基于人工智能技術(shù)的英語教學(xué)數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘要：文章設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于人工智能的英語教學(xué)數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練平臺(tái)，通過智能評(píng)估與個(gè)性化任務(wù)生成提升用戶在信息檢索、批判性分析和信息整合方面的能力。平臺(tái)采用自然語言處理、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與分析機(jī)制，實(shí)時(shí)調(diào)整訓(xùn)練內(nèi)容并提供個(gè)性化反饋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，平臺(tái)在高并發(fā)下穩(wěn)定運(yùn)行，顯著提升了用戶的媒介素養(yǎng)，尤其在批判性思維和信息整合能力上表現(xiàn)突出。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；數(shù)字媒介素養(yǎng)；英語教學(xué)；個(gè)性化任務(wù)生成；能力評(píng)估

中圖分類號(hào)：G434" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

信息技術(shù)的發(fā)展使數(shù)字媒介素養(yǎng)成為現(xiàn)代教育中的核心能力，尤其在英語教學(xué)中，學(xué)生不僅需掌握語言，還需具備批判性理解數(shù)字信息的能力。傳統(tǒng)教學(xué)模式難以滿足這一需求，而人工智能（Artificial Intelligence， AI）技術(shù)的應(yīng)用為個(gè)性化訓(xùn)練提供了新路徑。通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，AI驅(qū)動(dòng)的媒介素養(yǎng)訓(xùn)練平臺(tái)能夠精準(zhǔn)評(píng)估用戶素養(yǎng)水平，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化訓(xùn)練任務(wù)，實(shí)時(shí)追蹤進(jìn)度，最終實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)效果的持續(xù)優(yōu)化，推動(dòng)教學(xué)模式革新與學(xué)生綜合素質(zhì)提升［1］。

1 人工智能技術(shù)在數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練中的應(yīng)用需求分析

數(shù)字媒介素養(yǎng)的核心在于培養(yǎng)個(gè)體在復(fù)雜信息環(huán)境中具有選擇、評(píng)估和利用的能力，但傳統(tǒng)教學(xué)因資源有限難以提供個(gè)性化輔導(dǎo)。人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和智能算法，可自動(dòng)評(píng)估學(xué)生的媒介素養(yǎng)水平，識(shí)別其薄弱點(diǎn)，提供個(gè)性化訓(xùn)練方案，提高訓(xùn)練效果。隨著英語教學(xué)的多模態(tài)化，AI依托自然語言處理和圖像識(shí)別技術(shù)，幫助學(xué)生理解不同媒介信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)以保證訓(xùn)練的個(gè)性化與連續(xù)性。

2 數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要平衡技術(shù)先進(jìn)性與教育實(shí)用性，采用分層結(jié)構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、算法層、功能層和用戶交互層。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)采集和存儲(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，確保其高可用性和安全性；算法層利用自然語言處理和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，支持能力評(píng)估、任務(wù)生成與進(jìn)度追蹤功能；功能層實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶交互層確保多終端適配和流暢的交互體驗(yàn)［2］。

3 關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)

3.1 數(shù)字媒介素養(yǎng)能力評(píng)估算法開發(fā)

該算法設(shè)計(jì)需依托多層感知模型，通過整合用戶行為數(shù)據(jù)、任務(wù)完成情況和交互日志，建立動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制。設(shè)定用戶素養(yǎng)能力向量為S1，S2，…，Sn，其中Si代表第i個(gè)能力維度，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取公式：

X=∑ni=1αifi（D）+β（1）

其中，D 為用戶在訓(xùn)練過程中生成的多模態(tài)數(shù)據(jù)；fi（D）為從 D 中提取的第 i 個(gè)能力維度的特征；αi為該維度的權(quán)重系數(shù)；β為偏置項(xiàng)。

通過加權(quán)求和模型，綜合計(jì)算用戶在不同維度的表現(xiàn)，以生成用戶媒介素養(yǎng)能力的初步評(píng)估向量。

接著，評(píng)估算法利用時(shí)間序列模型捕捉用戶能力隨訓(xùn)練過程的動(dòng)態(tài)變化。假設(shè)用戶在 t時(shí)刻的能力狀態(tài)為St，則根據(jù)其歷史行為數(shù)據(jù)Ht，引入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，遞歸公式：

