大数据与人工智能驱动下技工院校英语教学的创新实施路径研究

随着大数据与人工智能技术在教育领域的成熟应用，其在精准捕捉学习细节、丰富教学形式等方面的优势，为技工院校英语教学革新提供了新契机。基于此，本文结合技术应用特点，深入探讨英语教学创新实施路径，以期为教学实践提供有益参考。

一、大数据与人工智能驱动在技工院校英语教学中的应用特点

（一）大数据精准剖析，洞察学生英语学习细节

技工院校学生英语学习常存在基础断层、学习目标模糊等问题，大数据技术可通过动态采集学生课堂答题、课后练习、单元测试等全场景数据，构建多维度学习行为模型[1]。依托聚类算法与学习分析技术，系统能精准定位学生在词汇掌握、语法应用、阅读能力等方面的具体问题，而非仅停留在“成绩好坏”的表层判断。通过对学习时长分配、答题犹豫时长、错题订正频率等隐性数据的挖掘，还能分析出学生的学习习惯差异，为后续个性化教学提供具象化、可落地的改进依据，打破传统教学中“凭经验判断学情”的局限。

（二）人工智能多元赋能，丰富英语教学形式

智能批改系统突破传统人工批改的局限，不仅能快速完成听力、阅读等客观题批改，还可借助自然语言处理技术，对写作、翻译等主观题进行语义层面的分析，指出表达逻辑漏洞、搭配不当等问题，并生成针对性修改建议，大幅提升批改效率与精准度[2]。AI 自适应学习模块能依据学生实时学习数据，动态调整教学内容难度与呈现节奏，为基础薄弱学生推送语法精讲微课与基础句型练习，为目标明确的学生提供职场英语对话训练与行业术语拓展。

二、大数据与人工智能驱动下技工院校英语教学的创新实施路径

（一）借助智能平台，开展分层式英语教学

依托智能教学平台构建覆盖“基础水平+学习能力 + 职业需求”的三维诊断体系，通过采集学生入学摸底测试、过往英语学习档案及专业方向问卷等数据，运用协同过滤算法与学习能力评估模型，生成包含词汇量、语法掌握度、听说读写短板及职业英语需求的个性化诊断报告，为分层教学提供数据支撑（表1）[3]。基于诊断结果划分基础层、提升层、应用层三个层级，每个层级设定明确的阶段性目标与配套学习资源包，资源包由平台根据技工院校专业目录自动匹配，为汽修专业应用层学生推送汽车维修场景对话、零件英文说明书解读等内容。教学过程中，教师通过平台实时查看各层级学生的学习进度、作业完成质量及互动参与度，针对基础层学生增加线上语法微课推送频率与一对一在线答疑时段，为提升层组织小组协作式主题任务，为应用层对接企业真实英语业务场景。每月通过平台开展分层达标测试，结合测试数据与学生学习行为变化，动态调整分层结果与教学内容，避免分层固化，确保每个学生都能在适配的学习节奏中提升。

表1 借助智能平台开展分层式英语教学流程表

（二）利用人工智能资源，创设沉浸式英语情境。

结合教学目标与学生专业方向设计阶梯式情境，从“用英语描述机械设备故障”这一类单一任务情境逐步过渡到“模拟涉外工厂生产线巡检与问题沟通”等综合场景，在情境设计中融入设备操作指令传达、客户需求沟通、技术参数解释等职业场景的关键环节。组织学生开展沉浸式实践，学生通过AI 对话系统扮演对应角色，在情境中完成指定任务，系统实时捕捉学生的语言表达，当学生出现专业术语误用、表达逻辑混乱等问题时，系统通过“提示性提问”“是否可以用‘equipment malfunction’替代你所说的‘machinebroken’”，引导学生自主修正，而非直接给出答案；支持多人同步进入同一情境开展协作[4]。实践结束后，AI 自动生成每个学生的情境表现报告，从语言准确性、职业场景适配度、协作能力等维度进行评价，教师结合报告与学生反馈，优化后续情境设计，确保情境创设持续贴合学生学习短板与职业需求。

（三）依托数据反馈，优化英语教学策略

建立多源数据采集体系，除传统的考试成绩、作业数据外，重点通过智能教学终端采集课堂动态数据、课后自主学习数据，同时通过定期线上问卷收集学生对教学方法、内容难度、资源类型的主观评价数据，形成“客观行为 ¹⁺ 主观反馈”的立体数据池[5]。运用数据可视化工具对采集到的数据进行多维分析，横向对比不同班级、不同专业学生的英语学习共性问题，纵向追踪单个学生在不同教学阶段的能力变化，同时挖掘数据关联规律，如发现“课后观看微课时长超过 30 分钟且完成配套练习的学生，单元测试成绩平均提升 20% ”，为教学策略调整提供实证依据。针对数据分析结果精准优化策略，若发现学生对理论性语法讲解接受度低，则将语法知识拆解融入专业案例教学，并通过 AI 工具生成更多可视化语法动画；若数据显示学生课后自主学习参与度低，则在教学平台中引入“学习积分兑换”机制，并根据学生学习偏好推送个性化学习提醒。

结束语：

通过上述分析可知：借助智能平台开展的分层式教学，通过动态诊断与靶向施教，解决了学生基础差异带来的教学适配难题；依托 AI 资源创设的沉浸式情境，让英语学习与职业场景深度融合，提升了教学的实用性；基于数据反馈优化教学策略，实现了教学改进从“经验驱动”向“数据驱动”的转变。

参考文献：

[1]曾微.大数据与人工智能驱动下技工院校英语教学的创新实践[J].海外英语，2025(14)：104-106.

[2]桑旦卓嘎.大数据与人工智能技术在高职英语教学中的应用实践研究[J].中国新通信，2025，27(1)：209-211.

[3]张鑫娜.基于人工智能批改与大数据的大学英语写作能力培养模式研究[J].现代英语，2025(10)：59-61.

[4]张昕煜.大数据与人工智能技术在高职英语教学中的应用探究[J].海外英语，2023(5)：238-240.

[5]毕丽华.人工智能与大数据支持的高职英语写作循证教学设计[J].中国信息化，2025(3)：41-42.

作者简介：崔阳(1986-09)，女，汉族，河南漯河人，硕士研究生，助理讲师，研究方向：高职英语教学、学生管理。