1. 引言
在全球范围内，“AI + 教育”的浪潮正以前所未有的力量推动着教育生态的演变。大学英语作为大学语言公共课程的重要组成部分，其课程设置是为了配合各专业的人才培养要求，帮助学生提升英语应用能力专注于培养学生英语的应用能力和跨文化交际等能力。而教学目标也正从传统的知识灌输转向对学生综合语言应用能力与跨文化交际能力的培养。这一转向与当代第二语言习得理论强调的“可理解输入”、与“输出驱动”等核心理念高度契合。加拿大多伦多大学的Merrill Swain在1985年提出的“输出假设”中，强调学习者的语言产出在语言习得中的重要作用。Swain进一步指出，输出能够引起学习者对语言形式的注意，检验语言假设，提供元语言功能。克拉申(Stephen Krashen)在20 世纪70 年代提出的输入假说强调“可理解的语言输入”是第二语言习得的唯一必要条件。该假说的核心公式为i + 1 (i代表学习者当前的语言水平)，即略高于当前水平、学习者能够在理解意义的前提下把握的语言材料。这也与大学英语面向的学生群体特点十分契合，在这一阶段的学习者有一定的语言基础，能够实现较为复杂的语言产出，略高于学生语言水平的学习材料，能够帮助学习者巩固语言知识[1]。
然而，作为能力培养关键环节的课堂练习，却长期陷入诸多困境。首先，练习内容同质化，难度统一的习题与音视频材料无法满足学生参差不齐的英语水平和多样化的学习需求。如果缺乏难度等级更具针对性的材料，就会导致英语基础较差的学生无法适应课堂练习，对自身语言能力缺乏信心。其次，反馈严重延迟，违背了输出假设中“即时反馈促进语言内化”的原则，教师批改学生提交的作业需要较长的批改周期，学生无法及时知晓并纠正错误，错过了学习修正的最佳时机。再次，练习场景单一枯燥，局限于课本和有限的课堂互动，缺乏真实、动态、沉浸式的语言运用环境，难以激发学生的表达欲望[2]。许多学生在课堂上出现“不好意思开口讲英语”“担心发音被嘲笑”等问题。这些困境容易导致学生学习动机不足，练习效果事倍功半。
近年来，国内外学者对AI在语言教学中的应用进行了广泛探索。在教学任务方法，有学者探讨了如何利用AI技术为英语阅读课程设置启发式教学问题，与学生进行课前互动[3]；也有学者从反馈评价的视角，将AI技术引入到任务驱动教学中，利用AI工具的语义分析和情感分析技术，在小组英文辩论任务中，分析学生论点与表达，培养学生批判性思维[4]；在教学模式方面，有学者探索了AI启动的个性化教学模式，根据学生的学习需求有针对性地提供精准的教学资源和反馈[5]。然而，现有研究多聚焦于单一技术或技能的训练，缺乏从第二语言习得理论视角对AI赋能课堂练习机制的系统阐释，更少见对“人机协同”教学模式的深入理论建构，本文旨在填补这一研究空白。
在此背景下，人工智能技术，为破解上述难题，提升课堂练习效果提供了全新的解决方案。现有研究已证实了AI在语言教学特定领域(如自动作文评分、口语测评)的有效性，但多数研究集中于对单一工具或技能的探讨，缺乏对AI如何系统性重塑课堂练习这一完整环节的宏观审视与模式化构建。因此，本文旨在系统性地回答以下核心问题：AI技术如何通过具体的应用模式，帮助大学英语课堂练习提升其效率、效果与吸引力？AI工具的引入使用在实践中又将面临什么挑战，应如何应对？本研究旨在为大学英语教师提供一套可操作、可落地的实践模式，推动大学英语课堂教学向智能化、个性化、高效化方向转型。
2. AI技术赋能大学英语课堂练习的核心应用模式
AI并非单一技术，而是一个技术集群。其在大学英语课堂练习中的应用，可根据语言技能的不同，形成一系列精准而高效的模式。
2.1. “智能听说教练”：口语与听力练习的革新
听与说作为语言交际的核心技能，在传统的英语大班教学中难以得到有效训练。从输出驱动假设看，AI技术引进课堂之后，在教学过程中，学生通过AI技术完成具体的输出任务，再根据AI智能反馈主动了解语言形式、检验语言假设，并激发进一步获取输入的需求[6]，为这一问题带来了更好的解决方案。
AI语音识别与评测：借助深度神经网络模型，AI能够对学生的口语输出进行精准的语音识别和多维度评测。例如，在课堂热身或课后巩固环节，学生可使用如“英语流利说”“趣配音”等应用，进行跟读、模仿或自主表达。系统不仅能以即时反馈其发音准确度、语调自然度和流利度，也能让学生在练习过程中精准定位到具体哪个音素(如/θ/和/s/的混淆)存在问题，并提供标准的发音示范。这种即时、可视化的反馈，完美契合了输出假设中“推动学习者进行语言加工”的核心主张，打破了以往“只能靠教师耳朵听”的局限，为学生提供了无限次的、无压力的自我纠正机会。
