多元智能理论视域下AI大模型赋能高职英语个性化教学

2022 年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确提出将智能教育纳入首批支持建设的十个示范应用场景之一。2025 年中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》进一步强调以教育数字化开辟发展新赛道。这就为AI技术在教育领域的深度应用提供了强有力的政策支持，尤其在高职应用教学领域，AI在资源整合、知识应用等方面具有独特优势，日益成为广大师生教与学的重要辅助工具。如何以AI大模型赋能个性化教学日益成为高职英语教学亟待解决的关键课题，深入挖掘AI大模型赋能高职应用个性化教学的创新路径，以提升高职英语教学质量。

一、AI大模型赋能高职英语个性化教学的理论基础

人工智能与教育的融合建立在多学科理论交叉的基础上，结合教育学、认知科学、计算机科学等领域的核心理论，本文主要基于多元理论视域，考虑到不同的学生，不同的学习风格，多元的智能，旨在利用大模型优化学习过程、提升教学效率并实现个性化教育目标。

（一）多元智能理论与学生学习风格

霍华德·加德纳（Howard Gardner）在 1983 年提出多元智能理论（Theory of MultipleIntelligences），该理论挑战了传统以语言和逻辑数学能力为核心的单一智力观，强调人类智能的多样性和独特性。该理论认为，智能并非单一能力，而是多种独立能力的组合，每种智能均具有独特的神经基础和发展路径（多元性），每个人在不同领域的智能发展水平是不同步的，优势领域各异（差异性），智能可通过教育、环境与训练提升（开发性），强调智能实际解决问题的能力，而非单纯的知识记忆（实践性）。多元智能理论强调人类智能主要分为语言、逻辑、空间、运动等 8 种类型，需差异化教学。而学生学习风格也各有差异，可细分为包括视觉型、听觉型、动手实践型等，需要运用大数据模型智能诊断与动态适配，根据学生的优势与偏好进行授课。

（二）大模型技术概述

大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。从 1956 年概念被提出至今，大致经历了三个阶段。萌芽期（1956-2005）：以CNN为代表的传统神经网络模型阶段；探索沉淀期（2006-2019）：以Transformer为代表的全新神经网络模型阶段；迅猛发展期（2020－至今）：以GPT为代表的预训练大模型阶段。从基本原理来看，大模型采用Transformer架构，通过多层神经网络进行数据建模和特征提取。

二、AI大模型赋能高职英语个性化教学面临的问题挑战

（一）技术层面

技术设备与基础设施的限制。尽管大模型在高职英语个性化教学中具有广阔的应用前景，但其应用仍面临硬件技术设备不足和网络基础设施不完善等的限制。“英语教育信息化是软件建设和硬件建设结合的过程”1，技术设备与基础设施的限制阻碍了AI大模型在高职英语个性化教学中的普遍应用，使优质教育资源均衡发展、教育信息化的整体推进过程面临挑战。此外，教学评估机制不完善，反馈机制滞后，评估不及时，“一刀切”千人一面的评估标准，没有考虑学生的个体差异的个性化需求。这些问题迫切需要借助AI大模型等新技术手段实现突破性解决。

信息安全与隐私保护问题。大模型的应用还面临着信息安全与隐私保护的挑战。大模型需要收集和分析学生的学习数据，以提供个性化的学习支持。这一过程面临多种安全威胁，如数据存储服务器遭受黑客攻击，导致大量学生数据泄露；或者数据传输过程中被截获或篡改，尤其是在未加密或加密强度不足的情况下；以及云存储服务提供商可能存在数据滥用或未授权访问的风险。

（二）师资层面

高职英语课堂教学模式传统化，仍以“教师主导型”教学模式为主，教学内容偏重语法知识和通用英语技能训练，传统“一刀切”模式缺乏与职业岗位需求对接的真实语料和任务设计，难以满足“岗课赛证”融通新职教要求。高等职业院校英语教师信息化能力不足很少能熟练使用虚拟仿真、语料库分析等智能教学工具，多数停留在PPT制作和网络资源下载层面。目前，许多高职院校的英语教师对AI技术认知不足，操作能力欠缺，数据素养较低，不能依赖大模型理解、分析和利用学生数据从而无法将其转化为有效的教学策略。

教师角色的转变与适应。在AI大模型背景下，高职英语教师角色的转变与适应面临诸多问题，涉及教学理念、技术能力、心理适应等方面，无法适应从“主导者”到“引导者”的角色转变，无法有效利用AI工具设计差异化教学策略，很难满足不同学生的学习目标，不能更好地利用大模型进行个性化教学。

（三）学生层面

从学生层面来看，当前高等职业院校学生英语基础总体薄弱，加之生源结构复杂导致英语基础差异显著，高考英语成绩跨度可达 40～120 分，根据《高职英语教学现状调查报告（2023）》中指出，约 40% 高职新生未达到CEFR A2 标准（相当于高中英语课程标准）、语法体系不完整等问题。高等职业院校的学生英语学习积极性、主动性、兴趣性低，缺乏元认知策略，少数同学能制定个性化学习计划，移动端学习时长娱乐类APP占主要比例，仅 28% 毕业生能完成基础职场英语沟通任务。基于此，大模型的应用要求学生具备较强的自主学习能力，“学生需成为知识的主动建构者和探索者，与教师以及学习同伴构建良好互动模式，由语言知识学习向语言能力运用转变”2。然而，许多高职学生的自主学习能力较弱，难以适应这种个性化的学习模式。高职学生的学习动机和学习风格存在较大差异，学习动机并非一成不变，会随着学习进度、外部环境或内部状态而波动，学习困难等问题影响个性化教学。

