数字赋能视域下高校外语智慧教学提质增效路径研究

2. 引言

教育的数学化转型是一个化时代的系统性教育创变过程，将数字技术整合到教育领域的各个层面，推动教育组织转变教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等全方位的创新和变革，从供给驱动变为需求驱动，实现教育优质公平与支持终身学习，从而形成开放性、适应性、柔韧性、永续性的良好教育生态。

在这一大背景下，外语教育教学如何借助数字技术和智能技术的支持，更快更高效地培养外语教育所需要的复合型、专业化的人才是布局我国外语教育未来发展规划的关键一环。研究外语教育教学与智能技术融合的理论、方法、探索外语教学新形态，外语教学与技术融合研究与实践成为新趋势。

如何实现和加速外语教育教学数字化的成功转型，有效地改造提升原有的外语教学模式，将混合式智慧教学融入到传统外语课堂实践中优化混合式智慧外语教学设计，完善混合式智慧外语教学评价体系，探索数字赋能智慧外语教学提质增效的路径与方法，提出数字时代智慧外语教育教学改革创新发展路径，是亟待解决的问题。

2.智慧外语教学的现状与存在的问题

2.1 外语智慧教学发展现状

2.1.1 技术应用日益普及： 网络教学平台（如SPOC、U 校园、iWrite 等）、移动学习APP、在线语料库、AI 辅助工具（如智能批改、语音识别、虚拟仿真）等数字化资源与工具被广泛引入大学英语教学，为混合式教学提供了基础支撑。

2.1.2 混合模式成为主流：线上自主学习与线下课堂面授相结合的混合式教学模式已成为大学英语教学改革的重要方向，旨在突破时空限制，提升学习灵活性。

2.1.3 智慧理念逐步深入： 教育管理者与一线教师对“以学生为中心”、“数据驱动”、“个性化学习”、“智慧环境”等理念认同度提高，智慧教室等硬件设施建设投入加大。

2.1.4 政策支持持续强化： 国家教育数字化战略行动、《教育信息化2.0 行动计划》等政策文件明确要求推动信息技术与教育教学深度融合，为智慧外语教学发展提供了顶层设计和政策保障。

2.2 外语智慧教学存在的主要问题

2.2.1 技术与教学“两张皮”现象突出：

盲目堆砌技术： 部分教学实践存在为用技术而用技术的倾向，技术应用与教学目标、内容、学情契合度不高，未能有效服务于语言能力培养的核心。

线上线下割裂： 线上任务与线下课堂活动设计脱节，缺乏有效衔接与深度互动融合，未能形成有机统一的混合式学习闭环。教师技术应用能力不足： 部分教师对新技术工具的理解、选择和应用能力有限，难以有效驾驭技术服务于智慧教学设计。

2.2.2 混合式教学设计亟待优化：

模式同质化： 许多混合式教学设计流于形式（如简单的“线上看视频+线下讨论”），缺乏基于学科特点（如语言技能训练、跨文化交际）和具体学情的个性化、创造性设计。

智慧化程度不高： 未能充分利用学习行为数据、AI 分析等实现教学内容的动态调整、学习路径的个性化推荐、学习困难的精准诊断。高阶能力培养薄弱： 线上任务多停留在知识传递和低阶技能训练（如词汇记忆、语法练习），对批判性思维、创造性表达、跨文化交际等高阶能力培养的设计不足。

2.2.3 教学评价体系尚不健全：

评价维度单一： 仍过度依赖终结性评价（如期末考试），对线上学习过程（如参与度、互动质量、任务完成质量）和综合能力发展（如合作能力、信息素养）的关注和有效评价不足。

评价数据利用不足： 线上平台生成的大量学习过程数据（如学习时长、路径、互动、测试成绩）未被充分挖掘和分析，用于精准反馈和教学改进。

评价主体单一： 教师仍是主要评价者，学生自评、互评以及技术平台的自动化评价尚未有效融入评价体系。缺乏智慧评价工具： 缺乏高效、智能化的工具对复杂的语言产出（如口语表达、写作内容）进行多维度、即时性评价。

