人工智能在分级阅读中的应用分析

邹圣杰

摘要：本文首先介绍了分级阅读的概念及其发展背景，接着论述了分级阅读实现原理，分析了传统分级阅读体系存在的问题以及人工智能技术如何促进分级阅读的个性化、智能化水平，之后借助两个案例介绍了智能分级阅读的发展现状，最后分析了其面临的问题，并给出针对性建议。

关键词：分级阅读;人工智能;个性化

1 引言

分级阅读是指根据每个学生的阅读能力和认知思维水平，根据语言学习规律而为其推荐适合的书籍、文章等阅读内容，以推动和促进其阅读能力、思维品质、情感态度和价值观的发展。分级阅读最早起源于欧美国家，因而在英语分级阅读方面的研究成果较多[1]。近年来，随着我国社会经济的不断发展，教育水平也随之提升，学生在分级阅读方面的需求也快速增加。

长久以来，阅读教育往往伴随着效率低下、个性化不足等问题。例如：在日常教学中，学生的阅读水平各不相同，但由于班级人数较多以及对阅读能力的评估较难等问题，教师往往会根据大多数人的阅读水平进行阅读内容的推荐或作业的布置，这就导致阅读水平高的学生觉得内容太简单，而没有阅读的兴趣，因而无法满足他们的阅读需求，而对于阅读能力较低的学生来说，难度太大的内容阅读起来会非常吃力，阅读效率较低，严重地甚至会影响其阅读的兴趣[2]。近年来，分级阅读越来越受到我国教育学者的关注，有人认为分级阅读可以减少“一刀切”式阅读教育的弊端。在国外的分级阅读实践已经证明其在阅读效率上的作用十分明顯，可至少提高1.5倍，并能够充分培养学生的阅读兴趣与阅读能力。然而，在我国关于分级阅读的分级标准并没有取得统一的认识，分级阅读还未应用到实际教学过程中。随着教育信息化2.0时代的来临，人工智能与分级阅读的组合被认为是解决学生阅读问题的有效手段[3]。

2 分级阅读原理

分级阅读的提出是为了向学生推荐适合其阅读能力且感兴趣的阅读资源，从而实现阅读的个性化。而利用人工智能技术可以帮助老师为学生自动推荐阅读内容，提高推荐的效率与准确性，可以称之为智能分级推荐。而实现智能分级阅读需要从三个方面努力，分别是学生阅读能力智能评估、阅读资源库建设以及配套的推荐算法。目前，国内外应用比较广泛的分级阅读产品为蓝思指数。Lexile（蓝思指数）是由美国科学基金会研究出的一种评估学生阅读水平和标识书籍难易程度的标准。在对读物难度进行评级方面，蓝思指数主要考量语义难度和句法难度两个因素，其中语义难度主要通过词汇的出现频率评估，一个词汇在阅读内容中出现的频率越高，即越常见，读者就会越熟悉，相应地，阅读时难度就会越低;相反，读者对阅读中的词汇越陌生，阅读难度就越高;句法难度主要根据句子的长度进行评价，句子越长，难度就越高，蓝思等级也越高。在阅读能力评估时，首先让学生阅读一本已经定级（如1000L）的图书或其它读物，之后对学生阅读的效果进行评价，假如学生能读懂这本书的75%，就认为其阅读能力为1000L，之后学生就可以选择其它1000L蓝思指数的书籍进行阅读[4]。蓝思指数在对读物难度的评价方面比较客观、准确，但其未对读物的具体内容进行标记，学生或老师需要根据等级进一步地筛选，同时其对学生的能力评估方面被认为不够准确，评价方法太过绝对。

为此，相关研究机构尝试利用人工智能技术对分级阅读的关键环节进行改进。在阅读能力测试方面，中文与英文的分级阅读测评方法不同：中文阅读能力的评估可通过学生阅读时长和阅读试题测试了解学生的阅读水平，而英文阅读能力可以使用听读、跟读、测试等完成。当对学生的阅读能力进行测试时，基于人工智能技术的评测系统会根据学生测评答题情况实时调整出题难度和方向，从而更加科学地量化学生的阅读能力。阅读资源库建设可以利用自然语言处理等技术对数字读物进行自动分析，确定其难度，并标签化其内容，之后利用相应的推荐算法，根据学生的阅读水平和偏好，分配其相应的阅读内容，使得学生的偏好、阅读能力与内容的匹配度最大化。

3 发展现状

3.1 ReadingPro

ReadingPro是由北京佳智满教育咨询有限公司与蓝思阅读指数官方合作的本土化线上阅读平台。ReadingPro能够为9-18岁学生提供专业的英文阅读解决方案，借助蓝思阅读测评体系对学生的真实阅读水平进行评测，同时还为学生提供个性化定制书单、在线视频文学趣读课。在阅读能力评估方面，初次测评之后，ReadingPro会结合学生历史测试数据，对学生的阅读能力进行综合评分，使测试结果更加精准[5]。

