自课题开题以来，课题组按照研究计划有序推进，围绕AI赋能高中语文读写结合教学评价这一主题，重点开展了现状调研、AI系统适配与课堂实践探索、论文撰写等工作。主要研究内容如下：

一、现状调查研究

课题组通过问卷调查、个别访谈、课堂观察及作业分析等多种方式，对当前高中语文读写教学的现实状况进行了较为深入的调研，重点围绕“读写分离”的表现、成因及教师在读写评价中面临的实际困难展开。主要发现如下：

1. “读写分离”的典型表现

在日常教学中，阅读课与写作课往往各自为政，缺乏有机衔接。阅读教学侧重于文本解读、主旨概括、艺术手法分析，较少引导学生关注“这篇文章是怎么写的”“我可以从中借鉴哪些写法”；写作教学则多围绕题目要求、结构规范、素材积累展开，较少回归到具体阅读文本中去寻找范式和灵感。

2. 成因分析

造成上述现象的原因是多方面的：一是课时紧张，教师难以在有限时间内兼顾阅读与写作的深度融合；二是教材和考试导向中，阅读与写作的评价相对独立，缺乏明确的“读写结合”评价指标；三是教师自身对“读写结合”的教学策略掌握不够，缺乏可借鉴的成熟案例和工具。

3. 教师在读写评价中的痛点

通过访谈和问卷梳理，教师在读写作业评价中普遍存在以下困难：

工作量大：每次布置读写小练笔或作文后，批阅上百份作业耗时费力，教师往往加班加点才能完成。

反馈周期长：从收齐作业到反馈给学生，通常需要一周甚至更长时间，学生拿到评语时对写作任务的记忆已经模糊，反馈的时效性大打折扣。

评价标准主观性强：同一篇作文，不同教师给出的分数和评语可能差异较大；即使同一位教师，在不同时间批阅也可能标准不一。学生难以获得稳定、可信的评价参照。

个性化指导不足：受时间和精力限制，教师只能对少数学生进行详细点评，大多数学生只能得到简短的等第或几句泛泛的评语，无法获得针对性的修改建议。

4. 对AI评价的期待与顾虑

在调研中，多数教师表示愿意尝试AI辅助评价，主要期待集中在：减轻批阅负担、提供即时反馈、帮助学生自主修改。同时，教师也表达了一些顾虑，如AI是否能准确理解学生的创意表达、是否会取代教师的专业判断、如何避免学生过度依赖AI等。这些发现为本课题聚焦“评价”环节、设计AI应用策略提供了现实依据和问题导向。

二、AI系统适配与课堂应用探索

课题组选用国内通用大模型平台，围绕读写结合教学评价的核心需求，进行了系统的提示词设计与规则训练。具体工作包括：

1.评价规则的输入与调试

向AI系统输入了高考作文评分标准（基础等级与发展等级）、统编版高中语文教材读写单元的教学目标、本校学生优秀案例与典型问题样本。重点训练AI掌握以下评价维度：读写关联度（阅读输入与写作输出的匹配程度）、要素迁移性（从阅读中学到的写法在写作中的体现）、结构逻辑性（段落衔接与论证层次）、语言运用（词汇与句式的丰富度）等。经过多轮调试，AI的评价语言逐步贴近高中语文教学的实际语境，能够给出较为具体的修改建议而非笼统的套话。

2.典型课例中的AI应用

以王伯美老师执教的《孔雀东南飞》思辨性读写为例，在完成课文学习后，教师布置学生尝试为故事续写一个合乎逻辑的结局。学生先自主构思并撰写初稿，随后将文本输入AI系统，要求AI从“情节合理性”“人物性格一致性”“与原文风格契合度”三个维度进行评价，并给出修改建议。学生根据AI反馈进行二次修改，再在课堂上进行小组讨论和教师点评。这一过程中，AI扮演了“即时审稿人”的角色，帮助学生跳出个人思维定势，提升了思辨写作的质量。

3.日常教学中的常态化使用

在江苏省语文整合教学研究所戴晓娥、满春燕的指导下，课题组教师尝试将AI评价融入日常教学的常态化使用中，纳入常规教学流程：学生完成读写小练笔（如课文仿写、读后感片段、论据补充等）后，先提交至AI系统进行初步评价，获得即时反馈和修改建议；学生根据AI反馈自主修改后，再由教师进行抽查和重点讲评。

