基于人工智能的大学英语教育改革

摘要：随着社会发展和技术进步，英语教育课程在学生发展阶段的重要性日益凸显。人工智能改革作为教育改革的重要方向，对优化高校阶段的英语教育具有深远影响。基于此，简单分析人工智能对大学英语教育的影响，并深入探究基于人工智能的大学英语教育改革，具体涉及基于语音识别技术的大学英语口语教学、基于自然语言处理的大学英语翻译教学变革、大数据在大学英语教学管理中的应用等内容。

关键词：人工智能；大学英语；教育改革

引言：

在当今全球化进程加速、信息技术飞速发展的时代，大学英语教育作为培养具有国际视野和跨文化交流能力人才的重要环节，与时俱进的重要性不言而喻。而人工智能凭借其强大的数据处理能力、智能交互特性，以及个性化学习支持功能，为大学英语教育改革提供了全新的思路和有力的技术支撑。由此可见，进行相关研究具有较强的现实意义。

1.人工智能对大学英语教育的影响

1.1个性化学习支持

人工智能可以通过分析学生在学习过程中产生的大量数据，如答题情况、学习时长、参与互动程度等，精准了解每个学生的英语水平、学习习惯、优势和薄弱环节。例如，借助智能学习平台，系统可以根据学生在词汇测试、阅读理解练习中的表现，绘制详细的学习画像，为教师制定个性化教学计划提供依据。然后，基于学情分析结果，为学生量身定制个性化的学习路径。智能学习系统可以根据学生的英语水平和学习目标，自动推送适合的学习内容和练习题目。比如，对于英语听力较弱的学生，系统会优先推送针对性的听力训练课程和练习，逐步提升其听力能力[1]。

1.2丰富教学资源

人工智能可以快速生成各种类型的英语学习材料，包括不同难度级别的文章、对话、练习题等。例如，利用自然语言生成技术，教师可以让人工智能生成特定主题、特定语法结构的英语短文，用于课堂教学或学生课后练习，丰富教学内容的多样性。

2.基于人工智能的大学英语教育改革

2.1基于语音识别技术的大学英语口语教学

在基于人工智能语音识别技术的大学英语口语教学中，语言识别贯穿于教学的各个环节，能有效提升口语教学效果，促进学生口语能力发展，具体为：

一是教学资源利用。首先是智能口语教材配套，教材中的课文、对话等内容都有标准发音示范，学生点击即可播放。同时，语音识别技术能实时识别学生跟读的语音，对比与标准发音的差异，并以直观的方式呈现，如用不同颜色标注发音不准确的部分，让学生清楚知晓自己的问题所在。在此基础上，还能丰富线上口语语料库，通过构建涵盖多种发音（如英式和美式发音）、不同主题场景（如商务谈判、日常交流、学术讨论等）的线上口语语料库。同时，借助语音识别技术，学生在浏览语料库音频或视频材料时，可随时进行语音模仿练习。系统自动识别学生语音，给出流利度、准确度等多维度反馈，帮助学生接触多元语言表达，拓宽口语学习视野[2]。

二是课堂教学的应用。教师可利用语音识别技术创设各种口语情景模拟活动，如角色扮演餐厅点餐、机场值机等场景。学生在模拟对话过程中，语音识别系统实时监听并分析学生的语音，当出现发音错误或表达不流畅时，及时给予纠正提示。教师可根据系统反馈，针对普遍存在的问题进行集中讲解和示范。在小组口语讨论环节，语音识别工具记录小组讨论内容，并转化为文字呈现给教师和学生。教师通过分析文字记录，快速了解小组讨论的进展和学生的口语表现，如发言频率、语言准确性等。同时，系统对学生在讨论中的语音进行评估，为每个学生提供个性化反馈，助力学生在小组互动中提升口语能力。

三是课后学习的支持。教师可以根据学生的课堂表现和口语水平，借助语音识别技术为学生布置个性化的课后口语作业。例如，针对发音薄弱的学生，布置特定单词、短语的发音练习作业；对于口语流利度欠佳的学生，安排复述短文或故事的任务。学生完成作业后，系统自动识别并评分，生成详细的反馈报告，指出优点和改进方向。其次，还能开发基于语音识别的智能口语学习伙伴应用程序。学生在课后可随时与智能伙伴进行口语交流练习，智能伙伴能理解学生的话语，根据设定的话题进行回应，并实时纠正学生的语音错误和语法问题。这种随时可得的练习伙伴，为学生创造更多开口说英语的机会，增强学生的口语自信心。

四是教学评估优化。在课堂教学和课后学习过程中，语音识别系统可持续监测学生的口语表现，记录学生每次口语练习的发音准确性、流利度、词汇运用等数据。教师可通过后台管理系统随时查看学生的口语学习轨迹和进步情况，及时调整教学策略和辅导重点。此外，还能将语音识别技术获取的数据与教师的主观评价、学生的自评和互评相结合，构建多元化的口语教学评估体系。例如，系统根据语音识别分析得出学生的发音得分、流利度得分，教师结合学生在课堂互动中的表现给予综合评价，再融入学生之间的互评反馈，使评估结果更加全面、客观、准确，为学生提供更具针对性的学习建议[3]。

