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1 引言

随着《普通高中英语课程标准（2017年版2020年修订）》的全面实施，核心素养培育成为高中英语教学的核心育人目标。其中，“语言能力”作为四大核心素养之首，明确要求学生具备听懂日常交际和简单演讲、讲座，抓住关键信息、理解说话者意图和态度的听力能力，为高中英语听力教学划定了清晰育人方向[1]。同时，国内教育数字化转型战略深入推进，《教育信息化2.0行动计划》要求，中小学需推进信息技术与教育教学深度融合，打破传统教学时空界限与模式局限，构建数字化、智能化、个性化的教学体系。

高中英语听力是语言输入的基础环节，直接影响学生语言能力、文化意识等核心素养的形成。当前，高中英语听力教学仍存在诸多问题：教学资源上，传统素材多为教材配套音频，内容单一、场景固化、更新滞后，与真实语言场景脱节；教学模式上，多采用“教师播放音频—学生答题—教师核对答案”的单向灌输模式，缺乏互动性与针对性，无法兼顾不同层次学生学习节奏；教学评价上，依赖课堂答题正确率与单元测试成绩，方式单一主观，难以全面精准反映学生听力短板与学习过程；教学效率上，教师需花费大量时间处理重复性工作，负担较重、反馈滞后，难以实现“因材施教”。

本文所指的AI赋能，是以语音识别、学情分析、智能推送、自适应算法为核心的人工智能技术；深度融合，指技术不是辅助播放，而是嵌入“备课—教学—训练—评价—反馈”全流程，实现数据驱动、个性化适配。

人工智能（AI）技术的快速发展与教育领域的深度应用，为破解上述困境提供了全新契机。AI技术凭借精准的数据分析、智能资源推送、实时语音识别与个性化方案生成等核心优势，能有效弥补传统信息技术的不足，推动二者从“浅层结合”向“深度融合”转型，实现“千人千面”的个性化教学，提升听力教学的针对性、高效性与趣味性[7]。

基于此，本文聚焦AI赋能下二者的深度融合，结合高中一线教师的教学实践，深入探讨融合的核心意义、实践逻辑与具体路径，通过教材单元案例剖析，为高中英语教师提供可借鉴、可落地的实践方案，助力听力教学提质增效，推动学生英语核心素养的全面培育，为教育数字化背景下高中英语教学改革提供新思路与参考[8]。

2 AI赋能信息技术与高中英语听力教学融合的意义

2.1 助力听力提质增效，厚植核心素养底蕴

AI赋能的信息技术为高中英语听力教学注入高效动能，打破传统教学的时空局限与单一模式，实现教学效率与质量的双重提升。AI技术通过智能算法，可快速整合海量音视频、图文等素材，筛选出适配教学目标与学情的优质资源，并优化呈现形式，帮助学生高效理解听力内容，缩短理解周期。同时，AI技术能搭建沉浸式语言情境，让学生在贴近现实的语境中感知语言运用逻辑，强化语言输入的有效性。传统听力素材多为单一音频，缺乏真实场景支撑，导致学生虽能听懂单个词汇、句子，却无法灵活运用，也难以理解语言背后的文化内涵与交际意图。更重要的是，AI赋能的融合模式能实现知识习得与素养培育的有机统一，厚植学生核心素养底蕴。AI技术可深度挖掘听力材料中的文化内涵与思维要素，在听力训练中自然渗透跨文化认知与逻辑分析引导，使学生在提升听力技能的过程中，同步积淀语言能力、文化意识、思维品质与学习能力等核心素养，实现知识习得与素养培育的有机统一［2，3］。

2.2 优化个性学习体验，激发自主探究活力

学生个体差异是听力教学面临的现实问题，传统“一刀切”的教学模式难以适配所有学生，易导致基础薄弱学生产生焦虑情绪、优秀学生学习动力不足。AI技术凭借精准的学情数据分析能力，能打破这一困境，打造高度适配的个性化学习体验，实现“因材施教”[9]。

