1. 引言
自人工智能(Artificial Intelligence, AI)问世以来，其在教育领域的应用迅速扩展，尤其是在第二语言教学(SLA)中，AI驱动的工具如智能辅导系统、自然语言处理技术和虚拟现实环境，正逐步改变传统的教学模式[1]。AI的优势与局限备受学界关注，其在个性化学习、自动化评估和沉浸式语言体验方面的潜力，展现出助力SLA教学的巨大前景。然而，AI的广泛应用也引发了对教师角色的重新审视。随着AI逐步承担起部分教学任务，教师的职责从知识传授者转向学习引导者和技术支持者，这一转变对教师的专业素养和能力提出了全新要求。在此过程中，教师作为教学过程中的核心参与者，其角色正经历前所未有的重塑。这一转变不仅对教师的专业素养和能力范畴提出了全新要求，也为教育实践的落地和学术研究的深化带来了新的挑战。例如，教师需要掌握新技术以有效整合AI工具，同时还需在自动化教学中保持其不可替代的人文关怀。此外，AI的广泛应用也引发了关于数据隐私、算法偏见和技术依赖等伦理问题的讨论。
鉴于此，本文拟对现有文献展开全面的梳理，总结国内外相关研究热点；并深入挖掘AI对教师角色内涵与实践方式的独特重塑，即教师的角色如何被重新定义；精准剖析所面对的挑战与机遇，期望为教学以及该领域的研究者提供有价值的借鉴，并且推动AI与二语教学的深度融合。
2. 研究热点
许多学者已经对AI在二语教学中的应用展开了深入探讨。例如，国外学者Godwin-Jones [1]分析了智能辅导系统在个性化学习中的应用，像Duolingo、Babbel就利用机器学习算法分析学习者的行为数据，提供定制化的学习内容和反馈，从而优化学习效率。Li, Link, & Hegelheimer [2]则探讨了Natural Language Processing (NLP)技术在写作评估中的应用，广泛应用于自动语法检查、写作评估和语音识别，为学习者提供实时反馈，减轻教师的工作负担。Holmes [3]分析了AI对教育模式的整体影响，包括教学方法的转变和教师角色的重塑。AI技术的引入使得教学模式从传统的教师主导转向以学习者为中心，强调个性化和自主学习的理念。这些研究都表明，AI驱动的工具正在重塑传统教学模式，为二语教学提供了新的可能性。国内学者普遍认为，ChatGPT能够为外语教师提供丰富的语言学习资源和教学材料支持，帮助教师优化课程设计和教学活动[4]。还有学者系统地针对某一方向深入研究，但数量较少，目前主要对ChatGPT在学术英语写作学习和教学中的应用分析[5]，以及从活动理论的视角对ChatGPT环境下的二语阅读活动的分析[6]。对比两者，国内学者更注重AI在提高教学效率和实用性方面的作用以及人工智能对教师角色的影响。AI在二语教学中的广泛应用，不仅彰显了其技术潜力，也促使教师角色发生深刻变革。传统的“知识输出–知识输入”模式正逐渐被“传授与创造并重，驱动与自主结合”的新型教育范式所取代[7]。
3. 教师角色的转变
3.1. 传统角色的重塑
在AI集成的语言教学中，教师的传统角色(如设计者、评估者和决策者)并未被完全取代，而是通过与AI的协作得到了增强。“智能增强(Intelligence Amplification)”的概念强调AI应作为教师的辅助工具，而非替代者。然而，学者们指出，在没有人类教师参与的情况下使用对话式AI可能会带来一系列挑战，包括对学习者输入的误解、对话偏离主题或缺乏目标导向、沉浸感和社交性不足等互动问题；未能满足学习者兴趣和情感需求的心理挑战；以及连接问题或应用程序崩溃等技术难点[8]。
为应对这些挑战，教师可以发挥其独特的作用，作为促进者和反馈提供者，提供有意义的语言实践、个性化反馈和情感支持。例如，教师可以利用AI提供的诊断信息优化教学设计和决策，从而更好地满足学习者的需求。正如Baker [9]所指出的，人工智能教育的最终目标不是推动人工智能的发展，而是推动教育的进步。因此，AI的应用应始终以支持教师和提升学习效果为核心。
3.2. 新角色的拓展
在这一背景下，教师的职责从单一的知识传授者扩展为多重角色的综合体，包括学习的设计者、技术的协调者以及学生发展的促进者。
3.2.1. 学习引导者
