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1 引言

2025年5月中旬，江城武汉成为世界教育思想的交汇点。2025世界数字教育大会以“教育发展与变革：智能时代”为主题，向全球教育者投下一颗思想激荡的石子。学者们勾勒出未来教育图景的核心轮廓：“师—生—机”三元一体、以“无边界学习”为重心、AI成为认知飞跃的“超级杠杆”。这绝非遥远想象，而是一场正以迅疾步伐走来的教育变革现实，高校教师必须睁开双眼，深刻理解并主动拥抱这场关乎教育本质的转向。

“师—生—机”三元一体，率先重构了教学场域的基本关系格局。过去“师—生”二元对立、相互博弈的紧张局面，将让位于一种新型协作生态。AI作为“机”的角色，并非取代教师的存在，而是作为强大工具与认知伙伴，赋能教学双方。人工智能既是教师手中的“显微镜”，能穿透传统观察存在的模糊屏障，敏锐捕捉每个学生知识掌握程度、思维路径甚至情绪波动的细微差别，为个性化教学提供坚实依据；又是学生身边不知疲倦的“智能陪练”与“知识向导”，随时随地满足学生学习需求，提供即时反馈与精准资源，使学习路径不再千篇一律。

“无边界学习”理念的兴起，将彻底突破传统学习时空限制。学习如空气般弥漫于任何时间、任何地点。学生可以在图书馆的静谧中、在通勤地铁的喧闹中、在咖啡馆的氤氲里，通过智能设备无缝接入课程内容、参与全球性的项目协作或进行虚拟仿真实验。这种学习方式，不仅意味着地理位置上的解放，更代表着知识屏障被突破——学科界限日益模糊，跨学科融合成为常态。教师角色也由此延伸为“资源网络的过滤和编辑者”，构建开放、灵活、支持终身学习的多元平台，引领学生畅游无边无际的知识海洋。

“超级杠杆”的力量，最终指向AI驱动认知深化的革命性跃迁。AI强大的数据分析能力，是教师和学生的“认知加速器”。人工智能可以为学生量身定制学习路径，针对性识别学生知识结构中的薄弱环节，并提供强化训练，显著提升学生学习效率；它更能在高阶思维能力培养中大显身手——通过模拟复杂决策场景、提供海量信息等方式，助力学生构建批判性思维、培养解决问题的能力等。课堂上，教师得以从繁重的知识灌输中抽身，将精力聚焦于AI难以替代的领域，点燃创新思维火花，在价值引领与人文关怀中守护教育的温度与灵魂。

面对这汹涌而来的智能浪潮，高校教师需要重新定义自身的角色坐标，从单一学科的讲授者跃升为跨领域学习的领航者，从技术的被动使用者进化为教育技术的主动驾驭者。高校教师应主动拥抱AI工具，探索其在精准诊断、资源推送、能力培养上的无限可能，更要坚守教育的人文内核，在技术洪流中锚定人的价值感。

2 “AI＋教师”协同教学的实践形态和路径

在智能教育浪潮奔涌的当下，“AI+教师”的协同模式正从理念走向实践。基于功能深度与交互层级，这一范式可解析为四种形态：“AI代理+教师”“AI助手+教师”“AI导师+教师”“AI伙伴+教师”[1]。这四种形态不仅是技术角色的升级，更是教育关系与认知深度的革命性重构。

2.1 “AI代理+教师”：精准高效的“执行者”

在这一基础形态中，AI承担规则明确、流程固化的任务代理者角色。它如同一位不知疲倦的“数字助教”，精准执行教师指派的标准化工作，如自动批改作业、生成基础知识点、课堂签到管理等，其核心价值在于将教师从重复性劳动中解放出来。当AI代理接管了这些事务性工作，教师得以将宝贵精力投向更需要人类智慧的教学环节——设计高阶思维活动、开展深度课堂讨论、进行个性化学习诊断。在高校大规模通识课程中，这种“后台代理、前台育人”的分工模式，正在显著提升教学效率与资源分配合理性。