2.2.4 提质增效路径有待探索：

“增效”不明显： 部分混合式教学增加了师生技术操作负担，但未能显著提升教学效率和学习效果，甚至因设计不当导致学生认知负荷过重。

“提质”不均衡： 数字鸿沟可能加剧学生差距，技术应用如何真正促进全体学生（尤其是基础薄弱学生）的语言能力实质性提升，仍需有效策略。

教师发展滞后： 教师智慧教学理念、技术素养和教学设计能力的系统性培训和支持体系不完善。

3.数字赋能智慧外语教学改革与实践

3.1 优化混合式智慧外语教学设计：构建“三阶七环”智慧教学模式

构建“课前智预-课中智融-课后智拓”三阶段、“情境导学-自主探学-数据诊学-精准导学-协作研学-深度用学-拓展创学”七环节的混合式智慧教学模式。

3.1.1 课前智预（线上）：

情境导学：教师利用微课、短视频、热点新闻、虚拟仿真场景等数字化资源创设真实或拟真的语言学习情境，激发兴趣，明确目标。

自主探学：学生在平台引导下完成基础知识的自主学习（如词汇、语法、背景知识）、完成自适应练习、参与在线讨论。平台（如AI 助手）提供即时反馈和资源推送。

数据诊学：平台自动采集分析学生预习数据（完成度、正确率、难点分布、讨论参与度），生成学情报告，为教师精准备课提供依据。

3.1.2 课中智融（线下为主，线上辅助）：

精准导学：教师基于课前学情报告，聚焦核心难点、共性问题及高阶目标，进行针对性讲解、答疑和深化引导。利用智慧教室设备（交互屏、即时反馈系统）增强互动。

协作研学：利用数字化工具（如协作白板、在线文档、角色扮演模拟软件）组织小组项目探究、情景模拟、辩论等高阶语言活动，促进深度互动与合作。

深度用学：设计基于真实任务的产出活动（如模拟国际会议发言、撰写项目提案、跨文化案例分析报告），鼓励学生综合运用语言技能和数字工具（如PPT、视频编辑、在线翻译辅助）进行创造性表达。

3.1.3 课后智拓（线上为主）：

拓展创学：提供分层、个性化的拓展任务（如相关主题深度阅读、影视赏析、跨文化交际项目实践、基于AI 的创意写作/口语练习）。利用学习社区、社交媒体鼓励学生分享成果、持续交流。引入生成式AI（如ChatGPT辅助写作构思、跨文化对话模拟）激发创造性思维。

数字赋能关键点：

数据驱动：全过程采集分析学习行为数据（线上平台日志、课堂互动数据、任务成果），为教学决策（内容调整、活动设计、分组策略、资源推送）提供精准依据。

AI 辅助： 应用智能批改（作文、翻译）、语音评测、智能推荐（学习资源、路径）、AI 对话陪练、内容生成等工具，提升效率，支持个性化学习。

沉浸交互：利用VR/AR 创设虚拟语言环境（如虚拟国际机场、商务谈判场景），增强学习沉浸感和真实语用体验。

无缝连接：借助一体化教学平台（如超星、雨课堂、ClassIn），实现课前-课中-课后学习数据、资源、活动的无缝流转与整合。

3.2 完善混合式智慧教学评价体系：构建“四维一体”智慧评价模型建立以“过程性、多维度、数据化、发展性”为特征的“四维一体”智慧评价体系。

3.2.1 评价内容多维度

语言知识与技能： 词汇语法掌握度、听说读写译能力（利用智能评测工具辅助）。学习过程与投入： 线上活跃度（登录频次、时长、资源访问）、任务完成质量与时效、课堂参与度（提问、回答、讨论贡献）、小组合作表现（平台协作记录、同伴互评）。高阶思维与能力：批判性思维（体现在讨论、辩论、写作中）、创新能力（项目成果、解决方案的独特性）、信息素养（资源检索与甄别能力）、跨文化交际能力（案例分析、模拟实践表现）。学习策略与元认知：学习计划制定与执行、反思日志质量、自我监控与调整能力（通过问卷、访谈、平台数据分析）。

