AI 赋能背景下多元化外语云教学模式的构建与路径探索

一、AI 技术与外语教学的融合背景

（一）技术发展的推动

科技创新是第一生产力，人工智能作为生产力发展到一定阶段的产物，正深刻影响着社会各领域。在经济全球化浪潮下，英语作为全球通用语言，其教育模式与人工智能的融合成为不可逆转的趋势。人工智能凭借强大的数据处理和分析能力，能够对学生的学习行为数据（如听说读写练习成绩、学习时长、答题准确率等）进行深度挖掘，精准识别学习规律和薄弱环节，进而优化教学路径设计与资源分配机制，让教学过程更具针对性和高效性。例如，通过智能算法为学生动态调整学习内容难度，实现“千人千面”的教学节奏，大幅提升学习效率。

（二）教育需求的演变

随着社会对人才培养要求的提升，传统英语教学中课程内容单一化、教学模式同质化的问题日益凸显，已难以满足新时代学习者的需求。如今，人们更追求个性化、精准化的教学服务，希望教学能根据自身基础、学习习惯和兴趣偏好量身定制。人工智能技术恰好能通过持续的数据分析，为不同水平的学习者推送定制化学习内容（如依据词汇量、语法掌握程度设计专属练习），并借助智能辅导系统实时解答疑问，推动英语学习从“统一灌输”向“按需供给”的模式创新，让每个学习者都能在适合自己的节奏中提升能力。

（三）政策与教育信息化

政策层面为人工智能与英语教育的融合提供了坚实支撑。党的二十大首次将“教育数字化”写入报告，并强调“培养高素质教师队伍”，为教育领域的技术融合指明了方向。同时，中国《教育信息化 2.0 行动计划》明确提出发展智能教育，推动信息技术与教育教学深度融合。在技术落地层面，以 DeepSeek、ChatGPT 为代表的人工智能工具，能够模拟真实语言场景，为学习者创造沉浸式的英语对话环境，降低了传统语境缺失导致的学习壁垒。这种政策引导与技术实践的结合，加速了线上英语学习的普及，让智能教育模式从理念走向现实。

（四）现存问题与解决方案

传统英语教学存在诸多局限：一是课程内容更新滞后，难以适应语言应用场景的快速变化；二是教师精力有限，难以实现对每个学生的精准辅导；三是教学评估依赖人工，反馈时效性和客观性不足。而人工智能技术为解决这些问题提供了新思路：通过云教学平台整合海量动态教学资源，打破内容单一化瓶颈；利用智能评测系统实现作业自动批改与即时反馈，减轻教师负担的同时提升评估效率；借助个性化学习路径推荐，让教学更贴合学生需求。此外，针对外语教师在 AI 技术应用中可能遇到的信息素养不足等问题，可通过专业化培训、政策激励等方式，推动教师适应教育智慧化趋势，实现技术与教学实践的深度融合。

二、多元化外语云教学的实践路径

为了让人工智能真正发挥在英语教学中的帮助作用，不只是停留在“会用软件”或“能批改作业”的表面，团队尝试设计了一条结合日常课堂需求、学生实际情况和学校技术条件的外语教学实践路径。这条路径分为三个关键部分：平台怎么搭建、学生怎么用、老师怎么反馈。下面从这三个方面展开介绍。

（一）教学平台的搭建：以实用和互动为主

在做这个项目的时候，我们发现很多线上平台虽然功能很多，但用起来却很不方便。比如有的页面按钮太多、加载很慢，有些虽然能上传视频，但没有互动功能。老师们往往只用来发课件和通知，学生也只是看一眼就过去了，缺少真正的交流和练习。

我们认为，一个合适的英语教学平台应该具备几个基础特点：第一，要能上传各种类型的内容，比如 PPT、视频、听力练习等；第二，平台里最好可以设置一些互动功能，比如小测验、抢答、作业打分等，让学生觉得“在学习”，不是“在看资料”；第三，老师可以在平台上看到学生的学习记录，比如看了哪些视频、做了哪些题、有没有按时交作业，这样能更好地了解学生情况。

我们尝试参考一些学校在用的平台，比如“智慧树”“超星”“雨课堂”等，结合我们的调查问卷情况，设计了一个简单的平台构想。这个构想不追求功能特别先进，而是希望“够用、好用”，学生登录后就能快速找到要学的内容，也能看到老师的提醒和反馈。

（二）个性化学习路径的形成：让每个学生学得更适合自己

传统的教学方式基本是“一个老师教所有人”，但每个人的基础和进度都不同，结果就是有人觉得太简单，有人又觉得太难。在云平台中加入 AI 之后，其实可以帮老师更容易地发现这些差异，甚至平台本身也可以根据学生的表现推荐更适合的学习内容。