2.2 “AI助手+教师”：能力增强的“协作者”

AI助手超越了简单执行，成为教师能力的智能增强组件。它通过深度学习教师的教学风格与课程目标，主动提供动态支持：实时分析课堂讨论中的观点分布与知识盲区，为教师生成即时的教学调整建议；基于学生历史数据预测个体学习难点，推荐适配的辅导资源；在实验课前自动生成安全操作警示动画，本质是教师认知与决策能力的延伸载体。当一位经济学教授面对复杂模型讲解时，AI助手可即时调取相关案例库，并生成可视化图表，使抽象理论具象化——这极大强化了教师的知识呈现能力与课堂驾驭力。

2.3 “AI导师+教师”：认知深化的“引导者”

在AI导师+教师形态下，AI直接面向学生承担个性化学习引导者职责，通过构建自适应学习系统，为每位学生绘制专属知识图谱，设计个性化进阶路径：当学生攻克编程难题受阻时，AI导师不会直接给出答案，而是分解问题链条，推送针对性基础训练；在哲学思辨课中，它能模拟不同立场的“对话者”，激发学生多角度论证。教师角色由此升维为“元导师”——不再主导具体学习过程，而是设计AI导师的引导框架，监督其教育伦理，并在关键时刻（如认知冲突点、价值判断困境）介入进行人类独有的启发与点拨。这种“双导师制”极大释放了个性化教育的潜力。

2.4 “AI伙伴+教师”：智慧共生的“创造者”

AI伙伴+教师是协同的最高形态。AI成为具备教育理解力与创造力的认知伙伴，与教师形成平等互补的“共智”关系。它能理解教师模糊的教学创意（如“设计一个激发跨学科思维的挑战项目”），主动生成多套创新方案并预判实施效果；在科研指导中，AI伙伴可协助分析海量文献，提出颠覆性假设，与导师共同迭代研究框架，其核心在于双向激发与联合创造。例如，在设计学院，教师与AI伙伴可共同构思“未来城市”课题：AI模拟不同技术路径的社会影响，教师注入人文伦理思考，双方在动态对话中催生超越单方智慧的解决方案。此时，教育成为人类智慧与机器智能深度碰撞、相互启迪的创造场域。

这四重形态并非彼此割裂，而是构成动态叠加的生态系统。一门课程中可能同时存在：AI代理处理作业管理（形态1），AI助手为教师提供实时学情仪表盘（形态2），AI导师在课后为学生提供自适应训练（形态3），而教师与AI伙伴正在协作设计下学期的创新课题（形态4）。

作为高校教师，应当做到以下几点：第一，主动掌握AI代理与助手的使用能力，提升教学效能；第二，学习设计AI导师的认知脚手架，实现规模化因材施教；第三，以开放心态探索与AI伙伴的深度协作，激发教育创新可能；第四，在技术洪流中锚定价值引领、情感联结与批判性思维的培养。

3 教学环境智能化

3.1 VR课程：构建沉浸式课堂

VR课程可以替代高风险、高成本的实体场景，延伸认知维度。例如，在讲授敦煌壁画时，VR头盔瞬间将课堂转换为莫高窟内部，学生指尖轻触即可放大乐伎服饰纹样，系统自动弹出历史背景弹幕，让学生仿佛身临其境，更有效地展开学习。

3.2 游戏化课程：动机引擎驱动知识内化

将知识模块转化为游戏机制，激活深层学习动机。例如，在编程教学中，Python入门课改造为“代码远征军”，学生通过完成函数编写攻占城堡。排行榜激发竞争，错误代码触发“敌军反攻”动画。

3.3 AI教师：构建个性化学习神经中枢

其功能是承担标准化教学职能，释放教师创造力。例如，在英语课中，AI教师扮演英国咖啡师，通过与学生模拟咖啡厅对话场景，识别语音和时态错误并及时纠正，同时生成个人发音热力图。

