论文标题：Designing Inclusive Multimodal Learning Content with Generative AI for Migrant Adult Literacy: A Practice-Oriented Methodological Proposal

论文链接：https://www.mdpi.com/3042-6308/2/3/14

期刊名： Multimedia

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/multimedia

一、引言

生成式人工智能（Generative AI）正在逐渐进入教育内容设计领域。对于语言水平和读写能力处于早期阶段的成人学习者而言，如何设计更加易于理解、更加贴近真实生活，同时又能够兼顾不同学习需求的教学材料，是数字化教育中的一个重要问题。本文围绕这一问题提出了一套面向移民成人读写教育的实践导向方法。

文章关注意大利成人教育体系中的CPIA（Provincial Centers for Adult Education），尤其是处于preA1至A2阶段的成人移民学习者。作者尝试建立一条更加具体的内容设计路径：如何从成人学习者真实的沟通需求出发，借助生成式AI设计短小、模块化、可重复使用的多模态学习材料。其教育启示在于：只有当生成式AI的产出被视为需经由人类教学判断进行筛选、调整和验证的初步资源时，它才能真正支持包容性学习材料的设计。

二、研究背景

移民成人读写教育具有明显的复杂性。学习者的语言能力、既往教育经历、读写基础和生活经验可能存在很大差异。同时，成人教育中的出勤情况也可能并不稳定，同一个学习小组中的成员甚至可能随着时间发生变化。

因此，仅仅按照A1、A2等语言等级来理解学习者，并不能完全反映他们的实际学习需求。 对于一些处于preA1至A2阶段的学习者而言，书面语言本身既是学习目标，也是参与学习和社会生活时面临的障碍。例如，他们可能能够在熟悉的场景中进行简单的口头交流，却仍然难以独立理解通知、填写表格或者阅读简短的公共信息。

因此，文章认为，成人移民读写教育需要更加关注真实的沟通需求和具体的社会情境，而不仅仅是词汇和语法本身。在这一背景下，生成式AI为教学材料的设计和调整提供了新的可能性。AI可以帮助生成不同难度的文本、情境对话、视觉词汇表、音频练习以及互动活动。

但文章同时强调，AI并不能自动完成教学设计。真正的问题不是“AI能生成什么”，而是如何将AI生成的内容转化为符合学习者需求的教学资源。

三、包容性多模态学习内容

多模态学习并不是简单地把文字、图片和音频放在一起，而是让不同形式的内容围绕同一个学习目标相互配合。

对于语言水平较低的成人学习者来说，单纯依靠文字可能增加理解难度。通过文字、图像、音频和互动活动等不同形式，可以为学习者提供更加丰富的理解和参与方式。

例如，一个真实的沟通场景可以同时包含简短对话、视觉词汇、音频练习和互动任务。不同内容彼此关联，共同帮助学习者理解和使用语言。

因此，文章所关注的重点并不是“使用多少种媒体”，而是如何通过多种模态共同支持学习者理解真实的沟通内容。

四、生成式AI在学习内容设计中的作用

在这一设计框架中，生成式AI并不是一个自动化的“教师”，而更像是一种自适应的内容生产环境。它可以帮助教师和教学设计者快速生成同一内容的不同形式和版本。

例如，一段学习材料可以经过AI辅助，进一步转化为：文本，对话，音频脚本，视觉词汇，互动练习，角色扮演，形成性评价。这样一来，原本单一的内容可以被重新组织为一个更加完整的多模态学习单元。

文章将这种过程理解为一种内容的重新组织和转换。AI的价值并不只是“写一段文字”，而在于帮助教师围绕同一个沟通目标快速产生不同类型的学习资源。

但这并不意味着AI生成的每一个结果都可以直接用于课堂。相反，文章强调，AI输出的内容应当被视为有待选择、修改和验证的初步资源。最终的教学价值仍然来自教师对这些内容的筛选、调整、组合和审核。

