1. 引言
在新一轮科技革命和产业变革深度融合的背景下，新质生产力作为对人工智能时代智能跃迁的系统性回应，成为推动社会结构重构和功能重组的关键动力[1]。其本质特征在于通过高科技创新、高效协同及高质量发展的驱动，重新配置要素并优化资源配置。这一过程正在深刻塑造教育的结构与价值取向[2]。新质生产力不仅要求教育系统提升创新型人才的培养能力，还推动教育资源配置、运行逻辑与组织机制的全面再造，打破传统效率边界，重塑教育生产方式。
作为高校通识教育与专业教育的连接枢纽，外语教育同样面临范式重构的紧迫挑战。当前高校外语教学普遍依赖“教师主导–学生接受–终结性评价”的线性模式，教学目标设定、学习过程组织与评价机制之间缺乏系统联动，呈现出“教、学、评”割裂的结构性弊端。在实践层面，教学数据零散、学习行为感知不足、形成性评价机制缺位等问题突出，导致教学体系功能单一、结构松散，难以支撑高阶思维、跨文化能力与自主学习能力的协同发展。
“教–学–评一体化”理念的提出，是对当前高校外语教学中教与学脱节、评与教割裂等系统性问题的有力回应。该理念强调教学目标、学习过程与评价反馈的深度融合，主张从课程标准出发，纵向实现目标、教学、评价的有效转化，横向推动教学、学习与评价要素的协同联动，构建“以评促教、以评促学”的闭环机制[3] [4]。这一系统思维不仅重构了教学流程与评价机制的内在关系，也契合了新质生产力所强调的结构优化与过程协同的核心诉求。现有研究显示，“教–学–评一体化”理念在中学阶段已有较为成熟的实践探索，尤其在高中英语、化学等学科中，通过构建学科素养导向的目标链、任务体系与结构化评价路径，推动了基础教育的范式转型[5]-[7]。然而，相关研究多聚焦于基础教育层面的策略整合和技能训练，对高校外语课程中“教–学–评”深层机制的系统性建构尚显薄弱，难以满足新质生产力导向下对高等教育智能化与适应性的要求。
与此同时，人工智能、知识图谱与大数据分析等新兴技术的快速发展，为“教–学–评一体化”的深化应用提供了现实路径。AI技术可实现对学习行为的动态感知、智能预测与个性化干预[8]，知识图谱通过语义建模与认知结构重构，构建智能知识支持系统[9]，数据分析则助力实现学习状态的实时诊断与精准调控。这些智能工具的深度嵌入，显著扩展了一体化教学的应用边界，为外语教育生态系统的系统重构注入新动能。
基于此，本文聚焦于人工智能赋能下高校外语教学的系统性重构，探讨“教–学–评”融合机制在新质生产力视域下的生成逻辑与实践路径，旨在推动外语教学由理念创新迈向结构革新，构建智能化、系统化、适应性强的教学生态体系，为服务国家战略转型与外语人才培养模式升级提供理论支撑与操作框架。
2. 范式重构的五维逻辑：新质生产力引领下的外语教学系统性转型
作为新质生产力的典型代表，人工智能在教育数字化转型过程中日益成为核心战略性技术，成为驱动教育系统创新的关键力量。外语教学作为融合语言认知、文化理解与交流的学科，其范式的变革不仅涉及教学内容与方法的调整，更标志着教育系统从“要素优化”向“系统重构”的深层转型。本节将从技术、认知、结构、价值与实践五个维度出发，探讨新质生产力视域下外语教学范式重构的内在逻辑，并分析其系统性变革的关键路径(图1)。
Figure 1. Systemic transformation of foreign language education driven by new quality productive forces
图1. 新质生产力引领下的外语教学系统性转型
2.1. 技术维度：从“工具集成”迈向“生态赋能”
