生成式人工智能賦能外語在線教學：多維應用與智能優化

摘 要：本研究分析了外語在線教學面臨的資源標準化與個性化不足、學習者自主性較弱、教學互動性欠缺、技術依賴與倫理問題及師生角色有待重塑的挑戰；探討了生成式人工智能在教學、學習和評價三個維度的應用；從教學管理系統智能化升級、學習者模型精準構建及AI驅動的外語在線教學框架設計三個層面，闡述了生成式人工智能在外語教學中的智能化應用，旨在為外語教學的未來發展提供新視角和實踐依據，推動生成式AI在外語教學中的廣泛應用。

關鍵詞：生成式人工智能；外語在線教學；多維應用；智能優化

中圖分類號：G353.1；H09

文獻標識碼：A" 文章編號：1673－4513（2025）－01－106－09

收稿日期：2024年01月19日

作者簡介：

宋曉煥（1984-），女，陜西三原人，教授，在讀博士，主要研究方向：教育技術學，教育信息化理論與實踐。

亢連連（1984-），女，河南靈寶人， 副教授，碩士，主要研究方向：外語教學，跨文化交際。

白曉娟（1986-），女，陜西富縣人，副教授，碩士，主要研究方向：教育技術信息技術與教師發展。

基金項目：

陜西省哲學社會科學研究專項2024 年度“國際傳播能力建設”研究項目（2024HZ0846）;陜西省“十四五”教育科學規劃2024年研究項目（SGH24Y2892）;西北大學現代學院校級教學改革研究項目（24JG05）;西北大學現代學院校級教學改革研究項目（24JG04）。

引言

在現代教育科技的快速發展背景下，生成式人工智能（Generative AI）因其強大的語言生成和交互能力，引起了教育工作者和研究者的廣泛關注。《中國教育現代化2035》明確指出要推進智能 化教育服務模式，強調“人機共教、人機共育”的重要性"，生成式AI通過情境學習、思維鏈和指令學習等策略，為學習者提供真實的對話情境，極大地提升學習的沉浸感和交互性"，為解決傳統在線學習模式中師生互動不足以及學生難以獲得及時反饋的問題提供了創新的解決方案和實施路徑"。同時，生成式AI在語言翻譯、文本生成、語音識別和個性化學習路徑設計中展現出強大的功能，幫助學習者在多樣化的學習場景中深入學習外語提供了新的思路"。鑒于此，本文旨在探討生成式AI在外語在線學習中的智能推動作用及其實施路徑，構建一個生成式AI賦能外語在線教學的理論框架，并分析其在實際教學中的應用。

一、生成式人工智能技術概述

隨著深度學習和神經網絡的快速發展，以ChatGPT為代表的大語言模型（LLMs）在語言生成和對話模擬方面展現了卓越的能力，為學習者創造真實的互動環境，提升了語言學習的沉浸感和參與度"。

在外語教學中，生成式人工智能的應用場景多樣化。基于學習者的個體差異，AI可以動態調整學習內容，提供個性化學習路徑，幫助學習者自主選擇學習節奏，極大地增強其自主學習能力"。此外，AI能夠在學習過程中提供即時反饋，通過分析學習者的表現，幫助其糾正錯誤，鞏固學習效果，提高學習效率"。這種個性化的學習支持通過智能學習路徑規劃和個性化反饋的方式，為學習者提供了更具針對性的學習體驗"。生成式AI在語言生成、知識圖譜構建、計算機視覺及自動語音識別等方面展現了顯著的優勢，極大地豐富了外語學習的場景和內容"，有效提升了學習者的批判性思維能力和學術表現"。在未來發展中，生成式AI與其他技術的結合（如虛擬現實、增強現實）將為外語教學提供更加沉浸式和互動式的學習環境，豐富外語教學內容和形式"。智慧教室的建設與生成式AI的應用結合，也將進一步優化教學設計，提升學習體驗，助力外語教學的創新與發展"。未來，通過整合人類智能與機器智能的各自優勢，人機協同的學習模式將逐步成為外語教學的主流，為外語教育實踐提供創新支持和實用策略"。

