生阅读数据、调整推荐参数、推送拓展任务。

（三）系统适配优化

结合小学语文教学实际，系统内置 3000 余册适配书目，涵盖童话、散文、科普等 12 类题材，按年级划分 6 个难度等级。同时预留接口，支持学校导入校本阅读资源，提升系统适用性。

三、实证分析

（一）研究设计

1. 研究对象：选取 3 所不同类型小学（城市公办、乡村公办、民办）3-6 年级学生 826 人，其中实验组 415 人使用推荐系统，对照组 411 人采用传统教师推荐方式。

2. 研究周期：一学期（16 周），期间两组学生阅读时长保持一致（每周不少于 3 小时）。

3. 数据收集：通过系统后台统计、阅读测试、问卷调查、教师访谈等方式收集数据，重点分析推荐准确率、阅读兴趣、能力提升三个核心指标。

（二）结果分析

1. 推荐准确率：实验组学生对推荐书目的接受率为 83.7% ，显著高于对照组的 56.2% 。 89.4% 的实验组学生认为推荐内容符合自身阅读需求，而对照组这一比例仅为 47.3% 。

2. 阅读兴趣变化：实验组学生阅读打卡率、自主阅读时长较课前分别提升 58.6% 和 42.1% ，明显高于对照组的 23.5% 和 18.3% 。问卷调查显示，实验组学生 "喜欢阅读" 的比例从 61.2% 提升至 89.5% 。

3. 阅读能力提升：学期末统一测试显示，实验组学生阅读理解、信息提取、语言表达三项能力平均分较期初提升 15.8% ，对照组提升 7.2%₀ 其中高年级学生能力提升幅度更为明显，达 18.3% 。

四、系统应用价值与反思

（一）应用价值

1. 促进学生阅读素养提升：个性化推荐激发阅读兴趣，学生自主阅读积极性显著提高，阅读能力呈阶梯式提升。

2. 减轻教师教学负担：系统替代人工完成书目筛选、学情分析等工作，教师可将精力集中于阅读指导与拓展教学。

3. 优化阅读教学管理：通过数据可视化呈现整体阅读状况，为学校调整阅读教学策略、配置阅读资源提供数据支撑。

（二）问题与改进

实证过程中发现，系统对低年级学生抽象思维能力评估不够精准，部分科普类书目推荐适配度不足。后续将优化低年级学生能力评估模型，增加音频、绘本等多元形式的推荐内容。同时强化家校协同功能，支持家长查看学生阅读情况，形成教育合力。

五、结论与展望

AI 技术支持下的小学语文个性化阅读推荐系统，通过精准采集学生阅读数据、智能分析阅读需求，实现了阅读内容的个性化推送。实证结果表明，该系统能有效提升学生阅读兴趣与能力，为小学语文个性化阅读教学提供了可行方案。

未来研究可进一步优化推荐算法，融入自然语言处理技术分析学生阅读笔记、感悟分享等文本数据，提升推荐精准度。同时扩大系统应用范围，探索与语文课堂教学的深度融合路径，推动小学语文阅读教学向智能化、个性化方向持续发展。

参加文献：

[1]张文君.信息技术支持下的小学语文个性化阅读教学策略研究[J]. 2025.[2]彭晓丽.基于网络学习空间的小学语文个性化阅读教学策略[J].教师博览, 2025(18).[3]卓玛.浅谈小学语文个性化阅读教学模式的构建[J].传奇故事, 2024(6):11-12.[4]胡惠华.张扬个性,悦纳分歧——小学语文个性化阅读教学策略研究[J].教师, 2023(7):33-35.DOI:10.3969/j.issn.1674-120X.2023.07.012.