大學英語教學中生成式人工智能技術的應用研究

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.050

中圖分類號：G434；TP18 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0150-03

Application of Generative Artificial Intelligence Technology in College English Teaching LI Xueying

（Shanxi Universityof Applied Science and Technology，Taiyuan O3oo62，China）

Abstract： With the rapid development of information technology， generative artificial intellgence technology has become an important innovative force in the field of education.This article focuses on the application of generative artificialintelligencetechnologyincollegeEnglishteaching，elaboratingonitscorecharacteristics，includingmachine learning，deep learning，andnaturallanguage processing technologies.Italsoanalyzes the needs ofthese technologies in personalized learning path customization，automated evaluation and instant feedback， intelligent resource management and recommendation，and enhancing interactive and collaborative learning experiences.Through specific case analysis，this study explores and analyzes the applicationachievementsof generative artificial inteligence technology inpersonalized teaching，eficient evaluation and fedback，optimizationof teachingresources，crosscultural communication simulation，and emotion recognition and adaptive learning， inorder to provide reference for scholars and teachers who are concerned about the application of this technology.

Keywords： college english; teaching planning; generative artificial inteligence technology; innovative practice

生成式人工智能技術在大學英語教學中的應用，為傳統教學模式帶來了深刻的變革。通過自然語言處理、語音識別與生成等關鍵技術，生成式人工智能為英語教學提供了智能化、個性化的教學資源和工具，顯著提高了教學效率和學習效果[1。同時，技術的應用也促進了教師角色的轉變，使教師能夠更專注于教學內容的創新和教學方法的改進。由此，在大學英語教學中展開此項技術，不僅具有理論價值，更具有重要的實踐意義。

1 生成式人工智能技術的核心特點

1.1機器學習

機器學習是生成式人工智能技術的核心特點之一，其能使機器從大量的數據中自動學習規律和特征，從而改進和優化其性能。在大學英語教學中，機器學習算法通過分析學生的學習行為、成績數據以及學習資源的使用情況，能夠識別出學生的學習模式和偏好。這種能力使得生成式AI能夠為學生量身定制個性化的學習計劃，提供符合其需求的學習資源和練習。例如，通過分析學生的詞匯掌握情況，機器學習算法可以推薦適合該學生的詞匯學習材料，從而提高學生的學習效率。

1.2深度學習

深度學習作為機器學習的一個分支，利用深度神經網絡實現大規模的數據處理，進一步提高了決策和分類的準確率。在大學英語教學中，深度學習技術被廣泛應用于文本生成、語音識別、圖像識別等領域。例如，通過深度學習模型，可以生成高質量的英語作文模板，為學生提供寫作參考。同時，深度學習技術還能夠對學生的英語作文進行自動評分和點評，指出語法、詞匯等方面的錯誤，并提供改進建議。

在語音識別方面，深度學習技術使得機器能夠更準確地理解學生的口語發音，從而為學生提供更加精準的口語練習和反饋。這種技術的應用不僅提高了學生的口語能力，還減輕了教師的工作負擔。此外，深度學習技術還能夠根據學生的學習進度和需求，自動調整學習資源的難度和類型，為學生提供更加個性化的學習體驗。

1.3自然語言處理

自然語言處理在生成式人工智能技術中的重要性不言而喻。它使機器能夠理解和生成人類語言，實現與人類的自然交互。在大學英語教學中，自然語言處理技術被廣泛應用于智能問答系統、機器翻譯等領域。例如，通過自然語言處理技術，可以構建智能問答系統，為學生提供實時的學習幫助和解答疑惑。這種系統能夠根據學生的問題，自動搜索相關的學習資源和答案，為學生提供準確、有用的信息。

自然語言處理技術還能夠實現機器翻譯功能，幫助學生更好地理解和學習外語材料。通過翻譯工具，學生可以輕松地將英文材料翻譯成中文，從而加深對材料的理解和掌握。同時，自然語言處理技術還能夠對學生的英語作文進行語法檢查和拼寫校正，提高作文的準確性和可讀性。這些技術的應用不僅提高了學生的學習效率，還豐富了教學手段和方法。

