基于AI的高校英語個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)

摘要：文章設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于AI的高校英語個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)，重點(diǎn)探討了個(gè)性化推薦和教學(xué)質(zhì)量雙向評估功能的有效性。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了平臺(tái)的系統(tǒng)性能，包括響應(yīng)時(shí)間、并發(fā)處理能力和穩(wěn)定性以及AI推薦和評估模塊的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該平臺(tái)能夠有效提高教學(xué)資源的匹配度和學(xué)習(xí)效率，顯示出優(yōu)化教育資源分配和提升教育質(zhì)量的潛力。

關(guān)鍵詞：人工智能；個(gè)性化教學(xué)；平臺(tái)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：G434

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

本研究的個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)價(jià)值核心在于其對教育資源優(yōu)化配置能力的顯著提升以及其在促進(jìn)教育公平方面所展現(xiàn)出的無比潛力。國務(wù)院印發(fā)的《國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出，利用人工智能技術(shù)推動(dòng)教育領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展，通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)教育資源的個(gè)性化分配，滿足不同學(xué)習(xí)者的需求。根據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)報(bào)告顯示，個(gè)性化教學(xué)已成為教育技術(shù)行業(yè)發(fā)展的重要趨勢，其市場規(guī)模預(yù)計(jì)將在未來幾年內(nèi)持續(xù)擴(kuò)大^［1］。因此，通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化教學(xué)能夠有效提高學(xué)習(xí)效率，降低教育成本，特別是在高校英語教育領(lǐng)域，個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、能力水平和興趣偏好，提供定制化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和資源，從而極大地提高英語學(xué)習(xí)的針對性和有效性。

1 基于AI的個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本研究基于AI技術(shù)的個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)中，系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)目標(biāo)的基礎(chǔ)。本設(shè)計(jì)采用了分層架構(gòu)策略，確保了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和模塊化，從而能夠適應(yīng)不斷變化的教學(xué)需求和技術(shù)進(jìn)步，具體結(jié)構(gòu)如下。

客戶端層為教師、學(xué)生和教務(wù)管理員提供交互界面，支持通過瀏覽器訪問系統(tǒng)。這一層的設(shè)計(jì)重點(diǎn)在于提供簡潔直觀的用戶界面，使用戶能夠輕松訪問個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)資源，同時(shí)也支持用戶間的互動(dòng)和溝通。

內(nèi)容層充當(dāng)系統(tǒng)的導(dǎo)航中心，負(fù)責(zé)呈現(xiàn)個(gè)性化的用戶界面和內(nèi)容。確保用戶能夠根據(jù)自己的學(xué)習(xí)需求和偏好，通過經(jīng)過身份認(rèn)證的導(dǎo)航首頁，訪問到適合自己的學(xué)習(xí)資源和教學(xué)活動(dòng)。

服務(wù)層分為應(yīng)用服務(wù)層和公共服務(wù)層。應(yīng)用服務(wù)層主要支持教學(xué)活動(dòng)，包括信息交互、資源共享、智能解答等教學(xué)功能模塊以及AI自測和教學(xué)質(zhì)量雙向評估等模塊。公共服務(wù)層提供身份認(rèn)證、信息篩選、智能引導(dǎo)等跨模塊的支持服務(wù)，以增強(qiáng)系統(tǒng)的整體性能和用戶體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理所有數(shù)據(jù)信息，包括學(xué)習(xí)檔案、學(xué)習(xí)策劃、解答題庫和資源庫等。通過高效的數(shù)據(jù)管理，支持個(gè)性化推薦和教學(xué)質(zhì)量評估，為用戶提供定制化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)^［2］。

1.2 AI個(gè)性化推薦模塊

該模塊核心在于應(yīng)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以提供針對每個(gè)學(xué)生的定制化學(xué)習(xí)內(nèi)容。以下是模塊的關(guān)鍵環(huán)節(jié)的詳細(xì)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(tǒng)收集學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)長、頻率、偏好的內(nèi)容類型等。這些數(shù)據(jù)通過特征工程處理后，轉(zhuǎn)化為可供機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析的輸入向量。用戶相似度的計(jì)算使用余弦相似度算法：

其中，u^→和v^→分別代表2個(gè)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(tái)采用混合推薦模型，結(jié)合協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦策略。混合模型的得分計(jì)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(xié)同過濾算法基于用戶相似度計(jì)算的推薦得分，CB_score（u，i）是基于內(nèi)容相似度的推薦得分，而α是調(diào)節(jié)參數(shù)，用于平衡2種推薦策略的影響力。

1.2.3 內(nèi)容相似度計(jì)算

本研究的內(nèi)容相似度計(jì)算是通過評估教學(xué)資源之間的特征來實(shí)現(xiàn)的，關(guān)鍵在于將資源描述轉(zhuǎn)換為可計(jì)算的數(shù)值向量，使用相似度計(jì)算公式進(jìn)行比較。采用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）加權(quán)的向量空間模型來表示文本內(nèi)容^［3］，然后通過余弦相似度來計(jì)算2個(gè)文本向量的相似度：

其中，i^→和j^→分別代表2個(gè)教學(xué)資源的TF-IDF權(quán)重向量，‖i^→‖和‖j^→‖是向量的模。

1.2.4 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)與反饋

本研究的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)與反饋機(jī)制關(guān)鍵在于根據(jù)用戶對推薦內(nèi)容的反饋（如評分、點(diǎn)擊、完成率）動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略。該過程通過增量學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，使用基于用戶反饋的在線學(xué)習(xí)模型，在線梯度下降（Online Gradient Descent， OGD）算法，調(diào)整推薦模型的權(quán)重。