在新质生产力的推动下，技术在外语教育中的作用正从边缘性工具向核心驱动力转变。先进技术，如人工智能、大数据、知识图谱与智能评测，正在深度参与教学内容的生成、学习路径的动态调整与评估反馈的闭环构建，推动外语教育从单一的“工具应用”向全面的“系统嵌入”转型。具体而言，AI驱动的智慧教学平台能够实时感知学生的学习行为，识别语言习得过程中的关键障碍与潜在提升点，从而提供精准、个性化的教学方案。这种转变不仅突破了传统教学模式中“统一进度、教完即评”的线性模式，更为每位学习者定制了符合其独特需求的学习路径。同时，基于多模态的知识图谱重构语言知识之间的语义关系，完成从信息积累到认知整合的转变，为学生提供了更具结构性、可视化的知识框架。通过这些智能技术的协同作用，外语教育逐步构建起“感知–分析–反馈–优化”的闭环教学生态，从而提升教学的响应性、适应性与持续演进能力。从“技术叠加”到“生态赋能”的转型，标志着外语教育正在向以数据驱动、智能调节与协同进化为特征的系统性创新阶段迈进。未来，技术将深度嵌入教、学、评的全流程，成为外语教育系统性重构与持续迭代的关键支撑力量。
2.2. 认知维度：从“技能操练”走向“思维建构”
新质生产力强调高质量人力资本的培育与认知能力的跃升，推动外语教学由技能训练型范式迈向以高阶思维建构为核心的认知转型。语言学习不再是线性的信息处理过程，而是融合知识生成、认知加工与思维迁移的复杂系统，凸显学习者在意义建构中的主体地位与能动作用[10]。在数智化时代，高阶思维不仅是适应知识社会的关键素养[11]，更是语言学习内在结构的认知支柱。教学目标亟需超越语言形式的掌握，转向通过元认知调控、逻辑推理与批判性思维等策略激活思维潜能，实现语言–认知双通路径。为此，应构建以认知驱动为导向的教学机制，设计挑战性情境与任务，促使学生在真实语用中生成结构化知识。跨文化语料分析有助于揭示语义背后的文化逻辑，强化语义辨识与思维对比能力；知识图谱则通过语义关联与结构整合，支持语言、文化与认知的协同建构。教师角色亦应转向认知引导者与任务设计者，依据学生发展阶段动态调整支持方式，推进语言能力与思维品质的协同提升。与此同时，AI技术正由工具层进入认知中枢，重塑语言学习的思维路径。其即时反馈、结构重构与情境模拟功能可精准调节认知负荷，激活元认知觉察与策略应用，助力学生识别逻辑盲点、优化表达策略。经由多轮迭代，AI强化抽象、比较与归纳等认知活动，推动语言学习由技能积累向认知深化跃迁。
2.3. 结构维度：从“流程分割”走向“数据耦合”
新质生产力重塑外语教学的结构逻辑，其关键在于推动教学系统从线性分割向数据驱动的一体化耦合转型，实现教、学、评三元协同与闭环联动。具体表现为以下三个方面：一是教学流程由割裂走向融合。传统外语教学往往存在教学、学习与评价脱节的问题，导致反馈滞后、干预滞缓。AI智慧课程平台集成教学管理、学习行为分析与个性化推送功能，使教学流程实现实时监测与动态调节。学习者的行为数据可用于精准识别学习瓶颈，驱动即时反馈与策略调整，提升教学适应性与响应效率；二是课程结构由线性编排向任务模块重构。以章节为单位的“知识块”式组织方式已难以满足能力导向的教学目标。当前课程设计更倾向于以“能力模块 + 情境任务”为单元，将语言知识嵌入复杂语用环境中，强化语言应用的真实性、生成性与迁移性。这一转型不仅提升了内容组织的逻辑关联性，也增强了课程对现实语境与跨学科能力的响应能力。三是评价机制由终结性向过程性嵌入。借助AI评测与学习数据采集工具，教师可实时掌握学生的学习轨迹、认知偏差与表现模式，实现从“结果判定”向“过程洞察”的转向[12]。评价不再是教学后的“外置评估”，而是教学过程中的“内生机制”，成为驱动教学迭代优化的重要力量。
2.4. 价值维度：从“结果评判”走向“能力生长”
