一、引言

《中等职业学校英语课程标准（2020年版）》明确提出“利用智能技术开展个性化教学，满足不同专业、不同层次学生的英语学习需求，提升课堂参与度与学习实效”。职校英语以“服务职业发展”为核心目标，而学生在语言基础、学习能力、专业需求上的显著差异，决定了“统一化教学”难以适配个性化发展诉求。

当前职校英语教学存在突出困境：教学适配性不足，采用“一刀切”授课模式，无法兼顾基础薄弱生的知识补漏与学有余力生的能力拓展；学习路径固化，缺乏依据学生实时学习状态动态调整的机制，导致“学不会”与“吃不饱”并存；课堂体验低效，学生因学习内容与自身需求脱节而缺乏参与热情，互动多流于形式。在教育数字化转型背景下，探索人工智能驱动的个性化自适应学习模式对提升课堂体验与教学实效具有重要意义。基于此，本文展开研究。

二、人工智能与个性化自适应学习的内在契合性

（一）适配逻辑：三维维度的本质共鸣

二者的适配性源于学科特质、学习规律与育人目标的深度契合。从学科特质看，职校英语兼具“职业性与工具性”，不同专业对英语能力的需求差异显著，如商贸专业侧重商务沟通、护理专业聚焦医护用语，人工智能通过精准画像实现“专业适配”，契合职校英语“分专业育人”的本质；从学习规律看，职校生英语学习需经“诊断—进阶—巩固—应用”的个性化过程，人工智能提供“学情分析、路径规划、资源推送”的全流程支撑，契合“因材施教”的认知规律；从育人目标看，个性化学习中的“基础补强”夯实语言功底，“专业适配”培育职业能力，“兴趣激活”提升学习主动性，形成“技术—个性—能力”的育人闭环。

（二）核心价值：从“统一教学”到“精准体验”的效能升级

人工智能为个性化学习与课堂体验注入双重动能。其一，破解适配“同质化”难题，通过智能诊断生成学生“语言基础、学习风格、专业需求”三维画像，如为基础薄弱生推送词汇夯实模块、为商贸专业学生定制跨境电商英语课程；其二，激活课堂“参与感”，自适应学习中的“个性化任务、即时成就感”让学生获得专属学习体验，变“被动听课”为“主动探究”；其三，强化能力培育“精准性”，智能系统实时追踪学习数据，动态调整难度与进度，如当学生语法错误率升高时自动插入专项练习，实现“按需供给”；其四，提升课堂“获得感”，通过“个性化目标达成、专业能力适配”的双重满足，让不同层次学生均能在课堂中实现成长，同步提升学习效能与体验质量。

三、个性化自适应学习模式的构建与实践路径

（一）模式构建：“学情诊断—路径适配—资源供给”的三维架构

模式构建需突破“经验驱动”局限，打造“数据化、动态化”体系。在学情诊断维度，建立“三维数据采集”机制：通过智能测评工具获取“语言基础数据”（词汇量、语法掌握度），依托学习行为分析捕捉“学习风格数据”（视觉型/听觉型、自主型/协作型），结合专业人才培养方案明确“职业需求数据”（岗位英语技能要求）。在路径适配层面，打造“三级自适应路径”：基础层聚焦“知识补漏”，如针对词汇薄弱生设计“高频词循环记忆—语境应用”路径；进阶层侧重“能力提升”，如为语法达标生规划“句式拓展—语篇应用”路径；高阶层指向“职业融合”，如为专业适配生构建“职业术语—场景对话—实践模拟”路径。在资源供给上，建立“智能资源库”，按“基础型、能力型、职业型”分类，如基础型含智能背词工具、职业型含涉外护理对话库，实现“路径—资源”精准匹配，形成三维协同闭环。

（二）实施路径：“智能诊断—动态学习—反馈优化”的三阶推进

实施过程需构建“数据驱动与体验提升”的协同链条。第一阶段为“智能诊断：精准定位需求”，搭建个性化起点：课前通过智能测评系统完成学情诊断，生成个人学习画像与初始路径；课堂导入环节解读“个性化目标—适配路径—预期成果”，如告知基础薄弱生“本节课重点突破餐饮服务核心词汇”，让学生明确学习方向。第二阶段为“动态学习：深化个性化体验”，开展分层活动：基础任务依托“智能辅导工具”自主学习，如用AI语法助手完成专项练习并获取即时解析；进阶任务通过“自适应平台”协作探究，如商贸专业学生组队完成智能分配的“跨境电商询盘回复”任务；教师基于“智能数据看板”靶向干预，如针对学习停滞的学生推送适配资源或进行一对一指导。第三阶段为“反馈优化：实现体验升华”，达成双重目标：智能系统生成“个人学习报告”，展示目标达成率、薄弱点与改进建议；组织“个性化反思会”，引导学生结合报告调整学习策略；教师依据班级数据优化下节课路径设计，形成“诊断—学习—反馈”的闭环。

（三）保障机制：“技术—师资—评价”的三维支撑

保障机制需突破“落地乏力”困境，构建“长效化”体系。在技术支撑上，搭建“校本自适应学习平台”，整合诊断工具、学习路径、资源库与数据看板；建立“技术运维团队”，保障系统稳定与功能迭代；引入轻量化智能终端，如平板电脑、智能学习机，适配课堂场景需求。在师资赋能上，构建“双能型培育体系”：通过“专项培训”提升教师“数据解读、路径调整、智能工具运用”能力；开展“跨校教研”，分享个性化教学案例，如机械专业英语自适应教学经验；建立“校企协同”机制，邀请企业人员参与职业型学习路径设计。在评价优化上，构建“智能+人工”多元评价体系：智能评价追踪“目标达成率、学习投入度、路径适配性”等数据指标；人工评价聚焦“课堂参与热情、职业能力适配性、学习体验满意度”等质性指标；建立“评价—迭代”机制，将结果转化为路径优化、资源更新的依据，确保模式实效与体验质量。

四、结论

人工智能驱动的职校英语“个性化自适应学习”模式的核心，是以“数据为基础、个性为核心、体验为目标”，构建“精准育人与体验提升共生”的教学体系。该体系既契合职校生的个体差异与职业发展需求，又精准对接职业教育数字化转型要求，有效破解了传统教学“适配不足、体验低效”的困境。

通过三维模式构建锚定个性化方向，三阶实施路径深化课堂体验，多元保障机制夯实落地基础，可推动职校英语教学从“统一授课”向“精准适配”转型，让学生在专属学习体验中提升语言能力与职业素养。未来可进一步融合生成式AI技术，如开发“个性化学习伙伴”智能助手、实现职业场景对话实时生成，让自适应学习更具交互性与创新性，为职校英语教学高质量发展提供更坚实支撑。

参考文献

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[2]赵敏。智能诊断技术在职校英语教学中的应用研究[J].中国职业技术教育，2023(增刊):191-192.

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