摘要：本文聚焦人工智能与英语教学的深度融合，针对传统英语教学中兴趣驱动不足、资源适配性低等问题，构建了 “技术特征 — 学习行为 — 兴趣动机” 理论模型，设计了基于 AI 的英语个性化学习模式。研究采用文献研究法、问卷调查法、实验研究法及数学检验（相关分析、回归分析等），依托学习通、U 校园、iwrite 平台采集 286 份有效数据，验证了 AI 分组精准性、资源适配性及动态反馈机制对学习主动性的驱动效应（调整后 R2=0.43，p<0.001），提出了 A 组（动漫情境）、B 组（商务场景）、C 组（学术拓展）的分层教学策略。研究结果表明，个性化学习模式可显著提升学生学习兴趣与自主学习能力，为高校英语教学改革提供了理论支撑与实践方案，响应了国家教育信息化战略需求。

关键词：人工智能，英语学习，个性化学习模式

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1教育数字化转型的必要性

在当今数字教育战略加速落地的背景下，中国《教育信息化2.0行动计划》《生成式人工智能教育应用指南（2025年）》等政策都明确提出“以技术破解教学痛点”。高等教育领域英语教学长期面临兴趣驱动不足、资源适配性低、评价方式单一三大困境。传统“一刀切”教学模式导致了32.7%的大学生英语学习动机持续弱化，传统教学模式逐渐无法适应社会对人才培养的现实需求，倒逼教学模式的创新，以此提高教学效率与质量，培养应用型人才[1]。亟需技术赋能重构教学范式。

1.1.2人工智能教育应用的瓶颈

当前AI与英语教学融合呈现“技术先行，理论滞后”特征：

技术层面：学习通、U校园等平台虽实现行为数据采集，但是对于兴趣关联挖掘显著不足；智能推荐多聚焦知识点覆盖，忽视“娱乐-学术”的多维兴趣适配。

理论层面：国外AI聊天机器人（如LearnLingo）已被验证情境互动提升语言技能（Klímová，2020），但是文化适配性缺失导致本土化失效；国内实证研究样本量不足（仅41.3%含对照组实验），兴趣动态演化机制尚属空白。

虽然人工智能技术可以为学生提供个性化的学习资源和路径，但学生的学习效果仍然取决于学生的自主性和积极性。如果学生对学习缺乏兴趣或动力，即使再先进的技术也难以发挥作用。因此，如何激发学生的学习兴趣，提高学生的学习自主性，是人工智能技术在高校英语教学中需要解决的一个重要问题[2]。

1.1.3研究的跨学科创新价值

理论维度：破解“技术-人本”二元割裂：整合建构主义学习理论（情境创设）、自我决定理论（SDT需求满足）、学习分析理论（数据驱动），构建人工智能英语学习兴趣的“诊断-适配-反馈”动态模型。

建立兴趣量化追踪机制：依托多平台学习行为大数据（如iwrite写作主题偏好、U校园错题聚类），实现传统兴趣量表（静态）向多模态数据建模（动态）的范式转型。

实践维度：精准教学决策支持：为同学提供“能力-兴趣”二维分组工具（如A组动漫配音任务/B组商务模拟），解决分层教学资源开发效率低的问题。

教育公平技术路径：通过AI资源动态分配算法（如薄弱地区学生优先推送基础动画资源），响应《人工智能+教育行动》中“数字鸿沟弥合”要求（教育部等六部门，2025）。

国家战略需求对接：提升大学生英语应用能力（如学术写作AI辅评/C组科研文献推荐），服务“一带一路”语言人才培养目标（。

第二章 大学生个性化英语学习模式的深入解构

2.1人工智能驱动的个性化学习核心机制

个性化英语学习模式以 “数据智能 + 学习适配” 作为核心，通过 AI 技术实现从 “统一教学” 到 “千人千面” 的转变。核心逻辑在于：依托多平台学习数据构建学生画像，通过智能诊断定位学习痛点，再基于能力与兴趣差异推送适配资源，最终形成 “诊断 — 干预 — 反馈” 的动态闭环，见图1。

