人工智能时代的大学英语教育困境与对策

一、引言与研究背景

2025 年 1 月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2025--2035）》指出要促进人工智能助力教育变革。面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置。制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设。建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度 [1]。在国家政策引导与教育发展需求的双重驱动下，高校普遍掀起了人工智能驱动教学改革的浪潮。在此背景下，学校师生均不同程度地接触并实践了人工智能技术，深刻体验着由此引发的教学模式与学习方式的变革。经实践与观察，AIGC（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）在辅助英语教学方面能展现显著成效，比如提升教学备课效率，丰富课堂互动形式、优化教学评价体系等。另一方面，学生对AI 各类软件并不陌生，如Deep Seek、豆包、Kimi 等，很多大学生均已不同程度地接触并相互广泛传播，AI 为学生提供了便捷的学习途径，缓解了因地域差异导致的教育资源不均与信息偏差问题。

然而，AI 的广泛应用也伴生了一系列新的挑战。郑春萍等 (2024: 66) 梳理了外语教学领域应用人工智能的 135 篇实证研究，指出人工智能在语言教学的应用中仍存在“研究未至，市场先行”的现象 , 对于前沿技术融入外语教学的隐匿风险与消极影响缺乏深入剖析 [2]。为了了解人工智能给外语教育带来的机遇与挑战，促进人工智能赋能外语教育，本文致力于研究人工智能应用于大学英语教学引发的教学困境及其解决对策。

二、AI 应用于大学英语教学存在的问题

1. 学生过度依赖人工智能辅助学习

学生过度依赖人工智能生成内容辅助学习已逐渐成为一个显著的教育现象。这一依赖主要表现在 AIGC 的翻译、写作、对话等多种辅助功能上，且在口语讨论、写作与翻译练习等课程中体现得尤为明显。例如，在口语讨论环节，教学初衷是引导学生通过头脑风暴锻炼发散思维、批判思维和创新能力，并借助同伴互动激发思维碰撞；然而，部分学生直接使用AIGC 生成答案，再据此组织自己的回应，使实际的语言训练和思维培养效果大打折扣。此外，在教师即时提问时，这类学生往往反应迟缓，即兴回答的质量和课堂参与度也明显下降。

这一现象在写作与翻译课程中同样十分典型。在写作教学中，学生往往仅在课堂监督下开展独立写作，而课后练习环节则普遍依赖 AIGC 生成文本。此类辅助手段使学生规避了锤炼思维的习得过程，削弱了语言积累的渐进性训练，进而导致其写作能力缺乏扎实的基本功支撑。在翻译练习中，学生常借助图像识别工具快速获取整段甚至整篇译稿，并在课堂提问时直接朗读已生成的答案。这不仅严重影响学习成果的真实性，也严重干扰教师对学生实际语言水平与学习效果的准确评估。

2. 课堂学习专注力受到严重干扰。

随着互联网技术的飞速发展与人工智能应用的广泛普及，大学生对智能手机产生持续性依赖，表现为设备不离身、频繁查看难以自控，甚至模糊了课堂与课外使用的界限，这已成为当前高校教育中一个突出的现实问题。在授课过程中，部分学生趁教师板书或讲解间隙，查看并回复微信、QQ 等社交软件的消息，或者悄悄浏览短视频和影视内容，致使注意力严重分散。此外，有部分学生因前一夜过度使用手机、电脑等电子产品熬夜，导致次日课堂上精神不振，出现困倦和走神现象。这些行为不仅直接影响其知识吸收与思维连贯性，阻碍深度学习与有效参与，也对教师的教学设计与课堂管理能力提出了更高要求，亟须通过创新教学策略和加强师生互动予以应对。

3. 过程性成绩评价面临挑战

当前，很多高校英语教师将阶段性任务作品或作业纳入过程性评价体系，作为平时成绩的组成部分，例如每单元结束后进行小组汇报、主题演讲等。然而，随着学生广泛使用AI 辅助完成这类任务，其提交的内容——无论是课堂现场展示还是纸质作业——往往难以区分究竟为学生自主完成还是使用了AIGC 辅助功能生成所需内容。一方面，学生在使用AI的能力方面存在差异，部分学生仅对其进行基础调用，另一部分则能够深度融合 AI 技术优化输出，这进一步加剧了评价的复杂性；另一方面，即便对于提交的书面作业，教师亦很难辨别其中独立完成与 AI 辅助的比例，许多学生依赖 AI 工具解析题目甚至直接生成文本，仅稍作调整即作为自己的成果提交。此种情况导致那些坚持独立思考、自主完成学习任务的学生，在分数上可能反而低于依赖 AI 完成作业的学生，不仅挫伤其学习积极性，更损害了评价的公平性与准确性。因此，教师难以对学生的真实学习过程与能力发展做出精准评估，过程性评价的信度与效度面临困境。