AI赋能的信息技术可实时捕捉学生听力练习中的答题正确率、答题时间、错误类型等数据，通过智能算法深度分析，精准定位每位学生的听力水平与薄弱环节，并智能生成定制化学习方案与训练内容，为不同层次学生制定差异化目标与路径：基础薄弱学生强化基础词汇、简单句型训练；中等水平学生侧重语境理解与信息抓取技巧；优秀学生聚焦复杂语篇与跨文化语境训练[4]。这种个性化适配不仅能降低学生的学习焦虑，更能通过即时性反馈与针对性引导，唤醒学生的主体意识，促使其主动探索适合自身的听力学习策略，在自主调整、自我完善的过程中激发探究热情，逐步提升自主学习与问题解决能力，形成可持续的学习动力。

2.3 减轻教师教学负担，推动教学模式革新

AI赋能的融合模式能有效减轻高中英语教师的教学负担，将教师从繁重的重复性工作中解放出来，使其能将更多精力投入教学设计、学情分析与个性化辅导，实现教学模式革新。在传统听力教学中，教师需花费大量时间整理素材、批改作业、统计数据、分析错题，这些工作占用大量精力，导致教师难以兼顾学生个性化需求与教学创新。AI赋能的信息技术可自动完成上述重复性工作，大幅提升教师工作效率：自动筛选、整合适配教学目标的素材并进行加工优化，自动批改作业、统计数据，并生成学情报告与错题集，根据学情数据智能推送辅导材料，为个性化辅导提供依据。在此基础上，教师可将更多精力投入教学创新与学情辅导，推动听力教学从“单向灌输”向“互动探究”转型。教师可利用AI工具设计情景模拟、小组合作等创新性教学活动，结合AI学情报告优化教学策略、开展一对一辅导，依托AI技术开展教学研究，提升自身教学能力与专业素养，推动听力教学高质量发展。

2.4 完善教学评价体系，实现教学闭环优化

传统高中英语听力教学评价存在明显局限：评价主体单一、评价内容片面、评价方式静态，难以全面、精准地反映学生的听力水平，也无法为教学优化提供科学依据。

AI赋能的信息技术能完善听力教学评价体系，构建“过程性评价与终结性评价相结合、定量评价与定性评价相结合”的多元化评价模式，实现教学闭环优化。AI可实时监测学生整个听力学习过程，记录学习时长、练习次数、错题类型、进步幅度等数据，通过智能算法进行量化分析，形成客观全面的定量评价报告；同时支持学生自评与互评，形成良好的互评氛围。更重要的是，AI赋能的评价体系能实现“评价—反馈—优化”的闭环。教师可根据评价报告精准定位教学中存在的问题，针对性调整教学策略；学生可根据反馈及时发现自身听力短板，调整学习计划，推动听力教学持续改进，实现教学质量的螺旋式上升［3，5］。

3 AI赋能信息技术与高中英语听力教学深度融合的实践

结合高中英语课程标准要求与高中一线教学实践，本文从资源整合、平台依托、语音技术运用、数据分析反馈四个维度，提出二者深度融合的实践路径，并结合人教版高中英语教材具体单元案例，阐述融合模式的落地流程与实施细节，确保实践路径的可操作性与实用性[7]。

3.1 整合多元媒体资源，创设真实语言情境

听力学习的核心是“语境化理解”，真实、丰富的语言情境是提升学生听力能力的关键。传统听力教学素材单一、场景固化，严重影响教学效果，而AI技术能打破媒体资源碎片化的局限，通过智能筛选、分类与重组，将多元素材整合为适配教学目标的有机整体，为真实情境的构建提供核心支撑。教师可借助AI工具对资源进行主题匹配与语境化加工，剔除无关信息、强化场景连贯性，将抽象的语言知识融入具象化的场景，让学生在沉浸式体验中自然感知语言运用逻辑，提升听力理解的精准度[5]。

