产教融合视角下AI 工具助力职业院校大学英语实践教学的探索

一、引言

在职业教育大力深化产教融合的当下，英语实践教学对于培育学生的职业能力起着举足轻重的作用。AI 技术的迅猛发展，为英语实践教学带来了全新机遇。它能够赋能个性化学习，巧妙融合产业实践场景，有力推动产教协同创新。不过，目前 AI 工具在职业院校英语实践教学中的应用并非一帆风顺，存在着诸多阻碍。深入探寻 AI 工具的有效应用途径，对于提升教学质量、契合产业需求、培育高素质技能型人才而言，具有极为重要的意义。

二、AI 工具在职业院校英语实践教学中的优势

AI 工具在职业院校英语实践教学中优势显著。在精准赋能个性化学习上，它能利用智能手段诊断学生语言短板，动态生成适配的分层训练任务，像智能语音评测实时纠音、虚拟仿真对话助力分角色模拟行业交际，满足学生差异化需求。谈及深度融合产业实践场景，AI 工具可整合企业真实语料库，如外贸函电、客服话术等，构建虚实融合实训环境，让学生模拟跨境电商谈判、酒店服务等岗位任务，强化语言与技能协同培养。而在驱动产教协同创新时，AI 平台能实时追踪行业语言需求，通过数据分析反哺课程迭代，助力院校优化课程体系、为企业提供定制培训，形成“教学- 实践- 反馈”闭环，推动英语教学与产业需求精准对接[1]。

三、产教融合视角下AI 工具助力职业院校英语实践教学面临的问题

（一）校企协同机制缺失，技术应用场景受限

在产教融合背景下，校企协同机制缺失严重阻碍 AI 工具在职业院校英语实践教学的深入应用。一方面，制度性合作框架不完善，校企合作多停留在松散项目对接，缺少长期资源共享与利益分配规则。企业因数据隐私等顾虑，不开放真实语料库，导致 AI 技术应用局限于孤立教学实验，与产业场景难衔接，开发方与教学端需求脱节，技术难契合岗位语言要求。另一方面，技术应用场景碎片化，缺校企共建平台， A I 仅用于单一技能训练，无法嵌入完整职业流程，语言学习与技能培养割裂。且校企间数据互通机制缺失，难以及时捕捉行业语言变化，教学内容更新滞后，削弱技术赋能效果，陷入“重工具、轻生态”困境 [2]。

（二）课程内容与产业需求脱节，实用性不足

当前，职业院校英语实践教学与产业需求脱节问题显著，严重削弱技术赋能教学的实效性。教材方面，多数院校仍用通用英语教材，缺少跨境电商、酒店服务等细分领域的行业英语模块，AI 语料库未嵌入真实岗位素材，如国际物流报关单填写话术，导致学生难以掌握职业高频表达。教学任务设计上，以外贸英语为例，侧重商务信函写作，忽视跨境直播、线上谈判等新兴业态能力培养，酒店英语也未涵盖复杂沟通场景模拟，AI 仅用于语音纠错。评价体系也存在偏差，传统测试重语法，企业关注语言应用综合能力，AI 评价若依赖标准化题库，难以精准衡量学生职业英语胜任力，不利于复合型人才培养。

（三）AI 工具应用表层化，教学融合深度不足

当前，AI 工具在职业院校英语教学中应用多停留在技术表层，未实现与教学全流程深度融合。在工具功能开发上，常被简单当作“电子化练习册”。如语音评测仅机械纠音，对商务谈判话术策略等职业场景语言逻辑无智能反馈；写作批改重语法，未引入行业文档规范，致使语言训练与职业能力培养脱节。人机协同教学模式也不成熟。AI 多负责单词听写等重复性任务，教师仍用传统讲授法，未构建“ A I 辅助诊断 - 教师精准干预 - 学生实践强化”闭环。像酒店英语教学中，AI 模拟客户咨询，教师却未依其生成的数据设计针对性实训，技术仅做到“替代人力”，而非“优化教学”。数据驱动的个性化学习同样未能落地。AI 虽能采集学习行为数据，但未关联行业能力标准。例如外贸口语训练中，跨文化交际失误等错误类型未映射至岗位胜任力模型，数据价值未被挖掘，难以实现“学情 - 岗需”动态匹配。这些表层化应用让 AI 成了教学“装饰”，制约了产教融合下“技术 -教育- 产业”三元协同效应的发挥。

四、产教融合视角下AI 工具助力职业院校英语实践教学的探索策略

（一）构建校企协同机制，打造产教融合生态

要想破解AI 工具在英语教学中场景受限的困境，就需要以校企协同机制为纽带，构建“技术 - 教育 - 产业”联动的生态体系 [3]。首先，要建立制度化合作框架。院校与企业、AI 技术方签订三方协议，明确数据共享、资源共建与利益分配规则。比如，联合开发基于真实产业场景的英语实训平台，引入跨境电商谈判录音、国际工程招标文件等企业语料库，确保 A I 语音评测、虚拟仿真等工具精准对接岗位语言需求。其次，共建产教融合实践基地。依托企业真实业务流，设计“AI+岗位任务链”。以外贸英语教学为例，可以通过 AI 模拟“客户开发 - 合同磋商 -纠纷处理”的全流程，同时接入企业海外业务数据，让学生借助 AI 工具沉浸式演练跨文化沟通、商务文书撰写等核心技能。最后，完善动态反馈机制。搭建校企数据互通平台，实时追踪行业英语需求变化，比如新兴跨境直播话术、智能制造设备英文操作指南等。通过 AI 数据分析反哺课程更新，同时将学生 AI 实训表现反馈给企业，为企业定制人才储备方案。形成“教学赋能产业- 产业反哺教学”的双向闭环，推动英语实践教学从“工具应用”向“生态重构”升级。

