从静态到动态：生成式AI驱动的小学英语教学评一体化实践重构
——以新版译林三下Unit8 Colours第三课时为例
【摘要】 本文以新课标“教学评一体化”理念为指导，结合译林版小学英语三年级下册Unit 8 Colours第三课时教学实践，探索生成式AI通过动态目标锚定、实时交互反馈、嵌入式评价三大机制重构教学评闭环，形成“目标—活动—评价”深度协同框架。实践证明，生成式AI是破解传统课堂评价滞后性、推动深度跨学科学习的有效载体。
【关键词】 生成式AI；教学评一体化；动态教学；跨学科整合
一、引言
传统小学英语教学面临三大静态化困境：教材内容固化导致知识更新滞后，终结性评价滞后于学习过程，以及单一教学模式难以满足个性化需求。生成式人工智能（Generative AI），涵盖自然语言处理模型（如ChatGPT）、多模态生成系统（如DeepSeek）及教育专用工具（如豆包），通过动态内容生成、实时反馈和跨模态交互，为破解这些难题提供技术可能。教育部《教育信息化"十四五"规划》明确提出"推进人工智能与教育教学深度融合"，教学评一体化理念与新课改要求形成政策合力。那如何通过生成式AI实现小学英语教学评的深度融合呢？本文以Unit8 Colours第三课时为例，从理论建构、模型设计、案例实践到效果分析，探索生成式AI赋能教学评一体化的可行性，构建动态化英语课堂实践模型，形成"设计—实施—评估"的闭环研究路径。通过重构实践，来验证AI技术在促进语言能力提升、文化意识培养、思维品质发展及学习能力拓展中的具体应用效果，为小学英语教学改革提供可复制的实践方案。
二、生成式AI驱动的小学英语教学评一体化实践重构的内涵与价值
（一）教学评一体化的内涵
教学评一体化的核心是目标、活动、评价的动态一致性。其内涵具体涵盖以下几个关键方面：首先是目标精准化，它以核心素养作为统领全局的指引，要求设计出清晰明确、可观测且能够有效评价的学习目标，以此为教学活动指明精确方向。其次是活动层级化，借助层级化的学习活动，让既定的学习目标能够切实落地生根，使学生在逐步深入的学习活动中达成目标要求。再者为评价嵌入式，强调将 AI 评价工具深度融入教学活动流程的各个环节。比如，借助语音识别系统实时分析学生在对话练习中的表现，实现评价与教学活动的紧密结合，及时反馈学生的学习情况，以便教师根据评价结果灵活调整教学策略，真正达成教学评的动态一致，提升教学效果。
（二）生成式AI的教育应用价值
生成式 AI 的核心教育价值体现在多个关键方面。其具备动态生成能力，可依据学情实时生成个性化学习任务，例如借助豆包 AI 绘画生成与颜色关联的图像，满足学生的差异化学习需求。在创造性支持上，通过 AI 辅助创作实现跨模态表达，像利用 DeepSeek 生成中英颜色文化对比文本，拓宽学生的表达维度与知识视野。同时，它还能进行过程性评价，以讯飞星火这类 AI 语音评测工具为例，可追踪学生发音准确度并生成学情分析报告，为教学调整提供依据。在英语教学领域，生成式 AI 的应用广泛，已全面覆盖词汇教学（如生成颜色谜语）、对话练习（如开展虚拟角色互动）以及跨学科整合（如辅助科学实验记录）等多个环节。而在小学阶段教学评一体化的实践中，主要聚焦于评价工具开发，如打造 AI 自动评分系统，以及评价模式创新，例如构建三维立体评估体系，以推动小学英语教学的发展与提升。
三、生成式AI驱动的教学评一体化实践重构模型
（一）模型核心要素
（二）重构原则
以学生为中心：通过AI个性化推荐（如根据兴趣生成颜色主题任务）构建差异化学习路径。
跨学科融合：整合艺术（AI辅助绘画）、科学（颜色混合实验）、文化（中西颜色象征对比）等学科。
数据驱动：利用AI学情分析系统（如记录课堂互动频次、任务完成度）支撑教学决策。
四、案例研究：Unit8 Colours第三课时的教学评一体化设计
（一）课时教材分析与教学目标解析
核心句型：What colour is/are...? It's/They're...
文化元素：中西方颜色象征差异（如红色在中国代表喜庆，在西方象征危险）
跨学科链接：科学课的颜色混合原理
教学目标：
（二）生成式AI驱动的教学流程重构
课前：AI激活已知，前置评价锚定起点
教师基于学情分析，通过生成式AI工具创设多模态认知情境，激活学生已有知识经验；依托数据追踪技术实现学情动态诊断，为课堂差异化教学提供精准锚点。设计遵循"情境激活—任务驱动—数据反馈"三阶段模型，确保教学起点与学情实际高度匹配。
Level 1：自然场景颜色配对
AI生成动态全景图（如彩虹森林、落日海滩），学生识别图中主色调并回答：
"What colour is the rainbow? — It has red, orange, yellow..."
