人工智能与大学英语教学融合的策略分析

伏平
（上海城建职业学院，上海 201415）

摘要：随着人工智能技术的飞速发展与迭代，其在教育领域的渗透日益加深，为传统教学模式带来了革命性的变革机遇。大学英语教学作为高等教育的重要组成部分，面临着提升教学效率、实现个性化培养和激发学生学习自主性的多重挑战。本文旨在探讨人工智能与大学英语教学融合的策略，首先分析了人工智能在大学英语教学中的应用现状及存在的问题，随后从多个维度提出了具体的融合策略，以期为推动大学英语教学的现代化发展提供参考。

关键词：人工智能；大学英语；融合

一、引言

进入 21 世纪第三个十年，以大语言模型为代表的生成式人工智能技术取得了突破性进展，一场新的科技革命和产业变革浪潮正在世界兴起。作为社会发展和人才培养基石的教育，正在受到这一大潮的深刻影响和重塑。大学英语教学是中国高等教育体系公共基础课程之一，具有覆盖面广、学生基数庞大的特点，其教学模式、评估方式及资源供给长期存在标准统一化和学生个性化需求的矛盾。因此，对人工智能和大学英语教学的整合策略进行深入的研究具有重要的现实价值。

二、人工智能在大学英语教学中的应用现状

1.智能化学习资源与自适应平台

传统英语学习资源大多是静态教材、课件、题库等，很难适应不同层次学生个性化需求。人工智能驱动的自适应学习平台（如可汗学院、松鼠 AI 等）通过对学习者初始水平的精准诊断，能够动态调整学习路径和内容难度。就英语学习而言，此类平台能够根据学生词汇量、语法掌握程度以及阅读速度等因素向他们推送中等难度的阅读材料，并搭配对应的练习题目，并且根据其答题表现对跟进内容进行实时调整，做到“千人千面”个性化学习，切实解决“一刀切”式教学模式存在的弊端。

2.个性化语言技能训练

听说读写四项基本技能的训练是大学英语教学的核心。人工智能为此提供了高效、便捷的个性化训练工具。在口语训练中，以 AI 语音识别（ASR）技术为核心的口语练习 APP （如 ELSA Speak、有道口语等）可以对学生的语音、语调、流利度、重音等为多维度，即时性量化评估及精准纠错，堪比一个全天候“私人发音教练”。此外，基于大语言模型的对话机器人可以模拟多样的交际场景（比如问路、采访、学术讨论等等），与学生进行开放式、高自由度的对话练习，极大地弥补了课堂真实语境操练不足的短板。AI 写作辅助工具既可以进行基本拼写、语法检查、又可以在句式结构、用词恰当性、行文逻辑以及语言风格等方面为文章提供优化建议。就听力和阅读而言，AI 可基于学生兴趣及能力水平从大量网络资源中甄别和推荐新闻、播客、学术讲座等泛听泛读素材。

3.自动化评估与诊断性反馈

传统的教学中，教师肩负着繁重的作业批改工作，尤其是对作文、翻译这些主观题的批改，反馈通常既费时又具有一定的主观性。人工智能驱动下的自动评分系统可以在海量语料库构建的评分模型基础上，对学生作文的语言质量、内容相关度和结构完整性进行快速、客观的初步评估，让教师摆脱重复性劳动，使其能够更加注重引导学生思想内容和逻辑思辨这些高阶能力。同时，AI 系统能够产生详尽的诊断性报告，并通过数据可视化方式清晰呈现学生词汇、语法、句型知识盲点与能力短板，为教师精准干预和学生针对性改善提供数据依据。

4.虚拟教学与沉浸式体验

通过融合虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的先进技术，人工智能可以为学生构建一个高度逼真和交互性强的沉浸式学习环境。学生们既可“置身”伦敦街头和虚拟路人对话，也可在虚拟的国际会议上模拟演讲。这种“具身认知” 的学习方式能够极大地激发学生的学习动机，强化语言在真实情境中的应用能力，打破时空限制，实现“在用中学，在学中用”。

三、人工智能与大学英语教学融合的策略

1.加强顶层设计与制度保障，为融合提供宏观指引

任何一项深刻的教育变革都离不开学校层面的顶层设计与制度支持。自上而下的规划与保障是确保人工智能融合之路行稳致远、避免各自为战和浅尝辄止的基础。

首先，要明确融合发展规划，高校管理者应该把人工智能融入英语教学融入到学校教育信息化建设、人才培养等总体战略之中。需要组织教学专家、技术专家以及一线教师进行探讨，并制定出一个科学可行的中长期发展规划。该规划应明确融合的阶段性目标（比如初期试点、中期普及、长期深化等）、重点突破领域（例如，优先发展口语、写作和其他产出性技能 AI 辅助教学）、实施路径以及预期的教学成效。这为全校范围内的融合实践提供了统一的行动纲领和发展蓝图。其次，增加资源投入和整合，各校应建立专项资金，购买并维护优质高安全 AI 教学平台、软件工具以及所需硬件设备。同时，要积极推进校企合作，与知名教育科技公司达成合作伙伴关系，联合开发或者定制更加适合学校学情、教学特色的 AI 应用等，以免“拿来主义”，造成技术和教学上的“水土不服”。另外，还应保证校园网络和其他基础设施稳定高效地运行，从而为实现大范围、常态化“人机协同” 教学提供扎实的技术保障。

