1. 引言
1.1. 研究背景与意义
教育数字化转型的全球浪潮正重塑高等教育生态。中国《教育信息化2.0行动计划》[1]、《“十四五”数字经济发展规划》[2]等政策文件明确提出，需深化技术赋能教育教学模式变革。在此背景下，教材作为教学的核心载体，其形态与功能正经历革命性演进——新形态教材应运而生。人工智能(AI)技术的爆发式发展为外语教学注入全新动能。新形态教材主要得益于数智技术的发展，其功能因技术的赋能而日益智能化，不仅能够赋能增效，而且还能赋能完善，并以线上线下混合式教学作为理论基础[3]。在外语教育生态环境下，AI技术使语言学习的精准诊断、自适应推送、即时反馈成为可能。因此，探索新形态教材在AI赋能的混合式教学模式中的有效实践路径，成为推进教育数字化转型的关键课题。
1.2. 核心概念界定
数字化时代教育的快速发展，使得具有丰富多媒体信息的“纸数融合”新形态一体化教材成为教与学的重要载体。目前，关于英语新形态教材尚无统一定义，杨莉芳[4]将大学英语新形态教材的内涵阐述为：面向大学英语课程人才培养需求，纸质材料、数字化资源、配套软件平台等多介质材料一体化设计的智能化大学英语教材，并提出其开发原则，即新形态教材在开发之初就须瞄准混合式教学模式，根据线上与线下教学特点进行有针对性地设计，既服务混合式新形态教学，又发挥教材的工具作用。
U校园AI版智慧教学平台(外研社Unipus旗下)作为较多外语新形态教材的数字资源配套及教学使用平台，其核心价值在于通过技术与教学的深度融合，提升学习体验与教学成效。作为一站式混合式教学平台，其提供覆盖完整学习链条(学、练、测、评)的一站式交互体验，集成生动优质的学习内容和高效便捷的教学工具，支持各类终端设备，确保了学习与教学的灵活性和便捷性。其次，基于云服务架构，以AI技术大数据分析为核心理念，支持对听、说、读、写、译等全语言技能题型进行智能化评分，还能提供高质量的AI版核心题库及支持个性化定制的题库管理系统，实现精准赋能教学及驱动个性化学习，最终实现“智慧教学”与“智慧学习”的目标，推动高校外语教学智能化转型。
本研究以《新视野大学英语读写教程3 (第四版)》这一典型新形态教材为载体，依托外研社U校园AI版智慧平台，旨在尝试构建并验证“教材-AI-线上线下教学”三位一体的混合式教学模式，为数智赋能外语教学提供实证案例，同时在新形态教材使用研究领域提供一定参考。
1.3. 研究问题
研究问题：
Q1：如何设计与实施依托U校园AI版和《新视野大学英语读写3 (第四版)》新形态教材的混合式教学模式？
Q2：该模式下，师生对新形态教材(特别是其数字资源与AI功能)的使用实践情况如何？
Q3：基于教材使用的混合式教学实践对学生的英语学习效果产生了何种影响？
2. 文献综述
外语新形态教材历经数字化时代教育的发展阶段，呈现出不同的表现形式(如电子课本、立体化教材、智能教材、数字教材)，受到来自学界学者们的众多关注。从国内发展阶段看，新形态外语教材研究起步于2006年，呈现出显著增长态势，整体上可划分为3个阶段：萌芽期(2006~2011年)、增长期(2012~2017年)、发展期(2018~2024年)，国内外几乎同一时期开始对新形态外语教材展开研究[5]。国内大学英语新形态教材研究呈现理论探讨与实践探索并行的特征。从研究主题来看，主要涉及教材开发、使用、评价及分析，且国内研究重视教材开发[6]-[8]，教材使用研究较少[9] [10]，而国外研究则侧重教材评价[11]；有学者认为，新形态教材尽管实现了纸质教材与数字资源的有机融合，提供了丰富的资源形态，但对新形态教材如何整合线上线下资源，通过多模态协同引导学习者对文化内容进行意义建构的研究较为缺乏[12]。
