摘要：在“AI+ 教育”战略深度推进与高等教育数字化转型的双重驱动下，大学英语教学正面临从传统模式向智能化、个性化模式的根本性变革，数字化教学资源作为转型核心载体，其建设质量与应用效能直接决定英语教学改革的成败。本文基于 AI 技术与英语教学的融合逻辑，结合当前大学英语数字化教学资源建设的现实困境，系统分析AI 技术在资源生成、优化、适配等环节的赋能路径，探讨资源在课堂教学、自主学习、评价反馈等场景的应用模式，并提出针对性优化策略，为提升大学英语教学质量、培养学生跨文化交际能力与自主学习能力提供理论支撑与实践参考。

关键词： AI+ 教育；大学英语；数字化教学；资源建设与应用

引言

《新一代人工智能发展规划》明确提出要推动人工智能与教育深度融合，构建智能化教育体系，为高等教育教学改革指明了方向。大学英语作为高等教育通识教育的核心课程，兼具工具性与人文性，其教学目标已从单纯的语言知识传授转向培养学生的跨文化沟通能力、自主学习能力与创新思维。AI 技术的突破性发展为大学英语数字化教学资源建设注入了新的活力，自然语言处理、机器学习、大数据分析等技术能够实现教学资源的智能生成、精准推送、动态优化，打破传统资源建设的时空限制与技术壁垒。深入探究 AI+ 教育背景下大学英语数字化教学资源的建设与应用，对于提升大学英语教学质量具有重要的理论价值与实践意义。

一、 Al+ 教育背景下大学英语数字化教学资源的特征

（一）内容个性化与动态化

AI 技术能够基于学生的英语水平测试结果、学习行为数据、兴趣偏好等信息，通过机器学习算法构建个性化学习模型，生成适配不同层次学生的教学资源。例如，针对基础薄弱的学生，推送基础词汇、语法精讲类资源；针对能力较强的学生，提供跨文化交际案例、学术英语写作等拓展资源。同时，资源内容可依托大数据分析实时更新，紧跟时代热点与行业需求，如融入跨境电商、国际商务等实用场景内容，确保资源的时效性与实用性。

（二）形式多元化与交互性

AI 技术打破了传统资源“文本 + 音频”的单一形式，构建了集视频、音频、动画、虚拟仿真、互动练习于一体的多元化资源形态[1]。借助语音识别、自然语言处理技术，资源可实现人机实时交互，如智能口语测评系统能即时纠正学生的发音、语调问题，智能问答机器人可随时解答学生的语言知识疑问。这种交互性资源能够激发学生的学习主动性，营造沉浸式学习氛围，提升学习体验。

（三）功能智能化与精准化

AI 赋能的数字化教学资源具备智能诊断、精准推送、动态评价等功能。通过对学生学习过程数据的实时采集与分析，资源系统能够精准定位学生的知识薄弱点，如语法漏洞、词汇盲区等，并自动推送针对性的补救资源；同时，可根据学生的学习进度与掌握情况，动态调整资源难度与呈现方式，实现“因材施教”的个性化教学目标。

（四）资源共享化与协同化

基于云计算与区块链技术，大学英语数字化教学资源可构建跨校、跨区域的共享平台，打破高校间的资源壁垒，实现优质资源的共建共享。同时，AI 技术可支持教师、学生、教研机构等多方主体参与资源建设，教师可上传原创资源、优化现有资源，学生可分享学习笔记、错题集等个性化资源，形成协同共建、动态完善的资源

生态体系。

二、AI + 教育背景下大学英语数字化教学资源建设与应用面临的困境

（一）资源建设同质化严重，特色性不足

当前，多数高校的大学英语数字化教学资源主要依赖商业平台购买或简单复制其他高校的资源，缺乏结合自身办学定位、专业特色与学生特点的原创资源。资源内容多围绕通用英语展开，针对专业英语、跨文化交际、学术英语等特色领域的资源供给不足，难以满足不同专业学生的个性化学习需求。同时，资源形式多为课件、习题、视频等传统数字化形态，AI 技术赋能的智能化资源占比低，难以体现“ 教育”的核心优势。

（二）AI 技术与资源建设融合深度不够，赋能效果有限

部分高校在数字化教学资源建设中，对 AI 技术的应用停留在表面，多为简单引入智能测评、在线答题等基础功能，难以充分发挥 AI 技术在资源生成、优化、适配等环节的赋能作用。例如，缺乏利用自然语言处理技术生成个性化阅读材料、借助机器学习算法优化资源推送逻辑的实践；同时，由于技术人才匮乏、资金投入不足等原因，部分高校的资源系统难以实现与 AI 技术的深度融合，系统稳定性差、数据采集不全面，制约了资源的智能化水平。

