教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。基于大語言模型的大學英語自適應學習系統研究——以AI驅動個性化學習路徑為例課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀隨著人工智能技術的飛速發展，大語言模型在教育領域的應用日益受到關注。就目前來看，基于大語言模型的大學英語自適應學習系統研究已經取得了一定進展。例如，AWESOM寫作智能批改系統已在大學英語教學中得到應用，通過其研發團隊基于寫作理論和大學英語作文數據進行研發，并在上海交通大學部分班級開展教學實踐，獲得了良好反饋效果。該系統自動作文評分反饋具備較強的語言識別能力，能在語言、內容和邏輯結構層面給出較為準確且有效的反饋，其自適應寫作學習系統還可助力學習者針對診斷出的問題展開針對性訓練，提升寫作能力。此外，多所高校也積極舉辦相關研討會以探索大語言模型在外語教學中的應用。像上海交通大學召開的人工智能與公共外語教學研討會，吸引了眾多專家學者參與，共同探討生成式人工智能、大語言模型等技術在提升外語教學質量、推進教育創新方面的作用及面臨的挑戰；大學英語“學教測”一體化改革與研究虛擬教研室舉辦“基于大語言模型的作文智能評價、反饋與學習”專題研討會，邀請專家分享開發和研究成果，展示了大語言模型在大學英語教學多個環節的應用成效。然而，盡管已有所成果，但整體上該領域仍處于不斷發展與完善階段，還面臨著諸如如何更好地貼合不同學生學習特點、保障數據隱私等諸多挑戰，需要進一步深入研究。選題意義在當今數字化與智能化的浪潮之下，教育領域正經歷著深刻變革，大學英語教學也不例外。傳統的教學模式往往難以充分滿足每個學生的個性化學習需求，而AI驅動的大學英語自適應學習系統的出現為解決這一問題提供了新的思路和有效途徑。一方面，它能夠依據學生的個體差異，如學習進度、知識掌握程度、學習風格等，為學生量身定制個性化的學習路徑和內容，避免了“一刀切”的教學方式，使每個學生都能按照最適合自己的節奏進行學習，從而極大地提高學習效率。例如，對于基礎較弱的學生可以提供更多基礎知識鞏固的學習資料和練習，而對于學有余力的學生則推送拓展性、提升性的學習任務。另一方面，該系統適應了新時代教育教學改革的趨勢和要求，有助于推動大學英語教學從傳統的以教師為中心向以學生為中心轉變，培養學生的自主學習能力和創新思維，為培養具有全球視野和創新能力的高素質外語人才奠定基礎，契合當下社會對于復合型外語人才的需求，進而增強我國高等教育在國際上的競爭力。研究價值本研究聚焦于基于大語言模型的大學英語自適應學習系統，具備多方面的重要研究價值。首先，在教學模式層面，能夠為大學英語教學提供創新性的教學模式和方法。傳統教學模式受時間、空間以及教師精力等因素限制，難以做到對每個學生進行細致入微的個性化指導，而該自適應學習系統借助大語言模型強大的數據分析和智能推薦等功能，可以實時根據學生學習情況動態調整教學內容和方式，打造出更加靈活、高效的新型教學模式，豐富教師的教學手段，提升教學的針對性和有效性。其次，從學生學習效果角度來看，有助于提升學生的英語綜合能力。通過精準分析學生在聽、說、讀、寫、譯等各方面的能力水平和薄弱環節，為其提供有針對性的學習資源和練習，促進學生全面發展。比如系統發現學生在英語口語發音方面存在問題，就能推送相應的發音糾正課程和練習材料，幫助學生改進。最后，在人才培養方面，有利于培養出更多符合時代需求的高素質外語人才。在全球化不斷深入的今天，具備扎實英語能力以及自主學習、創新思維等素養的外語人才愈發重要，該研究成果的應用將助力高校更好地實現這一人才培養目標，為國家的對外交流、文化傳播等諸多領域輸送優質人才，服務于國家發展的實際效能提升。