摘要：新时代教育数字化转型成为主流方向，生成式人工智能技术也被广泛应用在高等教育领域，实现教育教学生态的深刻重塑，对于大学英语教育而言，在人工智能支持下遇到了前所未有的改革机遇，因此，本文从梳理人工智能赋能大学英语教育的内涵出发，先深入剖析了基于人工智能的大学英语教育创新维度，随后探究大学英语教育在人工智能赋能后的现实挑战，最后提出人工智能赋能大学英语教育的未来创新发展路径，相关研究内容希望可以为实际教育工作提供参考。

关键词：人工智能；大学英语；创新发展

引言：以 ChatGPT、豆包为代表的生成式人工智能具有强大的自然语言理解与生成能力、个性化交互能力和内容创作能力，能够在课前、课中、课后全流程赋能大学英语教学，它不仅可以作为智能教学助手辅助教师备课、批改作业，还可以作为虚拟语言伙伴为学生构建沉浸式虚拟场景，逐步提高学生的英语核心素养。

一、人工智能赋能大学英语教育的内涵

人工智能赋能大学英语教育的本质，是通过智能技术对教育教学系统进行深度改造，实现教育生产力的革命性提升。它超越了传统信息技术作为辅助工具的定位，成为推动教育理念、教学模式和评价体系变革的核心力量。其核心内涵包括几点：一是以学习者为中心的个性化教育理念的真正落地，使教育能够真正关注每个学生的个体差异；二是教学全流程的智能化改革，实现从资源供给、教学实施到效果评价的全面优化；三是教育价值的拓展，在提升语言应用能力的同时，培养学生的数字素养、批判性思维以及跨文化创新能力等[1]。

二、人工智能赋能大学英语教育的核心创新维度（一）精准构建基于知识图谱的个性化学习路径

大学英语教学的传统模式普遍存在“一刀切”特点，即未能兼顾学生的学习需求、英语水平等差异信息，在人工智能技术的赋能下，可精准构建基于知识图谱的个性化学习路径，知识图谱能完整串联、组织起零散英语知识点，形成知识体系，同时对学生的学习时长、答题情况、错题类型等学习数据进行全面收集、深入分析，以建立数字学习画像，客观评估学生英语知识掌握情况及学习水平。随后，AI 系统会自动为学生设计个性化学习方案，推荐适配其需求、水平的学习内容和活动，比如对词汇基础薄弱学生，系统会推荐多种词汇练习题、科学记忆法，对听力较差学生，系统会提供难度适中的听力材料，后续逐步增加难度，对语法学习不足学生，系统会推荐语法讲解视频、语法专项训练项目。该模式能改变过去单一依赖教材的英语教学状态，促进教学的精准化、高效化改革，如某高校实验班的实践显示，学生依托AI 系统对课文复杂语法结构解析，获得通俗易懂的个性化讲解资源，与传统翻译软件相比，学习效率大幅提升。另外，AI 系统也能依据学生学习进度、学习效果对学习方案动态调整，保证学生始终处于“最近发展区”的学习范围中，显著提高学习效率。

（二）提升“练习-反馈-优化”闭环的语言输出能力

在英语教育中，语言输出能力是英语综合应用素养的核心组成部分，也是传统大学英语教学的薄弱环节。由于授课学生规模较大、教学时间受限，教师很难针对性指导每个学生，对其练习、写作的批改和反馈也不够细致，但人工智能技术出现后，有效解决了这类问题，其有效提升“练习-反馈-优化”闭环的语言输出能力。以口语教学为例，AI 语音识别、合成技术可以为学生提供 24 小时不间断口语练习支持资源，其虚拟语伴功能已经十分成熟，学生可实时英语对话，练习日常用语、进行话题探讨以及演讲练习，逐步提高口语水平，AI 系统也能自动多维度评估学生口语表达能力，从发音、流利度、语法准确性以及词汇多样性等标准入手，实时进行打分并提供详细且完善的改进意见，有学者进行过为期8 周的准实验研究，将移动辅助混合式学习框架与生成式 AI 聊天机器人进行整合，发现高校 EFL学习者的英语口语水平显著提高，尤其在连贯性、流利度以及表达长度方面都得到优化。更重要的是，AI 系统可以在学生练习之后，即时给出反馈信息，学生可基于反馈调整学习，再进行二次练习并提交，系统可反复给出多次针对性反馈，在循环过程中学生也能尽快掌握核心学习技能，促进语言输出练习效果的大幅提高[2]。

