AI 技术赋能高职院校英语教学：教师使用困境与效能提升路径研究

1. 绪论

随着全球教育数字化转型推进，我国教育部在《教育信息化 2.0 行动计划》中要求 " 推动人工智能与教学深度融合 "，《职业教育提质培优行动计划》进一步提出 " 用智能技术优化教学过程 "。高职院校作为技术人才培养主阵地，正面临从传统教学模式向智慧教育转型的关键期，语言教学也成为 AI 落地的重点领域。然而，在技术赋能的同时，AI 与高职英语教育的深度融合面临诸多挑战：教师存在使用困难、应用能力不足等问题。具体表现为三重矛盾：学生语言基础薄弱、传统课堂职业情境缺失、以及教师技术应用能力断层。

本研究针对 " 工具 - 教材 - 学情 " 的结构性问题，基于情境学习理论和技术接受模型，探索 AI 在高职英语课堂中的实践路径。通过深度访谈分析教师使用障碍，提出分层教学策略，旨在实现从简单技术应用到教学体系重构的转变，响应《国家职业教育改革实施方案》“深化三教’改革”的核心要求。

2. 研究设计及结果

2.1 核心概念界定

本研究将“AI 赋能教育”定义为一种基于自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）及多模态交互技术的教学变革过程。该过程通过构建“认知诊断—情境模拟—自适应反馈”闭环机制重构语言教学流程与范式。其核心价值在于实现技术工具与教师人力的协同增效，而非简单的工具替代。

关于高职英语教学的特殊性，根据《高等职业教育英语课程教学要求》（教育部，2020），体现为以职业能力培养为本位，突出情境化应用能力优先于语言知识储备。其典型特征主要包含两方面：行业术语的优先掌握（例如，确保机电设备操作指令表述的精确性）与交际策略的职业化导向（例如，掌握结构化的客户投诉处理话术）。

2.2 访谈设计及分析

本研究采用半结构化深度访谈法，选取 24 名高职院校英语教师为样本（教龄 6-23 年 , 覆盖财经、艺术、酒店管理类院校），每场访谈持续 45-60 分钟，结合课堂观察（12 课时）及教学文档分析，系统性分析 AI 赋能教学中的结构性矛盾。访谈聚焦三大核心维度：AI 工具应用现状（类型/ 频率/ 场景）、技术适配障碍（操作/ 资源/ 学生管理）、人机协同认知（角色边界/ 伦理冲突）。

访谈转录文本经主题分析法系统处理。一是数据解构：从转录稿中提取 54 个初始概念（如“注意力失控”“情境真实性缺失”）。二是模式识别：归纳工具适配断裂、教材转化障碍、学情管理缺失等 6 个问题类属。三是主题凝练：最终发现三重结构性矛盾：工具供给与学生能力梯度的错位、教材内容与职业场景的脱节、技术环境下的学情失控风险。

3 赋能高职英语的实践路径设计

3.1 分层工具适配策略：精准匹配学生能力梯度

针对高职学生英语水平差异显著的特点，建议采用三级分层教学策略。基础层聚焦词汇与语法薄弱群体，采用游戏化 AI 工具激发学习动力。例如酒店管理专业学生使用“客房服务术语闯关程序”：系统模拟客人提出“需要额外毛巾（extra towels）”等十种常见需求，学生需在 90 秒内选择正确术语应答。答对三题解锁“餐厅点餐”进阶场景，错误率高于 40% 时自动推送图文版术语卡。通过课堂实施后，学生周训练时长从1.2 小时提升至3.5 小时，术语测试平均分达89 分（百分制）。

3.2 听说写应用技能提升：开发职业场景仿真系统

AI 技术为教材知识转化为职业技能架设了实践桥梁。在跨境电商专业教学中，学生通过 AI 模拟海外买家进行实战谈判。当买家提出”降价 30% ”要求时，学生需组织回应话术，AI 系统根据价格谈判技巧、术语准确性和文化适应性三项标准即时评分。写作训练应注重实用性。学生起草商务邮件后，AI 自动标注表达问题，例如将生硬的”We can’t accept your offer” 改为更得体的”We’d suggest a 15%discount”。系统包含多行业场景，教师可调整参数（如按买家国籍设定谈判风格），确保训练贴近真实工作场景。

