AI 赋能的小学英语个性化学习路径设计及教师角色转型研究

随着人工智能技术的快速发展，教育领域逐渐受到其影响，小学英语教学也开始出现了新的变化。长期以来，传统英语课堂常常采用统一的进度和教学模式，虽然方便了整体管理，但忽视了学生个体差异，导致部分学生学习吃力，另外一些学生又觉得课堂节奏太慢而缺乏兴趣。AI 的出现为个性化学习提供了可能，它能够通过学习数据的采集和分析，根据学生的语言能力、兴趣和学习习惯来推送合适的学习内容，从而在一定程度上解决“一刀切”的弊端。特别是AI 在口语识别、智能推荐和学习路径规划等方面的功能，可以帮助学生获得更加符合自身需求的学习体验。与此同时，教师的角色也在发生变化，以往教师主要承担知识讲授的任务，而在AI 赋能的环境下，教师需要更多地转向学习设计、学习引导和情感支持。本研究正是基于这一现实，旨在探讨AI 赋能下的小学英语个性化学习路径如何构建，并进一步分析教师角色转型的方式和意义，希望能够为未来小学英语教学的改革提供一定的参考。

1AI 赋能小学英语个性化学习的理论基础

1.1 个性化学习的概念与特征

个性化学习最核心的特征就是强调学生的差异性。小学阶段学生年龄较小，认知水平和学习习惯差别都比较大，即便同一个年级的学生，他们在英语基础和兴趣方面往往存在很大的差距。传统教学模式常常采用统一进度和相同教材，学生只能跟随教师的讲解去完成任务，这样不可避免地出现“学困生”跟不上，而学习能力较强的学生又觉得课堂枯燥，缺少挑战。个性化学习的提出就是希望能够针对这种情况进行改进，让学生按照自己的节奏去掌握知识。比如，有的学生在单词记忆方面比较慢，那么他可以利用更多的时间去反复练习，而不必被迫进入新的学习任务。反之，有些学生在阅读和口语上表现突出，就可以通过更高难度的材料得到扩展学习。这样的方式既尊重了学生的个体差异，也有助于激发他们的学习兴趣。

在小学英语学习过程中，个性化学习还具有一定的特殊性。由于小学生的注意力持续时间比较短，如果采用传统死记硬背的方法，他们往往容易产生厌倦。而个性化学习往往会结合多样化的资源，比如动画片、英语儿歌、互动游戏等方式，让学生在愉快的氛围中学习语言，这种体验上的差异也是个性化学习的重要体现。

1.2AI 技术在小学英语教学中的应用逻辑

随着人工智能的发展，越来越多的教育产品被引入到小学英语课堂中。AI 技术的一个显著优势在于它能够对学生的学习行为进行实时跟踪和分析。比如，通过智能学习平台，系统可以自动记录学生在单词练习中的正确率、完成作业的速度、口语跟读的发音准确度等数据，这些数据就成为个性化学习路径的基础。传统教师很难对每一个学生的学习状态进行如此细致的跟踪，但AI 可以通过算法自动生成学习报告，并给出下一步的学习建议。

另外，AI 在自然语言处理方面的进步，使得小学英语学习可以突破以往单一的评价方式。过去学生口语的评价基本上依赖教师的主观判断，而现在AI 口语识别系统能够即时给出发音的准确率、重音是否合理等具体指标。这种反馈的及时性对于学生的学习效果提升有很大帮助，因为学生可以马上知道自己错在哪里，而不是等到考试后才发现问题。

更重要的是，AI 能够根据学生的学习档案进行个性化推送。例如，一个学生在过去的学习中，阅读理解的正确率一直较低，那么系统会自动推荐更多的阅读材料和练习来强化这一部分；而另一名学生可能在听力方面比较薄弱，AI 则会为他推送英语绘本的音频或者动画片片段。这样一来，学生所接受的学习内容就与他们的实际需求更加匹配，从而提高了学习效率。