3.4 虚拟演讲：打造表达能力精炼工厂

突破物理限制的演讲能力熔炉。例如：在“乡村振兴政策解读”汇报环节，学生进入虚拟演讲大厅场景，完成演讲表达。AI生成200名“村民代表”听众，根据演讲内容实时反馈，反馈行为可以是皱眉或鼓掌，系统自动分析政策术语使用频次。

3.5 游戏化学习：知识迁移的动态脚手架

将学习过程转化为任务驱动型探险。例如，在文学课中分析《红楼梦》时，学生化身“太虚幻境侦探”，收集诗词线索卡，解锁人物关系图。通过完成文学游戏设置的关卡，获得系统颁发的“解谜大师”勋章，激发学生主观能动性。

4 教学资源交互化

教学资源交互化[2]是指通过AI技术将静态资源转化为具备“情境感知—智能解析—动态响应”能力的认知伙伴。其本质是构建“活”的知识生态系统，资源能根据学习行为实时重构形态，如通过人工智能将法律条文生成虚拟法庭情境，将数学公式衍生出动态经济模型推演沙盘等。但在交互化资源学习中，需警惕以下三点：第一，认知茧房风险，过度个性化导致知识面窄化；第二，人文温度流失，算法无法替代教师对学生的情感激励；第三，信息检索能力的削弱，由于可以通过人工智能进行资源自动匹配，可能降低学生的信息检索能力。

5 人工智能赋能英语课堂

5.1 语法与词汇教学的智能化革新

人工智能技术为英语教学中基础的语法与词汇学习注入了全新活力，解决了传统课堂中语境缺失、操练形式单一、反馈滞后等根本性难题。这一革新主要体现在三个维度：情境化应用、游戏化学习和自适应路径设计，共同构建沉浸式、互动型的词汇语法习得新生态。

5.2 情境化应用：从抽象规则到具象表达

AI技术通过自然语言处理与情境生成能力，将孤立的语法规则和词汇转化为可感知、可交互的语言实践。例如，在教授“environmental protection”主题单元时，AI生成的故事不仅包含“carbon footprint”“sustainable development”等核心词汇，还通过主人公参与环保行动的情节线，展示现在完成进行时（has been doing）的用法场景，使学生在理解故事发展的过程中无意识内化语言知识。这种“语境浸润式学习”显著提升了记忆留存率，提高了学生词汇掌握度。

5.3 游戏化学习：动机引擎驱动知识内化

游戏化机制与AI分析的结合，为语法训练构建了“动态挑战阶梯”。在词汇记忆领域，AI工具的创新应用更为显著。教师可以利用AI生成的“词汇冒险地图”将英语必修词汇按认知难度分层设计。学生通过组队完成“词源探秘”（如希腊词根tele-的衍生词）、“近义迷宫”（如区分claim/proclaim/exclaim的语义边界）等挑战任务，在协作中掌握词汇网络。游戏进程实时同步至教师控制面板，AI根据群体错误率动态调整下一关卡内容，形成“教学闭环”。

5.4 自适应路径：精准诊断与个性化进阶

AI系统的核心突破在于其动态评估与资源匹配能力。基于学习行为数据分析，AI构建出精准的“认知缺陷图谱”，为每位学生定制专属的学习路径。

5.5 英语写作思维的重塑与数据驱动转型

人工智能对英语写作教学的变革，本质上是“认知工具”与“评价机制”的双重革新。传统写作课堂中“教师命题—学生写作—批改反馈”的单向流程，正被AI重构为“情境共创—实时修订—数据洞察”的互动式学习循环。这一转变不仅解决了反馈滞后问题，更在深层次上重塑学生的写作思维模式。