二、研究目標、研究內容、重要觀點研究目標本研究旨在構建基于大語言模型的大學英語自適應學習系統，充分利用大語言模型強大的自然語言處理能力以及數據挖掘能力，探索AI驅動個性化學習路徑的有效方式，以此打破傳統大學英語教學的局限性，實現教學內容、教學方法、教學進度等各方面與學生個體需求的精準匹配，最終提高大學英語教學質量，助力學生更高效地提升英語綜合素養，為培養適應新時代發展的高素質外語人才奠定基礎。研究內容大語言模型在大學英語各領域的應用：深入研究大語言模型在大學英語聽、說、讀、寫、譯等不同領域的具體應用方式。例如，在聽力方面，利用大語言模型生成多樣化、貼合實際場景的聽力材料，并根據學生的聽力理解情況提供針對性的練習和講解；在口語練習中，通過模擬對話場景，幫助學生糾正發音、提升流利度，并對口語表達的準確性和邏輯性給出反饋。在閱讀上，能按照學生的詞匯量、閱讀能力推送合適難度的文章，并輔助分析文章結構、重難點詞匯等。寫作時，不僅可以協助學生進行語法檢查、內容潤色，還能啟發寫作思路，提供個性化的寫作建議。翻譯領域，則幫助學生理解不同語言文化背景下的表達差異，優化翻譯結果等。個性化學習方案的制定：基于對學生學習特征的精準分析，包括學習起點、學習進度、學習偏好、知識薄弱點等，借助大語言模型制定個性化的學習方案。不同基礎、不同目標的學生將獲得專屬的學習計劃，涵蓋學習資源推薦、學習時間安排、階段性學習目標設定等內容，使每個學生都能按照最適合自己的節奏和方式進行學習，充分挖掘自身的學習潛力。自適應學習系統的設計與實現：從系統架構、功能模塊、交互界面等多個層面進行設計，打造一個操作便捷、功能完善的大學英語自適應學習系統。要實現系統能夠實時收集學生的學習數據，如學習時長、答題情況、作業完成質量等，運用大語言模型的算法進行數據分析，進而動態調整學習內容和難度，做到學習路徑的自適應優化，確保系統能夠隨著學生學習狀態的變化持續提供有效的支持。重要觀點隨著人工智能技術的蓬勃發展，AI技術在教育領域尤其是大學英語學習方面展現出巨大的應用價值。AI技術具備強大的數據處理和分析能力，能夠深入了解每個學生的學習特征和需求，突破傳統教學中“一刀切”的模式局限。通過精準把握學生在英語學習各方面如詞匯量、語法掌握程度、聽說讀寫譯的能力水平等個體差異，大語言模型可以為學生提供個性化的學習資源和輔導。例如，對于擅長閱讀但口語較弱的學生，系統會重點推送口語提升的專項課程和練習資料，并在練習過程中給予詳細的指導和反饋，真正實現因材施教，讓不同水平、不同學習風格的學生都能在英語學習中獲得良好的發展，充分發揮自身的優勢，彌補不足，提升英語綜合運用能力。三、研究思路、研究方法、創新之處研究思路本研究將按照以下邏輯思路展開：首先，深入分析大語言模型自身的特點與優勢。例如，其具備強大的自然語言處理能力，能夠理解和生成高質量的文本內容；通過大規模的數據訓練，擁有廣泛的知識儲備，可應對多樣化的語言相關任務；還具有遷移學習和微調的特性，方便適配不同的應用場景等。我們會梳理這些特點優勢在大學英語教學中可能發揮的作用，像輔助生成豐富的學習資料、提供精準的語言知識解答等。接著，緊密結合大學英語教學的實際情況進行考量。包括分析當前大學英語教學在教學模式、學生學習效果等方面存在的問題與需求，例如傳統教學難以滿足個性化學習需求、學生學習進度不一等情況。然后依據這些實際需求，設計出基于大語言模型的大學英語自適應學習系統的整體架構、功能模塊以及交互流程等，確保系統能夠貼合大學英語教學場景，切實解決實際教學中的痛點。最后，通過開展實驗的方式來驗證該系統的有效性。選取一定數量的大學英語學習者作為實驗對象，將他們分為實驗組和對照組，實驗組使用我們構建的自適應學習系統進行學習，對照組采用傳統學習方式。經過一段時間后，對比兩組學生在英語聽、說、讀、寫、譯等各方面能力的提升情況，收集學生的使用反饋，以此來綜合評估系統是否真正有助于提高學習效率、改善學習效果，是否實現了為學生定制個性化學習路徑等預期目標，進而根據實驗結果對系統進行進一步的優化完善。