1.3 理论依据

在小学英语个性化学习的研究中，AI 的应用并不是完全脱离教育理论的，它仍然有一定的理论基础支撑。建构主义学习理论就是其中一个重要的理论依据。建构主义强调学习是一个主动建构的过程，而不是被动接受的过程。在AI 赋能下，学生能够在系统推送的资源中自主选择和探索，从而更符合建构主义所强调的“以学生为中心”的理念。此外，多元智能理论也为AI 支持下的个性化学习提供了方向。加德纳提出每个学生都拥有不同类型的智能，比如语言智能、音乐智能、空间智能等等。在小学英语学习中，有的学生通过歌曲记忆单词效果好，有的学生则通过绘本插画和图像更容易理解内容。AI 平台能够分析学生的偏好，并推送对应的学习资源，这与多元智能理论不谋而合。

从另一个角度看，教育评价理论也在AI 赋能中得到新的发展。传统的教育评价往往依赖考试成绩，这种单一评价方式难以全面反映学生的真实能力。AI 技术能够通过学习过程数据进行多维度评价，包括学习投入度、完成任务的积极性、与平台互动的频率等。这种评价方式不仅更加客观，而且有利于教师发现学生在学习过程中存在的问题，从而进行更有针对性的指导。

2 小学英语个性化学习路径的AI 设计

2.1 学习目标的分层设定

在小学英语教学过程中，学习目标的设定是构建个性化路径的核心环节。由于学生的语言基础与学习兴趣差异显著，如果统一使用同一进度和内容，往往难以满足所有学生的学习需求。为此，研究中采用了分层设定的方式，将学习目标划分为三个层次。基础层侧重于帮助学生掌握核心词汇和常用句型，使他们能够满足日常交流的基本需要；提升层则要求学生在完成基础目标的前提下，进一步通过课文拓展、听力训练和短文写作提高综合应用能力；拓展层则针对英语兴趣浓厚和学习成绩较优的学生，重点在于拓展文化知识、跨学科语言应用以及英语思维的培养。这种目标分层的方式，使得学生在各自的层次上都能找到适合的学习任务，从而避免“学困生”被边缘化，也避免优秀学生缺乏挑战。

2.2 个性化学习路径的实现机制

在目标设定的基础上，学习路径的设计依赖于AI 技术的数据采集与动态调整功能。系统通过记录学生在课堂练习、课外任务和口语跟读中的表现，形成数据档案，并持续更新。教师和学生可以清晰地看到个人的学习曲线和能力分布。通过这些数据，平台能够精准识别学生的薄弱环节，从而提供个性化的任务推送。例如，当某一学生在拼写练习中错误率偏高时，系统会自动增加词汇拼读和听写训练，并附带形象化的提示资源；而在另一位学生的学习记录中，如果口语跟读的准确率长期保持在高水平，平台则会推送更复杂的对话任务，帮助其进一步锻炼语音语调和交际能力。

这一过程强调了“动态匹配—即时反馈—持续调整”的机制。学生每完成一个任务，系统便立即给出反馈，指出具体的错误并提供改进建议；接下来新的任务安排会根据反馈结果有所调整。与传统的“统一布置作业、统一批改”的方式相比，这种路径更加灵活，能够及时修正学生在学习过程中的不足，使学习不再是被动接受，而是形成个体化的发展轨迹。

2.3 案例说明

在某实验小学四年级英语教学中，教师引入了“AI 英语伴读平台”并持续使用了一个学期。全班60 名学生均接入该平台进行日常学习，系统对学生的单词记忆、阅读理解、口语跟读等环节进行实时监测。学期初，平台的学习分析结果显示，有约 20% 的学生在基础词汇记忆上存在明显困难，常见词汇错误率超过 40% ；同时，有约 25% 的学生在阅读理解方面成绩偏低，遇到文章长度超过150 词时正确率不足 60% 。

