在中国教育学会青少年阅读教育研究分会成立大会暨青少年阅读素养标准研讨会上，北京师范大学文学院教授任翔提出了关于人工智能时代青少年阅读的根本性问题：“我们究竟需要培养什么样的阅读者？是会做题的读者，还是会思考的读者？是能认字的读者，还是有情怀的读者？”

《全民阅读促进条例》自今年2月1日起施行，旨在推动全民阅读、建设书香社会，提升国民素质和文明程度。然而，在教育实践中，人工智能的飞速发展给青少年的阅读教育带来了新的挑战。当AI能够迅速提炼段落大意、生成读后感时，如何引导学生进行深度阅读，教师的阅读教学应如何调整，以及“AI+阅读”模式如何重塑育人新范式，成为亟待解决的议题。

“深度阅读的路是不能走捷径、抄近路的。”上海市闵行区教育学院语文教研员、正高级教师景洪春的观点，反映了许多教师的共识。她担忧，如果学生过度依赖AI进行“压缩式阅读”，将削弱其独立解读和体悟文本的核心能力。景洪春在一线教学中观察到，随着阅读材料篇幅增加和信息密度提高，学生在阅读流畅度和理解力方面出现下降，这正是高年级学生面临的现实困境。她强调，中小学生尤其需要通过深度阅读来提升整体阅读素养。

北京师范大学心理学部、认知神经科学与学习国家重点实验室教授陶沙的研究为“阅读素养的提升为何不能靠AI‘省力’完成”提供了佐证。其团队对北京地区学前儿童长达10年的追踪研究发现，阅读能力的发展遵循“能力在先”的规律，即阅读能力是驱动经验和兴趣的关键。小学初期是培养学生语言认知技能、奠定阅读基础的重要时期。陶沙认为，只有打好阅读的“底座”，才能让孩子在后续的学习中“生根抽芽、茁壮成长”。她指出，完整的阅读体验不仅能建立孩子与世界的精神联系，还能促进高阶认知能力发展，塑造其精神内核。

浙江省教育厅教研室初中部主任章新其提出，在新的时代背景下，应摒弃以应试为导向的功利性阅读，转而培育学生持久的阅读兴趣和习惯，引导他们在自主阅读中整合知识，提升理解能力。他强调，“阅读不只是简单面对文字文本，更是一场独属于个体的精神体验。”

要提升孩子的阅读素养，教师的阅读引导能力至关重要。今年4月，教育部发布的《中国青少年阅读素养框架》为不同学段、不同阅读水平的青少年提供了清晰的成长路径。西南大学教师教育学院教授魏小娜指出，让教师将文章讲解与该框架对应，并完成教学模式的转变，在短时间内“难之又难”。

四川师范大学基础教育研究院执行院长靳彤注意到，尽管许多中小学开设了阅读课程，但在课程建设和研制方面，“科学性还有待提高”，不少课程仅立足于本地资源，缺乏严谨性。此外，阅读教学长期依附于语文课程，独立的阅读课程建设尚不充分。北京师范大学附属实验中学党委书记尚建军则提出了现实的课时安排问题：“若国家规定的课程表已排满，阅读课如何增加？”“如果阅读是刚需，怎么解决课时问题？”

尽管挑战重重，提升阅读素养的教育工作仍需从教师抓起。今年实施的《全民阅读促进条例》已明确要求加强对教师的阅读指导培训。云南省教育技术能手封潇认为，长期以来以教案为工具的碎片化阅读习惯，导致部分教师缺乏深度阅读的主动性。为此，她所在的区域实施了提升教师阅读素养的方案，包括每周设定主题，引导教师进行标注、理解、推论、链接四步阅读，并依托名师工作室和语文语言文字工作平台，推动教师对古诗词等内容进行深度解读。封潇表示，未来需要通过激励措施，让“真正会读善导的教师有舞台、有待遇、有尊严”。

在AI时代，孩子们的阅读方式也在发生变化。北京市第八十中学高级教师李燕的教学团队已探索了十多年的整本书阅读。她提到，2014年学校尝试让语文老师借助电子书包开展阅读，技术能够记录学生的阅读痕迹和兴趣点，使得“一人一策”成为可能。李燕认为，“AI时代对语文老师的教学是有助力的。”她所在的学校团队开发了56个专属智能体，覆盖初高中各学段的必读教材，学生可以借助智能体进行伴读、研读、读思，并从课内延伸到课外。但团队老师们也警惕AI取代师生间的情感共鸣。

教育部办公厅、中央宣传部办公厅联合印发的《关于深入实施全国青少年学生读书行动的通知》中，对AI产品融入阅读做出了明确规定，鼓励开发“AI阅读助手”，实现个性化书目推荐、阅读进度监控等功能，以提高学生阅读效率和兴趣。

科大讯飞副总裁汪张龙从AI产品开发者的角度表示，大模型可以帮助学生“读薄”一本书，梳理脉络，也可帮助学生“读厚”一本书，快速检索相关知识，辅助延展阅读。他预测，未来是“人机共存”的时代，机器负责执行，人负责发现和表达问题，而这恰恰需要通过深度阅读来培养。

专家们普遍认为，在AI时代，应在拥抱技术、探索AI伴读边界的同时，引导孩子在深度阅读中学会独立思考。任翔教授总结道：“阅读的本质，从来不是信息的搬运，而是意义的建构，是读者带着自己的生命经验，与文本中的世界相遇、碰撞、对话，最终在心灵深处长出属于自己的东西。”他指出，这正是《中国青少年阅读素养框架》将“价值”作为素养之魂的深层考量。“当机器越来越像人的时候，深度阅读正是让人更像人的那条路。”