摘要：当前教育数字化转型中，初中英语后进生转化面临挑战，传统 “一刀切” 教学难以适配其差异化需求，导致学习兴趣低、成绩提升慢。AI 技术凭借数据挖掘、智能分析、自适应学习等优势，为解决该问题提供新路径。本文聚焦初中英语课堂，分析后进生学习现状与 AI 应用价值，从学习诊断、资源推送维度构建赋能策略，结合实践指出 AI 对提升后进生学习主动性、优化效果的作用，反思问题，为 AI 与后进生转化深度融合提供参考。关键词：初中英语、AI 技术、后进生、个性化学习

引言

在教育信息化 2.0 行动计划推动下，初中英语教学向智能化、个性化转型，而后进生知识薄弱点分散、学习动机不足、方法不当，影响班级教学质量。传统教学中，教师受时间、精力限制，难以为后进生制定专属方案，使其被动学习、知识漏洞累积。AI 技术可多维度采集学习数据，精准分析问题，生成个性化方案，提供适配支持。探索 AI 赋能后进生个性化学习路径，符合教育发展要求，是提升后进生英语能力、实现教育均衡的重要举措。

一、初中英语后进生学习现状及 AI 技术的应用价值

初中英语后进生的学习现状存在显著短板，知识层面多数学生词汇量未达课标要求，基础语法如 “时态辨析”“词性运用” 存在认知盲区，听说读写技能失衡，部分学生连简单对话听力都难以理解，写作常出现基础语法错误；动力层面因多次学习失利缺乏成就感，课堂参与度低，课后极少主动开展英语学习；方法层面依赖机械记忆记单词，无系统复习规划，做阅读时仅逐字翻译不懂抓取关键信息，学习效率低下。AI 技术恰好能针对性破解这些问题，其数据挖掘功能可通过课堂答题、作业等数据精准定位后进生的知识薄弱点，避免教师主观判断偏差，自适应系统能依据学生能力调整学习难度，帮助后进生逐步重建英语学习信心，为转化工作提供有效技术支撑。

二、初中英语课堂中 AI 赋能后进生个性化学习的实践策略

2.1 基于 AI 的精准学习诊断，明确后进生个性化学习目标

AI 技术通过搭建覆盖课前、课中、课后全流程的多维度学习诊断体系，为初中英语后进生明确个性化学习目标提供科学支撑。在课前预习阶段，AI 学习平台会根据新课知识点，推送包含词汇、语法基础的检测题目。课堂教学中，AI 互动系统实时捕捉学生答题行为，包括答题时长、修改次数、错误选项等。课后，AI 平台还会结合作业完成情况，进一步补充诊断结果，最终生成包含学习优势、薄弱环节、阶段性目标与长期目标的详细报告，让教师清晰掌握学生问题，也让后进生明确每阶段的学习方向，避免盲目学习。

2.2 基于 AI 的个性化资源推送，满足后进生差异化学习需求

AI 借助智能资源推送系统，依据初中英语后进生的知识薄弱点、学习能力与学习习惯，提供高度适配的学习资源。对于词汇积累不足的后进生，AI 平台会推送融入生活场景的词汇学习资源，如包含 “餐厅点餐”“校园活动” 等主题的图文词汇卡，搭配真人发音与例句音频，帮助学生在情境中记忆单词；针对语法理解困难的学生，推送动画形式的语法微课，将抽象的 “定语从句”“状语从句” 知识点转化为趣味故事，降低理解难度。

在资源推送节奏上，AI 系统动态跟踪学习效果，若学生连续两次完成 “一般将来时” 练习正确率超 85% ，则推送包含复合句的进阶语法资源；若在 “完形填空” 专项练习中错误率较高，就暂停新内容推送，优先推送完形填空解题技巧视频与基础篇章练习。

三、初中英语课堂中 AI 赋能后进生个性化学习的实践成效与反

3.1 AI 赋能后进生个性化学习的实践成效

将 AI 技术应用于初中英语课堂赋能后进生个性化学习后，实践成效在学习成绩、学习主动性与学习方法三方面显著体现。成绩提升上，经过一学期实践，后进生单元测试平均分较之前提高 12 分，期中、期末考试中词汇题正确率从 58% 升至 82% ，尤其是之前难以及格的学生，有 60% 达到及格线以上，知识薄弱点得到有效弥补。学习主动性方面，AI 平台的互动闯关、积分奖励等功能，让后进生逐渐获得学习成就感。课堂上主动举手回答英语问题的次数较之前增加，部分学生还会主动向教师请教 AI 学习中遇到的问题，分享自己的学习进度。

3.2 AI 赋能后进生个性化学习实践中的问题与反思

AI 赋能初中英语后进生个性化学习虽取得成效，但实践中暴露的问题仍需深入反思。其一，数据隐私保护存在漏洞，若不加强防护，易侵犯学生隐私权益。其二，AI 与教师协同存在断层，部分教师过度依赖 AI 诊断结果，将学习规划完全交由系统，忽视后进生的情感需求，短期内学习积极性再次下降。后续需升级数据加密技术、强化教师情感辅导职责，切实解决这些问题。

四、结语

初中英语课堂中 AI 赋能后进生个性化学习，是教育技术与学科教学融合的重要实践。AI 精准诊断、个性化资源推送，解决传统教学中目标不明、内容不适配、动力不足等问题，助力后进生提升英语能力。实践中，AI 推动成绩提升、主动性增强，优化教学模式。但仍面临数据隐私、师生协同、资源质量等问题，需后续完善。未来应深化 AI 与英语教学融合，建更完善体系，为后进生提供优质支持，助其突破学习，实现教育个性化与均衡化。

参考文献

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