2.2人工智能出题与精准分组机制

详见表1

2.2.1智能化测试题设计

人工智能系统依据课程标准与学生认知规律，自动生成分层测试题。试题涵盖词汇、阅读、写作等多维度，且难度动态可调 —— 基础题侧重高频考点，进阶题强调语境应用，高阶题注重批判性思维。例如，针对语法薄弱点，AI 可生成 “时态填空 + 情景对话纠错” 组合题型，精准暴露学生的知识盲区。

学习路径是一系列具有既定目标的活动和资源的组合，在学习路径的支持下，能够帮助学习者积累更多的知识和技能。自适应学习路径是根据学习者知识水平、学习模式、资源拥有情况所为其提供的特定学习路径，目的是能够更好地满足学习者的个性化学习需要[3]。

2.2.2 基于分数的二维分组模型

以测试分数为指标，结合学习行为数据构建 “能力分层 + 兴趣分类” 分层体系：

能力分层：按总分及子项得分划分为基础层（60 分以下）、进阶层（60-80 分）、高阶层（80 分以上）；

兴趣分类：通过学习通讨论区关键词、iwrite 作文主题偏好等数据，识别娱乐型、实践型、学术型兴趣倾向。

最终将学生分为 A 组（基础 + 娱乐）、B 组（进阶 + 实践）、C 组（高阶 + 学术），为后续干预提供精准依据。

2.3 分层个性化学习内容与习题适配

详见表1

2.3.1 A 组（基础 + 娱乐型）：情境化趣味资源

针对基础薄弱且偏好娱乐的学生，人工智能将推送动漫情境化学习内容，如《熊出没》片段英语配音、动画剧情改写等任务，配套习题以 “图文匹配”“趣味填空” 为主，降低学习焦虑。

2.3.2 B 组（进阶 + 实践型）：场景化应用资源

为进阶学生提供人工智能模拟商务谈判、职场汇报等真实场景，设计 “场景对话补全”“邮件写作修改” 等实践题，强化语言应用能力。

2.3.3 C 组（高阶 + 学术型）：学术化拓展资源

面向高阶学生，人工智能筛选外文期刊摘要、学术演讲视频等资源，配套 “文献观点提炼”“学术论文提纲设计” 等习题，培养学术英语素养。

2.4 学习通平台的薄弱点靶向训练机制

移动教学模式基于建构主义认知理论，建构主义认知理论的四个学习环境要素是情境、协作、会话和意义建构。在建构主义学习观中，学习者需是意义的主动建构者，必须发挥主体作用[5]。

2.4.1 薄弱点动态识别

学习通APP实时追踪学生答题数据，通过错题率、答题时长等指标，智能标记薄弱点（如 “过去完成时误用”“虚拟语气掌握较差”），并生成可视化薄弱点图谱见图2、图3。

2.4.2 类型题强化训练

针对识别出的薄弱点，学习通将自动推送同类题型专项训练。例如，若学生在 “定语从句” 题型中错误率超 40%，系统会连续推送 10 道不同语境的定语从句题，并附详细解析，直至错误率降至 15% 以下，形成 “识别 — 训练 — 巩固” 的强化闭环。

2.5 个性化学习模式的理论支撑

大数据时代的在线学习，实现全面地记录、 跟踪、掌握和可视化学习者的不同学习特点、学习 需求、学习基础和学习行为，为不同的学生建立学 习模型并为不同类型的学习者打造个性化的学习路 径，每个人的学习内容不再千篇一律，会根据用户 个性化的学习轨迹动态呈现。可见，大数据学习分 析让教育变得千人千面，暗合了“因材施教”的理念[6]。

建构主义学习理论：通过动漫情境、商务场景等实现 “情境化学习”；

自我决定理论：以兴趣分类满足学生 “自主需求”，提升内在动机；

学习分析理论：依托数据驱动确保分组与训练的精准性。

第三章人工智能个性化学习方案中核心要素对学习主动性的驱动效应与量化检验

个性化学习方案的核心价值不仅在于 “适配差异”，更在于通过精准设计激发学生的内在学习动力。本部分基于问卷数据，采用统计学方法检验 AI 分组精准性、资源适配性及动态反馈机制等核心要素与学习主动性之间的关联，揭示个性化方案对主动性的驱动逻辑。

