1. 引言
在全球化和数字化进程加速背景下，英语继续教育面临结构性矛盾：一方面，《国家中长期教育改革规划》要求构建终身学习体系；另一方面，传统教学模式存在资源分布不均、教学效率低下等问题。值得关注的是，我国算力基础设施的突破性发展为教育转型奠定基础：截至2023年，智能算力规模达420 EFLOPS [1]，使得实时处理千万级学习数据成为可能。研究显示，采用自适应学习平台可使英语学习效率提升40%，知识留存率提高25% [2]。本文结合技术演进与教育实践，探讨自适应平台在英语继续教育中的创新路径。
2. 技术演进与范式重构：自适应学习平台的发展脉络
自适应学习平台是基于人工智能和大数据技术，通过分析个体学习行为动态调整教学内容的学习系统，其核心功能包括知识图谱构建、智能推荐和实时反馈。这一概念起源于20世纪80年代的计算机辅助教学(CAI)，在互联网普及和机器学习技术突破下逐步成熟。2000年代初，Knewton等公司率先将大数据应用于教育领域，实现学习内容动态优化；2010年后，DreamBox、ALEKS等平台推出覆盖K-12至职业教育的AI解决方案，MOOC平台Coursera等也集成自适应功能提升学习效率。
2017年教育部推动《教育信息化2.0行动计划》，将人工智能技术纳入教育数字化转型的核心支持领域[3]，推动作业帮、猿辅导等平台快速发展。这些平台通过知识诊断、个性化练习和学情报告等功能，实现精准教学。艾瑞咨询数据显示，2020年中国在线教育市场规模达4858亿元，其中自适应学习占据重要份额[4]。截至2021年6月，国内在线教育用户规模达3.25亿，占网民总数的34.6%，主要用户集中于K12阶段，尤其是初高中学生，成人职业培训领域应用也在加速渗透。当前，随着国产AI芯片不断突破提升算力支撑以及政策的持续支持，自适应学习平台将在教育领域发挥更加重要的作用，推动个性化学习和教育公平的实现。
3. 智能赋能与教学创新：自适应平台在英语继续教育中的应用机制
自适应学习平台在语言教育领域加速渗透，全球用户规模持续扩张。典型代表平台Duolingo截至2022年全球用户突破5亿，月活超4000万，其核心采用AI算法动态调整学习路径，结合游戏化设计提升参与度。Babbel、Busuu等平台则侧重语音识别与自然语言处理技术，分别积累数千万用户。2021年全球在线语言学习市场规模达86亿美元，预计2026年将增至150亿美元，其中自适应技术贡献主要增长动能。
技术演进驱动行业迭代：2007年Rosetta Stone率先应用语音识别技术实现个性化教学；2011年后移动互联网普及推动Duolingo等平台崛起；2018年订阅服务Duolingo Plus引入深度个性化功能；近年VR/AR技术开始赋能沉浸式学习场景。当前主流平台已形成AI + 大数据 + 分布式架构的技术矩阵，可实时处理千万级学习行为数据，动态优化教学策略。
国内市场呈现差异化发展特征。艾瑞咨询数据显示，2022年中国在线教育用户超3.5亿，其中英语学习者约8000万~1亿。头部平台VIPKID通过北美外教一对一模式，结合学情分析实现教学策略动态调整；英语流利说运用智能对话引擎构建200+生活场景，基于用户表现优化学习路径。新东方在线、51Talk等则通过本地化课程设计和混合教学模式，使自适应学习留存率提升30%以上。市场层面，K12领域渗透率达58%，成人职业英语增速超40%。预计到2025年，智能语言学习将覆盖全球60%以上的二语习得者，推动教育公平实现质的突破。
4. 人工智能驱动英语自适应学习平台的创新路径
英语作为外语习得对于学习者的关键的挑战在于如何整合听说读写译等多方面的能力，以及如何在社会文化背景融合语言的运用。随着计算能力和人工智能技术的不断进步，自适应英语学习平台的传统学习模式有望被打破，通过精确诊断、动态适配、真实文化语境实践以及情感激励，实现从学习英语到使用英语的转变，最终帮助学习者既是语言知识的掌握者也是跨文化交流的能手。目前，英语学习平台普遍存在技能分离、缺乏文化语境和反馈延迟等问题，这些问题限制了学习者的语言能力和跨文化交流能力的发展。人工智能技术通过构建多模态学习系统、生产动态场景、文化嵌入学习等方法，为这些挑战提供了创新的解决方案。
传统的英语学习平台将听、说、读、写作为独立的训练模块，通过训练学习者仍旧难以将这些分离的语言技能应用到实际交流中。人工智能技术可以通过构建一个多模态学习系统解决这一问题。例如，通过语音识别技术提供发音声学反馈，AR视觉模拟可以校正口型，而结合语义理解构建模型可以解析语言逻辑。同时，动态场景生成技术可以创建个性化的语料库，模拟如“急诊室对话”或“学术辩论”等真实场景，使学习者在交互中活化语言知识。
