信息技術賦能課堂轉(zhuǎn)型：以初中語文“群文閱讀”教學為例的實踐探索一、案例背景：教學困境與技術賦能的契機在傳統(tǒng)初中語文閱讀教學中，單篇文本精講的模式難以滿足學生“海量閱讀、深度思考”的需求，班級學生閱讀能力分層明顯，課堂互動形式單一，教學反饋滯后。我校作為區(qū)域智慧教育試點校，已建成“智慧教室+學習平臺”的信息化環(huán)境，教師團隊具備基礎的信息技術應用能力。為突破教學瓶頸，筆者以七年級《散文中的意象之美》群文閱讀課為載體，嘗試通過信息技術整合資源、優(yōu)化互動、精準反饋，探索語文閱讀教學的轉(zhuǎn)型路徑。二、實施過程：技術與教學的深度融合（一）課前：資源整合與任務驅(qū)動借助“國家中小學智慧教育平臺”篩選《春》《濟南的冬天》《雨的四季》三篇散文，結(jié)合校本資源庫中的地方散文《家鄉(xiāng)的霧》，形成“四季意象”主題閱讀包。通過“班級優(yōu)化大師”平臺發(fā)布預習任務：分層任務：基礎層要求標注文本中的意象詞句，進階層需對比不同文本的意象表達手法，拓展層嘗試創(chuàng)作一段意象描寫片段。互動設計：學生在平臺上傳預習成果，教師通過“AI批改助手”快速統(tǒng)計完成率（超九成學生提交），并篩選典型作業(yè)（如3份意象分析偏差的作業(yè)、5份創(chuàng)意表達優(yōu)秀的作業(yè)）作為課中討論素材。（二）課中：互動生成與數(shù)據(jù)反饋課堂依托希沃白板5的“課堂活動”功能，構建“感知—比較—創(chuàng)造”三階教學：1.意象感知：沉浸式互動利用希沃的“蒙層”功能，將四篇散文的意象詞句以“迷霧”形式呈現(xiàn)，學生用電子筆“撥開迷霧”并歸類（如“春草/冬雪/夏雨/晨霧”）。通過“班級投屏”展示3組學生的歸類成果，教師結(jié)合預習中“意象理解偏差”的作業(yè)，引導學生辨析“霧”的不同情感指向（《雨的四季》的靈動vs《家鄉(xiāng)的霧》的鄉(xiāng)愁）。2.手法比較：小組協(xié)作+數(shù)據(jù)支撐劃分6個小組，每組通過“希沃授課助手”的“拍照上傳”功能，將組內(nèi)繪制的“意象—手法”思維導圖同步到大屏。教師借助平臺的“熱區(qū)統(tǒng)計”（點擊量最高的3個手法：擬人、比喻、通感），聚焦共性問題，邀請小組代表結(jié)合“學習通”中的“微視頻講解”（提前錄制的手法解析短視頻）進行補充。3.創(chuàng)意表達：個性化輸出學生在“umu互動平臺”完成“意象創(chuàng)作”任務：選擇季節(jié)意象，用至少兩種手法寫一段文字。系統(tǒng)實時生成“手法使用頻率圖”（擬人占比42%，比喻38%，通感20%），教師選取2份“手法組合新穎”的作品（如“冬雪是月光碎在人間的糖，簌簌地甜了整個寒夜”）進行投屏朗讀，引發(fā)全班賞析。（三）課后：拓展延伸與精準反饋分層作業(yè)：基礎層在“喜馬拉雅”錄制散文朗讀音頻（提交平臺互評），進階層完成《散文意象賞析》思維導圖（上傳至“思維導圖社區(qū)”），拓展層采訪長輩的“季節(jié)記憶”并寫成短文。反饋優(yōu)化：通過“問卷星”收集學生反饋（如“喜歡小組投屏討論”占87%，“希望增加意象視頻資源”占65%），結(jié)合平臺的“作業(yè)數(shù)據(jù)分析”（創(chuàng)意表達題的優(yōu)秀率從預習的12%提升至課后的35%），為下一次群文閱讀課調(diào)整資源類型與互動形式。三、成效與反思：技術應用的“溫度”與“尺度”（一）教學成效1.學生維度：課堂參與度從傳統(tǒng)教學的60%提升至92%，閱讀興趣調(diào)研顯示“喜歡語文課”的學生占比提高18%；期末閱讀測評中，散文賞析題的滿分率從25%升至40%，分層作業(yè)的完成質(zhì)量呈“進階式”提升（拓展層作品被收錄到?？?。2.教師維度：形成“資源整合—任務分層—互動生成—數(shù)據(jù)反饋”的群文閱讀教學模型，相關課例獲市級信息化教學大賽一等獎，帶動教研組開發(fā)5個學科的“主題式群文閱讀”資源包。（二）實踐反思1.技術使用的“度”：需警惕“為技術而技術”，如初期過度依賴AI批改導致人文性解讀被簡化，后期調(diào)整為“AI初篩+教師二次批注”，保留教學的溫度。2.學生差異的“衡”：分層任務需更精細（如為學困生提供“意象詞云圖”輔助工具），避免技術加劇學習分化。3.工具選擇的“適”：并非所有環(huán)節(jié)都需“高大上”工具，如課后朗讀作業(yè)用喜馬拉雅而非專業(yè)錄音軟件，降低學生操作門檻。四、總結(jié)：走向“技術+人文”的教學新生態(tài)本案例通過信息技術重構閱讀教學的“資源鏈”“互動鏈”“反饋鏈”，證明技術不是教學的“裝飾品”，而是撬動課堂轉(zhuǎn)型的“支點”。未來需進一步探索“AI學情分析