引言

古典诗词教学作为中华文化传承的核心载体，长期面临意象理解表层化、文化语境阐释不足与审美体验引导有限等多重挑战。调研显示，当前诗词教学中存在对意象机械解读的倾向，历史文化背景融入不够充分，一定程度上影响了学生的学习兴趣和感知深度。这一现实矛盾迫切要求古典诗词教学实现从知识灌输到文化浸润的范式转型。近年来，以大语言模型为代表的人工智能技术展现了解决上述问题的潜力。DeepSeek等模型的多模态架构能够深入解析古文中的意象与情境，并在短时间内生成课件，其知识组织效率远优于传统方法；在多家高校的初步应用中，表现出在提升学习效率和解决问题能力方面的显著优势。更值得关注的是，该类模型支持针对特定学科的定制化训练，其在人文社科领域的应用前景日益广阔。目前，国外关于AI在教育领域应用的研究集中于自适应学习系统、智能辅导系统（ITS）以及基于GPT等大模型的写作辅助与内容生成工具。研究多聚焦于自然科学、语言学习等学科，强调个性化路径与即时反馈。然而，针对人文学科，尤其是需要深厚文化底蕴和情感体验的诗歌审美教育的研究相对匮乏，缺乏对AI在复杂文本解读中“如何用”与“用得怎么样”的深度机理探讨。在此背景下，张卫等（2022）进行了《数字人文视角下古诗意象知识抽取及其文化图式构建研究》，该研究提出了一套基于知识本体的文化图式构建模式与技术实现方法，利用深度学习实现了物象术语与意象知识抽取，F1值多在95%以上，准确率在94%以上，并构建了知识图谱。进一步通过实证评测DeepSeek的技术能力边界，能为一线教师提供一份客观、可靠的“AI备课助手”使用指南，降低技术使用门槛。其二，所设计的教学个案与构建的“备课五步法”协同流程，具有极强的可操作性与示范性，可直接为中小学语文教师提供备课创新的模板与策略。其三，研究成果助力AI赋能教师，构建数字化古典诗词教学模式，数字技术重塑传承路径与保存模式，创新传播渠道，传承与活化中华优秀传统文化，具有积极的现实推动作用。本研究将借鉴张卫等人在意象知识抽取方面的技术成果，以及“李白”模型在垂类应用中的设计思路，但重点聚焦于将这些技术与成果转化为适用于课堂教学的课件生成策略，并构建行之有效的人机协同模式，以弥补现有研究在教学转化和应用模式方面的不足。

一、古诗词教学模式现状

（一）传统教学模式的局限性

当前古典诗词教学仍普遍采用“教师讲解—学生接受”的单向传输模式，这种基于“行为主义理论“的教学方法存在多重局限。首先，在教学过程中过度强调诗词的背诵和默写，导致学生陷入机械记忆的困境，难以真正体会诗词的意境和情感内涵。其次，教学内容往往局限于教材规定的篇目和教参提供的标准解读，缺乏必要的扩展和延伸，使学生无法形成对古典诗词的整体性认知。第三，教学手段单一，多数教师仍主要依靠板书和口头讲解，虽然部分课堂采用了多媒体技术，但往往停留在简单的图文展示层面，未能充分发挥现代教育技术的优势。这种“满堂灌”的教学模式不仅忽视了学生的主体地位，更严重制约了学生审美能力和创新思维的发展。

（二）意象解读教学的难点与痛点

意象解读作为古典诗词教学的核心环节，面临着诸多挑战。从认知层面看，古典诗词中的意象往往具有多义性、隐喻性和历史性特征，其理解依赖于“图式”和“背景知识”的激活。如“月亮”意象既可表达思乡之情，又可象征人生哲理，这种多重象征意义对学生的认知水平提出了较高要求。

从教学方法看，现有的意象教学往往采用“标签式”解读方式，即简单地将意象与固定含义相对应，忽视了意象在具体语境中的灵活性和丰富性。这种教学方式导致学生只能获得碎片化的知识，而无法理解意象之间的有机联系和整体意境。

从教学资源看，缺乏系统化的意象教学资料库，教师往往需要自行搜集和整理相关资料，工作量巨大且难以保证质量。此外，现行教学中还存在着重单个意象分析、轻整体意境把握，重知识传授、轻审美体验等问题。