研究方法文獻研究法：廣泛查閱國內外關于大語言模型以及其在教育領域尤其是大學英語教學中應用的相關文獻資料，包括學術論文、研究報告、行業資訊等。通過對這些文獻的梳理、分析和歸納，了解該領域的研究現狀、已取得的成果以及存在的問題，為本研究提供堅實的理論基礎和參考依據，把握研究的前沿方向，避免重復性工作，同時也能從他人的研究思路和方法中汲取有益經驗，啟發我們對于基于大語言模型的大學英語自適應學習系統的研究思考。實證研究法：選取多所具有代表性的高校作為樣本，組織一定規模的大學英語學習者參與實證研究。在實際教學環境中應用我們構建的自適應學習系統，收集學生在使用系統過程中的各項學習數據，例如學習時長、學習內容的掌握情況、不同學習模塊的使用頻率、學習成績的變化等。同時，設置對照組采用傳統教學方式進行對比分析，運用統計學方法對收集的數據進行處理和分析，從而客觀、準確地驗證該自適應學習系統在提升大學英語學習效果方面的實際作用，為系統的優化和推廣提供有力的實證支撐。案例分析法：選取若干已經在大學英語教學中嘗試應用大語言模型相關技術或產品的典型案例進行深入剖析。比如部分高校引入智能寫作批改系統輔助英語寫作教學、利用語言交互系統鍛煉學生英語口語能力等案例。詳細分析這些案例在實施過程中的具體做法、遇到的問題以及取得的成效，總結其中成功的經驗和失敗的教訓，從中提煉出可借鑒的模式和方法，為我們設計更加完善、有效的基于大語言模型的大學英語自適應學習系統提供實踐層面的參考，使我們的研究更具現實針對性和可操作性。創新之處教學模式創新：將大語言模型與大學英語教學深度融合，突破了傳統以教師為主導、“一刀切”的教學模式局限。借助大語言模型強大的數據分析能力，能夠精準地捕捉每個學生在英語學習各維度（如詞匯量、語法掌握、聽說讀寫譯能力水平等）的個體差異，進而為學生定制專屬的個性化學習路徑，實現教學內容、教學方法以及教學進度等全方位與學生的實際需求相匹配，真正做到因材施教，讓不同層次、不同學習風格的學生都能在適合自己的學習節奏中提升英語能力，充分發揮自身優勢，彌補不足之處，有效提高學習效率和質量。技術應用創新：探索利用大語言模型驅動的個性化學習路徑構建方式，充分挖掘大語言模型在大學英語教學不同環節（聽、說、讀、寫、譯）中的應用潛力。例如，在聽力訓練中，利用大語言模型生成貼合實際生活、難度層次多樣且具有針對性的聽力素材，并根據學生的聽力理解情況實時提供個性化的練習建議和講解；在口語練習方面，模擬多種真實對話場景，精準糾正學生發音、提升表達的流利度與邏輯性，并給予及時反饋。這種將大語言模型的技術優勢貫穿于大學英語教學全流程的創新應用方式，為大學英語教學創新提供了全新的思路和方法，有助于推動大學英語教學朝著智能化、個性化方向不斷發展。教育理念創新：本研究契合當下教育領域倡導的以學生為中心的教育理念，強調借助先進的人工智能技術賦能學生自主學習。通過構建基于大語言模型的自適應學習系統，培養學生利用智能工具進行自主學習、自我管理學習進度以及主動探索知識的能力，使學生從被動接受知識轉變為主動獲取知識，激發學生的學習內驅力和創新思維，為培養適應新時代發展需求、具備全球視野和創新能力的高素質外語人才奠定堅實基礎，在一定程度上引領了大學英語教學理念的更新與變革。四、研究基礎、條件保障、研究步驟研究基礎理論與實踐基礎：當前，學界對于大語言模型在教育領域的應用已經開展了諸多研究，相關成果為本研究提供了堅實的理論和實踐基礎。例如，AWESOM寫作智能批改系統的研發與應用實踐，展示了大語言模型在大學英語寫作教學方面的成效，其自動作文評分反饋能精準分析學生寫作情況，并助力學生開展針對性訓練提升寫作能力。此外，多所高校舉辦的相關研討會，像上海交通大學召開的人工智能與公共外語教學研討會、大學英語“學教測”一體化改革與研究虛擬教研室舉辦的“基于大語言模型的作文智能評價、反饋與學習”專題研討會等，眾多專家學者分享的開發和研究成果，讓我們對大語言模型在大學英語教學各環節的應用有了更深入了解，也為我們探索基于大語言模型的大學英語自適應學習系統提供了可參考借鑒的思路與方法。