摘要: 随着人工智能技术的快速发展，其在高等教育领域的应用正推动英语教学向精准化、个性化和跨学段衔接方向转型。本研究聚焦“高本贯通”背景下英语精准教学的内涵重构与实施路径，提出以技术适配优化教学模式、以数据驱动实现个性化学习、以学段衔接构建能力培养体系的三大核心内涵。实践路径上，通过整合多模态教学资源构建贯通式资源库，运用智能诊断技术实现分层学习推送，设计阶梯式课程衔接学段目标，并依托过程性数据优化动态评价体系，同时构建了制度保障、技术支撑与师资培养三位一体的保障机制，为突破传统英语教学的学段壁垒、提升人才培养质量提供理论依据与实践参考。
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, its application in higher education is promoting the transformation of English teaching towards precision, personalization and cross-stage connection. This study focuses on the connotation reconstruction and implementation path of precise English teaching under the background of “high school to undergraduate integration”, and proposes three core connotations: optimizing teaching models through technology adaptation, achieving personalized learning through data-driven approaches, and constructing an ability cultivation system through stage connection. In the practical path, by integrating multi-modal teaching resources to build a continuous resource library, applying intelligent diagnostic technology to achieve hierarchical learning push, designing step-by-step course connection stage goals, and relying on process data to optimize the dynamic evaluation system, a three-in-one guarantee mechanism of institutional guarantee, technical support and teacher training has been established. To provide theoretical basis and practical reference for breaking through the stage barriers of traditional English teaching and improving the quality of talent cultivation.
1. 引言
高本贯通教育作为衔接高等职业教育与本科教育的重要模式，其核心目标在于打破学段壁垒，实现人才培养的连贯性与系统性。英语作为跨学科、跨学段的基础性课程，在高本贯通人才培养中承担着提升学生跨文化沟通能力与职业竞争力的重要作用[1]。然而，当前高本贯通英语教学中普遍存在教学资源碎片化、学段目标衔接不畅、学生个体差异被忽视等问题，导致教学精准度不足，难以满足不同学段学生的学习需求。人工智能技术的发展为破解上述困境提供了新的可能，其通过大数据分析、智能诊断、个性化推送等功能，能够实现教学过程的精准化设计、学习路径的个性化规划及学段衔接的无缝化推进。在此背景下，探索人工智能赋能高本贯通英语精准教学的内涵、路径与保障机制，成为推动高本贯通教育高质量发展的重要课题。
2. 人工智能赋能下高本贯通英语精准教学的内涵解析
2.1. 以技术适配为支撑的教学模式重构
人工智能技术通过智能感知与多模态交互系统重构传统教学结构，形成虚实融合的立体化教学空间。基于语音识别与自然语言处理技术构建的智能对话系统，能够实时解析学习者语言特征并生成动态反馈，突破传统课堂时空限制。虚拟现实技术通过三维建模与情境仿真，将抽象语言知识转化为可交互的具象场景，使学习者得以在模拟国际会议、跨文化交际等真实语境中完成语言实践。智能教学平台通过知识图谱技术整合教材知识点，形成层级化知识网络，结合学习者认知水平动态调整内容呈现顺序，实现教学流程的智能化重组。该模式重构强调技术工具与教学目标的深度耦合，通过人机协同机制优化教学资源配置，使语言能力培养从单向知识传递转向多维能力塑造。
2.2. 以数据驱动为核心的个性化学习实施
