摘要：伴随“中国教育现代化 2035”和“教育信息化 2.0 行动计划”的不断推进，人工智能技术以超高速度对大学英语教学生态进行着全面的重新塑造。本文从混合式教学理论和自我调节学习理论出发，对人工智能赋能大学英语混合式教学的内在机理、模式建构及优化路径进行系统的探究。研究表明，AI 技术从个性化学习空间营造、智能教学评价革新、多模态教学语境构建、师生角色深度转型这四个方面推动大学英语教学由知识传授中心向能力发展和人格培养中心转变。本文在分析技术依赖、伦理隐私、情感缺失等现实问题的基础上，提出“一体双融”教学新模式以及目标共建、策略显化、情感支持三重优化路径，为智能时代大学英语教学改革提供理论参考和实践指南。

关键词： 人工智能；大学英语；混合式教学

在全球化和数字化双重驱动之下，大学英语教学遭遇转型的压力，传统的灌输式课堂已经不能适应跨文化交际以及高阶思维的培养要求，大班制教学由于缺乏因材施教的条件、评价方式单一、学生语言产出质量低等状况比较明显。人工智能由计算智能、数据智能向认知智能发展，已经具备了理解、推理、交互的能力，为教育革新打下了技术基础。国家陆续出台了有关智能教育和人才培育的改革政策，促使混合式教学朝着深入的方向发展。但是技术嵌入不是简单的叠加，现有的研究对于人机协同机制以及融合模式的探究还比较浅。本文主要研究三个问题，即AI 赋能混合教学的内在机理、可操作的模式框架建构、规避技术异化实现人机最优协同的路径，从而给智能时代外语教学改革提供理论支持。

一、人工智能赋能混合式教学的理论基础与融合机理

（一）混合式学习理论的当代演进

何克抗教授认为，混合式学习的本质就是把课堂面授和网络学习的优势结合起来，既保证教师的主导引领作用，又保证学生主体能动性的发挥。Garrison 和 Vaughan 认为教学临场感、认知临场感和社会临场感三者之间的相互作用，是促使学习者在同步和异步空间里达成深度学习的主要机制。伴随 AI 技术深度介入，该理论正经历实质性转型。线上环节由统一供给转向精准匹配，智能算法根据学习者的画像来推送不同的内容，规模化因材施教有了技术支持。线下环节由教师单向传授变为教师和学生共同参与的探究活动，AI 对海量资源进行筛选、结构化重组，教师不再是知识传递的唯一者，而是与学生一起根据学习路径的不断生成来建构意义，形成相互支撑的教学共同体。

（二）自我调节学习理论的智能适配

Zimmerman 的自我调节学习理论认为，学习者依靠元认知监控、动机调节和行为控制这三个环节来达成动态自我管理。徐锦芬又把它分为规划、策略、情绪、互动这四个可以操作的方面。人工智能智能体加入进来之后，给这一理论注入了新的技术动力。大语言模型的智能学习伙伴具有自主适应、任务拆解推理、情感互动等特点，在课外时间里可以创建起个性化的支持体系，依靠学习轨迹的即时采集和自适应回应，明显改善认知临场感和社会临场感。将课堂结构化教学和课外精准化辅导结合起来的动态平衡策略，冲破了传统统一教学的束缚，又防止了技术工具变成单一功能载体的危险，给学习者自我调节赋予了连续且强大的外部支撑。

（三）AI 与混合式教学的融合机制

AI 技术同混合式教学相融合，属于一个包含课程规划、教学执行、教学评定等各个环节的系统工程。当 AI 对学生的过往学习经历、兴趣爱好和知识掌握状况做出分析后，便能精准地了解学生的需求，从而给学生赋予定制化的课程内容及学习路线。教学实施部分使用智能互动系统中的语音识别、图像识别技术对课堂抢答、小组讨论、角色扮演等进行智能管理。在教学评价环节中，利用 AI 驱动的大数据分析可以对学习行为进行全过程跟踪和即时反馈，从而形成一个“教学、学习、评价”的闭环生态系统。

二、人工智能赋能大学英语混合式教学模式的核心维度

（一）创造个性化学习空间：从" 千人一面" 到" 因人施教"

人工智能凭借数据挖掘和云端算力，完全打乱了以往课堂学习空间上那种整齐划一的布局。智能平台可以对学习者的认知特征、行为偏好进行实时的采集，并根据这些特征来构建一个动态匹配的内容供给体系，当系统检测到某个学生在虚拟语气板块反复出现错误的时候，就会自动推送相应的微课和变式练习，而不是让学生被动地跟着全班一起走。兴趣驱动的推荐引擎把影视片段、新闻播客这些真实的语料精准地对应到个人的学习档案当中，使得语言输入既具有合适的程度又具有吸引力。算法按照能力基线来分层引导，起点低的沿着词汇语法的递进阶梯慢慢上升，基础好的直接跳到文献精读、辩论模拟等高级的任务上。智能词库模块也采用了间隔重复的原则，按照遗忘规律来安排复习的次数，用语境标注的方式使学生在真实的语篇中感受词义的多种方面 [1]。因此，该学习方案就形成了一个感知、分析、反馈、调整的循环迭代的过程，从而完成了从统一供给到个性定制的转变。