（三）资源应用场景单一，与教学流程融合不紧密

大学英语数字化教学资源的应用多集中在课后自主学习场景，如学生在线刷题、观看教学视频等，在课堂教学中的应用较少，不能实现资源与“课前预习—课堂讲授—课后巩固”全教学流程的深度融合。同时，资源应用多以教师主导为主，学生被动接受资源推送，缺乏基于学生自主学习需求的个性化应用模式，难以充分发挥资源的教学辅助作用，也不利于学生自主学习能力的培养。

（四）资源评价机制不完善，质量管控缺失

大学英语数字化教学资源的评价多以数量为核心指标，缺乏对资源质量、适用性、赋能效果的系统性评价体系。评价主体单一，多为学校教研部门或教师自主评价，缺乏学生、行业专家等多方主体的参与；评价内容片面，侧重资源的技术含量与呈现形式，忽视资源与教学目标、学生需求的契合度，以及对教学质量提升的实际效果。同时，缺乏完善的资源更新与淘汰机制，部分滞后、低效的资源长期存在，影响资源整体质量。

三、 Al+ 教育背景下大学英语数字化教学资源建设与应用的路径探索

（一）立足需求导向，构建差异化、特色化资源内容体系

在 AI+ 教育背景下，大学英语一方面要明确资源建设的核心目标，围绕大学英语教学大纲与学生的个性化需求，构建“通用英语+ 专业英语 + 跨文化交际”三位一体的资源内容体系。通用英语资源聚焦基础语言知识的巩固与提升，融入生活化、场景化内容；专业英语资源结合不同专业的人才培养目标，开发适配工科、文科、商科等专业的特色资源，如工程英语、商务谈判英语等；跨文化交际资源注重中西方文化差异的对比与融合，引入经典案例、影视片段、文化讲座等内容，提升学生的跨文化沟通能力。另一方面，强化原创资源建设，鼓励教师结合自身教学经验与专业特长，开发具有本校特色的数字化资源，如原创课件、微课视频、个性化习题等。同时，利用 AI 技术生成个性化资源，如通过自然语言处理技术将学术文献、新闻报道等原始文本转化为适配不同英语水平学生的阅读材料，借助语音合成技术生成标准发音的听力素材，提升资源的针对性与实用性。

（二）深化AI 技术融合，提升资源智能化水平

为充分发挥数字化教学资源的赋能作用，应结合大学英语教学流程，构建多元资源应用模式，实现资源与教学的深度融合 [2]。在资源方面，一是智能生成资源。依托自然语言处理、机器学习等技术，构建智能资源生成系统，实现文本、音频、视频等资源的自动化生成。二是智能优化资源。利用大数据分析技术，对资源的应用效果进行实时监测与分析，动态优化资源内容与呈现形式。三是智能适配资源。构建基于AI 的个性化资源推送系统，结合学生的英语水平、学习兴趣、学习进度等数据，实现资源的精准推送。

在教学方面，一是在课前预习阶段，AI 资源系统基于学生的前期学习数据与本节课的教学目标，自动推送个性化预习资源。例如，推送与本节课主题相关的词汇清单、语法精讲微课、背景知识视频等；针对基础薄弱的学生，推送基础知识点铺垫资源；针对能力较强的学生，推送拓展阅读材料与思考问题。同时，系统可通过在线小测试、预习问卷等形式，检测学生的预习效果，精准定位学生的知识盲区，为课堂教学提供针对性依据。二是在课堂教学中，教师可借助 AI 数字化资源构建互动式、沉浸式教学场景，提升课堂教学效率。一方面，利用智能互动课件、虚拟仿真资源等，将抽象的语言知识转化为直观、生动的内容，如通过虚拟场景模拟跨文化交际对话、商务谈判等，让学生在实践中提升语言应用能力；另一方面，借助 AI 互动工具开展课堂活动，如智能口语测评系统实时评价学生的口语表达，智能问答机器人解答学生的即时疑问，分组互动平台促进学生之间的协作学习。同时，教师可通过资源系统实时采集学生的课堂反馈数据，如答题正确率、互动参与度等，动态调整教学节奏与内容，实现精准教学。三是课后巩固阶段，AI 资源系统基于学生的课堂学习数据，推送针对性的巩固资源与拓展资源。针对课堂上未掌握的知识点，推送补救性资源，如语法专项练习、知识点复盘微课等；针对已掌握的知识点，推送拓展性资源，如英文原著节选、行业英语案例、跨文化交际讲座等，满足学生的个性化提升需求。同时，系统可自动生成学生的学习报告，记录学习进度、知识掌握情况与薄弱点，帮助学生明确复习重点；通过在线答疑、小组讨论等功能，为学生提供实时学习支持，强化学习效果。

