一、引言

（一）研究背景

《新一代人工智能发展规划》明确提出“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革”，教育部遴选的智慧教育示范区建设更将AI与学科教学融合作为核心任务。在高校英语教学领域，传统大班授课模式下的“同质化”教学与学生语言基础、学习需求的差异化矛盾日益突出——教师受限于课时与精力，难以实现一对一精准辅导，口语练习语境缺失、学习反馈滞后等问题长期存在。人工智能技术凭借自然语言处理、大数据分析等核心能力，为实现“因材施教”的教育理想提供了技术支撑，推动个性化教学从理念走向规模化实践。

（二）研究意义

理论意义：依托多所高校实践，构建AI赋能英语个性化教学理论模型，深化教育技术学与应用语言学交叉研究，进一步拓宽TPACK理论在智能教育领域的应用范围。实践意义：总结技术实施的有效策略与常见问题，为高校英语教师提供具体可行的教学改革指导，有效解决个性化教学难题，促进人才培养质量提升。

（三）研究现状与思路

现有研究多聚焦单一技术工具（如智能批改系统、口语测评软件）的应用效果，缺乏对个性化教学全流程的系统性分析。本文采用案例研究法与文献研究法，整合上海交大AI数字人对话系统、贵州大学智能学伴等实践案例，从“资源-教学-评价”三维度解析实践路径，结合教师视角的调研数据反思现实挑战，提出系统性优化策略。

二、人工智能赋能高校英语个性化教学的理论基础

理论意义方面：依托上海交通大学、贵州大学等多所高校的实践案例，构建人工智能赋能高校英语个性化教学的理论模型。此举不仅丰富了教育技术学与应用语言学交叉领域的研究成果，还进一步拓展了TPACK理论框架在智能教育环境下的应用范畴与深度，为智能教育理论的发展提供了新视角。

实践意义方面：通过深入分析技术在实际教学中的应用路径与常见问题，总结出有效的技术落地策略及需规避的误区。为高校英语教师提供具体、可操作的教学改革指导方案，有效应对个性化教学实施过程中的挑战，促进教学质量与人才培养质量的双重提升。

三、人工智能赋能高校英语个性化教学的实践路径

（一）个性化资源供给：多模态与自适应融合

3.1.1情境化学习资源库构建

高校与技术企业紧密合作，共同打造场景化学习资源库，以丰富英语教学语境。例如，上海交通大学团队针对课程内容，精心设计了13类对话场景，涵盖日常对话、学术研讨等多个方面，通过AI数字人实现上万种话题的互动交流，有效连接了教材内容与实际应用场景，提升了学生的学习沉浸感和语言运用能力。

3.1.2自适应学习资源推送机制

依托知识图谱与学习数据分析技术，系统能够智能地调整学习资源的难度与类型，实现个性化推送。自贡开放大学利用国大自适应学习系统，根据学生答题的错误率自动推荐定制化的练习内容，精准定位学习薄弱点。而贵州大学则进一步整合文本、音频、VR等多种资源形式，为具有不同兴趣和学习偏好的学生提供多样化的学习材料，如原版影视片段、学术讲座录音等，满足个性化学习需求。

3.1.3智能化资源生成技术

AIGC（人工智能生成内容）技术的引入，极大地降低了教学资源开发的门槛。教师只需上传相关文本，AI系统即可自动生成包含26种不同音色的音频素材，并支持语速的个性化调整，有效解决了传统听力材料单一、缺乏变化的问题，为英语教学提供了更加丰富、多样的听力资源，促进了学生听力理解能力的提升。

（二）教学过程优化：从“群体授课”到“精准干预”

3.2.1课前学情精准诊断

借助入学测试及前置学习任务的数据分析，AI技术能够迅速识别学生间的能力差异，为个性化教学提供依据。例如，贵州大学在《公共英语》课程中，通过智能测评系统将学生细分为不同能力层次，如基础强化型与能力提升型，进而为教师提供针对性的分组教学策略，确保教学活动的精准性。

3.2.2课中动态互动优化

AI工具的应用打破了传统课堂的时空界限，有效缓解了学生的心理压力，促进了更加自由流畅的交流。以上海交通大学为例，其微信小程序平台使学生能够随时随地进行口语练习，而数字人对话系统则能根据学生的表达能力自动调整难度，实现个性化互动，显著增强了课堂学习的延伸性和实效性，获得了学生的广泛认可。

3.2.3课后个性化辅导支持

24小时在线的智能学伴为学生提供了即时的学习援助，如贵州大学的AI助教能够迅速解答学生在词汇和语法上的疑惑，并推送相关学习材料。同时，自贡开放大学的教师则利用系统生成的错误分析报告，针对高频考点进行强化讲解，确保每位学生都能获得量身定制的学习指导，促进其学习成效的持续提升。

（三）评价反馈升级：多维化与过程性并重

3.3.1即时化技能测评新途径

借助智能语音识别技术，口语能力评估得以实时进行。以上海交通大学为例，其开发的朗读测评模块能够精确识别发音问题，为学习者提供针对性的发音改进建议，助力其精准提升。同时，AI赋能的作文批改系统能够从文章内容、逻辑结构等多个维度进行全面分析，给予学生详尽的反馈，随后教师根据这些反馈进行个性化的二次指导，深化学习效果。

