基于对话式大模型的“学习兴趣自动评估与推荐”：让语文课堂第一次看见学生真正想学什么

引言

在初中语文课堂里，兴趣常被视为“玄学”：忽明忽暗、捉摸不定。教师依靠课堂提问、作业表现或观察课堂表情来判断兴趣，却始终缺乏稳定、客观、可复用的方法。

但是当对话式大模型成为课堂的一部分，一切都改变了——学生在对话中的词语跃迁、句式选择、情感密度、关注点聚焦，都能被机器转译为结构化的兴趣信号。

换句话说，兴趣第一次具备了“可测量性”。

而语文学习的本质，是持续投入文本、反复生成意义的过程。兴趣的存在与否，决定了学生是否会真正进入文本、愿意延伸意义、在阅读与写作中形成自我驱动。

如果兴趣能被捕捉、被呈现，也能被重新点燃。

如果兴趣能被个性化推荐所接住，学习的路径就不再随机。

一、兴趣的“语言基因”：为什么语文是最佳测试场

与数学、科学不同，语文学习高度依赖个体体验，而兴趣是决定深度的首要变量。

在语文学习中，兴趣不以激动的情绪呈现，而以以下方式隐匿在表达中：

●  学生更愿意描述“情绪线索”还是“事件线索”；

●  学生会被“语言的节奏”还是“情节的推动”所吸引；

●  学生对人物的行动动机是否敏感；

●  学生是否习惯使用抽象名词或具体意象；

●  学生提问时是向文本内部钻，还是向文本外部延伸。

这些结构性的表达特点，本质上构成了一名学生的“语文兴趣特征图谱”。

传统方式下，教师很难在有限时间内精确读取这些特征。

而对话式大模型的出现，使得这些“隐匿在细节中的偏好”得以自动提取。

兴趣不再依赖教师的直觉，而成为可以通过语言证据验证的认知现象。

二、AI 如何构建一个学生的“兴趣图谱”：三类核心证据

为了深化理解，这里我们深入展开 AI 在语文场景中所能观测到的三类兴趣证据，并进一步说明其价值：

（1）语义偏好（Semantic Preference）

AI 会分析学生在多个对话中的词语共现矩阵，形成以下推断：

●  学生偏好具象细节还是抽象观念；

●  学生倾向关注人物、环境、情绪或事件结构；

●  学生对文本的兴趣点是否稳定，例如持续关注“孤独感”或“时代背景”。

这些偏好对阅读材料的选择具有直接意义：

偏具象型学生更适合从故事性强的文本入手，而偏抽象型学生常表现出对议论文、随笔或文化散文的天然亲近。

（2）反应行为（Behavioral Signals）

不仅仅是学生说了什么，更重要的是学生如何回应。

AI 可以自动识别：

●  对不同类型任务的反应速度；

●  学生在何处愿意主动延伸话题；

●  学生在哪种文本面前表达量明显增多；

●  哪类素材触发学生明显的情感投入。

这些反应本质上是“学习耐受度”的观测指标。

例如，对人物性格的反应快但对文本背景反应慢，意味着该学生适合作为人物导向型阅读者培养。

（3）表达风格（Expression Style）

语文不仅是阅读，更是表达。

AI 能自动识别学生的语言风格：

●  叙事倾向：是否偏向“讲事情”

●  抒情倾向：是否偏向“讲感觉”

●  分析倾向：是否偏向“讲道理”

风格不仅决定学生喜欢什么，也决定学生能在哪种写作结构中获得成就感。

当兴趣从“无形”变为“可读、可比对、可更新”的画像时，语文学习的推进方式变得前所未有的清晰。

三、兴趣画像的教学价值：从“看见”到“连接”

兴趣评估绝不是一张标签，而是一个教学连接器。

更丰富的教学价值包括：

（1）精准识别“入口阻力点”

语文学习的瓶颈往往并非“能力不足”，而是“入口不对”。

例如：

●  喜欢人物命运的学生，却被安排从语言修辞入手；

●  喜欢情绪体验的学生，却被要求从情节推进的逻辑入手。

大模型提供的兴趣画像，让教师第一次能做到“入口匹配式教学”。

（2）减少误判，让安静型学生被看见

在传统课堂中，表达欲强的学生更容易被识别为“有兴趣”。

但安静型学生并非不感兴趣，他们只是表达方式不同。

AI 的语言分析能力使得：

●  安静型学生在系统化的对话中，也能呈现兴趣方向

●  表达简短的学生也能被“语言嵌入向量”准确分类

这让以往被忽略的学生第一次进入教师的视野。

（3）写作训练中的“兴趣牵引线”

写作训练的最大痛点在于学生“不知道写什么”。

兴趣画像能直接告诉教师：

●  学生更擅长“事件推进”还是“内部感受”；

●  学生更适合“片段描写”还是“完整叙事”；

●  学生在什么主题下语言密度明显更高。

在此基础上，AI 能辅助教师设计“风格发展路径”，让写作成为可预期成长的过程。

可落地的操作流程（教师可直接使用）

以下流程不需要任何技术基础。

步骤 1：用 AI 与学生进行一次 3–5 分钟的“兴趣访谈”

教师可让学生选择文本主题，或直接触发以下 Prompt：

四、当兴趣与推荐系统结合：语文学习将如何改变？

兴趣评估的意义不在于“知道学生喜欢什么”，而在于让学生借由兴趣进入更大的文本世界。

以下是三种实际教学变革：

变革 1：阅读从“一刀切”变成“入口分层”

同一文本也可以有不同入口：

●  喜欢情绪体验的学生从“情感线”入手

●  喜欢事件逻辑的学生从“叙事结构”入手

●  喜欢文化背景的学生从“时代语境”切入

入口不同，最终落点一致——深度阅读。

变革 2：写作训练从“共性要求”变成“个性驱动”

兴趣画像会告诉教师：

“这个学生在写作时在哪种表达方式中最能进入状态。”

当学生从“喜欢的表达方式”开始写，写作的阻力往往显著下降。

变革 3：课堂讨论从“抢答”变成“精准激发”

AI 可在课前根据兴趣画像生成“分组建议”：

●  情绪型学生×叙事结构型学生

●  概念型学生×意象型学生

组合结构使讨论更具张力。

五、未来展望：兴趣将成为语文学习的“新基础设施”

当一个班级的兴趣画像不断积累，教师会看到：

●  哪些主题在班级中自然更具吸引力

●  哪些单元需要更多情境润滑

●  哪些学生在某段时期兴趣发生明显跃迁

●  哪种教学方式能持续点燃学生的文本投入度

这意味着，教学将不再依赖“感觉”，而进入一种更数据化、更个性化、更可验证的状态。

最终真正改变课堂的，是这样一种可能性：

当兴趣的方向被持续捕捉，学生的语文学习将形成一条由好奇牵引的道路，而不再是被推动的道路。

未来的语文课堂将因此发生结构性变化——学习不再始于教材，而始于学生的语言；不再依赖教师的直觉，而依赖学生的真实表达；不再以统一速度推进，而以兴趣的节奏自然展开。