St+1=σ（WsSt+WhHt+bs）（2）

其中，Ws、Wh為權(quán)重矩陣；bs為偏置向量，通過對(duì)用戶歷史學(xué)習(xí)路徑的建模，預(yù)測(cè)未來能力狀態(tài) St+1。最終，算法依據(jù)預(yù)設(shè)的閾值標(biāo)準(zhǔn)T，通過對(duì)比 St+1 與T，對(duì)用戶媒介素養(yǎng)水平進(jìn)行階段性評(píng)估，生成個(gè)性化的反饋與建議。

3.2 數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練任務(wù)生成算法開發(fā)

設(shè)定用戶當(dāng)前的媒介素養(yǎng)狀態(tài)向量為St，任務(wù)生成的目標(biāo)為最大化用戶的素養(yǎng)提升Rt，定義獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)為Rt=f（St，Tt），其中Tt表示在t時(shí)刻分配給用戶的訓(xùn)練任務(wù)。

任務(wù)生成過程可通過深度Q網(wǎng)絡(luò)（Deep Q-Network，DQN）實(shí)現(xiàn)，Q值函數(shù)定義為：

Q（St，Tt）=ERt+γmaxTt+1Q（St+1，Tt+1）（3）

為適應(yīng)用戶的動(dòng)態(tài)變化，該算法將任務(wù)設(shè)計(jì)為多維度的任務(wù)向量T=［T1，T2，dots，Tn］，每個(gè)Ti對(duì)應(yīng)特定的訓(xùn)練模塊（如信息檢索、批判性思維等），通過調(diào)整每個(gè)任務(wù)維度的權(quán)重，使任務(wù)的難度和內(nèi)容與用戶當(dāng)前素養(yǎng)水平匹配［3］。

訓(xùn)練任務(wù)的生成還需要結(jié)合自適應(yīng)難度調(diào)節(jié)機(jī)制。設(shè)定任務(wù)難度函數(shù)為：

D（Tt）=∑ni=1αigi（Tt，St）（4）

其中，gi（Tt，St）為第 i 個(gè)維度任務(wù)的難度評(píng)估函數(shù)；αi為權(quán)重系數(shù)。通過對(duì)用戶當(dāng)前素養(yǎng)狀態(tài)St的動(dòng)態(tài)評(píng)估，算法能夠調(diào)節(jié)Tt的各維度權(quán)重，以生成難度適中的訓(xùn)練任務(wù)，確保任務(wù)具有挑戰(zhàn)性而又不過于困難，從而達(dá)到最佳訓(xùn)練效果。

3.3 數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練進(jìn)度追蹤算法開發(fā)

假設(shè)用戶在t時(shí)刻的訓(xùn)練狀態(tài)為St，該狀態(tài)可以通過用戶的任務(wù)完成度、互動(dòng)頻率等特征向量Xt=［x1，x2，…，xn］進(jìn)行表征，利用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model， HMM）定義訓(xùn)練進(jìn)度的轉(zhuǎn)移概率 P（S（t+1）｜St，Xt），通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A來描述：

P（St+1｜St，Xt）=ASt，St+1ni=1P（xi｜St）（5）

其中，A｛St，S（t+1）｝為用戶在t到t+1時(shí)刻的訓(xùn)練狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；P（xi｜St）為在狀態(tài)St下觀測(cè)到特定行為特征xi的條件概率。

為了提升追蹤的實(shí)時(shí)性和精確度，算法進(jìn)一步引入長(zhǎng)短期記憶（Long Short Term Memory， LSTM）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)，解決長(zhǎng)時(shí)間依賴問題。定義用戶訓(xùn)練進(jìn)度在t時(shí)刻的輸出為ht，LSTM 的更新機(jī)制如下：

ht=σ（Whht-1+WxXt+bh）（6）

其中，Wh和Wx分別為狀態(tài)和輸入的權(quán)重矩陣；bh為偏置項(xiàng)矩陣［4］。

為確保算法對(duì)不同用戶的適應(yīng)性，進(jìn)度追蹤還需引入貝葉斯更新機(jī)制。根據(jù)用戶的實(shí)際任務(wù)表現(xiàn)Ot，利用貝葉斯定理對(duì)進(jìn)度估計(jì)進(jìn)行修正：