5.6 结构化写作支持：从模板到思维脚手架

AI写作辅助的核心价值在于将抽象技巧转化为“可视化框架”。例如，AI可以将大学英语四级作文题目“Write an account of the career planning seminar and summarize what you have learned from it.”进行解构：

顶层面包：开头段为核心事件（attended a career planning seminar）；

蔬菜层：研讨会内容（topic + content）；

肉饼层：核心收获（learn practical skills）；

底层面包：情感升华（regularly update career goals）。

当学生在某层内容薄弱时，AI会解构题目，形成可视化框架帮助学生理解题目，使写作逻辑对学习者可见、可操作，解决了“不知如何展开段落”的普遍困境。更深入的思维训练体现在议论文写作中。当学生写道“Social media damages teenagers’ self-esteem”，AI能以功利主义者身份反驳：“Could you quantify the damage? What about its benefits in social connection?”这种思辨陪练促使学生完善论证维度，培养批判性思维。

5.7 跨模态创作：语言与艺术的融合创新

AI技术突破了文字表达的单一形态，构建“写作—转化—反馈”的创作闭环，在语言表达中感受艺术，在语言表达中传递美好，实现语言与艺术的融合创新。

5.8 超学科融合的深化路径：知识重组与认知升维

学生在解决复杂问题时调用的学科领域数量常常大于3，使用AI可以自动生成跨学科项目案例库，破解学生的跨学科课程“拼盘化”困境。学者建议构建“超学科知识图谱动态构建机制”，利用AI实时抓取跨学科前沿成果，为新课改提供方法论支撑。

5.9 AI与人文教育的融合创新：情感计算的新范式

设计“情感增强回路”模型，通过AI识别学生焦虑情绪→推送哲学思辨材料→教师引导价值观讨论，实现“技术排障—人文深化”闭环。例如，在思政课中，AI模拟历史事件沉浸场景，但最终价值判断必须由教师完成。语文教学利用AI生成“道德困境故事”，教师聚焦引导学生批判AI叙事中的价值观偏差。

6 观点争鸣：教师权益何在？

当前教育AI的快速发展催生了“教师替代论”，其核心逻辑基于三点：AI知识传递效率高；AI教学自动化能力强；教育资源具有普惠价值。但此逻辑将教育简化为知识传输的流水线作业，忽视了教育的本质是人对人的主体性唤醒。

6.1 教师主体性保护框架：从“人机协同”到“人权优先”

AI的迅猛发展是否会抢夺教师的教育主权？过度强调“人机协同”是否会忽视教师权益？教师是学生在课堂中的情感锚点，学生与AI的互动和与教师的互动全然不同，学生与教师的互动是人类同理心的互动，构成教育的情感根基。AI会写诗歌、能读诗歌，但AI不懂爱，缺乏真正的感情。教师的言传身教是完成学生人格塑造的重要途径，此过程依赖教师自身生命体验，而非数据推理演算。在人工智能日新月异的当下，“以人为本”的核心概念赋予教师对AI工具一定程度的否决权、解释权和改造权。学生是人，而不是机器，需要温度和情感维系。AI在课堂中的使用权限应当有所界定，“教师教学决策权重系数”量化模型是一个很好的决策方法，用于界定AI在教学设计、评价、干预中的权限阈值。

6.2 教师角色进化方向：智慧的不可编码性

智慧不是知识，也不是数据，知识和数据可以传授、查找，但智慧属于个人，只能启迪。获得智慧的途径只能靠自己锤炼思想，靠真实发生的一件件、一桩桩事情敲打心灵，从而悟出智慧。智慧是无法编码、无法复制的，这就是教师智慧的不可替代性。智慧是价值的筛选器、信息的压缩器、决策的起点。智慧是教育永恒的追求[3]，在信息污染时代，智慧是“防火墙”，看得见的数据是“入门”，看不见的智慧才是“通货”。在AI时代，信息并不稀缺，真正稀缺的是用智慧感知生命与意义的能力。

