基于人工智能的混合式教学模式在大学英语词汇教学中的应用研究

一、基于人工智能的混合式教学模式构建

（一）模式框架设计

基于 “以学生为中心” 的教学理念，结合人工智能技术特性，本文构建 “三阶段、双平台、多维度” 的混合式教学模式（见图 1）：

1.课前预习阶段（线上 AI 驱动）：教师通过智能教学平台（如超星学习通、学堂在线）发布词汇学习任务，包括词汇音频、词根词缀解析、例句视频等资源；AI 系统根据学生过往学习数据（如词汇测试成绩、错题记录），为每位学生推送个性化学习清单，例如为 “基础薄弱学生” 优先推送高频词汇，为 “进阶学生” 增加熟词僻义、固定搭配内容。同时，AI 聊天机器人（如 ChatGPT 教育版）可实时解答学生预习中的疑问，例如辨析 “assure”“ensure”“insure” 的用法差异。

2.课中教学阶段（线下主导 + 线上辅助）：课堂以教师引导的互动教学为主，AI 技术作为辅助工具：一是通过智能投屏展示学生课前预习数据（如词汇掌握率、常见错误），教师针对性讲解难点词汇；二是利用 AI 互动软件（如 Kahoot！）开展词汇竞赛，学生通过手机答题，实时显示排名，提升课堂参与度；三是借助虚拟仿真技术（如 VR 语言实验室）创设场景化任务，例如让学生在 “机场值机”“商务谈判” 等虚拟场景中运用目标词汇进行对话，强化词汇应用能力。

3.课后巩固阶段（线上拓展 + 线下反馈）：AI 系统根据课堂学习数据，自动生成个性化复习任务，如为课堂表现薄弱的学生推送词汇微课，为掌握较好的学生布置词汇写作、翻译练习；同时，AI 批改系统可实时批改学生作业，标注错误并提供解析（如指出作文中 “convenient” 误用为 “convenience” 的语法问题）。教师则通过 AI 平台查看学生整体学习情况，对共性问题进行线下集中答疑，对个性问题进行一对一辅导。

（二）核心技术支撑

1.大数据分析技术：通过采集学生课前预习、课堂互动、课后作业等数据，构建 “词汇学习行为数据库”，分析学生的学习节奏、薄弱环节，为个性化教学提供数据支撑。例如，若数据显示 80% 的学生混淆 “imply” 与 “infer”，教师可在课堂重点讲解两者区别。

2.自然语言处理技术：AI 系统可对学生的词汇应用内容（如作文、口语录音）进行语义分析，评估词汇使用的准确性与恰当性，例如判断学生在句子 “I make a decision to study abroad” 中 “makea decision” 是否可优化为 “decide”，提升表达简洁性。

3.机器学习技术：随着学生学习数据的积累，AI 系统可不断优化推荐算法，例如根据学生对 “词根词缀记忆法” 的偏好，增加同类词汇推荐，实现 “越用越智能” 的教学效果。

二、教学实践与效果分析

（一）实践对象与方案

为验证模式有效性，本文以某高校 2024 级非英语专业两个班级为研究对象，其中实验班（45人） 采用基于人工智能的混合式教学模式，对照班（45 人） 采用传统教学模式，实践周期为 16周（覆盖大学英语 1 学期词汇教学内容）。实践前，通过词汇测试（满分 100 分）检测两班基础水平，结果显示实验班平均分为 62.3 分，对照班为 61.8 分，无显著差异（ P>0.05 ），确保实践的公平性。

（二）实践效果评估

1.词汇测试成绩对比：实践后，两班进行相同难度的词汇测试，结果显示（见表 1）：实验班平均分提升至 85.6 分，较对照班（72.1 分）高出 13.5 分；实验班优秀率（80 分以上）达 75.6% ，是对照班 （37.8% ）的 2 倍；实验班不及格率（60 分以下）仅为 2.2% ，远低于对照班（ （17.8% ）。数据表明，混合式教学模式能显著提升学生词汇掌握程度。

1.学生学习态度调查：通过问卷星对实验班学生进行调查（回收有效问卷 45 份），结果显示：88.9% 的学生认为 “AI 个性化学习清单帮助自己明确了学习重点”； 91.1% 的学生表示 “课堂 AI 互动游戏提升了词汇学习兴趣”； 84.4% 的学生认为 “课后 AI 批改系统让自己及时发现了词汇错误”。此外，实验班学生的词汇学习时长（平均每天 45 分钟）较对照班（平均每天 28 分钟）显著增加，且主动提问次数是对照班的 3 倍，表明该模式能有效激发学生学习主动性。

三、应用挑战与展望

（一）当前面临的挑战

1.技术应用门槛：部分教师缺乏人工智能技术操作能力，难以熟练运用智能教学平台、AI 批改系统等工具，导致技术与教学融合不深入；

2.数据安全风险：学生学习数据（如测试成绩、作业内容）涉及个人隐私，若智能平台数据保护措施不完善，可能存在信息泄露风险；

3.教学资源质量：目前市场上的 AI 词汇教学资源质量参差不齐，部分资源存在例句陈旧、释义不准确等问题，影响教学效果。

（二）未来发展展望

1.加强教师技术培训：高校可定期开展 “AI + 英语教学” 培训课程，邀请技术专家与一线教师共同开发教学案例，提升教师技术应用能力；

2.完善数据安全机制：教育部门应出台 AI 教学数据安全标准，要求智能平台采用加密存储、访问权限控制等技术，保障学生隐私；

3.构建优质资源库：联合高校、企业、教研机构共同开发标准化 AI 词汇教学资源，建立资源审核与更新机制，确保资源质量；

4.深化技术融合：未来可探索 “AI + 元宇宙” 技术在词汇教学中的应用，例如让学生在元宇宙场景中与虚拟人物用英语对话，进一步增强词汇应用的真实性与沉浸感。

总结：本文通过构建并实践基于人工智能的混合式教学模式，验证了该模式在大学英语词汇教学中的有效性。实践表明，该模式能通过 “线上 AI 个性化辅助” 与 “线下教师精准引导” 的有机结合，解决传统词汇教学的痛点，显著提升学生的词汇掌握程度与学习主动性。尽管当前模式在技术应用、数据安全等方面仍面临挑战，但随着人工智能技术的不断发展与教育理念的持续更新，该模式将成为大学英语词汇教学改革的重要方向，为培养学生的英语核心素养提供有力支撑。

参考文献：

1]任敬辉，关丽娟.慕课视域下民办高校ESP 英语教学模式研究[J].现代交际：学术版， 2016.

[2]陈琳，段君义，蒯振华.SPOC 混合教学模式下多维互动策略研究--以英语词汇学习及应用课程为例[J].安徽工业大学学报：社会科学版， 2022， 39（3）：48-50.

作者简介：叶玲，女，汉族职称副高，硕士研究生，研究方向为大学英语教育。