混合式教学在我国高校被普遍视为提升教学质量和人才培养质量的重要手段，已经成为学术界的研究热点。不少研究者从教学设计和教学方法的角度进行了探讨[13]，还有研究者提出了多维度的评价框架，他们从理论基础、评估模块等多维度探讨混合式教学的评价框架，注重评价体系的全面性和系统性[14]。随着人工智能等新兴技术与外语教育日益融合，混合式学习、在线教育、智慧课堂等教学模式快速发展，促进了新形态教材向更加普及化、智能化、交互化的方向发展[5]。在新形态教材的开发使用中，如何使用AI技术赋能大学英语教学(AI在外语教学中的应用场景与效果)、教师的混合式教学能力(AI平台支持下的外语教学模式创新能力)与教材使用策略等亟需成为英语教师关注的重要问题。
建构主义学习理论强调学生在情境写作中、教学活动中强化理解及元认知能力，而教材、数字资源、数字化平台等多样化的学习资源，是学生将知识体系转化为学习活动的重要载体。本研究基于建构主义学习理论，通过实证研究方法，系统考查混合式教学模式在提升语言应用能力、优化教学评价、深化文化教学等方面的实施效果。
综上所述，本研究最核心的创新点和填补的空白在于其聚焦于“教材使用实践”这一被长期忽视的关键环节。特别是聚焦于AI赋能的混合式教学环境下，教师如何有效运用策略整合新形态教材资源(尤其是线上线下、多模态资源)以促进学习效果提升。这不仅是对现有研究偏向“开发建设”的重要补充，更是对新形态教材价值最终实现学生发展的关键探索，具有重要的理论价值和实践指导意义。
3. 研究设计与方法
3.1. 研究对象与环境
本次实验教学对象选择大学英语课程在同一学期授课的2个班级，通过英语分级测试(如CET-4模拟)及上一学期考核成绩作为分组考量，将教学班级分为实验组(学生总数35人，其中男女比例为4:3)和对照组(学生总数46人，其中男女比例为11:12)，专业分布上实验组专业为经济学，对照组专业为会计学。两组基本信息及前测均衡值如下表1。
两组学生在课时、教学大纲、最终考核内容上完全一致，唯一的自变量是教学方式与资源。实验组使用“线上 + 线下”相结合的混合式教学模式，U校园AI平台(集成智能教材、自适应学习系统、AI助教、纸质教材辅助)深度融入教与学的全过程，实现个性化学习和即时反馈。而对照组采用传统的以教师讲授为中心、辅以纸质材料与课后作业的传统教学模式。两组相对独立，避免互相影响，从而更准确地探究新教学方法的效果。
Table 1. Participant demographics and baseline equivalence tests
表1. 研究对象环境基本信息及前测均衡性检验
变量 |
实验组(N = 35) |
对照组(N = 46) |
统计值 |
p值 |
性别 |
|
|
|
|
- 男(n, %) |
20, 57.1% |
22, 47.8% |
Χ2 = 0.69 |
0.407 |
- 女(n, %) |
15, 42.9% |
24, 52.2% |
|
|
专业分布 |
经济学 |
会计学 |
- |
- |
英语前测成绩(M ± SD) |
78.34 ± 5.82 |
77.89 ± 6.31 |
t (79) = 0.33 |
0.740 |