此外，语言训练与使用场景之间的脱节导致了真实语境的缺乏。目前，许多平台缺乏浸入式的语言及文化环境，学习者难以获得持续的语言实践机会。对话式AI和混合现实技术可以突破这一限制。例如，虚拟陪练能模拟律师、导游、医生等上百种职业身份，支持话轮转换训练，显著提升语言流畅度。这些技术突破不仅还原了语言的社会文化属性，更通过即时反馈机制帮助学习者在模拟真实场景中实现所学知识的迁移。人工智能技术使技能训练与语境应用间的鸿沟实现弥合，外语习得的成效可获得显著提升。
对于英语学习者，文化语境的缺失是学习的另一大挑战。针对这一挑战，AI可以通过知识图谱技术使词汇与文化符号进行关联，例如“Thanksgiving”与北美殖民史的关联，从而帮助学习者深入理解语言背后的文化内涵，强化跨文化能力。同时，可以根据学习目标推送真实语料，如电影片段、新闻、社交媒体内容等，并通过知识图谱解析文化差异，帮助学习者更好地适应多样化的语言环境。此外，虚拟现实(VR)情境模拟技术也能为学习者提供沉浸式的文化体验。
传统英语学习模式的另一大缺点是教师的反馈滞后性。传统教学模式中教师的反馈通常仅能覆盖表层错误，如语法错误，难以全面解决语用失误。人工智能通过对话行为分类技术检测言语行为的适切性，例如请求、道歉等，帮助学习者掌握语用规则。此外，在传统学习模式中，为了保证语言输出的连续性，针对发音等问题，教师通常不会实施实时纠错，而人工智能技术可以通过发音诊断技术，结合声学模型分析发音问题，如连读、重音，并生成可视化反馈，如波形对比，从而帮助学习者快速提升语言能力。
未来随着技术的不断进步，自适应英语学习平台将进一步优化学习体验，帮助学习者从“学英语”到“用英语”，最终成为真正的跨文化交流者。
5. 自适应英语学习平台中教育者与学习者的实践路径重构
教育者和学习者如何利用好自适应英语学习平台，是推动英语学习从传统模式向智能化、个性化转型的关键。从教育者的视角来看，自适应平台为课程设计、教学实施、评估优化和教师角色转型提供了强有力的支持。在课程设计方面，教育者可以构建“AI + 教师”协同的混合式课程，基于平台诊断数据(如词汇量、语法错误热图)制定分层教学目标与动态路径设计。例如，预备级别的学生主攻高频词和基础句型，中级别学习者的学习内容可以嵌入跨学科内容(如用TED-Ed视频学科技英语)，而较高层次学习者则可以通过AI辩论系统训练批判性表达。
在教学实施环节，教育者可以从“统一授课”转向“精准干预”，设计课前–课中–课后的闭环教学流程。课前，平台推送预习微课并定位难点；课中，利用实时应答系统进行动态分组，针对不同水平的学生提供差异化支持；课后，平台生成个性化作业包，针对性地强化薄弱环节。同时，根据Pekrun的控制–价值情绪理论[5]，情感对学习成效有显著影响，教育者应注重认知与情感的双重支持，例如当平台检测到学生写作时反复删除句子(焦虑指标)，教师可以给出鼓励、提示或降低任务难度，从而提升学习者学习动力。
在教育评价方面，易获得的数据可以帮助教师做出更加有针对性的教学决策。教师可以关注一些关键指标，比如通过能力矩阵图来了解学生的知识掌握情况，或通过分析学习时长的高峰与成绩之间的相关性了解学生的行为模式。基于数据，教师可以灵活调整教学方法，比如如果数据显示学生在夜间的学习效率下降了30%，那么可以考虑将作业提交的时间调整到早晨。此外，通过分析学生在论坛上的讨论数据，可以识别出新的需求，比如求职英语咨询量的增加。
对于自学者来说，他们可以利用自适应学习平台克服自律性不足和学习路径不明确等问题。首先，自学者可以利用平台的诊断功能，如水平测试，来确定自己的当前英语等级，并设定SMART目标(具体、可衡量、可达成、相关性强、时限性的目标)，并充分利用平台提供的个性化学习路径和动态资源推荐，选择与自己水平和兴趣相匹配的学习材料。在学习过程中，平台会根据学习者的进度和偏好推送相关视频、文章或练习，帮助他们在真实的语境中掌握语言技能。此外，自学者还可以利用可视化反馈，比如发音波形对比、语法错误热图等来进行有针对性的改进。
总的来说，自适应英语学习平台为教师和学习者提供了强大的工具和支持。在人工智能赋能下，教师可以构建混合式课程、对学习者的学习情况实施精准干预、通过大数据的驱动对学习者的学习效果进行评价与优化，从而真正实现教师角色的重塑以及教学效果的提升。自学者则可以通过明确学习目标、个性化规划学习路径、利用动态资源推荐和定期跟踪进度，克服自学中的常见障碍，实现高效学习。未来的自适应平台将继续融合人工智能与教育智慧，推动英语学习从“知识掌握”向“跨文化沟通”的转变，帮助学习者成为真正的语言使用者和文化理解者。
基金项目
本文系2024年度河北省社会科学发展研究课题(课题编号：202402099)研究成果之一。