1. 引言
作为语言习得的基础环节，听力理解是语言输入的主要渠道，对学习者语言能力的发展具有关键作用[1]。然而，中学学困生(通常被称为“学习困难学生”或“学业后进生”)在英语听力学习中常常面临显著障碍，包括语音处理困难、词汇记忆效率低下以及学习策略使用不当等问题[2]。这些挑战不仅制约了他们的听力表现，更对其语言学习动机和自我效能感产生负面影响。
现有研究表明，系统的听力策略培训——如元认知规划策略、认知解码技巧和情感调节策略——能够显著提升学习效果[3] [4]。然而，传统的策略教学往往缺乏个性化和即时反馈机制，难以满足学困生的特殊需求。近年来人工智能(AI)技术的发展为解决这些问题提供了新的可能。基于AI的自适应学习平台和智能辅导系统通过个性化内容推送、实时错误诊断和情感识别干预等功能，为动态化策略训练创造了条件[5]。
尽管AI辅助语言学习日益受到关注，但针对中学学困生听力策略培训的系统研究仍显不足。本文旨在通过整合现有实证证据，重点探讨：(1) 学困生听力策略使用特征；(2) AI技术在元认知、认知及社会/情感策略培养中的有效性；(3) AI工具课堂实施的现实路径。研究成果将为该群体的差异化教学提供理论依据和实践指导。
本文结构如下：第二部分界定核心概念，包括人工智能，学困生和学习策略的定义；第三部分综述国内外听力策略研究现状；第四部分分析AI在三类策略培养中的教学应用；第五部分讨论研究启示与未来方向。
2. 概念界定
2.1. 人工智能
AI即人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是一门新的技术科学，也是计算机科学的一个重要分支。这一术语诞生于1956年，美国计算机科学家麦卡锡首次正式提出人工智能这个概念，并由明斯基、帕珀特、麦卡锡和西蒙等研究人员完善[6]。
在教育领域，AI的核心应用体现在个性化学习路径设计、实时动态反馈及情感识别技术，能够通过自适应系统优化语言学习过程(如语音识别、智能评测等)，为学困生的听力策略培训提供精准支持。
2.2. 学困生
学困生指智力正常但存在学习能力障碍的学生群体，其表现为语言输入处理效率低、策略运用意识薄弱等问题[2]。与学优生相比，学困生在听力学习中需更多认知资源应对语音解码、词汇提取等基础任务，导致高阶策略使用受限。本研究聚焦中学阶段英语听力困难学生，其核心特征为标准化测试成绩显著低于其他同学且存在持续性学习挑战。
2.3. 学习策略
学习策略是学习者为提高语言学习效率而采取的系统化方法[4]。依据O’Malley & Chamot的分类框架[3]，本研究聚焦以下三类：(1) 元认知策略：涵盖学习前的目标规划、学习中的注意力监控及学习后的效果反思；(2) 认知策略：直接作用于语言材料的加工方式，包括关键词捕捉、语境推理和语音规则应用；(3) 社会/情感策略：通过同伴协作、焦虑调节和自我激励优化学习过程。本文基于美国心理学家阿尔伯特·班杜拉(Albert Bandura)提出的社会认知理论，学习策略的运用与学习者的自我效能感密切相关。AI技术通过情感识别与即时激励，可增强学困生的学习动机，从而促进策略的内化与实践[7]。
3. 听力策略的研究现状
3.1. 国外研究现状
国外学者对学困生听力策略培养的研究始于20世纪80年代，本小结将对其发展现状进行总结。
(1) 有关不同听力水平学生听力策略使用情况的研究
许多学者对于听力策略进行了深入的研究，内容拓展到了有关不同听力水平的学习者听力策略使用情况的领域。Murphy和O’Malley et al.从善听者和不善听者的角度对不同听力水平学习者的使用听力策略的频率进行了研究，得出了善听者比不善听者使用借题发挥策略、推断策略、预测策略、重组策略的频率更高，且能更好的运用自我监察、借题发挥和推理等策略[8] [9]。Rost & Ross建议将不同听力水平的语言学习者分为初级和中/高级组来对不同听力水平者听力策略使用的特点进行研究，得出了初级组偏向于使用总体询问策略，而中/高组则倾向于使用前导推理策略和连续示意策略[10]。
