AI赋能心流体验：高职英语听力教学模式重构与路径优化

引言

高职英语教学是职业教育体系中的重要环节，而其听力教学更是难点所在。班级学生规模近百人，且生源构成多元，自主单招比例较大，导致学生英语基础与学习特征差异悬殊。大部分学生存在英语基础薄弱的问题，词汇储备不足，语法体系不健全，语音辨识能力欠缺。更有部分学生对英语学习抱有较强的反感情绪，视其为艰涩难懂、乏味无用的学科，学习动机严重匮乏。此外，在信息时代成长起来的学生普遍存在专注力缺失的问题，在传统“一刀切”的大班听力授课模式下，极易注意力涣散，教学效果事倍功半。

上述学情对传统教学模式构成了严峻挑战，亟需引入新的理论与技术手段加以破解。心流理论（Flow Theory）由心理学家米哈里·契克森米哈赖于 1975 年提出，指个体在从事技能与挑战相匹配的活动时，所进入的全神贯注、沉浸忘我的愉悦状态。该理论为改善学习体验、提升动机与专注力提供了强大框架。尤其对于基础薄弱、动机不足的学生，创设心流体验是扭转其消极认知、重建学习信心的关键。

人工智能技术的发展为规模化因材施教提供了可能。AI 在个性化学习路径设计、即时反馈、情感计算等方面的优势，能精准应对大班额、差异化学情的核心痛点。它能为不同起点的学生定制适宜难度的学习内容，通过游戏化与渐进式设计化解反感情绪，并通过实时注意力监测与干预应对专注力缺失的普遍问题。

然而，现有研究较少针对高职学生这一特殊群体，系统探讨如何将 AI 技术与心流理论结合，以解决其听力学习中的深层困境。基于此，本文旨在整合 AI 技术与心流理论，直面高职学生规模大、基础差、动机弱、专注难等现实问题，构建一个能规模化实施且兼具个性化的听力教学新模式，为提升高职英语听力教学质量提供系统化的解决方案。

1 心流理论及 AI 技术在英语教学中的运用

心流理论强调，当任务的挑战性与个体的技能水平达成平衡时，个体最易进入高效、愉悦的心流状态。这一理论对于解决高职学生因基础差异大而导致的“优生吃不饱、差生跟不上”的课堂矛盾具有重要指导价值。在英语听力方面，刘秀和林明金指出心流体验通过认知、情感和行为三条路径缓解学生的听力焦虑。这对于那些一上听力课就产生焦虑、甚至放弃的薄弱学生而言，提供了理论上的干预路径：即通过设计适度的任务降低认知负荷，通过正向反馈改善情感体验，通过可完成的行为目标增强自我效能感。

人工智能技术，特别是智能语音识别、自然语言处理和学习分析技术，为同时实现规模化和个性化教学提供了技术基石。宋毅宁构建的沉浸式大学英语听说线上教学模式证明，AI 支持的明确反馈和清晰目标能有效促学，这对于缺乏即时反馈和明确目标而导致专注力流失的大班教学环境至关重要。

游戏化学习作为 AI 技术的一种应用形式，被证实能有效增强动机和参与度。这为设计能够转化学生英语学习反感情绪、激发其内在动机的 AI 驱动活动提供了深刻启示。AI 可以成为“终极游戏引擎”，为每位学生量身定制挑战与奖励，使学习过程本身成为一种愉悦的、自成目的的体验。

心流理论及 AI 技术的结合对于解决高职学情问题具有特殊价值。AI 的精准数据分析能力，能对百人班级中每个学生的真实水平进行诊断，为实现真正的“技能-挑战”平衡这一心流核心条件提供可能，这是教师仅凭个人精力难以完成的。 AI 的实时反馈与情感交互功能，能及时对产生挫败感和反感情绪的学生进行鼓励和路径调整，防止其彻底脱离学习轨道。AI 的沉浸式与游戏化情境创设能力，能有效吸引和维持那些专注力缺失学生的注意力，引导其进入深度沉浸的学习状态。

