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        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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