在新质生产力驱动下，外语教育的价值取向正由结果导向转向能力导向，教学关注点从静态评判走向动态生成，更加重视学生作为学习主体的成长过程。首先，评价逻辑从终结性测试向发展性诊断转型。传统标准化考试虽具操作性，却忽视了语言学习的多样性与复杂性。新时代外语教育应聚焦学习者在真实语境中生成意义、应对差异与重构知识的能力生长轨迹，倡导生成性评价，突出思维演进、文化理解与表达能力的协同发展。其次，教学目标从语言技能拓展为复合素养。语言学习不仅是语法和表达训练，更是价值判断、文化意识与全球胜任力的综合建构。因此，课程应坚持语言认知、文化理解、价值共鸣的三维目标体系，引导学生在跨文化情境中形成独立思考与多元包容的价值视野。再次，外语学习的育人功能得到重塑与拓展。语言不仅是沟通工具，更是认同建构与思维锻造的媒介。外语教学应成为学生建立世界观、塑造伦理意识与培育人文关怀的重要路径[13]，特别是在全球语境下，培养学生的跨文化理解与价值判断能力。在多语共生和文化交融的背景下，具备跨文化能力的学习者将成为文化互鉴与全球对话的重要桥梁，推动全球范围内的交流与理解。
2.5. 实践维度：从“封闭传授”迈向“场域共生”
在新质生产力驱动下，外语教学正由封闭的课堂传授走向开放、协同与真实嵌入的生态化实践。教学不再局限于教材与教室，而是构建起以“语言、情境、任务”耦合为核心的实践场域，实现知识、能力与认同的协同生成。首先，实践方式实现从“输入–操练”向“任务–生成”的转型。项目式学习、虚拟仿真、跨文化协作等新型教学形态，打破学科边界，将语言学习嵌入真实或拟真的复杂语境，激发学生在语用实践中建构意义、解决问题与反思行动。通过任务驱动的教学方式，学生不再是被动接受知识的对象，而是主动参与、协作与生成知识的主体，从而更好地应对现实世界中的复杂问题。其次，“场域共生”成为实践范式重构的核心理念。外语教学不再局限于单一的技能训练，而是融入多重要素的互动之中。教学活动被置于学习者、技术、社会情境深度交互的系统中[14]，构成“场域共生”的实践范式。在这一范式下，语言学习不仅仅是语言技能的培养，而是认知迁移、文化认同与社会参与的综合生成过程。例如，模拟国际会议、跨文化访谈和多角色语言服务等活动，不仅提升学生的语言表达能力，还促进他们的跨文化理解与社会行动力。这种实践方式能够帮助学生将语言应用能力转化为实际的跨文化沟通与合作能力，为他们未来在多元社会中发挥作用提供支撑。
综上所述，新质生产力带来的深层变革正在推动外语教学从目标逻辑、认知过程、结构设计、价值导向到实践方式的系统性重塑。其核心在于：语言不再仅是教学的终点，而是贯穿思维品质、文化理解和行动能力生成的媒介。高质量的外语教育未来将建立在技术赋能、理念革新与机制重构的深度融合之上，最终实现全球胜任力和跨文化行动力的复合型人才培养。
3. 范式逻辑的实践应用：基于教学案例的五维融合探索
在新质生产力驱动下，高校外语教学亟需实现从理念更新向机制创新与教学实践的系统转化。以《英语演讲》课程中“劝服性演讲三要素”(ethos、logos、pathos)教学单元为例，借助智慧树AI平台，构建了任务驱动与人机协同融合的混合式教学模式，为外语教学范式转型提供了实践路径与机制支撑。
3.1. 技术维度：智慧平台嵌入，实现人机协同教学生态
智慧树AI平台作为教学中枢，贯通任务设计、资源推送、过程追踪与反馈评估，推动人机协同教学机制的实际应用。以习近平总书记2017年日内瓦演讲片段为核心素材，教师构建任务包，融合原视频、双语字幕、微课讲解与语篇图谱，打通了素材输入、结构解析与话语输出之间的闭环。学生可在课前通过平台自由选择学习材料，并利用AI语音助手进行口语模仿训练。系统自动生成的语音评分报告涵盖了清晰度、节奏、语调与停顿等多个维度，为学生提供具体的改进建议，推动个性化语言能力的迭代提升。平台内置的大数据追踪系统为教师提供了学生学习过程的量化视图，如学习材料的点击频次、停留时长、互动路径与任务完成进度等，为教师识别共性问题和个体差异提供了数据支持。借助这些数据，教师可动态调整教学设计，实现精准化干预，构建以数据驱动为导向的教学反馈机制。多模态知识图谱则承担了语篇理解与逻辑建构的认知支架功能。通过图谱分析，学生能够清晰地理顺演讲的逻辑结构与说服策略，标示关键说服点，例如“ethos (喻德)”的认知路径：“国家立场→历史责任→领导人信誉”，将抽象的价值立场转化为可视化、结构化的知识图示，从而提升学生对政治话语逻辑的掌握能力。
