算法棱镜：新课标下英语审辨式AI素养与语言技能协同发展研究

一、引言

人工智能技术的发展推动英语教学向智能化转型，英国文化教育协会在2024 年的《人工智能与英语教学：为未来做好准备》的研究报告显示，全球72% 的英语教师已使用 AI 工具辅助教学，其中语言学习应用程序、生成式AI 和聊天机器人是主要类型。然而，技术应用中的算法偏见问题逐渐显现，成都地区调研显示，川渝方言在 AI 语音识别中的错误率高达 42% ，AI 生成的职业形象中女性 STEM 从业者占比不足 30% ，这类现象与新课标“文化意识”和“思维品质”培养目标存在冲突。

当前对算法偏见的应对多聚焦技术优化，但仅 34% 的教师认为技术改进能完全解决课堂伦理问题。鉴于此，本文结合初中英语教学场景特征，构建算法偏见转化为教学资源的策略框架，秉持“缺陷即资源”的理念，为一线教师提供可操作的教学思路。

二、研究背景与核心问题

人工智能与英语教学的深度融合，在重构教学逻辑的同时，也引发了一系列值得关注的教育冲突。语音识别系统的算法设计多以“标准口音”为核心训练样本，对方言及语言变体的兼容性存在明显不足。这种技术局限不仅直接影响听说训练效果，更可能潜移默化削弱学生对母语方言的文化认同，与新课标“理解语言多样性”理念形成冲突。

AI 生成内容的文化取向深受训练数据影响，呈现显著“西方中心”倾向。在初中英语教学实践中，笔者尝试让豆包AI 生成“中国春节文化介绍”英语文本，结果发现，3 次生成结果里，2 次仅围绕“dumplings（饺子）、red envelopes（红包）”展开，未涉及“reunion（团圆）、blessing（祈福）”等深层文化；而生成“Christmas（圣诞节）”文本时，均完整包含“familyreunion（家庭团聚）、spiritual inheritance（精神传承）”等内容 。这种教学场景中观察到的文化表达差异，反映出 AI 生成的潜在偏向，易固化学生文化认知，阻碍“跨文化交际能力”的深层培养。

智能推荐算法通过“用户画像”推送学习内容，虽实现一定个性化学习，却可能形成“信息茧房”，带来认知固化风险。某主流英语学习APP 后台数据显示，偏好“应试技巧”的学生连续 30 天接收的内容中，真题解析占比91% ，拓展性阅读材料不足 9% 。这种“精准”推送虽短期提升分数，却限制学生对语言应用场景的多元认知，与新课标强调的“批判性思维”培养目标相背离。

面对这些冲突，现有解决方案多聚焦技术修补，如优化方言识别模型、扩充文化语料库等，而一线教师更迫切需要将技术缺陷转化为教学资源的具体方法论——这正是本研究的核心切入点。本研究核心问题聚焦于，在新课标核心素养框架下，如何构建“算法偏见教学转化模型”，实现算法伦理教育与英语“听说读看写”技能的深度融合，为提升师生在AI 应用中的批判性思维与主体意识提供策略支持。具体可分解为三个子问题：算法偏见在初中英语教学场景中的典型表现形式与教学转化价值如何？如何设计贴合初中生认知特点的“语言技能训练 +AI 伦理分析”融合式教学活动？如何构建兼顾语言能力与审辨式 AI 素养的双轨评价框架？

三、文献综述

英国文化教育协会2024 年的报告显示，AI 与英语教学的研究中，亚洲占比超七成（ 72% ），中国占 19% 。2023 年相关研究数量激增，几乎追平此前九年总和。AI 主要用于口语发音训练、写作语法纠错、阅读词汇学习，2023 年开始出现听力辅助应用。对 1348 名教师的调查显示，48% 用语言学习 APP， 37% 用生成式AI，多用来做教学材料（ 57% ）和辅助练习（ 53% ），仍有 24% 的教师未使用 AI。教师认可 AI 对语言技能的帮助，但 70% 认为学生需具备独立写作能力，仅 20% 接受过足够的 AI 培训。目前研究多聚焦高等教育，K-12 和成人学习领域尚有缺口，且越来越关注伦理、公平性及自主学习支持。

数据偏差上，英语 AI 工具的训练语料存在显著失衡——北美英语占 65% 、英国英语 23% ，其他英语变体（如印度英语、新加坡英语）仅占12%_c 。这种语料构成直接导致AI 对非英美英语变体的适配性差，面对“印度英语”的独特发音、“新加坡英语”的词汇融合时，识别与理解极易出错。算法逻辑局限则是“效率优先”原则的副产品。比如某自动评分系统，为追求评分效率，将“复杂句使用频率”设为核心指标。东方语言使用者习惯的简洁表达，因不符合“复杂句”偏好，被系统性低估，陷入“表达越简洁，评分越低”的困境。

