1. 引言
英语翻转课堂模式作为一种创新的教育教学范式，正日益成为当前教育改革的重要实践方向。在英语教学中，该模式突破了传统以教师为中心的知识单向灌输模式，转而强调学生课前自主知识建构与课堂深度互动的有机结合。其核心在于构建以学生为主体、互动性更强的高效学习场域，旨在优化学生的英语学习成效。具体而言，学生在翻转课堂模式下，课前依托教材、微课视频等资源进行新知的初步探索，而宝贵的课堂时间则被释放出来，用于深化理解、展开讨论、解决疑难以及参与形式多样的互动实践活动。这一结构性的转变，显著促进了学生自主学习能力、批判性思维素养以及协作学习能力的培育与发展。
与此同时，生成式人工智能凭借其基于海量文本数据的训练基础，展现出强大的语言理解与生成能力。该技术能够处理多种类型的语言任务，包括对话交互、文本翻译、内容摘要以及问题解答等[1]。更为重要的是，生成式人工智能的迭代速度迅猛，功能持续完善与增强，其普及程度与实际效用正持续提升。因此，生成式人工智能为高中英语翻转课堂的精细化设计与效能提升开辟了崭新的路径。生成式人工智能为英语翻转课堂的优化提供了新的路径，它可以为教师在课前准备、课中互动、课后辅导提供较大的帮助，以提高课堂教学质量和教学效率[2]。
2. 生成式人工智能特性以及潜力
生成式人工智能模型通过对海量文本数据的深度分析，结合参数优化算法与类人对话模拟机制，运用多种自然语言处理技术，高效执行文本生成、智能问答、语言翻译等多样化语言任务。生成式人工智能可即时快速生成连续性文本、图像、视频、思维导图等多模态材料，在多个层面减轻教师的备课压力，辅助教师提升学习活动设计的有效性，促进教师将更多精力投入到创造性和情感性教学活动中[3]。其核心优势在于能够即时生成连贯的文本，并支持图像、视频、思维导图等多模态内容的创作。这一技术特性显著优化了教师的备课效能，为学习活动的有效性设计提供有力支持，进而促使教师将更多精力集中于教学中的创造性互动与情感引导。
人工智能在教学活动的“课前–课中–课后”的各个环节中能够提供基于教学活动的不同方案。在课前阶段：依托云资源平台，辅助教师突破时空限制高效获取海量教学素材，继而支持教师完成资源的深度分析与系统整合。在课中阶段：为不同学情的学生提供个性化即时反馈与互动式教学支持，并能设计丰富的教学活动，有效实现学习、互动、交流的寓教于乐结合。“AI技术可辅助教师设计寓教于乐的教学活动，让学生在游戏中学习新知识，巩固所学内容。”[4]在课后阶段：提供精准的个性化练习与高效的自动化学习评估。由此看来，学习设计经历了“传统教学设计–技术增强的信息化学习设计–智能时代的学习设计”三个阶段，其中，生成式人工智能赋能学习设计强调以促进学生高阶素养为目标。
生成式人工智能在初中英语语法教学中的有效性，不仅源于其技术特性，更因其与认知心理学、语言学习理论和教育技术学的经典理论深度契合。从建构主义视角看，生成式AI能够提供丰富、真实的语言情境，支持学生在互动中主动建构语法知识，而非被动接受规则灌输。活动理论进一步阐明，AI作为中介工具，能够扩展学习活动的边界，支持学生通过语言实践实现意义协商与身份构建。此外，AI的个性化反馈机制符合“最近发展区”理论，能动态识别学生的认知水平，提供适时、适度的支架支持，促进语法知识的内化与迁移。因此，生成式AI不仅是技术工具，更是理论驱动的学习环境设计要素，其教育价值在于赋能学生从“知道什么”转向“能用语言做什么”的语用能力发展。
2.1. 学习目标：从知识习得到素养涵育
生成式人工智能技术的兴起正深刻重塑教学目标，推动其从单一的知识习得向全面的素养涵育演进。传统课堂教学模式常侧重于知识的传授与记忆，而生成式人工智能的引入，则为精准匹配学生个性化学习需求提供了可能，有力促进了批判性思维、创新能力以及综合素养的协同发展。以英语语法教学为例，该技术不仅能提供丰富的例句与真实语境以辅助学生掌握语法规则，更能通过智能问答与情境模拟等功能，引导学生深入解析语言现象，系统培养其逻辑思维与语言表达能力。尤为关键的是，生成式人工智能有效支撑了项目式学习、探究式学习等新型教学模式的实施，使学生得以在解决实际问题的过程中，切实锻炼跨学科整合能力、团队协作能力及创新思维，为其终身学习能力的发展奠定坚实基础。