我们设想的方式是这样的：学生在平台上完成一些基础测评，比如单词测试、语法练习、听力理解等，平台会记录每个人的答题时间、正确率等信息。根据这些数据，系统可以自动为学生安排难度合适的任务，比如听力太差的学生就多练听力，阅读速度慢的学生就分配短一点的文章。

另外，在我们的问卷中，大部分学生也表示希望能有“错题本”和“推荐练习”的功能。平台可以帮学生把错的题目收集起来，再安排类似的题目给他反复练习，就像我们小时候做的“订正题”。这种方式虽然听起来普通，但对英语学习尤其有效，因为很多学生就是在同一个地方反复出错。

在平台使用实践中，我们模拟了一个针对大学英语词汇学习的路径推荐流程。学生登录平台后，先进行一次词汇测试，系统根据其掌握情况自动划分学习等级，并为其推送难度适配的词汇包和练习任务。例如，对于词汇掌握薄弱的学生，平台会推荐重复频率高、联想记忆辅助多的练习内容，同时插入词根词缀解析、场景例句等拓展材料，增强学习的深度和趣味性。在调研中，多位同学表示，这种“量身定制”的内容推送让他们更愿意主动学习，效率也更高。另一方面，教师端可实时查看每个学生的路径分布和练习情况，从而调整教学策略，实现“以学定教”的动态优化。通过这种机制，平台在最大程度上实现了因材施教，为英语学习过程注入了更强的适应性与针对性。

（三）智能评估与反馈：让学生知道自己学得怎么样

我们发现，在传统英语教学中，学生常常不知道自己到底学得好不好。平时的考试次数少，作业改得慢，有时候老师也没空逐个讲评，导致学生长期处于“感觉上在学，但不确定有没有进步”的状态。

有了 AI 平台之后，很多问题其实可以被解决。例如，平台可以帮忙批改作文、打分口语发音，还能做小测验的自动评分。学生做完后马上就能看到分数和改错建议，比等待老师讲评节省了很多时间。而且，系统可以给出具体的分析，比如“你在形容词比较级上错得最多”或者“你的句子结构重复太多”，这样学生更清楚该怎么改进。

对于老师来说，这些评估也能帮上忙。老师可以在后台看到每个学生的整体情况，不仅知道谁没交作业，还能看到谁在某方面长期表现不佳。比如某位学生听力总是不及格，老师就可以在课后特别提醒他重点练习听力，而不是一视同仁布置相同的任务。

此外，我们还建议平台每周能自动生成一个“学习小报告”，发给学生和老师，报告内容可以包括“学习时间、练习次数、错题数、改善情况”等，让学习过程变得可视化。这样不仅提升学习效率，也增加了成就感。

三、技术难点与挑战

虽然“AI+ 云教学”模式带来了很多便利，但在实际使用中还是遇到了一些麻烦。这些问题如果解决不好，可能会影响老师和学生的使用体验。

首先，平台的稳定性和适配性是个大问题。很多 AI 教学系统需要高性能的服务器支持，如果网络不好或者同时使用的人太多，系统就容易卡顿、反应慢，甚至可能丢失数据。特别是在一些设备老旧或网络不太好的学校，平台可能根本跑不起来，影响上课效果。另外，有些平台设计得比较通用，没有针对具体课程调整，导致很多功能用不上，有点浪费。

其次，数据安全和隐私保护也很让人担心。AI 平台要收集学生的学习数据来做个性化推荐或自动批改作业，但如果数据管理不规范，可能会泄露学生信息，甚至被滥用。而且，AI 的判断也可能出错，比如语音识别不准，把学生的发音误判为错误，可能会打击他们的学习信心。

第三个问题是老师和学生的技术能力差异。虽然 AI 工具很方便，但很多老师一开始不太会用，甚至有点“怕用”，需要时间适应。而学生虽然接受新技术快，但有些人容易依赖AI，反而懒得自己动脑筋，学习主动性下降了。

除了技术条件带来的障碍，更值得关注的是认知层面的挑战。在调研过程中，一些英语教师坦言虽然认可 AI 教学平台的潜力，但实际使用中常感“无从下手”。例如，不熟悉教学任务设置、难以理解平台提供的数据报告，或在课堂中不知道如何引导学生使用系统进行有效互动。部分教师担心“被技术取代”，对新工具持有抵触甚至回避态度。而在学生端，也存在对 AI 工具的过度依赖问题。一些学生在使用写作辅助系统时，倾向于直接采纳生成结果，而忽视了对语言结构与表达逻辑的理解与消化，导致写作能力提升不明显，甚至形成“形式依赖”。这类认知偏差如果不加引导，可能削弱平台的教学效果，也偏离了“辅助提升”而非“替代思维”的初衷。

最后，有些 AI 功能虽然看起来很厉害，但实际用起来并不顺手。比如，有的口语打分系统只认标准美式发音，对中国学生的口音不友好；作文批改可能只挑语法错误，却忽略了逻辑和内容，评价不够全面。