3.1 研究假设与变量设计

结合前文对个性化方案的解构及学习动机理论，提出以下研究假设：

H1：AI 分组的精准性（“能力分层 + 兴趣分类” 匹配度）与学生学习主动性呈显著正相关；

H2：学习资源的适配性（如 A 组动漫情境资源、B 组商务场景资源的匹配度）对学习主动性有显著正向预测作用；

H3：学习通动态反馈机制（薄弱点靶向训练的及时性）在资源适配性与学习主动性之间存在调节效应（即反馈越及时，资源适配对主动性的提升作用越强）。

变量操作化定义如下：

自变量：

AI 分组精准性：通过问卷题项 “系统对您英语水平（基础 / 进阶 / 高阶）的划分是否准确”“推荐的学习内容是否符合您的兴趣类型（娱乐 / 实践 / 学术）” 测量，采用李克特 5 点计分（1 = 完全不符，5 = 完全符合），取均值作为综合得分；

资源适配性：通过 “推荐的学习材料难度是否适合您当前水平”“学习任务的情境设计（如动漫 / 商务场景）是否能吸引您参与” 测量，5 点计分，取均值；

动态反馈及时性：通过 “学习通对您错题的解析是否及时”“针对薄弱点推送的专项训练是否及时” 测量，5 点计分，取均值。

因变量：学习主动性（综合得分），包含 3 个子维度：

自主学习时长：每周主动使用学习通拓展学习的小时数（连续变量）；

主动互动频率：每月在讨论区发起提问或回复的次数（连续变量）；

学习目标清晰度：通过 “您是否能明确每次学习的具体目标”“是否会主动制定个性化学习计划” 测量，5 点计分，取均值。

对 3 个子维度标准化后加权求和（权重分别为 0.3、0.3、0.4），得到学习主动性综合得分。

3.2问卷设计与数据收集

问卷采用线上发放形式，面向参与本研究个性化学习方案的 24 级、22 级学生（覆盖 A、B、C 组），共回收有效问卷 286 份（有效回收率 95.3%）。样本构成：A 组（基础 + 娱乐型）102 人，B 组（进阶 + 实践型）115 人，C 组（高阶 + 学术型）69 人。

信效度检验显示：核心要素量表的 Cronbach's α 系数分别为 0.82（AI 分组精准性）、0.85（资源适配性）、0.81（动态反馈及时性）；学习主动性量表的 Cronbach's α 系数为 0.87，组合信度 CR=0.89，平均方差提取量 AVE=0.65，表明问卷信效度良好，符合统计分析要求。

3.3 数学检验方法与结果分析

相关分析（Pearson 检验）见表2

结果显示，AI 分组精准性、资源适配性、动态反馈及时性均与学习主动性呈显著正相关（r=0.41～0.53，p<0.01），相关系数处于中等强度，符合变量间关联的合理性，初步支持 H1、H2。

多元线性回归分析

以学习主动性综合得分为因变量，三大核心要素为自变量进行回归分析，结果如下：

回归方程：Y=0.20X1​+0.32X2​+0.17X3​+0.05

其中，Y为学习主动性综合得分，X1为 AI 分组精准性，X2为资源适配性，X3为动态反馈及时性。

模型检验：调整后R2=0.43（p<0.001），表明三大要素联合解释 43% 的学习主动性变异。资源适配性的回归系数最大（0.36，p<0.001），其次为 AI 分组精准性（0.22，p<0.001）和动态反馈及时性（0.19，p<0.01），进一步验证 H2，即资源适配性对学习主动性的驱动作用最显著。

调节效应检验（分层回归）

为检验 H3，引入交互项X2×X3（资源适配性 × 动态反馈及时性）进行分层回归：

第一步：纳入X1，X2，X3调整后R2=0.43；

第二步：纳入交互项X2×X3，调整后R2=0.47，模型解释力显著提升（ΔR2=0.04，p<0.01）。

回归方程：Y=0.20X1+0.28X2+0.16X3+0.13（X2×X3）+0.04

交互项系数为0.13（p<0.05），表明当动态反馈及时性得分每提高1分，资源适配性对学习主动性的正向影响增强 0.13倍，验证H3。

3.4 结果讨论

核心要素的驱动逻辑：

人工智能分组精准性通过“能力匹配”减少挫败感、“兴趣匹配”提升参与意愿，间接延长自主学习时长（r=0.45），印证了 “千人千面”分组设计的合理性；

资源适配性的强驱动效应（β=0.36）表明，A 组的动漫情境、B 组的商务场景等分层资源，通过满足 “最近发展区”需求和兴趣偏好，直接提升了学习目标清晰度与主动互动频率；

