引言

高職院校英語教學的核心目標是培養(yǎng)學生的語言應(yīng)用能力，但傳統(tǒng)教學模式存在諸多局限性。在高職院校英語教學中，學生英語水平普遍較低，且個體差異顯著。在師資力量方面，相比普通本科院校，高職院校師資力量有限，難以實現(xiàn)一對一輔導(dǎo)。此外，現(xiàn)有的評級方式也難以真正反映學生的英語能力。AI技術(shù)的引入，豐富了英語教學的方法，為高職院校優(yōu)化英語教學模式、提升教學效率提供可操作方案，對英語教學產(chǎn)生了積極影響。

一、AI技術(shù)在高職英語教學中的應(yīng)用場景

（一）智能語音交互系統(tǒng)重構(gòu)口語訓練模式

基于深度學習的語音識別技術(shù)為高職英語口語教學帶來革命性突破。訊飛語音識別引擎可實現(xiàn) 98% 的實時識別準確率，通過虛擬語音陪練系統(tǒng)，學生可進行 7×24 小時的情景對話訓練。系統(tǒng)內(nèi)置的發(fā)音評估算法能精準定位元音偏誤、重音錯位等發(fā)音問題，生成多維度的發(fā)音熱力圖。例如，在酒店服務(wù)英語場景中，AI系統(tǒng)可模擬客戶投訴、預(yù)訂咨詢等真實對話情境，通過聲紋分析技術(shù)實時反饋學生的語調(diào)自然度、語流連貫性等關(guān)鍵指標。根據(jù)實踐，部分高職院校持續(xù)使用智能語音訓練的學生，其口語流利度提升達 40‰

（二）自適應(yīng)學習系統(tǒng)驅(qū)動個性化教學

知識圖譜技術(shù)與機器學習算法的結(jié)合，構(gòu)建了動態(tài)進化的個性化學習系統(tǒng)。系統(tǒng)通過采集學生的錯題軌跡、停留時長、互動頻率等200余項行為數(shù)據(jù)，利用XGBoost算法構(gòu)建學習者畫像。在機電專業(yè)英語教學中，系統(tǒng)能自動識別學生在液壓傳動術(shù)語模塊中的認知盲點，推送定制化的微課視頻和交互式習題。高職院校在實際使用中證明，自適應(yīng)系統(tǒng)使教學效率提升 35% ，不同層次學生的知識掌握離散度降低 28‰ 教師可依托系統(tǒng)的學情駕駛艙，實時掌握班級知識熱力圖，實現(xiàn)精準教學干預(yù)[1]。

（三）智能寫作批改引擎提升書面表達能力

自然語言處理（NLP）技術(shù)驅(qū)動的智能批改系統(tǒng)，正在重塑英語寫作教學模式?；赥ransformer架構(gòu)的批改引擎不僅能檢測語法錯誤，更能進行語義層面的分析評估。在跨境電商英語郵件寫作訓練中，系統(tǒng)可識別商務(wù)信函的語用失誤，如語氣正式度偏差、文化敏感詞使用不當?shù)葐栴}。高職院校引入的批改系統(tǒng)包含12個評估維度，包括詞匯豐富度、邏輯銜接度、文體適配度等指標，并提供同義替換、句式優(yōu)化等智能修改建議。對比實驗數(shù)據(jù)顯示，使用智能批改的學生寫作質(zhì)量提升顯著，商務(wù)信函的專業(yè)性得分提高 27‰

（四）虛擬現(xiàn)實技術(shù)構(gòu)建沉浸式職業(yè)場景

VR/AR技術(shù)與AI的融合，創(chuàng)建了高度仿真的職業(yè)英語實訓環(huán)境。在空乘英語教學中，通過MR混合現(xiàn)實設(shè)備，學生可進入三維模擬機艙，與AI生成的虛擬乘客進行應(yīng)急處置對話。系統(tǒng)通過情感計算技術(shù)，實時感知學生的微表情和肢體語言，評估其服務(wù)規(guī)范度[2]。廣州某航空職院的虛擬實訓平臺包含18個典型工作場景，AI考官能根據(jù)民航服務(wù)標準生成多維評估報告。實踐表明，虛擬實訓使學生的情境應(yīng)對能力提升 42% ，崗位適應(yīng)周期縮短 30‰