（二）智能教学评价革新：从" 滞后主观" 到" 即时精准"

传统的英语评价一直被主观性偏差、效率低下的问题和信息反馈滞后所困扰，而人工智能的深度介入却从根源上改变了这种状况。写作领域中，自然语言处理技术所催生的智能批改引擎可以对文章的结构、词汇、语法、拼写四个维度进行同步扫描，既能够准确找到标点符号使用不当、句子结构断裂等问题，又可以给出近似替换、句法重组等润色方面的意见，从而大大缩短了修改的时间。口语领域中语音识别和情感计算技术可以对发音准确度、流畅度、语调自然度进行实时的量化评价，学习者开口的时候就能得到可视化的诊断反馈。更关键是，AI 对话伙伴冲破了真人陪练的时空束缚，可以模拟多种交际场合来开展沉浸式的互动训练，让语言输出由机械背诵转变为真实的使用。在大规模考试场景下，智能评分系统很好地克服了人工阅卷的个体差异和疲劳误差，评分标准更加统一透明，考生可以依据多维度的诊断报告找到自己的薄弱环节 [2]。即时、多维、可追溯的评价方式正在把教学反馈由经验判断变成数据驱动的精准治理。

（三）多模态教学语境构建：从" 单一文本" 到" 沉浸体验"

人工智能技术把教学由单一文本的载体变成各种各样的语境。其一，人工智能教学平台使得资源形式呈现多样化了——依靠自然语言处理技术，系统可以自动生成适合各个水平的学生使用的英语阅读材料，并且可以把音频、视频、图像等各种形式的媒体结合在一起。第二，VR 和 AI 相结合形成沉浸式的学习环境。利用 VR 模拟出国际会议、英语角等真实的语言交流场景，使学生在虚拟的语境中开展互动式的语言实践，从而对英语国家的文化历史有更深刻的认识。第三，多模态数据分析技术来评价学习进展并给出反馈，智能语音助手帮助学生进行听力和口语练习，创建起视觉、听觉、触觉等各方面的信息传递网络，极大加强了学习效果和体验的深度。

（四）师生角色深度转型：从" 传授—接受" 到" 引导—探究"

AI 技术的介入造成师生角色发生根本性的改变。教师由“知识传授者”转变为“学习引导者”，AI 完成标准化的任务（作业批改、学情分析），教师从事创造性的教学活动（批判性思维训练、文化讨论、价值引领）。研究发现，AI 可以对学习行为数据进行收集，形成学情报告（答题正确率、学习时长等），提前预警学习困难的学生，帮助教师找到薄弱环节（词汇、听力等），进而开展有针对性的教学调整。学生从”被动接受者”转变为”主动学习者”。个性化的学习系统根据学习情况来制定计划、选择资源，AI 给予即时的反馈，使学生可以清楚地知道自己的进步与欠缺之处，过程导向的学习方式促使学生不断反思并加以改进 [3]。在 AI 加持的课堂上，学生依靠个性化的学习以及合作学习来提升自身的自主学习能力，师生之间因为AI 的联系而更加紧密。

三、人工智能赋能混合式教学的模式构建：" 一体双融" 框架

（一）模式总体架构

本文提出“一体双融”教学模式，即用数字平台做枢纽（一体），把 AI 技术深度融合和线上线下有机联动起来（双融），创建起连贯互补的教学新生态。该模式按照“计划、执行、反思”的过程来展开，涉及课前、课中、课后各个环节，并且把评价融入到全过程之中。

（二）课前：智能备课与精准预习

教师利用 AI 智能备课软件根据教学大纲、知识点生成教学课件、教学方案、活动建议，节省备课时间。同时利用云班课等平台上传线上资源，布置与课程有关的预习任务（单词大比拼、头脑风暴），使学生的学习意愿和情感需求得到尊重，学习自主性得到充分发挥。AI 助手可以对学习数据进行实时统计，分析班级的参与度、课程组织形式，老师可及时调整教学方式。线上激励机制（经验值、勋章、蓝豆等）和线下考核相结合，极大地调动了学习的积极性。

（三）课中：问题导向与智能互动

课堂以问题为向导，创设真实的语境。依靠 AI 平台开展头脑风暴活动，学生借助语音识别功能对口语表达加以表述，系统即时给出发音诊断和改进意见。教师依据课前数据整理出学生的疑问，再做针对性的讲解。写作练习时，AI 系统可以立即批改，还会产出智能评价报告，对学生在篇章结构、标点符号等各方面提出全方位的评价及修改意见。教师把写作任务同课下讨论、课上交流结合起来，改变教学方式，突出结构分析、步步深入、体系化训练。