在平台的帮助下，学生的学习路径被自动分配：部分基础薄弱的学生每天收到10 分钟的高频词汇巩固任务，并附带图像提示与跟读训练；而在阅读理解方面存在困难的学生，则被推荐阅读简化版绘本，并配套设置循序渐进的理解问题。与此同时，学习成绩较好的学生则被安排观看英文动画片并进行口语配音，进一步增强语言运用的趣味性和挑战性。

经过一学期的跟踪与调整，数据对比显示，原本词汇记忆困难的学生在期末测评中单词正确率普遍提高了 15% 到 20% ；阅读能力较弱的学生在理解题目上的正确率平均提升了 18个百分点；而高水平学生在课堂口语交流中的发言次数比学期初增加了约 30‰ 。教师通过后台数据监控发现，这些变化与平台的个性化推送密切相关，也说明AI 的介入确实在帮助不同层次的学生找到适合的学习节奏和方式。

3 教师角色的转型与实践路径

3.1 教师角色转型的必要性

随着AI 在小学英语教学中的普及，教师不再是唯一的知识传递者。过去的课堂模式往往是教师讲解、学生跟随，而AI 平台能够提供词汇、语音、阅读等环节的即时反馈，使学生在自我学习过程中也能获得帮助。在这种情况下，如果教师依旧停留在“黑板+课本”的传统角色，必然会与新型学习环境脱节。学生需要的已经不仅仅是单纯的知识点讲解，而是学习规划、学习方法以及情感激励。教师的身份因此必须发生转型，他们需要扮演学习路径的设计者、学习过程的引导者以及学生心理支持的提供者。

3.2 教师在AI 赋能背景下的新角色

在实际教学中，教师最明显的新角色是学习设计者。AI 可以推送不同的资源，但教师需要根据课程标准和班级整体目标进行把关，确保个性化学习与教学目标保持一致。同时，教师也是学习的引导者，学生在面对系统推荐的资源时，有时会出现依赖心理或者学习选择的盲目性，这时教师需要帮助学生建立合理的学习计划，提醒他们在自主学习和合作学习之间找到平衡。此外，小学生的心理特点决定了教师仍然承担着重要的情感支持任务。AI 虽然能提供数据反馈，但无法替代师生之间的互动，教师通过鼓励、表扬和关心，能让学生保持学习的积极性。

3.3 教师角色转型的实践探索

在某实验小学英语课堂的实践中，教师经过培训后，逐渐将重心转移到学习路径的调控和课堂活动设计上。通过平台数据，教师发现部分学生在语音跟读任务中错误率始终较高，于是安排了小组合作的口语训练，让学生在真实的交流情境中互相纠正发音。教师在其中不再是“逐字纠错”的角色，而是营造氛围和引导对话的组织者。另一方面，教师还结合平台推送的绘本阅读，设计了“英语故事分享会”，要求学生以小组为单位讲述故事并进行简短的演绎。AI 负责提供材料和跟读反馈，教师则在活动中进行点评与鼓励。经过一段时间，学生的课堂参与度显著提高，原本在口语表达中比较沉默的学生也愿意尝试开口交流。

通过这些探索可以看出，教师在AI 赋能背景下的角色转型并不是失去地位，而是从单一的知识讲授转向综合的学习支持。这种转型既减轻了教师在重复性工作上的负担，又凸显了教师在人文关怀、学习规划和课堂互动中的不可替代性。

4 结论与展望

通过研究可以发现，AI 赋能下的小学英语个性化学习路径能够有效提升学生的学习兴趣和效率，分层目标与动态推送机制为不同层次的学生提供了合适的发展空间。同时，教师在这一过程中完成了从知识传授者到学习设计者与引导者的转型，课堂互动和学生自主性都有所增强。当然，目前的实践也存在局限，如技术条件、教师培训和评价体系仍需进一步完善。未来需要在课程标准衔接、教师专业发展以及AI 与情感教育的结合上继续探索，使技术真正服务于学生的全面成长。

参考文献

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钦州市教育科学“十四五”规划2024 年度课题《数智时代小学英语教师专业发展研究》（编号：2024A03）