基于人工智能技術的英語教學數字媒介素養訓練平臺設計與實現

摘要：文章設計并實現了基于人工智能的英語教學數字媒介素養訓練平臺，通過智能評估與個性化任務生成提升用戶在信息檢索、批判性分析和信息整合方面的能力。平臺采用自然語言處理、深度學習和強化學習算法，構建多模態數據采集與分析機制，實時調整訓練內容并提供個性化反饋。實驗結果表明，平臺在高并發下穩定運行，顯著提升了用戶的媒介素養，尤其在批判性思維和信息整合能力上表現突出。

關鍵詞：人工智能技術；數字媒介素養；英語教學；個性化任務生成；能力評估

中圖分類號：G434" 文獻標志碼：A

0 引言

信息技術的發展使數字媒介素養成為現代教育中的核心能力，尤其在英語教學中，學生不僅需掌握語言，還需具備批判性理解數字信息的能力。傳統教學模式難以滿足這一需求，而人工智能（Artificial Intelligence， AI）技術的應用為個性化訓練提供了新路徑。通過深度學習和自然語言處理技術，AI驅動的媒介素養訓練平臺能夠精準評估用戶素養水平，動態生成個性化訓練任務，實時追蹤進度，最終實現學習效果的持續優化，推動教學模式革新與學生綜合素質提升［1］。

1 人工智能技術在數字媒介素養訓練中的應用需求分析

數字媒介素養的核心在于培養個體在復雜信息環境中具有選擇、評估和利用的能力，但傳統教學因資源有限難以提供個性化輔導。人工智能通過大數據分析和智能算法，可自動評估學生的媒介素養水平，識別其薄弱點，提供個性化訓練方案，提高訓練效果。隨著英語教學的多模態化，AI依托自然語言處理和圖像識別技術，幫助學生理解不同媒介信息，動態調整任務以保證訓練的個性化與連續性。

2 數字媒介素養訓練平臺架構設計

數字媒介素養訓練平臺的架構設計需要平衡技術先進性與教育實用性，采用分層結構，包括數據層、算法層、功能層和用戶交互層。數據層負責采集和存儲學習數據，確保其高可用性和安全性；算法層利用自然語言處理和深度學習算法進行數據分析和建模，支持能力評估、任務生成與進度追蹤功能；功能層實現業務邏輯；用戶交互層確保多終端適配和流暢的交互體驗［2］。

3 關鍵技術開發

3.1 數字媒介素養能力評估算法開發

該算法設計需依托多層感知模型，通過整合用戶行為數據、任務完成情況和交互日志，建立動態評估機制。設定用戶素養能力向量為S1，S2，…，Sn，其中Si代表第i個能力維度，利用多模態數據的特征提取公式：

X=∑ni=1αifi（D）+β（1）

其中，D 為用戶在訓練過程中生成的多模態數據；fi（D）為從 D 中提取的第 i 個能力維度的特征；αi為該維度的權重系數；β為偏置項。

通過加權求和模型，綜合計算用戶在不同維度的表現，以生成用戶媒介素養能力的初步評估向量。

接著，評估算法利用時間序列模型捕捉用戶能力隨訓練過程的動態變化。假設用戶在 t時刻的能力狀態為St，則根據其歷史行為數據Ht，引入長短期記憶網絡模型，遞歸公式：

St+1=σ（WsSt+WhHt+bs）（2）

其中，Ws、Wh為權重矩陣；bs為偏置向量，通過對用戶歷史學習路徑的建模，預測未來能力狀態 St+1。最終，算法依據預設的閾值標準T，通過對比 St+1 與T，對用戶媒介素養水平進行階段性評估，生成個性化的反饋與建議。

3.2 數字媒介素養訓練任務生成算法開發

設定用戶當前的媒介素養狀態向量為St，任務生成的目標為最大化用戶的素養提升Rt，定義獎勵函數為Rt=f（St，Tt），其中Tt表示在t時刻分配給用戶的訓練任務。

任務生成過程可通過深度Q網絡（Deep Q-Network，DQN）實現，Q值函數定義為：

Q（St，Tt）=ERt+γmaxTt+1Q（St+1，Tt+1）（3）

為適應用戶的動態變化，該算法將任務設計為多維度的任務向量T=［T1，T2，dots，Tn］，每個Ti對應特定的訓練模塊（如信息檢索、批判性思維等），通過調整每個任務維度的權重，使任務的難度和內容與用戶當前素養水平匹配［3］。

訓練任務的生成還需要結合自適應難度調節機制。設定任務難度函數為：

D（Tt）=∑ni=1αigi（Tt，St）（4）

其中，gi（Tt，St）為第 i 個維度任務的難度評估函數；αi為權重系數。通過對用戶當前素養狀態St的動態評估，算法能夠調節Tt的各維度權重，以生成難度適中的訓練任務，確保任務具有挑戰性而又不過于困難，從而達到最佳訓練效果。