AI的核心能力在于其能够动态生成新颖的语言材料，这为语言输入提供了前所未有的便利。然而，这一特性也带来了教师作为学习引导者角色的根本性转变：其核心职责从传统的知识提供者转向生成内容的驾驭者与AI素养的培养者。学界对AI在语言教学中的局限性已有较多研究。由于AI模型的训练数据通常来自互联网，其中可能包含不准确、过时或带有偏见的信息[10]。这可能导致AI生成的内容在语言教学中产生误导。例如，AI可能会生成不符合文化背景的语言表达，甚至可能生成不适合课堂教学的语言表达风格[11]。因此，教师的首要任务是引导学生批判性地审视、评估和筛选AI生成内容，而非被动接受，教导他们如何负责任地使用AI技术[12]。
Fryer et al. [13]建议教师运用AI设计任务后，可以要求学生评估AI生成内容的准确性和适用性。例如，AI生成的对话是否符合语境，是否存在逻辑错误或偏见。通过这种方式，教师不仅可以帮助学生提高语言能力，还可以培养他们的批判性思维能力。具体而言，教师还可以引导学生讨论AI生成内容的潜在偏见。例如，AI可能会在生成内容时无意中反映某些文化或性别偏见。通过讨论这些问题，学生可以更好地理解语言背后的文化和社会背景，除此之外，教师应引导学生如何负责任地使用AI技术。教师可以组织讨论，让学生思考AI生成内容的版权问题以及如何避免传播虚假信息[12]。通过这种方式，学生可以更好地理解AI技术的伦理和社会影响。教师还可以引导学生讨论AI在语言教学中的潜在风险。例如，过度依赖AI可能导致学习者忽视与人类教师的互动，进而影响他们的社交能力[3]。学者们提出的这些方法能够让学生更好地理解AI技术的局限性，并学会如何在使用AI时保持平衡。
3.2.2. 技术运用者
AI是以自然语言对话为核心，这要求教师作为技术运用者需要掌握一项核心技能：精准、结构化地设计输入指令(Prompt)，以引导AI生成符合特定教学目标的高质量输出。例如口语课的Prompt需详细设定角色、场景、语言功能，可以创建以下情境(生成一段发生在咖啡厅的对话，角色A是初次见面的国际学生，角色B是本地学生，需包含问候、自我介绍、询问爱好等表达，使用中级词汇)。
同时，AI的深度集成引发了新型技术障碍与焦虑。张晒[14]、王天平&李珍[15]总结了教师面临的AI技术障碍以及主要的原因。资源匮乏的教师使用智能技术的自由受限，机会少，而教师又因智能素养不足，对技术资源分配不均和培训机会不足感到焦虑，倾向于减少AI技术使用。这些障碍或多或少影响教学效果和教师职业发展。换种说法，只有同时具备内在的能力和外在的自由与机会，教师才能高效使用AI进行教学。那么究其根本需要扎实AI技术基础，寻找其在教学管理与课堂中的应用策略。本文举例美国Digital Promise国家中心的一项动态学习项目(Dynamic Learning Project)作为参考，此项目着眼于建立一个完备的教师技术辅导系统，开展个性化的教师技术辅导。3年来显著提升了教师技术教学频率，使教育工作者对技术变革持开放态度。具体措施包括：建立动态学习项目小组，为试点中小学引进全职技术指导教练；教练为教师提供个性化辅导；利用寒暑假开展短期线上或线下技术培训。
随着人工智能与教育的深度融合，教师的心理状态正从最初的好奇逐渐转向焦虑[15]。互联网中的网络舆论以及教师自身对人工智能的认知不足是引发教师焦虑的缘由。网络出现了混淆智能概念、夸大智能化技术在教育教学中的作用以及过分宣传课程效果等乱象。这需要政府相关部门采取针对性措施，加强网络舆情治理，可以依托大数据和人工智能技术，建立网络舆情监测系统；并且分析人工智能相关舆情热点，掌握教师对智能技术的心理焦虑水平，并预测焦虑情绪的变化趋势。教师要成为技术支持者还需要各方组织者付出更大的努力与支持，学术界对此也需要进行更全面具有实践性的研究，从而有助于教师掌握和运用AI等技术，为学生提供更好的学习支持和服务。
3.2.3. 情感支持者
尽管生成式AI在模拟对话流畅性上取得进展，但其本质仍是基于统计模式预测的算法，缺乏真实的情感体验、共情能力和社会性理解[16]。AI永远无法像教师一样针对不同的学生提出启发性的问题，也无法与学生进行情感上的互动交流，更无法塑造学生的理想、信念以及追求真、善、美与和谐的品质。这使得教师作为情感支持者的角色在AI时代愈发关键且不可替代。Fryer等学者[13]进行了一项比较性研究，将学生与机器人练习和与同学练习的影响进行对比分析，研究结果显示，三周后，与机器人练习的学生兴趣下降，而与同伴练习的学生兴趣保持稳定。