（二）对接岗位需求重构，开发智能课程体系

职业院校英语课程的智能化重构，应当以岗位需求为核心，借助 A I 技术实现“产业语言标准 - 教学内容 - 评价体系”的全链路贯通。首先，基于岗位能力图谱开发模块化课程。联合企业梳理跨境电商运营、国际酒店管理等岗位的英语能力模型，比如跨境直播话术、工程设备英文操作指南等。利用自然语言处理技术解析行业语料库，将高频场景，如海外客户维护、技术文档翻译，拆解为“微能力单元”，构建“通用英语 + 行业模块 + 任务实训”的智能课程体系。例如，针对跨境电商专业，AI 系统能够动态抓取亚马逊平台产品描述、客服对话样本，生成“Listing 优化”“纠纷处理”等情境化训练模块。其次，构建虚实联动的任务型学习场景。依托 AI 技术整合企业真实案例，设计“智能工单”驱动式教学。在外贸英语教学中，学生通过 AI 平台接收模拟订单，如英文询盘邮件，需要完成从报价磋商到合同签订的完整流程，AI 实时反馈语言规范性，如术语准确性，以及职业性，如谈判策略得分。在酒店英语教学中，AR 技术还原跨国宾客入住场景，学生需要应对突发需求，如过敏饮食沟通，AI 通过情感分析评估服务话术的得体性。最后，建立动态课程迭代机制。利用 AI 大数据监测行业语言变化，如跨境直播新兴词汇、国际技术标准更新，自动标注教学资源库中的过时内容，并依据企业反馈生成补充素材包，如 RCEP 协议相关英文条款解析，确保课程与产业前沿同步。通过“需求分析 - 场景构建 - 动态优化”的闭环，智能课程体系将推动英语教学从“知识灌输”向“职业胜任力培养”转型，真正实现产教深度融合。

（三）创新 ​ 双师 " 模式，深化技术教学融合

深化AI 与英语教学的融合，需要突破“工具替代人力”的浅层逻辑，构建“AI辅助 + 教师主导 + 企业参与”的双师协同育人机制。其一，重构人机分工角色。AI 负责基础语言训练与数据采集，如语音纠错、语法批改，教师聚焦高阶职业能力培养，如跨文化交际策略、商务谈判逻辑，企业导师提供真实任务指导。例如，在商务英语谈判课程中，AI 模拟客户提出多样化诉求并生成对话文本，教师依据AI 反馈的谈判录音，如学生过度使用直接否定句，设计“委婉表达技巧”专项训练，企业导师则介入实战演练环节，结合行业经验点评话术的职业适配性。其二，构建“诊断 - 干预 - 强化”动态闭环。 A I 实时追踪学习轨迹，如写作中的高频术语错误、口语中的逻辑断层，教师据此定制分层教学方案，再通过 AI 虚拟场景强化薄弱环节。以酒店英语教学为例，AI 识别学生在“突发投诉处理”场景中的跨文化敏感度不足，教师引入“文化冲突案例库”进行情境解析，随后学生在 AI模拟的“外宾投诉”AR 环境中反复演练，系统同步生成情绪识别与话术得体性双维度评分。其三，校企共建能力导向评价体系。将 A I 采集的学习数据，如口语流利度、术语准确率，与企业岗位胜任力模型，如跨境电商客服的“客户留存率”指标关联，形成“AI 评分 + 教师评价 + 企业认证”三维考核。例如，外贸英语课程中，学生通过 AI 完成“直播带货”模拟任务，系统自动分析产品描述的吸引力和互动应答的时效性，企业导师结合行业标准评估职业素养，最终生成“语言能力 - 职业技能”融合式成长档案。通过“AI+ 双师”模式，英语教学从单向知识传递转向“人机协同、产教共育”的生态化进阶，为职业院校培养“懂语言、精技能”的复合型人才提供创新路径。

五、结论

从产教融合视角来看，AI 工具助力职业院校大学英语实践教学前景广阔，但同时也面临着诸多挑战。通过构建校企协同机制、重构智能课程体系、创新“AI+双师”模式，能够有效解决现存问题。持续深化产教融合，充分发挥 AI 优势，有助于提升英语实践教学质量，培育出既具备扎实英语能力，又精通职业技能的复合型人才，为职业教育发展注入新活力。

参考文献

[1] 陕晋芬 .AI 赋能大学英语教学效率提升研究 [J]. 中国冶金教育 ，2024，（06）：17-21.

[2] 王继昂 . 产教融合背景下大学英语教学的改革创新之路 [J]. 现代英语 ，2024，（21）：60-62.

[3] 陈晨 . 产教融合下大学英语教学改革路径优化 [J]. 新课程研究 ，2023，（33）：99-101.

课题来源 ： 教育部职业院校外语类专业教学指导委员会关于公布 2024 年职业院校“语言服务职教出海”专项课题

课题名称 ： 数字素养视域下基于 AI 的高职英语学习者自主学习能力提升探究（ 课题编号 ：WYJZW-2025-122）