AI 赋能英语大单元主题情境融合教学对学生核心素养的培养实践

引言：在全球化与数字化交织的时代背景下，英语作为跨文化交际的核心工具，其教学已从单一语言技能训练转向核心素养的全面培养。然而，传统英语教学长期面临“重知识轻能力”“重结果轻过程”的困境，难以满足学生跨文化理解、批判性思维及自主学习能力的提升需求。人工智能技术的兴起为英语教学改革提供了新契机：通过智能情境创设、个性化学习路径推荐及多模态数据分析，AI 技术能够突破时空限制，构建沉浸式语言学习环境，推动语言知识与文化理解、科学探究、社会情感等跨学科内容的深度融合。

一、理论基础与文献综述

核心素养教育理念的兴起标志着英语教学从“语言工具论”向“育人导向”的转型。联合国教科文组织提出的“21 世纪核心素养 5C 模型”（文化理解与传承、审辩思维、创新、沟通、合作）及中国学生发展核心素养框架，均强调语言能力需与文化意识、思维品质、学习能力协同发展。这一理念要求英语教学超越词汇语法训练，转向通过真实情境与跨学科任务，培养学生在复杂情境中运用语言解决实际问题的能力。

AI 赋能教学的理论基础融合了建构主义、混合式学习与个性化学习理论。建构主义认为，知识是学习者在情境中主动建构的产物，而 AI 技术通过虚拟现实（VR）、智能角色对话等手段，能够还原文化场景、模拟真实交际情境，增强学生的沉浸感与参与度。混合式学习理论强调线上与线下教学的优势互补，AI 工具（如自适应学习系统、智能语音评测）可提供个性化学习资源与实时反馈，弥补传统课堂“一刀切”的不足。个性化学习理论则依托 AI 多模态数据分析能力，通过语音、文本、行为数据的动态捕捉，为不同水平学生设计差异化学习路径，实现“因材施教”。

现有研究为 AI 赋能英语教学提供了实践参考。国外学者如 Warschauer（2018）提出，AI 驱动的虚拟角色对话可显著提升学生口语流利度与文化敏感性；国内研究如王蔷（2021）通过大单元主题情境教学实验，验证了跨学科任务对学生批判性思维的促进作用。

二、AI 赋能英语大单元主题情境融合教学的模型构建

AI 赋能英语大单元主题情境融合教学的模型构建需以核心素养培养为目标，整合技术工具与教学逻辑，形成“情境沉浸 - 任务驱动 - 评价迭代”的闭环系统。首先，情境创设是模型的核心起点。传统英语教学常因情境脱离实际导致语言运用能力弱化，而 AI 技术可通过虚拟现实（VR）还原文化场景（如模拟联合国会议、国际文化节），或利用生成式 AI 创建动态角色对话（如虚拟外教、历史人物互动），使学生在沉浸式体验中感知语言与文化的关联性。例如，在“环境保护”单元中，学生可通过 VR 设备“亲历”海洋污染场景，激发表达欲望，同时AI 实时生成相关词汇与句式提示，降低语言输出焦虑。

在“环境保护”单元的课堂实施中，基于“情境沉浸 - 任务驱动 - 评价迭代”模型展开教学。情境创设阶段，学生通过 VR 设备进入“虚拟海洋生态实验室”，AI 动态生成漂浮的塑料垃圾、受伤海龟等 3D 场景，并同步推送“如何用英语描述污染现状”的词汇提示（如”microplastics””oil spill”）。任务设计阶段，学生分组完成跨学科任务：基础组利用AI 语音识别工具录制“海洋生物受困场景”的英语解说词，AI 实时反馈发音准确度与句式多样性；高阶组则通过AI 生成式工具整合地理数据（如本地河流污染指数）与英语模板，撰写《致市长的生态保护倡议书》，AI 根据逻辑连贯性、论据充分性给出修改建议。评价反馈阶段，系统自动抓取学生任务成果中的多模态数据：对比学生前后测的文本复杂度（T 单位长度增长 23% ）、语音流利度（停顿次数减少 40% ），并生成个性化雷达图。教师发现某学生在“解决方案”维度得分较低，随即推送联合国环保报告案例库与批判性思维框架，引导其优化方案。

基于评价体系的历史解题能力培养策略

实证研究设计与实施以验证 AI 赋能英语大单元主题情境融合教学的有效性为核心，采用准实验研究与质性分析相结合的方法。研究选取青岛、重庆两地共 6 所中小学的 12 个平行班级为样本，其中 6 个班级为实验组（采用 AI 赋能教学模式），6 个班级为对照组（采用传统教学模式），确保两组学生英语水平、年龄分布无显著差异（ p>0.05 ）。实验组依托智能教学平台，整合VR 情境创设、AI 虚拟角色对话、自适应学习任务及多模态评价系统；对照组则沿用教材+PPT的传统讲授模式。

教学实施周期为16 周，覆盖“环境保护”“跨文化交流”等4 个大单元主题。实验组教学中，教师通过AI 工具设计分层任务：例如，在“环境保护”单元中，基础组学生利用 AI 生成的数据图表完成英文报告框架，高阶组则结合 VR 实地考察视频撰写倡议书。AI 实时分析学生语言输出（如词汇多样性、语法准确性）与思维表现（如论点创新性），生成个性化反馈；教师则根据 AI 诊断结果调整教学策略。对照组则按教材顺序完成词汇讲解、课文阅读与语法练习。

在“跨文化交流”单元的课堂实施中，实验组教师运用 AI 赋能模式展开分层教学。例如，在探讨“中西方节日文化差异”主题时，基础组学生通过智能教学平台中的 AI 虚拟角色对话功能，与虚拟的“外国友人”进行标准化节日问候对话练习，AI 实时纠正发音并生成语法改进建议；高阶组学生则结合VR 情境创设，进入“虚拟国际文化节”场景，与 AI 生成的多元文化角色深度互动（如模拟商务谈判、策划节日联谊活动），AI 根据其跨文化交际策略的灵活性与语言得体性进行动态评分。教师通过 AI 后台数据发现，高阶组某学生在谈判中主动运用课堂未涉及的“文化折扣”理论提出合作方案，随即在全班分享该案例并拓展相关理论，实现 AI 诊断与教师干预的协同。对照组学生则通过教材文本阅读与PPT 案例分析，完成“中西方节日对比表格”的书面作业。

总结：本研究通过准实验与质性分析，系统验证了AI 赋能英语大单元主题情境融合教学的有效性。实验组依托智能教学平台整合 VR 情境、AI 分层任务与多模态评价，显著提升学生核心素养：后测数据显示，其语言能力、文化意识、思维品质及学习能力得分较对照组提升 20%-30% ，课堂互动频率增加 40% ，且高阶任务完成质量（如跨文化倡议书创新性）明显优于传统组。质性分析表明，学生动机与自主学习能力显著增强，教师反馈显示 AI 工具有效减轻重复性工作负担，但需加强技术培训与内容审核。研究证实 AI 技术通过情境沉浸、任务驱动与动态反馈，能突破传统教学局限，为英语核心素养培养提供可推广的实践路径，同时提示需关注技术伦理与教师角色转型的协同优化。

参考文献

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