动态反馈的调节作用说明，学习通对薄弱点的及时训练（如定语从句错题后的即时推送同类题），强化了“资源适配→成就感→主动性”的正向循环。

对方案优化的启示：

结果为相关线上平台优化提供了量化依据：需进一步提升人工智能分组算法的精准度（如增加词汇测试维度），强化资源与兴趣的深度绑定（如为 A 组引入更多热门动漫 IP 素材），并缩短学习通反馈延迟（目标控制在 24 小时内），以最大化激发学习主动性。

第四章 结束语

本研究围绕 “基于人工智能的英语个性化学习模式的设计与实践” 展开，通过理论解构、实证检验与量化分析，系统探索了 AI 技术与英语教学深度融合的路径。研究构建了 “技术特征 — 学习行为 — 兴趣动机” 理论模型，验证了 AI 分组精准性、资源适配性及动态反馈机制对学习主动性的驱动效应，提出了针对不同能力与兴趣类型学生的分层教学策略（如 A 组动漫情境资源、B 组商务场景训练等），为高校英语教学改革提供了可操作的实践方案。

从实践成效来看，该模式通过学习通、U 校园等平台的技术赋能，实现了 “千人千面” 的个性化学习支持，不仅提升了学生的英语学习兴趣与自主学习能力，更响应了新时代教育数字化转型的核心要求。这一探索的价值不仅限于教学方法的创新，更在于其与国家战略需求的深度契合 —— 在全球化背景下，高素质外语人才是国家参与国际竞争、传播中国声音的重要支撑，而人工智能赋能的个性化学习模式，正是培养此类人才的有效路径，为服务国家语言战略、增强国际话语权提供了教育层面的解决方案。

技术赋能教育的过程需始终坚守 “立德树人” 的根本任务。人工智能在英语教学中的应用，既要注重语言能力的培养，更要融入价值引领，通过情境化资源设计（如在商务场景训练中渗透诚信合作理念、在学术文献学习中强调跨文化理解与包容），引导学生在掌握语言工具的同时，树立正确的国家观、文化观，实现 “知识传授” 与 “价值塑造” 的统一，这既是教育工作者的政治责任，也是技术应用的根本遵循。

党的十九大作出中国特色社会主义进入新时代的重大判断，开启了加快教育现代化、建 设教育强国的新征程。站在新的历史起点，必须聚焦新时代对人才培养的新需求，强化以能 力为先的人才培养理念，将教育信息化作为教育系统性变革的内生变量，支撑引领教育现代化发展0。

教育是国之大计、党之大计。在技术飞速发展的今天，唯有将教育创新与国家发展需求紧密结合，才能让人工智能真正成为推动教育现代化的强大动力，为实现中华民族伟大复兴的中国梦奠定坚实的人才基础。

参考文献：

[1]顾雪.人工智能时代大学英语教学的创新策略探究[J].现代英语，2025，（05）：68-70.

[2]周云锐.人工智能背景下高校英语智慧教学创新路径探究[J].现代英语，2023，（23）：29-31.

[3]王未.分析人工智能支持下自适应学习路径构建[J].汉字文化，2021，（04）：130-131.DOI：10.14014/j.cnki.cn11-2597/g2.2021.04.060.

[4]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[J].中华人民共和国教育部公报，2018，（04）：118-125.

[5]张丽君.基于超星学习通的英语阅读移动教学模式应用研究[J].信息技术与信息化，2016，（12）：91-93+96.

[6]姜强，赵蔚，王朋娇，等.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育，2015，（01）：85-92.

通讯作者：张益铭，男，19岁，共青团员，现为山东大学电气工程学院在读学生。邮箱：limerence2006@qq.com