(2) 有关听力策略培养的研究
Mendelsohn支持在语言课程中使用多媒体教学。他提出，在计算机辅助教学中，学习者可以通过视觉获得更多的信息。视觉信息有助于学习者更好地理解难度较大的听力材料。研究发现，利用含有视频的听力材料进行听力课程可以极大地提高学生的理解能力[11]。Rubin & Thompson对大三学习俄语的学生进行了以学生为中心的交互式听力教学训练。研究结果显示，这种训练方法提高了学生的听力水平，经过训练的学生能够很好地掌握听力策略的选择和使用[12] [13]。Hulstijn认为优质的二语教学应该包括帮助学习者掌握单词这一任务。他描述了一种包含六个步骤的学习方法，即：先听录音，然后自问是否理解所听内容，接着回放录音，与书面文本进行比较，并确认所听内容的准确性，最后尽可能多地回放录音来训练单词识别能力。此外，Hulstijn和他的同事开发了教学软件，认为最有价值的模式是在听力材料中间断地显示文本，并且有所延迟。学生首先尝试理解所听内容，然后使用文本来核实理解的正确性。只有当学习者想要理解所听内容时，他们才会用到文本来确认正确与否[5]。
综上所述，在国外的听力策略研究中，主要关注英语、法语和俄语等语言的学习。这些研究主要总结了不同听力水平学习者在听力策略使用上的差异，并探讨了有关听力策略训练的方法。总体而言，听力水平较高的学习者整体上在听力策略的使用上表现更好。然而，不同研究者对于善于学习者所使用的具体听力策略的频率存在差异，常见的包括语法策略、借题发挥以及推理策略等。此外，国外学者通过多种训练方法可以提高学习者的听力水平。
综合来看，国外研究以建构主义理论为基础，强调情境化学习对策略应用的支持。AI技术的多模态输入与自适应训练Hulstijn进一步扩展了这一理论框架，为学困生提供了“情境模拟–策略实践–数据驱动优化”的完整学习路径。
3.2. 国内研究现状
(1) 有关不同听力水平学生听力策略使用情况的研究
目前国内诸多学者普遍主张根据分数来把英语学习者分为高分组和低分组来进行听力策略使用情况的比较研究。文秋芳通过个案研究的方式，对比了高分学生和低分学生听力策略的运用情况，发现高分的学生比低分学生更擅长听力策略的使用，如做笔记、集中注意、选择注意、重复等策略[14]。王宇认为听力策略对听力成绩有一定的预测能力，但预测力有限。高、低分组在策略使用上有显著差异。高分组较多使用社会/情感、监察、推理和语法策略，而低分组偏向于依赖母语和生词策略的运用[15]。钱露萍采用听力测验、问卷调查、有声思维以及访谈的方法，把高一的听力高分者和低分者作为研究对象，均得出同样的结论，并且进一步得出低分者策略使用水平较低可能源于忙于应付语音、生词等障碍，听力策略的使用受到一定的限制[16]。通过对比高一高、低分组英语学习者的听力策略，我们可以得出高、低分组英语听力策略的使用差异明显。高、低分组在元认知策略的自我管理和自我监控策略；认知策略的利用目标语资源、做笔记、联想、演绎、回避母语、总结策略及社会策略上存在显著差异。
(2) 有关听力学习策略训练的研究