《新视野大学英语读写教程3 (第四版)》新形态教材采取线上与线下结合的混合式教学模式，是多维度的数字化融媒体教材。在教学内容上，该教材包含6个单元，每单元内容围绕特定主题展开，层层深入，包括Preview，Section B (Text A reading comprehension & structured writing)，Section B (Text B reading comprehension)，Section C (Stories of China & C-E translation)，Unit project五个模块，各模块相互配合，从不同角度提升学生语言能力、思维能力和文化素养。同时，教材依托全新升级的U校园智慧教学云平台AI版，提供数字课程、微课、外研U词等丰富的学习资源，以及在线交互式课件、智能评阅引擎等全新升级的教学工具，驱动外语教学提质增效。
3.2. 基于U校园AI平台的混合式教学模式构建
文本研究尝试着基于教师对新形态教材的解读与分析，依托U校园AI版智慧学习平台，采用学生自主学习、探究式学习与课堂教学相结合的混合式教学模式，在教学实验过程中突出新形态教材与U校园AI版教学平台的融合特点，系统提升学生的综合语言能力。在教学实施过程中，教师基于U校园AI版平台的学习分析数据，设计各环节的教学策略，实现“课前–课中–课后”学习链，基于过程数据调整教学策略，验证教材目标达成度。教学模式结构见表2。
Table 2. U Campus-AI facilitated blended learning
表2. 基于U校园AI平台的混合式教学模式
环节 |
教材内容 |
U校园AI版平台 |
教学活动 |
师生角色 |
课前
(线上) |
单元主题导入、核心词汇、基础语篇 |
1. 智能导入：单元主题相关视频/图文(激活背景知识) 2. 预习检测：词汇匹配、
主题问答
(链接教材词汇/话题) 3. 学情初评：记录预习数据(正确率、时长) |
1. 学生自主观看推送资源，完成教材预习任务单 2. 在线提交基础检测，
标注疑问点 3. 平台自动汇总高频错误(如易混词汇) |
教师：设计预习任务，
关联教材单元目标；设置检测维度 学生：自主预习教材内容，利用平台资源补充，反馈学习难点 |
课中
(线下为主) |
核心语篇精读、语言点解析、主题深化 |
1. 数据调用：展示课前
错误率(如某词汇正确率60%) 2. 即时互动：AI词汇测验
(教材重点词)、观点投票
(主题讨论) 3. 数字工具：调用教材电子版注释、拓展音频
(纸质 + 数字协同) |
1. 教师结合平台数据精讲
教材难点(如高频错误词汇) 2. 小组协作完成教材主题
任务(如语篇逻辑梳理) 3. 利用AI工具进行即时
练习(如写作结构分析) |
教师：基于数据调整教学重点，引导深度讨论；
协调纸质/数字内容使用 学生：参与互动讨论，
运用教材知识完成任务，提出数字化学习需求 |
课后
(线上) |
单元练习、拓展阅读、写作任务 |
1. 智能作业：个性化制定
作业及测试(如U校园习题、四级高频词汇测试)、AI作文批改(聚焦教材写作模块) 2. 资源拓展：单元主题相关外刊/视频(链接教材
Reading More) 3. 路径生成：基于学情报告推送补救资源(如语法薄弱点微课) |
1. 完成教材练习并接收AI即时反馈(如作文语法纠错) 2. 自主学习拓展资源，
补充教材内容 3. 跟进个性化提升路径，
重做易错点练习 |
教师：查看平台学情报告，针对性点评共性问题 学生：根据反馈巩固教材知识，自主拓展学习，调整学习策略 |
评价反馈
(贯穿全过程) |
单元目标达成度(词汇/阅读/写作能力) |
1. 过程数据：预习完成度、课堂互动参与率、作业正确率 2. AI评价：词汇测试易错词频率、作文评分(对应教材
能力要求) 3. 学情报告：单元目标达成分析(如“阅读推理能力
达标率75%”) |
1. 形成性评价：结合平台
数据评估教材任务完成质量(如预习检测 + 课堂表现) 2. 总结性评价：期末测试
聚焦教材核心目标(如单元
主题写作、词汇应用) |