然而，生成式AI在教育應用中仍面臨挑戰，包括內容準確性、倫理問題以及學習者對技術的過度依賴等，這些問題需要在應用過程中謹慎處理，以確保學習者獲得優質的學習體驗"。綜上，生成式AI在外語教學中的應用潛力巨大，但同時也需要解決相關挑戰，以確保技術在教育中的可持續發展。鑒于此，文章基于現有文獻，深入分析外語在線教學面臨的問題與挑戰，并探討了AI在應對這些挑戰中的作用。研究旨在推動外語教學智能化應用的新路徑，為外語教學的未來發展提供新的理論視角和實踐依據。

二、外語在線教學的現狀、挑戰與解決

外語在線教學在現代教育中取得顯著發展，但面臨諸多挑戰，在應對這些挑戰方面展現出巨大潛力。具體如圖1所示。

（一）資源標準化與個性化不足

盡管外語在線教學平臺為學習者提供了豐富的學習資源，但其標準化特點難以滿足學習者的個性化需求，使不同背景和學習能力的學生無法獲得最佳的學習體驗"，難以實現個性化教學。智能技術根據學生的學習軌跡、語言水平與學習進度，動態調整教學內容，給學習者提供個性化的學習建議和反饋，滿足不同學習者的需求"。

（二）學習者自主性較弱與教學互動性欠缺

1.學習者自主性較弱

在線學習的成功依賴于學習者的自律性和自主學習能力。研究表明，學習者在沒有教師監督的情況下，容易失去學習動機和方向"。生成式人工智能可以充當虛擬導師，通過提供個性化的學習建議和實時反饋，幫助學習者提高自主學習能力。通過智能化的學習路徑規劃，引導學習者設定合理的學習目標，克服學習中的困難，提高自我管理能力"。

2.教學互動性欠缺

傳統的在線教學模式往往是單向的，教師難以實時了解學習者的狀態和需求。這種互動性的缺乏導致學習者感到孤立，缺乏參與感"。生成式AI通過模擬對話、虛擬助教等方式，增強師生互動，提升教學效果"，幫助學生更好地理解和掌握學習內容"，助力教師更好地了解學生的學習進度和困難，及時調整教學策略，激發學生參與教學互動。

（三）技術依賴與倫理問題

雖然生成式人工智能在外語教學中展現出巨大的潛力，但也帶來了技術依賴和倫理問題。過度依賴技術可能會削弱學習者的人際交往能力和批判性思維"。因此，為防止技術對學習者產生負面影響，在應用生成式AI時，必須建立完善的倫理框架和技術監管機制，確保技術的應用不侵犯學習者的個人隱私和數據安全"。

（四）師生角色重塑與未來技術展望

1.師生角色重塑

生成式AI的引入對傳統師生角色產生了深遠影響。教師不再僅僅是知識的傳授者，而是學習的引導者和支持者。這種角色轉變要求教師具備更高的技術素養和適應能力，以應對人工智能帶來的挑戰和機遇"。教師需要學習如何使用生成式AI工具，結合教學實踐，優化教學設計，提高課堂互動性"。同時，生成式人工智能提供的個性化學習支持和反饋，幫助學生在學習中發揮更大的主動性和創造性"。學生在這種新型學習環境中需要更加主動地參與學習過程。

2.未來技術展望

生成式人工智能與其他技術的結合為其發展提供了新的機遇。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的引入，在豐富外語教學內容和形式的同時"，為外語教學提供了更加沉浸式和互動式的學習環境，學生的學習體驗也將得到極大提升"。智慧教室的建設與生成式AI的應用結合，將進一步優化教學設計，提升學習體驗，助力外語教學的持續進步"。

三、生成式人工智能賦能外語在線教學

的應用場景

生成式人工智能在解決目前外語在線教學面臨的挑戰方面展現了極大的潛力和廣泛的應用前景。圖2從外語在線教學中的教，學和評三個維度具體展示AI技術如何賦能外語教師與學習者，推動外語教育的創新與發展。