2.2基于自然语言处理的大学英语翻译教学变革

2.2.1教学资源拓展

借助自然语言处理技术，整合来自不同领域、体裁和风格的英语语料库，如文学作品、学术论文、商务文件、新闻报道等。这些语料库不仅包含原文文本，还配备高质量的译文。例如，建立一个专门的商务英语语料库，其中涵盖各类商务合同、产品说明书、商务信函及其对应的精准译文，为学生提供丰富多样的翻译素材，使其接触到不同语境下的语言表达方式。其次，自然语言处理系统能够实时监测网络上的语言资源变化，自动抓取最新的英语文本及翻译实例，对语料库进行动态更新。这样，学生在学习过程中可以接触到最前沿的语言内容，了解语言的最新发展趋势。比如，及时收录新兴科技领域的英文文献及权威翻译，让学生熟悉该领域的专业术语和翻译规范。

例如，教师引导学生使用如英国国家语料库（BNC）、美国当代英语语料库（COCA）这类大型通用语料库。在翻译练习前，学生若遇到不确定的词汇用法，可在语料库中输入关键词，查看该词在不同语境中的实际使用情况。例如，在翻译“他的演讲产生了深远的影响”这句话时，对于“产生影响”这一表达，学生通过COCA语料库发现“have an impact on”“exert an influence on”等多种常见搭配，从而在译文中选择更合适的表达，避免中式英语的出现[4]。

2.2.2智能翻译辅助工具引入

在线翻译平台可向学生推荐一些基于自然语言处理技术的先进在线翻译平台，如百度、有道翻译等。这些平台具备强大的翻译能力，能够提供多种翻译版本，并对译文进行语法、词汇等方面的分析解释。教师引导学生学会合理利用这些平台，在翻译实践中进行参考和比对，提高翻译效率和质量。例如，学生在翻译一篇复杂的学术论文时，可以借助这些平台初步理解原文含义，获取一些翻译思路，但同时要学会辨别和筛选合适的译文。例如，对于要求较高的翻译任务，如学术论文摘要翻译，教师推荐学生使用百度翻译。学生在翻译学术论文摘要“本研究旨在探讨气候变化对生物多样性的影响机制”时，百度翻译可给出的译文“This study aims to explore the impact mechanism of climate change on biodiversity”在语法和语义上都较为准确，学生可以此为基础进一步优化译文，提升翻译质量。

2.2.3情境化翻译教学

利用自然语言处理技术创建虚拟翻译情境，模拟真实的翻译工作场景，如国际会议现场翻译、商务谈判陪同翻译等。学生在虚拟情境中扮演翻译角色，与虚拟人物进行互动交流，完成翻译任务。系统根据学生的翻译表现，实时给予反馈和评价，让学生在沉浸式体验中提高翻译实战能力。例如，在模拟国际会议翻译情境中，学生需要实时翻译发言人的讲话，系统会对学生的翻译速度、准确性和流畅性进行评估，并提供相应的改进建议。此外，借助自然语言处理技术，对学生翻译作品的语言准确性进行全面评估，包括语法、拼写、词汇搭配等方面。系统能够快速准确地检测出译文中的语言错误，并给出详细的错误类型和修改建议。例如，通过词法和句法分析模型，精确判断学生译文中的主谓不一致、用词不当等问题，为教师提供量化的评估数据。在此基础上，还能建立针对翻译技巧运用的评估指标，如词性转换、语序调整、增词减词等。自然语言处理系统可以通过对译文和原文的对比分析，识别学生在翻译过程中是否合理运用了这些技巧，并评估其运用的效果。如通过语义分析和结构匹配算法，判断学生在处理长难句时是否成功运用了拆分、重组等技巧，使译文更符合目标语言的表达习惯。

例如，教师可创设模拟商务谈判场景，学生分别扮演中方和外方代表以及翻译人员。在谈判过程中，学生需要实时进行口译和笔译工作。借助自然语言处理技术，教师事先准备好相关的商务术语库和常用表达模板，供学生在模拟情境中参考。例如，在涉及价格谈判环节，学生翻译人员可以快速从术语库中找到price negotiation、counteroffer等专业表达，准确传达双方意图。同时，教师利用语音识别技术记录学生的口译表现，事后进行分析点评。

2.3大数据在大学英语教学管理中的应用

第一，学习行为数据收集。利用在线英语学习平台，全面收集学生的学习行为数据。例如，学生在平台上的登录时间、学习课程章节的时长、参与在线讨论的频率和发言内容、完成作业和测试的时间及成绩等。以一款常见的大学英语在线学习APP为例，它能精确记录学生每天打开APP的时间，在听力、阅读、写作等不同板块的停留时长，从而清晰呈现学生的学习偏好和时间分配情况。同时，借助智能教室设备和教学软件，采集课堂互动数据。如学生参与课堂提问、小组讨论的活跃度，回答问题的正确率，与教师和同学之间的互动频次等。通过安装在教室的麦克风和摄像头，结合专门的数据分析软件，能够准确统计每个学生在课堂上的发言次数和时长，以及参与小组活动的表现。