（三）学生学习兴趣与效果不佳的原因分析

学生对古典诗词学习兴趣不高、学习效果不佳的现象，其背后有着深层次的原因。从教学内容来看，古典诗词的语言形式与现代汉语存在较大差异，其中的典故、意象和文化背景对学生而言都构成了认知障碍。

从教学方法来看，单调的讲解方式和应试导向的训练方式，使得诗词学习变成了枯燥的知识记忆，丧失了应有的审美愉悦。

从学生心理来看，当代青少年处于视觉文化和快餐文化的环境中，更习惯于直接、形象的表达方式，而对需要细细品味的古典诗词缺乏耐心。从评价机制来看，现行的评价方式过于注重对诗词知识的考查，而忽视了对学生审美体验和创造能力的评估，这种导向进一步强化了“应试教育”的倾向。

此外，教学中缺乏与现代生活的联系，使学生难以产生情感共鸣和价值认同，也是导致学习动机不足的重要因素。

二、DeepSeek在古典诗词意象解读课件生成中的技术评测与分析

（一）评测设计

本研究旨在系统评估DeepSeek-V3模型在“中国古典诗词意象解读课件”生成任务上的综合能力。评测不仅关注其生成内容的准确性、丰富性等内在质量，更着重考察其对实际教学场景的适配性与实用性。评测对象为DeepSeek-V3模型基于特定提示词所生成的课件内容。为全面评估模型性能，本研究在参考教育目标分类学和教学材料设计原则的基础上，构建了四个核心评测维度：

1. 内容准确性：检测生成内容中诗词背景、意象定义及例句分析等核心知识是否准确，识别是否存在事实性错误或模型幻觉现象。
2. 内容深度与丰富性：评估意象解读是否具备多层次（字面义、语境义、象征义）和多角度（历史、文化、情感）的分析能力，以及例证材料的丰富程度。
3. 逻辑结构与连贯性：考察生成内容的条理性、结构完整性（如导入、讲解、总结等模块的设置）以及各部分之间的逻辑衔接与自洽性，借鉴了多媒体学习认知理论中关于内容组织的原则。
4. 教学实用性与创新性：分析内容是否符合实际教学需求，包括重点突出程度、互动环节设计、拓展思考设置等方面，以及是否提供新颖的教学视角与材料。

评测过程采用系统化的实验设计，借鉴了内容分析法的研究范式：

1. 样本选择：从中学语文教材（人教版、部编版）及经典名篇中选取10首具有代表性意象的诗词作为测试样本，涵盖诗、词、曲等不同体裁，包括《静夜思》（月）、《天净沙·秋思》（枯藤、昏鸦）等作品，涵盖诗、词、曲等不同体裁，以保证样本的代表性和多样性。
2. 提示词设计：为每首诗词设计标准化与精细化两类提示词。标准化提示词聚焦于测试模型的基础能力，例如设计为“请生成李白《静夜思》中‘月亮’意象解读的PPT大纲”，以此评估模型对诗词意象的基本理解与呈现能力；精细化提示词则深度模拟真实教学场景要求模型不仅设计出包含互动环节、对比分析等要素的完整教案，还借鉴了《普适的生成式AI有效提示词策略》文献中的最佳实践。通过Q方法，依据用户跨任务、跨模型的生成式AI使用经验，识别出明确问题、明确目标和提供背景信息为最有效的提示词策略，并分类出明确需求与精确指引型、清晰解释与逻辑排序型、拆解任务与多样化表达型三类普适性策略。基于此，精细化提示词在设计中会明确教学需求、提供详尽背景，并采用逻辑清晰、多样化的表达方式，以期引导模型生成更贴合教学实际、互动性强的教案，从而优化人机协作效率，提升AI在教学领域的交互体验与应用价值。
3. 生成与记录：在DeepSeek平台进行批量生成实验，对每次生成结果进行完整保存和编号记录，确保数据的可追溯性和可复现性。
4. 分析过程：采用“定性内容分析法”，由研究者担任内容分析师，依据四大维度对生成结果进行逐一审查、标注和归纳分析，总结模型的共性优势与典型问题。两名研究者各自进行分析，并通过讨论解决分歧，以提高研究的“信度”。

（二）DeepSeek生成内容的能力分析

通过对10首诗词样本的生成结果进行系统分析，发现DeepSeek在课件生成任务上展现出显著优势，同时也存在一些亟待改进的局限性。为进一步具象化评估结果，本研究选取典型样本，将AI生成内容与经验教师的手工备课内容进行对比分析，以期更直观地揭示其能力特征。