三、AI大模型赋能高职英语个性化教学的实施路径（一）综合施策，统筹构建“基础+师资+保障”多位一体机制

一是加强信息化建设投入，改善硬件设施。高职院校应克服技术设备和基础设施的限制，“加强学校各项信息化教学基础设施的建设，为教师提供更全面的信息化教学环境”3，确保每位学生都能接入AI学习平台。二是开展教师培训。高职院校应开展系统化的培训内容，分层分类开展多样化形式的培训，“重点培训教师信息技术与课程资源深度融合，增强教师使用信息软件开发课程的能力以及对教学平台的开发和利用，进一步提高教师信息化技能”4。三是设计学生激励机制，促进自主学习。“将数字技术应用于实践是提高学生数字素养和技能的关键。教师可鼓励学生利用数字技术自主学习”5。利用AI技术设定个性化学习目标，动态实时反馈与正向激励，动态调整激励策略，增强学生的成就感和学习动力。四是健全数据安全保障机制。制定规章制度，加强安全措施，强化权限管理，建立应急响应机制，确保数据安全与隐私保护。

（二）加强高职英语智能诊断与学习捕捉

一方面，英语水平测试与诊断。利用语音识别，例如Praat分析系统，进行语音诊断，分析发音准确度；通过文本分析检测语法错误与词汇量水平；构建职场场景语料库进行情境测试，评估语用。根据多因素，生成多维度“学生能力画像”（知识维度K含词汇、语法等要素；技能维度S含听说读写能力；动机维度M含学习风格、兴趣偏好）。另一方面，实时反馈与动态跟踪。大模型的实时监控功能可捕捉学习行为数据（如答题耗时、错误频率等），通过可视化面板向师生同步反馈，实现“实施干预”。例如，当学生在虚拟练习中多次混淆语法点时，系统会即时推送相关微课视频与专项练习，帮助学生查漏补缺。使教学从“事后补救”转向“实时干预”。

（三）高职英语智能资源整合与推荐

一方面，跨平台资源整合。自适应系统可整合慕课、电子教材、在线词典等多源数据，构建“一站式”学习门户。学生在阅读电子教材时遇到生词，可直接调用内置词典并记录至个人词库，后续练习中将优先出现这些词汇，强化记忆效果。另一方面，运用智能资源推荐与题库优化。通过分析学生的学习偏好（如视觉型或听觉型），系统推荐多模态资源。例如，为视觉型学生提供图文结合的语法解析动画，为听觉型学生推送原声播客与听力材料，为听觉型学生分配虚拟职场英语仿真任务。此外，大模型可基于学生答题数据优化题库，自动生成难度适中的练习题，避免“过难挫败”或“过简无效”的问题。

（四）以AI辅导打造全天候学习支持

一是AI助教与虚拟语伴功能。AI助教通过智能对话系统实现即时互动。例如，写作智能批改功能基于BERT的批改模型，学生在写作练习中提交作文后，AI助教提供语法纠错、句式优化建议，并模拟教师批注风格，生成差异化修改方案供学生选择。在口语训练中，虚拟语伴可模拟不同场景（如商务谈判、旅游问路），采用WaveNet合成技术支持多口音识别与反馈建立错误模式的反馈知识库。二是加强智能答疑与情感支持。全天在线答疑系统能够解答学生的即时疑问。例如，学生深夜学习时遇到语法困惑，可通过语音提问获得详细解析。此外，AI助教可通过语音频谱分析识别学生的情绪状态（如焦虑、倦怠），推送鼓励话语或调整学习节奏，增强学习动力。三是建立协作式学习社区。大模型支持构建虚拟学习小组，该学习小组可以通过对学生学习方式、性格、爱好、目标等多维度参考。既可让学生在社区中分享学习心得、参与话题讨论，起到朋辈互喻的作用，又可让老师针对具有某一群体的学生做出针对性教学安排，减轻老师教学负担。

（五）设计情境式沉浸教学体验

一方面，VR/AR技术赋能。开发 3D职业场景库，设置多个常见问题情境。通过VR/AR技术赋能真实情境。通过虚拟现实技术，学生可“置身”于机场、酒店、国际会议等场景中进行英语实践。例如，模拟学生需用英语办理登机手续，系统实时评估其语言流利度与礼仪规范性。增强现实技术则可将教材内容立体化，如扫描课本图片后触发 3D动画讲解语法规则，嵌入专业术语知识图谱。另一方面，游戏化学习机制。采用游戏化学习机制，构建“任务－积分－勋章”激励体系。游戏化学习是指将游戏元素引入教学中，通过游戏化的方式激发学生的学习兴趣。在大模型的帮助下，高职院校可以设计基于游戏化学习的英语教学平台。比如通过签到打卡，设置成就徽章（获取率），开发团队竞技模式（参与度），建立技能成长树（学习路径可视化度）等的方式来激励学生持之以恒进行英语学习。

参考文献：

[1]吴华，刘海清.研究生英语教学信息化特征、现实挑战与创新路径[J].研究生教育研究,2024(4):82.

[2]金靓，杨劲松.人工智能赋能教育背景下高职课程结构嬗变探究——以外语类课程为例[J].职教论坛,2022(5):68.

[3]王宾香.高职院校英语教师信息化现状及思考[J].高教探索,2018(11):104

[4]张敬源，赵红艳.数字化转型背景下的大学英语教学创新路径[J].外语学刊,2024(2):88.

作者简介：

李露：女，讲师，主要从事英语教学研究。