（一）教學維度：智能化教學資源生成與交互創新

1.課前準備：智能化教學資源生成

生成式AI為外語教師提供了個性化的教學設計工具，支持教師根據學生的學習數據快速生成教學材料，如測驗題、練習題和多媒體課件"。通過生成式人工智能技術，教師可以更好地制定個性化教學計劃，確保教學內容與學生的需求高度契合"。教師利用智能技術分析數據，了解學生的語言能力基礎，從而針對不同學生設計差異化的教學策略"。

2.課堂實施：智能助教與互動創新

課堂中，虛擬助教能夠實時解答學生問題，提供學習建議，促進課堂互動和學習參與度"。智能技術將線上和線下教學深度融合，為學生提供更加靈活的學習環境"。在跨文化語言教學中，人工智能大模型通過模擬真實的跨文化交流場景，幫助學生提高語言應用能力，增強跨文化交際能力和文化敏感性"。

3.課后支持：個性化反饋與資源優化

課后，虛擬助教與AI驅動的教學系統繼續為學生提供支持，確保他們在課后也能獲得及時幫助，提高學習效果。根據學生的學習數據，自動生成復習材料和額外練習，幫助學生鞏固課堂知識"，幫助教師跟蹤學生學習情況，提供個性化的指導和反饋"，使得學習不再局限于課堂時間，提高學習的延續性和效果。

（二）學習維度：個性化學習路徑與實時反

饋機制

1.個性化預習：AI驅動的自主學習

AI驅動下，系統根據學生的學習數據，定制個性化的學習計劃，幫助學生在正式上課前進行有效預習。這種個性化學習路徑的實現，依賴于AI對學生學習數據的深度分析，準確識別學生的學習習慣、知識掌握程度以及潛在問題，從而提供針對性的學習建議"。通過利用人工智能提供的個性化預習材料，提高學生預習效率，系統掌握基本的語言知識"。

2.互動課堂：實時反饋與個性化調整

課堂中，人工智能技術通過實時反饋機制，協助學生進行自我調整和反思"，促進學生對知識點的深刻理解和掌握。AI結合虛擬現實技術，模擬真實的跨文化交流場景，為學生提供沉浸式的學習體驗"。學生通過與虛擬角色進行互動練習，模擬與母語者的對話或參與虛擬文化交流活動，增強學生的語言應用能力，提升他們的跨文化交際能力和文化理解力"。在虛擬場景中，AI根據學習者的表現實時調整難度和內容，以確保每個學生能選擇適合自己的學習路徑和資源，實現個性化的學習體驗，提高其學習的自主性和動機"。

3.課后反思：自我評估與持續改進

課后，通過提供詳細的學習報告，生成式AI支持學生進行自我評估和反思，幫助學生回顧學習過程中的關鍵環節和主要收獲，識別學習中的優勢與劣勢，進行有針對性的改進"。生成式AI在課后反思階段的應用，很大程度上

促進學生的自我管理能力。通過學習進度跟蹤和時間管理工具，學生能夠更好地規劃自己的學習時間和任務安排，不僅對其當前的學習有幫助，也為他們未來的自主學習和職業發展奠定基礎"。

（三）評價維度：數據驅動的過程性評價與

情感分析

1.預評估：基于數據的學習需求分析

課前，人工智能技術通過分析學生的歷史學習數據，幫助教師了解學生的知識基礎和學習風格，制定更加有效的教學計劃"。這種基于數據的評價方式，在課程開始前就提供有價值的反饋，助力教師進行針對性教學設計"。此外，AI技術還可以幫助教師預測學生在課堂上的表現，為其做好充分的教學準備"。

2.動態評估：實時監測與調整教學策略

課堂中，AI實時監測學生的學習行為和情感狀態，幫助教師識別學生的學習進展和潛在問題，從而調整教學策略"。通過情感語義分析，AI技術能夠了解學生在學習過程中的情感狀態，為教師調整教學方法和策略提供參考"。這種即時的情感分析，不僅幫助教師更好地理解學生的學習體驗，還為改善教學效果提供了依據。