（三）构建协同共建机制，形成资源建设合力

在 AI+ 教育背景下，构建协同共建机制包括：一是校内协同：建立“英语教师 + 技术人员 + 学生”的校内协同建设团队，英语教师负责资源内容的设计、筛选与优化，技术人员负责AI 技术的融合、资源系统的开发与维护，学生作为资源的使用者，提供需求反馈与个性化资源分享，形成分工明确、协同高效的建设机制。同时，推动不同院系、不同专业之间的合作，开发跨学科英语资源，满足多样化教学需求。二是校际协同：依托云计算与区块链技术，构建跨校资源共享平台，打破高校间的资源壁垒，实现优质资源的共建共享。鼓励高校联合开发特色资源，如跨校合作开发学术英语写作资源、跨文化交际案例库等；建立资源共享激励机制，对积极上传优质资源的高校与教师给予表彰与奖励，促进资源的良性循环。三是校企协同：加强与 AI 教育企业、跨境企业等合作，引入企业的技术资源与行业经验，开发兼具实用性与创新性的英语教学资源。例如，与AI 教育企业合作开发智能口语测评系统、个性化学习平台等；与跨境企业合作，引入真实的商务场景案例、行业英语素材等，提升资源的实践价值。

（四）完善质量管控体系，保障资源建设质量

完善质量管控体系，一是建立多元化评价主体：构建“教师评价 + 学生评价 + 专家评价”的三方评价体系，教师从教学适配性角度评价资源质量，学生从学习体验与效果角度提供反馈，行业专家与教研专家从专业性、科学性角度进行审核，确保资源质量 [3]。二是明确评价指标体系：制定涵盖资源内容、技术水平、应用效果、适用性等维度的评价指标，内容维度包括准确性、时效性、特色性；技术维度包括智能化水平、稳定性、交互性；应用效果维度包括对教学质量的提升作用、学生学习成绩的改善情况；适用性维度包括与教学目标、学生需求的契合度等，实现资源评价的标准化与规范化。三是建立动态更新机制：定期对数字化教学资源进行审核与更新，淘汰滞后、低效的资源，补充优质、新颖的资源；结合 AI 技术对资源应用数据的分析结果，及时优化资源内容与形式，确保资源始终适应教学改革与学生需求的变化。

四、结束语

AI+ 教育背景下，大学英语数字化教学资源建设与应用是推动英语教学改革、提升教学质量的关键。随着 AI 技术的不断发展与高等教育数字化转型的不断深入，大学英语数字化教学资源建设与应用将呈现更加智能化、多元化、协同化的发展趋势，高校应把握AI+ 教育的发展机遇，不断优化资源体系与应用模式，充分发挥数字化教学资源的赋能作用，推动大学英语教学向智能化、个性化、高质量方向发展，为培养新时代具有跨文化交际能力与国际竞争力的人才提供有力支撑。

参考文献：

[1]吴海荣.数字化背景下大学英语课程教学资源库建设初探[J].广东职业技术教育与研究 ，2025，（06）：128-131+152.

[2] 汪洁婷 . 数字化视域下大学英语教学改革实践探究 [J]. 中国多媒体与网络教学学报 （ 上旬刊 ），2025，（10）：98-102.

[3] 罗建波 ， 周琼 . 基于领域知识模型的数字化教学资源动态建设与应用实践 [J]. 梧州学院学报 ，2024，34（06）：104-113.

基金项目：

1. 广东省教育评估协会 2025 年度课题“AI 赋能管理类课程数字化教学创新研究与实践”（BDPG25082）；2. 广州华立学院高等教育教学改革项目““ AI+ 教育”背景下管理类课程数字化资源建设与教学模式创新研究”；3. 广州华立学院 2024 年校级优秀教学团队培育项目“工商管理专业核心课程群教学团队”。

作者简介：

高榕（1992-）女，黑龙江人，博士，讲师，研究方向：英语教育研究。

黎洋（1991-）男，江西人，博士，副教授，研究方向：产教融合育人。