吕长竑和楼荷英的研究分别针对非英语专业的两个班级和高校非英语专业的研究生群体进行了听力策略训练[17] [18]。其中，一个班级被设定为实验组，另一个班级作为对照组。研究结果显示，在每个训练阶段后，实验组学生的听力成绩明显优于对照组。朱湘华对60名大三非英语专业本科生进行了为期一学期的听力策略培训。研究发现，学生的听力成绩有显著提高，这肯定了课堂教学中融入听力策略培训的有效性，证明了听力策略训练可以帮助学习者提升听力理解能力[19]。杨香玲通过对高分组和低分组的对照试验得出听力策略训练能有效提升学生策略使用频率，并且听力策略训练对高分组听者和低分组听者均有积极影响，对低分组学生的影响大于高分组[20]。上述实验基于元认知策略理论，通过计划、监控和反思三阶段训练，验证了策略教学对学困生的有效性。而AI技术可通过动态学习日志(如记录学生注意力曲线)和实时反馈(如错误标注)，进一步强化元认知策略的“计划–执行–修正”闭环机制，弥补传统实验中对个体差异支持不足的问题。刘淑丹探讨了数字技术赋能初中英语听力教学中的深度学习策略，指出智能语音识别、虚拟现实(VR)、互动式听力游戏及人工智能(AI)等技术可显著提升教学效果。研究表明，智能语音识别通过实时语音对比与反馈优化学生发音与理解；VR技术通过模拟真实语境(如假期场景)增强沉浸式听力训练；互动游戏以任务驱动形式提高参与度与敏捷性；AI则通过分析个体听力弱点生成个性化练习方案，精准强化薄弱环节。作者强调，这些技术不仅丰富了教学手段，还通过即时反馈、情境化学习及数据驱动优化促进了学生的深度学习，为教师提供了创新教学方法以系统性提升学生的听力素养与语言应用能力[21]。该研究以情境学习理论为支撑，强调技术模拟真实语境对策略内化的作用[22]。AI技术的自适应分层训练(如动态调整听力难度)和沉浸式交互(如VR场景)，可为学困生提供低焦虑和高参与的学习环境，从而促进社会/情感策略的运用。
综上可知，听力策略和听力成绩存在显著的相关关系，听力策略的使用有助于听力水平的提高。然而，由于研究对象、数量和研究方法的不同，听力策略和听力成绩的相关性有所不同，需进一步探索；通过实验的方法，能够发现听力策略是可教的，听力策略的训练对听力水平的提高是有效的。因此关于中学学困生听力学习策略培养的研究对提高英语学习成绩有一定的价值。
4. AI辅助教学在培养学困生听力学习策略的教学应用
4.1. 元认知策略的动态调控机制
在传统教学中，元认知策略的培养通常依赖于教师的人工指导与纸质日志记录，这种方式存在效率低下且难以实现个性化的缺陷。然而，随着人工智能技术的引入，教学过程中的动态规划、实时监控和智能反馈成为可能，极大地提高了教学的精准度和个性化程度。
具体而言，AI技术可以在智能目标设定与动态调整方面发挥重要作用。例如，利用AI学习分析系统(如科大讯飞智能评测)，可以自动生成学困生的听力能力画像，精准识别学生的薄弱环节(如连读辨识、数字敏感度等)，并根据学生的错误率推送个性化的学习计划。系统会根据学生的具体需求，推荐每日15分钟的专项训练，如数字听写模块，并通过结合KWL表格的数字化升级版，自动分析学生输入的“已知(Know)”与“想知(Want)”信息，智能匹配听力素材库中的相关资源(如校园生活对话、科普短文)，进一步帮助学生制定个性化的学习目标。听力练习后，AI系统还能生成“学后(Learn)”报告，自动对比学生的学习结果与设定目标之间的差距，为后续的学习提供指导。
在实时监控与即时干预方面，AI语音识别技术(如腾讯语音转文字)可以在学生进行听力练习时，实时标注学生漏听或误听的关键词，并通过弹幕形式提示学生注意重难点，例如指出“thirty与thirteen的尾音差异”。此外，引入“AI学习日志”功能，可以自动记录学生的练习时长、错误类型及注意力曲线，生成周度分析报告，为教师提供数据支持，帮助其及时调整教学策略。通过分析学生的高频错误，教师可以设计微课内容，对学生的薄弱环节进行有针对性的强化训练。研究表明，此类动态调控机制可使学困生元认知策略使用频率提升32% (如杨香玲的教学实验)，且目标达成率显著高于传统教学。这种基于AI技术的智能化教学模式，极大地提高了元认知策略的培养效率，促使学生在个性化和精准化的学习过程中不断提升自己的听力能力。