以人教版高一英语必修第二册Unit 3“The Internet”中的“Ask about online habits”听力课为例，教师先通过AI整合教材题1的在线活动图片、题2的Sam调查对话，以及真实青少年在线习惯的访谈音频、在线活动动态片段，按教材任务逻辑重组素材。课堂初始，呈现AI整合的教材图片+真实场景视频，引导学生完成题1的匹配任务，明确“Write a blog post”等表达的场景含义；随后播放经AI优化音质的Sam对话音频，学生完成题2的表格填写，教师借助AI工具定位学生对“time spent”“reasons”等信息点的捕捉偏差；接着AI推送拓展对话素材，师生梳理听力信息抓取技巧；最后依托AI生成的题5拓展脚本，学生模拟“询问在线习惯”的互动场景，教师借助AI反馈学生对核心词汇的语境运用问题，让学生在贴合教材的真实情境中深化听力与语言运用能力。这种AI赋能的资源整合与情境创设，打破了传统教学局限，让学生在沉浸式体验中感知语言的实用性，既提升了听力理解的精准度，也激发了学习兴趣。

3.2 依托在线学习平台，拓宽听力资源渠道

传统高中英语听力教学资源依赖教材配套音频与教师手动收集，存在单一、更新滞后、适配性差等问题。而AI赋能的在线学习平台（如学习通、智学网、科大讯飞智学课堂等），以资源聚合与智能推荐为核心优势，能打破时空限制与资源困境，为学生搭建立体化、分层化听力输入体系［6］。

以人教版高一英语必修第一册Unit 2“Travelling around”为例，课前，教师通过在线学习平台的AI功能，分析学生前期听力数据，发现学生在旅行场景词汇识别、行程信息捕捉上存在短板，核心词汇掌握不扎实。基于此，教师通过平台定向推送分层资源：基础层为慢速景点介绍音频（标注“accommodation”“transportation”等核心词汇），进阶层为正常语速的旅行访谈片段（聚焦行程规划逻辑）。课堂上，师生通过平台共享屏幕核对基础层听力答案，梳理“book a ticket”“destination”等词汇的语境运用；随后学生分组展示自主检索的拓展资源，如国际航班广播音频、民宿预订对话素材，教师借助平台互动功能，点评学生对“departure time”“check-in”等关键信息的捕捉情况。课后，平台根据学生课堂反馈与学习进度，自动更新资源推荐清单；教师通过平台查看学生自主学习情况，对进度滞后、正确率偏低的学生发送个性化提醒与辅导建议，形成“课前精准推送—课中互动学习—课后动态优化”的闭环模式。这种实践打破了传统教学的时空限制与资源困境，让学生能随时随地获取适配的听力素材，既延展了听力输入的广度与深度，也培养了学生的自主学习能力。

3.3 运用智能语音技术，开展个性听力训练

智能语音技术与AI算法的深度结合，能精准捕捉学生听力练习中的发音偏差、理解短板与训练痛点，为学生听力能力的个性化提升提供科学依据与实时反馈［4，9］。教师可引入具备语音识别、语义分析功能的AI工具，让学生在完成听力练习后进行跟读验证与错题复盘，AI实时生成发音纠正建议与靶向训练方案，动态调整练习难度与内容，助力学生突破听力薄弱环节，实现听力与口语能力的协同进阶。

针对人教版高一英语必修第一册Unit 4“Natural Disasters”的“Listening and Speaking”板块聚焦灾害新闻听力的核心需求，该板块知识点涵盖灾害类型词汇（如“earthquake”“tsunami”）、新闻信息抓取维度（数字、地点、行为）及长句连读处理，教师借助智能语音技术可精准对接这些要点开展个性化训练。课堂上，教师先播放教材中的灾害新闻音频，学生完成题3的信息填写后，引入具备语音识别功能的AI工具，让学生跟读新闻中承载关键信息的句子。AI实时捕捉两类问题：一是发音层面，部分学生将“magnitude”的重音落在倒数第二音节而非首音节，“7.8-magnitude earthquake”中数字与名词的连读衔接断裂；二是听力理解层面，个别学生漏听“rescue workers and soldiers”的行为信息。教师结合AI生成的报告，引导学生聚焦“信息类型对应关键词”的技巧，点拨专业词汇重音规律，针对漏听行为信息的学生，提示其关注“are doing”等谓语引导的内容；AI随即推送分层任务，基础层学生跟读纠错句，进阶层学生复述多信息段落，教师抽查成果并校准方向，让训练锚定知识点、实现能力进阶。

