程爽

　　在科技飞速发展的时代背景下，生成式人工智能（AIGC）自推出以来已快速覆盖商业广告、金融、医疗、游戏、编程以及教育等多个领域，并引发社会各界的广泛关注与深入探讨。特别是在教育科研领域，展现出重要的应用价值与发展前景。为推动该技术的规范化发展，2023年7月，国家互联网信息办公室联合6个部门出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，重点突出了以技术创新为核心生成积极内容的价值取向，拓展应用场景并优化应用生态体系。面对智能化教学的新潮流，如何将生成式人工智能高效整合至英语教学体系，构建创新型教学模式以提升人才培养质量，已成为新时代英语教育亟需解决的关键议题。

一、生成式AI技术应用三大价值凸显

（一）智能技术助力“因材施教”，激发学生英语学习内驱力

　　生成式AI充当虚拟老师，应对学生差别展开个性化学习：拟定符合语言水准、知识存储、兴趣目的的实践任务，改善整体语言能力，呈现“有教无类”思想；融合大量资源，给各种程度的学生赋予针对性的学习资料，引领他们自我研习，Kimi及Finchat这类智能工具可给予学习方案、素材，Kimi还可以设定目标、安排进程，推动阅读、写作等能力的改进，浏览英语文章之际，AI平台会立刻翻译，诠释难懂词语，并标明词汇信息，它的线上翻译工具加强了多种语言交流的速度，推动跨文化协作；借助自然语言处理来进行词汇训练、语法填充之类的学习，AIGC系统依照个人化途径推举资源，引发学习兴趣，及时回馈追踪进展情况，造出学习报告，协助学生改良策略，增强成果。

　　（二）虚拟场景重构教学模式，打造“沉浸式”语言实训平台

AIGC技术给高校英语教学带来诸多资源，利于教师改良课程设计，虚拟对话生成工具能够模仿现实中的语言环境，辅助学生展开口语和听力训练，智能翻译工具有益于学生快捷地领悟文本含义，特别对非英语专业的学习者来说，可以冲破语言上的障碍。教学资源方面，AIGC可生成互动电子书、视频、音频等多媒体内容，充实教学形式，教师把AI视频同传统教材融合起来，就能优化课堂对学生的吸引力。VR技术同AIGC相融合，冲破了教学的时空局限，学生能于虚拟的英语文化场景中展开情境对话，令语言运用更为逼真，切实加强其实际应用能力，此类互动情境式学习比传统模式更为形象且高效。

　　（三）AI驱动文化“解码器”，培育跨文化传播新人才

AIGC系统依托多元化的学习内容及资源，助力学习者深化对多元文化背景的认知。该技术能够精准推送包含跨文化议题的多样化资源，如文本资料、视频及音频素材，以此协助学生洞察不同国家与文化之间的差异及共性。在语言教学场景中，AIGC系统着重于文化背景和语境的融合运用，通过设计沉浸式的跨文化沟通模拟任务，让学习者在语言表达与理解过程中，与虚拟的外籍交流对象展开互动。借助此类实践操作，学生能够更深入地掌握英语语言在不同文化语境下的实际运用方式。

二、构建“三位一体”智能教育生态

（一）实施教师数字素养提升工程，培育“AI+教育”领航者

　　生成式人工智能时代，英语教师面临多重挑战，需重构角色定位、革新教学理念并提升数字素养，以批判性视角认识技术风险，强化数字胜任力。因斯特菲尤尔与芒蒂提出教师所需的特定数字素养，笔者认为英语教师需具备多维度数字素养以发挥技术效能。人机协同视角下，教师应掌握与智能语音、语言技术共生的能力，因技术对教学环境的颠覆性影响，需转向能力培养与智能教育素养提升，推动传统教育向智能教育转型。

　　教师在技术交互中需同步提升数字与智能教育素养，打磨教学技艺，借助技术提供情感体验与人文关怀，引导学生树立正确价值观并挖掘超越机器的潜力。生成式人工智能还可提供定制化专业发展建议，精准提升教师数字素养与教学胜任力，优化外语教师队伍素质以保障教育公平。未来教师将以“超级教师”角色主导人机共教模式，确保技术向善、遵循数据伦理并保障数据安全。

　　（二）打造跨界育人“立交桥”，构建复合型人才培养体系

生成式人工智能技术的蓬勃发展及其深度应用正在重塑教育生态体系与主体互动模式，为英语学习领域的数字化转型带来重要契机。在此进程中，英语学习有必要突破传统课堂与教材资源的局限，促进学科交叉融合，构建协同育人新范式。教师应着重设计跨界协同育人机制，以培育学生多元整合能力为核心目标，通过打破课程界限、设计综合性任务情境以及营造开放互动的学习环境，拓展学习体验维度，进而全面提升学生应对未来复杂挑战的综合素养。

　　对此，应当突破传统课程的固有边界，推动英语与职场礼仪、商务谈判等实务类课程的深层次融合。结合区域文化特征开发独具地方特色的校本教材资源，注重培养学生的跨领域整合能力，通过精心设计多学科交叉任务，引导其将语言技能与专业认知有机结合，从而在协作式探究中提升应对复杂问题的实践能力。构建开放协同的学习生态系统，借助人工智能技术实现个性化学习资源的精准推送，并依托跨学科竞赛等活动激发创新协作潜能，助力学生形成跨领域思维能力。应重视AI技术应用中的数据安全风险，采用项目驱动教学法使学生深入理解知识的实际应用场景，在实践中强化信息安全意识并树立正确的数字化伦理观。

　　（三）创新“数据画像”评价机制，实现精准教学闭环管理

传统教育评价方式过于倚重考试与测验数据，存在数据来源单一化及教学评分离的固有缺陷。在生成式人工智能赋能英语学习数字化转型的背景下，教师需构建数据驱动型评价体系，借助人工智能技术实现对学生多模态学习数据的全方位采集、精准化分析与深度挖掘，从而提供个性化学习指导，有效化解学习困境，促进学生英语素养的持续提升。运用生成式人工智能技术对教育大数据进行深度分析，能够精确呈现学习者个体的学习特征与潜在需求。通过系统化解析答题数据，可有效识别其认知风格、学习偏好及知识薄弱环节；同时，将学生阶段性学习轨迹与预设的知识掌握标准曲线进行量化比对，有助于客观评估学业发展水平与成长潜力。基于此，智能算法可构建个性化辅导方案，针对语法功底欠佳的学生，推送适配其水平的专项训练资料，并配备强化习题以弥补知识短板；对于口语表达存在困难的学生，则提供沉浸式交互对话模拟环境，结合实时语音矫正服务，促进语言表达的流畅性与准确性提升。

　　数据驱动的评价机制可实现对英语学习过程的动态追踪与实时评估。通过对比学生学习数据与预设教学目标，教师能够充分发挥评价的引导、调控及优化作用，及时调整教学策略与方法，精准定位教学环节中的潜在问题，为教学质量改进提供实证依据，进而构建促进学习的良性互动体系。

　　（作者单位：新疆和田学院教育科学学院）