教育数字化赋能大学外语泛在学习路径研究

泛在学习：“无一事而不学，无一时而不学，无一处而不学，成功之路也”是南宋理学家朱熹首次对泛在学习的描述，这句话可以理解为：在一个无边界的学习环境下学习者能够随时随地获得自己想要的任何学习资源，这也是对泛在学习最早的描述。2007 年《中国电化教育》中杨孝堂提到：泛在学习是一种未来学习方式，它基于泛在计算环境，为学习者提供一种可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息的学习方式，为学生提供一个可以随时随地使用手边可以取得的电子设备来进行学习活动的 3A（Anywhere，Anytime，Anydevice ） 学习。[1] 国内外学者对泛在学习的定义各抒己见，总体来讲，泛在学习的概念简单分为三种：（1）泛在学习是一种学习环境；（2）泛在学习是一种学习方式；（3）泛在学习是一种学习状态。[2] 本研究中，我们将泛在学习理解为：泛在学习是指在智能化和移动终端设备支持下，大学生依据所处的环境和自身的需要，随时随地获取有效的学习信息与资源的一种学习方式。由于其泛在性、情境性、真实性、即时性等特点，泛在学习尤其适合大学语言教学和语言的终身学习，教育的数字化转型更为大学生的英语泛在学习迎来了飞跃的机遇。

一、大学外语泛在学习的现状

随着教育数字化转型加速与智能技术的深度渗透，大学外语学习正从传统课堂的“时空限定”向“泛在化”模式加速转型。当前，大学外语泛在学习的实践已初见成效。

1. 技术支撑体系初步完善，学习场景的“泛在性”得以拓展。教育数字化为大学外语泛在学习提供了坚实的技术底座。一方面，移动终端与专用学习设备的普及，使学生能够突破教室、图书馆等传统场景限制，在通勤、实习、旅行等碎片化场景中随时调用学习资源。例如，通过“学习强国”外语频道、网易有道词典等 APP，学生可在候车时完成单词打卡、在实习间隙观看 TED 演讲片段并实时生成词汇笔记。另一方面，虚拟仿真技术与智能语音识别系统的应用，进一步拓展了沉浸式学习场景：如通过虚拟仿真设备模拟国际会议现场进行英语演讲训练，或借助 AI 口语评测系统实时纠正发音、分析表达逻辑，使“情境化学习”从课堂延伸至虚拟空间。

2. 学习资源供给模式从“标准化”向“个性化”转型，学习需求的“适配性”逐步提升。数字化技术推动大学外语资源从“单向输出”的教材、课件，转向“动态生成”的多元内容生态。一方面，慕课、微课、等平台汇聚了国内外高校的外语精品课程，学习者可根据自身水平自主选择课程模块；另一方面，大数据技术通过分析学习者的点击轨迹、作业错误率、口语表达特征等行为数据，为其推送个性化学习方案。例如，智能学习系统可识别学生在“学术英语写作”中的语法薄弱点，自动匹配相关微课视频与专项练习，并生成阶段性能力提升报告。这种“数据驱动”的资源供给模式，有效缓解了传统教学中“一刀切”与“资源冗余”的矛盾。

3. 教学模式从“教师中心”向“混合式互动”演进，学习过程的“参与性”显著增强。当前，大学外语课堂普遍采用“线上预习 + 线下深化 + 课后拓展”的混合式教学模式：课前，学生通过在线平台完成词汇预习、背景知识自主探究；课中，教师聚焦难点组织小组研讨，借助智能白板实时展示学生线上讨论成果；课后，学生通过虚拟学习社区与教师、同伴持续互动。这种模式不仅提升了学习的灵活性，更通过“技术中介”的互动，强化了语言实践的真实语境感。

二、教育数字化下大学外语泛在学习的挑战

教育数字化虽为大学外语泛在学习提供了技术动能，但其仍受制于技术、资源、主体与制度等多重因素的制约。当前实践中，泛在学习的“有效性”与“可持续性”面临诸多挑战。

1. 深度赋能与形式化落地的矛盾。教育数字化的核心诉求是通过技术重构学习逻辑，而非简单替代传统教学工具。然而，当前实践中“技术工具化”现象普遍存在：其一，部分院校与教师将数字化等同于“设备升级”或“平台堆砌”，例如，盲目引入 VR 口语训练系统却仅用于展示，未针对学生实际语言短板设计训练场景。技术沦为“形式化标签”，未真正融入学习过程。其二，智能系统多聚焦“知识传递”，但对“语言运用能力”“跨文化思维”等核心素养的培养支持不足，导致技术应用停留在“浅层辅助”层面。