3.全面評估：數據驅動的過程性評價

課后，通過數據驅動的過程性評價，智能系統繼續發揮其評價功能，提供全面的學習效果反饋"。具體而言，智能技術通過實時收集和分析學習數據，包括學習進度、理解程度、作業完成情況等，幫助教師全面了解學生的學習狀況，發現學生遇到的困難和知識盲點。基于這些反饋，教師及時調整教學策略，實施個性化干預"。

四、生成式人工智能賦能外語在線教

學的智能路徑

智能化教學資源生成與交互創新（教學維度）、個性化學習路徑與實時反饋機制（學習維度）以及數據驅動的過程性評價與情感分析（評價維度）等應用場景有效轉化為實際教學中的可操作方案，從教學管理系統的智能化升級、學習者模型的精準構建以及AI驅動的外語在線教學框架的構建三個方面探討生成式人工智能在外語教學中的智能推動與實施路徑。

（一）AI驅動的教學管理系統智能升級

構建基于AI的教學管理系統，實現教學資源的智能分配和學習過程的智能監控，不僅有利于教學管理效率的提高，也為個性化教學提供了有力支持，具體如圖3所示。

1.學習過程數據獲取與分析

通過對學生學習數據的智能分析，AI驅動的教學管理系統能夠根據學習者的特征和需求，分配最適合的教學資源。在數據獲取和分析階段，系統可以通過對語音、文本、圖片、神態、表情及個人日志等多模態數據的采集，全面了解學習者的學習行為和狀態"。在外語教學中，智能分配系統根據學生在聽力、口語、閱讀和寫作方面的能力，動態調整教學資源，確保教學內容與學生需求緊密契合。通過語音識別技術，記錄學習者的發音情況，并提供發音糾正建議；通過文本分析技術，評估學習者的寫作水平和語法運用情況；通過圖片和神態表情識別技術，了解學習者的情緒狀態和專注度。個人日志則提供了學習者的主觀反饋和自我評價，有助于系統全面地了解學習者的學習體驗。

2.學習者畫像構建

數據的深度分析是系統發揮智能化教學效果的核心。AI技術通過對學習者多模態數據的綜合分析，能夠識別出學習者的學習行為、學習成績、學習偏好、學習風格、社會交往及學習反饋等方面的特征，為每個學習者構建全景畫像。這不僅包含學習者的基本信息和學習行為檔案，還整合了學習者的社交互動檔案和多模態行為分析檔案，為外語教師提供全面的學習者背景信息，幫助他們更好地了解每個學生的個性化需求和學習特點，制定更有針對性的教學策略。

3.智能推送與個性化推薦

通過精準構建學習者畫像，系統能夠實現個性化學習資源的智能推送，包括學習資料、練習題、學習活動和輔導建議等。在外語學習中，系統會根據學習者在聽力和語法等方面的具體需求，推送相應的練習材料和課程資源"。此外，除了關注學習者的學業成績，系統還能智能檢測到學生的心理健康和情感發展。當檢測到學習者表現出明顯的疲勞和壓力時，系統會推送緩解學習壓力和焦慮的資源和建議，助力學生心理調適和全方位發展。

（二）AI驅動的學習者模型的精準構建

人工智能技術在外語教學中的應用，極大地提升了教學的個性化、精準化和高效化水平。通過學習者數據挖掘與分析、學習者畫像構建、學習行為檔案與行為特征分析、情感社交畫像與情感狀態分析、知識掌握評估與個體特征分析、行為數據建模與情感交互反饋，AI技術為外語教學提供了全方位的支持，具體如圖4所示。

1.學習行為檔案與多模態行為特征分析

學習行為檔案記錄了學習者在學習過程中的所有行為數據，包括學習時長、學習頻率、學習路徑等。通過對這些數據的分析，AI提取出學習者的行為特征，幫助外語教師識別學習者的學習習慣和學習風格，進而調整教學方法，提高教學效果。