二、AI技術(shù)對高職英語教學的影響

（一）重新建構(gòu)現(xiàn)有英語教學體系

傳統(tǒng)高職英語課堂受限于師生比與教學資源，難以實現(xiàn)個性化教學。AI技術(shù)的引入打破了這一困局：基于知識圖譜的自適應(yīng)學習系統(tǒng)（如智慧樹平臺）能動態(tài)追蹤每位學生的認知軌跡，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測學習難點，實現(xiàn)教學內(nèi)容的精準推送。VR/AR技術(shù)結(jié)合自然語言處理，構(gòu)建出高度仿真的職業(yè)場景，多模態(tài)交互訓練使語言應(yīng)用能力培養(yǎng)效率提高。在評價方式上，傳統(tǒng)紙質(zhì)考試難以全面檢測職業(yè)英語能力，而AI驅(qū)動的動態(tài)評估系統(tǒng)可進行多維度能力畫像。智能寫作批改引擎（如批改網(wǎng)）不僅能識別語法錯誤，更能評估商務(wù)郵件的語用得體性；語音測評系統(tǒng)（如科大訊飛）通過聲紋分析量化溝通自信度。

（二）豐富教育資源，構(gòu)建終身學習生態(tài)

AI技術(shù)顯著降低了優(yōu)質(zhì)教學資源的開發(fā)成本。利用GPT-3模型，教師可快速生成特定行業(yè)的情景對話腳本；通過StyleGAN算法，自動合成符合教學目標的虛擬外教形象。目前，高職院校普遍面臨專業(yè)英語教師短缺問題，AI虛擬教師成為重要補充。具備領(lǐng)域知識的對話機器人（如IBMWatson）可承擔 30% 的基礎(chǔ)教學任務(wù)，尤其在行業(yè)術(shù)語訓練方面展現(xiàn)優(yōu)勢。AI技術(shù)支撐的移動學習平臺打破了時空限制，學習者可通過智能終端隨時獲取個性化學習資源。某航空職院開發(fā)的“空乘英語AI教練”APP，利用強化學習算法記錄用戶學習軌跡，為其規(guī)劃職業(yè)發(fā)展各階段的語言提升路徑，使畢業(yè)生入職后的繼續(xù)教育參與率從 32% 躍升至 78‰ 。

（三）建立新型師生關(guān)系

教師從知識傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)閷W習設(shè)計者與AI訓練師。需要掌握數(shù)據(jù)解讀能力，能根據(jù)系統(tǒng)生成的學情熱力圖調(diào)整教學策略。高職院校英語教師團隊通過分析AI系統(tǒng)提供的交互數(shù)據(jù)，重構(gòu)了英語的模塊化課程體系。AI技術(shù)使學生獲得前所未有的學習自主權(quán)。自適應(yīng)系統(tǒng)賦予學生個性化學習路徑選擇權(quán)，智能陪練機器人提供無壓力的試錯環(huán)境。在AI技術(shù)支持下，英語教學中形成“教師一AI一學生”三元互動結(jié)構(gòu)。在高職英語教學中，AI負責糾正語言錯誤，教師側(cè)重文化意識培養(yǎng)，學生則在虛實融合的場景中發(fā)展綜合能力。這種人機分工使課堂教學的認知負荷分布更趨合理。

（四）促進優(yōu)質(zhì)教育資源共享

AI技術(shù)打破了地域資源壁壘，偏遠地區(qū)院校可通過云端平臺獲取名校課程資源。借助AI技術(shù)，某職教云平臺匯集了 2000+ 行業(yè)英語實訓模塊，使鄉(xiāng)村偏遠地區(qū)學生接觸優(yōu)質(zhì)院校的英語資源，促進學生英語水平的提升。需要注意的是，AI技術(shù)的應(yīng)用，也面臨數(shù)字技術(shù)發(fā)展帶來的技術(shù)鴻溝。數(shù)字素養(yǎng)差異可能加劇教育不平等。部分教師面臨技術(shù)適應(yīng)困難，欠發(fā)達地區(qū)硬件設(shè)施滯后，導(dǎo)致AI教育紅利分配不均。調(diào)查顯示，東部發(fā)達地區(qū)職院AI教學設(shè)備滲透率達 92% ，而西部僅為 47‰ 因此要注意AI技術(shù)在促進優(yōu)質(zhì)教育資源共享的同時，也需要注重技術(shù)投入，避免數(shù)字鴻溝的出現(xiàn)。

三、高職英語教學中應(yīng)用AI技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

（一）專業(yè)特色與AI能力的結(jié)構(gòu)性矛盾

高職英語教學強調(diào)行業(yè)語言特征，但現(xiàn)有AI系統(tǒng)普遍缺乏垂直領(lǐng)域的專業(yè)語料支撐。在英語教學中，主流通用英語與英語專業(yè)術(shù)語之間存在較大差異，這就導(dǎo)致在實際應(yīng)用中，AI模型的詞匯識別準確率較低，嚴重影響實訓效果?，F(xiàn)有的VR/AR技術(shù)構(gòu)建的虛擬職場存在“技術(shù)懸浮”現(xiàn)象。現(xiàn)有的虛擬場景搭建更多是基于常見詞匯，對話腳本未能涵蓋非標準口音的交流場景。這種理想化場景建模與學生未來真實工作環(huán)境存在顯著偏差，學生應(yīng)對復(fù)雜情境能力不足。現(xiàn)有AI評估系統(tǒng)難以全面捕捉職業(yè)英語能力要素。特別是在涉及非語言溝通方面，其識別率不足 40‰