教师：基于数据调整教学策略，验证教材目标达成，用于综合教学建议和科研 学生：通过评价反馈明确教材知识掌握短板，优化学习 |
3.3. 研究方法
统一系统验证《新视野大学英语读写教程3》与U校园AI版融合的混合式教学模式的有效性，本研究采用准实验研究法结合行动研究法，通过多维度数据收集与分析，确保研究结论的科学性与实践性。具体研究方法设计如下：
教学实验法(准实验设计)：对比实验组(基于UAI的混合式教学模式)与对照组(传统模式)在教学效果上的差异。效果测量紧密围绕教材目标达成度(如单元测试成绩、课堂表现、UAI习题作业等)。
问卷调查法：
学生问卷：教材使用体验(频率、方式、便捷性、对AI功能的满意度、感知有用性/易用性)、学习投入度、自主学习能力感知、对教学模式的整体评价。
教师问卷：教材使用策略、平台应用体验、备课负担变化、对AI辅助教学和教材使用的看法。
访谈法：
学生访谈(分层抽样)：深入挖掘教材使用细节(最喜欢/最不喜欢的部分、遇到的困难、AI功能如何帮助理解教材内容/完成教材任务、期望改进点)。
教师访谈：深入探讨教材驾驭经验、平台数据如何指导教学决策和教材内容处理、模式实施中的挑战与应对策略、对新形态教材使用的反思。
课堂观察法：记录线下课堂中教材的使用情况、AI 工具融入课堂的时机、师生互动围绕教材的细节、学生学习行为。
3.4. 数据收集与处理
定量数据分析：对U校园平台数据(如练习正确率、AI评分)进行相关性分析，探究学习行为(如预习时长)与教材知识掌握度(如单元测试得分)的关联；采集实验组学生的学习行为数据，包括课前预习完成度、教材配套练习正确率、AI作文批改得分、拓展资源学习时长等；平台生成的学情报告：包括班级整体及个体在教材知识模块(如词汇、语法、阅读)的掌握短板，以及AI推送资源的点击转化率。
定性数据分析：对访谈记录、课堂观察笔记采用内容分析法：提炼关键主题(如“教材数字资源使用障碍”“AI作文批改的认可度”)，通过编码与归类，总结模式实施中的典型经验与问题。
4. 论研究结果
4.1. 新形态教材在AI赋能混合式教学中的功能路径
论相较于传统的纸质教材，《新视野大学英语读写教程3 (第四版)》新形态教材依托数智教学新生态，帮助教师将课内课外、线上线下有机结合，丰富教学形式，同时也为学生在个性化资源模块选择和AI智能回答、作文批改方面提供了智慧学习的体验，教材真正从“内容载体”转变为“学习活动枢纽”。
本研究问卷显示学生个性化学习板块使用较多的教材工具和资源包括U校园课件、U校园配套在线练习/测验、电子课本、外研U词小程序、AI学伴、拓展学习资源等，实现了帮助学生深化教材内容的个性化学习，如AI学伴Ziyan基于智慧课程内容专属训练，为学生提供全天候贴身辅导，根据学生的提问提供精准的知识讲解和答疑服务，提高学生的学习效率和自主性。同时，在此过程中Ziyan与学生的反复问答可以针对本单元主题高频词汇与表达进行重复的训练，潜移默化地掌握了本单元的语言知识。在使用纸质教材的基础上，学生广泛利用教材配套的数字化教学资源，但教材智能化、交互性功能的使用还有提升空间。而在精准化教学方面，教师普遍认为AI功能在辅助教材教学方面发挥了重要作用，不仅提高了教学效率，还增强了教学的个性化和针对性，如AI技术能够迅速分析学生的学习数据，帮助教师快速定位学生的学习难点，为针对性辅导提供依据。
4.2. 教材使用实践情况分析
4.2.1. 学生端教材使用情况