4.2. 认知策略的多模态分层训练
在传统认知策略中，学习通常依赖于机械重复训练，而这种方法往往难以满足个体化的学习需求。随着人工智能技术的迅速发展，AI技术在教育领域的应用使得认知策略得到了显著的提升，尤其是在听力训练中，通过情境化、多模态输入与自适应训练，有效地增强了信息解码的效率与深度。首先，AI驱动的预测与语境强化在听前阶段发挥着关键作用。利用AI生成器(如Kimi、DeepSeek)，教师能够快速创建与学习主题相关的视觉化线索，例如通过虚拟背景图展示“机场问询”场景，从而引导学生预测关键词(如boarding pass、departure time)。这种情境化的设计不仅帮助学生激活背景知识，还能在听力过程中提高其信息提取的精度。此外，AI语音合成技术的引入，使得连读、弱读现象(如“wanna”代替“want to”)在听力训练中得到生动模拟，配合同步高亮的字幕，能够强化学生对语音规则的内化。这种基于语音特征的训练方法，不仅让学生能更好地理解真实对话中的语音变化，还能够提升他们在实际交际中的语音识别能力。
在自适应分层训练方面，AI系统根据学生的实际水平动态调整听力材料的难度。对于初级学生，AI提供慢速音频和关键词字幕，以确保学生能够准确捕捉到信息；而对于进阶学生，系统则会隐藏字幕并增加干扰信息，从而逐步提高其信息处理的难度。例如，针对数字听力障碍学生，系统自动生成相似发音数字串(如14/40、15/50)进行专项强化。实验数据显示，分层训练可使学生的数字辨识准确率提升41% (如Hulstijn的教学实验)，且语音规则应用能力显著改善。此外，AI填空听写功能使得学生在听力过程中能够通过填空的方式逐步提升词汇和语法的掌握，系统会根据学生的表现智能调整挖空词汇的难度，从简单的名词到复杂的逻辑连接词，逐步提升其信息抓取的能力。综上所述，基于AI技术的多模态信息处理和自适应训练，不仅优化了认知策略的实施效果，而且促进了学生在听力能力上的全面提升。
4.3. 社会/情感策略的协同支持与情绪干预
在传统教学模式中，情感支持通常依赖教师的观察和个别关注，然而这种方式的覆盖面有限且无法实时监控学生的情绪变化。随着AI技术的发展，教育领域的情感支持方式迎来了新的突破，AI技术能够构建更加沉浸式的互动环境并实现精准的情绪干预。例如，通过设计“AI-学生–同伴”三角互动模式，AI虚拟助手(如腾讯智聆)首先播放对话内容，学生A复述给同伴B，B在复述过程中补充遗漏信息，随后AI系统对比原文并生成协作评分，如“信息完整度80%，B补充了遗漏的相关信息”。这种互动模式不仅增强了学生之间的合作和互助，也提高了他们的听力理解能力和信息处理能力。
此外，AI情感识别技术(如面部表情分析)能够实时监测学生在学习过程中出现的焦虑情绪。通过分析学生的面部表情，AI能够识别出皱眉、频繁暂停等焦虑的信号，并根据学生的情绪状态自动调整学习内容。例如，当检测到学生焦虑时，AI会自动切换为轻松的素材(如英文歌曲填空)或推送鼓励语音，如“你已经比上周多听懂了2个关键句！”。这种智能化的情绪干预不仅能够缓解学生的焦虑情绪，还能够保持其学习的积极性和持续性。
在游戏化激励方面，AI技术的应用也极大增强了学生的学习动力。通过开发AI积分商城，学生可以通过完成听力任务赚取积分，并将其兑换为虚拟道具或趣味模块。例如，完成“天气预报”听力任务后，学生可以兑换“为《冰雪奇缘》角色配音”的机会，激发学生的内在动机并提升学习的趣味性。同时，AI还可以建立“AI-教师–家长”三方反馈链，定期向家长推送学生的进步报告(如“本周数字听力准确率提升15%”)，并提供家庭辅助活动的建议(如观看带英文字幕的纪录片)，形成教育合力，共同促进学生的语言能力提升。通过这种综合运用AI技术的情感支持系统，学生不仅能够在情感上得到有效的关注与支持，而且在学习过程中获得了更多的激励与反馈，极大地促进了其听力能力和整体学习成果的提高。