3.2. 认知维度：引导深层加工，构建语言理解与表达桥梁
认知维度的重构关注语言输入与输出之间的心理加工机制，强调多模态感知、结构化引导与语境迁移的整合。教学设计遵循“理解–识别–迁移–输出”的认知路径，旨在促进学生深层加工与表达生成的能力。以“pathos”(喻情)教学为例，教学设计聚焦于情绪表达的模态融合与情境嵌入。教师通过平台调取具有情感峰值的视频片段，引导学生识别情绪负载词与非言语符号(如目光、手势、语速、停顿)之间的协同关系。AI系统自动标注情绪高密度语段，辅助构建多模态语义联结，帮助学生提升情感表达的迁移能力。在“logos”(喻理)教学环节，设置“论证结构重构”任务。通过AI的辅助分析，学生能够清晰地看到论证结构的内在关系，并根据系统反馈进行自我调整，强化逻辑思维的深度和精确性。AI系统生成推理结构图并提供条理性评分，实现逻辑建构的可视化评估与迭代优化。更具挑战的“AI对辩”环节，构建了对立语用情境，训练学生快速识别反方立场、组织反驳语言，提升其批判性思维与语言调控能力。通过模拟辩论，学生在高压环境中培养快速反应与语言灵活性的能力。在AI的对抗性反馈报告支持下，学生可以识别自身语言表达中的逻辑漏洞与盲区，从而在动态交互中构建适应国际传播语境的高阶表达框架。
3.3. 结构维度：重构教学流程，实现“教–学–评”闭环融合
结构维度的重构关注教学流程的系统优化，旨在打破传统的“教–学”线性传递模式，构建资源支持、任务驱动与智能反馈相结合的教学闭环。课前，平台模块化资源(如微课、知识图谱、视频解析等)帮助学生理解劝服三要素及其结构化表达路径。系统通过自主测验分析，识别学生的认知薄弱环节，为教师提供精准的教学数据支持。课堂教学聚焦语言迁移与能力建构，采用片段仿写、观点复述、结构再造等任务，引导学生将政治话语转化为个体表达。以习近平总书记“构建人类命运共同体”的演讲片段为例，学生结合自身在跨文化交流、志愿服务或国际合作中的经历，讲述对全球命运共同体理念的理解与实践，并通过“经历–价值观–认同”这一逻辑链条进行演讲再构建，实现语篇融合与身份建构的双重目标。课后学习侧重个性化训练与多元反馈。学生通过AI助手进行演讲练习，系统提供基于语调、结构、语义等维度的初步评分与可视化改进建议。教师通过“复核通道”进行精细化评阅，结合“AI初评 + 教师精评”的双重反馈机制，提升评价的客观性与针对性，进一步促进学生的元认知能力发展。最终，学生通过“中国故事”主题演讲这一整合性任务，展示语言、逻辑与文化意识的综合建构成果。整个教学过程依托平台数据支持与教师干预，完成“输入–加工–输出–反馈”的系统闭环。此流程推动了教学逻辑从单一的线性传递转向多向交互的动态模式，确保教学过程中各环节的有机衔接和持续优化。
3.4. 价值维度：注重文化内涵，构建立场认同与话语能力
价值维度旨在突破传统语言教学的工具性范式，强调语言与文化认知、立场认同之间的内在联系。语言不仅是沟通工具，更是构建认同、表达信念、参与国家叙事的重要媒介。课程设计围绕习近平总书记的重要讲话，通过引导学生理解中国文化的根基与价值逻辑(例如“人类命运共同体”理念)，帮助学生在跨文化语境中定位自我身份，建立自我立场。教学设计以个体叙事、立场表达、价值融通为核心，推动学生围绕国家议题展开深层次语言实践。例如，学生以“中国智造”为题，结合自身参与科技竞赛的经历，表达对国家科技战略的认同，完成从个体经验到国家价值的转化。