1. 引言
近年来，人工智能的快速发展深刻影响了包括教育在内的多个社会领域。在2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确提出，到2025年，我国人工智能基础理论将实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，并成为产业升级和经济转型的核心动力；到2030年，人工智能将全面跻身全球领先行列，成为主要创新中心[1]。在2024年两会上，“人工智能+”首次被写入政府工作报告，强调以人工智能为核心，驱动医疗、教育、制造等领域升级[2]。近年来，外语类专业总体呈现缩招趋势，2018至2022年，全国已有逾百所高校撤销了本科外语类专业[3] [4]。在人工智能快速发展这一背景下，外语人才培养的思路应实现一系列转向。
2. 人工智能辅助外语教学的历史轨迹
人工智能对语言教学的影响可追溯至20世纪50年代，当编程技术首次引入教育领域，为语言学习提供了全新可能性。随后，柏拉图(PLATO)辅助教学系统等早期计算机辅助教学工具率先应用于语言教育，为语法和词汇学习构建了基础框架。到80至90年代，随着专家系统和自然语言处理技术的突破，智能计算机辅助语言学习(ICALL)系统开始兴起[5]。其将人工智能技术与教育学理论结合，能够模拟复杂的语言交流场景，提供即时反馈，并依据学习者输入进行个性化调整。这些系统通过自适应学习路径设计，根据学习者的水平和需求动态调整内容，例如优化语法练习的难度或生成针对性的会话建议，从而显著提高学习效率与灵活性，为未来更先进的语言教学工具奠定了技术和理论基础。
20世纪90年代末至21世纪初，随着互联网的迅速普及，基于人工智能的语言学习应用得以快速发展。在这一背景下，诸如多邻国(Duolingo)和如师通(Rosetta Stone)等在线平台相继兴起[6]。这些平台通过整合机器学习算法，精准分析学习者的表现，并据此制定个性化的学习计划。通过对实时数据的智能分析，平台能够动态优化学习内容，使语言学习的针对性和效率显著提高。近年来，深度学习和自然语言处理技术的突破，进一步推动了语言教学的深层次变革。以ChatGPT为代表的大型语言模型已发展为功能高度复杂的对话工具[7]。此外，人工智能的应用领域正逐步扩展，从直接服务学习者延伸到辅助教育工作者。AI工具可以自动化完成作业批改和成绩管理等繁琐任务，同时深度挖掘学生的学习数据，生成高度个性化的课程方案。这种技术支持显著减轻了教师的工作负担，使其能专注于提升教学质量和满足学生的个性化需求，从而推动教育生态系统的全面升级。
3. 人工智能丰富外语教学的资源平台
人工智能技术对外语教学的一个显著影响在于大幅拓展了教学资源的多样性与平台的功能性，同时革新了教学手段，其主要包括但不限于机器翻译(machine translation)、人工智能写作(AI writing)和聊天机器人(chatbot)。
首先，机器翻译是指将文本从一种语言自动转化为另一种语言的技术过程。其核心依赖于广泛的语言语料库与复杂的算法体系，能够实现书面文本的自动翻译。目前，DeepL (https://www.deepl.com)是备受推崇的人工智能驱动翻译工具之一，其技术基础是基于神经网络的深度学习模型[8]。机器翻译软件在处理简单句法结构时表现出相对较高的效率与准确性。然而，学生的专业语言能力在许多情境下仍不可或缺。尤其是在撰写文本时，学生往往依赖DeepL生成的翻译，但这种依赖可能妨碍其自主的语言改写与写作能力的发展。此外，学生需对翻译结果持有批判性，避免不加甄别地接受算法推荐的词汇或句式。机器翻译程序在语义精确性和文本连贯性方面时常存在局限性。例如，算法在特定语境下对语义项目的使用或文本间衔接的处理能力尚显不足。在某些对术语精度要求较高的领域(如科技与医学)，机器翻译的能力尤为受限。这些领域的复杂术语通常需要高度专业化的知识支持，而现有算法尚未达到完全满足这一需求的水平，因此难以提供完全可靠的翻译结果。比如在法语写作课程中，教师可就特定主题要求学生完成一篇短文。为帮助学生了解他们的初稿中法语表达的准确性，可引导学生同时写出法语和中文两个版本，再用DeepL将中文版翻译成法语，对比翻译版和自己所写的区别，找出其中的不自然表达或翻译误差，并尝试进行语言重写。这一过程不仅让学生了解机器翻译的优点与局限性，如词义选择错误或句子不够连贯，还提升了他们的语义判断能力和语言敏感性。