2.2. 学习场景：从文本依赖到情境沉浸
生成式人工智能正深刻改变着学习场景的形态，推动其由传统的文本依赖向情境沉浸式学习转变。传统学习模式高度依赖教科书、参考书等静态文本资源，其场景往往较为单一且抽象。相较之下，生成式人工智能能够支持生成高度逼真的虚拟学习环境，如虚拟实验室、历史场景重现、文学作品虚拟世界等，为学生提供具身性的学习体验[5]。在英语语法教学领域，该技术可模拟生成各类真实的语言使用情境，如机场值机、餐厅点餐、学术研讨等，促使学生在模拟交际中主动运用语法知识。这一过程不仅有助于深化对语法规则的理解，更能显著提升语言运用的准确性与得体性。此类情境沉浸式学习模式，不仅能有效激发学生的学习兴趣与内在动机，更能促进深度学习的发生，从而优化整体学习成效。
2.3. 学习场景：从自主摸索到智能支持
生成式人工智能为学习体验带来了革命性的变化，使其从学生自主摸索转向智能支持的新模式。在传统的学习模式下，学生往往需要花费大量的时间和精力去摸索学习方法和解题技巧，而教师也难以对每个学生的学习过程进行实时跟踪和个性化指导。生成式人工智能的引入，使得学习过程变得更加智能化和个性化。它能够根据学生的学习历史、学习风格以及当前的学习状态，为其推荐合适的学习资源，设计个性化的学习路径，并提供即时的智能反馈。在英语语法学习中，生成式人工智能可以针对学生的薄弱环节，提供定制化的语法练习和解析，帮助学生及时纠正错误，巩固语法知识。同时，它还能够通过智能问答、语音交互等功能，为学生提供随时随地的答疑解惑服务，使学习过程更加高效、有趣。
2.4. 学习评价：从单一反馈到多元诊断
生成式人工智能正在推动学习评价方式的变革，使其从单一反馈转向多元诊断的新阶段。传统的学习评价主要依赖于考试分数和教师的主观评价，评价方式单一且滞后，难以全面反映学生的学习状况和发展潜力。生成式人工智能的引入，使得学习评价变得更加全面、客观和及时。它能够通过分析学生的学习过程数据，如学习时长、学习路径、互动情况等，以及学习成果数据，如作业成绩、测试成绩等，构建出多维度的学生画像，为教师提供精准、多元的诊断报告。在英语语法教学中，生成式人工智能可以实时跟踪学生的语法学习情况，分析其在不同语法项目上的掌握程度，为教师提供针对性的教学建议。同时，它还能够通过自然语言处理技术，对学生的语法运用进行自动评估，提供即时的反馈和指导，帮助学生及时调整学习策略，提高学习效果[6]。
3. 生成式人工智能的痛点
生成式人工智能在英语教学方面存在以下威胁。
3.1. 伦理层面：对英语教学目标构成的潜在挑战
生成式人工智能在英语教学中的整合，引发了一系列伦理维度的考量。首要问题在于数据隐私保护。教学过程中，该技术需采集并处理大量学生数据，涵盖学习行为、成绩表现乃至个人语言习惯与思维模式。此类数据若发生泄露或遭不当利用，将严重危及学生隐私安全。其次，“ChatGPT更多地是根据学生提出的问题基于算法‘应付’学习者，提供的是表层的、机械的语言知识。本质上，这些知识生成仅仅是依据计算与表征，呈现出分散化、碎片化的特点”。比如，“文心一言初步提供的教学设计中，教学过程显得不够详尽与深入，缺乏层次感和深度活动的设计。”[7]这样的碎片化学习，与学生核心素养的培养背道而驰。再者，尽管生成式人工智能可提供智能化教学支持，却难以替代教师在情感互动、人格培育与道德引领等维度的核心功能。因此，在积极应用该技术的同时，需审慎审视其对英语教学目标可能产生的冲击，确保教学实践始终坚守育人初心与使命。
3.2. 技术层面：限制教学评价客观性的技术瓶颈
生成式人工智能在教学评价环节同样面临显著的技术性制约。模型自身的准确性构成关键挑战。评价模型需精准识别学习状态、诊断学习需求并提供客观公正的反馈。然而，语言的复杂性与多样性，加之学习过程的动态性与不确定性，使得确保生成式人工智能教学评价的准确性面临严峻考验。“尤其是涉及英语教学中的前沿领域，由于已有训练数据不足或水平不高，导致ChatGPT生成的文本内容存在明显事实性错误，或是出现概念滥用、知识盲区、捏造信息等问题。”此外，该技术在评价应用中还可能导致评价标准趋于单一化、评价过程呈现“黑箱”特性，这些局限均可能损害评价结果的客观性与公正性。