但在实际操作中，也遇到了一些现实困境。首先是输入方式的问题：学生手写作业字迹潦草，识别准确率不高，经常出现错别字或漏字，导致AI误读原意，给出偏离实际的评价，甚至出现“驴唇不对马嘴”的建议。为解决这一问题，课题组尝试要求学生提交电子文档，但部分学生打字速度慢或不便使用电子设备，增加了操作难度，也影响了学生的参与积极性。其次是AI对创意性表达的理解存在局限，比如学生使用了比喻、反讽、陌生化等修辞手法，AI有时会误判为逻辑不通或表达混乱。此外，个别学生产生了依赖心理，拿到AI评语后不经思考直接照搬修改，反而弱化了自主修改能力，偏离了“以评促写”的初衷。

针对上述问题，教师在课堂上会选取AI评价的典型案例，引导学生进行辨析和讨论，培养学生对AI反馈的批判性使用意识，同时持续优化提示词以减少误判。尽管存在诸多困难，但总体来看，这一做法仍然在一定程度上减轻了教师的重复性批阅负担，让学生获得了比传统模式更及时、更有针对性的写作指导。

2.课题中期取得的成果

截至目前，本课题围绕AI赋能高中语文读写结合教学评价扎实推进，研究过程规范、实践落地有效，已形成教学展示、竞赛指导、研修分享、论文与评优四大类清晰、完整的阶段性成果，研究成效显著。

1.教学展示成果突出，课例研究成效显著。

王伯美老师先后开设《变形记》《孔雀东南飞》两节市级公开课，其中《孔雀东南飞》AI赋能读写结合课例得到欧阳林名师工作室、陈浩名师工作室专业指导，课堂设计紧扣课题研究方向，示范效应突出。成玲珑老师开设《小二黑结婚》校际公开课，将课题研究思路融入整本书阅读与读写结合教学，落地效果良好。王伯美老师前期发表的《以“跨媒介阅读”视角再品“异化”小说——由一只甲虫的“消失”说起》与《“面子面面观”情境作文思辨导写》两篇论文，为课题开展读写教学、思辨写作提供了扎实的前期研究基础。

2.竞赛指导成果丰硕，以评促写效果明显。

课题组坚持将AI评价常态化运用于日常读写教学，有效提升学生写作能力与表达水平。在各级作文竞赛中成果丰硕：王伯美、沈熙妍、李可、方子怡老师指导学生在2025年“叶圣陶杯”全国中学生新作文大赛中荣获国家二等奖、江苏省一等奖；沈熙妍老师指导学生在江苏省第二十四届“七彩语文杯”“中学生与社会”作文大赛常州市区初赛中荣获市区二等奖，充分体现课题研究的实践价值与育人成效。

3.研修分享影响广泛，课题探索持续深入。

王伯美老师围绕本课题研究方向，两次市级层面专题探索与分享：一是以《由图片说开去——浅谈如何借助人工智能优化高中语文教学设计》为题进行市级交流；二是在江苏省语文整合教学研究所暑期研修工作坊中主讲《高中AI单元教学设计》，展示学生关于人工智能工具应用的主题研讨，为课题后续推进提供了有力支撑。

4.论文与评优齐丰收，理论实践同步提升。

论文成果方面：王伯美老师《以嘶哑之声，歌民族之魂——2025年全国一卷作文命题解读》发表于《东方文化周刊》。论文《苦难与新生》即将在《七彩语文·高中新语文学习》发表。

教学评优方面：王伯美老师执教《氓》荣获市区评优课一等奖；汪凌宇老师《树和天空》微课荣获校级微课一等奖。

此外，校级论文获奖如下：万宇《AIGC赋能高中语文小说深度阅读的实践路径研究》《AIGC赋能校园电视台“跨媒介阅读与交流”教学策略研究》获一等奖；汪凌宇《从意象到图像：生成式AI在高中诗歌审美鉴赏中的应用研究——以〈树和天空〉教学为例》获一等奖；方子怡《智能的限度与人文的向度：人工智能辅助高中语文“教学评”的实践观察与边界反思》、季雨君《从诗境到心境：生成式人工智能赋能高中古诗词教学的实践路径——以〈李凭箜篌引〉为例》获二等奖；成玲珑《生成式人工智能嵌入高中语文课堂的路径与边界——基于〈鸿门宴〉〈故都的秋〉的教学设计与实践思考》获三等奖，各项成果为课题研究提供了扎实的理论支撑。

