1. 引言
推进教育数字化要“大力推进智慧校园建设，打造中国版人工智能教育大语言模型”[1]。2022年12月，以生成性预训练变换模型(GPT, Generative Pre-trained Transformer)为代表的大型语言模型(LLM, Large Language Model)生成式人工智能的问世，打破了人工智能领域多年的沉寂[2]。大语言模型作为生成式人工智能的核心代表，在教育领域亟需设计、开发和构建专用的教育大语言模型[3]。在国内职业教育中，数字化教学系统在交互过程中提供个性化的学习支持和指导，但面临感知性差、教学适用性低等问题[4]。随着大语言模型技术的不断更新迭代，数字化智慧教育将逐步克服现有问题，为学生带来更人性化的学习体验。
大语言模型赋能国内高校英语教育有其内在动因和发展脉络，既有经验，也有挑战与困境。研究大语言模型在高校英语教育应用宏观的政策脉络，中观的政府主导的技术演进，微观的院校实施步骤和典型实践，会对我国高校英语教育整体数字化转型带来启示和借鉴[5]。
2. 大语言模型赋能高校英语教育应用研究综述
中国教育部《教育信息化2.0行动计划》《“十四五”数字经济发展规划》等政策强调人工智能与教育的深度融合，为大语言模型落地提供政策基础[6]。
大模型在高校英语教学的应用历史可以追溯到2010年代初自然语言处理(NLP)技术快速发展。大语言模型的应用开展研究取得一定进展，如介绍大型语言模型在教育应用中的潜在优势和挑战[7]；谈论技术革命对教育、科学、文化方面的影响[8]；介绍大模型技术应用对数字人文作品[9]和智能信息处理方面的影响[10]；目前对大语言模型在大学课程教学中的应用研究较少，认为在大学教程教学中可以发挥重要作用，提升学员学习成效[11]。
大语言模型在高校英语教育领域应用研究认为生成式人工智能可在机器翻译、自主学习系统开发等领域，将智慧化互动教学推向新的高度[12]，而人机耦合、人机共生、人机协同等智慧化互动模式[13]和人机互动协商能力[14]有助于构建英语教学新范式。但是大语言模型难以提升学习者的批判性思维能力，智能化教学可能阻碍传统教学模式下的师生情感交流，削弱教师的引领作用[15]。而大语言模型的应用场景正成为英语教育研究的重点[16] [17]。语境嵌入的跨语言属性为语言转换开启方便之门，也解决了语言学长期无法解决的语义计算问题[18]。大语言模型在诸如命题写作、错误纠正、语言优化、文本翻译等方面辅助外语教学且表现不俗，部分替代教师角色[19]。大语言模型构建的双智能外语教育生态引发变革，外语界主动适应变化，构建适应数字时代的学习生态[20]。
国家自然科学基金委员会于2018年设立教育信息科学与技术方向，代码F070107重点关注教育智能体的探索与实践[21]。公开数据显示，2018年获批F070107项目1项，2019年为0项，2020年仅1项。截至2025年1月，以“教育智能体”为篇名和“大语言模型 + 教育”为篇名在知网进行检索，分别仅检索到8篇和17篇北大核心文献。在国外AMiner核心数据库“大语言模型 + 教育”相关研究中，以“大语言模型 + 教育”为标题进行检索，共有164篇与教育大语言模型高度相关的文献。国外教育大语言模型的研究主要聚焦于智能环境[22]、在线学习环境下情感交互的方式方法[23]，解决人机情感交互问题等[24]。数据可见，国外研究者认识到大语言模型在教育领域重要作用，对教育大语言模型应用进行广泛的研究[25]。而国内的教育大语言模型研究处于起步探索阶段，缺乏足够重视关注。本文对大语言模型赋能高校英语教育的应用现状和发展经历进行总结，探讨大语言模型赋能高校英语教育数字化转型的实现路径，展望未来发展。
3. 大语言模型技术发展
大语言模型在高校英语教育中的应用历史可以追溯到自然语言处理(NLP)技术的快速发展[26]。
2010年代初，深度学习兴起，神经网络在NLP领域取得突破，如词向量(Word2Vec)和循环神经网络(RNN)的应用。高校开始尝试将技术应用于语言教学，如自动评分、语法纠错等，但模型规模和能力有限。
2017年Transformer架构的提出显著提升了语言模型性能，BERT、GPT等预训练模型相继出现。高校开始使用这些模型进行更复杂的语言教学任务，如作文评分、阅读理解等。提升教学效率。
2020年后，GPT-3等大语言模型的出现标志着大语言模型进入新阶段，这些模型具备更强的生成和理解能力。高校开始广泛使用大语言模型进行个性化教学、自动问答、对话练习等，极大丰富了语言教学的形式和内容。
随着大语言模型技术的成熟，其在高校英语教学中的应用更加深入和多样化。包括智能辅导、虚拟语言伙伴、自动生成教学材料等，推动了语言教学的个性化和智能化。科研方面，除了向国际期刊投稿时使用大语言模型润色学术语言和检查格式规范。师生运用大语言模型快速提取文献核心观点，辅助科研选题与综述撰写。在外语翻译等交叉学科研究领域，根据目标选择合适的大语言模型和文本数据集，设计实验变量与控制变量，结合语言学、计算机科学等研究方法设置实验组和设计实验流程。采取定量和定性分析方法多维度分析语料。2024年3月，教育部启动人工智能赋能教育行动，推动教育大语言模型落地应用，赋能教育高质量发展[1]。虽然大语言模型面临数据隐私、模型偏见等问题，但随着人工智能技术优化，教育智能体成为未来发展方向，将深化智慧教学建设，提升语言教学效率，带来教学模式根本性变革。
