（一）题目

本研究题为“AI赋能高中语文读写结合教学评价的策略研究”。

“AI赋能”，是指借助人工智能工具来辅助教学；“高中语文读写结合”是指把阅读和写作打通，让学生从读中学写、以写促读；“教学评价”则是对学生读写作业或作品进行判断、反馈和指导；而“策略”就是具体可操作的做法。

因此，本课题的核心可以概括为一句话：研究如何利用AI帮助教师更轻松、更细致、更有针对性地评价学生的读写结合练习，并形成一套可推广的教学方法。

（二）研究目标

本研究立足于高中语文读写结合教学评价的真实困境（评价维度单一、反馈周期长、个性化指导不足），旨在探索生成式人工智能赋能教学评价的创新路径，实现“以评促读、以评促写、读写共生”的深层目标。具体目标如下：

1. 理论目标：构建基于AI技术的高中语文读写结合教学评价理论框架，明确评价核心维度（内容关联、结构逻辑、语言运用、情境契合、要素迁移等）及指标体系。

2. 实践目标：

①通过指令工程与规则训练，使AI系统适配高中语文读写评价标准（含高考评分标准、教材单元要求）；

②提炼AI评价在课前、课中、课后的具体应用流程与实施方法，形成教师可直接套用的教学策略；

③开发记叙文、议论文等不同文体的AI辅助评价典型教学案例。

3. 效能目标：通过行动研究与对比实验，验证AI评价在减轻教师负担、提升反馈即时性与个性化水平、促进学生读写能力发展方面的实际效果。

（三）研究内容

1. 现状调查研究：诊断读写评价的真实痛点

通过问卷、半结构化访谈及课堂观察，调研本校高中语文读写教学现状，梳理教师在读写作业评价中面临的工作量大、反馈滞后、标准主观性强、个性化指导不足等核心痛点，形成调研报告。

2. 理论与前沿研究梳理：找准本研究的创新基点

梳理“读写结合”及“读写结合评价”理论基础，调研国内外AI在语文写作评价、阅读诊断中的前沿应用，明确当前研究空白——聚焦于“读写结合”复合能力的AI评价策略，避免重复研究，突出人机协同评价的创新价值。

3. AI系统适配开发与规则培训

选用国内成熟大模型平台（讯飞星火/文心一言），基于提示词工程技术，向AI系统输入高考作文评分标准、教材读写单元目标、优秀学生案例与典型问题样本，训练AI掌握读写关联度、要素迁移性、结构逻辑性等评价指标。

4. 评价体系构建研究：建立科学可量化的评价维度

构建AI赋能下的读写结合教学评价指标体系，包含5个一级指标及若干二级指标：内容关联（阅读输入与写作输出的观点匹配度、素材迁移度）；结构逻辑（篇章模仿与创新、段落逻辑连贯性）；语言运用（词汇丰富度、句式变化、与阅读文本的语言风格呼应）；情境契合（对写作任务情境的理解与回应程度）；要素迁移（细节描写、论证方法等从阅读到写作的技法体现）；制定可操作的评价量表，并明确AI自动化评分及反馈规则。

5. 课堂应用策略研究：提炼教师可复制的教学模式

探索AI评价在三种典型场景下的实施路径：

课前（预写评价）：学生提交写作提纲或初稿，AI提供即时诊断与修改建议；

课中（互评辅助）：教师展示AI对典型例文的评价，引导学生对照评价量表进行人机协同讨论与互评；

课后（精准反馈）：AI全批全阅，生成班级共性学情报告，为每个学生推送个性化进阶练习。

（四）研究方法

综合运用文献研究法、调查研究法（问卷+访谈）、行动研究法（计划—实施—观察—反思螺旋循环）、案例研究法以及对比实验研究法。在平行班级设置实验组与对照组，通过前测后测数据分析AI评价的实际效能，确保研究结论的科学性与信度。

（五）组织和分工

主持人王伯美负责课题总体统筹、理论框架构建、评价体系设计及总研究报告撰写；主持人汪凌宇负责AI系统选型与适配、提示词工程开发、规则训练及技术应用指导；其他成员共同承担现状调查的数据采集与分析、课堂应用策略开发、教学案例打磨、文献梳理与前沿动态追踪，并参与行动研究、对比实验及成果推广等具体工作。

（六）研究进度

本研究自2025年11月至2027年6月，共分四个阶段有序推进。

第一阶段为现状与理论准备期（2025年11月至2026年1月），主要完成高中语文读写结合教学评价现状的调研，形成调研报告，同时梳理国内外相关理论与前沿成果，完成文献综述，并选定AI平台，初步设计提示词与评价规则。

第二阶段为体系构建与初步应用期（2026年2月至2026年8月），重点完成AI系统的深度训练与教学化适配，构建读写结合评价指标体系，并开展第一轮行动研究，初步测试AI评价策略，收集师生反馈，优化评价量表与提示词指令。

第三阶段为策略优化与深度实践期（2026年9月至2027年1月），在第一轮反馈基础上开展第二轮行动研究（扩大至4个班），进行对比实验，系统提炼课前、课中、课后三类典型场景下的AI评价应用策略，同时开发典型教学案例并开设区级或校级公开课。

第四阶段为总结提炼与成果推广期（2027年2月至2027年6月），全面整理过程性资料，撰写总研究报告及学术论文，准备结题鉴定，并在校内或区域内进行经验推广。

（七）预期成果

完成一份现状调研报告，梳理读写评价的真实问题；形成一套AI辅助评价的简易量表和提示词使用说明；整理出可供组内老师直接使用的教学案例和课堂应用指南；撰写一篇研究总结或论文；最终形成课题总报告，为校本教研提供参考。