这种技术缺陷，实则为英语教学提供了三重价值：一是借AI 对变体的识别误差，强化学生对“英语多样性”的文化认知；二是通过分析算法逻辑，培养学生“技术工具并非绝对客观”的审辨思维；三是引导学生反向构建“多元英语变体语料库”，用技术思维破解技术偏见，实现从“发现问题”到“干预技术”的能力跃迁。这种将技术缺陷转化为教学资源的路径，恰好呼应新课标对“数字化思维 + 文化意识和思维品质”的双重培养要求。本研究在后者基础上深化，结合初中生认知特点构建“技能训练- 伦理分析- 价值反思”三阶融合模型，使审辨式AI 素养培养自然嵌入语言学习全过程。

四、算法偏见教学转化模型的构建

基于上述理论与实践背景，本研究构建“识别 - 分析 - 应对”三阶教学转化模型，核心是建立算法偏见与语言技能的映射关系，实现技术缺陷与教学目标的精准对接。语音识别方言偏差可对应听说技能，转化为方言 - 标准音对比辨音训练；翻译文化缺失对应读、写、译技能，设计为跨文化交际纠错任务；职业形象刻板印象对应看、写技能，开展多元职业描述重构；推荐内容同质化对应读、看技能，引导进行信息源多样性分析。

识别阶段聚焦“现象感知”，引导学生发现AI 工具中的偏见表现。听说课中对比川渝方言“牛奶”与标准音的发音差异，观察 AI 识别错误；写作课中分析 AI 生成的职业范文，标注性别化描述。此阶段结合初中生具象思维特点，采用“音频对比”和“文本标注”等直观方式，降低认知门槛。分析阶段侧重“原因探究”，结合语言知识解析偏见成因。从语音学角度解释 /n/ 与/l/ 混淆的发音机制，帮助学生理解AI 识别偏差的技术局限；从文化角度对比中西方节日内涵，说明 AI 翻译简化的根源。此阶段可引入“数据卡片”（如展示 AI 训练语料的地域占比），培养学生的逻辑分析能力。应对阶段强调“主动重构”，指导学生通过语言实践修正 AI 偏见。用英语撰写“多元职业故事”，补充AI 缺失的文化细节，向技术平台反馈优化建议。此阶段注重“输出导向”，将批判思维转化为具体的语言表达能力。

五、融合式教学活动设计

结合初中英语课程内容，针对三类典型算法偏见设计具体教学活动：

（一）听说课：方言偏见与语音辨析融合设计

“AI 听不懂的声音—— 方言与标准音对比”活动分为三步实施。首先呈现 AI 对川渝方言“蓝 / 南”和“李 / 你”的识别错误案例，播放错误识别音频（如将“蓝天”识别为“南天”）；接着引导学生观察音标差异，用英语标注 /n/ 与 /I/ 的发音部位（“The tongue touches the alveolar ridge for /n/， butnot for /I/^′′ ”）；最后分组录制“方言 - 标准音”对比音频，制作“AI 优化建议卡”，用英语撰写识别错误说明。

设计依据是第二语言习得中的“对比分析假说”，将方言差异转化为语音学习的切入点，同时培养技术批判意识。

（二）读写课：职业偏见与多元表达融合设计

“AI 眼中的职业——打破刻板印象”活动实施步骤如下。展示 AI 生成的“科学家”和“护士”职业描述，引导学生用荧光笔标注性别化词汇（如“he”“she”的高频使用场景）；提供真实职业案例（如女工程师、男护士的工作场景），讨论“职业与性别无关”的观点；用英语撰写“我的理想职业”短文，要求使用性别中性表达（如“they”“person”），并补充具体职业能力描述。

设计依据参考社会建构主义学习理论，通过“解构 - 重构”过程，将批判性思维融入写作表达，强化“思维品质”和“文化意识”素养。

（三）文化感知课：借AI 文化偏差，悟多元文化魅力

活动分三步开展：首先呈现 AI 对“龙”“清明节”的翻译及匹配画面（如把“龙”译成“dragon”，配上西方龙喷火图；“清明节”译成“QingmingFestival”，仅显示日期），让学生快速找“不对劲”；接着分组领取文化词汇卡（含“饺子”“春联”等），查阅中英双语资料、翻看文化绘本，用英语补充翻译背后的意义（像“Jiaozi is more than dumplings， it’s a symbol offamily reunion during Spring Festival”）；最后开展“文化翻译小老师”挑战，老师说中文文化词（如“压岁钱”“赛龙舟”），小组用英语 + 简笔画，把文化内涵“教”给 AI，制作“文化翻译小手册”，收录易被 AI 简化的词汇及完整文化解释，贴在教室文化角。

设计依据依托跨文化交际理论，借 AI 简化文化的状况，让学生在“发现误读—探寻深意—创意讲解”过程里，感受文化差异，学会用英语传递文化内涵，同步培养对技术的批判思考力与文化传播意识。

六、结论

本研究针对人工智能时代英语教学中的算法偏见问题，构建了“识别 -分析 - 应对”教学转化模型，设计了融合式教学活动与双轨评价框架。研究的核心价值在于：提出了算法偏见与语言技能的精准映射关系，为“技术缺陷转化为教学资源”提供理论框架；开发的三类教学活动可直接服务于初中英语课堂，提升教学实践的可操作性；强调“语言能力与批判思维协同培养”，为新课标核心素养的落地提供新路径。

参考文献

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基金项目：本文属“2025 年省级大学生创新训练项目”的研究成果，项目编号：202513671237。