AI+英語教學：賦能路徑、挑戰與未來實踐

□ 龐瑩

以ChatGPT、DeepSeek為代表的大型語言模型對語言教學產生了重要而深遠的影響，憑借其海量數據處理能力、智能內容生成引擎、多模態認知交互系統以及跨模態知識融合技術，正在重新定義英語教學的模式。《教育強國建設規劃綱要（2024－2035年）》《關于加快推進教育數字化的意見》等文件要求，實施國家教育數字化戰略，探索“人工智能+教育”應用場景新范式，推動大模型與教育教學深度融合。如何利用先進的AI技術實現教學質量提升成為了各方關注的焦點。本文通過細致調研，結合應用案例，找準問題，探索人工智能與英語教學融合發展有效路徑。

調研發現，天津財經大學、四川財經職業學院、西安翻譯學院等院校分別在學情分析、智能助教、優化教學設計等方面進行了卓有成效的探索，在高職英語教學中展現出了顯著潛力，但其深度融合仍面臨技術、倫理、教育生態等多重挑戰，這些難點不僅涉及工具本身的局限性，更關乎教育主體的適應性變革與制度環境的協同支撐。一是技術局限性問題。AI的語義處理能力在標準化場景中表現優異，但在幽默、文化隱喻等復雜語義處理上存在短板，在面對高職英語教學中常見的職業化、情景化需求時也存在不足。現有AI系統多缺乏行業數據支持訓練，對行業術語的泛化處理可能導致認知偏差。如“跨境電商直播英語”實訓中，某AI對話機器人無法理解“秒殺活動”“庫存預警”等銷售話術，導致模擬對話偏離實際業務需求；二是數據隱私與倫理風險。AI會收集學生語音、寫作、試卷等個人數據，可能會被濫用。當AI深度介入創作過程時，成果的權屬界定成為新難題。如學生提出創意框架，AI完成內容生成與修辭優化，最終將引發“該作品屬于學生、AI開發者還是平臺方”的爭議；三是教師能力重構壓力。教師需掌握AI工具操作、數據分析等技能，但高職院校中英語教師很少有接受過系統培訓，往往將AI工具簡單等同于“電子題庫”“搜索引擎”，未能發掘其促進個性化學習的深層價值，造成技術應用的表層化。有教師擔憂過度依賴AI生成教學方案，導致課程設計趨同化，AI主導課堂會弱化教學設計創意；四是學生依賴性與創新力抑制。AI即時反饋機制雖提升效率，但易使學生陷入“路徑依賴”，過度依賴AI生成答案，減少甚至不進行深度思考。長期使用AI答疑的學生，AI生成內容的標準范式會在無形中塑造學生的思維定式，導致解決問題能力下降。

隨著AI技術在教育領域的深度滲透，英語教學要突破傳統范式，向“智能化、個性化、場景化”方向轉型。基于現有實踐經驗與技術發展趨勢，從場景重構、課程創新、模式升級、師資賦能、倫理保障等維度提出以下路徑建議：

第一，構建智能化教學場景，優化技術適配性。一是動態評估與路徑規劃。通過AI算法分析學生的詞匯量、語法水平、口語流利度等數據，生成個性化學習報告，并動態調整學習內容難度；二是智能反饋與糾錯。利用自然語言處理（NLP）技術，實時檢測寫作中的語法錯誤、用詞不當及邏輯問題，并提供修改建議；三是AI語伴與情境對話應用。開發具備多模態交互能力的AI對話系統，支持學生選擇不同難度和主題（如旅游、醫療、商務）進行口語練習，系統可根據學生表現調整對話節奏，并提供發音、語調的實時反饋。

第二，重構課程內容與資源體系，強化職業導向。一是對跨學科內容進行整合。結合高職院校專業特色（如機械、電商、會計），開發職業英語案例庫；二是加大校企合作開發資源力度。聯合企業開發基于真實崗位需求的英語學習模塊，如跨境電商客服話術、技術文檔撰寫規范等，確保教學內容與職業需求無縫對接；三是優化整合多模態資源。將傳統教材與短視頻、播客、互動游戲等新媒體資源結合，構建“立體化”學習體系。

第三，創新教學模式，提升教學實效。一是“課前—課中—課后”全流程智能化。課前推送微課視頻并自動檢測預習效果，課中通過搶答、隨機選人功能增強參與度，課后生成學習數據報告供教師優化教學策略；二是翻轉課堂與項目制學習。以任務驅動為導向，設計基于真實問題的學習項目，利用AI工具輔助撰寫演講稿、設計PPT，并在課堂展示中接受AI評分與同伴互評；三是學情畫像與動態分組。通過AI分析學生的歷史學習數據，劃分基礎層、提升層和拓展層，并匹配差異化教學策略。

第四，賦能教師發展，構建人機協同生態。一是建立教師分層培訓體系。針對不同技術基礎的教師，設計“基礎操作—深度應用—創新開發”三級培訓課程，初級培訓涵蓋AI工具使用（如語音評測系統），高級培訓涉及數據分析和教學決策優化；二是加快AI教研共同體建設。鼓勵教師參與AI教學工具的設計與迭代，通過教研平臺共享教案、學情分析報告和教學反思，形成“技術開發者—一線教師—教育研究者”協同創新機制；三是支持智能助教系統。利用AI處理作業批改、考勤統計等重復性工作，釋放教師時間用于個性化輔導。

第五，完善數據治理與倫理保障機制。一方面，加強數據隱私與安全防護。秉持最小化數據采集原則，明確學生的知情權與自主權，僅收集學習進度、錯誤類型等教學必需的數據，避免過度獲取面部識別、地理位置等敏感信息；另一方面，健全人工復核機制，對AI生成的學業預警、課程推薦等環節開展人工審核，確保技術服務于教育本質。

第六，階段性推進策略與效果評估。一是試點先行與逐步推廣。重點驗證技術適配性、教師接受度與學生滿意度，基于試點經驗編制《高職英語AI教學實施指南》，明確技術選型標準、師資培訓方案與倫理規范；二是開展多維度效果評估。對學生英語等級考試通過率、AI工具使用頻率、課堂互動活躍度等進行數據評估，通過訪談、問卷收集師生對AI技術的體驗反饋，重點關注情感互動缺失、技術依賴風險等問題。

本文系連云港市社會科學基金項目“精準思政”視閾下大學英語智慧育人體系的構建與實施（項目編號：24LKT0087）研究成果摘要。

作者單位：江蘇財會職業學院

總值班: 曹銀生     編輯: 梁紅燕     

來源: 連云港發布

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