（二）傳統(tǒng)教育觀念限制AI技術(shù)的應(yīng)用

AI技術(shù)在英語教學中的深度應(yīng)用，引發(fā)英語專業(yè)教師的焦慮，這種焦慮體現(xiàn)在教師對AI工具使用能力不足方面，目前教師在英語教學中仍停留在“PPT+AI”的淺層應(yīng)用階段。傳統(tǒng)教學管理制度與AI教學特性存在制度摩擦。教學管理體制、課程安排等多方面制約了AI技術(shù)的應(yīng)用。此外，AI生成性資源的版權(quán)認定、虛擬實訓的課時折算等新型問題缺乏制度規(guī)范。在應(yīng)用AI技術(shù)進行英語教學時，學生同樣也需要進行適應(yīng)。對1500名高職學生的調(diào)查顯示， 42% 的學生認為AI系統(tǒng)反饋“過于機械化”， 28% 產(chǎn)生算法依賴傾向， 15% 在虛擬環(huán)境中出現(xiàn)認知過載。特別是在老年護理英語等需要人文關(guān)懷的教學場景中，過度技術(shù)化會導(dǎo)致 23% 的學生產(chǎn)生情感疏離[3]。

（三）技術(shù)與資源投入不足

AI技術(shù)需要高校持續(xù)不斷地資金投入，并積極培養(yǎng)專業(yè)人才，這樣才能發(fā)揮其作用。受到資金與技術(shù)的限制，自前我國高職院校英語教學中AI技術(shù)的應(yīng)用僅局限在東部發(fā)達地區(qū)，中西部高職院校的AI教學設(shè)備滲透率僅為東部地區(qū)的 1/3， 。在實際使用中，AI教學系統(tǒng)平均每18個月需進行算法迭代，多數(shù)高職院校缺乏專業(yè)技術(shù)維護團隊，結(jié)果就是AI技術(shù)在使用中容易出現(xiàn)偏差，影響教學效果。現(xiàn)有的AI技術(shù)還面臨行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘。 85% 的AI教學系統(tǒng)缺乏真實工作場景數(shù)據(jù)輸入，嚴重影響教學時效性。

（四）存在數(shù)據(jù)安全問題

AI技術(shù)在使用過程中需要對學生相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集并存儲，但是目前多數(shù)高校缺乏獨立的數(shù)據(jù)中心，或者使用第三方軟件平臺，這就容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露問題，影響學生的個人信息安全。在將AI技術(shù)應(yīng)用于英語教學時，還容易因算法而引發(fā)歧視。某校護理英語AI陪練系對方言口音學生評分普遍低于標準分 15% ，加劇了教育過程的不公平。算法黑箱特性使得 86% 的教師無法解釋評分差異的形成機制。此外，在使用AI技術(shù)時，容易過度依賴技術(shù)工具導(dǎo)致教育異化。高職院校的AI寫作輔導(dǎo)使用率達 92% ，但學生原創(chuàng)性寫作能力下降 27% ， 71% 的作文呈現(xiàn)“模板化”特征。在涉外服務(wù)英語教學中，AI標準化訓練使學生跨文化敏感度得分降低19個百分點。

四、AI技術(shù)在高職英語教學中的優(yōu)化策略

（一）構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能教學系統(tǒng)

針對高職教育“專業(yè)群”特征，建立行業(yè)專屬語言模型。在英語翻譯、英語寫作等重點領(lǐng)域，聯(lián)合龍頭企業(yè)構(gòu)建專業(yè)術(shù)語庫。運用擴展現(xiàn)實（XR）技術(shù)打造職業(yè)場景數(shù)字孿生體。突破傳統(tǒng)語言測試框架，構(gòu)建“語言能力 × 職業(yè)素養(yǎng)”的評估模型。開發(fā)包含語音交互流暢度、跨文化敏感度、技術(shù)文檔處理效率等12個維度的評估算法，某跨境電商學院的實踐顯示，該模型使人才培養(yǎng)與崗位需求的匹配度提升至 91‰ 通過構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能教學系統(tǒng)，增加了英語與專業(yè)課程的結(jié)合深度，彰顯職業(yè)教育中英語的附屬價值。