3.3.2过程性数据追踪与管理

教师利用后台管理系统，能够实时跟踪学生的学习进展。在上海交通大学，教师不仅能够查看学生的在线对话记录和语音练习回放，还能在课堂上即时反馈，增强教学的互动性和针对性。而自贡开放大学则创新性地采用大屏幕展示答题数据，使教师能够直观掌握全班学习情况，灵活调整教学策略，确保教学节奏与学生学习需求同步。

3.3.3多元化评价体系构建

为了更全面地评价学生的学习成效，构建了“AI初评+教师复评+学生自评”的综合评价体系。以贵州大学的项目式学习为例，AI首先对英语短剧脚本的语言准确性进行评估，随后教师从跨文化交流的角度进行深入点评，既保证了评价的客观性，又融入了人文关怀，促进了学生综合能力的提升。这种多元化的评价方式，有效提升了评价的全面性和深度。

四、人工智能赋能高校英语个性化教学的现实挑战

（一）教师TPACK能力适配不足

技术融合要求教师兼具技术操作、教学设计与学科知识整合能力，但调研显示绝大部分的英语教师在AI应用中遭遇困难。部分教师过度依赖技术工具，将教学简化为“系统推送+习题练习”；另有教师因缺乏数据解读能力，无法将AI生成的学情报告转化为教学干预策略，导致技术价值难以释放。

（二）技术应用存在伦理与实效困境

在应用人工智能技术时，高校英语教学面临着多重挑战。首先是数据安全风险，AI系统积累的大量学生语音、学习轨迹等敏感信息，若未采取加密等保护措施，极易引发隐私泄露，对学生个人信息安全构成威胁。其次是情感交流缺失，尽管AI数字人设计愈发贴近人类交流方式，但仍无法完全替代真人教师的情感支持与文化引导，学生在与AI互动时可能感到缺乏情感共鸣。此外，技术适配问题也不容忽视，偏远地区高校因网络条件限制难以顺利实施VR教学，同时自适应系统的推荐算法有时不够精准，导致学习资源与学生实际需求不匹配。

（三）文化价值传承被边缘化

当前AI资源多聚焦语言形式训练，文化内涵融入不足。贵州大学在《中华文化与传播》课程中虽尝试用AI推送文化素材，但多数高校的英语教学仍以西方语境为主，导致学生出现“语言流利但文化失语”的现象，难以满足跨文化传播人才培养需求。

五、优化策略：构建“技术赋能-人文引领”的教学生态

（一）分层提升教师TPACK能力

为提升教师TPACK能力，需构建分层培训体系：对新手教师侧重技术操作（TK）培训，助其快速掌握AI工具；为资深教师开设“AI+教学法”工作坊，引导其设计TPCK融合课例。同时，建立“英语教师+教育技术专家+AI工程师”的协同团队，如贵州大学通过联合开发知识图谱，确保AI技术紧密贴合教学实际，促进技术与教学的深度融合。

（二）建立技术应用的伦理与质量规制

为确保人工智能技术在英语教学中的安全有效应用，需构建全面的保障体系。首先，制定严格的《AI教学数据管理规范》，利用区块链技术加密存储敏感信息，并明确数据使用权限，定期进行安全审计，以防数据泄露。其次，建立AI教学工具评估体系，从适配性、有效性、安全性三维度严格认证，淘汰落后产品。最后，确立“AI辅助-教师主导”的人机协同模式，AI负责基础训练与机械评分，教师则专注于情感交流、文化引导及创意点评。

（三）深化文化融入与价值引领

为深化文化融入，可进行资源本土化改造，开发蕴含“中国故事”的AI对话场景，围绕传统文化精髓与当代社会发展设计讨论话题，使学生在语言实践中增强文化表达与传播能力。同时，实施跨文化对比教学策略，利用AI技术构建中西文化平行语料库，在词汇与语用教学中巧妙融入文化差异解析，有效培养学生的跨文化理解与思辨能力。

（四）推动技术资源均衡配置

可通过“高校结盟+企业助力”模式，推动成熟AI教学方案向偏远地区高校延伸。该模式借助高校间的合作共享与企业捐赠支持，有效整合优质资源。其中，自贡开放大学的轻量化教学小程序与贵州大学的多模态学习资源库，可作为标准化模板进行推广，既降低了技术应用的难度与成本，又有助于缩小不同地区高校在英语教学资源与技术应用水平上的差距，促进教育公平。

六、结论

人工智能技术通过个性化资源供给、教学过程优化与评价反馈升级，有效破解了高校英语教学中的规模化与个性化矛盾，上海交大、贵州大学等案例充分证明了其应用价值。但技术赋能绝非简单的工具替代，而是需要以TPACK理论为指导，实现技术、教学法与学科内容的深度融合。面对教师能力适配不足、伦理风险等挑战，唯有坚持“AI+HI”协同理念，通过教师发展、伦理规制、文化融入与资源均衡等策略，才能构建技术先进、人文厚重的个性化教学生态，培养兼具语言能力与跨文化素养的高素质人才。

参考文献：

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