2. 个性化需求与同质化供给的失衡。泛在学习的核心优势在于“按需供给”，但当前资源生态仍存在明显短板：一方面，优质资源的“结构性短缺”突出。尽管MOOC、SPOC 平台汇聚了大量课程，但针对“非英语专业学生”“职场英语”“跨文化交际”等细分需求的资源不足，且部分资源内容陈旧，难以匹配“中国式现代化”“人类命运共同体”等时代主题的语言实践需求。另一方面，资源推送的“精准度”不足。大数据技术虽能分析学习行为数据，但多聚焦“学习进度”“正确率”等显性指标，对学生的语言基础差异、学习风格、文化背景等隐性因素挖掘不够。

3. 技术依赖与自主学习的冲突。泛在学习的实现高度依赖学习者的数字素养与自主管理能力，但学生群体的“能力分化”已成为关键障碍：其一，数字鸿沟客观存在。部分学生因设备不足、网络不稳定或技术操作不熟练，难以平等参与泛在学习。其二，“技术依赖”削弱自主学习能力。智能工具的“即时反馈”虽提升了学习效率，但也导致部分学生过度依赖技术辅助，弱化了主动查词典、深度思考的学习习惯；更有甚者将“打卡完成率”等同于“学习效果”，陷入“虚假学习”的误区。其三，跨文化语境下的“数字胜任力”不足。泛在学习中，学生需通过社交媒体、国际论坛等平台参与真实语言实践，但部分学生因缺乏对西方文化语境的理解，或对数字平台的规则认知模糊，导致跨文化沟通中出现“语用失误”甚至“文化误读”。

4. 教师角色的“转型困境”。教师是泛在学习的设计者与引导者，但其能力结构面临“数字化时代”的挑战：其一，技术应用能力不足。部分教师对智能工具的操作不熟悉，难以将其有效融入教学设计；更有教师因担心“技术取代教师”，对数字化持抵触态度，导致“技术与教学两张皮”。其二，教学理念滞后。传统外语教学强调“知识灌输”，而泛在学习需要教师从“知识权威”转向“学习引导者”，但部分教师仍习惯“课堂主导”模式，在混合式教学中出现“线上放任、线下包办”的极端。其三，跨学科知识储备不足。泛在学习涉及教育学、心理学、信息技术等多学科融合，而多数外语教师缺乏数据素养、跨文化教育理论等知识，难以设计出“技术- 语言- 文化”深度融合的学习活动。

5. 评价体系的“滞后性”。传统外语评价以“考试分数”为核心，侧重语言知识的“可测量性”，但泛在学习的“过程性”“情境性”特征要求评价体系转型，当前却面临多重矛盾：其一，评价维度单一。现有评价多关注“语言输出结果”，忽视“学习过程”与“情感态度”，难以全面反映泛在学习的核心价值。其二，数据利用低效。智能平台虽能记录学习者的点击轨迹、互动频率等数据，但这些数据多被用于“学习进度统计”，未深入挖掘其背后的认知规律，导致评价沦为“技术化统计”，而非“学习诊断”。其三，激励机制失效。泛在学习的灵活性要求评价更具弹性，但院校现行的“统一标准”，如必须通过某 APP 完成 100 小时学习，连同“结果导向”，抑制了学生的学习主动性，甚至催生“为达标而学习”的功利心态。

三、教育数字化赋能大学外语泛在学习路径

教育数字化下大学外语泛在学习的不足与挑战，本质上是“技术创新”与“教育本质”的协同难题。破解这些问题，需从技术深度赋能、资源精准供给、学习者能力培养、教师角色转型及评价体系重构等多维度协同推进，方能实现泛在学习从“形式覆盖”到“实质有效”的跨越。

1. 技术深度赋能：构建“智能 + 场景”的泛在学习支持系统。技术是泛在学习的基础载体，但其价值需通过“深度嵌入学习过程”而非“形式化工具”实现。首先，需开发“多模态感知、个性化适配”的智能学习平台，整合语音识别、自然语言处理、情感计算等技术，实时捕捉学习者的发音缺陷、语法误区、情绪波动，并生成动态学习画像。例如，通过智能耳麦采集学生的口语练习音频，系统可自动分析连读、重音等语音特征，结合语义理解模型评估表达逻辑，最终生成“发音-语法 - 语用”三维反馈报告，为学习者提供针对性改进建议。其次，拓展“虚实融合”的沉浸式学习场景，利用 VR/AR 技术模拟国际会议、商务谈判、跨文化访谈等真实语境，让学生在虚拟场景中完成“情境对话 - 即时反馈 - 策略调整”的闭环训练。例如，通过VR 设备还原联合国气候变化大会现场，学生以“中国代表”身份参与英语辩论，系统实时提示专业术语的正确使用、文化差异的敏感点，帮助学生在实践中提升跨文化交际能力。

