生成式人工智能在大学英语读写教学中的实践研究

摘要：随着信息技术的飞速发展，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence， GAI）已逐渐成为教育领域的新常态。本文深入探讨了生成式人工智能在大学英语读写教学中的具体实践应用，分析了其在教学过程中的优势与局限性，并结合当前教育实际，提出了针对性的应对策略。文章介绍了生成式人工智能的基本概念及其在教育领域的最新发展，阐述了其在大学英语读写教学中的具体应用实践，包括智能写作辅助、个性化学习路径设计、智能评估与反馈等方面。在此基础上，文章分析了生成式人工智能在应用过程中面临的主要问题与挑战，如数据隐私保护、算法偏见、技术依赖性等，并提出了相应的应对方案。

关键词：生成式人工智能；大学英语读写教学；实践研究

在全球化浪潮的推动下，英语已成为国际交流的重要工具。对于大学生而言，掌握流利的英语读写能力不仅是学术研究的需要，更是未来职业发展的关键。然而，传统的大学英语读写教学模式往往以教师为中心，学生被动接受知识，缺乏主动参与和实践的机会，这在一定程度上限制了学生英语能力的提升。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能以其强大的数据处理和生成能力，在教育领域展现出巨大的应用潜力[1]。生成式人工智能能够根据学生的学习情况和需求，提供个性化的学习资源和反馈，从而激发学生的学习兴趣，提高学习效果。本文旨在探讨生成式人工智能在大学英语读写教学中的实践应用，分析其优势与挑战，并提出相应的应对策略。

一、概念与现状

（一）生成式人工智能的概念

生成式人工智能是指一类能够生成新的、逼真的数据样本的人工智能技术。与传统的人工智能技术不同，生成式人工智能不需要大量的标注数据进行训练，而是通过学习数据的内在规律和分布特征，生成与原始数据相似的新数据。在教育领域，生成式人工智能可以应用于智能写作辅助、智能评估与反馈、个性化学习路径设计等方面。

（二）生成式人工智能在教育领域的现状

近年来，生成式人工智能在教育领域的应用逐渐增多。在大学英语读写教学中，生成式人工智能主要应用于以下几个方面：

1. 智能写作辅助：生成式人工智能可以根据学生的写作需求，提供个性化的写作建议和修改意见，帮助学生提高写作水平。

2. 个性化学习路径设计：生成式人工智能能够根据学生的学习情况和需求，设计个性化的学习路径，提供针对性的学习资源和辅导。

3. 智能评估与反馈：生成式人工智能可以对学生的英语读写能力进行客观、准确的评估，并提供及时的反馈和建议，帮助学生及时发现并改进自己的不足。

二、实际案例及分析

为了更好地说明生成式人工智能在大学英语读写教学中的实践应用及其效果，本文选取了某高校的英语读写教学案例进行分析。

以某高校为例，该校积极引入了生成式人工智能技术，通过采用智能写作辅助系统、个性化学习路径设计系统以及智能评估与反馈系统，学校为学生提供了一个全面、高效的英语学习环境。以下是这些技术在实践中如何发挥作用的具体案例：

1.学生写作水平提高：借助智能写作辅助系统，学生们能够在写作过程中即时接收到关于语法、拼写乃至文章结构与逻辑性的改进建议。这一功能不仅帮助学生减少了常见的语言错误，还促进了他们思考文章的整体布局和表达方式，从而显著提升了学生的写作技能。

2.学生学习兴趣增强：个性化学习路径设计系统能够依据每个学生不同的学习进度和偏好定制化推荐学习材料。这种量身定做的学习体验极大地激发了学生的好奇心和探索欲，使他们在享受个性化学习的同时，也增强了对英语学习的兴趣。学生因此变得更加积极主动，愿意投入到更多的阅读和写作练习中去。

3.教学质量提升：智能评估与反馈系统为教师提供了强大的支持工具，它能自动批阅学生的作业，并给出详细的评分报告和改进建议。这不仅减轻了教师的工作负担，更重要的是，它确保了每位学生都能获得公平且精准的评价。基于这些数据，教师可以更准确地了解班级整体的学习状况和个人学生的发展需求，进而制定出更加科学合理的教学计划。

4.强化阅读能力培养：值得注意的是，在上述技术的基础上，该高校还特别注重利用生成式AI来加强学生的阅读理解能力。例如，通过开发专门针对阅读理解训练的应用程序，学生可以接触到多样化的文本类型，并通过互动式的问答环节加深对文本内容的理解。此外，应用程序还会根据学生的回答自动生成相应的解释或提示，帮助学生克服阅读障碍，逐步提高其批判性思维能力和深度阅读技巧。

综上所述，生成式人工智能技术在大学英语读写教学中的应用已经取得了初步成效，特别是在提高学生写作水平、激发学习兴趣以及提升教学质量等方面表现尤为突出。

三、挑战与应对

生成式人工智能在大学英语读写教学中潜力巨大，但仍面临数据隐私保护、算法偏见和技术依赖性三大挑战。数据隐私方面，学生数据的安全和隐私至关重要，需建立健全的保护制度，并加强安全意识教育。算法偏见可能导致不公平，需优化算法设计，减少歧视性输出，并建立审查机制。技术依赖性则可能削弱教师教学能力和学生自主学习能力，需平衡技术与教学的关系。

学校和企业应强化数据隐私保护，完善数据收集、处理和使用规范；加强算法研究，优化算法设计，确保公正性[2]；教师应保持教学主导地位，引导学生合理利用技术，同时教育机构应提供教师培训和支持，提升教师的技术应用能力和专业素养，确保生成式人工智能在大学英语读写教学中发挥积极作用。

展望未来，随着生成式人工智能技术的不断发展和完善，其在大学英语读写教学中的应用将更加广泛和深入。学校和相关企业应继续加强研究与合作，充分发挥生成式人工智能的优势，推动大学英语各方面教学的创新与发展。

参考文献：

[1]肖高华.人工智能背景下高职英语教学的研究[J].湖北开放职业学院学报，2024，37（19）：170-171+177.

[2]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，（28）：118-121.