3.4 借助数据分析反馈，精准优化教学策略

AI驱动的数据分析技术能全面挖掘学生听力练习的正确率、答题节奏、错题类型等多维数据，克服传统教学评价的主观性与片面性，为教学策略优化提供量化支撑。教师需依托AI分析工具解读数据背后的学习规律与个体差异，定位班级共性短板与学生个性需求，针对性调整教学重点、素材难度与辅导方式，将数据反馈转化为精准改进措施，推动教学从经验驱动向科学驱动转型［3，5，7］。

以人教版高二英语选择性必修第一册Unit 1“People of Achievement”为例，其核心知识点包含“make contributions to”等描述性句型及人物成就逻辑梳理。课前学生完成教材听力练习后，AI分析工具生成数据报告：班级在“人物贡献与领域匹配”题的正确率仅为58%，“because of”引导的成就原因句易漏听，个别学生在长对话中答题节奏滞后。教师在课堂聚焦数据痛点，先带领学生借助AI标注的高频错题句，巩固“devotion”“breakthrough”等核心词汇；再分组让学生依据AI提取的“成就—影响”逻辑链，重构听力信息。教师抽查小组成果，结合AI推送的个性化错题集，对答题节奏滞后的学生点拨“信号词预判”技巧；课后AI根据学情推送不同难度的人物访谈听力素材，实现教学精准落地。这种AI赋能的数据分析与教学优化，让教师精准把握学情，打破“凭经验教学”的局限，实现“精准教学、因材施教”，有效提升听力教学的质量与效率。

4 结束语

综上所述，在核心素养导向与教育数字化转型背景下，AI赋能为信息技术与高中英语听力教学的深度融合搭建了高效桥梁。通过资源整合、平台依托、语音技术运用、数据分析反馈四大实践路径，有效破解了传统听力教学的诸多困境，实现了教学模式革新、学习体验优化、教师负担减轻与素养培育落地的有机统一。从一线教学实践来看，该融合模式适配听力教学需求，贴合学生个体差异，既能提升学生听力能力、培育核心素养，也能助力教师提升教学效率与专业素养。当前实践仍存在教师AI应用能力不足、优质AI听力资源适配度不够、技术与教学场景精准适配不足等问题，制约了AI技术赋能教学的实际效果[10]。未来需针对性优化：加强教师培训，丰富共享优质资源，强化技术与场景适配，深化教学研究，探索更具创新性与实效性的融合模式，完善闭环体系。充分发挥AI赋能作用，助力学生听力能力与英语核心素养协同提升，培养适应新时代需求的英语人才。

参考文献

[1] 中华人民共和国教育部．普通高中英语课程标准（2017年版2020年修订）［S］．北京：人民教育出版社，2020．

[2] 胡彩．核心素养背景下信息技术与高中英语听力教学融合的路径探究［J］．中学生英语，2025（24）：107-108．

[3] 王蔷．核心素养下的英语听力教学改革与实践［J］．课程·教材·教法，2021（3）：89-95．

[4] 林佳鑫，左义．AI赋能下中学学困生英语听力学习策略培训研究［J］．教育进展，2025，15（5）：762-769．

[5] 史珺．题型适配·语篇解构·语言内化：高中英语听说课三维融合教学研究［J］．中学英语教学参考，2026（2）：45-48．

[6] 黄郸靖．教育信息技术与高中英语听力教学深度融合实践探究［J］．中学教学参考，2024（36）：43-45．

[7] 张敏．AI技术在高中英语听力教学中的应用研究［J］．英语教师，2024，24（12）：134-137．

[8] 李娟．数字化转型背景下高中英语听力教学的创新路径——基于AI赋能的视角［J］．基础教育研究，2025（8）：78-80．

[9] 刘敏．AI赋能下高中英语听力个性化教学实践研究［J］．中学外语教学，2024（10）：45-48．

[10] 陈丽．信息技术与高中英语听力教学深度融合的困境与对策［J］．教育信息化，2025（3）：112-115．