2. 资源精准供给：打造“需求导向、动态生成”的泛在学习资源库。资源是泛在学习的核心支撑，需从“标准化供给”转向“精准化、个性化”供给。一方面，建立“分层分类”的资源体系，针对不同学习目标、不同语言水平及不同文化背景的学习者，开发模块化资源包。例如，为“学术英语写作”需求的学生提供“文献检索 - 文献综述 - 论点论证 - 学术规范”的全流程微课，每个模块配套AI 批改工具与案例库。另一方面，推动资源的“动态生成”与“共建共享”，利用大数据技术分析学习者的共性需求，联合高校、企业、海外机构共同开发时效性资源，同时鼓励学生贡献学习成果，提升资源的贴近性与实用性。

3. 主体能力协同：培育“技术素养与学习韧性”双强的泛在学习者。学习者是泛在学习的主体，其数字素养与自主学习能力直接影响学习效果。首先，需强化“数字胜任力”培养，将技术工具的使用与语言实践深度融合，避免“为技术而技术”。例如，在“跨文化邮件写作”课程中，教师可引导学生使用 AI 工具翻译初稿，但重点训练其对机器翻译结果的“批判性修改”能力，帮助学生形成“技术辅助 + 人工优化”的复合能力。其次，需提升“自主学习韧性”，通过元认知策略训练与动机激发机制，帮助学生克服“碎片化学习”的盲目性与“技术依赖”的惰性。例如，借助学习管理系统记录学生的学习轨迹，系统自动生成“学习弱点雷达图”与“提升建议清单”，引导学生主动调整学习策略；同时，通过虚拟学习社区组织“学习经验分享会”，让学生在同伴互助中强化学习动力。

4. 教师角色转型：构建“技术融合、文化引领”的泛在学习引导者。教师是泛在学习的设计者与引导者，需从“知识传授者”转型为“学习生态构建者”。其一，提升教师的“数字教学能力”，通过专项培训帮助教师掌握数字化教学技能。其二，强化教师的“文化引导职责”，在泛在学习中嵌入“文化自觉”教育，例如，在“中国文化外译”主题学习中，教师可引导学生对比中西方对“龙”“筷子”等文化符号的认知差异，结合智能翻译工具的案例，帮助学生理解文化负载词的深层内涵，培养“用英语讲好中国故事”的能力。其三，推动教师的“跨学科协作”，联合教育技术人员、跨文化研究专家共同开发学习活动，例如，与技术人员合作设计“基于大数据的个性化学习路径”，与文化专家联合筛选“具有全球传播价值的文化主题”，确保技术应用与文化目标的有机统一。

5. 评价体系革新：建立“过程- 结果- 情感”三位一体的泛在学习评价机制。评价是泛在学习的“指挥棒”，需从“单一结果导向”转向“多元过程诊断”。首先，扩展评价维度，除语言能力外，增加“学习过程”与“情感态度”的评估指标。例如，通过学习日志分析学生的学习时间分配与任务完成质量，通过跨文化案例讨论记录评估其语用得体性与文化包容性。其次，创新评价方式，结合智能平台的“过程性数据”与“表现性任务”，采用“AI 初评 + 教师复评 + 同伴互评”的多元评价模式，提升评价的科学性与客观性。最后，强化评价的“引导功能”，通过个性化反馈报告与动态激励机制，帮助学生明确改进方向，激发持续学习动力。

教育数字化赋能大学外语泛在学习路径的构建，需以技术创新为支撑、资源精准供给为基础、学习者能力提升为核心、教师角色转型为关键、评价体系革新为保障，最终实现“技术赋能”与“教育本质”的深度融合，培养具备国际视野、家国情怀与数字素养的高素质外语人才。

参考文献

[1] 杨孝堂，2011，泛在学习 ： 理论、模式与资源[J]， 中国电化教学，2011

[2] 郭颖，2019， 基于移动终端的大学生泛在学习现状调查与提升路径研究[D]，曲阜师范大学硕士论文

本文为吉林警察学院院级重点项目“ 教育数字化赋能公安院校外语泛在学习路径研究” （项目编号：jykyzd202517）的阶段性成果