AIGC赋能词汇复习教学的路径构建 杨婧、白金国在《AIGC赋能的高中英语词汇复习：课文歌曲化教学实践研究》一文中，构建了基于人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，以下简称AIGC）的词汇复习教学路径。 1.词汇评估与需求分析。在词汇复习开始之前，教师可利用AIGC技术全面检测学生的词汇掌握情况。教师可将教材词汇表导入大语言模型（Large Language Model，以下简称LLM）交互界面，要求其生成涵盖拼写、词义、用法等维度的多样化题型。学生完成测试后，LLM能即时批改并生成详细报告。教师可据此全面把握学生的词汇学习优势与不足，进而为学生制订个性化学习目标，确保词汇复习具有针对性和方向性。 2.歌曲创编及曲库构建。教师可根据教学需求，利用AIGC创作专属学习歌曲，具体操作步骤如下：首先，将教材词汇表的核心词汇输入LLM，快速生成贴合教学内容的歌词文本；随后，借助Suno、Udio等基于AIGC技术的音乐生成工具，将歌词转化为旋律优美、节奏明快的歌曲。同时，教师还可利用AIGC的智能推荐功能，根据词汇难度、学习主题及学生兴趣，筛选并推送现成歌曲。为持续激发学生的学习热情，教师需注重歌曲风格的多样性及节奏变化。在此基础上，教师可进一步整合创编的歌曲与选定的歌曲，构建一个内容丰富、风格多样的英语词汇学习曲库，供学生随时选择和学习。 3.歌词精析与词汇复习。教师可利用AIGC的文本分析能力，对创编或选定歌曲的歌词进行深入剖析，从中精准提炼与课文或单元词汇紧密关联的重点词汇和短语。随后，教师可依据词性、主题或词频，对词汇进行条理化的分类整理，并配以释义、用法示例和赏析，帮助学生构建词汇知识体系，实现从零散记忆到结构化学习的跃升。 4.个性化学习内容生成。教师可设计基于歌曲的词汇复习方案，让学生在听歌、赏歌、唱歌中巩固词汇。具体而言，教师可播放歌曲音频，结合歌词与图片，增强学生在真实语境中听辨和理解词汇的能力；利用LLM解析歌词，帮助学生理解词汇的语境；鼓励学生创作个性化歌词，增强词汇运用能力；利用语音识别技术进行跟唱训练，指导学生提高发音和口语表达；实时反馈跟唱表现，确保学习效果。这种复习方式构建了词汇学习的完整闭环，有助于全面提升学生的词汇复习效果。 5.智能复习与巩固。教师还可利用AIGC技术记录学生的学习进度、练习成绩及词汇掌握情况，并通过数据分析提供针对性建议和个性化复习计划，帮助学生有效突破薄弱环节。同时，教师可依循遗忘曲线规律，利用AIGC科学安排复习时间，促进词汇从短期记忆稳步转化为长期记忆。 摘自《英语学习》2025.8 教学流程重构模型 李军斌在《生成式人工智能在高中英语写作教学中的分层指导策略》一文中，以北师大版选择性必修一Unit 3 Writing Workshop写作教学为例，将传统线性流程“构思—初稿—修改”升级为“人工智能诊断—精准输入—智能生成—多元评价”的螺旋式进阶模型，通过多维协同推动能力系统性提升。 首先，人工智能诊断系统课前分析学生以往写作数据，精准定位分层需求。其次，按层级推送学习资源，即人工智能系统根据学生能力差异提供针对性指导：基础层学生自动接收教材的标准例句，通过即时语法提示优化句式表达，例如当学生输入“Farmers use”时，系统建议替换为更学术化的“Modern agriculture utilizes”；创新层学生则接触拓展性文化资源，如《庄子》生态哲学英译文本，并在撰写深度论述时触发虚拟专家互动，模拟环保组织提出“动物权益与经济利益的伦理冲突”等思辨性问题，驱动学生完善跨文化论证逻辑。最后，借助人工智能词云分析语言维度，利用论点进化树追踪思维维度，以及依靠跨文化互评系统检测创新维度，构建起“语言—思维—文化”三位一体的全过程评价体系。在此体系下，该教学模型形成了一条螺旋上升路径，从基础层的语法修正与语料强化，到应用层的逻辑建构，再到创新层的文化适配，让写作教学不再局限于单次循环，而是能够实现持续迭代发展，不断提升学生的写作能力。 摘自《课程教学研究》2025.10