3.3. 意识层面：弱化英语课程思政教育价值的风险
生成式人工智能在英语教学中的融入，亦引发了意识层面的隐忧。一方面，该技术可能过度聚焦于语言形式与技能的操练，相对忽视对学生思想观念、价值取向与道德品质的培育。另一方面，其生成的教学内容可能缺乏足够的文化深度与思想内涵，难以有效激发学生进行深层次思考与文化感悟。更为严峻的是，若技术应用失当或缺乏有效监管，甚至可能传播欠妥的价值观导向，对学生的思想认知与身心发展造成负面影响[8]。因此，在借助生成式人工智能辅助教学时，必须保持高度警觉，牢固坚守英语课程的思政教育阵地，确保教学方向始终符合立德树人的根本要求。
尽管生成式AI为语法教学带来新机遇，其实施过程仍面临多重现实挑战。首先，教师如何设计高质量的AI指令(Prompt)成为关键能力瓶颈。指令需清晰、结构化，并能引导AI生成符合教学目标、语言难度适宜的内容。其次，AI生成内容的准确性与教育适切性需教师审慎甄别，尤其是涉及文化背景、价值观导向的语言材料，需结合人工审核与跨学科协作进行评估。在技术条件不足的学校，可采取“AI辅助教师”而非“AI替代教师”的渐进路径，例如利用AI生成基础素材，教师进行二次加工与情境化改编。此外，培养学生的AI素养同样紧迫，应引导学生理解AI的局限性，避免对机器生成内容的盲目依赖，并在教学中融入信息批判、责任使用等技术伦理教育，从而在智能时代实现“人机协同、以人为本”的语法学习生态。
4. 生成式AI赋能初中英语翻转课堂的实践路径
4.1. 原始设计框架
本节课的设计采用的是翻转课堂的形式，贯彻英语学习活动观的要求。翻转课堂模式是在“互联网+”教育背景下，借助现代信息技术通过颠覆教师的“教”和学生的“学”，扭转传统的知识传授与知识内化过程，建构出“先学后教，以学定教”的教学新局面的模式[9]。
通过借鉴本单元Reading Plus的语篇形式，自制“选修课电子资源包”，结合授课学校的实际情况，设置了“自主选择选修课”作为教学情境，并对教材中3a的文本进行了适当改编。文本中的Peter是否应该选择Plant Biology这门选修课？帮助Peter解决选课难题是明线；在分析问题并表述相关理由的过程中，深化对目标语法“because”“and”“but”三个连词的理解与运用是暗线，学生在发现问题——分析问题——找出解决措施等一系列活动中，既达成了对课时主题意义的理解，也掌握了目标语法，达成了明线、暗线“双线合一”。本节课引入SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats)分析法作为决策工具，帮助学生系统地评估选课的各种因素。最终，教师带领学生运用SWOT策略，不仅帮助Peter解决了选课难题，更重要的是，通过这一过程，学生学会了如何将这一策略应用于自己的选课决策中，从而选择出一门真正适合自己的选修课。本课不仅提升了学生的阅读理解能力和批判性思维，还促进了他们自我认知与规划能力的发展，实现了从帮助他人到自我成长的有效链接。
本节课还以培养自主学习能力为目标。教学设计强调以学生为中心，本节课从学生的兴趣和实际需求出发，以选修课选择为切入点，引导学生思考并表达自己的兴趣、优势和学习需求。就“Peter是否应该选择这一选修课”为问题，学生依据观点，组间同质，重组小组。组长对组员进行分工，带领小组成员探讨原因。小组内自主讨论交流、查阅字典，合作探究理由并展示，这既是个性化选择的体现，也是小组合作的友好生态；最后学生们通过SWOT策略独立思考，确定自己的选修课选择，这有利于激发学生的主动参与意识，促进自主学习。
教学评价模式打破“结果导向”的终结性评价，强调以素养为导向的过程性评价。关注学生活动过程中对连词“because”“and”“but”的使用，通过学生前后选择选修课的理由陈述以及数据对比，评价该节课的目标是否达成。
4.2. 生成式AI赋能教学设计
4.2.1. 课前：智能化资源构建与学情诊断
