AI 赋能高中英语智慧课堂的构建与实践探索

一、引言

《普通高中英语课程标准（2017 年版 2020 年修订）》对学科核心素养提出更高要求，传统 " 题海战术 " 式复习难以适应学生差异化发展。人工智能技术凭借其数据处理与交互优势，为英语教学注入新活力。人教版 2019 教材强调主题语境引领下语言能力、文化意识、思维品质与学习能力的协同发展，与AI 技术的结合可精准对接高三复习需求，构建高效智慧课堂。

二、高三英语教学痛点与AI 赋能价值

（一）传统模式局限性

1. 资源同质化：依赖统一教案与习题，难以针对学生薄弱环节定制方案

2. 互动单一化：教师主导讲授模式导致学生参与不足

3. 反馈滞后性：无法实时追踪学习动态（如在 " 人与社会 " 主题复习中，学生对文化文本理解常流于表面）

（二）AI 技术应用优势

通过自然语言处理技术精准诊断语法词汇短板；依托智能推荐算法推送个性化资源；利用虚拟仿真技术创建沉浸式语言环境，突破时空限制，契合高三复习的精准化需求。

三、智慧课堂构建策略

（一）智能备课与资源整合

1. 学情驱动备课

应用 ClassIn 等平台分析历史学习数据，生成可视化学情报告。例如：在复习 " 环境保护 " 单元时，针对学生被动语态 40% 错误率，AI资源库可自动匹配语法微课及针对性练习。

2. 跨模态资源开发

利用文本生成工具将教材内容转化为多模态资源，如将 " 科学与技术" 单元文章转为AI 有声读物，或生成太空探索虚拟场景增强认知。

（二）课堂教学创新实践

1. 分级阅读训练

采用 Newsela 等系统实时监测阅读速度与理解率，动态调整文本难度。对《必修五》文学赏析理解困难者，自动推送简化文本及作家背景视频。

2. 写作智能辅评

通过批改网等平台实现语法纠错与逻辑分析，在议论文训练中即

时反馈论点- 论据匹配度，推荐优秀范文片段优化结构。

3. 情景化听力演练

运用语音识别技术模拟高考场景，通过虚拟对话机器人开展主题对话训练（如" 人与自我" 话题），提升听力反应能力。

（三）动态评价体系构建

1. 学习档案追踪

AI 系统记录学习全过程数据，针对 " 读后续写 " 逻辑薄弱环节，自动推送技巧微课并生成跟踪练习。

2. 三维评价机制

融合 AI 量化评分（语音语调 / 词汇丰富度）、教师质性评价（临场表现）及学生互评，培养批判性思维。

四、实践案例与成效

在某班" 人与未来" 单元教学中：

- 课前：AI 诊断" 人工智能伦理" 知识盲区，推送定制资料

- 课中：实时批改观点陈述并针对性讲评

- 课后：布置自适应动态练习题

成效：学期末班级阅读均分提升 8.2 分，写作逻辑清晰度达标率从 65% 升至 83% ，学习主动性显著增强。

五、结论与反思

AI 技术通过重构备课、教学、评价流程，有效破解高三英语复习的效率与个性化难题。未来需进一步探索：

1. 核心素养与AI 技术的深度契合2. 教师技术应用能力提升路径3. 数据隐私保护的制度保障推动智慧课堂向高质量方向发展。

参考文献

[1] 教育部 . 普通高中英语课程标准（2017 年版 2020 年修订）[M].人民教育出版社 , 2020.

[2]王蔷.英语学科核心素养与英语学习活动观[J]. 课程·教材·教法,2016(9).

[3] 陈丽 . 人工智能教育应用的现状与趋势[J]. 中国电化教育 ,2021(3).

[4] 人教社 . 普通高中教科书英语（必修）[M]. 2019.