本学期我担任高一英语教学工作，所教班级为文科班。学生整体逻辑思维较薄弱，其中英语语言敏感性弱、词汇量参差不齐、语法概念混淆严重，尤其对定语从句、非谓语动词、读后续写逻辑衔接等内容存在“一听就懂、一做就错”的典型问题。因此在本学期，我在英语教学中更看重的是：AI如何帮我发现学生“假懂”的真相、如何减少机械批改对备课的挤压、如何应对班级写作水平两极分化。以下是我真实的使用体会：

一、AI暴露了“语法选择题全对，翻译题全错”的隐蔽断层

期中复习阶段，我通过AI系统推送了20道定语从句选择题，这些题目均为当天刚复习过的语法重点，班级平均正确率82%，看起来不错。但我多做了一个动作：要求学生在课堂上翻译其中5个句子，结果发现：选择题几乎全对的学生中，对于翻译题干句子，全部是磕磕绊绊，说明他们根本没理解关系词的实际指代功能。这件事让我彻底放弃了“选择=掌握”的幻觉。此后我在课堂新课讲授过程中着重注意学生预习的翻译环节，课后会在AI系统每次推送选择题时，必须搭配至少2道句子改写或填空式输出题，宁可题量减半，也要保思维暴露。

二、批改省时间，但“套话评语”让学生失去修改动力

AI系统对于下发的题目批改功能确实快，但我很快发现一个问题：学生收到的反馈永远是只有对错，很少有人会点开第二次查看。于是我改变策略：AI负责批改低级错误，我负责语法练习、作文书写的批改。同时选出3篇学生作文作为课堂修改素材，让全班一起改。效果比单纯AI反馈好得多，学生喜欢老师面批的方式，在一对一的批改中，感受到老师的关注，同时写作认真度明显上升。

三、听力训练中，AI的分层推送反而拉大了差距

我借助AI能根据学生水平推送不同难度的音频，初衷是“因材施教”。实际运行三周后我发现：基础弱的学生一直被推慢速、短对话，他们永远接触不到真实语速；基础好的学生越听越快，差距反而拉大。更严重的是，部分中等生被分到中速后，误以为自己“只能到这个水平”，放弃挑战。后来我利用每次晚自习看班统一听1篇同材料，其他时间根据学生的英语水平，自主选择附加的听力练习。这才让听力课堂不再变成“预判后的固化游戏”。

四、AI能记录“答题结果”，但记录不了“查词过程”

英语阅读练习中，AI系统能显示每道题的正确率，却无法知道学生是读懂后做对的，还是靠翻译软件或蒙的。有一次课后阅读正确率高达88%，我随机抽问“作者态度”题，好几个学生答不上来。后来我关注AI系统的做题时长监测，要求学生提交阅读时至少手画3处生词猜义词组。虽然操作变麻烦，但有效减少了“假阅读”。

五、给AI研发团队的建议（英语学科）

1. 增加“错误类型拓展题”：不要只告诉学生“这题错了”，如语法题，要细分“关系代词vs关系副词混淆”“缺少先行词”“介词前置错误”等，当学生出现错误时，能清楚明白自己的具体短板。

2. 开发“读后续写逻辑连贯性分析”：目前的题目中，多为词汇、语法的单选题，但是高中的英语，作文，尤其是读后续写，占分值是很大的，但读后续写没有标准答案，希望能开发关键词、情绪一致性检测的批改功能。

3.听力训练题目缺失，现在学生的听力训练，依托教师自主上传资源，资源有限，且听力时间过长，如能多增加听力的单项题，专题，可在碎片时间，帮助学生提升英语听力。

六、我的真实态度转变

过去我觉得AI能替我批改作业、推送练习，是“减负工具”。现在我更愿意把它当作英语课堂的“数据记录员”和“偷懒侦查员”——它不会替我讲定语从句，但能通过数据和听课做题时长告诉我到底哪个环节学生还在装懂。英语是一门需要大量真实输出的学科，AI再聪明，也代替不了我站在讲台上说“Now, you, say a sentence.” 未来我会继续用，但不会把学生完全交给屏幕，会进一步探索平板能带给教师的教学便利，和学生一起进步。

王婷