（四）课后：个性化巩固与拓展提升

AI 按照课中表现来动态调节课后任务的难易程度，并且给出个性化的巩固资源。通过以读促写、读写结合、以译促写、写译结合等途径来培养学生各种文体的写作原则和技巧。智能答疑系统（ChatGPT 类聊天机器人）24 小时在线，对学生的各项学习需求给予帮助，对话交流，解决问题，英语口语练习。学习平台以学习历史为轴线，把 AI 导学系统与智能答疑系统融合起来使用，从而形成一个“结构性框架”与“个性化支撑”相互配合的动态协调状态。

（五）多元化教学评价体系

模式冲破了传统考核方式单一的顽疾，创建起线上评价同线下评价互相配合、自我评价同同伴评价以及教师评价互相融合的多元化评价体系。AI 对学习行为数据进行全程记录，产生可以追踪的学习档案，教学过程有痕迹、可分析、可改进。

四、人工智能赋能大学英语混合式教学模式的现实困境与优化路径

（一）不可回避的四重挑战

人工智能同教育的深度融合不是一条平坦的道路，它存在着诸多的难题。技术逻辑和育人理念出现偏差，一部分教师把技术当作教学质量，课堂成了程序化的展示，师生之间的情感交流和思维碰撞被冷冰冰的屏幕所隔断，教学缺少了应有的温度和深度。与此同时，大量的学习数据被收集与流转，并且伴随着诸多的隐私安全问题，由于算法的偏差所造成的各种风险也时常发生，必须要有健全的伦理审查与监管机制。更为严重的是一味使用智能工具会把语言学习变质为技能训练，文化内涵和感情的流露被忽略掉，机器对于隐喻、讽刺等复杂的语义理解仍然不能胜任，不能代替老师传递人文精神。教师角色转型所引发的适应焦虑、不同院校间数字资源的差距等，又使教育公平的隐患更加严重，技术赋能的普惠理想还有很长一段路要走。

（二）三重优化路径

实现 AI 和教学深度融合，要从目标共谋、策略显性、情感助力这三个方面着手。教师和AI 智能体一起参与教学设计，即AI 做数据分析、资源匹配的标准化工作，教师做价值引领、情感关怀的工作，形成基础夯实和境界提升的互补关系。在策略显化方面，AI 智能体把元认知监控、学习方法挑选这些隐藏的能力转变成可观察的操作部分，依照学习者的反应来塑造起词汇解析到篇章逻辑推导的逐层推进的任务序列，并且依靠在线社区来构建起一种具有很强的沉浸感的交互环境，从而加强社会临场感。AI 依靠表情、语调这些多模态信号去感受学习者的感情变化，进而调节任务的难易程度以及反馈的方式，给遇到挫折的学生提供积极的鼓励。教育的根本使命就是立德树人，传递积极的人生观、精神力量，这是技术所不能取代的人文内核，也是 AI 时代教学改革必须坚守的价值底线。

（三）未来展望

未来大学英语教学会以人工智能为依托而达到深度的智能化和个性化的教学。多模态交互技术把语音、图像、手势这些自然的行为加入到学习的全部过程中，创建起虚拟跨文化社区，学生同全球用户展开即时对话，交际能力得到沉浸式的改善。情感计算技术发展之后，人工智能从认知辅助向情感理解转变，可以对学习者情绪的变化做出准确的判断，并且给予积极的情感回应。但是技术再怎么迭代，教育的根基依然是人，教师作为价值引领者和教学设计师的核心地位不会改变，学生作为意义建构主体的主动性、创造性也不能被削弱。人机协同最理想的状态就是技术为人的全面发展服务。

五、结论

人工智能赋能大学英语混合式教学，并不是技术对教育的一种简单的取代，而是一种深刻的范式革命。它把个性化学习空间当作根基，智能评价作为引擎，多模态语境当作载体，师生角色转变作为纽带，创建起 " 一体双融 " 的教学新生态。但是技术永远是手段而不是目的。拥抱 AI 的同时要守住教育的人文底色，即立德树人、以文化人、以情动人。只有使AI 的“算力”与教师的“心力”同频共振，把技术的“精度”和教育的“温度”结合起来，才能使规模化教育和个性化培养有机地结合起来，培养出有国际视野、跨文化交际能力、深厚人文素养的时代新人。

参考文献

[1] 王兴刚 . 大学英语混合式教学融合人工智能技术的应用路径研究 [J]. 现代英语 ， 2026， （01）： 7-9.

[2] 黄欣 . 人工智能背景下大学英语混合式教学质量监控体系建构研究 [J]. 英语广场 ， 2025， （36）： 59-62.

[3] 张颖丽 ， 许静 . 人工智能背景下大学英语混合式教学的模式构建与策略研究 [J]. 海外英语 ， 2025， （23）： 163-165.