智能化资源构建中，以我的教学设计“Unit 4 My Favourite Subject”单元教学为例，生成式AI能够根据单元主题“学科认知与表达”以及具体的教学目标，如“通过观察、总结、应用、迁移来理解含有连词and/but/because的表意功能”，智能搜索并整合优质的教学资源。这些资源包括但不限于与学科相关的视频介绍、图片素材、拓展阅读文章等，它们能够丰富教学内容，使课堂更加生动有趣。更重要的是，生成式AI能够根据学生的学习需求和兴趣点，生成个性化的学习包。例如，对于连词用法掌握不牢固的学生，AI可以提供更多针对性的练习，如连词填空、句子改写等；对于对某个学科特别感兴趣的学生，AI则可以推荐相关的阅读材料或视频资源，以满足其个性化学习需求。此外，生成式AI还能辅助教师创建互动式课件。通过输入“初中语法连词教学、SWOT分析法案例”等指令，AI能够生成包含动态语法图示、虚拟学科访谈视频的交互式课件。“通过智能算法优化搜索结果，确保资源的相关性和质量，不仅能大幅度缩减教师的备课时间，还能提高教学内容的丰富性和趣味性。”这些课件不仅能够直观展示连词的用法和逻辑关系，还能通过虚拟情境的创设，使学生仿佛身临其境，增强学习的代入感和体验感。
在学情诊断方面，生成式AI同样展现出其独特的优势。通过分析学生的学习数据，如前测成绩、学习行为记录等，AI能够精准识别学生的学习薄弱环节和潜在问题。例如，在“Unit 4 My Favourite Subject”单元教学前，教师可以通过AI平台发布前测任务，了解学生对连词用法的掌握情况。AI会根据学生的答题情况，生成详细的学习分析报告，指出学生在哪些连词的使用上存在困惑或错误。基于这些学情诊断结果，教师可以更加精准地制定教学计划和策略。例如，针对学生在连词because使用上的普遍问题，教师可以在后续的课堂教学中增加相关的讲解和练习；对于个别学生的特殊问题，教师则可以提供一对一的辅导或推荐相应的学习资源。这种基于数据的精准教学，不仅能够提高教学效果，还能促进学生的个性化发展。同时，生成式AI还能为教师提供实时的学情反馈。在学生学习过程中，AI会持续跟踪学生的学习进度和表现，及时发现问题并给出改进建议。这种实时的学情反馈机制，使教师能够随时了解学生的学习状况，及时调整教学策略，确保教学目标的顺利实现。
4.2.2. 课前：多模态互动与实时反馈
在多模态互动方面，生成式AI为课中的多模态互动提供了强有力的支持。以“Unit 4 My Favourite Subject”单元教学为例，教师可以利用AI虚拟角色创建“学科咨询室”的情境，让学生扮演不同角色，如学生、教师、学科专家等，进行角色扮演或小组讨论。在这种情境下，学生可以更加自由地表达自己的观点和想法，同时也能从其他角色的反馈中获得新的启示和思考。例如，在“学科咨询室”中，学生可以向虚拟助教咨询关于学科选择的问题，如：“Why do you choose art as elective course?” 虚拟助教则会根据预设的程序和算法，给出合理的回答，如：“Because it can develop my creativity, but I need to balance it with math homework.”(ChatGPT生成)。这样的互动活动不仅能够提高学生的参与度，还能帮助他们更好地理解和运用连词，从而掌握语法知识。此外，生成式AI还可以支持其他形式的多模态互动，如通过AI生成图像、音频、视频等多媒体素材，丰富课堂教学内容；或者利用AI的语音识别和合成技术，实现人机对话、语音交互等互动形式，使课堂教学更加生动有趣。
在实时反馈上，在课中阶段，生成式AI还能通过课堂实时反馈系统，对学生的发言、作业等进行即时分析，提供反馈和建议。以“Unit 4 My Favourite Subject”单元教学为例，教师可以部署课堂实时反馈系统，利用AI的语音识别技术自动分析学生发言中的连词使用准确性(ChatGPT生成)。当学生在课堂上进行发言或讨论时，AI系统会实时捕捉学生的语音信息，并将其转化为文本。随后，AI系统会对文本进行语法分析，特别是关注连词的使用情况。如果发现学生在连词使用上存在错误或不当之处，AI系统会立即给出反馈，指出错误类型并提供修改建议。同时，AI系统还会根据全班学生的发言情况，生成词云图等可视化工具，展示高频错误和常见问题。这样，教师就可以更加直观地了解学生的学习情况，及时调整教学策略，针对普遍存在的问题进行重点讲解和练习。对于学生而言，这种实时反馈机制也具有重要意义。它能够帮助学生及时了解自己的学习状况，发现存在的问题和不足，从而及时调整学习策略，提高学习效率。同时，实时反馈还能增强学生的学习动力和自信心，使他们更加积极地参与到课堂教学中来。