2 大學英語教學中對生成式人工智能技術的需求

2.1個性化學習路徑定制

在大學英語教學中，生成式人工智能技術能夠基于學生的學習風格、能力水平和學習目標，為其定制個性化的學習路徑。通過分析學生的學習數據，AI可以識別學生的強項和弱點，并據此推薦適合的學習材料和練習。例如，對于詞匯量不足的學生，AI可以推薦專門的詞匯學習工具和練習；對于語法掌握不牢固的學生，則可以提供針對性的語法講解和例句分析。這種個性化的學習路徑定制，有助于提高學生的學習效率和興趣。

2.2自動化評估與即時反饋

生成式人工智能技術還能夠實現自動化評估和即時反饋，為大學英語教學提供有力的支持。通過AI技術，教師可以快速、準確地評估學生的作業和測試成績，并生成詳細的評估報告。同時，AI還能夠即時反饋學生的學習情況，指出存在的問題和需要改進的地方。這種即時反饋機制有助于學生及時糾正錯誤，調整學習策略，從而提高學習效果。

2.3智能資源管理與推薦

在大學英語教學中，生成式人工智能技術還能夠實現智能資源管理與推薦。AI可以根據學生的學習需求和興趣，自動搜索和篩選相關的學習資源，如英文文章、視頻、音頻等。同時，AI還能夠根據學生的學習進度和反饋，智能調整資源的難度和類型，確保學生始終能夠獲得適合的學習資源。這種智能資源管理與推薦，有助于豐富教學手段和內容，提高學生的學習興趣和參與度。

2.4增強互動與合作學習體驗

生成式人工智能技術還能夠通過增強互動與合作學習體驗，提升大學英語教學的效果。AI可以模擬真實的對話場景，為學生提供練習口語和聽力的機會。同時，AI還能夠支持多人在線協作學習，如共同編輯文檔、討論問題等。這種互動與合作學習體驗有助于學生提高語言運用能力和團隊協作能力，培養跨文化交流的能力。

3 生成式人工智能技術在大學英語教學中的應用

3.1高效評估與反饋

生成式人工智能技術在大學英語教學中的應用，通過自動化作業批改系統和智能評估工具，已經顯著提升了教學效果和學生的學習體驗。這些技術的引入，不僅優化了傳統的教學流程，還為學生提供了更為個性化和及時的學習支持。

自動化作業批改系統在減輕教師工作負擔方面發揮了重要作用。傳統的作業批改過程往往耗時且重復，而自動化系統能夠迅速且準確地識別出學生在作業中的語法錯誤、拼寫錯誤、標點使用不當等問題。更為重要的是，系統不僅指出錯誤，還能提供詳盡的解析和修改建議，這使得學生能夠在第一時間獲得反饋，從而及時進行自我糾正。這種即時的反饋機制，不僅增強了學生的學習動力，也促進了他們自主學習能力的提升。

智能評估工具的應用則進一步拓展了評估的廣度和深度。這類工具通過集成語音識別和自然語言處理技術，能夠對學生的口語、寫作、聽力等多項語言技能進行全面評估。例如，在口語評估中，系統可以分析學生的發音準確性、語調的自然度以及詞匯的豐富程度，并據此給出個性化的改進建議。這種評估方式不僅實時性強，而且能夠針對學生的具體問題提供精準的指導，有助于學生全面提升語言能力。

3.2教學資源優化

生成式人工智能技術在大學英語教學中的應用，通過開發智能教材和在線課程等新型教學資源，顯著提升了教學效果。這一技術的引入，不僅優化了教學內容的呈現方式，更在個性化學習體驗和互動性方面取得了突破。

智能教材的動態調整功能是其核心優勢之一。借助生成式人工智能，教材能夠實時分析學生的學習進度、理解程度及知識掌握情況，從而智能地調整內容難度和深度。這種自適應學習模式確保了學生能夠在最適合自己認知水平的情境下學習，避免了傳統教材“一刀切”的弊端。同時，智能教材還能及時更新，引入最新的學術研究成果和行業動態，使學生始終接觸到前沿知識，保持學習的時效性和前瞻性。