虚拟对话伙伴与情境模拟：基于大型语言模型的AI对话机器人(如定制化使用的AI数字人或AI应用的对话功能)，可以扮演各种角色，如面试官、酒店前台、学术会议主持人等，与学生进行多轮、情境化的对话。学生可以自主选择对话主题和难度，在一个安全、私密、无评判焦虑的环境中进行实战演练。这种模拟真实交际情境的练习，不仅提供了大量的语言输出机会，更创造了维果茨基理论中的“支架式学习”环境[7]，例如，在学习“多元文化交流”单元时，学生可以与AI进行对话，模拟国际美食节接待嘉宾、介绍各地美食的场景，AI会根据学生的表述智能地调整对话内容，创造出动态的对话过程，学生也能随时做出表达调整。这极大地拓展了口语练习的场景与话题，有效解决了“开口难”和心理障碍问题。
自适应听力训练：AI可以分析学生在听力练习中的表现数据(如答题正确率、反应时间)，动态调整后续听力材料的语速、词汇难度和句式复杂度。这种基于学习者当前水平的动态调整机制，恰好实现了克拉申输入假说中的“i + 1”原则，平台如“每日英语听力”的AI驱动模式，能够为不同水平的学生构建个性化的听力进阶路径，推送与其当前听力水平相匹配的新闻、演讲或影视片段，避免“一刀切”的听力材料造成的挫败感或无聊感。
2.2. “AI写作助手”：写作练习的精准化支持
写作能力的提升依赖于大量的练习与及时、精细的反馈，而这正是传统英语教学中教师负担最重的部分[8]。
智能批改与语法纠错：利用AI写作工具(如Grammarly、批改网)协助学生进行语法纠错与句法提升。学生完成写作后，可立即获得对拼写、标点、基础语法(如主谓一致、时态语态)错误的检测和修改建议。这将教师从繁重的基础语法错误校对中解放出来，使他们能聚焦于更核心的内容与结构问题。
内容与结构分析：AI写作助手不仅能够实现基础纠错，也能对文本进行更深层次的分析。它可以评估段落之间的逻辑连贯性、词汇的丰富性与多样性、论点的清晰度与论证力度，并提出诸如“建议在此处增加一个例子来支持你的观点”或“本段主题句不够突出”等意见。这让学生可以从不同的角度了解自己的写作练习存在的问题，帮助他们从宏观上把握文章架构。
为了更好地展示AI写作反馈与教师指导的有机结合，本研究设计了以下课堂写作训练：
课堂写作训练案例：议论文写作训练中的人机协同反馈模式
教学目标：帮助学生掌握议论文写作的基本结构，提升论证逻辑和语言表达能力
教学活动流程：
初稿写作，布置学生完成一篇关于“The Advantages and Disadvantages of Distance Education”的议论文写作(200词)。
AI初步反馈，学生使用批改网等工具获得即时反馈，包括：语法错误和拼写修正；词汇多样性分析；文章结构评估。
教师深度指导，基于AI反馈报告，教师设计以下指导活动：第一，共性问题集中讲解。针对AI报告中显示的普遍性问题(如论点不明确、论据不足)进行课堂讲解。其次，个性化指导。对AI标记的“段落逻辑连贯性较弱”和“长难句语法错误明显”的学生进行一对一指导。第三，同伴互评。组织学生基于AI反馈进行小组讨论，互相提出改进建议。最后，进行修改重写，学生根据反馈修改文章。
最终评估：教师使用写作评分标准(见表1)进行最终评分。
Table 1. Writing evaluation criteria
表1. 写作评分标准
评估维度 |
权重 |
具体标准 |
内容与论点 |
30% |
论点明确，论据充分，论证有力 |
组织结构 |
25% |
结构清晰，段落衔接自然 |
语言表达 |
25% |
语法准确，词汇丰富，表达地道 |
逻辑连贯 |
20% |
逻辑严密，过渡自然 |
2.3. “翻译专业助教”：翻译练习的辅助与评估
在翻译教学中，AI工具的引入，为课堂练习提供了参照与辅助。
机器翻译作为学习参照：在大学英语的课堂翻译练习中，教师可以设计“人机对比”练习，让学生先自行翻译一段文字，然后对比高质量的机器翻译结果(如DeepL)，分析两者在选词、句序、文化意象处理上的差异与优劣。这一过程能引导学生批判性地审视机器翻译的产出，学习更地道的目标语表达，并深化对语言差异的理解。
翻译质量自动评估： 对于基础的句子或段落翻译练习，AI可以对学生的译文进行自动评分，从忠实度、流畅度等维度提供初步反馈。这为教师进行大规模的形成性评价提供了有力支持，使其能集中精力点评那些机器难以评判的、富有创造性以及带有文化负载词的翻译难点。
3. AI赋能课堂练习的成效分析：从“教”与“学”双视角
AI技术的深度融入，正在从根本上升级大学英语课堂练习的训练模式和评价模式，为师生双方带来显著的提升效果。
3.1. 对学生学习的提升