（三）培养沉浸式虚拟场景的跨文化交际能力

大学英语教育核心目标之一为培养学生跨文化交际能力，但传统教学过于依赖课堂讲解、案例解析，学生很少有机会在真实语境中练习跨文化交际技巧，导致素养发展受限，人工智能技术可有机结合VR、AR 等技术，为学生创设沉浸式虚拟跨文化交际场景，使其能身临其境般体验英语文化环境，还能生成虚拟人物与真人进行交流。比如AI 系统能模拟英语学术会议、国际商务谈判、英语国家旅游观光以及海外留学等多种真实跨文化交际场景，让学生在场景中沉浸式扮演各类角色，和虚拟人物交流、互动，整个过程 AI 系统也会对学生语言错误及时纠正，指导学生规范交际表达及行为，如提醒要注意礼仪文化、尊重不同国家人们的价值观、采用合适的沟通方式，使学生充分体验并理解文化的差异性。另外，AI 技术的生成式功能也助力学生了解全球英语变体，使其形成多元文化意识，已有研究复兴，目前主流大语言模型默认输出标准英语，但对于全球英语变体缺乏支持，AI 技术可通过加入变体语料来完善模型，使学生了解不同国家或地区的英语表达特点，强化其跨文化交际能力。

（四）重构过程性的智能化教学评价体系

以往大学英语教学评价以终结性考试为主，其方式单一且内容片面，很难精准反映出学生英语学习的过程和综合素养发展情况。在人工智能赋能背景下，大学英语也开始重构过程性的智能化教学评价体系，增强评价的准确性和客观性。例如，通过 AI 系统自动收集并分析学生学习过程产生的各项数据，包括学习进度、学习时长、课堂参与度、作业完成情况以及测试成绩等，生成完善的学习档案，在数据分析基础上，系统也能客观、全面地评价学生学情，及时发现学习的漏洞，提出针对性改进的意见，AI 系统也能帮助英语教师了解每个学生实时学习状况，以便及时优化教学策略，促进教学实效性提高。另外，AI 系统也支持开展多元评价，解决以往评价方式和角度单一的问题，如形成“学生自评+学生互评+教师点评”的机制，同时促进语言知识、语言能力以及跨文化交际能力等多项评价指标有机结合，比如口语练习评价中，AI 系统能够从发音、流利度、语法以及词汇等客观维度打分，学生和同伴则从语言逻辑、口语内容以及表达能力等主观维度打分，最后由教师站在专业角度给出综合评分，这种评价模式能充分反映学生的英语学习综合素养，促进其全面发展[3]。

三、人工智能赋能大学英语教育的现实挑战

人工智能技术在大学英语教育中的应用正逐渐成熟，但技术发展速度快、英语文化背景不断更新也使得二者融合面临复杂挑战，具体包括以下几点。

第一，技术挑战，目前生成式AI 技术的进步极大，但运用在大学英语教学这一特点领域尚存技术局限，比如AI 生成的内容质量参差不齐，甚至有逻辑错误、事实偏差的情况，某大学专家学者的实践研究显示，AI 生成的英语教学内容对特定历史事件文化解读存在一定误差，容易使学生形成误导性观念，对于高校的专业外语教学而言，大部分AI 工具也表现出适配性不足，如法律英语、医学英语存在大量专业术语，在语言处理方面准确度偏低。此外，部分高校的传统教师硬件设施不完善，无法有效承载复杂的AI 教学模型，或是对不同 AI 工具的集成度偏低，导致教师不得不频繁切换教学系统，造成操作不便并增加技术负担，影响大学英语教学中AI 技术的应用成效。