Level 2：古诗颜色解码
AI将杜牧《江南春》"千里莺啼绿映红"转化为文本转视频模型生成动画：
[卷轴展开] 青翠山峦→飘落粉红花瓣 → 学生圈出古诗中的色彩词（green/red）
Level 3：混色实验预测
AI模拟虚拟实验室：学生输入"blue + yellow"指令，系统生成颜料混合动态过程及结果反馈："Blue and yellow make green! It’s like spring leaves!"
评价实现：
AI平台基于课堂互动频次、任务完成度、语音识别准确率等数据，生成多维度诊断报告，实现精准教学决策：
通过AI驱动的三级分层预习设计，实现了从"经验激活"到"数据诊断"再到"精准教学"的完整闭环。实践证明，生成式AI不仅能高效唤醒学生已有知识，更能通过多模态任务设计促进文化理解与科学思维的发展。未来需进一步优化人机协同机制，构建更具包容性的智能预习生态系统。
► 课中：AI赋能实践，实时反馈促学
虚拟艺术展：跨文化色彩对话
基于建构主义学习理论与多模态认知科学，利用生成式AI技术构建了中西艺术对话的3D沉浸式展厅，通过 VR（虚拟现实）与AI（人工智能）的融合应用，实现了跨文化色彩符号的深度解构与重构。
1. 西方艺术区：动态名画中的色彩情感解码
依托生成式AI平台，梵高《向日葵》被重构为具有交互特性的动态场景。当学习者点击画作时，向日葵如真实花卉般动起来，同时触发AI语音任务系统："Describe the colours: I see yellow petals. They're bright. I feel hopeful!"该设计通过多通道感知刺激（视觉动态+触觉反馈+听觉引导），有效激活学生的情感联想与语言表达。
2. 中国艺术区：京剧脸谱的符号学解构
在东方艺术空间，当学生点击张飞的黑脸谱时，AI系统会生成三维剖面图，通过颜色分布热力图展示"黑额+红眉"的象征逻辑，并触发文化对比任务："Why is Guan Yu's face red? — It symbolizes __ and __." 该设计将传统戏曲符号转化为可操作的认知支架，通过跨文化语境的并置，促进深度认知。
3. 传统色彩实验室：矿物色的科学解密
针对《千里江山图》的青绿渐变现象，开发了AI驱动的矿物颜料解构系统。学生拖拽虚拟色块至光谱分析仪时，系统会动态展示"石青（蓝铜矿）+石绿（孔雀石）"的混合过程，并通过粒子动画呈现微观结晶结构。语言训练环节设置造句任务："The mountains are __ between green and blue." 为后续的语言支架设计提供了依据。
评价实现：
AI语音分析系统实时捕获学生输出，生成语言能力矩阵：
通过生成式AI构建的3D沉浸式艺术展厅，成功实现了语言训练、科学探究与文化理解的深度融合，通过3D沉浸环境与实时交互设计，学生不仅掌握了颜色词汇的准确表达，更在符号解构中深化了对中西方艺术哲学的理解。然而，技术赋能也带来新挑战：部分学习者过度关注特效而忽视核心知识，需通过"无科技专注时段"设计加以平衡。
► 课后：AI拓展迁移，多元评价赋能成长
版画创作与语言智能支架：从艺术表达到语言建构的双向赋能
课后环节采用‘劳动实践—AI辅助表达—多维评价’的创新路径。具体而言，学生通过版画创作实践艺术表达，同时借助AI语言智能支架完成语言建构，二者深度融合，实现了艺术表达与语言发展的双向促进。学生们以小组合作的形式投身于 “四季色彩版画” 的创作之中，并借助 AI 工具实现实时互评，开启了一段充满创意与协作的学习旅程。
在分组任务环节，将学生分成 4 - 5 人一组，每个小组负责一个季节的版画创作。小组内成员分工明确，有负责构思画面主题的，有精心挑选颜色的，还有专注于线条的勾勒与刻画的，大家齐心协力，将心中对美的憧憬与想象，通过手中的工具一点点呈现在画纸上。完成画作后，借助语言支架 ——“I like...”“I see...”“It’s/They’re...”“I feel...”，完成版画介绍卡。实时互评环节，充分利用豆包智能体实现多维度反馈与迭代。将完成的版画介绍卡拍照提交给豆包智能体，基于预设标准，豆包能够自动生成评价量表，这些标准涵盖 “构图色彩搭配”“语言描述逻辑”“文化元素融合”“创新性” 等多个维度。在构图色彩搭配方面，豆包会凭借强大的图像理解能力，细致分析色彩比例是否和谐，比如判断冷暖色的平衡情况，以及元素分布是否合理，进而判断画面焦点是否突出；对于语言描述逻辑，豆包能够精准检测英文句子与画面内容的对应准确性，同时分析语法是否正确，描述是否连贯；在文化元素融合维度，豆包会评估季节文化符号，像夏季的荷花、冬季的圣诞元素等是否恰当融入作品；创新性维度上，豆包致力于识别作品中是否存在独特色彩组合或创意元素，如动态效果模拟等。