2. 情感社交與情感狀態分析

學習過程中的情感狀態對學習效果具有重要影響。通過分析學習者的表情、語音和文字內容，AI技術能夠實時監測和評估學習者的情感狀態，并生成情感社交畫像，幫助外語教師及時了解學生的情緒變化，提供適當的心理支持和學習激勵，營造良好的學習氛圍。

3.知識掌握評估與個體特征分析

通過對學習者行為數據和學習成果的分析，AI對學習者的知識掌握情況進行評估，包括對具體知識點的掌握情況、學習者的整體學習水平和發展潛力。通過對學習者的個體特征進行分析，了解他們的興趣愛好、認知能力和學習風格，為個性化教學提供依據。

4.行為數據建模與情感交互反饋

AI技術通過對大量學習行為數據的建模，識別出影響學習效果的關鍵因素，并據此優化教學策略。行為數據建模幫助教師找到改進教學的突破口，提高教學的針對性和有效性。同時，通過情感交互反饋機制，虛擬助教根據學習者的情感狀態，提供實時的支持和鼓勵，增強學習者的學習動力和信心。

（三）AI驅動的外語教學框架建構

圖5展示了AI驅動的外語雙線教學的整體框架，主要分為三個模塊：人機互動、自適應系統和智能推薦。

每個模塊涵蓋了不同的功能和過程，以全面支持和優化外語在線教學。

1.人機互動

（1）學習能力分析

AI系統利用自然語言處理（NLP）技術，自動分析學生的口語和寫作樣本，評估其語言能力。通過檢測語法錯誤、詞匯使用頻率和句子結構復雜度，生成詳盡的語言能力評估報告。基于這些評估數據，教師為每個學生制定個性化的學習計劃，從而顯著提高教學的針對性和效果。

（2）動態能力測評

通過記錄學生在學習過程中的各種行為數據，包括在線學習時長、完成的任務數量、參與的互動活動等，AI技術可以識別學生的學習模式和行為特征，提供更精確的學習建議。通過長期跟蹤學生的學習數據以及可視化數據，AI技術可以繪制出學生的成長軌跡，幫助學生和教師了解學習發展的全貌，發現其學習進步的關鍵因素和規律，增強學生的學習動機和信心。

2.自適應系統

該系統包括線下課程模塊，線上資源庫以及虛擬仿真體驗中心。線下課程能夠根據學生的學習水平和需求，靈活調整教學內容和教學方法，提高教學的針對性和實效性。AI通過實時監測學生在課堂上的表現，自動生成教學反饋報告，幫助教師了解學生的學習情況。

在線資源庫，包括課程視頻、案例分析、測試題庫等，供學生自主學習和教師參考。AI技術根據學生的學習進度和學習需求，推薦最合適的學習資源。同時通過分析學生的在線學習記錄，發現其學習偏好和需求，為其推薦個性化的學習資源。

利用虛擬現實和增強現實技術構建虛擬課堂，模擬真實的語言使用環境和場景，幫助學生在沉浸式的學習體驗中提高語言應用能力。在外語教學中，虛擬課堂提供了跨文化交流的模擬場景，幫助學生更好地理解和適應不同文化背景下的語言使用，增強其跨文化交際能力，并通過分析學生在虛擬環境中的表現，提供實時反饋和指導，幫助學生更好地掌握語言技能。

3.智能推薦

（1）數據采集與挖掘

通過各種渠道和工具，全面收集學生的學習數據，包括口語測試、寫作練習、翻譯任務等。數據的全面性和多樣性為后續的分析和處理提供了堅實的基礎。運用數據挖掘技術，深入分析學生的學習數據，挖掘出潛在的學習規律和模式，為個性化學習推薦提供了科學依據。