3.3 數字媒介素養訓練進度追蹤算法開發

假設用戶在t時刻的訓練狀態為St，該狀態可以通過用戶的任務完成度、互動頻率等特征向量Xt=［x1，x2，…，xn］進行表征，利用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model， HMM）定義訓練進度的轉移概率 P（S（t+1）｜St，Xt），通過狀態轉移矩陣A來描述：

P（St+1｜St，Xt）=ASt，St+1ni=1P（xi｜St）（5）

其中，A｛St，S（t+1）｝為用戶在t到t+1時刻的訓練狀態轉移概率；P（xi｜St）為在狀態St下觀測到特定行為特征xi的條件概率。

為了提升追蹤的實時性和精確度，算法進一步引入長短期記憶（Long Short Term Memory， LSTM）網絡進行時間序列預測，解決長時間依賴問題。定義用戶訓練進度在t時刻的輸出為ht，LSTM 的更新機制如下：

ht=σ（Whht-1+WxXt+bh）（6）

其中，Wh和Wx分別為狀態和輸入的權重矩陣；bh為偏置項矩陣［4］。

為確保算法對不同用戶的適應性，進度追蹤還需引入貝葉斯更新機制。根據用戶的實際任務表現Ot，利用貝葉斯定理對進度估計進行修正：

P（St｜Ot）=P（Ot｜St）P（St）P（Ot）（7）

通過對當前觀測值Ot和歷史狀態St的概率更新，算法能夠對訓練進度的估計進行實時校準，從而確保預測的精準性與動態性。

4 功能模塊設計

4.1 數字媒介素養能力評估模塊設計

4.1.1 評估任務生成機制設計

數字媒介素養評估模塊應具備自動化任務生成能力，基于用戶個體水平和學習歷史，生成涵蓋信息檢索、媒介使用、批判性分析等維度的評估任務。通過自適應算法匹配任務難度與用戶當前水平，覆蓋關鍵能力領域，提供全面的評估場景。

4.1.2 實時數據采集機制設計

評估模塊通過前后端系統協作，實時采集用戶的任務行為數據，如任務完成時間、點擊路徑和信息選擇。利用分布式存儲和大數據技術，確保數據采集的即時性和準確性，結合數據分析算法提取用戶行為特征，生成多維度評估依據。

4.1.3 能力評估反饋機制設計

評估模塊采用多維度評分系統對用戶媒介素養進行量化評估，通過加權模型生成具體評分和詳細能力報告。模塊具備自適應反饋功能，根據評估結果調整后續訓練任務的難度和內容，形成評估與訓練的閉環，確保個性化優化路徑。

4.2 數字媒介素養訓練任務生成模塊設計

4.2.1 個性化任務生成機制設計

任務生成模塊通過深度學習模型分析用戶的媒介素養水平與行為數據，動態生成適合用戶當前能力的訓練任務。任務由不同難度和維度構成，基于自適應算法不斷調整任務類型與難度，以精準匹配用戶的素養水平。

4.2.2 任務內容的多維度設計

模塊考慮數字媒介素養的多維特征，如信息檢索、內容分析、批判性思維等，通過自然語言處理技術生成多模態任務，包括文本、圖像、視頻等，確保任務內容多樣化和全面性，強化用戶應對復雜信息環境的能力。

4.2.3 任務難度調控機制設計

模塊通過分析用戶完成任務的準確率、完成時間和行為路徑，實時調整任務難度。根據用戶表現和歷史進展，任務難度函數要確保任務既具挑戰性又不過度困難，遞歸優化難度梯度，推動用戶媒介素養的持續提升［5］。

4.3 數字媒介素養訓練進度追蹤模塊設計

4.3.1 用戶行為數據采集機制設計

模塊通過監控用戶任務完成時間、信息篩選路徑和點擊頻率等操作數據，實時捕捉訓練行為。數據采集系統需具備低延遲和高精度，確保行為數據的完整記錄，支持后續進度分析的準確性。

4.3.2 訓練進度建模與分析機制設計

模塊利用時間序列分析與遞歸神經網絡（Recursive Neural Network， RNN）模型，對用戶訓練進度進行建模，通過隱馬爾可夫模型計算狀態轉移概率，構建學習軌跡并預測未來進度，提供個性化反饋的數據支持。

4.3.3 進度反饋與可視化機制設計

模塊將訓練進度分析結果轉化為個性化學習建議，動態調整任務難度。用戶的訓練進度通過圖表、進度條等方式可視化呈現，提供自我評估路徑并推送優化學習策略，確保學習目標逐步達成［6］。