总之，要想让“AI+ 云教学”真正好用，还得在系统优化、数据保护、使用培训和功能改进上多下功夫，慢慢解决这些问题。

四、推广建议与展望

为了让“AI+ 云教学”模式更好地推广和发展，我们可以从以下几个方面努力：

首先，平台要更“接地气”。AI 教学工具应该符合中国学生的学习习惯和特点，不能直接照搬国外的设计。可以请老师和技术人员一起合作，开发更适合本地学生的功能，比如更准确的发音打分、更智能的作文批改等。

其次，要多帮老师熟悉新工具。学校可以组织培训，让老师学习怎么用AI 平台上课，还可以安排示范课让大家互相学习。另外，设置一个技术支持小组，随时帮老师解决操作问题，减少他们的顾虑。

第三，推广要一步一步来。先选一些条件好的学校试点，等积累经验、调整好功能后，再慢慢扩大到更多地方，这样更稳妥。

最后，要多听大家的反馈。通过学生评价、老师意见和后台数据，不断优化平台功能，让它越来越实用、好用。

未来，随着技术发展，AI 可能会从“辅助工具”变成外语学习的重要部分。课堂会更灵活，学习内容会更个性化，老师和学生的互动方式也会更多样。外语教学不再只是老师讲、学生听，而是通过AI 的智能引导，让学生更主动地学习。

展望未来，AI 赋能下的外语教学不应只是少数课程或教师的尝试，而应成为一种可持续推广的常规教学形态。理想状态下，教师打开平台，即可调取班级学生的学习分析图，自动生成每课重点难点，平台还能根据过往数据推荐匹配的教学任务和评估方式。学生则可根据个人节奏安排学习任务，系统记录其掌握情况，并动态调整内容推送。这种高度融合的智能教学场景将有效提升课堂效率，增强学生主动性，并减轻教师在批改与反馈环节的负担。为了实现这一目标，除了技术部门的不断优化外，高校层面的制度引导与政策激励也不可或缺。通过在校内推广试点、设立专项支持经费和平台操作培训班，有望推动该模式在更大范围内实现落地。

所以，只要我们不断改进，“AI+ 云教学”一定会让外语学习变得更高效、更有趣，甚至改变未来的教育方式！

五、结论

随着人工智能技术的快速发展，多元化外语云教学模式为外语教育带来了新的机遇与挑战。我们通过一个小范围的教学尝试发现，把AI 技术用在英语课上确实能让学习更方便，也更有针对性。尤其是像语音识别、自动批改这类功能，对老师和学生都很实用。研究结果表明，该模式能够显著提升学习者的语言应用能力、自主学习积极性及跨文化交际素养，同时为教师提供了精准化教学支持，优化了教学资源配置。

然而，AI 驱动的外语云教学仍面临技术适配性、数据隐私保护、师生数字素养差异等问题。未来研究需进一步探索多模态人机协同教学策略，完善智能化评价体系，并关注技术赋能下的教育公平性。总体而言，多元化外语云教学模式代表了教育数字化转型的重要方向，其持续优化将为外语教学的高质量发展注入新动力。

参考文献

1. 陈泽宇. AI 辅助教学平台本土化适配策略研究[J]. 中国教育信息化, 2023.2. 教育部 . 教育信息化 2.0 行动计划 [Z]. 北京 : 教育部官网 , 2018.3. 李林奉. 高中英语阅读深度学习的教学设计研究[M]. 重庆: 西南大学, 2020.4. 梁俊锋. 基于学习行为数据的个性化学习路径构建研究[J]. 现代远距离教育,2022.5. 刘青, 王玉华. 高校英语智能教学系统构建及其实效分析[J]. 现代信息科技,2023.6. 唐睿, 周丽娟. “智慧课堂”背景下高校英语教师数字素养提升路径研究[J].电化教育研究 , 2023.7. 徐颖. 人工智能技术在高校英语教学中的应用与挑战研究[J]. 外语界, 2023.8. 张晨曦, 孙洁. 云教学环境下大学英语混合教学模式探析[J]. 外语电化教学,2021.9. 赵过 . 生成式人工智能在初中英语写作作业中的应用研究 [J]. 中小学外语教学 , 2023.10. 朱婧 . 智能英语写作评阅系统对大学生写作能力的影响研究 [J]. 外语教学与研究 , 2022.11. 谢凝 (1981.5—)，女，汉族，籍贯 : 辽宁沈阳人讲师，硕士学位，专业: 英语，研究方向: 英美文学及翻译12. 张子茵 (2006.04—)，女，满族，籍贯 : 辽宁省本溪市人本科生，专业: 英语师范( 本文系 2025 年沈阳师范大学大学生创新创业项目“AI 视域下多元化外语云教学模式”阶段性研究成果，项目编号 :X202510166150)