最后，教师综合豆包的评价以及自己对学生团队协作、艺术情感表达等方面的观察，给出最终的全面评价，进一步丰富评价的维度与内涵，助力学生在艺术与语言领域的全面成长。
五、实践效果与反思
（一）核心指标提升
在实施 AI 赋能教学活动后，学生核心指标显著提升。语言能力上，以颜色描述为例，经基于 AI 的系列学习，学生能结合色彩情感、视觉效果等细腻表达，丰富性与精准性提升；科学思维方面，学生可自主构建 “刺激 — 反应” 因果链，借助 AI 创设的沉浸式情境，学生通过观察分析现象学会梳理因果关系，较传统教学有所提升；文化理解层面，颜色象征意义学习进步明显，借助 AI 展示多元文化资料后，学生对不同文化颜色象征理解更准确深入，增强了对多元文化的理解包容。
（二）技术赋能突破
多模态交互：本次教学实践借助 VR（虚拟现实）与 AI（人工智能）的结合，实现了多模态交互，为学生带来了传统课堂难以企及的沉浸体验。例如，在线上3D 艺术展中，学生可以通过AR透视观察笔触层次。这种身临其境的体验，极大地激发了学生的学习兴趣，使他们能够更加深入地理解艺术作品，打破了传统平面欣赏的局限，让艺术鉴赏不再仅仅停留在表面的观察，而是深入到作品的内涵与情感层面。
即时诊断：语音分析系统的应用是本次教学在技术上的一大突破。在语言学习过程中，复杂句型的纠错一直是教师教学和学生学习的难点。借助AI系统，实时捕捉学生的语音信息，迅速分析其中的语法结构，一旦发现复杂句型错误，立即给予纠正提示。这不仅大大提高了反馈的及时性，使学生能够在第一时间了解自己的错误并进行改正，还有助于学生养成正确的语言表达习惯，提高语言学习的效率。
跨学科整合：AI 在跨学科整合方面发挥了重要作用，通过自动生成科学 — 艺术对比素材库，为教师的教学工作提供了极大便利。在传统教学中，教师需要花费大量时间和精力去收集、整理不同学科之间的关联素材，以实现跨学科教学。而现在，AI 能够根据预设的学科知识点和教学目标，自动筛选和生成科学与艺术领域相关的对比素材，使教师能够将更多的时间和精力投入到教学设计和学生指导上，进一步提升教学质量。
（三）实践挑战与应对
在教学实践过程中，我们发现部分学生存在过度关注 AI 特效而忽视核心知识的问题。为了解决这一问题，我们设置了 “无科技专注时段”。在这段时间内，学生需要脱离 AI 和 VR 等技术工具，通过传统的阅读、思考、讨论等方式深入学习核心知识。教师会引导学生进行深度阅读教材、分析案例、展开小组讨论等活动，让学生回归知识本身，培养他们自主思考和深入探究的能力，避免因过度依赖技术而导致知识学习的表面化。
当前的教学评价系统存在侧重语言输出的问题，在对学生的评价中，主要关注学生的语言表达能力，如词汇运用、语法正确性等，而忽视了肢体表达、创意等重要维度。例如，在一些艺术创作或小组展示活动中，学生通过肢体动作、表情等非语言方式所传达的情感和创意无法得到有效评估。后续将制定针对创意维度的评价标准，从创意的新颖性、独特性、可行性等方面对学生的作品和表现进行综合评价，使教学评价更加全面、客观，能够准确反映学生的综合素质。
六、结论
本文以新版译林三下 Unit8 Colours 第三课时为例，深入探讨并实践了生成式 AI 驱动的小学英语教学评一体化的重构路径。研究结果表明，生成式 AI 在破解传统小学英语教学静态化困境、推动教学评深度融合方面具有显著成效。
总之，生成式 AI 为小学英语教学改革提供了极具价值的实践方案，通过不断优化人机协同机制，构建更具包容性的智能课堂生态系统，有望进一步发挥其在提升学生综合素养方面的潜力，为小学英语教学带来更为深远的变革。未来的研究可在此基础上，进一步探索生成式 AI 在不同教学场景和内容中的应用，不断完善其在小学英语教学中的实践路径。
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