通过U校园AI平台后台记录学习行为，使用SPSS进行差异显著性检验。实验组学生在U校园AI平台的日均活跃时长为42分钟，显著高于对照组使用纸质教材的28分钟(p < 0.01，独立样本t检验)。实验组学生完成教材配套AI练习的完成率达91%，而对照组传统习题完成率仅为67%，表明AI的即时反馈机制提升了学习持续性。在学习成效方面，学生高阶思维发展差异性较明显，实验组在教材主题辩论任务中，批判性思维评价较对照组提高1.2个等级(p < 0.01)，体现AI引导的深度学习效果(表3)。
Table 3. U Campus-AI facilitated blended learning
表3. 基于U校园AI平台的混合式教学模式
比较指标 |
组别 |
样本量(N) |
均值(M) |
标准差(SD) |
检验统计量(t) |
p值 |
效应量(Cohen’s d) |
1. 日均活跃时长(分钟) |
实验组 |
35 |
42.00 |
8.50 |
6.85 |
<0.01 |
1.51 |
对照组 |
46 |
28.00 |
9.30 |
|
|
|
2. 练习完成率(%) |
实验组 |
35 |
91.00 |
7.20 |
11.27 |
<0.01 |
2.48 |
对照组 |
46 |
67.00 |
9.70 |
|
|
|
3. 批判性思维等级提高 |
实验组 |
35 |
+1.20 |
0.95 |
5.98 |
<0.01 |
1.32 |
对照组 |
46 |
0.00 |
0.91 |
|
|
|
通过问卷调查和平台数据分析发现，学生在预习和复习阶段更倾向于使用纸质教材，因其便于标注和反复翻阅；在课堂互动和即时查询时，数字资源(如U校园内嵌教材内容)因其便捷性和互动性更受青睐。学生普遍认为纸质教材在深度阅读和理解上更具优势，而数字资源则提供了更多元化的学习材料和即时反馈，两者相辅相成，共同构成了完整的学习支持。学生主要利用数字资源进行预习，通过观看视频、阅读电子教材章节和完成预习任务，为课堂学习做好准备。
在技术辅助学习的访谈中，有学生表示“AI技术将教材词汇表与智能学习工具结合，提供词汇发音、例句、同义词反义词等全方位学习支持，有效提升词汇记忆效率。”其次，针对教材写作任务，AI作文批改功能提供即时反馈，包括语法错误、结构建议和内容评价，帮助学生快速提升写作能力。根据教材主题和学生兴趣，AI智能推荐相关阅读材料，拓宽学生视野，加深对教材内容的理解。然而，教材使用中也不可避免地遇到一些障碍与问题，如部分学生反映数字平台操作不够流畅，存在卡顿或崩溃现象。部分学生习惯于传统纸质教材的学习方式，对数字资源的使用存在抵触情绪。
4.2.2. 教师端教材使用情况
实验组教师通过AI平台自动生成学情报告，备课时间缩短40% (从平均8小时/周降至4.8小时)。对照组教师需手动批改作业并统计错误率，耗时占比达65%的教学准备阶段。实验组教师针对AI预警的“虚拟语气掌握不足”问题，定向推送微课视频后，相关测试正确率从58%提升至89%，而对照组传统讲评后仅提升至72%。
通过问卷访谈结果，实验组教师表示：“AI教材将我从‘知识传授者’转变为‘学习设计师’，例如利用平台数据设计分层任务，而非统一讲授。”对照组教师反馈：“传统教材难以满足学生差异化需求，常需额外补充材料，但缺乏系统性支持。”总之，实验组教师通过分析平台数据(如学生预习情况、作业完成情况、测试成绩等)，了解学生的学习难点和兴趣点，据此调整教材内容的讲授深度、进度和侧重点，实现因材施教。教师结合教材内容，设计线上线下相结合的学习活动，如小组讨论、角色扮演、在线辩论等，将教材知识转化为具体的学习任务，激发学生的学习兴趣和主动性。在精准教学方面，AI技术能够迅速分析学生的学习数据，帮助教师快速定位学生的学习难点，为针对性辅导提供依据。根据学生的学习水平和兴趣，AI能够智能推荐差异化学习材料，满足不同学生的学习需求，提升教学效果。教师普遍认为AI功能在辅助教材教学方面发挥了重要作用，不仅提高了教学效率，还增强了教学的个性化和针对性。