其中，w_t是在時(shí)間t的模型權(quán)重，η是學(xué)習(xí)率，L（y_t，y^_t）是損失函數(shù)，衡量在時(shí)間t的真實(shí)反饋 y_t與預(yù)測反饋y^_t之間的差異，Δ L（y_t，y^_t）是損失函數(shù)的梯度。

本研究通過不斷地調(diào)整模型參數(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)用戶的反饋模式，從而優(yōu)化推薦策略，提高推薦內(nèi)容的準(zhǔn)確性和滿意度。這種動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和反饋機(jī)制使得AI個(gè)性化推薦模塊能夠適應(yīng)用戶行為的變化，持續(xù)提供更加個(gè)性化和精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)資源推薦。

1.3 AI教學(xué)質(zhì)量雙向評估模塊

本研究利用人工智能技術(shù)，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和教師的教學(xué)行為，實(shí)現(xiàn)對教學(xué)質(zhì)量的綜合評估。此模塊包括2個(gè)主要方向的評估：一是對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的評估，二是對教師教學(xué)方法的評估。

1.3.1 學(xué)生學(xué)習(xí)效果評估

本研究通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)成果，如作業(yè)成績、測試成績和在線學(xué)習(xí)活動(dòng)等，來評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和知識(shí)掌握程度。該過程通過構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型來實(shí)現(xiàn)，模型采用學(xué)生的學(xué)習(xí)行為特征作為輸入，預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)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(xué)生達(dá)到特定學(xué)習(xí)目標(biāo)的概率，X₁，X₂，…，X_n是學(xué)生學(xué)習(xí)行為的特征變量，β₀，β₁，…，β_n是模型參數(shù)。

1.3.2 教師教學(xué)方法評估

本研究的教師教學(xué)方法評估功能則關(guān)注于評價(jià)教師的教學(xué)效果和方法，這包括教學(xué)內(nèi)容的組織、互動(dòng)和反饋等方面。通過分析學(xué)生對教學(xué)活動(dòng)的反饋和教學(xué)內(nèi)容的覆蓋度，可以使用多項(xiàng)式回歸模型來評估教師教學(xué)方法的有效性。

Y=α+β₁X₁+β₂X²₂+…+β_nXⁿ_n+ε

其中，Y是教學(xué)效果的評估結(jié)果，X₁，X₂，…，X_n是教學(xué)活動(dòng)的特征變量，α，β₁，…，β_n是模型參數(shù)，ε是誤差項(xiàng)。

1.3.3 雙向評估與反饋機(jī)制

結(jié)合學(xué)生學(xué)習(xí)效果和教師教學(xué)方法的評估結(jié)果，系統(tǒng)能夠提供雙向的評估反饋。本研究通過設(shè)置閾值來識(shí)別低效的教學(xué)活動(dòng)和學(xué)習(xí)行為，通過推薦系統(tǒng)提出改進(jìn)建議。此外，利用增量學(xué)習(xí)方法，系統(tǒng)根據(jù)收集到的新數(shù)據(jù)不斷調(diào)整評估模型，以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的教學(xué)質(zhì)量評估^［4］。

其中，Δβ是模型參數(shù)的更新量，η是學(xué)習(xí)率，?L/?β是損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度。

通過AI教學(xué)質(zhì)量雙向評估模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，本研究不僅能夠提升教學(xué)和學(xué)習(xí)的質(zhì)量，還能夠?yàn)榻處熀蛯W(xué)生提供實(shí)時(shí)的、具體的改進(jìn)建議，從而形成持續(xù)優(yōu)化的教學(xué)環(huán)境^［5］。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

如表1所示，基于AI個(gè)性化推薦功能測試實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示，該系統(tǒng)在準(zhǔn)確性、響應(yīng)時(shí)間和用戶滿意度方面均達(dá)到或超過了預(yù)期目標(biāo)，尤其是在準(zhǔn)確性和響應(yīng)時(shí)間上超出預(yù)期，反映了推薦系統(tǒng)的高效性和用戶的高接受度。然而，在內(nèi)容覆蓋率方面略低于預(yù)期，指出了需要進(jìn)一步優(yōu)化的空間。多樣性方面符合預(yù)期，說明系統(tǒng)能夠提供不同類型的學(xué)習(xí)資源。

基于AI的教學(xué)質(zhì)量雙向評估功能測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在評估準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性反饋以及改進(jìn)建議的實(shí)用性方面均達(dá)到或超過了預(yù)期目標(biāo)。這些成果突顯了AI評估系統(tǒng)在提高教學(xué)互動(dòng)質(zhì)量、促進(jìn)教學(xué)方法改進(jìn)以及提升學(xué)習(xí)成效方面的潛力。通過與專家評估的高一致性，本研究證實(shí)了AI評估模型的有效性和可靠性，為今后教育技術(shù)的發(fā)展提供了有力支持。

3 結(jié)語

通過本研究的深入探索與實(shí)證分析，基于AI的高校英語個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)展現(xiàn)了其在促進(jìn)教育個(gè)性化和提升教學(xué)質(zhì)量方面的巨大潛力。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和教育實(shí)踐的深化，這一平臺(tái)有望為高校英語教學(xué)帶來革命性的變革，實(shí)現(xiàn)真正意義上的教學(xué)和學(xué)習(xí)個(gè)性化，為每位學(xué)習(xí)者打造最適合其發(fā)展的教育路徑。

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（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