AI技術在高職院校英語教學中的應用與影響研究

引言

高職院校英語教學的核心目標是培養學生的語言應用能力，但傳統教學模式存在諸多局限性。在高職院校英語教學中，學生英語水平普遍較低，且個體差異顯著。在師資力量方面，相比普通本科院校，高職院校師資力量有限，難以實現一對一輔導。此外，現有的評級方式也難以真正反映學生的英語能力。AI技術的引入，豐富了英語教學的方法，為高職院校優化英語教學模式、提升教學效率提供可操作方案，對英語教學產生了積極影響。

一、AI技術在高職英語教學中的應用場景

（一）智能語音交互系統重構口語訓練模式

基于深度學習的語音識別技術為高職英語口語教學帶來革命性突破。訊飛語音識別引擎可實現 98% 的實時識別準確率，通過虛擬語音陪練系統，學生可進行 7×24 小時的情景對話訓練。系統內置的發音評估算法能精準定位元音偏誤、重音錯位等發音問題，生成多維度的發音熱力圖。例如，在酒店服務英語場景中，AI系統可模擬客戶投訴、預訂咨詢等真實對話情境，通過聲紋分析技術實時反饋學生的語調自然度、語流連貫性等關鍵指標。根據實踐，部分高職院校持續使用智能語音訓練的學生，其口語流利度提升達 40‰

（二）自適應學習系統驅動個性化教學

知識圖譜技術與機器學習算法的結合，構建了動態進化的個性化學習系統。系統通過采集學生的錯題軌跡、停留時長、互動頻率等200余項行為數據，利用XGBoost算法構建學習者畫像。在機電專業英語教學中，系統能自動識別學生在液壓傳動術語模塊中的認知盲點，推送定制化的微課視頻和交互式習題。高職院校在實際使用中證明，自適應系統使教學效率提升 35% ，不同層次學生的知識掌握離散度降低 28‰ 教師可依托系統的學情駕駛艙，實時掌握班級知識熱力圖，實現精準教學干預[1]。

（三）智能寫作批改引擎提升書面表達能力

自然語言處理（NLP）技術驅動的智能批改系統，正在重塑英語寫作教學模式。基于Transformer架構的批改引擎不僅能檢測語法錯誤，更能進行語義層面的分析評估。在跨境電商英語郵件寫作訓練中，系統可識別商務信函的語用失誤，如語氣正式度偏差、文化敏感詞使用不當等問題。高職院校引入的批改系統包含12個評估維度，包括詞匯豐富度、邏輯銜接度、文體適配度等指標，并提供同義替換、句式優化等智能修改建議。對比實驗數據顯示，使用智能批改的學生寫作質量提升顯著，商務信函的專業性得分提高 27‰

（四）虛擬現實技術構建沉浸式職業場景

VR/AR技術與AI的融合，創建了高度仿真的職業英語實訓環境。在空乘英語教學中，通過MR混合現實設備，學生可進入三維模擬機艙，與AI生成的虛擬乘客進行應急處置對話。系統通過情感計算技術，實時感知學生的微表情和肢體語言，評估其服務規范度[2]。廣州某航空職院的虛擬實訓平臺包含18個典型工作場景，AI考官能根據民航服務標準生成多維評估報告。實踐表明，虛擬實訓使學生的情境應對能力提升 42% ，崗位適應周期縮短 30‰

二、AI技術對高職英語教學的影響

（一）重新建構現有英語教學體系

傳統高職英語課堂受限于師生比與教學資源，難以實現個性化教學。AI技術的引入打破了這一困局：基于知識圖譜的自適應學習系統（如智慧樹平臺）能動態追蹤每位學生的認知軌跡，通過貝葉斯網絡算法預測學習難點，實現教學內容的精準推送。VR/AR技術結合自然語言處理，構建出高度仿真的職業場景，多模態交互訓練使語言應用能力培養效率提高。在評價方式上，傳統紙質考試難以全面檢測職業英語能力，而AI驅動的動態評估系統可進行多維度能力畫像。智能寫作批改引擎（如批改網）不僅能識別語法錯誤，更能評估商務郵件的語用得體性；語音測評系統（如科大訊飛）通過聲紋分析量化溝通自信度。

（二）豐富教育資源，構建終身學習生態

AI技術顯著降低了優質教學資源的開發成本。利用GPT-3模型，教師可快速生成特定行業的情景對話腳本；通過StyleGAN算法，自動合成符合教學目標的虛擬外教形象。目前，高職院校普遍面臨專業英語教師短缺問題，AI虛擬教師成為重要補充。具備領域知識的對話機器人（如IBMWatson）可承擔 30% 的基礎教學任務，尤其在行業術語訓練方面展現優勢。AI技術支撐的移動學習平臺打破了時空限制，學習者可通過智能終端隨時獲取個性化學習資源。某航空職院開發的“空乘英語AI教練”APP，利用強化學習算法記錄用戶學習軌跡，為其規劃職業發展各階段的語言提升路徑，使畢業生入職后的繼續教育參與率從 32% 躍升至 78‰ 。