其次，人工智能写作工具(比如Grammarly和Language Tool)已成为辅助语言表达的重要资源。这些工具不仅局限于拼写和语法检查，还能全面评估文本的清晰度、连贯性、吸引力及表达方式。此外，它们能够根据用户的特定需求对文本进行调整，包括适应目标受众、调整正式程度(如非正式、中性或正式)、适配特定领域(如学术、商业、日常、电子邮件、创意写作等)、调整语气(如中性、自信、友好或分析性)及符合写作意图(如告知、描述、说服和讲故事)等。对于学生而言，人工智能写作工具还提供即时的写作质量反馈。例如，Grammarly通过颜色编码的标记，帮助用户快速识别和理解语言缺陷的类型。红色标记聚焦于语法和拼写错误，强调文本的技术准确性；蓝色标记评估清晰度，提醒用户句子可能过长或句法复杂；青绿色标记则提供表达方式上的建议，帮助优化文本的流畅性与风格。这种可视化的反馈机制不仅提高了学习者的自我修正能力，也为其写作技能的持续提升提供了强有力的支持，对提高学生写作技能大有帮助。教师可设置运用Grammarly进行法语作文修改的训练环节。比如鼓励学生将写作内容粘贴到Grammarly平台上(或使用LanguageTool的法语版)，获取拼写、语法、用词和语气的建议反馈，根据颜色提示进行修订，并理解其背后的语言规范。随后学生需用不同语气(如正式vs.中性)重写一段内容，从而学习如何根据应用场景调整文本风格，提高写作改进能力。
最后，聊天机器人(比如ChatGPT)凭借庞大的语言语料库和日益增强的智能化水平，已成为外语教学的重要辅助工具。这些聊天机器人能够根据用户输入生成定制化的回答，并在某些平台上提供评分或改进建议。对于外语初学者而言，聊天机器人尤为实用，因为其交互主要集中在基础词汇和短语层面，此类内容通常不会涉及显著的语义、句法或词汇错误。尽管聊天机器人在处理复杂问题或文化特定内容时的能力尚有待提升[9]，其在语言学习中的作用已不容忽视。借助多媒体界面，学生可以在与机器人交谈或书写时，通过音频、视频及图像等多模态资源进一步练习目标语言。这种交互不仅能增强语言学习的趣味性和多样性，还能为那些在真实课堂中因羞怯或焦虑而不敢进行面对面对话的学生提供心理支持。与相对匿名的聊天机器人交流，可以帮助学生在轻松的环境中提升语言表达能力，逐步建立自信。例如，在法语口语课程中，教师可设置虚拟超市购物活动，学生通过使用DeepSeek，与AI进行模拟法语对话，例如如何“购买商品”和“询问价格”。AI会模拟身份以法语回应学生，模拟真实场景交流。教师要求学生录下对话并写出对话脚本，之后进行语言分析，找出词汇使用、语序安排及礼貌表达等方面的得失。此外，DeepSeek也会给出更自然或更地道的替代表达建议，帮助学生学习地道用语。
尽管当前的AI正迅速发展与普及，但仍未出现完全适配于外语教学环境的综合性一体式AI。教师在教学过程中应充分考虑机器翻译(比如DeepL和谷歌翻译)、AI写作(比如Grammarly和LanguageTool)和聊天机器人(比如ChatGPT和DeepSeek)的特点，运用于不同的语言教学阶段和场景，充分发挥优势。机器翻译的优点在于能够快速提供双语对照文本，帮助学生理解句子结构和扩展词汇，尤其在阅读理解和翻译初稿阶段具有明显效果。然而，翻译在处理复杂句法结构、术语或文化特定语境时常存在不准确的问题。过度依赖机器翻译可能会削弱学生独立表达与语言建构能力。人工智能写作工具在语法、拼写、风格等方面为写作提供即时反馈，尤其适合中高级语言学习者提升文本的准确性和表达质量。还能调整语气与文体，有助于学生理解不同写作场景的语言风格。然而，它们对语境的把握能力仍有限，建议往往趋向中性与模板化。聊天机器人在互动对话方面表现出色，能够模拟多种交际场景并根据用户输入做出回应，增加学习趣味性与沉浸感。然而，其在语境判断、文化内容交流和高阶语言交际能力培养方面仍存在局限。综合来看，三类AI工具分别适用于不同教学目标和学习阶段：机器翻译适合用于阅读理解和写作初稿的辅助，人工智能写作工具更适用于提高语言准确性与风格掌握，而聊天机器人则在训练对话和日常交际方面具有优势。教师在教学设计中应根据学习任务与学生水平灵活选择，并引导学生理性使用这些工具，避免过度依赖，从而更有效地促进语言能力的全面发展。