数据驱动机制依托学习行为分析系统构建精准的个体能力画像，实现教学策略的动态优化。智能系统通过采集课堂互动、作业完成、测试反馈等多维度数据，运用机器学习算法建立学习者特征模型，识别其语言基础薄弱环节与认知偏好。基于知识状态诊断技术，系统可精确评估学习者在词汇习得、语法应用、语用理解等维度的掌握程度，生成包含错误类型分布与能力缺口的可视化报告。知识图谱技术通过关联知识点间的逻辑关系，定位学习障碍的根源性成因，例如将时态误用问题溯源至时态体系认知缺陷。自适应学习引擎根据诊断结果动态生成个性化学习路径，通过分层任务设计引导学习者逐步突破能力瓶颈，同时利用情感计算技术监测学习动机变化，适时调整内容难度与呈现方式，确保学习过程始终处于最近发展区内。
2.3. 以学段衔接为目标的能力培养体系
能力培养体系聚焦不同学段间的能力梯度设计与知识要素衔接，构建连贯性语言发展框架。通过分析贯通基础阶段、高职、本科英语课程标准的纵向衔接要求，系统提炼核心语言能力的进阶特征，例如将基础阶段的情景对话能力转化为高职阶段的话题论述能力。智能诊断平台通过对比不同学段的学习者数据，识别能力断层与重复训练区域，为过渡期学习者定制补偿性学习方案。跨学段资源整合平台汇聚高本贯通衔接课程、主题式学习模块及对比分析工具，帮助学习者建立知识体系的系统性认知，该体系强调能力发展的连续性，通过智能推荐系统将基础阶段的语块记忆策略延伸至高职以及本科阶段语篇理解训练，利用迁移学习技术促进语言技能的螺旋式提升，最终实现从语言知识积累到综合语用能力转化的贯通式培养。
3. 人工智能赋能高本贯通英语精准教学的实践路径
3.1. 多模态资源整合，构建贯通英语教学资源库
多模态资源整合需依托人工智能技术对现有英语教学素材进行系统性梳理与重组，当面对高职与本科阶段存在的教学内容断层问题时，可借助自然语言处理技术对不同学段教材文本进行语义关联分析，从中提取核心知识点与技能训练要素并建立关联图谱[2]。一是运用图像识别与语音合成技术将文字类素材转化为动态视频、交互式音频等多元形式，使抽象语法规则通过情景对话视频得以具象化呈现，让听力训练材料能根据学习者发音特征自动调整语速与口音类型。二是搭建基于知识图谱的资源检索系统，该系统能依据高本贯通培养方案中英语能力进阶要求，自动匹配适合不同学段的阅读材料与写作范文，当学习者查询某一语法点时，系统不仅能展示基础用法示例，还能推送本科阶段相关学术论文中的应用案例。三是建立资源动态更新机制，通过智能爬虫技术实时抓取国际期刊、主流媒体中的英语素材，经机器翻译与人工校对相结合的方式进行本土化改编，确保资源库内容既符合教学要求又能反映语言实际应用场景，为高本贯通英语教学提供连贯且丰富的内容支撑。
3.2. 智能诊断学情，实现分层个性化学习推送
智能诊断学情需借助人工智能算法对学习者英语学习过程产生的各类数据进行深度分析，为实现分层个性化学习推送奠定基础，当学习者完成阶段性测试或日常练习后，智能系统能自动识别其在词汇量、语法掌握程度、听说读写各项技能中的优势与短板。其一，构建包含词汇识别速度、语法错误类型、语篇理解准确率等维度的学情评估模型，该模型能通过持续追踪学习者在不同题型中的答题轨迹，区分出高职阶段侧重的基础语言应用能力缺陷与本科阶段所需的学术英语技能不足。其二，依据诊断结果生成个性化学习路径，针对词汇量不足的学习者，系统可推送结合其专业领域的主题词表与情景记忆卡片；对于语法应用薄弱的学习者，能定向推送包含同类错误纠正的专项练习，并附带动画解析视频。其三，设置动态调整机制，当系统监测到学习者在某一学习模块中连续取得进步时，会自动提升后续推送内容的难度层级，若发现其在特定知识点上反复出现错误，则会增加基础巩固类资源的推送频率，通过这种精准适配的推送方式，使不同学段、不同水平的学习者都能获得适合自身发展需求的学习支持。
3.3. 设计阶梯式课程体系，衔接高低学段教学目标
设计阶梯式课程体系需依托人工智能技术对高职与本科阶段的英语教学目标进行深度解构与有机衔接，当面临不同学段教学重点差异较大的问题时，可借助学习结果预测算法明确两个阶段在语言知识、技能应用及学术素养方面的递进关系。
首先，运用课程图谱构建技术将英语教学内容划分为基础语言模块、行业应用模块与学术研究模块，其中基础语言模块对应高职阶段的词汇语法夯实需求，行业应用模块衔接高职向本科过渡的专业英语能力培养，学术研究模块则满足本科阶段的学术论文写作与国际交流需求，各模块间通过人工智能标注的衔接知识点形成连贯的学习链条。其次，利用智能课程适配系统根据高本贯通培养方案的学制特点，合理分配各模块的课时占比与教学进度，当学习者进入本科阶段后，系统能自动激活与高职阶段关联度最高的学术模块内容，并通过前置知识诊断确保学习的连贯性[3]。最后，建立课程动态调整机制，通过分析不同学段学习者的课程完成度与能力达成度数据，人工智能能识别出课程衔接中的薄弱环节，例如当发现多数学习者在从行业英语向学术英语过渡时存在写作逻辑断层问题，可自动在衔接阶段增加逻辑思辨类课程内容，使整个课程体系既保持阶段性特色又实现平滑过渡。
3.4. 过程性数据采集，优化多元动态评价体系