这样的任务不仅锤炼学生围绕公共议题进行观点陈述的能力，还促进其从“语言接受者”向“价值表达者”的转型。通过这些任务，学生不仅掌握了语言技能，更提升了将个人经验与国家价值结合的能力。在这一维度中，评价的作用不仅局限于语言层面的分析，还融入了“价值导向”评判标准。课程平台支持多轮文本修改与语义优化，为学生提供个性化的反馈。在教师评阅中，关注的重点包括立场的清晰度、传播意识及跨文化表达能力，从而强化学生的公共责任感与文化意识。AI与教师的结合，确保了反馈的准确性与针对性，为学生的价值表达提供了双重支持。教学实现了从语言训练向价值培育的跃升，赋能学生在国际传播场域中成为有立场、有能力的中国叙述者。
3.5. 实践维度：聚焦能力生成，构建多元任务实践机制
本维度的核心是将教学焦点从“完成任务”转向“生成能力”，回应新质生产力背景下对复合型国际传播人才的核心需求。课程围绕“劝服演讲三要素”构建“理解–模仿–建构–迁移”的能力递进链条，旨在实现语言技能、思辨能力与传播素养的协同提升。初阶任务侧重于语篇结构与情感逻辑的识别。学生借助AI技术完成语段标注、句群功能分析等操作，提升对演讲结构和情感逻辑的敏感度。通过这种方法，学生能够更好地掌握语言的基本组织原则和情感表达方式，为更高阶的语言生成和思维表达打下坚实基础。中阶任务引导学生围绕“中国方案”等议题撰写英文演讲稿，借助课程平台AI助手进行多轮语言、结构与内容的打磨。在这个阶段，AI技术不仅提供了初步的语言校正，还帮助学生分析演讲稿的逻辑连贯性与说服力，促进学生的批判性思维与演讲内容的深度发展。高阶任务则模拟国际传播语境，学生以“中国故事讲述者”的身份进行英文演讲录制，平台自动评分并生成多维度反馈。教师通过“复核通道”提供策略性指导，进一步强化学生在实际表达中的逻辑清晰性与文化适应性。AI技术在整个过程中提供动态评估支持，系统跟踪演讲稿修改频率、语音练习时长与评分变化等关键指标，生成可视化学习轨迹。学生可以通过这些数据分析清晰地看到自身的能力发展，并激活元认知反思，进一步促进自我调节和能力提升。课程设计通过在模拟国际会议、跨文化讨论、科研成果展示等多场景中布设任务，培养学生的观点构建、语言生成、情境适配与文化转译能力，突出表达的迁移性与策略性。这一过程使学生能够将所学知识灵活应用到各种真实语境中，增强他们在全球交流中的文化适应力与影响力。
教学实践表明，AI技术与教师专业判断的深度协同，成功构建了一个以数据支持、任务驱动和价值导向为核心的教学机制。智慧课程平台在评估过程中提供高频介入，减轻了教师的诊断性负担，使教师能够更专注于策略引导和价值引领，推动“技术赋能 + 教师增值”的融合式教学转型。总体而言，本教学机制通过“教–学–评”一体化流程与任务链式设计，确保了学生在真实表达场景中的能力沉淀与立场建构。这不仅契合国家传播力建设的战略需求，也为新质生产力导向下外语教育的提质增效提供了可推广的实践路径。
4. 范式落地的机制建构：推动教–学–评融合的保障体系
外语教学范式的重构，关键在于实现“教–学–评”融合的教学实践逻辑向制度性、结构性、可持续性保障机制的转化。若无相应的机制系统支撑，该范式难以在教学实践中落地生根。因此，构建以制度设计为主导、教师发展为核心、资源配置为支撑、评估反馈为驱动的“四维协同机制”框架，是推进教–学–评一体化路径实施的根本保障。
4.1. 制度支持机制：构建顶层设计与实践落地之间的联动桥梁
