摘要：随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的深度融合已成为推动教学变革的核心动力。本文以小学英语（PEP 版）教学为研究对象，结合建构主义理论、情境认知理论及语言习得规律，系统分析 AI 技术在语音训练、情境交互、个性化学习、评价反馈四大核心环节的应用路径。通过典型案例分析（如智能语音测评、AI 虚拟助教、自适应学习平台等），提出“技术赋能—情境重构—数据驱动”三维融合模型，并针对当前融合中的教师技术素养不足、资源适配性低、伦理风险等问题，提出分层培训、校本资源开发、人机协同等解决方案，为小学英语教育智能化转型提供实践参考。

关键词：人工智能；小学英语；PEP 教材；融合路径；个性化学习

一、引言

1.1 研究背景

《教育信息化2.0 行动计划》明确提出“以人工智能赋能教育创新”，而语言学科因其技能训练属性成为AI 落地的优先领域。小学英语（PEP 版）作为义务教育基础课程，存在三大痛点：

学生差异大：城乡学生听说能力差距显著（2023 年教育部调研显示，农村校口语达标率仅 52% ）

情境缺失：传统课堂缺乏真实语言交互环境∙ 评价滞后：教师难以实时跟踪个体学习轨迹

1.2 AI 技术教育应用优势

o 薄弱点：推送PEP 配套微课（如第三人称单数专项） 兴趣点：扩展英文绘本/动画（Lexile 值匹配）

4. 动态调整：每单元更新学习路径图

案例：人教版 AI 助学平台“智慧学伴”在浙江省 30 所小学的应用表明，实验班期末口语优秀率（ ^（≥85 分）达 41.2% ，较对照班高 19.7%

三、融合实践中的挑战与对策

3.1 主要挑战

二、AI 技术与小学英语教学的融合路径

2.1 语音训练智能化：从机械模仿到精准反馈

∙ 应用场景：

∘ PEP 三年级《Unit 3 Look at me！》面部词汇跟读 o 六年级《Unit 4 Then and now》时态句型朗读

∙ 技术路径：

案例：

广州市天河区某小学引入“腾讯英语君”，学生发音错误率下降 37% （2022 年区级实验报告）

2.2 情境交互沉浸化：从静态教材到动态体验 PEP 教材主题与 AI 情境映射表：

实践效果：

上海市闵行区实验小学 VR 情境课堂数据显示：学生情境对话参与度提升至 98% ，目标句型使用频次增加 2.3 倍

2.3 学习路径个性化：从统一教学到精准供给

AI 驱动的个性化学习闭环：

1. 学情诊断：通过作业分析、课堂应答记录知识图谱

2. 能力画像：标记听说读写四大维度能力值（如：发音B 级/词汇量 600）

3. 资源推送：

3.2 解决路径三维融合模型构建：

具体策略：

1. 教师发展：o 开展“AI 工具工作坊”（如科大讯飞教研平台实操）o 建立“人机协同”备课模式：教师设计主线任务，AI 生成分层练习

2. 资源开发：o 构建PEP 教材 AI 资源库（按单元匹配动画/游戏/测评）o 开发校本 AI 电子绘本（如《AI’s Trip to Beijing》）

3. 伦理保障：o 数据采集遵循“最小化原则”（仅存储必要语音片段）o 建立学校-企业-家长三方数据监管协议

四、结论与展望

人工智能与小学英语教学的深度融合，本质是以技术重构语言习得生态：

短期目标：

∙ 构建“AI 助学三角模型”（精准诊断→个性供给→成效反馈），实现减负增效

∙ 长期愿景：

通过情感计算、脑机接口等技术，创建“无边界英语习得环境”，使语言学习从“知识获取”转向“能力生长”

实践建议：

1. 教育部门应加快制定《小学AI 英语教学应用指南》

2. 学校需建立“AI 教研共同体”，避免技术应用碎片化

3. 企业开发需坚持“教育性优先”，杜绝娱乐化倾向

参考文献：

1. 教育部.《义务教育英语课程标准（2022 年版）》[S]. 北京师范大学出版社.

2. 余胜泉. 人工智能教师的未来角色[J]. 电化教育研究， 2021（01）.

3. Hwang G. J.， et al. Vision， challenges， roles and research issues of AI in education[J].Computers & Education， 2020.

4. PEP教材AI 资源开发项目组. 小学英语智慧课堂实践白皮书[R]. 人民教育出版社， 2023.