Reading Pro发展早期，其产品形态主要是通过引进阅读读物，建立分级阅读图书馆，并为中学生提供免费的阅读能力测试，并推荐相应的读物。经过一段时间的推广应用，使用效果并不好，学生的使用频率和时长较低。通过分析，主要原因是阅读需要占用长时间，而中国学生的阅读时间并不多，同时学生的阅读过程缺乏监督。随后，Reading Pro转换策略，跟国内的学校和留学机构合作，将分级阅读的理念应用到现有的教学体系，让学生在课堂上完成阅读任务。此外，还为学校与教师提供辅助教学功能如实时反馈阅读数据、自动推荐阅读内容等。

3.2 考拉阅读

考拉阅读是由北京享悦教育科技有限公司开发的一款面向中文分级阅读的应用产品。目前该平台已经在全国上万所学校推广应用。考拉阅读平台具有ER测评、分级书库、阅读监测、分析报告等功能。学生能够通过ER测评获知自己的阅读能力。ER测评是基于享阅中文分级阅读标准（ER Framework）实现的，该标准是基于北京大学的语言学研究成果，借助先进的人工智能、大数据挖掘及深度学习技术，建立的一套中文分级阅读标准，能够对中文文本和学生阅读能力进行量化评测，从而帮助学生选择符合其阅读能力的书籍。

考拉平台拥有覆盖全年级的海量分级书库，类型广泛，每本书标注难度等级，平台根据学生个人的阅读能力，智能推荐书目。除了学生用它匹配感兴趣的图书，老师和家长也可以动态掌握学生阅读情况，并且通过平台数据进行督促鼓励，调整阅读培养计划。学生阅读之后，平台可以从阅读知识结构、阅读进度、阅读能力等不同纬度进行全面、量化的评价分析，帮助学生发现自己的问题，帮助老师和家长有针对性的辅导学生。

4 讨论

4.1 存在问题与建议

虽然智能分级阅读平台在多方面取得了进展，但也有问题需要解决。现有的智能分级阅读平台对学生的阅读能力评估及阅读建议不一定完全科学，在技术方面还有进一步改进的空间，主要是目前还没有一套统一的评价标准，特别是在中文阅读方面。此外，目前国内分级阅读发展较快，但产品质量参差不齐，甚至质量较差的不仅不能提高学生的阅读能力，还会影响学生的阅读兴趣。

为此，在应用分级阅读产品的过程中，老师的阅读教学要与智能分级阅读平台配合使用，并对学生的阅读能力进行更加精准的评价。教育部门要加快制定符合我国国情的学生阅读分级体系和测评标准，为分级产品提供理论指导，同时，还应對分级阅读产品进行监督，防止质量不高的产品流入市场。在中文分级阅读方面，要在技术上进行攻关，建立科学、个性化的评价体系，为学生提供符合自身能力水平的、个性化的阅读内容。

4.2 未来展望

在传统的阅读教育中，教师统一布置阅读任务，通过作业或考试检测学生阅读情况，这种方式难以针对每个学生的具体情况进行辅导，即无法实现因材施教。而借助智能分级阅读平台，每个学生会根据自己的阅读能力、兴趣进行阅读训练，教师、家长可以查看学生的阅读轨迹，监督、了解学生阅读情况，老师还可以根据学生的阅读情况进行阅读任务的布置，极大地提高了学生的阅读兴趣，减轻了教师的工作负荷。在一些教育资源相对落后的地区，学生阅读能力参差不齐，智能阅读平台的应用将会有利于优质教育资源的普及。

如今，人工智能与分级阅读的结合已经引起了广大学者、教育机构的重视，并开始在部分地区试点应用。随着技术的进步，智能分级阅读将逐步走进校园，每个学生都能享受到个性化的阅读内容推荐，教师也将有更多时间关注学生的全面发展，而不必花费大量时间进行学生阅读能力评估、阅读任务布置、阅读过程监督以及结果分析等工作。

在信息技术、大数据飞速发展的时代，人工智能与分级阅读必将融入大数据的影子，未来学校将智能阅读平台形成一个有机整体，学生在智能阅读平台完成阅读，平台自动对学生的阅读数据进行分析，形成报告反馈给老师，教师可以据此针对性的进行辅导。

参考文献：

[1]黄海燕.分级阅读在小学英语阅读教学中的实践与探索[J].小学教学研究，2018 （12）：44-48.

[2]张文彦，张凯.中文智能阅读的困境与突破[J].语言战略研究，2018，3 （04）：70-77.

[3]赵梓淳，任易，高华健.人工智能+分级阅读 教育信息化2.0时代的阅读教育——全国少儿中文分级阅读教育的探究与应用[J].中小学信息技术教育，2018 （11）：88-90.

[4]罗德红，余婧.美国蓝思分级阅读框架：差异化阅读教学和测评工具[J].现代中小学教育，2013 （10）：90-93.

[5]林楚娟.利用Reading Pro分级英语阅读平台提升中职学生英语自主阅读能力初探[J].课程教育研究，2018 （25）：130.