问题——长期以来，小学语文教学面临两类突出难点：一是课堂内外练习量大、批改任务重，教师易被机械性劳动牵制，难以投入更多时间开展有深度的个别化指导；二是教学、学习与评价之间存在衔接不畅的情况，评价往往停留在结果层面，难以对学习过程进行持续跟踪，学生“哪里薄弱、如何改进”不够清晰，影响语文核心素养的系统培养。
原因——一方面，语文学习兼具基础性与综合性，朗读、写作、积累、表达等环节都需要高频练习与及时反馈，但传统方式依赖教师逐一面批面改，时间成本高；另一方面，班额与课程安排等现实条件，使得“精细化诊断”难以常态化开展。
与此同时，数字化工具在语音识别、文本分析、数据记录等方面能力提升，为过程性采集与反馈提供了新的支撑手段，推动课堂评价向更细粒度迈进具备现实基础。
影响——在辽宁大连高新区第四学校的课堂实践中，老舍散文《猫》的教学加入互动式学习平台后，课堂呈现出新的组织方式：预习环节不再停留于简单跟读，学生朗读后系统即时给出准确度、流利度与表达效果的提示，具体到字词读音与语气处理，帮助学生快速定位问题。
课堂练笔完成后，平台能够在短时间内给出基础维度的初评，包括语句通顺、用词与标点等规范性建议，教师则把更多精力用于引导学生体会文本情感、把握写作手法、提升表达层次。
教学由“老师讲、学生记”更多转向“数据反馈—针对改进—深化理解”的循环，学生参与度与课堂效率同步提升。
围绕“人工智能赋能小学语文教学”，在义务教育教学改革相关推进会上，来自线下分会场及线上渠道的教育工作者与专家展开研讨。
与会观点认为，技术驱动的价值不在于替代教学主体，而在于推动课堂从单一“知识传递”向“素养生长”转型：通过持续、伴随式数据采集，让学生语文能力变得“可感知、可诊断、可支持”，为更精准的因材施教提供依据。
针对长期困扰教学的“评价”难题，有专家指出，过程性数据能够缓解“教、学、评不一致”的痛点，使评价从“评判过去”更多转向“改进现在与未来”，形成促进学习的闭环。
在写作教学中，人机协同带来的分工变化更为直观。
大连高新区龙王塘中心小学的案例显示，学生作文初稿提交后，平台快速完成基础性标注与初评，并提供同类范文参考；教师从纠错与规范性批改中抽身，把指导重点放在细节描写、情绪推进、结构安排等更能体现语文教学价值的层面。
例如在写“实验类作文”时，教师引导学生补足失败时的心理描写与情绪对比，使文章更具感染力。
实践者反映，这种分工提升了批改效率，也为学生提供了更及时的修改路径，促进习作质量提升。
对策——多位专家同时提醒，技术进入语文学科必须把握边界与方向：第一，明确“服务定位”，把技术应用锚定在文化传承与理解、语言运用能力提升等核心目标上，避免陷入“技术至上”；第二，完善课堂流程，把平台反馈更多用于基础性问题诊断与个别化训练建议，教师负责价值引领、审美体验、思维提升与情感表达等关键环节，形成清晰的人机协作机制；第三，健全评价体系，推动“形成性评价”落地，建立学生学习档案与成长记录，强化数据使用的教学解释力；第四，注重内容与活动设计，通过诗词、阅读与本土文化资源联动等方式，把技术优势转化为更丰富的语文学习情境，守住学科的人文底色与育人本色。
前景——从目前探索看，技术赋能正在把“及时反馈、精准支持、持续记录”嵌入语文学习全过程，为规模化办学条件下实现更具可操作性的个性化学习提供路径。
下一步，能否形成可复制、可推广的课堂范式，关键在于三点：其一，平台能力要更贴合教学场景，支持个性化建议与可解释的评价结果；其二，学校与教师要提升数字素养与教学设计能力，把“数据”转化为“策略”；其三，要在制度层面推动评价改革与课堂改革同向发力，持续检验技术应用对学生阅读理解、表达能力与人文素养的真实促进效果。
人工智能融入语文课堂的探索，本质上是在思考如何让技术更好地服务于教育的本质追求。
大连实验区的实践表明，当技术与教学深度融合，当AI承担基础性、重复性工作，教师得以回归教育的人文核心时，教学品质的提升便成为可能。
这不仅是对教师劳动方式的优化，更是对教育价值追求的重新审视。
在"教育新质生产力"的时代背景下，如何在充分发挥技术优势的同时守住育人本色，将成为教育改革必须持续探索的课题。