3.课题研究中存在的问题或不足

1. 教师技术熟练度与应用深度不足

课题组教师对AI工具的操作仍处于摸索阶段，主要是借助豆包拍照识别，提示词设计、规则训练、评价参数调整等专业性较强的环节尚未完全掌握。很多时候，教师只能使用基础的“一键评价”功能，难以根据不同的读写任务和文体特点灵活定制评价标准。此外，教师对AI生成内容的甄别能力也有待提高，有时无法判断AI评价是否合理、是否存在偏见。AI评价的潜力和边界还未充分挖掘，距离常态化、系统化应用还有较大差距。

2. AI工具功能局限，难以满足多样化评价需求

目前使用的豆包等通用AI工具，其设计初衷并非专门针对语文读写教学评价，因此在功能上存在诸多局限。例如，无法批量处理多份作业，每次只能逐份拍照上传，操作繁琐且耗时；不能保存自定义的评价模板，每次评价同类作业都需要重新输入提示词；缺乏学情数据的自动统计与分析功能，教师仍需手动整理AI评价结果。这些功能上的不足，使得AI评价在实际应用中效率提升有限，甚至增加了额外的操作负担。

3. 日常教学条件限制，AI应用难以常态化

受限于学校硬件设备和课时安排，AI评价的推广存在现实困难。一方面，课堂上难以保证每名学生都有可用的电子设备；另一方面，课后要求学生自行使用AI评价，又面临部分学生家庭不具备上网条件或家长不支持的情况。此外，教师自身的教学任务繁重，难以抽出足够时间进行AI系统的深度调试和规则训练。这些条件限制导致AI评价只能停留在零散的公开课或特定练习中，难以真正融入日常教学流程。

4. 学生手写作业识别困难与依赖心理并存

一方面，学生的读写练笔多以手写形式提交，字迹潦草、涂改较多，OCR识别准确率偏低，导致AI系统经常出现错读、漏读、误读的情况，进而给出偏离原意的评价，甚至出现“驴唇不对马嘴”的建议。虽然尝试引导学生提交电子文档，但部分学生打字速度慢、家中没有电脑或不便使用电子设备，增加了操作难度，影响了参与积极性。另一方面，部分学生在获得AI反馈后，习惯于直接照搬修改建议，缺乏自主思考和反复推敲，反而弱化了自身的修改能力，有的甚至形成“先写一版，等AI改”的被动写作习惯，偏离了“以评促写”的初衷。如何平衡技术辅助与学生自主能力培养，是后续研究中需要重点解决的问题。

5. AI对创意性表达理解有限，评价准确性不足

AI在评价学生作文时，对比喻、反讽、陌生化、象征等修辞手法以及个性化创意表达的理解不够准确，有时将合理的文学手法误判为逻辑混乱或表达不当。这反映出当前AI模型在文学审美和语境理解方面仍有较大局限，影响了评价的针对性和可信度。

6. 评价体系尚未经过充分检验

目前构建的AI评价维度和量表（内容关联、结构逻辑、语言运用、情境契合、要素迁移等）仍较为初步，主要基于课题组自身的教学经验和文献梳理，缺乏大规模、多轮次的教学实验进行信度和效度检验。例如，不同教师使用同一套量表评价同一篇学生作文，结果的一致性如何？AI评分与教师评分的相关性有多高？这些关键问题尚未得到实证数据的支持，评价体系的科学性和稳定性尚需进一步打磨。

1.提升教师AI应用能力，优化操作流程

组织组内教师加强AI工具的学习与交流，重点突破提示词设计、规则训练等关键环节。尝试根据不同文体（记叙文、议论文、诗歌等）和读写任务类型，开发几套可复用的评价提示词模板，例如按照高考阅卷评分要求、语文课本书后读写任务（如“文学短评”）的具体标准输入给AI，使评价更贴合教学实际。同时，继续借助豆包拍照识别功能，探索更高效的批量处理方式，减少逐份操作的繁琐。

2.完善评价体系，加强实证检验

在现有评价维度和量表的基础上，结合公开课和日常教学中的实际案例，对指标体系进行修订和细化。选取一个班级作为试点，进行小范围的前后测对比，初步检验AI评价与教师评价的一致性，收集数据为后续调整提供依据。

3.深化课堂实践，提炼典型策略

将AI评价策略推广到更多文体和课型中，如议论文写作、整本书阅读后的读写任务等。重点梳理课前、课中、课后三类场景的具体操作步骤，形成一份简明实用的AI评价课堂应用指南。

4.完成研究总结与成果整理

依托学校数智中心，在现有论文、课例和公开课的基础上，撰写课题总研究报告，并将分散的案例和反思整合为完整的成果材料。