P（St｜Ot）=P（Ot｜St）P（St）P（Ot）（7）

通過對(duì)當(dāng)前觀測(cè)值Ot和歷史狀態(tài)St的概率更新，算法能夠?qū)τ?xùn)練進(jìn)度的估計(jì)進(jìn)行實(shí)時(shí)校準(zhǔn)，從而確保預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性與動(dòng)態(tài)性。

4 功能模塊設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)字媒介素養(yǎng)能力評(píng)估模塊設(shè)計(jì)

4.1.1 評(píng)估任務(wù)生成機(jī)制設(shè)計(jì)

數(shù)字媒介素養(yǎng)評(píng)估模塊應(yīng)具備自動(dòng)化任務(wù)生成能力，基于用戶個(gè)體水平和學(xué)習(xí)歷史，生成涵蓋信息檢索、媒介使用、批判性分析等維度的評(píng)估任務(wù)。通過自適應(yīng)算法匹配任務(wù)難度與用戶當(dāng)前水平，覆蓋關(guān)鍵能力領(lǐng)域，提供全面的評(píng)估場(chǎng)景。

4.1.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集機(jī)制設(shè)計(jì)

評(píng)估模塊通過前后端系統(tǒng)協(xié)作，實(shí)時(shí)采集用戶的任務(wù)行為數(shù)據(jù)，如任務(wù)完成時(shí)間、點(diǎn)擊路徑和信息選擇。利用分布式存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，確保數(shù)據(jù)采集的即時(shí)性和準(zhǔn)確性，結(jié)合數(shù)據(jù)分析算法提取用戶行為特征，生成多維度評(píng)估依據(jù)。

4.1.3 能力評(píng)估反饋機(jī)制設(shè)計(jì)

評(píng)估模塊采用多維度評(píng)分系統(tǒng)對(duì)用戶媒介素養(yǎng)進(jìn)行量化評(píng)估，通過加權(quán)模型生成具體評(píng)分和詳細(xì)能力報(bào)告。模塊具備自適應(yīng)反饋功能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整后續(xù)訓(xùn)練任務(wù)的難度和內(nèi)容，形成評(píng)估與訓(xùn)練的閉環(huán)，確保個(gè)性化優(yōu)化路徑。

4.2 數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練任務(wù)生成模塊設(shè)計(jì)

4.2.1 個(gè)性化任務(wù)生成機(jī)制設(shè)計(jì)

任務(wù)生成模塊通過深度學(xué)習(xí)模型分析用戶的媒介素養(yǎng)水平與行為數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)生成適合用戶當(dāng)前能力的訓(xùn)練任務(wù)。任務(wù)由不同難度和維度構(gòu)成，基于自適應(yīng)算法不斷調(diào)整任務(wù)類型與難度，以精準(zhǔn)匹配用戶的素養(yǎng)水平。

4.2.2 任務(wù)內(nèi)容的多維度設(shè)計(jì)

模塊考慮數(shù)字媒介素養(yǎng)的多維特征，如信息檢索、內(nèi)容分析、批判性思維等，通過自然語言處理技術(shù)生成多模態(tài)任務(wù)，包括文本、圖像、視頻等，確保任務(wù)內(nèi)容多樣化和全面性，強(qiáng)化用戶應(yīng)對(duì)復(fù)雜信息環(huán)境的能力。

4.2.3 任務(wù)難度調(diào)控機(jī)制設(shè)計(jì)

模塊通過分析用戶完成任務(wù)的準(zhǔn)確率、完成時(shí)間和行為路徑，實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)難度。根據(jù)用戶表現(xiàn)和歷史進(jìn)展，任務(wù)難度函數(shù)要確保任務(wù)既具挑戰(zhàn)性又不過度困難，遞歸優(yōu)化難度梯度，推動(dòng)用戶媒介素養(yǎng)的持續(xù)提升［5］。