实现高度个性化学习：AI通过对学习数据的持续追踪与分析，为每个学生定制专属的练习路径、内容与难度，这种个性化支持创造了符合社会文化理论的“最近发展区”，真正实现了“因材施教”，尊重了学生的个体差异。
构建即时反馈与学生自我修正闭环：“练习–即时反馈–修正–再练习”的高效闭环，极大地缩短了学习周期，帮助学生快速形成正确的语言习惯。同时，这种即时的、多维度的反馈也促使学生不断反思自己的学习策略与过程，提升了学生的语言学习能力[9]。
强化语言输出与实践运用能力：在与AI口语工具或AI数字人对话的过程中，其创造的丰富口语虚拟情境，为学生提供了大量在“做中学”的机会，促使他们将被动接收的语言知识转化为主动运用的交际能力，提高了学生的语言运用能力。
3.2. 对教师教学的辅助
促使教师角色从“批改者”向“引导者”转型：AI接管了大部分重复性、机械性的批改任务，使教师得以从繁重的劳动中解脱，将更多精力投入到更高价值的教学活动中，如设计项目式学习、组织小组讨论、进行更具针对性的一对一辅导。
助力以数据为驱动的精准教学决策：由于大学英语课程涉及不同专业的班级，学生的实际练习与提升情况各有不同，AI后台生成的可视化学习分析报告，让教师能够宏观把握班级整体的知识薄弱点，也能微观洞察每个学生的具体困难，从而能够提供更有针对性的课堂讲解和个性化干预，使教学决策从基于经验转向基于数据。
4. 挑战与应对策略
在大学英语课堂中引入AI工具，在提高课堂练习效果、提升学生语言能力的同时，我们必须清醒地认识到其伴随的挑战与风险，并采取审慎的应对策略。
4.1. 面临的主要挑战
技术依赖与人文关怀的失衡：过度依赖AI可能导致教学中宝贵的人际互动和情感交流被削弱。语言学习不仅是技能习得，更是文化浸润和情感认同的过程，教师的教学过程中也要与学生进行沟通互动，这些是AI技术难以替代的。
AI反馈的局限性与潜在误导：AI模型是基于已有数据训练的，其理解能力存在上限。它可能无法准确把握语言的微妙语境、文化内涵、反讽幽默，甚至可能产生“幻觉”提供错误信息。对于需要创造性、批判性思维的练习，其反馈可能流于表面甚至产生误导。
师生信息素养与接受度不足：成功应用AI教学的前提是师生具备相应的数字素养。部分教师可能存在技术恐惧或抵触心理，学生也可能滥用AI完成作业(如直接用AI生成作文)，如何引导师生合理、批判性地使用AI是一大挑战。
4.2. 应对策略与建议
确立“AI辅助”而非“AI主导”的教育定位：在大学英语教学中，必须明确，教师是教学任务和课堂教学内容的设计者与主导者，AI是增强教学效能的辅助工具。教学设计应强调“人机协同”，例如，AI为学生提供个性化的练习与初步反馈，教师则组织基于AI练习结果的深度研讨和语言提升巩固练习活动。
全面提升师生的AI素养：教师通过参加针对性的培训和教研活动，学会如何使用AI工具，培养其批判性思维，了解AI的工作原理与局限性，学会辨别AI的反馈，同时规定课堂练习使用AI工具的范围，教育学生遵守学术诚信规范。
设计“人机共生”的混合式教学模式：将AI工具有效引入到线上线下混合的教学过程中。例如，课前通过AI根据学生语言能力提供个性化的预习词汇材料；课中，教师针对AI写作工具发现的共性问题进行精讲，并组织小组讨论常见的写作问题如何解决，或者将在翻译练习环节组织学生讨论对比AI与人工翻译的版本，评价其在选词、句式结构等方面的优缺点；课后，利用AI进行巩固和拓展练习。
基于输入假说、输出假说社会文化理论，本研究构建了“人机协同”的教学模型：
角色定位：
教师：教学设计主导者、情感支持提供者、高阶思维培养者。
AI：个性化练习提供者、即时反馈生成者、数据分析者。
学生：主动建构者、自我监控者、协作学习者。
互动机制：
AI-学生：提供个性化练习路径和即时反馈。
教师-AI：基于AI数据分析设计深度教学活动。
教师–学生：提供情感支持、培养批判思维、促进深度学习。
学生–学生：在教师引导下进行协作学习和同伴互评。
5. 结论与展望
人工智能技术的使用正在为大学英语课程的课堂练习带来一场深刻的变革，不仅为大学英语的课堂练习提供了多样化的资源，也完善了学生练习的反馈与能力提升，有效破解了传统的课堂练习面临的问题，为提高大学生语言运用能力、增强语言学习能力、培养跨文化思维、实现规模化教育下的个性化培养提供了切实可行的方案。从理论层面看，AI技术的应用为第二语言习得理论提供了新的验证视角和实践路径，特别是在实现个性化“i + 1”输入、提供输出驱动的即时反馈、创造社会交互情境等方面展现出独特价值。未来，AI工具与大学英语教学的融合将更加深入，大学英语教师也将继续探索以人工智能为辅助的教学活动设计。