4. 人工智能供给外语教学的思路转向
4.1. 从传统教学到AI辅助“因材施教”
传统专业课教学一般采用主干课与选修课相结合的模式，大一、大二阶段注重语言基本功的训练，开设语法、口语、精读、听力、写作等基础课程；大三、大四则聚焦综合实践能力，设置高级外语、翻译、口译等进阶课程。这种模式的优点在于体系全面，有助于学生均衡掌握各项语言技能。然而，其局限性也较为明显，表现为课程设置较为模式化，难以完全匹配学生的个性化需求与兴趣，往往需要学生主动适应教学安排。例如，一些学生在中学阶段已经具备一定的法语、日语等小语种学习基础，进入大学后重复相似的初级内容显然不够灵活。而对于口语能力较强但语法较弱的学生，更需要定制化的语法课程以弥补短板。随着全球化进程的加速和中国国际传播需求的增长，语言作为工具的功能愈发重要。外语教学亟需突破传统模式，为学生提供更加契合个人特点的课程设计，支持其兴趣导向和职业规划。
人工智能的快速发展赋予因材施教更多可能性，其主要依赖于三个重要因素。首先，大规模外语教学知识的数字化与可调用性是基础。其次，合理的算法推荐是人工智能有效运用的核心。算法能够依据学生的学习轨迹、兴趣偏好以及职业规划，推荐符合其需求的学习内容和路径。再次，基于语言学习特点的AI整合与辅助技术为因材施教提供了强大的支持。为了达到这一目的，学校应增加数字化资源的建设与投入，创建高质量和多样化的在线教学资源库，并与其他高校建立合作机制，实现资源的共享与整合。其次，教师需要主动参与到AI训练与知识贡献中，将教学经验与数字端结合，为AI提供更精准的基础数据支持。教师不再只是课堂知识的传授者，而是学习过程的设计者与指导者。通过引导学生使用AI工具，教师可以帮助学生制定个性化学习计划，培养其自主学习与规划能力，从以课堂教学为主要手段转变为以点带面的多渠道“AI+”复合模块教学与指导。此外，学校应积极提升学生利用人工智能进行学习计划定制的能力，帮助其根据自身特点与职业规划高效安排学习内容。
具体而言，AI能够在外语人才培养的个性化学习路径推荐和数字化资源等方面提供辅助。比如，外语教学机构可以根据学生的学习轨迹开发自适应学习系统，基于学习者的数据(例如错误频率、口语表现、词汇情况等)调整课程难度与内容，同时利用自然语言处理(NLP)等工具基于学生的职业规划(比如法语 + 国际传播)推荐相关领域的词汇和专业知识。教师也可利用AI将传统教材转化为具有更多交互形式的内容，比如利用Duolingo的句型闯关将语法训练融入游戏。同时也应警惕AI技术可能带来的挑战与冲击，比如个性化学习内容和信息的数据隐私问题，算依赖数据推荐可能造成的信息茧房与算法公平性问题和过度重视外语技能培训实用导向可能带来的人文精神缺失等。
4.2. 从前端处理到AI赋能的幕后“把关人”
传统外语专业的培养模式长期注重一线实践能力，强调学生在多语言环境中直接参与交流与对接工作的能力，例如国际交流中的现场翻译与口译、对外宣传中的文书撰写，以及跨文化场景下的实时问题解决能力等。这要求毕业生不仅具备扎实的语言基本功，还需要拥有快速应变能力、处理突发状况的灵活性、良好的心理素质以及强大的综合素养。这种能力的核心是作为信息流动第一道关口时对语言精准性和文化适配性的实时把控。然而，人工智能的快速发展正在重塑这一人才培养路径。如今，AI技术已经可以承担大部分信息的初步处理任务，从语音识别、文本生成到多语言翻译，AI在速度与效率上远超人工操作。由此，外语专业人才从“前端处理者”逐步转向“幕后把关人”，其职责更注重对AI生成内容的审核与优化，确保翻译和信息传递符合“信、达、雅”的要求，同时兼具文化敏感性和专业规范性。例如，在对外宣传中，外语专业毕业生需要确保翻译内容不仅准确传达核心信息，还能够体现中国的文化价值。
为适应这一转型，学生需要掌握更高水平的人机协作能力。这不仅是语言能力的延伸，更是人工智能时代对外语专业人才的新要求。首先，他们需要熟悉各类AI工具的使用，包括搜索、筛选、整合、删除、变更和优化信息等环节，掌握这些技能可以显著提高工作效率。AI技术能够迅速完成信息的收集与初步处理，但对内容的深层次把控仍需依赖人类的专业判断，尤其是在涉及文化背景、语境适配和情感表达等方面，机器难以完全胜任。学生需要在技术辅助的基础上，具备对翻译内容的细致审校能力，以确保“信达雅”标准的实现。其次，学生还需具备跨学科能力，特别是在医学、经济、科技等特定领域的知识储备。这样不仅能提高其审校AI生成内容的质量，还能进一步提升对专业领域发展的贡献。