4. 陷入信息“幻觉”和隐私泄露的险境

尽管大语言模型（LLM）能力卓越，但它们并非完美无缺。其训练数据中存在的偏见可能导致模型输出反映社会偏见或历史错误观点。此外，它们有时会生成看似合理但实际错误的信息，这一现象在人工智能领域常被称为“幻觉”[3]。这可能对依赖其完成学术或专业任务的用户构成误导。此外，若用户在与模型交互过程中输入包含个人隐私的信息，例如姓名、地址、电话号码等，这些数据有可能被收录进模型的训练库，进而通过生成过程意外泄露于公共输出中，带来实质性隐私风险。尤其值得注意的是，很多学生群体对网络安全与个人信息保护意识较为薄弱，更易在此类交互中暴露敏感信息，进而遭受潜在不良影响。

三、AI 应用于大学英语教学的对策建议

1. 引导学生理性认知AI 工具

过度使用 AI 工具可能加深学生对技术的依赖，并诱发思维“惰怠”，从而阻碍其自主知识体系的构建，降低深度学习的参与度。因此，教师应注重引导学生深入思考 AI 伦理与价值观问题，倡导以共生互惠为基础的协作共创模式，强调学生原创性思维的重要性和不可替代性。在此过程中，教师需定期帮助学生建立对 AI 工具的理性认知，包括其优势、局限与潜在风险，尤其应明确 AI 辅助而非替代人类思考的基本定位。通过设立合理的课堂管理规则，培养学生的批判性思维与自主学习意识。学生不仅应掌握 AI 辅助学习的重要性与基本操作方法，在实践中提升 AI 应用能力，还应形成对 AI 技术的理性态度。于教师而言，需明确何时应鼓励使用AI、何时必须明令禁止使用，以及哪些环节可能存在AI 的潜在使用。唯有如此，教师方能更客观、公正地评估学生的学习行为与成果，并据此采取相应的教学策略。

在外语教学中，学习者需要释放更多的能动性与自主性，才能更有效地运用生成式人工智能。这也对外语教师和外语教学提出了更高的要求，需要教师在教学中引导学生充分发挥自主学习能力，与人工智能协同共进 [4]。作为高校英语教师，如果我们因循守旧，以不变应万变，便很难跟上时代的步伐。我们只有拥抱新技术，在学习与实践中了解其优劣势，深刻思考，将新技术融入到外语教学中，方能在外语教育中产出人工智能赋能的优质成果，推动外语教育发展迈上改革的新高度[5]。

2. 实施课堂智能设备理性管控

AI 在教育中的应用需“有所为、有所不为”，而不能越界，否则将可能违背教育的初衷。对于 AI 在教育中的应用，需仔细甄别其对于学习者自身能力的习得是有利还是有弊，而不能不加选择地盲目滥用 [6]。教学过程中，应依据具体环节需求，采取分阶段、策略性的手机使用管理方式——例如在课堂互动与即兴练习时段，要求学生将手机集中存放，以保障课堂专注度与实时参与效果。以口语交际课为例，当学生难以运用准确、地道的目的语进行表达时，可借助 AIGC 工具优化语言输出，提升表达准确性，并通过持续练习逐步构建个人口语语料库，从而避免不断强化原本可能存在偏差的中式表达。而在面对开放性提问时，教师应引导学生自主思考并组织答案，严禁直接采纳AIGC 现成结果；学生应在独立作答后，方可针对存疑之处向AI 提问，以此弥补课堂时间有限情况下教师无法逐一解答的不足。

3. 科学设计评估机制

应加强制度构建，优化评价方式，引导师生共同参与教学设计、应用开发、使用与问题解决的全过程，转变传统单向评价关系，从而驱动核心素养的全面提升。

一是合理设置课堂即时测评。在小组对话、口语表达等练习中，教师需科学设计活动规则，鼓励学生自主思考，防范学生依赖 AI 完成作答。可在限定课堂活动中嵌入即时测评机制，实时记录学生表现，并将其作为评估其真实语言能力与发展水平的依据。

