夜雨聆风学习资料网

ARTICLE · 1326823

【广东省一等奖小学英语论文】数智化闭环:AI 赋能小学英语教学评一体化的动态实践

【广东省一等奖小学英语论文】数智化闭环:AI 赋能小学英语教学评一体化的动态实践
摘要:本文探索人工智能技术在小学英语教学评一体化中的应用路径,通过构建诊断-互动-拓展三维教学策略,将 AI 工具深度融入课前、课中、课后全流程,结合虚拟场景创设、语音实时测评、数据动态分析等技术手段,实现教学目标精准定位、学习过程即时反馈与评价数据深度应用。研究表明,该模式能有效提升学生语言运用能力与课堂参与度,为小学英语数字化教学提供实践范式。
关键词:人工智能;小学英语;教学评一体化;数智化教学 
引言
对于数字化教育的到来,基于《关于加快推进教育数字化的意见》要求的人工智能推动教育变革,实现人工智能+教育应用场景新范式,小学英语教学中的实际问题——班级人数较多、难以关注学习者个体差异、学习评价形式单一、课堂教学师生有效交互时间不足 60%和不足 8min 的低效交流、问题多为事实性重复的 75%等。人工智能将带来新的解决方法。借助人工智能分析、模拟、决策,可搭建有效、互动、精准的英语学习场。笔者以人教版 PEP  四年级上册 Unit5"Theweatherandus"为例,阐述人工智能工具如何有效进入教学的每个环节,实现教学评的和谐共生与动态平衡,尝试为小学英语的数字化教学改革实践作思考。

一、理论基础

(一)TPACK 整合技术模型

本研究基于技术整合学科教学知识(TPACK)模型,将英语学科内容(Content)、教学法(Pedagogy)与 AI 技术(Technology)三者深度融合。在小学英语教学中,这一融合体现为:通过语音识别技术优化发音教学方法,借助虚拟场景创设真实语言运用情境,利用数据分析实现个性化教学决策,形成技术支撑下的教学能力体系。

(二)建构主义学习理论

建构主义强调主动学习和情境学习。AI 技术实现的虚拟情景交互,例如餐厅点餐情景仿真,可以帮助学生处在沉浸式语言练习的环境里,主动建构语言知识;AI 的即刻反馈帮助学生不断修正认知策略,形成功能习得的良性循环。

(三)教学评一体化理念

教学评一致性强调教学目标、学习活动和评价方法的一致性,AI 技术通过贯穿课前、课中、课后全部过程的数据采集,实现了评价从终端考核向过程伴随转变,AI 智能生成的学习画像和能力雷达图能提供给老师教学改进的依据,同时也可以直观地让学生了解到自身的学习进度,提高元认知能力。

二、AI 赋能教学评一体化的实践策略

(一)课前:AI 诊断性评价与精准备课

前置活动利用人工智能智能考试系统实现多角度的任务把脉学生 Unit5Theweatherandus知识点的储备情况。包括天气词汇词辨析、基础句型认知及旧知关联性。智能分析批改的数据得出班级共性薄弱及个体差异性。

因此,系统推送层次性预习资源:基础班通过动画巩固关键词汇,提高班完成简单的对话填空,教师通过数据明确教学的重难点,如制作 AR 动态对比课件加强学生对易混淆词汇的 认 知 , 为 精 准 课 堂 提供保 障 。 针对 Unit5  核 心 目 标 : 学 习关 于 天 气 的 词 汇sunny/rainy/windy ,会使用句型"How'stheweather?"。课前通过 AI 测验系统设计诊断任务:

1.词汇识别:呈现多云、刮风等天气图片,要求学生选择对应英文单词(cloudy/windy);

2.句型理解:听录音(It's rainy. Let's read books.)判断情境合理性;

3.旧知关联:调取三年级 season 相关词汇(spring/summer),通过思维导图引导关联新内容(如 summer is sunny)。

数据生成 AI 报告:72%的学生可以识别出基础词汇,windy 和 cloudy 混淆达到 38%,回答问题句型完整性有待提升(完成率仅 45%)。据此,教师在备课时针对这一内容知识点做出相应调整:可借助AR 工具以动态图卡展示 windy 和 cloudy 的动态差异,扫码即可体验;分发不同层次的预习材料:基础组观看天气词汇图片动画,强化记忆;高级组练习简单对话

填空练习:“It ’s    _     Let ’s_           ”等。

(二)课中:多模态互动与过程性评价

课中环节依托 AI 技术构建多维度互动场景, 学生的学习过程是在智能技术的支持下实现多样的互动参与及全程评价。通过 AR 模拟动态天气,扫描书中图片可展现下雨的街道、

大风的公园等立体图像,配以相应声音,让学生更好地体验 rainy 、windy 等词汇的相关情境。在学中任务的问答过程中,AI 口语测试也能够对学生进行同步语音监测,通过音素检测的方式对学生的语音出现错误(如缺少/ð/音等)进行标记,并提供正确音的练习音频,促进学生即时反馈。

在天气与活动建议任务中,聊天机器人随机提出情景问题(Itissnowy.Whatshouldwedo?),报告学生回答句式正误(是否用了“Itissomething.Let ’s … ”结构)和逻辑连贯性(是否相符于天气),提供即时数据板,教师根据数据板一眼可把握共性失误(如不正确使用连词 but),及时给予修正指导,促进学生语言学习从机械记忆到情境应用的迁移

1.AR 情境感知(10 分钟)

学生使用平板扫描教材插图,触发 3D 天气场景:阳光下的操场、雨天的教室、刮风的公园。AI 同步播放场景音效(雨声、风声)并提问:"What can you see? How's the weather?"学生观察后用英语描述,AI  实时记录词汇使用准确性(如 "sunny"是否正确对应阳光场

景),对错误回应(如将 "rainy"用于阳光场景)即时弹窗提示。

2.VR 任务实践(15 分钟)

分组进入 "周末计划"VR场景:A 扮演天气预报员,B/C 规划活动。AI 设定随机天气(如突然转为 rainy),要求学生调整对话:

A: "It's rainy now. What will we do?"

B: "Let's watch TV at home."

AI 从三维度实时评价,生成小组表现雷达图。教师通过数据看板发现转折句 but 使用不当(如 It's rainy, but we go out.),即时介入讲解连词用法。

3.游戏化评价(5 分钟)

开展 "天气小主播" 竞赛,学生拍小视频录 30s 播报天气(“Goodmorning.Itissunnytoday.Let ’splayfootball. ”),AI 基于声音质量(如/s/在 sunny 的咬舌与否)、句调(陈述语降调、疑问语升调)打分,合格者电子屏公示班级总积分得到虚拟金话筒奖状。

(三)课后:个性化拓展与总结性评价

课后环节以课中 AI 测评学习数据为基础,建立分层拓展体系,通过精准评价与成长评估帮助学生巩固知识进行能力迁移,完成教学评闭环。针对 Unit5 单元的学习目标,根据学生课中(单词识记度、句法熟练度、适用情景度)完成情况,AI 为其推送差异化任务。
未完待续.......

回首页,搜索你想要的文档

在首页搜索框输入关键词,快速定位资料

文库首页搜索指引 立即搜索

相关学习资料