人工智能技术赋能英语个性化学习路径研究

引言

AI 技术凭借其强大的数据感知、智能分析与决策能力，正在深刻重塑英语学习的内容、方式与评价体系，推动教育范式的革命性转变。在此背景下，本研究旨在全面梳理人工智能技术赋能英语个性化学习的现状、优势与挑战，并积极探索其未来可行的实践路径，以期为推动信息技术与英语教育的深度融合、构建以学习者为中心的新型教学模式提供理论参考与实践借鉴。

一、人工智能技术赋能英语个性化学习的现状分析

（一）技术应用现状

人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，为传统教学注入了新的活力，智能教学系统和自适应学习平台等创新工具是人工智能技术在应用创新的主要代表。教学工具层面，语音识别与自然语言处理技术赋能了实时口语评测与写作批改，提供发音、语法和内容的即时反馈。资源方面，生成式人工智能可动态创建场景化对话、分级阅读及针对性练习，初步形成“数据驱动- 诊断- 匹配”的个性化生态。

（二）学习者现状

当前学习者对人工智能赋能英语学习普遍呈现高认知与高接受度，尤其年轻群体视其为高效便捷的学习辅助工具。在实际使用中，用户广泛依赖智能词汇记忆应用、AI 口语陪练及语法纠错工具完成日常学习，其核心需求已从基础的功能满足转向更深层次的个性化体验，如期望系统能精准定位自身知识盲点并提供动态调整的进阶方案。在学习行为与偏好上，学习者表现出对即时反馈、游戏化激励及沉浸式交互场景的明显倾向，同时期待在保持学习自主权的前提下，获得系统性的路径引导与适配不同学习风格的内容推荐。

（三）教师现状

当前教师对 AI 技术的认知与应用能力呈现显著分化。其角色正转变为学习路径设计者、AI 资源筛选者和人机互动引导者，核心价值体现在方案审校、情感激励等高阶思维培养。教师们普遍认可 AI 潜力，但强烈呼吁加强AI 素养培训，并推动技术与教学实践深度融合，以确保“AI 赋能”而非“取代”教师的主导作用。

二、人工智能技术赋能英语个性化学习的优势分析

（一）精准的学习分析与诊断

人工智能技术通过多维度数据采集与智能算法，实现对英语水平的精准评估，能对口语、发音、语法及词汇进行细粒度分析。技术持续追踪学习行为数据，如答题路径与错题模式，深度洞察认知规律与学习风格，并生成动态可视化诊断报告。该报告不仅能定位知识薄弱点及成因，更为学习路径规划提供数据驱动决策，真正推动从“通用教学”到“一人一案”的个性化转变。

（二）个性化的学习内容推荐

人工智能技术基于协同过滤与知识图谱，智能匹配学习者水平、目标和实时表现与海量资源，实现内容精准推荐。系统通过持续行为分析动态监测能力进展与兴趣变化，实时调整内容难度与主题，保持学习路径的自适应契合。AI 还能整合视频、播客、文本等多媒介资源，进行主题关联与难度分级，构建有机整合、多元个性化的学习内容生态系统，显著提升学习材料的适配性与吸引力。

（三）智能化的学习互动与反馈

人工智能机器学习还可以将英语学习任务设计成游戏化的方式，使得学习更有趣，并且学生能根据个人的英语能力等级，定制学习目标、学习计划。在交互过程中，AI可对学习者的口语产出、写作文本进行毫秒级解析，就发音、语法、用词及逻辑提供即时的、精准的纠正性与鼓励性反馈，并给出具体改进建议，充当了永不疲倦的私人陪练。此外，智能算法还能通过分析学习者画像，组建能力互补或目标相近的学习小组，推荐协作任务，并在社群讨论中智能引导话题、提示表达机会，学生还能跨越时空，现场体验历史事件。

（四）高效的学习管理与评估

人工智能技术通过构建统一的学习仪表盘，为教师提供了管理个性化学习过程的高效工具。该系统能自动化完成学习任务分发、进度追踪与学情预警，将教师从繁重的事务性工作中解放出来。在评估层面，AI 依托大数据分析，不仅量化学习成果，更能对学习者的参与度、努力程度及能力成长轨迹进行多维度形成性评价，实现评估的全面性与过程性。基于这些深度分析，人工智能技术能够为教师生成可视化的学情分析报告和数据驱动的教学建议，学生反馈学习期望时，生成式人工智能可充当学习秘书角色为学生安排学习计划，助力其实现精准化的教学干预与个性化的学习指导。

三、人工智能技术赋能英语个性化学习的路径探索

（一）技术层面

在技术层面，赋能路径需双轨并行：一是深度优化应用平台，致力于开发高稳定性与高效率的底层架构，确保学习过程流畅无中断，并极致提升平台的用户体验与交互设计，使其界面更直观、操作更人性化、学习沉浸感更强；二是大力创新应用工具，重点突破智能语音识别技术以开发高准确度的口语练习工具，研发能进行深度语义分析与结构评估的智能写作批改系统，并构建融合知识图谱与协同过滤算法的智能推荐引擎，从而实现对学习资源的精准化、个性化推送，为核心学习环节提供全面技术支撑。

（二）教学层面

在教学层面，赋能路径的核心在于深度融合与能力提升。首要任务是系统性地整合人工智能技术与教学内容，设计出适配 AI 赋能的动态英语课程体系，并配套开发智能化、可重构的教学资源库。在此基础上，需创新教学方法，积极采用翻转课堂、项目式学习等模式，并利用 AI 技术进行精准的学习分组、活动设计与过程管理，实现教学策略的智能化升级。同时，必须着力提升教师的人工智能应用能力，通过开展专项培训、工作坊等专业发展活动，并建立教师与技术专家之间的常态化合作机制，共同研发与优化教学应用，确保技术工具能有效服务于教学目标的实现。

（三）学习层面

在学习层面，赋能路径需聚焦于学习者自身能力的培养与生态的构建。首要任务是培养学习者的人工智能素养，通过基础教育和实操训练使其理解并善用 AI 工具进行自主学习。同时，需充分利用 AI 技术创设游戏化、情境化的趣味学习环境，并通过提供高度个性化的学习体验来持续激发其内在动机与成就感。此外，必须致力于构建支持性学习生态，通过创建在线学习社区促进学习者间的知识共享与协作互动，并配套提供及时、有效的人工智能学习支持服务，从而在技术和人文两个维度为学习者提供全面保障，助力其成为自主、高效的数字时代学习者。

结语

人工智能技术赋能英语个性化学习代表着未来教育发展的重要方向。本研究系统论证了 AI 技术在精准诊断、内容推荐、互动反馈与管理评估方面的显著优势，勾勒出从技术优化、教学创新到学习者培养的多维赋能路径。唯有实现技术、教学与人的和谐统一，才能构建出一个高效、公平、有温度的英语个性化学习新生态，最终让技术真正赋能于每一个独特的学习者。

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姓名：吴梦颖（1998.12.13-） 性别 : 女 民族：汉 籍贯 : 湖南省学历：研究生 研究方向：教育语言学