生成式人工智能赋能职高英语学习活动设计的探索

引言：随着人工智能技术迅猛发展，生成式人工智能凭借强大语言处理能力与交互特性正逐步渗透教育领域。职业高中英语教学面临学生基础参差不齐、学习动机不足、实用技能需求迫切等挑战，亟需创新教学方法与工具，生成式人工智能具备情境创设、实时互动等优势为职高英语教学提供新思路。探究期望能够探索生成式人工智能融入职高英语学习活动全过程，构建兼顾知识习得与职业能力培养学习生态系统。

一、生成式人工智能融入职高英语教学，构建多元互动学习环境

生成式人工智能技术凭借其强大语言理解与生成能力，为职高英语教学环境带来革命性变革，职业高中学生普遍存在英语学习兴趣缺乏问题，传统教学环境单一乏味难以激发学生主动参与热情。引入生成式人工智能后教师能利用其创设贴近职业场景沉浸式学习环境，将抽象语言知识转化为具体工作情境，例如针对旅游服务类专业学生设计虚拟酒店接待对话场景，学生与 AI 扮演角色进行实时交互模拟真实工作环境，提高语言应用能力。此类互动环境打破传统教学局限，将语言学习与未来职业场景紧密结合，增强学习目标感与职业认同感。

生成式人工智能还能创建低焦虑学习氛围，帮助职高学生克服语言学习心理障碍，许多职高学生因长期学习挫折形成英语学习恐惧心理，导致课堂参与度低下。生成式人工智能提供非评判性交流环境，学生可无顾虑反复练习减轻语言学习压力，同时智能系统能根据学生反应调整互动难度与节奏，确保学生始终处于最佳学习区间，这种自适应互动模式使每位学生都能获得适当挑战与成功体验，培养学习自信心。生成式人工智能支持多模态互动，集成文本、语音等多种交互方式满足不同学习风格学生需求，形成包容性学习环境让每位学生都能找到适合自己表达与理解方式。

二、生成式人工智能支持职高英语能力培养，促进个性化学习路径开发

职业高中英语教学目标着眼于培养学生职场实用英语能力，传统统一进度教学模式难以满足学生个体差异需求，而生成式人工智能凭借精准分析能力可为每位学生构建智能学习档案，记录学习行为、偏好等信息进而生成个性化学习路径。此类智能系统根据学生现有水平与学习进展，动态调整学习内容难度与呈现方式，确保学习材料始终处于学生最近发展区内。针对词汇学习智能系统根据学生专业背景推送相关职业词汇，通过情境化例句强化记忆，对语法薄弱学生系统会提供更多针对性练习与直观解释，对听说能力需提升学生则增加口语交互频率与难度。这种精准匹配学习资源方式使每位学生均获得最适合自身学习内容与策略，从而构建起差异化学习体系有效解决职高学生基础不均问题，让每位学生都能按照自身节奏稳步提升英语能力。

生成式人工智能还能帮助学生建立英语学习与职业发展联系，增强学习目标导向性与学习动机。职高学生普遍关注知识实用性，生成式人工智能根据学生专业方向，创设符合行业特点英语学习任务，让学生在模拟职场环境中应用英语体验语言工具价值。智能系统还能模拟职场面试、商务谈判等高阶应用场景，培养学生综合语言运用能力，此类任务式学习活动将语言学习嵌入真实职业情境，促使学生形成内在学习动机，同时智能系统提供即时反馈与指导，帮助学生逐步提升解决实际问题语言能力为未来职业发展奠定基础。更重要是这种学习方式培养学生元认知能力，学生通过与智能系统互动逐渐了解自身学习风格与策略，掌握自主学习方法，形成终身学习能力。这种教学不但能提高学习兴趣和课堂效率，更能帮助学生形成积极的人生态度和正确的价值观，为学生的未来发展奠定坚实基础。

三、生成式人工智能优化职高英语评价机制，提升学习反馈效能

传统职高英语评价主要依靠标准化测试，难以全面反映学生语言实际应用能力，生成式人工智能引入后能构建多元立体评价体系，实现过程性评价与终结性评价有机结合。智能系统能够全程记录学生学习轨迹，包括互动频率、问题类型等维度信息形成全面学习画像，这些微观数据超越传统考试单一维度呈现学生英语能力发展全貌。系统还能分析学生表达内容与方式，评估语言流畅度、准确性等质性指标为教师提供全方位评价依据，这种综合评价机制关注学生进步过程而非单一结果，帮助教师精准把握班级整体情况与个体差异实现教学精准调控。智能评价打破时空限制，学生能随时获取能力水平评估形成持续学习动力，智能系统评价结果客观公正，避免人为主观因素干扰增强评价公信力与权威性。

生成式人工智能评价机制最显著优势在于即时反馈与持续改进功能，传统评价往往滞后于学习过程学生难以及时调整学习策略。智能系统能够实时分析学生表现，立即给予针对性反馈帮助学生认识问题根源，口语练习中系统会指出发音问题、语法错误或表达不当之处，并提供改进建议，写作任务中系统能分析文本结构逻辑提出优化方案，这种即时反馈缩短学习调整周期，帮助学生形成自我监控能力。更重要是智能系统反馈方式温和建设性，避免挫败感鼓励学生持续尝试，随着学习进展系统会动态调整反馈深度与广度，逐步引导学生从基础语言规则掌握向高阶表达能力提升过渡实现螺旋式进阶学习。智能评价系统还能汇总分析班级整体表现，为教师提供教学改进依据促进教学相长，长远来看智能评价机制不仅提高学习效率更培养学生自主学习习惯与反思能力，为终身学习奠定基础。因此生成式人工智能评价机制实现从结果评价向过程评价转变，从单一评价向多元评价转变，从外部评价向自我评价转变构建全新教

育评价生态。

结论：生成式人工智能融入职高英语教学实践展现出广阔应用前景，其技术优势与职高英语教学改革需求高度契合，通过构建多元互动学习环境、开发个性化学习路径、优化评价反馈机制，生成式人工智能能够有效解决职高英语教学中存在诸多问题。探究提出融合应用框架为职高英语教学提供新思路，但仍需注意技术应用伦理边界保持师生主体地位。未来探究应关注长期实践效果评估，探索人机协同教学模式，推动职业教育与人工智能深度融合培养符合时代需求复合型技能人才。

参考文献

[1] 单俊豪 , 刘永贵 . 生成式人工智能赋能学习设计研究 [J]. 电化教育研究 ,2024(7).

[2] 单俊豪 , 刘永贵 . 生成式人工智能赋能学习设计研究 [J].e-EducationResearch, 2024, 45(7).DOI:10.13811/j.cnki.eer.2024.07.010.

[3] 刘梦君, 邹文龙, 宗敏, 等. 生成式人工智能何以赋能教学——中学生英语写作教学实证研究 [J]. 中国电化教育 , 2025(6).