□何 琳
习近平总书记在中共中央政治局第五次集体学习时的重要讲话中提出，“建设教育强国，是全面建成社会主义现代化强国的战略先导，是实现高水平科技自立自强的重要支撑，是促进全体人民共同富裕的有效途径，是以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的基础工程。”为此，教育部明确提出，“深入实施国家教育数字化战略，坚持应用导向、治理为基，秉承联结为先、内容为本、合作为要，聚焦集成化、智能化、国际化，扩大优质教育资源受益面，促进人工智能助力教育变革”。
在这一背景下，人工智能技术正成为破解教育“规模化培养”与“个性化成才”之间矛盾的重要支撑。它为实现“语言能力”与“综合素养”协同育人的新时代高校英语教学目标提供了可能。如何将人工智能技术系统化融入英语教学，实现从“统一授课”到“因人导学”的转变，成为一项亟待推进的教育改革任务。
习近平总书记指出，“我们建设教育强国的目的，就是培养一代又一代德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，培养一代又一代在社会主义现代化建设中可堪大用、能担重任的栋梁之材，确保党的事业和社会主义现代化强国建设后继有人”。 这就要求我们深入分析学生的年龄特点和发展规律，衔接高校人才培育定位，使英语学习与学生学术发展、职业规划形成联动，应用人工智能技术实现“一人一策”。
然而，高校英语个性化学习路径构建中面临诸多现实困境。
第一，人工智能技术与高校英语教学场景缺乏适配性，其功能设计难以与高校英语“场景化、复合型”的语言能力培养需求相契合，无法支持学术应用、跨文化交际、职场交际等多元教学目标。从而出现“技能训练—场景应用”的断层，难以满足高校英语对复合型语言能力的培养要求。
第二，学生过度依赖人工智能导致自主学习能力薄弱，削弱个性化路径旨在培育学生自主学习能力与语言应用能力的目标，使高校学生面临“路径优化—能力弱化”的现实困境。同时，学生对人工智能路径存在“被动跟随”的倾向，缺乏对自己学习需求的科学判断。
第三，教师人工智能协同能力薄弱及角色转型阻滞。在个性化学习路径的优化与实践中，高校英语教师扮演的是审核者及引导者。但其人工智能素养与“人机协同”能力薄弱，直接影响了路径优化的实效性及科学性，此类问题集中体现于教师技术应用的深度不足及角色定位模糊等方面。
第四，学习数据隐私泄露及算法伦理风险。人工智能技术驱动的个性化学习路径应用中，需采集各种学习数据，但目前高校英语教学场景中的数据隐私保护机制仍不健全，已成为路径构建的主要案例隐患。另外，算法伦理监管缺失，教师和学生难以知晓推荐依据，无法判断算法是否存在偏向性，进一步加剧了个性化学习路径的伦理风险。
第五，评价体系与个性化学习路径缺乏适配性。在高校英语教学中，现有的评价体系具备了“终结性、单一化”的特征，其与人工智能技术驱动的个性化学习路径“多元化、过程性”的需求严重脱节，致使路径优化缺乏有效的反馈支撑，无法构建“评估—调整—优化”的闭环机制，无法全面、客观地反映学生在个性化学习路径中的实际学习状态，严重阻碍路径的精准性优化。
习近平总书记指出，从教育大国到教育强国是一个系统性跃升和质变，必须以改革创新为动力。在这一战略指引下，高等教育作为人才培养的主阵地，亟须以创新思维推动教学模式变革，其中，高校英语个性化学习路径的优化正是深化教育改革、提升育人质量的重要突破口。
第一，构建人工场景化技术适配体系，解决“技能—场景”脱节难题。基于该体系，高校可分两步落地：一是根据三大核心场景构建资源链，如学术场景下设计“文献精读—跨文化谈判”训练模块；二是在人工智能评估中增加场景适配指标，如口语评估关注“学术汇报逻辑清晰度”“商务谈判语气礼貌性”等，打破传统人工智能单一语言技能训练的局限，保证学生语言技能与学术、跨文化、职场等重要场景的深度融合。
第二，设计“人工智能引导—学生自主”互动机制，强化技术依赖性。对于学生对人工智能过于依赖、自主学习能力薄弱等问题，应设计“需求诊断—路径决策—定期复盘”的互动机制。一方面，设置人工智能学习需求诊断环节，通过问卷、前测数据初步判断学生的需求，引导学生自主补充细节。另一方面，应用“人工智能建议—学生决策”的路径选择模式，推荐2-3套差异化的路径方案，且明确目标及预期成效，由学生独立选择。同时，每个月提示学生复盘路径适配，以此显著增强他们的自主学习能力。
第三，构建“分层培训+机制保障”的教师培训体系，明确人机协同边界。通过阶梯式培训可提升教师人工智能数据分析及路径优化的能力，又以机制明确人机职责边界，可规避过于依赖或抵触人工智能技术，使教师从“知识传授者”转变为“人工智能技术协作者+学习引导者”。
第四，搭建数据安全及算法伦理保障体系，避免隐私风险。要规避人工智能路径构建中的数据隐私泄露及算法伦理等风险，应构建“数据分级保护+算法透明审核+协作规范约束”的保障体系。通过分层加密保护学生的敏感信息，以透明机制避免算法错误，借协议约束第三方平台的行为，全面保证学生的数据权限及路径的公平性。
第五，打造多元动态评价体系，支持路径的动态优化。对于目前评价体系及个性化路径适配不足、缺乏实时反馈的问题，可建立“多元主体+过程导向+实时反馈”的评价体系。这一对策的优势在于，整合人工智能过程数据，同伴互评与教师评估，以动态反馈驱动路径优化，从而形成“评价—调整—优化”的循环，防止单一式、终结性评价的局限。
（作者单位：沈阳大学。）