基于AI的高校英語個性化教學平臺設計

摘要：文章設計并實現了一個基于AI的高校英語個性化教學平臺，重點探討了個性化推薦和教學質量雙向評估功能的有效性。仿真實驗驗證了平臺的系統性能，包括響應時間、并發處理能力和穩定性以及AI推薦和評估模塊的準確性和實用性。實驗結果表明，該平臺能夠有效提高教學資源的匹配度和學習效率，顯示出優化教育資源分配和提升教育質量的潛力。

關鍵詞：人工智能；個性化教學；平臺設計

中圖分類號：G434

文獻標志碼：A

0 引言

本研究的個性化教學平臺設計價值核心在于其對教育資源優化配置能力的顯著提升以及其在促進教育公平方面所展現出的無比潛力。國務院印發的《國家新一代人工智能發展規劃》明確提出，利用人工智能技術推動教育領域的創新與發展，通過技術手段實現教育資源的個性化分配，滿足不同學習者的需求。根據相關產業報告顯示，個性化教學已成為教育技術行業發展的重要趨勢，其市場規模預計將在未來幾年內持續擴大^［1］。因此，通過AI技術實現的個性化教學能夠有效提高學習效率，降低教育成本，特別是在高校英語教育領域，個性化教學平臺能夠根據學生的學習習慣、能力水平和興趣偏好，提供定制化的學習計劃和資源，從而極大地提高英語學習的針對性和有效性。

1 基于AI的個性化教學平臺設計

1.1 系統功能結構設計

本研究基于AI技術的個性化教學平臺設計中，系統功能結構設計是實現個性化教學目標的基礎。本設計采用了分層架構策略，確保了系統的可擴展性和模塊化，從而能夠適應不斷變化的教學需求和技術進步，具體結構如下。

客戶端層為教師、學生和教務管理員提供交互界面，支持通過瀏覽器訪問系統。這一層的設計重點在于提供簡潔直觀的用戶界面，使用戶能夠輕松訪問個性化的學習內容和教學資源，同時也支持用戶間的互動和溝通。

內容層充當系統的導航中心，負責呈現個性化的用戶界面和內容。確保用戶能夠根據自己的學習需求和偏好，通過經過身份認證的導航首頁，訪問到適合自己的學習資源和教學活動。

服務層分為應用服務層和公共服務層。應用服務層主要支持教學活動，包括信息交互、資源共享、智能解答等教學功能模塊以及AI自測和教學質量雙向評估等模塊。公共服務層提供身份認證、信息篩選、智能引導等跨模塊的支持服務，以增強系統的整體性能和用戶體驗。

數據層是系統的基礎，負責存儲和管理所有數據信息，包括學習檔案、學習策劃、解答題庫和資源庫等。通過高效的數據管理，支持個性化推薦和教學質量評估，為用戶提供定制化的學習體驗^［2］。

1.2 AI個性化推薦模塊

該模塊核心在于應用先進的機器學習算法和數據分析技術，以提供針對每個學生的定制化學習內容。以下是模塊的關鍵環節的詳細論述。

1.2.1 用戶行為分析

該模塊通過用戶行為分析子系統收集學生的學習活動數據，包括學習時長、頻率、偏好的內容類型等。這些數據通過特征工程處理后，轉化為可供機器學習算法分析的輸入向量。用戶相似度的計算使用余弦相似度算法：

其中，u^→和v^→分別代表2個用戶的特征向量，‖u^→‖和‖v^→‖是向量的模長。

1.2.2 AI推薦算法

在本研究的AI推薦算法部分，平臺采用混合推薦模型，結合協同過濾和基于內容的推薦策略。混合模型的得分計算公式如下：

score（u，i）=α·CF_score（u，i）+（1-α）·CB_score（u，i）

其中，CF_score（u，i）是協同過濾算法基于用戶相似度計算的推薦得分，CB_score（u，i）是基于內容相似度的推薦得分，而α是調節參數，用于平衡2種推薦策略的影響力。

1.2.3 內容相似度計算

本研究的內容相似度計算是通過評估教學資源之間的特征來實現的，關鍵在于將資源描述轉換為可計算的數值向量，使用相似度計算公式進行比較。采用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）加權的向量空間模型來表示文本內容^［3］，然后通過余弦相似度來計算2個文本向量的相似度：

其中，i^→和j^→分別代表2個教學資源的TF-IDF權重向量，‖i^→‖和‖j^→‖是向量的模。

1.2.4 動態學習與反饋

本研究的動態學習與反饋機制關鍵在于根據用戶對推薦內容的反饋（如評分、點擊、完成率）動態調整推薦策略。該過程通過增量學習算法實現，使用基于用戶反饋的在線學習模型，在線梯度下降（Online Gradient Descent， OGD）算法，調整推薦模型的權重。

其中，w_t是在時間t的模型權重，η是學習率，L（y_t，y^_t）是損失函數，衡量在時間t的真實反饋 y_t與預測反饋y^_t之間的差異，Δ L（y_t，y^_t）是損失函數的梯度。