3.2.2 评价主体多元化

教师评价：基于平台数据、课堂观察、作品分析进行综合评价，侧重高阶能力与发展性反馈。学生自评：利用平台自评工具、反思日志，促进元认知发展。同伴互评：通过平台互评功能对小组贡献、项目成果等进行评价，培养合作与评价能力。技术平台自动评价：对客观题、部分口语/写作进行自动化、即时性评分与反馈（如iWrite 作文批改、讯飞口语评测）。

3.2.3 评价方式过程化与数据化

强化过程性评价：将线上学习行为数据、课堂互动数据、阶段性任务/项目成果按权重纳入总评。利用学习分析技术：深度挖掘平台数据，生成个性化学习仪表盘，可视化呈现学习进度、优势、短板、努力程度、预测学习风险，为学生自我调整和教师干预提供依据。终结性评价智慧化： 期末考试可融入计算机自适应测试、基于场景的口语机考等形式，更全面考察能力。

3.2.4 评价反馈及时化与个性化

即时反馈：智能评测工具提供练习的即时结果与解析。精准反馈：教师基于数据分析，提供针对个体或小组薄弱环节的个性化反馈和资源建议。发展性反馈：强调进步与潜力，引导学生设定后续学习目标。

3.3 探索数字赋能智慧外语教学提质增效的新路径

3.3.1“提质”路径

精准教学，因材施教：利用数据诊断学情，实现教学内容和活动的精准投放与分层设计，满足不同层次学生需求，确保基础夯实与能力拔高并行。

深化互动，激活思维：数字化工具支撑高效、深度的师生、生生、人机互动（如弹幕提问、实时投票、在线协作），促进高阶思维发展。

创设语境，强化应用：利用数字资源和技术创设丰富、真实的语言使用场景（虚拟仿真、项目任务），提升语言学习的意义感和应用能力。

数据驱动，持续优化：基于教学评价数据和学习分析结果，不断反思并迭代教学设计、资源建设、活动组织，形成教学改进闭环。

3.3.2“增效”路径

自动化减负：利用AI 批改、智能组卷、数据统计分析等功能，将教师从重复性劳动中解放出来，聚焦于教学设计、深度互动和个性化指导。

资源复用与共享： 数字化资源（微课、题库、活动设计）易于存储、修改和共享，提升备课效率，促进优质资源共建共享。

个性化学习提速：自适应学习平台和智能推荐系统帮助学生找到最优学习路径和资源，减少无效学习时间，提升学习效率。

无缝管理提效：一体化教学平台实现课程管理、资源分发、作业收发、成绩统计等环节的高效化、无纸化。

4. 结论

外语教学改革是一个长期的系统工程。未来，人工智能、XR、大数据等技术的飞速发展将推动智慧外语教学向更智能、沉浸、个性化的方向演进。然而，技术的双刃剑效应要求我们持续关注教育伦理、数字公平与师生发展。后续研究需在规模化验证、前沿技术融合、长期效应评估、教师支持体系构建及伦理政策完善等方面持续深耕。未来的数字赋能智慧外语教学将更加智能化、沉浸化、个性化、数据化和人本化，最终目标是构建一个以学习者为中心、技术无缝融入、能有效促进高阶语言能力、跨文化素养和终身学习能力发展的智慧教育生态。

参考文献

[1]李敏. 数字赋能大学英语教学转型的内涵逻辑与实践路径[J]. 创新教育研究, 2023.

[2]李鑫河, 余意梦婷. 浅谈数字化赋能《大学英语》教学[J]. 教育进展, 2024.

[3]李芯蕊. 基于人工智能的大学英语混合教学实践与研究[J]. 学周刊, 2024

[4]王守仁, 王海啸.数字化转型背景下的大学英语教学改革路径[J]. 中国外语, 2

[5]张虹, 何莲珍.智慧教育视域下大学英语多元评价体系构建研究[J].外语界, 2022, (4), 72-80.

作者简介：王艺（1981.9-），女，汉族，人，硕士，副教授，研究方向：英语教学与跨文化交际“教育教学改革研究项目（项目编号：NIT2024JY-087，项目名称：数智赋能口译教学改革研究与实践 ；项目编号：NIT2024JY-047 项目名称：基于WE Learn 数智平台的大学英语校本教学创新实践 阶段性研究成果）