4.2.3. 课后：个性化辅导与迁移应用
在个性化辅导方面，生成式AI能够根据学生的课堂表现数据，推送定制化的作业和辅导资源，以满足学生的个性化学习需求。以“Unit 4 My Favourite Subject”单元教学为例，对于在连词使用上存在混淆的学生，生成式AI可以推送对比练习，帮助他们区分“and/but”在复合句中的逻辑差异。这些练习可以包括选择题、填空题、改错题等多种形式，旨在通过反复练习和即时反馈，帮助学生巩固连词用法，提高语法准确性。
同时，对于表达单一的学生，生成式AI则可以提供“学科选择理由”的高级句型库。这些句型库可以包含多种表达方式和句式结构，旨在帮助学生丰富表达方式，提高语言运用的灵活性和多样性。学生可以根据自己的需求和兴趣，选择适合自己的句型进行模仿和练习，从而逐渐提升自己的语言表达能力。生成式AI在作业批改和反馈方面也展现出其独特的优势。学生完成作业后，可以将作业内容上传至AI平台，AI会根据预设的批改规则和算法，快速检测作业中存在的语法、拼写等错误，并给出详细的改进建议和总体评价。这种即时反馈机制能够帮助学生及时了解自己的学习状况，发现存在的问题和不足，从而及时调整学习策略，提高学习效率。
在迁移应用方面，生成式AI还支持项目式学习，帮助学生将所学知识应用于实际情境中，培养其迁移应用能力。以“Unit 4 My Favourite Subject”单元的项目课为例，学生需要设计一周的课程表并陈述设计背后的理由。在这个过程中，生成式AI可以发挥重要作用。学生可以将课程表设计初稿上传至AI协作平台，AI会根据设计要求和评价标准，自动生成优化建议。例如，AI可能会指出：“Your schedule lacks arts subjects. Would you like to add music class to balance cognitive development?”这样的建议能够引导学生考虑学科的多样性和平衡性，使课程表设计更加合理和全面(ChatGPT生成)。同时，AI还可以提供其他方面的优化建议，如课程时间的安排、课程难度的搭配等，旨在帮助学生完善课程表设计，提高其实用性和可行性。通过项目式学习，学生不仅能够将所学知识应用于实际情境中，还能够培养自己的实践能力、创新思维和团队协作能力。生成式AI的支持则使这一过程更加高效和便捷，为学生提供了更多的学习机会和发展空间。
5. 总结
综上所述，教师依托生成式人工智能开展人机协同备课，能够显著提升教学目标设定的效率与精准度，并系统化地设计涵盖学习理解、应用实践与迁移创新等维度的学习活动。这不仅有效优化了教师的备课工作效能，减轻其认知负荷，更能切实促进学生学习成效的提升。在将生成式人工智能整合于初中英语学习活动设计的过程中，教师需深刻把握其辅助定位，始终坚持以学生发展为中心，设计契合学情、聚焦核心素养培育并落实学科育人目标的学习活动。唯有如此，方能真正构建起“以学习为核心、技术为支撑、教学为旨归”的可持续良性发展模式。
生成式人工智能在人机协同备课中的应用潜力仍需在理论与实践层面持续深化。一方面，教师需不断提升自身的数字素养与批判性思维，以审慎甄别与有效驾驭AI生成的内容，确保其科学性、适切性与教育性。这要求教师不仅是技术的使用者，更要成为教学设计的主导者与AI应用的反思性实践者。另一方面，亟需建立健全相应的伦理规范与质量评估机制，以规避数据隐私、算法偏见等潜在风险，并对AI辅助生成的学习活动方案进行持续的效果追踪与迭代优化。此外，应深入探索人机协同的最佳实践路径，例如明确教师与AI在备课各环节(如目标设定、活动设计、资源生成、评估反馈)中的具体分工与协作模式，以最大化发挥各自的优势。最终目标在于，通过技术与教育的深度融合，构建更具智慧、更富弹性且真正以学习者为中心的英语教学新生态，为培养时代所需的英语学科核心素养提供坚实保障。