（三）建立新型師生關系

教師從知識傳授者轉變為學習設計者與AI訓練師。需要掌握數據解讀能力，能根據系統生成的學情熱力圖調整教學策略。高職院校英語教師團隊通過分析AI系統提供的交互數據，重構了英語的模塊化課程體系。AI技術使學生獲得前所未有的學習自主權。自適應系統賦予學生個性化學習路徑選擇權，智能陪練機器人提供無壓力的試錯環境。在AI技術支持下，英語教學中形成“教師一AI一學生”三元互動結構。在高職英語教學中，AI負責糾正語言錯誤，教師側重文化意識培養，學生則在虛實融合的場景中發展綜合能力。這種人機分工使課堂教學的認知負荷分布更趨合理。

（四）促進優質教育資源共享

AI技術打破了地域資源壁壘，偏遠地區院校可通過云端平臺獲取名校課程資源。借助AI技術，某職教云平臺匯集了 2000+ 行業英語實訓模塊，使鄉村偏遠地區學生接觸優質院校的英語資源，促進學生英語水平的提升。需要注意的是，AI技術的應用，也面臨數字技術發展帶來的技術鴻溝。數字素養差異可能加劇教育不平等。部分教師面臨技術適應困難，欠發達地區硬件設施滯后，導致AI教育紅利分配不均。調查顯示，東部發達地區職院AI教學設備滲透率達 92% ，而西部僅為 47‰ 因此要注意AI技術在促進優質教育資源共享的同時，也需要注重技術投入，避免數字鴻溝的出現。

三、高職英語教學中應用AI技術面臨的挑戰

（一）專業特色與AI能力的結構性矛盾

高職英語教學強調行業語言特征，但現有AI系統普遍缺乏垂直領域的專業語料支撐。在英語教學中，主流通用英語與英語專業術語之間存在較大差異，這就導致在實際應用中，AI模型的詞匯識別準確率較低，嚴重影響實訓效果。現有的VR/AR技術構建的虛擬職場存在“技術懸浮”現象。現有的虛擬場景搭建更多是基于常見詞匯，對話腳本未能涵蓋非標準口音的交流場景。這種理想化場景建模與學生未來真實工作環境存在顯著偏差，學生應對復雜情境能力不足。現有AI評估系統難以全面捕捉職業英語能力要素。特別是在涉及非語言溝通方面，其識別率不足 40‰

（二）傳統教育觀念限制AI技術的應用

AI技術在英語教學中的深度應用，引發英語專業教師的焦慮，這種焦慮體現在教師對AI工具使用能力不足方面，目前教師在英語教學中仍停留在“PPT+AI”的淺層應用階段。傳統教學管理制度與AI教學特性存在制度摩擦。教學管理體制、課程安排等多方面制約了AI技術的應用。此外，AI生成性資源的版權認定、虛擬實訓的課時折算等新型問題缺乏制度規范。在應用AI技術進行英語教學時，學生同樣也需要進行適應。對1500名高職學生的調查顯示， 42% 的學生認為AI系統反饋“過于機械化”， 28% 產生算法依賴傾向， 15% 在虛擬環境中出現認知過載。特別是在老年護理英語等需要人文關懷的教學場景中，過度技術化會導致 23% 的學生產生情感疏離[3]。

（三）技術與資源投入不足

AI技術需要高校持續不斷地資金投入，并積極培養專業人才，這樣才能發揮其作用。受到資金與技術的限制，自前我國高職院校英語教學中AI技術的應用僅局限在東部發達地區，中西部高職院校的AI教學設備滲透率僅為東部地區的 1/3， 。在實際使用中，AI教學系統平均每18個月需進行算法迭代，多數高職院校缺乏專業技術維護團隊，結果就是AI技術在使用中容易出現偏差，影響教學效果。現有的AI技術還面臨行業數據壁壘。 85% 的AI教學系統缺乏真實工作場景數據輸入，嚴重影響教學時效性。