5 平臺的開發與測試

5.1 平臺開發環境的技術選型

平臺開發環境的技術選型注重高性能、可擴展性及復雜數據處理能力。平臺采用 Python 作為主要開發語言，借助 TensorFlow 和 PyTorch 實現人工智能算法。前端使用 React.js 提供高效的組件化渲染，后端采用 Node.js 與 Express優化高并發場景下的數據處理性能。數據庫選用 PostgreSQL 處理結構化數據，結合 MongoDB 存儲非結構化數據，配合 Redis 實現緩存優化。系統部署基于 Docker 和 Kubernetes，確保微服務架構的可擴展性，Nginx 提供負載均衡，數據安全通過 SSL/TLS 加密和 AWS EC2 云服務保障。

5.2 平臺功能模塊的集成測試

平臺功能模塊的集成測試主要針對數字媒介素養能力評估、任務生成和進度追蹤模塊，深入評估其在真實環境中的協同效果。測試涵蓋模塊的基本功能、大規模用戶并發處理及系統資源利用效率等方面，驗證其設計目標的達成情況，評估用戶體驗、系統響應速度和訓練準確性。

如表1所示，在1000個并發用戶的測試中，數字媒介素養能力評估模塊的任務完成率為97.4%，響應時間為3.3 s，反饋延遲為1.8 s，數據處理準確率為97.2%，錯誤率低于0.5%，用戶滿意度評分為7.8分。任務生成模塊在500個用戶并發下，響應時間為2.6 s，準確率為98.2%，用戶滿意度評分為8.3分；在1000個用戶時，任務完成率降至96.9%，延遲增至2.0 s，錯誤率為0.7%。進度追蹤模塊在1000個用戶下完成率為97.1%，響應時間為2.7 s，反饋延遲為1.6 s，用戶滿意度評分為8.0分。整體測試顯示，3個模塊在高并發下穩定性強，處理準確率超過96%，響應時間和延遲時間在可接受范圍內，用戶滿意度維持在較高水平。

5.3 平臺應用效果評估

平臺應用效果評估全面考察了系統功能有效性、用戶滿意度和數字媒介素養提升效果，基于真實用戶數據，分析平臺在不同場景下的適用性及訓練效果。針對500名用戶的測試，評估其媒介素養能力的動態變化，同時考察平臺在操作便捷性、任務生成合理性和反饋及時性方面的表現，驗證了平臺在實際教育環境中的應用潛力和可持續性。

如表2所示，平臺顯著提升了用戶的媒介素養能力。信息檢索能力從65.4分提升至82.6分，提升率26.3%，任務完成率97.1%，用戶滿意度評分8.9分；內容批判性分析能力從58.7分提升至77.9分，提升率32.6%，任務完成率94.5%，滿意度評分8.7分。媒介信息整合能力從61.2分提升至80.3分，提升率31.2%，任務完成率96.0%，滿意度評分9.1分。此外，進度追蹤與任務生成的及時性任務完成率98.2%，滿意度評分9.2分，顯示出高效的任務調整和反饋機制。整體用戶滿意度為8.8分，任務完成率96.8%，平臺穩定性與可靠性獲得了認可。

6 結語

本研究結合人工智能技術與英語教學中的數字媒介素養訓練，構建了智能化、個性化學習平臺，填補了傳統教育模式在數字素養培養中的空白，為教育技術革新提供了新方向。平臺在任務生成、能力評估與進度追蹤中的高效性展示了AI在教育領域的巨大潛力，證明了技術驅動的教育變革對提升學習效果的顯著作用。研究拓展了數字化教育的可能性，為未來智能化教育奠定基礎。

參考文獻

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［3］梁偉，李永剛.媒介技術視域下導生互動的歷史變遷和數字轉型［J］.山東高等教育，2024（3）：47-53，91.

［4］大衛·帕金翰，吳可欣.重思數字素養：數字資本主義時代的媒介教育［J］.全球傳媒學刊，2024（2）：200-210.

［5］廖守歡，胡澤方，郭彬彬.智能媒體時代廣西民辦高校媒介素養教育的創新路徑探索［J］.新聞研究導刊，2024（6）：126-129.

［6］張燕.大學生數字媒介素養提升對策研究［D］.杭州：浙江理工大學，2016.

（編輯 王永超編輯）

Design and implementation of a digital media literacy training platform for English teaching

based on Artificial Intelligence technology

XU" Bo

（Jilin Animation Institute， Changchun 130000， China）

Abstract：" This study designs and implements an Artificial Intelligence-based digital media literacy training platform for English teaching. The platform enhances users’ abilities in information retrieval， critical analysis， and information integration through intelligent assessment and personalized task generation. It utilizes natural language processing， deep learning， and reinforcement learning algorithms to establish a multimodal data collection and analysis mechanism， which adjusts training content in real-time and provides personalized feedback. Experimental results demonstrate that the platform operates stably under high concurrency and significantly improves users’ media literacy， especially in critical thinking and information integration skills.

Key words： Artificial Intelligence technology; digital media literacy; English teaching; personalized task generation; ability assessment