内容广度的覆盖性

DeepSeek展现出强大的知识覆盖能力，能够快速生成涉及月、柳、雁、流水、梧桐等众多古典意象的课件内容，覆盖从先秦到清代的诗词作品，显示出庞大的知识库和高效的信息整合能力。例如，在解析马致远《天净沙·秋思》时，模型不仅能列举出“枯藤、老树、昏鸦”等核心意象，还能关联到杜甫“风急天高猿啸哀”中的“猿啸”意象，以及柳宗元“独钓寒江雪”中的孤独感，进行跨时空的意境类比，其知识广度远超普通教师的备课储备。

然而，对于某些生僻意象或地方性、特定流派的意象，生成内容存在信息单薄或缺失的现象，表明其在长尾知识处理方面仍存在局限。例如，在测试“莼羹鲈脍”（典出《世说新语·识鉴》，象征思乡归隐）这一相对生僻的意象时，DeepSeek生成的解释仅停留在“美味菜肴”的字面义，未能自动关联到张翰的“秋风起兮木叶飞，吴江水兮鲈正肥”等关键诗例，也未深入阐释其背后“辞官归乡”的文化象征义，其内容丰富度远不如对“月亮”“柳枝”等常见意象的处理。类似地，对于“金龟”（李白《对酒忆贺监》中“金龟换酒处”所指，象征豪迈与友情）这类非高频意象，模型亦未能提供详尽的典故出处和诗人用例。这表明，尽管DeepSeek在通用意象上表现良好，但其知识覆盖仍受训练数据常见性的制约，对深层次、长尾文化意象的挖掘能力有待加强。与之相比，专业教师则能凭借其学术背景和教学经验，对生僻意象进行更有针对性的溯源和阐释。

内容深度的层次性

模型在意象解读方面表现出良好的层次性，不仅能解释意象的“字面义”，还能较好地阐释其“语境义”和“文化象征义”。在解析“丁香”意象时，能够关联李璟的《摊破浣溪沙》和戴望舒的《雨巷》，体现跨时代、跨文本的关联能力。

但深度解读存在一定“套路化”倾向。以“月亮”意象为例进行对比：DeepSeek生成的解析通常能系统性地罗列“思乡”“怀人”“永恒”等常见象征义，并配以经典诗句为例证，结构完整但缺乏新意。而资深教师的备课内容则可能更侧重于结合具体诗篇（如《春江花月夜》），深入剖析月亮意象在此诗中所独有的“宇宙意识”和“生命哲思”，其解读更具独创性和情感穿透力。此外，生成的深度很大程度上依赖提示词的质量，若提示词中要求“结合诗人生平进行深度分析”，则输出内容的深度会有显著提升。

内容结构的逻辑性

在收到明确的结构化指令后，DeepSeek展现出强大的文本结构化能力，能够生成包含标题、目录、分点讲解、案例分析、课堂小结、课后作业等完整模块的课件框架，层次清晰，逻辑通顺。其生成的大纲在形式的规范性和模块的完整性上，甚至优于部分新手教师设计的教案框架。

但偶尔会出现内容重复或逻辑跳跃的情况，且生成的“互动环节”设计有时显得模板化，缺乏教学现场的适用性。例如，在为一首边塞诗生成教案时，AI建议的互动是“分组讨论诗歌表达了诗人怎样的情感”，此问题失之宽泛。而教师则会设计更具体、更具引导性的活动，如“如果你是戍边将士，读到‘古来征战几人回’时，会是怎样的心情？”后者显然更能切入情境，激发学生共情。

三、古典诗词意象解读的人机协同教学模式构建

本模式以建构主义学习理论和分布式认知理论为基础，强调学生在教师与AI共同搭建的“支架”中主动建构知识，同时承认认知在人与技术工具之间的分布与协同。

遵循以下原则：

• 教师主导原则：教师始终掌控教学目标、内容选择与教学过程；
• AI辅助原则：AI作为资源生成、知识整合与结构优化的辅助工具；
• 双向优化原则：教师与AI在迭代中共同优化输出结果；
• 情感浸润原则：教师负责情感引导与价值传递，弥补AI的情感缺失。