“教–学–评”一体化的有效实施，依赖于从理念创新到机制保障的系统联动。制度支持作为教学范式重构的顶层抓手，应在结构性治理、实践导向与动态调适中发挥枢纽功能[15]。首先，应推动外语教育制度体系的现代化重构，将AI赋能纳入教育治理体系。一方面，明确AI技术在课程设计、课堂实施与评估反馈中的合规边界，为其深度融入教学提供制度化依据；另一方面，应完成从“技术采纳”向“制度嵌入”的转变，通过教育发展规划将AI应用常态化、系统化，避免碎片化与表面化使用。其次，在质量保障与激励层面，需将AI应用成果纳入教师评价、职称晋升与绩效分配，重构以智能赋能为导向的教学质量评价机制，推动教师由“工具使用者”向“融合创新者”转变。再次，面对技术快速演进与教育生态重塑之间的张力，亟需制定配套制度规范。建议联合高校、企业与研究机构，围绕AI伦理、数据安全、平台接入等核心议题，制定面向外语教学场景的操作性规范，搭建教育、技术、产业的制度联通桥梁，打通技术落地“最后一公里”。最后，制度机制应具备弹性与反馈能力。可通过设立教学创新试点、AI实验区等机制，形成制度、实践、反馈闭环，依托平台数据与用户反馈动态优化制度设计，提升其适应性与可持续性。
4.2. 教师发展机制：激发数字素养提升与融合教学转型的内在动能
教师是教学范式转型的关键变量，其数字素养与融合能力直接决定改革成效。推动教–学–评一体化，必须以系统性教师发展机制激发其内在动能。首先，教师能力提升应从“会用技术”迈向“善于融合”与“引领革新”。这一进阶不仅是技能转换，更是价值观重构。教师需在AI深度介入教学流程的背景下，承担学习设计者、技术整合者、数据解读者与情感支持者等复合角色[16]，实现人机协同中的价值引导。其次，教师培训体系亟需在内容、方式与评价维度实现转型：内容上，应聚焦融合教学理念、资源建设、数据驱动评价与共情教学四大核心模块；方式上，由灌输式培训转向任务驱动、嵌入式、协作式发展路径，如教学工作坊、行动研究、微认证等；评价上，应由静态结果导向转为过程性、成长性与合作性评价，强化教师发展轨迹的持续激励功能。再次，教师成长机制应由个体式进修转向组织化协作。鼓励外语教师与技术人员、课程专家共建“数字教研共同体”，推动课程共建、工具共研与融合实验，形成协同创新生态。最后，应构建教师数字能力成长档案系统，基于教学数据与行为轨迹生成精准画像，依托智能分析提供个性化反馈与发展建议，推动教师专业成长由经验驱动转向数据驱动，增强其技术融合的适应性与创新力。
4.3. 资源保障机制：构建动态可调与场景适配的教学资源生态
教学资源是“教–学–评”融合的基础设施，其形态与调配模式直接影响教学质量与个性化支持能力。当前资源体系普遍存在孤岛化、静态化和标准化等问题，亟需通过结构重构与技术赋能，构建具有开放性、适应性与智能性的资源生态系统。首先，应建立矩阵化资源供给体系。通过平台整合与模块化设计，打通外语慕课、AI助手、虚拟仿真实验、知识图谱等多元资源，统一接入标准，实现跨平台调用与内容互联。在此基础上，建设“资源中台”实现集中管理、精准分发与智能推送，提升资源配置效率与师生匹配度。其次，资源设计应从教学场景出发，强调资源、任务、目标、评价的动态耦合。相比传统内容库，数字资源体系应转向“以学习活动为核心”，通过任务链、嵌入式模块与评价型素材包等形式，实现资源的情境化适配与流程嵌入，使资源“可得”更“可用”。再次，应依托学习分析与知识图谱技术，构建资源智能更新与推送机制。通过捕捉学生行为轨迹与学习成效，动态判断资源适配度，并基于算法模型进行资源重组与个性化投送[17]，实现资源从“统一供给”走向“精准服务”。此外，资源建设需形成多主体共建、持续优化机制。引导教师、开发者、技术人员与学生共同参与资源设计、使用与评价，推动资源开发从“单向生产”转向“共创共用”。同时，构建科学的资源质量评估体系，围绕使用频次、满意度、学习成效等维度，运用可视化手段进行全过程监测，促进资源从数量扩展走向质量提升。
4.4. 评估反馈机制：实现全过程诊断与个性化调节的闭环治理