第二，学习状况精准评估。基于收集到的数据，为每个学生绘制个性化的学习画像。通过分析学生在词汇、语法、听力、阅读、写作等各个技能维度的表现，直观展示学生的优势和薄弱环节。例如，某位学生在词汇量测试中成绩优异，但写作部分得分较低，且在写作练习中频繁出现语法错误，那么在其学习画像中就能清晰地看到这些特点，教师可以据此为学生制定针对性的学习计划。在此基础上，运用大数据分析模型，对学生的学习风险进行预警。设定成绩下滑、缺勤率上升、学习活跃度降低等关键指标，一旦学生的数据触及预警阈值，系统自动向教师和学生发送提醒信息。比如，如果一名学生连续两周未登录在线学习平台，或者最近几次作业成绩明显低于平均水平，系统会及时通知教师关注该学生的学习状态，同时提醒学生尽快调整学习节奏。

第三，教学策略的优化。可利用大数据对比不同教学方法在不同班级或学生群体中的教学效果。例如，在A班采用传统讲授式教学方法，在B班采用项目式学习法，通过收集两个班级学生的作业成绩、考试成绩、课堂参与度等数据进行分析，评估哪种教学方法更有利于学生的英语学习。如果数据分析表明项目式学习法能显著提高学生的口语表达和团队协作能力，教师可以在后续教学中更多地采用这种方法。

第四，教学资源管理与调配。利用资源使用情况分析对学校现有的大学英语教学资源，如教材配套的电子课件、在线课程、听力素材、阅读文章等，进行使用情况统计。接着，结合学生的学习成绩和反馈数据，评估教学资源的有效性。如果学生在使用某一在线课程后，相关知识点的测试成绩有明显提升，说明该课程资源对学生的学习起到了积极作用；反之，如果学生使用后成绩没有明显变化，甚至出现负面反馈，教师就需要考虑对该资源进行优化或更换。然后，再根据资源使用情况和有效性评估结果，对教学资源进行更新和改进。例如，对于使用率较高但案例过时的商务英语教学课件，教师可以替换其中的商务案例，使其更符合当下的商业环境。最后，基于学生的学习数据和需求，为学生提供个性化的教学资源推荐。通过分析学生的学习进度、薄弱环节和兴趣爱好，智能推送适合每个学生的学习资料。比如，对于正在准备英语四级考试且听力部分较弱的学生，系统推荐相关的四级听力真题、听力技巧讲解视频等资源，提高资源的针对性和利用率[5]。

最后，在考试与评价体系完善中，教师可通过统计学生在每道试题上的得分情况，计算试题的难度系数和区分度指标。对于难度过高或过低、区分度不明显的试题，进行调整或淘汰。例如，如果一道阅读理解题的难度系数显示只有不到10%的学生能够正确作答，说明该题难度过大，教师在后续命题时可以适当降低难度，确保试题既能考查学生的知识掌握情况，又能有效区分不同水平的学生。此外，除了传统的考试成绩外，将学生的课堂表现、作业完成情况、在线学习参与度等多维度数据纳入评价体系。通过大数据分析，为每个评价指标赋予合理的权重，构建全面、客观的学生英语学习综合评价体系。例如，考试成绩占总成绩的60%，课堂表现占20%（包括出勤、发言、小组活动参与等），作业完成情况占10%，在线学习平台的学习时长和任务完成情况占10%，这样能更全面地反映学生的学习过程和成果。最后，利用大数据分析为学生提供详细的评价反馈。不仅告知学生最终的成绩，还分析学生在各个学习环节的优点和不足，提出具体的改进建议。例如，A学生收到的评价报告中会显示“你在本次考试中的阅读理解部分得分较高，说明你的阅读技巧掌握较好；但听力部分失分较多，建议你每周增加至少3小时的听力专项练习，并尝试精听一些英语新闻材料”，帮助学生明确努力方向，促进学习效果的提升。

结束语：

展望未来，随着科学技术的进步、计算机模拟技术的提升和大数据分析技术的应用，全域土地综合整治的适应性转型与路径优化措施更加高效、切合实际。特别是在智能化、自动化技术的加持下，未来的土地综合整治方法将更加依赖于精细化管理和智能化决策，由此开展的相关理论研究和实践探索必须得到大力支持。

参考文献：

[1]李晓花.人工智能背景下高职院校大学英语教师专业发展路径探索[J].现代职业教育，2025，（07）：61-64.

[2]刘余.探索“互联网+教育”时代下智能学习工具助力大学英语口语教学创新之路[J].语言与文化研究，2025，33（02）：108-111.

[3]朱丽，柏鹏.人工智能在大学英语视听说教学中的应用模式探究[J].现代职业教育，2025，（06）：169-172.

[4]张园园.人工智能导入大学英语口语教学的高质量发展探讨[J].哈尔滨学院学报，2025，46（02）：136-140.

[5]彭琼慧，叶柳璇.人工智能驱动下大学英语自适应学习模式探究[J].佳木斯职业学院学报，2025，41（01）：142-144.