7 技术赋能的思考：优势与挑战并存

人工智能与课堂的融合在提升教学效能、扩展教育边界的同时，也面临着技术依赖、人文缺失、资源鸿沟等复杂挑战。辩证审视这些相互交织的优势与风险，是构建可持续发展AI教育生态的基础。

7.1 AI突破性优势

AI突破传统教学概念，其优势在于极大提高学生学习效率，促进其个性化学习，帮助完成认知升维，与传统教学相比有显著正面影响[4]。

7.2 风险与挑战

当前，主要风险是技术依赖、人文弱化。效率至上的管理理念催生AI依赖，当人们将算法、数据、资料库作为重点，人文就会弱化。课程评估体系过度量化，文学意境就被压缩成数据点阵。当苏格拉底“精神助产术”被替换为算法推送，当孔子“不愤不启”原则让位于精准信息投递，教育的灵性维度悄然降低，因此需要在应用技术过程中植入人文锚点。

7.3 数字鸿沟：资源分配存在的问题

第一，硬件与网络基础设施的鸿沟。AI教育依赖稳定的网络和智能设备，但偏远地区网络覆盖率低、终端设备匮乏。这使得AI教育工具（如自适应学习平台、实时交互系统）很难普及，城乡学生获取资源的差距进一步拉大。

第二，经济条件差异导致的技术使用权不均衡。高级AI服务（如专业版数据分析工具、个性化辅导系统）需要付费订阅，对于低收入群体而言仍是负担。

第三，资源适配偏差。AI算法依赖大数据训练，但经济落后地区数据采集不足，导致推荐结果偏向城市学生需求。

第四，师资与数字素养的断层。教师能力存在差异，乡村或高龄教师缺乏AI技术培训，难以有效整合工具开展教学。

7.4 未来路径

未来将构建人机协同的智慧教育生态。面对AI赋能的机遇与挑战，教育需在技术应用与人文坚守二者间寻找平衡点，通过教师角色智慧进化、伦理框架构建、资源分配优化，迈向人机协同的新型教育生态，AI与教师共同构建绿色课堂[5]，为教育的可持续发展做贡献。

8 结语

人工智能赋能英语课堂的旅程，本质是教育哲学与技术工具在数字文明时代的重新调适。从词汇语法的情境重生，到写作思维的范式转移，AI正在解构又在重构语言学习的本质路径。

当AI从工具进化为伙伴，教育的目标愈加清晰：教师不是培养被算法规训的个体，而是塑造能驾驭技术、洞察本质、赋予科技以人性温度的创造者。在“AI+教师”的四重奏中，人类教育者独有的伦理思辨、情感共鸣与智慧超越，始终是这场交响乐的灵魂指挥。人机协同的终极意义，在于让机器拓展教育的边界，而教师得以更专注地唤醒心灵、点燃思想，在智能时代守护并照亮人之为人的精神高度。教育工作者既要热情拥抱智能技术赋予的“超级杠杆”，又要紧握教育本质的缰绳。唯有如此，才能在无边界的学习宇宙中，引领学生实现真正的认知飞跃与生命成长。当技术之帆高扬，唯有教育者灵魂的罗盘，能确保人类智慧之舟驶向应许之地。

参考文献

[1] 周琴，文欣月．智能化时代“AI+教师”协同教学的实践形态［J］．远程教育杂志，2020，38（2）：37-45．

[2] 田恩学，何北．微信支持下的网络教学资源交互性研究［J］．黑龙江科技信息，2014（15）：121．

[3] 杨现民．信息时代智慧教育的内涵与特征［J］．中国电化教育，2014（1）：29-34．

[4] 贾积有．人工智能赋能教育与学习［J］．远程教育杂志，2018，36（1）：39-47．

[5] 段圆园．绿色教育理念分析及绿色课堂构建研究［J］．中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2024（9）：132-135．