随着人工智能技术的突破性发展，高校英语教学正经历从传统模式向数字化、个性化方向的深刻转型。传统以教师为中心的高校英语教学模式面临双重挑战：一方面，班级制教学难以兼顾学生个体差异，导致学习效果两极分化；另一方面，教学资源更新滞后，无法满足跨文化交际能力的培养需求。因此，将人工智能技术融入高校英语数字化教学，借助其强大的数据分析、个性化学习支持等功能，打破传统教学模式的束缚，提升教学质量和学生的英语综合能力，具有重要性与迫切性，这不仅能够为学生提供更加丰富多样的学习资源和个性化的学习体验，还能帮助教师更精准地了解学生的学习情况，优化教学策略，实现教学效果的最大化。
加强技术研发与定制化适配，满足教学实际需求
为解决人工智能技术与高校英语教学需求适配性不足的问题，首先需要加强人工智能技术在教育领域的研发力度，推动技术与教学需求的深度融合。一方面，人工智能技术研发企业应加强与高校的合作，深入了解高校英语教学的实际需求和教学特点，开发更加贴合教学场景的智能教学系统。在系统功能设计上，应注重简洁性和易用性，优化操作界面，简化参数设置流程，降低教师和学生的使用门槛。另一方面，针对不同高校的个性化教学需求，应提供定制化的技术解决方案。高校可根据自身的英语教学大纲、教学目标、学生群体特点等，与技术研发企业合作，对智能教学系统进行二次开发和定制化调整，确保系统能够完全适配本校的教学需求。此外，还应加强对人工智能技术应用效果的评估和反馈，建立完善的技术应用评估机制，及时发现技术应用中存在的问题，并反馈给技术研发企业进行改进和优化，不断提升技术与教学需求的适配性。
推动教学模式创新，实现技术与教学深度融合
要充分发挥人工智能技术在高校英语数字化教学中的作用，关键在于推动教学模式创新，实现技术与教学的深度融合。首先，教师应转变传统的教学理念，树立以学生为中心的教学思想，充分利用人工智能技术的个性化、互动性、探究性等特性，设计符合学生学习需求和认知规律的教学模式。在英语听力和口语教学中，教师可以采用“翻转课堂+智能互动”的教学模式，通过智能教学平台提前为学生推送听力和口语学习资源，使学生在课前自主学习并完成相关练习，系统自动记录学生的学习数据并反馈给教师，供其参考。
在课堂教学中，教师可以根据系统反馈的学生学习情况，针对学生的薄弱环节进行重点讲解和辅导，并组织学生开展小组互动对话、情景模拟表演等活动，学生在互动过程中可以利用智能口语评测系统实时获取口语表现反馈，及时调整表达，从而提高课堂教学效率和学生的口语表达能力。此外，高校还应加强对教师教学模式创新的引导和支持，组织开展教学模式创新培训和案例分享活动，为教师提供交流和学习平台，鼓励教师积极探索和实践新的教学模式，不断提升人工智能技术与英语教学融合的深度与广度。
加强师生培训与引导，提高师生对人工智能技术的接受度和应用能力
为解决师生之间接受度差异较大的问题，推动人工智能技术在高校英语数字化教学中的广泛应用，需要加强对师生的培训与引导，提高师生对技术的接受度和应用能力。针对教师层面，应制订系统的教师培训计划，分层次、分阶段对教师进行人工智能技术培训。培训内容应包括人工智能技术的基本原理、智能教学系统的操作方法、人工智能在英语教学中的应用策略及案例分析等，帮助教师深入了解人工智能技术的优势和应用价值，掌握智能教学系统的使用方法和教学应用技巧。
在学生层面，应加强对学生的引导和培训，帮助学生正确认识和使用人工智能技术。在新生入学教育中，可增设人工智能英语教学系统的使用培训内容，让学生了解系统的功能和使用方法，掌握正确的学习方式。同时，教师在教学过程中应引导学生合理使用人工智能技术，培养学生的独立思考和创新能力，避免学生过度依赖技术。在英语写作教学中，教师应指导学生将智能写作辅助系统作为写作工具，而不是代替自己思考，鼓励学生在系统建议的基础上进行自主创新，写出具有个性和思想的作文。此外，还应加强关于学生数据隐私保护的宣传教育，让学生了解智能教学系统的数据收集和使用规范，提高学生对人工智能技术的信任度和接受度。
结语
随着人工智能技术的不断发展和进步，未来人工智能在高校英语数字化教学中的应用将呈现出更加广阔的发展前景。一方面，人工智能技术将变得更加智能、个性化和人性化。另一方面，人工智能技术将与其他新兴技术（如虚拟现实、增强现实、区块链等）深度融合，为高校英语数字化教学带来更加丰富多样的教学场景与模式。未来人工智能在高校英语数字化教学中的应用还将更加注重学生创新能力、批判性思维能力与跨文化素养的提升，推动高校英语教学从知识传授向能力培养与素质提升转变，为培养具有国际竞争力的高素质人才提供有力支撑。
（谢姮、盛丽芳，赣东学院 临川文化研究中心）
【基金项目】多元读写视域下《综合英语》课程思政教学改革与探索
本网站有部分内容均转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，本网站无法鉴别所上传图片或文字的知识版权，本站所转载图片、文字不涉及任何商业性质，如果侵犯，请及时通知我们，本网站将在第一时间及时删除，不承担任何侵权责任。发布者：网络编辑，转转请注明出处：https://news.shqhxx.com/12997.html