4.3 數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練進(jìn)度追蹤模塊設(shè)計(jì)

4.3.1 用戶行為數(shù)據(jù)采集機(jī)制設(shè)計(jì)

模塊通過監(jiān)控用戶任務(wù)完成時(shí)間、信息篩選路徑和點(diǎn)擊頻率等操作數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)捕捉訓(xùn)練行為。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需具備低延遲和高精度，確保行為數(shù)據(jù)的完整記錄，支持后續(xù)進(jìn)度分析的準(zhǔn)確性。

4.3.2 訓(xùn)練進(jìn)度建模與分析機(jī)制設(shè)計(jì)

模塊利用時(shí)間序列分析與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Neural Network， RNN）模型，對(duì)用戶訓(xùn)練進(jìn)度進(jìn)行建模，通過隱馬爾可夫模型計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，構(gòu)建學(xué)習(xí)軌跡并預(yù)測(cè)未來進(jìn)度，提供個(gè)性化反饋的數(shù)據(jù)支持。

4.3.3 進(jìn)度反饋與可視化機(jī)制設(shè)計(jì)

模塊將訓(xùn)練進(jìn)度分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為個(gè)性化學(xué)習(xí)建議，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)難度。用戶的訓(xùn)練進(jìn)度通過圖表、進(jìn)度條等方式可視化呈現(xiàn)，提供自我評(píng)估路徑并推送優(yōu)化學(xué)習(xí)策略，確保學(xué)習(xí)目標(biāo)逐步達(dá)成［6］。

5 平臺(tái)的開發(fā)與測(cè)試

5.1 平臺(tái)開發(fā)環(huán)境的技術(shù)選型

平臺(tái)開發(fā)環(huán)境的技術(shù)選型注重高性能、可擴(kuò)展性及復(fù)雜數(shù)據(jù)處理能力。平臺(tái)采用 Python 作為主要開發(fā)語言，借助 TensorFlow 和 PyTorch 實(shí)現(xiàn)人工智能算法。前端使用 React.js 提供高效的組件化渲染，后端采用 Node.js 與 Express優(yōu)化高并發(fā)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)處理性能。數(shù)據(jù)庫(kù)選用 PostgreSQL 處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)合 MongoDB 存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，配合 Redis 實(shí)現(xiàn)緩存優(yōu)化。系統(tǒng)部署基于 Docker 和 Kubernetes，確保微服務(wù)架構(gòu)的可擴(kuò)展性，Nginx 提供負(fù)載均衡，數(shù)據(jù)安全通過 SSL/TLS 加密和 AWS EC2 云服務(wù)保障。

5.2 平臺(tái)功能模塊的集成測(cè)試

平臺(tái)功能模塊的集成測(cè)試主要針對(duì)數(shù)字媒介素養(yǎng)能力評(píng)估、任務(wù)生成和進(jìn)度追蹤模塊，深入評(píng)估其在真實(shí)環(huán)境中的協(xié)同效果。測(cè)試涵蓋模塊的基本功能、大規(guī)模用戶并發(fā)處理及系統(tǒng)資源利用效率等方面，驗(yàn)證其設(shè)計(jì)目標(biāo)的達(dá)成情況，評(píng)估用戶體驗(yàn)、系統(tǒng)響應(yīng)速度和訓(xùn)練準(zhǔn)確性。