5. 讨论
本研究的发现与建构主义学习理论的核心原则高度契合，揭示了U校园AI平台如何通过技术赋能，创建了一个更符合现代学习科学的教学环境。建构主义认为知识是由学习者主动建构的，而非被动接收。本研究中，实验组学生更高的平台活跃度和练习完成率表明，AI平台的即时反馈和个性化路径激发了学生的学习agency (能动性)，使他们从传统模式下被动的“听众”转变为主动管理自己学习进程的“建构者”。他们通过完成AI推送的任务、查看即时解析来主动测试和修正自己的理解，这正是知识建构的过程。AI混合式教学模式释放了课堂时间，使其能够用于高阶的、社会性的学习活动(如辩论、小组项目)，学生们在观点碰撞中共同建构知识，而非仅仅聆听教师的单向传授。
在建构主义框架下，教师的角色从知识的唯一权威(Sage on the stage)转变为学习的引导者和促进者(Guide on the side)。实验组教师的访谈反馈——“从‘知识传授者’转变为‘学习设计师’”——是这一转变的完美例证。他们利用AI提供的学情报告进行精准教学，设计分层任务和小组活动，其核心职责不再是传递信息，而是创设学习环境、提供脚手架(Scaffolding)并促进互动。
总之，尽管本研究总体证明了AI混合式教学模式的显著优势，但我们也观察到一些值得深思的负面发现与潜在风险。对这些问题的深入分析，对于未来教育技术的理性设计与应用至关重要。部分学生对数字资源产生抵触情绪，这并非简单地“守旧”，其背后有多重原因。首先，这涉及学习习惯的路径依赖。其次，技术界面本身可能成为障碍。如学生反馈的“操作卡顿”等问题，这种负面体验是抵触情绪的重要来源。AI的即时反馈机制在提升效率的同时，也潜藏着培养学生思维惰性(Mental Laziness)的风险。学生可能会从“解决问题的学习者”退化为“答案的消费者”。他们可能倾向于快速点击以获取正确答案，而不是进行持续的、深度的思考。这种“反馈依赖”可能会削弱学生的元认知能力。
因此本研究认为，技术的价值在于其工具性，教师应该在教学实施中辩证看待技术与学生的学习。如平台不应只奖励“做对”，更应记录和奖励学生的思考路径、尝试次数和查看提示的层级，鼓励探究行为本身。教师需要引导学生正确看待AI工具，明确告知其“反馈是为了促进思考，而非代替思考”，并在课堂活动中设计更多开放性的、无标准答案的任务，以补偿AI在培养发散性思维方面的不足。
6. 结语
本文尝试构建了基于U校园平台的AI技术赋能新形态教材的教学实践模式，探索了新形态教材在AI赋能混合式教学中的核心价值与功能实现路径，如教学决策数据驱动和个性化学习支持等，但未来教学需要加强教师数字素养培训与学生自主学习能力培养，以实现“技术赋能”与“教育本质”的有机统一。
尽管本研究取得了积极地发现，但仍存在一些局限性。未来在新形态教材实践研究方面还有很大空间，如未来研究应在更大规模、更多样化的样本(包括不同专业、不同院校、不同文化背景)中进行重复验证，并尽可能保证实验组与对照组在专业等背景上的完全一致，以增强结论的外部效度，其次深化质性研究，更深入地探索教师角色转变的具体路径、学生协作学习的内在过程以及技术如何更精准地搭建“脚手架”，从而生成更完善的教学设计理论。在教学实践方面，也可从其他研究视角深入，如长期追踪研究教材使用行为的变化及持续效应、自适应学习路径构建中的应用研究、以及如何构建更科学的基于新形态教材和AI平台的综合评价体系等。
基金项目
本章节系大学外语教学科研项目《新形态教材建设背景下大学英语教师专业发展研究》阶段性成果，项目编号：2024041801。