教學資源與技術支持：高校擁有豐富的教學資源，包括大量的英語教學素材、專業的教師團隊以及完善的教學設施等，這些都能為自適應學習系統的研究與實踐提供有力保障。而且，隨著信息技術在教育領域的不斷普及，高校配備了先進的技術設備，網絡環境良好，具備運行大語言模型以及搭建自適應學習系統平臺的基礎條件。同時，學校也在積極鼓勵和支持教師開展教學創新研究，為運用新技術改進教學模式提供了積極的氛圍和政策支持。條件保障專業的研究團隊：本研究匯聚了來自不同專業背景的研究人員，涵蓋英語教育、計算機科學、數據科學等領域。英語教育專業的成員熟悉大學英語教學的目標、內容和學生特點，能夠準確把握教學需求；計算機科學專業的人員具備扎實的編程和系統開發能力，可負責自適應學習系統的技術實現；數據科學專業的成員善于對學生學習數據進行分析處理，為系統的優化提供依據。各專業成員優勢互補，共同致力于構建科學有效的大學英語自適應學習系統。先進的技術設備：依托高校的實驗室和計算中心，配備了高性能的服務器、圖形處理器（GPU）等硬件設備，能夠滿足大語言模型訓練和運行所需的強大算力要求。同時，還擁有齊全的軟件開發工具、數據分析軟件等，為系統的設計、開發、測試以及后續的優化迭代提供了完善的技術環境，確保系統的各項功能得以順利實現并穩定運行。充足的研究經費：研究得到了學校科研項目經費、相關學科建設經費以及外部合作項目資金等多渠道的經費支持。這些經費將用于購買數據資源、開展實驗研究、組織學術交流、支付技術服務費用以及研發過程中的設備更新維護等方面，保障整個研究過程中所需資源的投入，確保研究工作能夠按照計劃有序推進，不受資金短缺的影響。研究步驟準備階段（[具體時長區間1]）：文獻收集：通過圖書館、學術數據庫、網絡資源等多種渠道，廣泛搜集國內外關于大語言模型、自適應學習系統、大學英語教學等方面的文獻資料，包括學術論文、研究報告、著作等，對該領域的研究現狀進行全面梳理，了解已有的成果、存在的問題以及發展趨勢，為本研究找準切入點和創新方向。需求分析：深入大學英語教學一線，通過問卷調查、訪談等方式，收集教師和學生對于現有教學模式的意見和建議，分析傳統教學難以滿足個性化學習需求等痛點問題，明確學生在英語學習各環節（聽、說、讀、寫、譯）中期望的個性化學習功能和體驗，為自適應學習系統的設計確定具體的目標和需求。實施階段（[具體時長區間2]）：系統設計：根據需求分析的結果，結合大語言模型的特點和功能，從系統架構、功能模塊、交互界面等方面進行整體設計。確定如何將大語言模型融入到大學英語自適應學習系統中，例如設計學習路徑規劃模塊、個性化學習資源推薦模塊、學習效果評估模塊等，同時打造簡潔易用、符合用戶習慣的交互界面，方便學生操作使用。實驗驗證：選取若干所具有代表性的高校作為實驗點，招募一定數量的大學英語學習者參與實驗，將其隨機分為實驗組和對照組。實驗組學生使用構建的自適應學習系統進行英語學習，對照組學生沿用傳統教學方式學習。在實驗過程中，定期收集兩組學生的學習數據，如學習成績、學習時長、學習興趣變化、各技能提升情況等，運用統計學方法對數據進行對比分析，以驗證自適應學習系統在提高學習效率、提升學習效果、滿足個性化學習需求等方面是否達到預期目標。總結階段（[具體時長區間3]）：成果總結：對整個研究過程中的數據、資料進行整理和歸納，撰寫研究報告，闡述基于大語言模型的大學英語自適應學習系統的設計思路、實現方法、實驗結果以及應用效果等內容。同時，將研究成果以學術論文、教學案例等形式進行發表和分享，向更多的教育工作者和研究者傳播本研究的理念和方法。推廣應用：與相關高校、教育機構進行合作，將研究成果應用到更廣泛的大學英語教學實踐中，根據實際應用反饋進一步優化系統