（二）創(chuàng)新人機協(xié)同教學模式

形成“AI基礎(chǔ)訓練 + 教師高階引導(dǎo)”的混合模式。以護理英語教學為例，AI系統(tǒng)負責問診句型訓練，教師則聚焦醫(yī)患溝通中的共情表達。運用教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立三級預(yù)警機制，通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析學習軌跡，對滯后學生提前14天啟動干預(yù)程序。通過該系統(tǒng)的有效使用，基礎(chǔ)薄弱的學生能夠提前掌握較難的知識點，班級平均成績提升明顯，改變了高職院校英語專業(yè)成績離散度高的問題。利用AIGC技術(shù)打造教學內(nèi)容自進化系統(tǒng)。教師輸入“國際商務(wù)談判”關(guān)鍵詞，系統(tǒng)自動生成包含文化沖突案例、話術(shù)模板、風險評估表的三維教學方案，提升不同專業(yè)課程的開發(fā)效率，打造高校專業(yè)課程體系[4]。

（三）完善智能教育基礎(chǔ)設(shè)施

建設(shè)職業(yè)教育大模型，開發(fā)基于國產(chǎn)算力的“職教靈犀”大模型，整合 500+ 行業(yè)工作場景、200萬分鐘真實對話語料。針對不同專業(yè)，設(shè)定相應(yīng)的英語運用場景。例如，在物流英語應(yīng)用中，模型可自動生成包含貨損處理、關(guān)稅爭議等復(fù)雜情境的對話腳本，提升英語情境的針對性。構(gòu)建“國家一區(qū)域一院?！比壻Y源網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)AI教學資源的智能分發(fā)。某職教云平臺已匯集3200個虛擬實訓模塊，通過區(qū)塊鏈技術(shù)確權(quán)，使教育資源薄弱院校獲取前沿資源的成本降低。應(yīng)用預(yù)測性維護技術(shù)保障硬件運行，通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)測MR設(shè)備狀態(tài)，實現(xiàn)故障預(yù)警準確率為 92‰

（四）提升教師智能教育素養(yǎng)

根據(jù)AI技術(shù)的使用要求，結(jié)合英語教師的專業(yè)素養(yǎng)，構(gòu)建分層培養(yǎng)體系。在分層培養(yǎng)體系制定中，建立“融合一賦能一提升”的AI教學能力認證，從專業(yè)培訓出發(fā)，經(jīng)過系統(tǒng)性培訓，教師的智能教學能力得到明顯提升。高職院校應(yīng)當開發(fā)AI教案生成器、學情分析儀等輕量化工具，使教師能快速創(chuàng)建個性化教學方案。通過使用智能備課系統(tǒng)后，課程更新周期縮短，使教師有充足時間提升教學效果。此外，高職院校還需組建跨校AI教學研究共同體，通過聯(lián)邦學習技術(shù)共享教學智慧。高職院校聯(lián)合建設(shè)的“AI教學案例庫”，積累了更為豐富有效的教學場景數(shù)據(jù)[5]。

結(jié)語

AI技術(shù)正在構(gòu)建高職英語教學的新范式，但需注意技術(shù)應(yīng)用的教育適切性。未來發(fā)展方向應(yīng)聚焦三大維度：構(gòu)建“AI+教師”的協(xié)同教學機制；開發(fā)垂直領(lǐng)域的專業(yè)語料庫；完善基于職業(yè)能力標準的評估體系。只有當技術(shù)創(chuàng)新與教育本質(zhì)深度契合，才能真正實現(xiàn)技術(shù)賦能教育的終極價值。

參考文獻：

[1]李桂春.高職院?！癆I+X”復(fù)合型人才培養(yǎng)路徑研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2023，44（17）：54-56.

[2]周興本，王瑤，趙景芬.AI技術(shù)支持下高職院校在線教學的對策一以遼寧生態(tài)工程職業(yè)學院為例[J].船舶職業(yè)教育，2024，12（01）：41-43.

[3]丁淑霞．“AI交互式教學”在高職財會教改中的應(yīng)用以財會實操教學為例[J].甘肅教育研究，2023，（02）：125-127.

[4]柏小穎，萬玉龍，顧峰，等.高職本科院?！癆I+”人才培養(yǎng) 路徑與實踐[J].中阿科技論壇（中英文），2021，（10）：147-149.

[5]張燁.生成式人工智能技術(shù)融入大學英語教學的影響與路徑探討[J].公關(guān)世界，2025，（07）：2-3.

（作者單位：江蘇旅游職業(yè)學院）

（責任編輯：袁麗娜）