具体实施中，学生可以对某些已经多次重复训练的环节尝试运用AI进行预处理，比如在追求效率的快速翻译过程中用DeepL完成译稿的基础部分，再结合专业知识修正可能出现的翻译偏差。比如email在法国普遍使用，而courriel在加拿大法语区更常见。学生应具备一定的跨文化专业知识。AI还能在翻译中帮助标记潜在问题，生成特定领域术语库(如法律法语)，引导学生提升效率。教师也应注意应对过度使用AI可能对学生培养带来的挑战，比如学生对AI的过度依赖可能导致对语言基本功训练的忽视和独立判断能力的退化等。
4.3. 从普及型到“专业型”外语人才
随着AI模型的发展与普及，传统的翻译工作正逐渐被机器替代，而翻译一直是外语专业学生的重要就业方向之一。这种变革引发了许多学生的担忧，但同时也为外语专业提供了新的发展机遇。未来，外语专业的培养应从普及型向专业型转变，其核心在于将外语作为工具，与专业能力深度结合，为学生创造更多的职业可能性。具体而言，以下三类专业能力尤为重要。
第一，专业化能力。外语与高专业属性领域的结合将是未来的趋势，尤其是在法律、医学、经贸和新闻传媒等对文字要求较高的领域。例如，法律领域需要高度精准的语言表达能力和逻辑思维，医学领域要求对复杂术语的准确翻译和理解。专业化学习能够帮助学生在跨领域的场景中展现独特价值。外语专业学生可以通过辅修、双学位或专业方向培养，掌握这些领域的基础知识和术语，真正让语言成为提升专业竞争力的工具。
第二，人工智能技能。AI的普及要求外语学生具备一定的技术素养，包括基础网络技能、算法意识、数据化操作能力和编程知识等[10]。这些技能不仅可以帮助学生更高效地完成知识搜索与整理，还能通过AI进行前端信息处理，解放个人算力，提升工作效率。外语学生应转型为信息的把关人和优化者，在数字化社会中成为复合型人才，既能驾驭AI工具，又能发挥人类在文化敏感性和复杂决策中的优势[11]。
第三，国际传播能力。党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出：“加快构建中国话语和中国叙事体系，全面提升国际传播效能。”习近平总书记在主持中共中央政治局第十七次集体学习时明确强调：“推进国际传播格局重构，创新开展网络外宣，构建多渠道、立体式对外传播格局”[12]。外语专业学生应积极承担起这一任务，将语言能力与中国文化传播深度融合，通过熟练使用多语种媒体工具和创新传播手段，构建自主知识体系，讲好中国故事，构建立体化传播体系。培养能够传递中国价值观、传播中国声音的外语人才，不仅是时代的需求，更是学生实现职业价值的重要方向。
学校对学生的培养应注重“外语 + 专业”的训练，建构不同专业的垂直领域语料库(比如经贸法语)，支持精准的专业术语学习。利用AI手段(如VR模拟)模拟不同外语应用场景，帮助学生在实践中学习。学校可开设专门课程提升学生的人工智能运用技能，比如培养学生如何进行多模态内容创作(如MidJourney)和优化AI指令(如Prompt)等。同时也应预防AI技术可能带来的教学挑战和文化冲击等潜在问题。一方面，过度专业化可能导致学科壁垒强化，削弱外语教育的通识性，使人才知识结构趋于单一化；另一方面，由于AI训练数据主要来自英语主流媒体，存在潜在的文化霸权问题，可能通过新闻翻译等内容潜移默化地输出西方价值观，造成立场偏见。这些挑战凸显了在推进AI技术应用的同时，必须重视保持文化多样性、强化学科交叉融合的必要性。
5. 结语
人工智能的快速发展正深刻改变外语教学与人才培养的方式。通过AI技术的赋能，教学模式从传统的统一化向个性化、智能化转型，能够根据学习者的需求提供精准的学习路径与资源。同时，学生需掌握AI工具的使用与人机协作能力，以提升学习效率和专业素养。未来，外语教育还应紧密结合国家发展需求，注重培养跨学科复合型人才和国际传播能力。学生需在文化传播中扮演重要角色，利用多语种媒体与创新传播工具，讲好中国故事，传播中国声音。
基金项目
四川外国语大学教改项目“生成式人工智能赋能下法语数字化教学互动模型建构”(JY2552237)成果。