第二，教学挑战，人工智能与大学英语教育的融合，关键在于构建有效的人机协同机制。然而，当前在教学实践中，人机协同机制失衡的问题较为突出，主要表现为两个极端。一方面，部分学生存在过度依赖AI 技术，在完成作业和论文时，直接照搬 AI 生成的内容，缺乏独立思考和自主表达，导致自主学习能力和语言能力退化，另一方面，部分教师数字素养不足，无法充分发挥AI 技术的效能，导致英语课堂出现AI 工具与教学目标脱节的问题，技术应用流于形式，一些受访教师也表示，教学中难以设计有效提示词，无法引导AI 生成符合教学需求的内容[4]。

第三，伦理挑战，人工智能在大学英语教育中的应用也带来了一系列伦理问题，主要包括学术诚信、数据安全和文化偏见三个方面。在学术诚信方面，AI 生成内容的易获取性和高质量性，使得学术不端行为更加隐蔽和难以检测，如何区分学生的原创内容和 AI 辅助内容，如何防止学生利用AI 进行作弊和抄袭，这些都是当前亟待解决的问题，在数据安全方面，AI 教学系统需要收集大量的学生个人信息和学习数据，如姓名、学号、语音信息等，若这些数据未能妥善保护，就可能出现泄露和滥用的风险，存在较大隐患，在文化偏见方面，大语言模型是基于大量的互联网文本数据训练而成的，这些数据中不可避免地包含着各种文化偏见和价值观，若不加辨别地使用AI 生成的教学内容，就可能将这些偏见传递给学生，影响学生的价值观形成和文化认同。

四、人工智能赋能大学英语教育的未来创新发展路径

（一）重视技术研发及基础设施建设

高校为强化人工智能对大学英语教育创新发展的支持作用，还要重视核心技术研发，可以与科研机构、科技型企业达成合作，以提升技术适配性为原则开发针对本校英语教学特点的AI 工具、专用平台等，比如建立 AI 大语言模型，为保证应用质量达标，可以基于大学英语教学纲要、教材语料知识等进一步微调，确保AI 生成的内容更加专业、准确，也要注重研究全球英语变体，及时将各国家或地区的英语语料信息输入模型中训练，提升教育质量，也利于学生多元文化意识的形成。高校还需推进信息化基础设施的完善建设，为人工智能技术应用提供保障条件，如教师的硬件设备及时升级，保证网络带宽满足需求并稳定运行，同时推动 AI 工具与各类型教学平台的深度集成，打造数字化、一体化的英语教学平台，保证数据信息互通并整合设计功能，以降低师生操作使用的难度。

（二）构建“AI+教师”人机协同的教学新模式

人工智能的应用并不能完全取代英语教师，其定位为教师的“得力帮手”，与英语教师的专业指导能力形成优势互补，因此，在创新大学英语教育的要求下，可构建“AI+教师”人机协同的教学新模式，在课前、课中以及课后等教学关键环节有效融入 AI 技术。例如，课前鼓励教师借助AI 工具优化备课，生成完善的教学框架，设计符合学生需求的教学活动，准备类型丰富的教学资源，学生也能利用 AI 工具完成预习任务，初步学习基础知识；课中教师将主要精力放在引导学生思考、组织课堂讨论以及解答知识疑问方面，体现高层次的教学行为，AI 工具则负责实时监测并分析学情，支持课堂的线上互动并针对教学实践给出即时建议；课后利用 AI 工具批改重复性的英语作业，在分析作业数据并提供个性化辅导，同时跟踪后续学生学习进度，教师也能单独指导学习困难的学生。为有效实现人机协同教育，英语教师也要尽快转变角色认知，从知识传授者变为学习设计者、引导者以及促进者，让学生学会使用AI 工具辅助自学，但勿要替代大脑思考，比如高校英语写作教学中，要求学生自行完成初稿，再上传到 AI 工具中自动批改、润色，随后开展AI 修改结果的对比分析，找到自身学习薄弱点，完成高质量终稿，如此既能体现 AI 工具的作用，也充分锻炼学生的独立思考能力与写作能力[5]。