解决 AI 工具与教材脱节的关键在于建立深度联结。以《新职业英语·商务篇》" 客户服务 " 单元为例：教材内容转化为三级任务链，课前推送真实投诉录音（含口音干扰）并完成情绪识别测试；课中通过 VR 模拟愤怒客户场景，学生说 " 抱歉给您带来不便 " 得基础分，提出 " 免费升级房型 " 等解决方案可加分；课后 AI 生成沟通热力图标出攻击性用语（如 " 这不是我们的错 "），推送酒店标准话术库。实施 "三阶循环教学法 " 后：课前 AI 推送个性化术语包，重点强化易混词如"refund"（退款）与 "compensation"（赔偿）；课中四人小组处理 AI 模拟投诉案件，系统实时评估响应速度与解决率；课后提交英文道歉信时，AI 不仅修改语法错误，更提示表达改进如 " 将 7 次 'you should' 改为 'werecommend' 以降低指责感 "。试点班学生反馈：" 以前教材里的专业话术是抽象概念，现在AI 让它变成可操作的技能"。

3.3 动态监控赋能课堂管理：构建精细化管控体系

三层管理机制防止注意力分散。实时监控系统通过算法识别学习状态异常（如响应延迟、操作停滞），自动推送针对性强化训练，阻断知识断层扩大。如教师可通过后台查看各小组“注意力指数”（该指数基于屏幕操作频次与任务延迟率计算），当指数低于 0.6 时系统自动预警。若某小组在跨境电商谈判中响应延迟超30 秒，系统会立即标注“某同学需强化‘minimum order quantity’术语记忆”并推送对应微课。

防沉迷策略直击操作失控痛点。采用任务进阶约束与生理节律适配，强制分段操作维持认知专注，通关式场景切换保障知识梯度递进。设计每操作 20 分钟弹出“请起身活动”提示并暂停任务 5 分钟，有效降低疲劳性分心；任务设计采用“通关解锁”模式，如完成“酒店预订对话训练”才能开启“投诉处理”高阶场景；引入良性竞争机制，教室大屏实时显示小组进度排行榜，提升趣味性和吸引力。

教师管控工具箱实现精准干预。动态分组实现能力互补协同，课堂报告精准定位薄弱环节，使教师精力回归教学设计本质。设计核心功能包括对学生暂时屏蔽界面娱乐元素、动态分组、课后快报等，实现课堂干扰信息屏蔽、每周根据 AI 诊断报告重组小组、自动生成课堂总结等功能，使教师从机械管理中解脱，教师机械管理耗时大幅缩减，更多精力投入职业情境创设。

4 结语​

本研究直面高职英语教师 AI 应用的三大结构性矛盾——“工具与教材脱节”、“学生注意力失控”与“技术操作负荷”，构建了“能力分层 - 课程融合 - 管理赋能”三维解决方案。通过基础层（游戏化术语训练）、应用层（职业场景仿真）、创新层（生成式 AI 对比）的分层适配，提升学生核心术语掌握率。

但当前研究仍存在实践局限，如场景覆盖深度不足。现有 AI 仿真集中于酒店、电商等典型行业，但高端制造（如数控设备英语指令）、康养服务（如涉外护理沟通）等新兴领域仍待开发。

人工智能与职业教育结合，实质是教育本质与技术手段的融合创新。要真正落实《国家职业教育改革实施方案》的" 三教" 改革目标—让教师用好技术、让教材贴近实际、让教法服务岗位，必须坚守职业教育的能力培养根本，避免陷入技术至上的误区。这不仅是解决高职英语教学难题的关键，更是构建中国职教特色发展道路的重要方向。

参考文献

[1] 张燕 , 莫慧 , 严雪娟 . 数字技术赋能高职公共英语支架式教学的特征、架构与策略 [J]. 教育观察 ,2025,14(06):34- 36+55

[2] 刘艳群 . 多模态理论下高职公共英语线上线下智慧教学模式构建 [J]. 岳阳职业技术学院学报 ,2024,39(05):36- 38.

[3] 颜祎婧 . 高职院校英语教师对人工智能辅助教学工具的使用现状调研及分 [J]. 海外英语 ,2023,(16):228- 231.

作者简介：翁海婷 1995 年6 月 女 汉族 硕士研究生 四川财经职业学院 助教

研究方向：英语教育

基金号： 本文系四川外国语言文学研究中心 2025 年度一般项目《“ AI 素养 + 英语技能” ——基于AIGC 的高职公共英语课堂革命 》（课题立项号：SCWY GJ25- 14）的研究成果