智能教材的多媒體資源整合能力極大地豐富了學習體驗。通過嵌入視頻講解、音頻示范、圖片展示等多種形式，教材能夠將抽象的英語知識具象化，幫助學生更直觀地理解和記憶。這種多元化的呈現方式不僅激發了學生的學習興趣，還通過視聽結合的手段，提高了學習效果和記憶持久度。

在線課程方面，生成式人工智能技術的應用則徹底打破了傳統課堂的時間和空間限制。學生可以根據自己的時間安排，隨時隨地進行學習，極大地提高了學習的靈活性和自主性。更為重要的是，在線課程能夠通過分析學生的學習數據，如觀看時長、答題正確率、互動頻率等，智能地調整課程內容和難度。這種數據驅動的個性化教學模式，確保了每個學生都能獲得量身定制的學習路徑，從而最大化學習效果。

3.3跨文化交流模擬

生成式人工智能技術在大學英語教學中的應用，為跨文化交際能力的培養提供了前所未有的契機。通過模擬不同文化背景下的交流場景，該技術能夠有效地幫助學生了解并適應多元文化環境。系統所生成的虛擬跨文化交流環境，不僅涵蓋了不同國家的語言表達方式，還深入剖析了各國的文化習俗與社交禮儀，從而為學生提供了一個全方位、沉浸式的學習平臺。

在這一虛擬環境中，學生可以扮演不同文化背景的角色，進行深度的互動練習。例如，在國際會議的模擬場景中，學生不僅需要運用英語進行演講和討論，還需遵循特定的文化禮儀和交流規范。系統會實時監測學生的表現，并針對發音、語調、詞匯運用等方面提供即時的反饋和改進建議。更為重要的是，系統還會穿插介紹會議所涉及的文化背景知識，如歷史淵源、社會習俗等，幫助學生從根源上理解并尊重不同文化間的差異。

3.4情感識別與適應性學習

生成式人工智能技術在大學英語教學中，通過情感識別技術感知學生的情緒狀態，并據此調整教學策略，提供更加適應性的教學。情感識別技術能夠分析學生的面部表情、語音語調等信號，判斷學生的情緒狀態，如積極、消極、困惑等。系統會根據學生的情緒狀態，智能調整教學內容和難度，以激發學生的學習興趣和積極性。

當系統檢測到學生表現出消極情緒時，會立即啟動情感識別機制，通過分析學生的面部表情、語音語調以及行為模式，精準判斷其情緒狀態?；谶@一判斷，系統將自動調整教學內容，轉向更加輕松有趣的話題，以緩解學生的壓力。這種內容的轉變不僅能夠讓學生在輕松的氛圍中放松心情，還能激發他們的學習興趣，從而提升學習效果。

系統還會深入分析學生在學習過程中遇到的困惑點，利用其強大的數據處理能力，快速識別出學生的知識盲區和理解障礙。針對這些具體的困惑點，系統會提供針對性的解釋和練習，確保學生能夠清晰理解并掌握相關知識點。這種個性化的教學支持，不僅能夠幫助學生克服學習難點，還能增強他們的自信心和學習動力。通過這種情感識別與適應性學習的方式，系統能夠實時監測學生的情緒狀態和學習需求，并據此動態調整教學策略。這種個性化的教學支持，不僅能夠顯著提高學生的學習效果，還能大幅提升他們的學習滿意度。最終，這種智能化的教學系統將成為推動教育進步的重要力量，為每一個學生提供更加優質、高效的學習體驗。

4 結束語

總之，在大學英語教學中開展生成式人工智能技術探索，具有相當的實踐及進階探索意義。此項技術不僅能夠助力大學英語教學效率和質量的提升，還能夠協同培養學生的自主學習能力和跨文化交流能力，為新時代人才培養提供有力支持。未來，隨著生成式人工智能技術的不斷發展和完善，其在大學英語教學中的應用將更加廣泛和深入。我國大學英語教學也將趁勢朝向更加智能化、個性化和高效化的方向發展，進一步為新時代人才的培養提供更加有力的支持。

參考文獻

[1]程希.生成式人工智能在大學英語讀寫課程教學中的應用一—以《新視野大學英語讀寫教程思政智慧版》第二冊第三單元為例[J].現代英語，2024（12）：30-32.