（三）健全相关伦理规范及管理制度

AI 技术应用下，大学英语教育也应健全相关伦理规范及管理制度，明确 AI 工具的实际使用范围、原则以及要求，谨防发生各类应用风险，具体从以下三点入手。

第一，针对学术诚信方面，可制定AI 生成内容的相关使用规范，标注使用方式，确保学生可以在日常作业、论文中按要求使用AI 工具，也借助 AI 检测平台系统对学者作业、论文加强检测，谨防出现学术不端行径，学校也应开设人工智能技术应用下的学术诚信教育课程，持续强化学生的责任感、道德感，使其自觉遵守规定。

第二，针对数据安全方面，在AI 采集教学关联数据信息时，要以最少且够用为基本原则，避免过多获取其他无关信息，设计加密算法以保证加密传输、存储学生个人数据，对重要数据定期备份并检测服务器的漏洞，若与第三方技术机构达成AI 服务合作，需确保签订的数据使用协议严谨、完整，明确数据实际使用范围、保密责任，严禁将数据信息用作商业服务，提高安全防护水平。

第三，针对文化偏见方面，应加强审核AI 生成的内容信息，教师可人工二次审核AI 给出的教学框架、思路、内容等，将含有文化偏见、价值观错误内容及时删除。此外，也要引导学生树立文化自信观念，对AI 生成的学习内容批判性、客观性看待，增强辨别能力，在学习英语文化的同时也能坚定本国文化认同。

（四）提升教师数字素养和教学能力

大学英语教育与人工智能的融合，教师是关键因素，各高校应重视英语教师培训，提升其数字素养及教学能力，比如开展 AI 技术教学应用的相关培训课程，具体培训内容涵盖 AI 技术原理知识、常用AI 工具操作方法、AI 与教学融合的教学设计技巧、提示词工程等。采用多样化培训方式，打通线上、线下的培训渠道，促进理论和实践有机结合，比如线上发布理论自学课程、微视频资源等，线下则举办专题讲座、建立实践工作坊、安排教学观摩以及组织经验交流会等，同时，鼓励大学英语教师以AI赋能大学英语教学的实践探索及教学研究为主旨，设立专项研究课题，学校则给予研究经费、资源支持，对优秀教研项目、教学经验以及教学实例大力推广。此外，搭建教师数字素养的评估体系，将AI技术应用能力纳入教师职称评聘、绩效考核机制中，使英语教师主动学习并应用先进技术，增强对英语教育的赋能效果。

结论：综上所述，人工智能赋能大学英语教育是一个长期的、复杂的过程，其能为大学英语教育创新提供重要支持。由本文分析可知，人工智能赋能大学英语教育的有效创新发展路径包括重视技术研发及基础设施建设、构建“AI+教师”人机协同的教学新模式、健全相关伦理规范及管理制度等。

参考文献：

[1]徐诗雨.大学英语人机协同教学模式的构建：理据、内涵与实践路径[J].汉江师范学院学报，2026，46（02）：133-138.

[2] 曹仁松. 人工智能赋能下 ADDIE 模型在大学英语教学中的创新应用研究[J]. 英语广场，2026，（11）：70-74.

[3] 何衡衡.AI 语音技术支持下的大学英语听说课程循环教学模式改革实践[J]. 英语广场，2026，（11）：92-96.

[4]王芷.人工智能赋能大学英语课堂生态系统的构建路径——基于教育生态学视角[J].沈阳大学学报（社会科学版），2026，28（02）：61-68.

[5]申志华，米海敏，赵慧霞.人工智能技术赋能开放教育大学英语教学创新实践研究[J].广东开放大学学报，2024，33（03）：7-14.

作者简介：郭宇琼（1992-），女，汉族，广东梅州人，讲师，硕士研究生，研究方向：英语教育。