因此，情感支持者的核心在于弥合人机情感鸿沟，维系真实人际联结与内在动机。定期与学习者沟通，了解他们的学习状态和情感需求。例如，教师可以通过在线平台与学生进行一对一交流，倾听他们的学习困惑。设计有趣的学习任务，激发学习者的兴趣和参与度。教师在利用ChatGPT生成角色扮演情境后组织学生进行真人小组演练，教师需密切观察互动过程，及时给予鼓励性反馈，敏锐回应学生的情绪状态，并通过肢体语言、眼神交流营造安全、支持的氛围，以此弥补AI互动的机械感。并且定期主动与学生沟通其使用AI的感受，明确传达AI的辅助定位，及时干预依赖倾向或挫败情绪，帮助学生建立使用AI的自信和掌控感。总之在AI辅助环境下，教师应更着力于营造重视真实交流、包容犯错、强调合作的人际课堂文化，对抗AI可能带来的疏离感，让学生感受到被看见和被支持。
4. 未来发展方向
人工智能技术在二语教学中的不断深入应用，已经展现出巨大的潜力，未来研究应深入探索AI与二语教学的融合路径，建议聚焦以下具体、可操作的方向。
4.1. 教师技术焦虑的缓解策略
进一步研究如何通过系统的技术培训和支持，帮助教师克服技术焦虑。以及探索技术整合与政策支持，结合中国教育体系的特点，研究如何在政策支持下有效整合AI技术，同时确保教育的公平性和透明性如何通过资源分配，减少教师在资源匮乏环境中的技术障碍。缓解策略应包括构建多层次的支持系统，例如提供Prompt的分层工作、实施嵌入式的一对一AI教学教练制、创建共享Prompt库与最佳实践案例资源平台等。另外，也可以换角度思考教师技术焦虑的成因与影响。例如，可以通过问卷调查和深度访谈，了解教师在使用AI技术时的心理状态和实际困难。进而进行技术培训的效果评估，研究技术培训对教师技术焦虑的缓解效果，通过实验研究，评估不同培训方式对教师技术焦虑的影响，找出最有效的培训策略。通过案例研究，评估不同政策支持措施对教育资源分配和教育公平性的影响。这些都是具有现实意义的研究，其理论意义丰富AI对二语教学影响研究领域，实践运用可以有效缓解教师的技术焦虑，帮助他们更好地适应AI时代的教育变革。同时为学习者创造更加优质的语言学习环境。
4.2. AI与教师协作的最佳实践
通过课堂协调实现教师与AI的高效协作，即进一步明确AI与教师之间的角色分工，以最大化教学效果。明确的角色分化对于确保AI和教师都能充分发挥其潜力至关重要。例如，AI可以处理诸如评分和提供作业即时反馈等常规任务，而教师可以专注于更复杂的任务，如促进讨论、提供情感支持和解决个别学习需求。这种互补的方法不仅提高了学生的学习成果，还优化了人力和技术资源的使用。开发AI辅助的教学设计工具，帮助教师更好地规划和管理课堂活动[17]。探索AI在教师专业发展中的应用是另一个关键领域。AI生成的教学数据可以用来分析教师的教学效果，为他们提供个性化的反馈和改进建议。这种数据驱动的方法可以帮助教师识别自己的优势和劣势，促进有针对性的专业成长。此外，开发基于AI的教师培训平台可以提供个性化的培训内容和反馈。这些平台可以适应教师的个体需求，为他们提供最符合其教学背景和挑战的资源和模块。
开展行动研究，开发并验证特定教学场景(如写作反馈、口语练习、阅读理解)下的协作流程模型量化分析其对学习效率、语言产出质量、学生动机及批判性思维的影响。还可以研制适用于不同学段学生的AI素养评估量表或任务，测量他们在理解AI原理、Prompt设计能力、输出批判评估、伦理风险认知等维度的水平。
除此之外，对于教师能力标准修订提出建议，深入研究并提出在现有《教师信息技术应用能力标准》中明确加入与AI相关的具体能力描述项，为教师培训和评价提供清晰依据。例如“能运用生成式AI工具辅助进行教学设计、教学资源开发与学习评估反馈”。
5. 结论
本文通过系统梳理AI在二语教学中的应用，探讨了教师角色的转变、AI技术的优势与局限，通过AI技术的集成，教师的传统角色得到了重塑，从单一的知识传授者转变为学习的引导者、技术运用者以及情感支持者。教师与AI的协作在未来将更加紧密，在人工智能的帮助下，教师可以更好地发挥其独特的作用，推动教育教学向更高层次发展。同时，政府、学校和社会各界也应共同努力，为教师提供更多的资源支持和培训机会，帮助他们克服技术焦虑，充分发挥AI在教育中的潜力。
总之，AI与教育的深度融合不仅是技术的进步，更是教育理念和教学模式的革新。这种协同本质上是人类智慧与机器智能的互补与融合，成功的协同体现在教师能精准驾驭AI工具、引导学生批判使用AI并在AI无法触及的情感与社交领域发挥核心作用，从而为学习者创造更加优质的语言学习环境。面对语言智能技术的冲击，逃避或忽视已不再是可行的选择。中国外语教育应以开放的态度积极应对这一科技变革，努力在人与机器的协作中实现教育教学的更高层次突破。