本研究通過不斷地調整模型參數，系統能夠學習用戶的反饋模式，從而優化推薦策略，提高推薦內容的準確性和滿意度。這種動態學習和反饋機制使得AI個性化推薦模塊能夠適應用戶行為的變化，持續提供更加個性化和精準的學習資源推薦。

1.3 AI教學質量雙向評估模塊

本研究利用人工智能技術，通過分析學生的學習數據和教師的教學行為，實現對教學質量的綜合評估。此模塊包括2個主要方向的評估：一是對學生學習效果的評估，二是對教師教學方法的評估。

1.3.1 學生學習效果評估

本研究通過分析學生的學習行為數據和學習成果，如作業成績、測試成績和在線學習活動等，來評價學生的學習效率和知識掌握程度。該過程通過構建機器學習模型來實現，模型采用學生的學習行為特征作為輸入，預測學生的學習成效，使用邏輯回歸模型。

P（Y=1|X）=11+e^-（β₀^+β₁^X₁^+β₂^X₂^+…+β_nX_n）

其中，P（Y=1|X）是學生達到特定學習目標的概率，X₁，X₂，…，X_n是學生學習行為的特征變量，β₀，β₁，…，β_n是模型參數。

1.3.2 教師教學方法評估

本研究的教師教學方法評估功能則關注于評價教師的教學效果和方法，這包括教學內容的組織、互動和反饋等方面。通過分析學生對教學活動的反饋和教學內容的覆蓋度，可以使用多項式回歸模型來評估教師教學方法的有效性。

Y=α+β₁X₁+β₂X²₂+…+β_nXⁿ_n+ε

其中，Y是教學效果的評估結果，X₁，X₂，…，X_n是教學活動的特征變量，α，β₁，…，β_n是模型參數，ε是誤差項。

1.3.3 雙向評估與反饋機制

結合學生學習效果和教師教學方法的評估結果，系統能夠提供雙向的評估反饋。本研究通過設置閾值來識別低效的教學活動和學習行為，通過推薦系統提出改進建議。此外，利用增量學習方法，系統根據收集到的新數據不斷調整評估模型，以實現更精準的教學質量評估^［4］。

其中，Δβ是模型參數的更新量，η是學習率，?L/?β是損失函數對模型參數的梯度。

通過AI教學質量雙向評估模塊的設計和實現，本研究不僅能夠提升教學和學習的質量，還能夠為教師和學生提供實時的、具體的改進建議，從而形成持續優化的教學環境^［5］。

2 仿真實驗

如表1所示，基于AI個性化推薦功能測試實驗的結果顯示，該系統在準確性、響應時間和用戶滿意度方面均達到或超過了預期目標，尤其是在準確性和響應時間上超出預期，反映了推薦系統的高效性和用戶的高接受度。然而，在內容覆蓋率方面略低于預期，指出了需要進一步優化的空間。多樣性方面符合預期，說明系統能夠提供不同類型的學習資源。

基于AI的教學質量雙向評估功能測試實驗結果表明，該系統在評估準確性、實時性反饋以及改進建議的實用性方面均達到或超過了預期目標。這些成果突顯了AI評估系統在提高教學互動質量、促進教學方法改進以及提升學習成效方面的潛力。通過與專家評估的高一致性，本研究證實了AI評估模型的有效性和可靠性，為今后教育技術的發展提供了有力支持。

3 結語

通過本研究的深入探索與實證分析，基于AI的高校英語個性化教學平臺展現了其在促進教育個性化和提升教學質量方面的巨大潛力。未來，隨著技術的進一步發展和教育實踐的深化，這一平臺有望為高校英語教學帶來革命性的變革，實現真正意義上的教學和學習個性化，為每位學習者打造最適合其發展的教育路徑。

參考文獻

［1］焦建利，陳婷.大型語言模型賦能英語教學：四個場景［J］.外語電化教學，2023（2）：12-17，106.

［2］鄒斌，汪明潔.人工智能技術與英語教學：現狀與展望［J］.外國語文，2021（3）：124-130.

［3］陳曦.高校數據驅動教學改革的發展路徑［J］.教育理論與實踐，2020（33）：52-55.

［4］毛軍權.在線教學的未來發展：動向、反思與行動［J］.中國電化教育，2020（8）：27-32.

［5］王軍.睿易云教學——運用云平臺進行個性化教學［J］.人民教育，2017（17）：4.

（編輯 王永超）

Design of AI based personalized teaching platform for college English

Jiang" Shanshan， Shan" Ke， Song" Ruixue

（Jilin University of Architecture and Technology， Changchun 130000， China）Abstract： This study designed and implemented an AI based personalized teaching platform for college English， with a focus on exploring the effectiveness of personalized recommendation and two-way evaluation of teaching quality. The system performance of the platform was verified through simulation experiments， including response time， concurrency processing capability and stability， as well as the accuracy and practicality of the AI recommendation and evaluation module. The experimental results show that the platform can effectively improve the matching degree of teaching resources and learning efficiency， demonstrating the potential to optimize the allocation of educational resources and improve educational quality.

Key words：artificial intelligence; personalized teaching; platform design