4. 大语言模型赋能高校英语教学实践
随着国际化的推进，人们对英语学习的理论和实践有了更深入的理解，国家对高校英语教学的要求也在不断提高，同时大语言模型技术的升级也为高校外语教学的生态重构带来了新的机遇。
国内高校在探索大语言模型赋能英语教学的实践应用中取得了初步成果。如深圳市第一职业技术学校的教师通过线上布置预习任务和分层作业，利用大语言模型提升写作词汇教学效果。南京大学通过项目式大学英语教学模式改革虚拟教研室，有效开展英语写作课程教改实践，从课程大纲、教学计划、教学方法到教学评价等方面，探索人工智能赋能高校英语教改的实践路径[27]。借助生成式人工智能(GAI)文献归纳功能确定教学指导原则，指导人工智能按照原则生成课程大纲、教学目标和教学计划。通过利用生成式人工智能(GAI)的文献归纳功能，教师可以确定教学指导原则，并依据这些原则生成课程大纲、教学目标和教学计划。接着，采用“大纲扩充”的提示词设计策略，逐一生成每周的教学计划大纲[28]。同时，结合具体的写作任务，运用综合学习写作技能的教学方法，帮助教师生成高质量的教学内容。教师可以利用GAI生成符合教学改革需求的教学资源，并在多种教学模式之间灵活切换，如线上、线下、混合式和虚拟仿真模式，设计出最优的模式组合，以确保教学活动的有效性并优化学生的学习体验，从而使每个学生都能获得平等的教育机会和资源。GAI还为教师提供教学活动设计建议和教学资源支持，帮助他们组织多样化的创新教学活动，并为学生提供个性化学习路径和资源推荐[29]。此外，GAI驱动的智能写作平台通过开发词典、语法教科书和语料库等教学工具，为学生提供实时写作反馈和建议，帮助学生随时查阅和学习知识，提升写作质量和效率。通过分析学生的学习表现和数据，GAI能够为学生提供专业、持续的评价和反馈，帮助他们不断反思和改进，例如提供高质量的写作反馈可以有效促进学生二语水平的提升[30]。同时，GAI帮助教师更好地了解学生的学习情况，提供比以往更精准的反馈，并实施过程性评价，设计针对性的评价智能体，以促进个性化教学[31]。
5. 评价与未来展望
大语言模型在高校应用尚处于探索阶段，虽在效率提升、资源普惠等方面展现潜力，但需解决技术、伦理与制度的多重挑战。未来需构建“技术-教育-政策”协同生态，推动大语言模型从工具性辅助走向深度赋能教育创新。
针对中文语言特征及中华文化内涵，优化模型语义理解与生成能力，融入诗词、成语、方言等本土化语料库，提升语言输出的文化贴合度，增强文化适应性。
实现教育场景垂直化开发，构建面向听、说、读、写细分能力的专用模型模块，强化实时反馈、错误诊断及自适应学习功能，例如针对汉语声调纠偏、学术写作逻辑性训练等场景。
设计内容过滤机制，规避偏见与误导性输出；开发可解释性工具，使教师能追溯模型决策逻辑，确保教学场景中的技术可控性、伦理约束与算法透明。
促进教师角色转型，推动教师从“知识传授者”转向“学习设计者”，聚焦高阶思维培养与跨文化对话引导，利用大语言模型自动化处理机械性任务(如作业批改、语料筛选)。
搭建“课堂讲授+大语言模型辅助练习+沉浸式虚拟情境”的三维框架混合式教学体系，例如通过AI生成多模态跨文化交际案例，驱动任务型语言学习。
建立资源共建共享机制，整合优质教学案例、评估标准与语料数据，打破校际资源壁垒，促进教育公平。政府、高校与企业共建教育大语言模型开源平台，实现全球化教育资源共享，推动英语课程“慕课出海”，中国高校外语慕课联盟300多门课程已服务全球1900多所高校，推进教育国际化。培养学生跨文化交流能力。提升教师AI素养，加强教师数字化素养。
制定教育领域大语言模型应用指南、技术准入与伦理标准，明确数据隐私保护、知识产权归属及伦理审查流程，例如对学生生成文本的版权归属界定。
将大语言模型操作培训纳入教师职前教育与继续教育体系，开设AI教育方法论课程和师资数字素养培育，提升教师技术批判性应用能力。
建立多维度评估指标、动态监测与效果评估，通过试点项目积累实证数据，迭代优化政策工具。
通过技术深耕、生态创新与制度护航的协同推进，可推动大语言模型从“工具性辅助”转向“结构性变革”，助力高校外语教育实现智能化、个性化和全球化的高质量未来发展。
6. 结语
从早期的摸索测试起步，大语言模型在高校英语教学领域逐步拓展应用边界，未来仍将作为有力驱动器，促使英语教学持续创新并迈向更高质量的发展阶段[32]。驱动高校英语教育迈向从“规模化”到“精准化”、从“知识传授”到“能力培养”的深刻变革之路。展望未来，随着“教育智能体”深度融入教育机器人教学体系，定能推动教与学的变革进程。