（2）數據加工與可視化

對采集到的數據進行清洗、整理和加工，確保數據的準確性和完整性。數據加工后的結果將用于構建學生的學習畫像，提供精準的學習建議。將數據分析的結果通過圖表、儀表盤等形式進行可視化展示，幫助教師和學生直觀地了解學習情況和學習進展，提升數據的可讀性，增強教學的互動性和參與感。

綜上，AI驅動的外語在線教學系統通過人機互動、自適應系統和智能推薦三個模塊的有機結合，全面提升外語教學的智能化水平，為外語教學帶來了革命性的變革。通過AI技術的應用，外語教學可以更加高效、個性化和互動化，全面提升教學質量和學習效果。這一趨勢將進一步推動教育的數字化轉型，為培養具有國際競爭力的人才奠定堅實基礎。

參考文獻：

[1]新華社. 中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》[EB/OL].中國政府網。 （2019-02-23）.

[2]ARGHIR D C. Implementation of Learning Management Systems with Generative Artificial Intelligence Functions in the Postpandemic Environment[J]. INFORMATION TECHNOLOGIES AND LEARNING TOOLS， 2024， 100（2）： 217-232.

[3]張震宇， 洪化清. ChatGPT支持的外語教學：賦能、問題與策略[J]. 外語界， 2023（2）： 38-44.

[4]張嘉楠， 李彥敏， 張小紅. 智能時代教育技術變革的邏輯理路與指向研究[J]. 中國電化教育， 2021（12）： 48-54.

[5]侯俊霞， 蘇芳， 陳穎， 等. 西部高校大學英語在線課堂互動質性研究[J]. 外語電化教學， 2023（2）： 30-35， 109.

[6]LORENZO C M， LEZCANO L， SANCHEZ-ALONSO S. Language Learning in Educational Virtual Worlds - a TAM Based Assessment[J]. JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE， 2013， 19（11）： 1615-1637.

[7]丁紅衛. 智能型計算機輔助外語語音教學的現狀與趨勢[J]. 中國外語， 2021， 18（3）： 58-64.

[8]鄭春萍， 于淼， 郭智妍. 人工智能在語言教學中的應用研究：回顧與展望[J]. 外語教學， 2024， 45（1）： 59-68.

[9]于銀磊， 饒輝. 智能時代大學外語教師的角色危機與身份重塑[J]. 外語電化教學， 2023（3）： 79-85， 124.

[10]王志軍， 滕志強， 蘇晨予. 國際生成式人工智能教育應用創新——全球人工智能學習和教育研究聯盟之“人工智能賦能學習者會議”綜述[J]. 遠程教育雜志， 2024， 42（2）： 65-74.

[11]肖君， 白慶春， 陳沫， 等. 生成式人工智能賦能在線學習場景與實施路徑[J]. 電化教育研究， 2023， 44（9）： 57-63， 99.

[12]卜彩麗， 李颯， 楊海慧， 等. 在線深度學習發生的內在機理、模型與成效研究[J]. 遠程教育雜志， 2022， 40（6）： 65-73.

[13]劉沛鑫， 駱雨萌， 陳秀秀， 等. 基于人工智能的非語言信息增強技術在虛擬仿真外語學習中的應用—以“跨文化交際視域下走進韓國”虛擬仿真外語教學系統為例[J]. 外語電化教學， 2024（2）： 13-17， 37， 102.

[14]柴惠芳， 楊玉輝， 董榕， 等. 智慧教室建設與混合教學應用探索——以浙江大學的“智云課堂”為例[J]. 現代教育技術， 2022， 32（5）： 110-118.

[15]陳凱泉， 韓小利， 鄭湛飛， 等. 人機協同視閾下智能教育的場景建構及應用模式分析—國內外近十年人機協同教育研究綜述[J]. 遠程教育雜志， 2022， 40（2）： 3-14.

[16]JI H， HAN I， PARK S. Teaching foreign language with conversational AI： Teacher-student-AI interaction[J]. LANGUAGE LEARNING amp; TECHNOLOGY， 2024， 28（2）： 91-108.