二是实施 AI 辅助成效对比。通过对比学生在 AI 辅助前后的学习成效，引导其形成对AI 的反思与批判能力。在允许使用 AI 的任务中，可设置前后可对比的测评环节。例如写作教学中，要求学生先将手机统一存放，在限定时间内独立完成作文并提交初稿；课后学生可参考 AI 修改意见完善作文，提交第二稿；教师则对两稿分别评分并取平均值作为最终成绩。另一种方式为：学生限时独立写作后，进行同伴互评与教师点评，随后借助 AI 批阅反馈，撰写一份基于 AI 反馈的修改总结报告并提交，教师依据该报告质量评定成绩。通过系统对比学生使用 AI 前后在知识理解与语言应用等方面的差异，有助于提升师生科学、有效运用AI 的能力。

三是优化综合成绩考核体系。过程性评价需综合考查学生的知识理解与应用过程、批判性思维与解决问题能力、课堂参与及合作学习表现、元认知发展以及对 AI 等工具的策略性使用水平，而非仅关注其借助 AI 完成的成果或独立完成任务的能力；期末考试的题目设计也应超越对教学大纲知识点的简单再现，注重考查学生融会贯通、举一反三的思维能力。应在过程性评价与期末终结性评价之间建立有机衔接与协同机制，从而构建更为全面、动态且指向核心素养发展的学习评价体系，切实保障评价过程的公平性、科学性与教育价值。

4. 正确认识使用AI 的利弊与风险

AI 使用的局限性深刻提醒我们：尽管大语言模型功能强大，但仍需严格的监督与验证，应始终将其视为辅助工具，而非盲目接受其提供的结果。对于 AI 所生成的信息，必须通过发挥人的自主创新能力进行审慎核查、修改与验证。在输入内容方面也需严加把控，涉及机密研究内容或个人隐私等敏感信息应避免输入 AI 系统，如确有必要，须在发出前进行彻底的脱敏处理。同时，教师应加强对学生的隐私安全与技术伦理教育，明确技术本质上是工具属性，其价值取决于人的使用方式，从而将信息安全意识深植于学生心中，使其充分理解信息安全的重要性并掌握防范侵害的有效方法 [7]。因此，教师应通过持续培训与交流不断提升自身的人工智能素养，为 AI 在教育中的有效赋能做好充分准备，为克服其潜在弊端、预防相关风险提供保障，进而有效引导学生树立对人工智能的正确使用观念。

四、总结

本研究系统分析了人工智能在大学英语教学中的双面效应。实践表明，AI 应用虽有助于提升教学效率与资源可及性，但也引发了学生思维惰化、课堂专注力下降、评价真实性削弱、信息“幻觉”与隐私泄露等多重问题。基于此，本研究针对性构建了“认知—管控—评估—防范”四阶对策框架，旨在技术赋能与遵循语言习得规律之间寻求平衡，既提升教学效率，也夯实学生的语言基本功，以期为同类院校的数字化教学改革提供实践参考。

参考文献：

[1] 中共中央国务院 . 2025 年 1 月 . https://www.gov.cn/zhengce/202501/content_6999913.htm

[2] 郑春萍, 于淼, 郭智妍. 人工智能在语言教学中的应用研究: 回顾与展望[J]. 外语教学,2024(1): 59-68.

[3] Anton Cagle, Ahmed Ceifelnasr Ahmed. Architecting Enterprise AI Applications: A Guide to Designing Reliable, Scalable, and Secure Enterprise-Grade AI Solutions[M]. Apress®, DOI: https://doi.org/10.1007/979-8-8688-0902-6, p114

[4] 郑咏滟 . 生成式人工智能在外语教育中的应用 : 关键争议与理论构建 [J]. 外语教学 ,2024 年 11 月 , 第 45 卷第 6 期 , p52

[5] 文秋芳. 人工智能时代的外语教育会产生颠覆性革命吗?[J]. 现代外语. 2024 年 9 月,第 47 卷 , 第 5 期 , p730

[6] 肖仰华 . 人工智能大模型发展的新形势及其省思 [J]. 学术前沿 . 2024 年第 13 期 , p37

[7] 李玉顺 , 韩梦莹 . 教育强国背景下人工智能赋能教育教学创新 : 未来图景、实践路径与风险审思 [J]. 中国电化教育 . 2025 年 8 月 , 第 463 期 , p19

基金项目：阿坝师范学院校级基金项目“四川民族地区预科英语教学策略研究”（项目编号：AS-HBZ2023-82）。

作者简介：潘艺，1992 年4 月，女，汉族，四川省眉山市，硕士研究生，讲师研究方向：英语教育。