过程性数据采集需借助人工智能技术构建覆盖英语学习全流程的评价数据网络，为实现多元动态评价体系提供全面且精准的依据，当需要打破传统终结性评价的局限性时，可通过多维度数据采集反映学习者在不同阶段的真实能力发展轨迹[4]。第一，搭建分布式数据采集节点，在词汇学习软件中记录学习者的单词掌握时长与复现频率，在口语训练系统中捕捉发音准确性与语流连贯性特征，在写作练习平台中分析语法规范度与篇章结构完整性，这些分散的数据经人工智能整合后形成包含语言知识、技能应用、学习策略等维度的综合评价数据集。第二，运用智能评价模型对采集的数据进行深度解读，该模型能区分高职阶段侧重的基础技能达标情况与本科阶段关注的学术能力发展趋势，例如当评价阅读能力时，对高职学习者更关注信息定位准确性，对本科学习者则侧重文献综述与批判性阅读能力，并通过阶段性对比数据展现能力进阶过程。第三，建立评价结果即时反馈机制，人工智能能将分析后的评价数据转化为可视化的能力发展曲线，当学习者查看评价结果时，系统不仅能指出当前存在的不足，还能关联到具体的学习行为数据，如告知其听力理解能力薄弱主要源于对长对话中逻辑信号词的敏感度不足，并推荐针对性的训练内容，使评价结果真正成为促进不同学段学习者能力提升的有效工具。
3.5. 建立跨校数据共享机制，打通学段衔接壁垒
建立跨校数据共享机制，打通学段衔接壁垒需依托校际协作构建覆盖高职与本科院校的英语教学信息互通渠道，为消除不同院校间的信息孤岛提供实际操作路径，当面临高本贯通培养中因校际信息割裂导致的教学衔接不畅问题时，可通过常态化教研交流实现英语教学信息的有效流转与融合。一方面，搭建跨校教学研讨平台，组织两校英语教师定期开展联合备课活动，例如高职院校教师可向本科院校教师详细介绍学生的词汇掌握薄弱点，通过教学笔记、测验分析等材料，让本科院校教师精准把握学生的基础水平，同时避免敏感信息的泄露。另一方面，制定校际教学评价转换标准，针对不同院校在英语学习评价指标、课程要求等方面存在的差异，组织两校教师共同商议建立对应关系，当本科院校接收高职阶段的写作训练成果时，可按照共同制定的标准，将高职院校的“应用文体写作评分”对应转换为本校的“学术写作基础能力评估”，确保评价信息在不同体系中保持连贯性。与此同时，建立教学信息反馈机制，两校教师通过定期沟通会实时反馈学生在跨学段学习中的适应情况，当发现某类关键能力如听力理解能力的培养出现衔接断层时，及时开展专题研讨并调整教学计划，通过这种常态化的协作方式，使高职与本科阶段的英语教学信息形成完整链条，从教学层面打破学段衔接中的信息壁垒[5]。
4. 人工智能赋能高本贯通英语精准教学的保障机制
4.1. 完善制度设计，健全跨学段协同管理机制
开展高本贯通英语教学时，院校需联合制定覆盖高职与本科阶段的统一教学标准，明确两个学段在课程衔接、教学目标以及评价体系方面的具体要求，为人工智能技术在教学中的应用提供制度框架。一方面，要组建跨学段教学管理协作小组，成员涵盖高职院校与本科院校的英语教师、教学管理人员以及技术支持人员，通过定期召开协作会议的方式，共同解决教学过程中出现的衔接问题，确保人工智能工具在不同学段的教学中能发挥协同作用；另一方面，需搭建弹性的学分互认机制，当学生从高职升入本科时，其在高职阶段借助人工智能工具完成的英语学习成果能得到本科院校的认可，从而减少重复学习，提高教学效率。
4.2. 强化技术支撑，建立智能教育应用保障体系
为使人工智能技术稳定服务于高本贯通英语精准教学，学校需联合技术研发机构搭建专门的智能教学平台，该平台应具备学生学习数据采集、分析以及个性化学习方案生成等功能，能根据不同学段学生的英语水平和学习特点提供针对性的教学支持；其一，要配备专业的技术维护团队，负责平台的日常运营与维护工作，及时处理平台运行过程中出现的技术故障，保障教学活动的顺利开展；其二，当引入新的人工智能教学工具时，技术团队需对工具的兼容性、数据安全性进行全面测试，确保其能与现有教学平台有效对接，同时保护学生的学习数据不被泄露，为人工智能技术在教学中的持续应用提供安全保障。
4.3. 优化师资培训，构建教师智能素养发展机制
为让英语教师能熟练运用人工智能技术开展高本贯通教学，学校需设计分层分类的培训课程，课程内容既包括人工智能基础知识与操作技能，也涵盖如何将智能工具与英语教学实际相结合的方法，针对高职教师侧重培训基础智能工具的应用，针对本科教师则加强对高级数据分析与个性化教学方案设计的培训；一方面，可组织教师参与校企合作项目，进入人工智能教育企业进行实践学习，亲身体验智能教学系统的开发与应用过程，加深对技术的理解；另一方面，建立教师智能素养评价体系，将教师在教学中运用人工智能技术的能力纳入考核范围，激励教师主动提升自身智能素养，确保其能满足高本贯通英语精准教学对教师技能的要求。
5. 结论
本研究通过解析人工智能赋能下高本贯通英语精准教学的内涵，探索出多维度实践路径与保障机制，为打破学段壁垒、提升教学质量提供了新范式。未来院校需进一步优化智能算法以增强学情诊断的动态性，构建更具弹性的跨学段协同机制，同时加强伦理规范建设，在技术赋能中平衡效率与人文关怀，推动高本贯通英语教学向更智能、更精准、更具温度的方向发展。
基金项目
北京农业职业学院教学改革研究项目：AI赋能高本贯通基础教育阶段教学评一体化实践研究，项目编号：NZJGAI202530。