2.创新“人机协同”教学模式，重塑教与学的关系

融合的核心在于对传统教学流程的系统性重构，构建一种人与机器各司其职、优势互补的“人机协同”新范式。其目标是将教师从繁琐的、重复性的劳动中解放出来，专注于高阶、创造性的教学活动，同时为学生提供前所未有的个性化学习体验，可围绕“课前-课中-课后”三环节进行重塑。

在课前阶段，AI 扮演着“智能学伴”和“诊断专家”的角色。教师可以使用 AI 自适应学习平台，按照教学大纲为每一个学生推送与他们目前水平匹配的预习任务。比如，平台经过初始测试向词汇量较弱的同学推送基础词汇练习，向语法掌握不扎实的同学推送有关语法点微课视频，向口语基础较好的同学推送更有挑战的情景对话模拟。AI 系统可以自动记录学生预习时长、完成度和答题正确率，并生成可视化学情分析报告供教师课前准确反馈。这使得教师能够 “未卜先知”，清晰掌握班级整体的知识储备和个体的学习难点。

课中则由教师主导，聚焦深度的思维互动，教师不再需要花费大量时间进行普适性的知识点讲解。课堂时间被彻底 “解放”出来，用于组织更高层次、更具交互性的教学活动。教师可以基于 AI 反馈的共性难点进行精讲点拨，然后将更多时间用于设计和引导需要批判性思维、协作沟通和文化理解的活动，例如：组织学生围绕一个争议性话题进行小组辩论；开展基于真实世界问题的项目式学习（PBL），让学生合作完成一项研究报告或解决方案；创设复杂的跨文化交际场景进行角色扮演。在这一过程中，教师的角色从“知识的传授者”转变为“学习活动的设计者、学生思辨的引导者和意义建构的促进者”。

课后是学生知识内化、技能迁移的关键环。AI 在此阶段可以提供海量、不知疲倦的个性化练习。学生可使用 AI口语陪练 APP 对课堂所学内容进行重复表达练习，AI 将立即给出发音、流利度多维度反馈信息。写作练习方面，AI写作助手能初步批改学生作文，指出语法、拼写等方面的失误，为句式优化提供意见。教师则可以利用 AI 系统自动收集和分析学生的课后作业数据，动态追踪每个学生的进步轨迹，及时发现“掉队”的学生并给予额外的人工辅导。该数据驱动闭环教学模式实现由“教学–学习–评价”线性过程向“评价-学习-教学-评价”螺旋式上升循环过渡，极大地增强了教学针对性与有效性。

3.实施教师专业发展赋能策略，提升教师数字胜任力

教师是融合策略能否落地生根的最终执行者和关键推动者。在科技带来角色转型的压力下，需要对教师进行全方面赋能支持以帮助教师从容迎接挑战，并积极拥抱改变。学校要构建常态化教师专业发展机制，培训内容不能仅仅停留在“怎样用好一个软件”的技术操作层面，而必须深入到教学理念和教学法层面。训练要重点关注 AI 时代教学设计能力、数据素养和分析能力、AI 伦理和评价能力。培训形式可多样化，包括专家讲座、工作坊和线上课程等，以适应不同老师的需求。

同时，鼓励和支持教师在跨学科或者系部内部自发形成“AI+教学”学习共同体。教师们可以通过定期的教学研讨、集体备课、公开课观摩和经验分享会，在一个安全、互助的环境中，交流使用 AI 的心得体会，分享成功的教学案例，共同探讨遇到的难题。这种同行之间的支持和合作可以有效地减轻教师个人的“技术焦虑感”，激发集体智慧，加快创新教学模式的孕育和普及。另外，为真正激发广大教师全身心地投入到教学改革中去，还需要对与其相匹配的评估和激励机制进行改革，各校可以把教师 AI 融合教学创新实践及教学成效明确列入教师年度考核、职称评定、评优评先等评价体系。

四、结语

综上所述，将人工智能融入大学英语教学是教育现代化的必然趋势，也给大学英语教学提供了全新的契机和挑战。在今后的发展过程中，教育工作者要不断地进行探索与实践，利用人工智能技术优势推动大学英语教学变革与发展。

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作者简介：伏平（1986 年 1 月-）女，汉族，上海人，硕士，讲师，研究方向：英语教育与翻译。