五、生成式AI辅助多模态学习内容设计

在这一设计过程中，生成式AI主要承担内容生成、调整和扩展的辅助作用。教师可以根据具体的学习目标和真实生活情境，利用AI生成不同形式的学习材料，例如简化文本、对话、图像、音频脚本以及互动活动，并根据学习者的语言水平进一步调整内容。这样既能够提高教学材料制作的效率，也能够支持针对不同学习需求进行更加灵活的内容设计。

不过，AI生成并不意味着教师可以退出内容设计过程。教师仍然需要对生成内容进行筛选、修改和审核，确保其符合学习目标，并在语言准确性、文化适切性、可及性以及成人学习者的实际需求等方面进行判断。尤其对于移民成人教育而言，内容的简化应当服务于理解，而不是将成人学习者的学习材料简单化或幼儿化。

文章进一步提出，可以将这些由文字、图像、音频和互动活动组成的学习材料设计为相对独立的模块，使其能够根据不同学习者、不同语言水平和不同生活情境进行组合和调整。由此，生成式AI的作用不仅是帮助教师“生成更多内容”，更重要的是支持教师更加快速、灵活地设计和更新学习资源。

六、从真实需求到多模态学习资源的设计路径

基于上述思路，文章提出了一条面向实践的内容设计路径：首先从学习者在真实生活中面临的沟通需求出发，确定具体的学习目标；随后利用生成式AI辅助创建相应的文字、视觉、音频和互动内容，再由教师进行筛选、修改和整合，最终形成可以应用于教学的多模态学习资源。

这一过程体现了文章的核心观点，即生成式AI的价值并不只是自动生成教学材料，而是帮助教师将真实生活情境、学习目标和不同形式的内容连接起来。通过这种方式，多模态资源可以根据具体教学需求不断调整和组合，为语言水平较低、学习背景不同的移民成人提供更加灵活和具有情境性的学习支持。

目前这一框架主要是一种实践导向的方法论提案，未来仍需要通过实际教学和实证研究进一步验证其对学习效果、学习参与度和学习体验的影响。

七、结论

这篇文章提出了一种面向移民成人读写教育的实践导向方法，重点关注preA1至A2阶段学习者在语言水平、读写能力、教育经历和出勤情况等方面的差异。提出的核心问题是：在真实的成人移民教育环境中，我们如何利用生成式AI设计出更加包容、灵活和具有情境性的多模态学习内容？

对此，文章给出的答案不是让AI直接生成一整套教材，而是建立一个由真实沟通需求、学习者特征、多模态设计、AI辅助生成和教师人工审核共同构成的内容设计过程。在这一过程中，文字、图像、音频和互动活动并不是彼此独立的元素，而是围绕同一个学习目标进行协调。

最终，生成式AI的价值也不只是“生成更多内容”。更重要的是，它能够帮助教师更加快速地对内容进行重新组织、调整和组合，从而形成更加短小、模块化、可重复使用的学习资源。

对于移民成人教育而言，这种设计方式为语言学习与真实社会参与之间建立了更加紧密的联系。而对于教育技术和多媒体学习研究而言，这篇文章也提供了一个值得进一步探索的方向：生成式AI真正能够为教育带来的价值，或许并不在于替代教师进行内容创作，而在于帮助教师以更加灵活和多模态的方式，将学习者真实的沟通需求转化为可使用、可调整和可持续设计的学习资源

Marzano, D.; Senese, A. Designing Inclusive Multimodal Learning Content with Generative AI for Migrant Adult Literacy: A Practice-Oriented Methodological Proposal. Multimedia 2026, 2, 14

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Michele Nappi, University of Salerno,Italy

期刊Multimedia(ISSN 3042-6308)创刊于2025年，是一个国际性的、经同行评审的开放获取期刊。期刊致力于通过计算驱动的解决方案推进多媒体计算的技术基础以及其社会应用。

期刊旨在发表推动多媒体系统基础（如算法、架构与计算框架）的创新研究，和运用计算方法探究多媒体技术在全球范围内影响和塑造人类行为、文化习俗与社会规范的原创工作。

期刊欢迎基于多媒体数据与系统的计算研究，以分析个体、群体与社会的行为与互动，以及其与数字、物理和自然环境的关系。