基于数智教育生态背景的外语人机协作双师教学范式实践路径研究

当今教育生态系统正在经历从传统教育生态到数字教育生态，再到数智教育生态的演进历程。数智教育生态系统最突出的特征是教育范式从“工具赋能”转向“智能协同”，这一转型正是生成式人工智能技术引发的一场革命性变革随着大模型，AI 伴读 AI 伴学等人工智能接入高校中，高等教育进入全新的数智时代，人工智能不再仅是辅助工具，而成为具有一定自主性的教育参与者，与人类教师和学习者共同构建富有活力的教育共同体。

通过 AIGC 技术人机协作与外语教学进行深度融合的研究仍处于初级阶段，在现今数智教育生态背景下的外语教学中，传统的教师主导角色逐渐转变为引导者和辅助者，而学生则成为学习过程的主体，智能体机师则作为新兴的教育参与者，与教师和学生共同构成了一个全新的教育共同体。聚焦数智教育生态背景下构建人机协同教学范式，通过教学案例实践构建开发人机协同不同阶段教学流程实践范式，旨在为数智教育生态背景下人机协同教学发展提供指引与参考。

一、‌数智教育生态内涵特征及与外语教学的适配性

随着信息技术的发展，数字教育生态系统开始形成，表现为教育资源数字化、教学方式网络化、学习空间融合化，但技术仍作为工具存在未能从根本上改变教育主体师、生间的关系结构，并需要与外语教学进行高度配适才能达到最佳教学效果。

数智教育生态的核心在于以数据为驱动、以智能为支撑，实现教育要素的优化配置与教育流程的重塑，其内涵特征体现在动态性、协同性与个性化三个维度。动态性表现为教育资源、教学模式和师生互动方式随技术迭代和需求变化而持续演进；协同性强调教育主体（教师、学生、智能系统）、教育资源及教育环境之间的有机联动与高效配合；个性化则聚焦于根据学习者的认知特点、学习进度和兴趣偏好提供精准化的学习支持。在外语教学适配性方面，数智教育生态能够打破传统外语教学中时空限制，通过构建沉浸式语言学习场景，如虚拟仿真对话环境、跨文化交际模拟平台等，弥补传统课堂在实践机会和文化体验上的不足。同时，其数据采集与分析能力可实时追踪学生的词汇掌握、语法运用及听说读写能力发展轨迹，为教师调整教学策略、设计差异化教学方案提供科学依据，进而推动外语教学从“标准化传授”向“个性化培养”转型，使语言学习更具针对性和高效性。

二、构建数智化外语教学" 教师- 学生- 机师" 三元协同体系

在教育主体层面，教学模式已从传统的“人师”与学生的二元结构，转变为数字教育生态所呈现的“人师—机师—学生”三元新型关系模式。人师作为教学活动的主导者，负责教学设计的顶层规划、情感引导及价值塑造。凭借丰富的教学经验和人文关怀，人师能够精准把握教学方向与育人目标。机师依托强大的数据处理能力和智能交互技术，承担语言知识的精准推送、个性化学习路径规划以及高频次的听说训练辅助工作。通过模拟真实语境，机师可为学生提供即时反馈与多维度练习支持。学生在人师与机师的协同作用下，从被动接受者转变为主动探究者。学生既能借助机师的技术赋能，深化自主学习，又能通过与人师的深度互动，实现语言运用能力的迁移和综合素养的提升。三者形成了以学生为中心、人师为引领、机师为支撑的动态平衡关系，共同推动外语教学过程从知识传递向能力培养、从单向灌输向多元互动进行深层次变革。

在这一三元协同体系中，人师、机师与学生的角色定位并非静态割裂，而是通过信息流转与任务分工实现深度耦合。三者通过“人师规划—机师执行—学生实践—数据反馈—人师调整”的闭环机制，形成相互赋能、协同进化的教学共同体，推动外语教学从传统的线性流程向网络化、智能化的生态系统演进。

三、‌人机协作教学范式核心架构设计及‌教学实践路径开发，并对‌教学效果进行多元评价

通过在案例教学中构建 " 三主体四维度 " 教学框架：教师（教学设计者辅助者）、AI（自主性的教育参与者认知脚手架）、学生（学习过程主体）教学内容、教学方法、教学评价、教学环境，开发人机协作实践路径范式，在研究中探索多元的‌教学效果评价，并不断进行教学生态的迭代优化。在“三主体四维度”教学框架下，教师需进一步深化角色转型，从知识传授者升级为教学场景的设计者与学习过程的引导者，通过分析机师生成的学生学习行为数据，动态调整教学策略，优化教学内容的呈现方式，确保教学方法与学生认知规律的适配性；AI 则需强化教育参与者的自主性，在认知脚手架搭建中，不仅要实现语言知识的精准推送，还需基于学生的学习风格和认知水平，智能生成具有挑战性的学习任务，激发学生的深度学习动机，同时通过多模态交互技术丰富教学环境的沉浸感，如利用虚拟仿真技术创设跨文化交际场景，让学生在真实情境中提升语言运用能力。学生作为学习过程的主体，在教学评价环节应参与到自我评价与同伴互评中，结合机师提供的客观数据反馈和教师的质性评估，形成对自身学习效果的全面认知，进而主动调整学习计划。教学内容维度需注重将传统课程资源与 AI 生成的动态学习资源深度融合，根据学科前沿和学生需求实时更新；教学方法维度则可探索基于人机协同的混合式教学模式，如“线上 AI 自主预习 + 线下教师互动研讨 +AI 课后强化训练”的闭环教学流程；教学评价维度需构建包含知识掌握、能力提升、情感态度及学习投入度的多元指标体系，通过量化数据与质性分析相结合的方式，全面反映教学效果；教学环境维度应整合物理教室、虚拟学习空间及移动终端平台，打造无缝衔接的泛在学习环境，支持学生随时随地开展个性化学习。在此基础上，通过选取不同类型学校、不同学段的学生进行案例教学实践，收集教学过程中的各类数据，运用行动研究法不断调整优化教学框架与实践路径，验证人机协作教学范式的有效性与可行性，最终形成可复制、可推广的教学模式，为外语教学改革提供实践参考。

结语

综上，在数智教育生态深度融合外语教学的进程中，构建人机协作双师教学范式是应对传统教学挑战、推动教育高质量发展的必然选择。通过明确数智教育生态的内涵特征与适配性，搭建“教师- 学生-机师”三元协同关系，设计“三主体四维度”核心架构并开发实践路径，能够有效破解个性化教学不足、情境真实性弱等难题。未来研究可进一步拓展人机协同的应用场景，深化智能技术与外语教学规律的耦合机制，同时加强教师数智素养培养体系建设，以更好地适应数智时代教育变革需求，持续优化人机协作教学生态，为培养具有跨文化沟通能力和创新思维的外语人才提供更坚实的理论支撑与实践保障。

参考文献：

[1] 胡壮麟 . 教育生态学视域下的外语教学研究 [M]. 北京 : 外语教学与研究出版社,2021.

[2] Luckin R, Holmes W, Griffiths M, et al. Intelligence Unleashed: An rgument for AI in Education[M]. London: Pearson, 2016.

基 金 项 目：2025 年 唐 山 师 范 学 院 校 级 项 目（ 编 号：2025JGZD117)；河北省体育局项目：新时代“体育强国”战略背景下河北省优秀体育文化外译研究（编号：2025WJ02）。