[17]張進澳， 陳亮， 陳紅麗. 生成式人工智能環境下人智協同的前沿分析與機會挖掘—基于扎根理論的綜述研究[J]. 數字圖書館論壇， 2024： 1-10.

[18]蘇文成， 郭浩然， 盧章平， 等. 我國高校學生群體人工智能素養評價指標體系構建及實效性驗證[J]. 圖書館建設， 2024： 1-25.

[19]施雨， 茆意宏. 人工智能素養的概念、框架與教育[J]. 圖書館論壇， 2024： 1-12.

[20]YUSUF A， PERVIN N， ROMAN-GONZALEZ M. Generative AI and the future of higher education： a threat to academic integrity or reformation？ Evidence from multicultural perspectives[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF EDUCATIONAL TECHNOLOGY IN HIGHER EDUCATION， 2024， 21（1）： 21.

[21]洪嵩， 盛思晗， 王茜， 等. 人工智能的經濟效應：現狀、熱點及展望—基于CiteSpace的文獻綜述[J]. 科技管理研究， 2024， 44（10）： 30-38.

[22]孔蕾. 生成式人工智能在外語專業教學中的應用：以《大學思辨英語教程·精讀》教學為例[J]. 外語教育研究前沿， 2024， 7（1）： 11-18， 90.

[23]宋英， 何高大， 柳安娜. 我國英語專業課程信息化動態歷程和研究熱點分析—基于CiteSpace軟件的可視化分析[J]. 西安外國語大學學報， 2022， 30（1）： 79-84.

[24]黃榮懷， 汪燕， 王歡歡， 等. 未來教育之教學新形態：彈性教學與主動學習[J]. 現代遠程教育研究， 2020， 32（3）： 3-14.

[25]劉清堂， 何皓怡， 吳林靜， 等. 基于人工智能的課堂教學行為分析方法及其應用[J]. 中國電化教育， 2019（9）： 13-21.

[26]呂曉敏. 基于MOOC的混合式教學模式在大學英語教學中的實踐探索[J]. 外語電化教學， 2021（1）： 61-65， 10.

[27]梅冰. 師范生對人工智能賦能外語教學接受度探析[J]. 當代外語研究， 2024（2）： 89-99.

[28]周楠， 周建設. 語言智能場景下在線課程學習行為情感語義分析與效果評價[J]. 現代教育技術， 2023， 33（8）： 96-106.

[29]郭哲， 紀璇. 智能技術時代的高校在線教學質量評價體系[J].現代教育技術， 2023， 33（1）： 40-48.

[30]戴永輝， 徐波， 陳海建. 人工智能對混合式教學的促進及生態鏈構建[J]. 現代遠程教育研究， 2018（2）： 24-31.

Generative Artificial Intelligence Empowered Foreign Language

Online Teaching： Multidimensional Applications

and Intelligent Optimization

SONG Xiaohuan"， KANG Lianlian2， BAI Xiaojuan3

（1.School of Education，Shaanxi Normal University，Xian， Shaanxi 710000，China;

2.Basic Department， Modern School of Northwest University，Xian， Shaanxi 710000，China;

3.Office of Academic Affairs， Modern School of Northwest University，Xian， Shaanxi 710000，China）

Abstract：

This study examines the challenges confronting foreign language online teaching， including insufficient standardization and personalization of resources， weak learner autonomy， inadequate instructional interactivity， technological overdependence with ethical concerns， and the need for role redefinition among teachers and students. It explores the multidimensional applications of generative artificial intelligence （GAI） across teaching， learning， and assessment domains. Furthermore， the research elaborates on the intelligent optimization of GAI in foreign language pedagogy through three strategic dimensions，namely intelligent upgrading of teaching management systems， precise construction of learner models， and AI-driven framework design for foreign language online teaching. By proposing these advancements， the study aims to provide novel perspectives and practical foundations for the future evolution of foreign language education while promoting the extensive application of generative AI in pedagogical contexts.

Keywords：

generative artificial intelligence; foreign language online teaching; multidimensional applications; intelligent optimization

（責任編輯：趙軍）