如表1所示，在1000個(gè)并發(fā)用戶的測(cè)試中，數(shù)字媒介素養(yǎng)能力評(píng)估模塊的任務(wù)完成率為97.4%，響應(yīng)時(shí)間為3.3 s，反饋延遲為1.8 s，數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確率為97.2%，錯(cuò)誤率低于0.5%，用戶滿意度評(píng)分為7.8分。任務(wù)生成模塊在500個(gè)用戶并發(fā)下，響應(yīng)時(shí)間為2.6 s，準(zhǔn)確率為98.2%，用戶滿意度評(píng)分為8.3分；在1000個(gè)用戶時(shí)，任務(wù)完成率降至96.9%，延遲增至2.0 s，錯(cuò)誤率為0.7%。進(jìn)度追蹤模塊在1000個(gè)用戶下完成率為97.1%，響應(yīng)時(shí)間為2.7 s，反饋延遲為1.6 s，用戶滿意度評(píng)分為8.0分。整體測(cè)試顯示，3個(gè)模塊在高并發(fā)下穩(wěn)定性強(qiáng)，處理準(zhǔn)確率超過96%，響應(yīng)時(shí)間和延遲時(shí)間在可接受范圍內(nèi)，用戶滿意度維持在較高水平。

5.3 平臺(tái)應(yīng)用效果評(píng)估

平臺(tái)應(yīng)用效果評(píng)估全面考察了系統(tǒng)功能有效性、用戶滿意度和數(shù)字媒介素養(yǎng)提升效果，基于真實(shí)用戶數(shù)據(jù)，分析平臺(tái)在不同場(chǎng)景下的適用性及訓(xùn)練效果。針對(duì)500名用戶的測(cè)試，評(píng)估其媒介素養(yǎng)能力的動(dòng)態(tài)變化，同時(shí)考察平臺(tái)在操作便捷性、任務(wù)生成合理性和反饋及時(shí)性方面的表現(xiàn)，驗(yàn)證了平臺(tái)在實(shí)際教育環(huán)境中的應(yīng)用潛力和可持續(xù)性。

如表2所示，平臺(tái)顯著提升了用戶的媒介素養(yǎng)能力。信息檢索能力從65.4分提升至82.6分，提升率26.3%，任務(wù)完成率97.1%，用戶滿意度評(píng)分8.9分；內(nèi)容批判性分析能力從58.7分提升至77.9分，提升率32.6%，任務(wù)完成率94.5%，滿意度評(píng)分8.7分。媒介信息整合能力從61.2分提升至80.3分，提升率31.2%，任務(wù)完成率96.0%，滿意度評(píng)分9.1分。此外，進(jìn)度追蹤與任務(wù)生成的及時(shí)性任務(wù)完成率98.2%，滿意度評(píng)分9.2分，顯示出高效的任務(wù)調(diào)整和反饋機(jī)制。整體用戶滿意度為8.8分，任務(wù)完成率96.8%，平臺(tái)穩(wěn)定性與可靠性獲得了認(rèn)可。

6 結(jié)語

本研究結(jié)合人工智能技術(shù)與英語教學(xué)中的數(shù)字媒介素養(yǎng)訓(xùn)練，構(gòu)建了智能化、個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)，填補(bǔ)了傳統(tǒng)教育模式在數(shù)字素養(yǎng)培養(yǎng)中的空白，為教育技術(shù)革新提供了新方向。平臺(tái)在任務(wù)生成、能力評(píng)估與進(jìn)度追蹤中的高效性展示了AI在教育領(lǐng)域的巨大潛力，證明了技術(shù)驅(qū)動(dòng)的教育變革對(duì)提升學(xué)習(xí)效果的顯著作用。研究拓展了數(shù)字化教育的可能性，為未來智能化教育奠定基礎(chǔ)。

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（編輯 王永超編輯）

Design and implementation of a digital media literacy training platform for English teaching

based on Artificial Intelligence technology

XU" Bo

（Jilin Animation Institute， Changchun 130000， China）

Abstract：" This study designs and implements an Artificial Intelligence-based digital media literacy training platform for English teaching. The platform enhances users’ abilities in information retrieval， critical analysis， and information integration through intelligent assessment and personalized task generation. It utilizes natural language processing， deep learning， and reinforcement learning algorithms to establish a multimodal data collection and analysis mechanism， which adjusts training content in real-time and provides personalized feedback. Experimental results demonstrate that the platform operates stably under high concurrency and significantly improves users’ media literacy， especially in critical thinking and information integration skills.

Key words： Artificial Intelligence technology; digital media literacy; English teaching; personalized task generation; ability assessment