在“教–学–评”融合驱动的教学范式重构过程中，评估机制应从末端结果性评价转向贯穿教学全过程的动态调控系统。其核心不在于判定优劣，而在于服务学习、优化教学、支撑育人。首先，需重构评估体系的价值导向与结构内容。传统语言教学评价侧重知识与技能的检测，忽略高阶认知与综合素养的培育。新时代评估应聚焦语言运用、跨文化理解、批判思维、协作能力与情绪调控等关键素养，构建知识、能力、素养协同发展的多维评价模型，使评估真正回归“以学为中心”的育人本质。其次，构建基于AI技术的多模态过程性评估体系是实现智能反馈的关键。借助自然语言处理、语音识别、情感分析等工具，可对学生在学习过程中的语言产出、互动行为与情绪状态进行持续采集与分析，实现对学习行为的细粒度、动态化、多维度诊断，突破传统评估滞后与单一的问题，为教学干预与资源推荐提供实时支持。再次，评估反馈机制需实现多主体协同与数据驱动的闭环治理。一方面，教师应基于学习分析结果获取学生画像、行为轨迹与教学成效指标，辅助精准教学决策；另一方面，学生应主动参与自评与互评，提升元认知与自我调节能力。系统、教师与学生三方共同构建的数据反馈网络，能够实现诊断、调节、支持的动态闭环，推动个性化学习与精准教学协同进化。
5. 结语
在新质生产力引领教育高质量发展的时代背景下，高校外语教学的范式重构不仅回应了技术跃迁带来的实践挑战，更引发了教育理念、组织形态与教学流程的系统重塑。本文以人工智能赋能为核心动力，聚焦“教–学–评”融合路径，构建了涵盖技术嵌入、认知驱动、结构优化、价值引领与实践导向的五维逻辑框架，并以“劝服性演讲”教学单元为案例，验证了该范式在实际教学中的适应性与可操作性。在此基础上，进一步建构了制度支持、教师发展、资源供给与评估反馈四大支撑机制，初步形成了可推广、可演化的范式运行体系。
需要指出的是，教学范式的重构并非一蹴而就的结构重组，而是一个动态调节、持续迭代的系统性变革过程。其未来发展有赖于以下三个关键维度的深入推进：首先，跨学科融合的纵深演进。语言学、教育学与人工智能之间应建立稳定的协同研究机制，实现教育理念的共塑与教学实践的共建，推动理论模型的系统生成与场景方案的精准落地。其次，数据驱动的智能决策优化。依托学习分析与大数据技术，可精准识别教学中的关键瓶颈与个体差异，基于行为轨迹实现动态干预与个性化推荐，推动外语教学向“精准化–高效化–适应化”方向转型，真正实现“因需施教”的个性化育人。再次，教育伦理与公共治理的制度护栏构建。AI技术虽为教学赋予了强大的智能支撑，但其深度介入也带来了算法偏见、数据安全与角色异化等多重风险。算法输出的倾向性可能误导学生自我认知与学业判断；平台在收集语音、文本与行为数据过程中，如缺乏透明治理机制，极易引发隐私泄露与不当使用；此外，AI介入教学角色还可能冲击教师的主体性，导致“工具替代”倾向加剧人机关系的异化。
因此，推动AI与教育的良性融合，亟需建立“公平性–透明性–人本性”相统一的伦理治理框架。建议从政策层面制定明确的数据治理标准与算法合规指南，构建以安全为底线、以信任为纽带的教育技术治理体系。同时，应在教学实践中系统性加强师生的技术素养教育，提升其对算法逻辑、风险边界与使用伦理的认知能力，确保人始终处于教育决策与价值判断的核心位置，避免AI演变为“黑箱权力”的技术垄断，守住教育的公共性与人本性底线。一言以蔽之，在新质生产力的系统性引领下，外语教育应把握AI赋能带来的结构性机遇，以范式重构为契机，构建融合技术驱动、认知激活与伦理守护于一体的智慧育人体系，为高校外语教学的高质量发展开辟新路径，为中国教育现代化贡献范式创新的“外语方案”。
基金项目
2025年西北工业大学教育教学改革研究项目(重点)：人工智能驱动的外语教学多模态知识图谱动态构建与个性化应用研究(25GZ103212)；2024年度中国高校外语慕课联盟西北地区外语数字化教学专项课题项目：教育数字化转型背景下外语慕课、虚拟仿真实验与知识图谱的融合研究(CMFS-FLCCET-2024-02)。