2 "Al -心流”融合模型构建：针对高职学情的差异化设计

基于以上优势，本研究构建了一个多层次的教学模型。该模型包含三个有机组成部分：基础技术支持层、核心功能实现层和心流体验目标层。

基础层整合了智能语音识别、自适应学习系统、学习分析系统等 AI 技术，并融入了心流理论框架（清晰目标、及时反馈、技能——挑战平衡等设计原则）。中间层是整个模型的关键，包含四个核心功能：个性化学习内容推送、实时学习反馈与情感支持、动态难度调节机制以及协作学习设计。语音识别技术提供发音、语调等及时反馈。当检测到学生多次受挫后，自动提供鼓励性话语或调整任务难度，干预学习反感。当检测到学生能轻松完成任务时，系统会基于学生表现数据，自动提升任务难度级别，例如加快语速、扩展词汇复杂性，以维持其处于“心流通道”中国，避免因挑战不足而导致动机下降和注意力流失。最高层旨在通过下层支持，帮助不同基础的学生获得专注的学习状态和积极的情感体验。

为确保模型有效实施，本研究提出了贯穿教学全过程的应用策略。这些策略覆盖课前准备、课中实施和课后延伸三个环节，形成完整的教学闭环。每个环节都注重针对学生的个体差异提供差异化支持，从而最大化地促进心流体验的产生和学习效果的提升。

3 实践路径与策略：三阶段贯穿的差异化干预

基于构建的模型，本研究围绕课前、课中与课后三阶段设计系统性干预策略，全面应对学情差异

3.1 课前：学情诊断与个性化准备

教师借助 AI 学习分析系统实施班级能力测绘，识别不同生源学生（如自主招生与高考生）的薄弱环节与兴趣倾向。系统据此定制差异化任务：为英语反感较强的学生提供趣味性强、专业相关且梯度平缓的听力素材；为专注力不足但基础尚可的学生设计含挑战点和即时激励的探索任务，确保每位学生课前的热身任务都处于其心流入口，为课堂沉浸做好准备。

3.2 课中：情境创设与实时调控

课堂教学依托 AI 构建虚拟听力环境（如 AI 对话者、VR 场景），以高互动性吸引学生注意。通过积分榜、小组竞赛等游戏机制，将竞争与合作机制融入课堂，同时激发内部动机和外部动机。AI软件提供实时词汇提示、语速调节、学习内容生成等支持，保障基础薄弱学生跟上教学进度、建立掌控感。计算系统监测学习中遇到的困惑、受挫的内容，对焦虑或挫折感实时预警，并自动推送差异化材料实施干预，防止学生掉队。

3.3 课后：巩固延伸与情感建设

系统依据课堂数据推送巩固与拓展任务：向能力较好学生提供真实语料（如新闻、影视片段），向需加强学生提供同主题简化材料及专项训练。生成个人学习进展报告与成长曲线，助学生——尤其薄弱学生——直观感知进步，重建自信，消解厌学情绪。依托 AI 虚拟社区促进学生心得交流与相互激励的平台，将学习支持延伸至课外，弥补大班导致的关注度不足。

4 预期效果与实施挑战

本模式预期可实现大规模个性化教学，重塑学生听觉学习体验，改善专注力与情感投入。具体而言，AI 支持覆盖全体差异化学情；渐进任务与正向反馈缓解基础薄弱及学习反感；游戏化和沉浸式设计提升注意力与深度学习效果。

然而，推广仍面临三方面挑战：技术门槛与经费投入较高；教师角色需向教学设计者、引导及数据分析者转型，配套培训亟待加强；针对反感强烈或技术适应困难的学生，需融合人文关怀个别引导，防止技术应用加剧数字鸿沟。

5 结语

面对高职英语听力教学中班级规模大、生源复杂、水平参差不齐、动机薄弱及专注力差等现实问题，融合 AI 与心流理论提供了系统解决方案。本研究构建的模型与路径力求借助技术创设个性化心流条件，使不同起点的学生，无论其入学基础与情感态度如何，均能在英语听力学习中获得学习沉浸感、掌控感与成就感。后续会进一步探索 AI 情感交互精度及混合式教学常态融合，持续优化听力教学生态。

参考文献：

[1] 王永亮,黄芳炜,张军. 英语课堂中感知教师热情与心流体验的关系探究——学习情绪的中介作用[J]. 外语导刊, 2025, 48(03):59-68+159.

[2] 徐红梅. 心流理论在激励评价导向下的 STAD 英语课堂中的应用研究[J]. 现代职业教育, 2025, (08):17-20.

[3] 刘秀, 林明金. 心流体验对高中生英语听力焦虑的调节作用及机制探究[J]. 中小学外语教学(中学篇), 2025, 48(02):7-12.