4.4. 实施可行性分析
在当前的教育实践中，AI技术的应用逐渐成为提升学困生学习效率的重要工具。针对听力学习的需求，依托国内现有的AI平台，如科大讯飞、腾讯智聆等，学校可以直接接入这些工具，利用语音评测和智能生成器等技术进行辅助教学，而无需额外投入硬件设备。这些AI工具不仅提升了听力学习的精准度和反馈效率，而且其普及性使得教育资源的共享更加便捷。然而，AI技术应用仍面临一些挑战。首先，技术成本和设备的普及性限制了欠发达地区的应用。其次，师生对AI工具的接受程度不同，可能导致初期使用困难。此外，数据隐私保护问题需要遵循《个人信息保护法》要求，以防止敏感信息泄露。
为了更好地实现AI技术的教育赋能，教师培训成为至关重要的一环。通过区域性教师培训，特别是借鉴优秀学校的AI助教培训模式，教师能够掌握AI工具的基本操作，并重点培养人机协作教学设计能力。这一能力的培养旨在帮助教师合理分配AI自动批改与深度反馈的任务，使AI在教学中发挥其优势的同时，教师能够在高阶思维活动(如推理与批判性提问)上保持主导地位，确保教学过程中的“人性化”元素不被忽视。
此外，随着AI技术的不断发展，伦理风险的规避也显得尤为重要。在此背景下，余胜泉教授提出的“认知平衡”原则为AI技术的应用提供了重要的伦理指导。该原则明确规定，AI只能辅助学生进行基础训练，尤其在高阶思维训练和认知发展的过程中，仍应由教师主导，避免学生对AI的过度依赖，造成认知能力的退化。
综上所述，通过技术适配性、教师赋能和伦理风险规避三方面的策略，AI技术不仅有效提升了学困生的听力学习效率，还通过动态反馈、情感支持和协作学习重构了传统的教学模式，推动了“人机共生”新型教育生态的形成。这种教学模式的创新，充分体现了AI技术在教育领域的巨大潜力，并为未来教育发展提供了重要参考。
5. 研究展望
结合当前研究成果和教学实践，未来在学困生英语听力策略培训方面还有不少值得探索的空间：
首先，技术应用要更接地气。现在很多AI工具虽然功能强大，但和实际教学场景结合得还不够紧密。建议多开发一些像“英语趣配音”这样简单实用的APP，让学生通过给电影片段配音来练习听力，既有趣又有效。学校可以尝试在课后服务时段开设“AI听力训练角”，配备一些基础的语音识别设备，让学困生在轻松的环境中提升听力。
其次，要重视教师的桥梁作用。再好的技术也需要老师来引导，建议师范院校开设“智能教育工具应用”必修课，重点培养教师三方面能力：一是会挑选合适的AI工具，二是能看懂系统生成的学习报告，三是能把技术手段和传统教学方法有机结合。比如，老师可以先用AI系统批改学生的听力作业，再根据系统反馈的数据，在课堂上重点讲解学生普遍存在的问题。
再次，研究要更贴近实际需求。建议研究者多走进课堂，观察学困生真实的听力困难。比如有的学生是单词量不够，有的是不适应连读弱读，还有的是注意力难以集中。针对不同问题，要开发差异化的训练方案。可以和一些重点中学合作建立实验基地，通过长期跟踪，验证各种训练方法的实际效果。
最后，要警惕技术应用的副作用。不能让学生过度依赖APP，要保证每天有一定时间的“纯听力”训练。建议建立“30-30”原则：每天30分钟AI辅助训练 + 30分钟传统听力练习。同时要保护好学生隐私，学习数据只能用于教学改进，不能商业化使用。
未来几年，随着技术的进步，我们可以逐渐在初期引入低成本工具(如语音评测APP)，中期结合混合式教学(如AI辅助课前预习 + 教师课堂强化)，后期构建校本AI资源库。同时，可开发“轻量级”训练模块(如5分钟微练习)，适应学困生注意力分散的特点。这些工具应该像“电子词典”一样简单易用，真正帮助学困生突破听力障碍。但无论技术如何发展，教师的指导和同伴的互动始终是不可替代的，这点需要我们牢牢记住。