（四）存在數據安全問題

AI技術在使用過程中需要對學生相關數據進行采集并存儲，但是目前多數高校缺乏獨立的數據中心，或者使用第三方軟件平臺，這就容易出現數據泄露問題，影響學生的個人信息安全。在將AI技術應用于英語教學時，還容易因算法而引發歧視。某校護理英語AI陪練系對方言口音學生評分普遍低于標準分 15% ，加劇了教育過程的不公平。算法黑箱特性使得 86% 的教師無法解釋評分差異的形成機制。此外，在使用AI技術時，容易過度依賴技術工具導致教育異化。高職院校的AI寫作輔導使用率達 92% ，但學生原創性寫作能力下降 27% ， 71% 的作文呈現“模板化”特征。在涉外服務英語教學中，AI標準化訓練使學生跨文化敏感度得分降低19個百分點。

四、AI技術在高職英語教學中的優化策略

（一）構建垂直領域智能教學系統

針對高職教育“專業群”特征，建立行業專屬語言模型。在英語翻譯、英語寫作等重點領域，聯合龍頭企業構建專業術語庫。運用擴展現實（XR）技術打造職業場景數字孿生體。突破傳統語言測試框架，構建“語言能力 × 職業素養”的評估模型。開發包含語音交互流暢度、跨文化敏感度、技術文檔處理效率等12個維度的評估算法，某跨境電商學院的實踐顯示，該模型使人才培養與崗位需求的匹配度提升至 91‰ 通過構建垂直領域智能教學系統，增加了英語與專業課程的結合深度，彰顯職業教育中英語的附屬價值。

（二）創新人機協同教學模式

形成“AI基礎訓練 + 教師高階引導”的混合模式。以護理英語教學為例，AI系統負責問診句型訓練，教師則聚焦醫患溝通中的共情表達。運用教育數據挖掘技術，建立三級預警機制，通過LSTM神經網絡分析學習軌跡，對滯后學生提前14天啟動干預程序。通過該系統的有效使用，基礎薄弱的學生能夠提前掌握較難的知識點，班級平均成績提升明顯，改變了高職院校英語專業成績離散度高的問題。利用AIGC技術打造教學內容自進化系統。教師輸入“國際商務談判”關鍵詞，系統自動生成包含文化沖突案例、話術模板、風險評估表的三維教學方案，提升不同專業課程的開發效率，打造高校專業課程體系[4]。

（三）完善智能教育基礎設施

建設職業教育大模型，開發基于國產算力的“職教靈犀”大模型，整合 500+ 行業工作場景、200萬分鐘真實對話語料。針對不同專業，設定相應的英語運用場景。例如，在物流英語應用中，模型可自動生成包含貨損處理、關稅爭議等復雜情境的對話腳本，提升英語情境的針對性。構建“國家一區域一院校”三級資源網絡，實現優質AI教學資源的智能分發。某職教云平臺已匯集3200個虛擬實訓模塊，通過區塊鏈技術確權，使教育資源薄弱院校獲取前沿資源的成本降低。應用預測性維護技術保障硬件運行，通過物聯網傳感器監測MR設備狀態，實現故障預警準確率為 92‰

（四）提升教師智能教育素養

根據AI技術的使用要求，結合英語教師的專業素養，構建分層培養體系。在分層培養體系制定中，建立“融合一賦能一提升”的AI教學能力認證，從專業培訓出發，經過系統性培訓，教師的智能教學能力得到明顯提升。高職院校應當開發AI教案生成器、學情分析儀等輕量化工具，使教師能快速創建個性化教學方案。通過使用智能備課系統后，課程更新周期縮短，使教師有充足時間提升教學效果。此外，高職院校還需組建跨校AI教學研究共同體，通過聯邦學習技術共享教學智慧。高職院校聯合建設的“AI教學案例庫”，積累了更為豐富有效的教學場景數據[5]。

結語

AI技術正在構建高職英語教學的新范式，但需注意技術應用的教育適切性。未來發展方向應聚焦三大維度：構建“AI+教師”的協同教學機制；開發垂直領域的專業語料庫；完善基于職業能力標準的評估體系。只有當技術創新與教育本質深度契合，才能真正實現技術賦能教育的終極價值。

參考文獻：

[1]李桂春.高職院校“AI+X”復合型人才培養路徑研究[J].現代商貿工業，2023，44（17）：54-56.

[2]周興本，王瑤，趙景芬.AI技術支持下高職院校在線教學的對策一以遼寧生態工程職業學院為例[J].船舶職業教育，2024，12（01）：41-43.

[3]丁淑霞．“AI交互式教學”在高職財會教改中的應用以財會實操教學為例[J].甘肅教育研究，2023，（02）：125-127.

[4]柏小穎，萬玉龍，顧峰，等.高職本科院校“AI+”人才培養 路徑與實踐[J].中阿科技論壇（中英文），2021，（10）：147-149.

[5]張燁.生成式人工智能技術融入大學英語教學的影響與路徑探討[J].公關世界，2025，（07）：2-3.

（作者單位：江蘇旅游職業學院）

（責任編輯：袁麗娜）