采取“备课五步法”人机协同流程，包括：

1. 目标拆解与问题设计：教师明确教学目标，设计核心问题；
2. AI初步生成：输入精细化提示词，获取原始材料；
3. 教师审校与重构：对AI内容进行准确性校验、逻辑调整与教学化处理；
4. AI二次优化：根据教师反馈细化内容结构，补充案例或互动设计；
5. 教学定型与迭代：形成最终课件，并根据课堂效果进行后续优化。

在整堂课程中，AI充当“知识库”“结构助手”与“创意激发器”，负责提供素材、生成框架、建议多元解读角度。而教师则作为“教学设计者”“内容审校者”与“情感引导者”，负责把控方向、深化解读、营造氛围、关注学生反应。例如在意象解析环节，教师先让学生自主发表看法，再展示AI提供的多元解读视角，引导学生对比、辨析、选择或质疑，最后教师总结提升，避免AI输出的机械性。

四、结语

在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，本文聚焦生成式人工智能（以DeepSeek为代表）在中国古典诗词意象解读课件生成中的应用，系统探讨了其理论依据、实践路径与实施效果，致力于推动技术赋能与人文教育的深度融合。通过理论构建、技术评测、模式设计与实践反思，本研究主要形成以下结论与创新成果：

第一，构建了面向古典诗词意象解读的AI生成内容多维度评测体系。本研究从准确性、丰富性、逻辑性和教学适配性四个核心维度建立评估框架，突破传统主观评价的局限，为AI教育应用的质量判断提供结构化、可操作的分析工具，为同类研究提供方法论参照。

第二，提出“人机协同、双主共育”的教学新模式。本文不仅明确了DeepSeek作为“知识整合—结构生成—创意激发”辅助工具的功能定位，同时确立了教师作为“教学设计—内容审校—情感浸润”主导者的核心角色，并据此设计“备课五步法”与差异化课堂实施策略，为人文类学科与AI融合提供了可复制、可推广的教学范式。

第三，通过实证分析验证了DeepSeek辅助课件生成的可行性及有效性。本研究指出，该技术能够显著提升意象解读的覆盖广度与组织逻辑，缓解传统教学中资源有限、模式固化、互动不足等痛点，为教师减负增能、为学生提供系统化及个性化学习支持奠定技术基础。

尽管如此，本研究仍存在主观评价偏误、实证数据不足与样本规模有限等局限，这些亦为后续研究指明深化方向：未来可进一步开展基于真实教学场景的对比实验，研发融合多模态技术的智能课件系统，并推进传统文化教育专用大模型与提示词工程的协同创新。

综上所述，本研究在理论层面拓展了AI赋能人文教育的研究视域，在实践层面探索出人机协同的教学新路径，为古典诗词教学现代化提供了兼具技术支撑与人文关怀的系统方案。人机协同不仅代表教学形式的革新，更预示智能时代传统文化教育范式的深刻转型。展望未来，技术与人文的深度融合将为中华优秀传统文化的传承与创新持续注入生机与活力。

参考文献：

1. [1] 徐樑, 汪易云. 意象分析在古诗词教学中的注意事项——以《念奴娇·赤壁怀古》《声声慢》为例[J]. 语文建设, 2025(01):21-23.
2. [2] 高颖, 张强, 包平. 基于微调大语言模型的《全唐诗》物产实体抽取与知识图谱构建研究[C]//平台智声|人工智能时代学术期刊的守界与破界——第五届信息资源管理期刊发展论坛. 长春: 吉林大学, 2025.
3. [3] Wang X, Yang C L, Lu J W, et al. Research on the Strategy of Integrating Intangible Cultural Heritage into University Design Aesthetic Education Courses Empowered by Digital Intelligence Technology[C]//Proceedings of the 25th International Conference on Electronic Business. Hanoi, Vietnam, 2025.
4. [4] 张卫, 王昊, 李晓敏, 等. 数字人文视角下古诗意象知识抽取及其文化图式构建研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(24):104-117.
5. [5] 姚雪红, 庞月. 职业教育数字化传承中华优秀传统文化的策略——基于教学评一体化背景[J]. 吉林省教育学院学报, 2024, 40(04):24-28.
6. [6] 郑秋菊, 段炳福. 新课标背景下小学古诗词教学困境及策略研究[J]. 文教资料, 2024(10):112-114+121.
7. [7] 北京师范大学. 人工智能基础教育大模型评测指标与方法[S]. 北京: 北京师范大学, 2025.