[摘  要]基于文獻梳理及教學實踐，本文提出GenAI可通過創新教學模式、教學內容、課堂活動、學情分析等，賦能高職英語閱讀教學。然而，GenAI在課堂中的應用面臨技術、倫理、評估體系、師生發展等方面的挑戰，本文分析了這些挑戰，并提出應對策略，以期對高職英語閱讀教學的高質量發展提供借鑒。

[關鍵詞]生成式人工智能（GenAI）  高職英語閱讀教學  教學模式創新

課題：陜西交通職業技術學院2024年校級教研教改課題 《基于“崗課賽證”融通的高職應用英語分層教學標準化體系研究》，課題編號：XY2411。


引  言

近年來，生成式人工智能（GenAI）發展迅猛。GenAI是一種能夠生成文本、圖像、音頻、視頻等多種類型數據的技術。它通過學習大量的訓練數據，掌握數據中的模式和規律，從而生成新的、與訓練數據相似但又不完全相同的數據。GenAI的代表性技術包括大語言模型（如Deepseek、ChatGPT）、圖像生成模型（如DALL-E、Midjourney）、音頻生成模型（如Jukebox、AudioLM）和視頻生成模型（如Sora、Make-A-Video）等。在教育領域，GenAI具有巨大的應用潛力，可被用于個性化學習、智能輔導、自動評價等方面。

長期以來，高職英語閱讀教學面臨三重結構性矛盾：一是學生閱讀能力差異顯著與教學資源同質化之間的矛盾；二是職業場景動態化的語言需求與教材更新滯后之間的矛盾；三是教師高負荷工作與精準分析學情的要求之間的矛盾。GenAI可通過分級閱讀材料智能生成、多模態語境動態構建、學習數據可視化等功能，為解決上述矛盾提供方案。然而，GenAI在高職英語閱讀教學中的應用并非毫無阻礙，技術瓶頸、倫理困境、評估體系適配、教師角色轉型等問題亟須深入探討。

GenAI與高職英語閱讀教學的深度融合

1.教學模式創新：從單向講授到智能互動

GenAI在英語閱讀教學中的應用突破了傳統線上學習的單向知識傳遞模式，通過深度語義解析與智能生成技術的協同作用，形成了“智能評估—適應性內容生成—多維度互動”的教學體系。在教學實踐中，教師可借助GenAI的文本分析模塊，實現對學生閱讀能力的多維度智能評估（包括詞匯儲備、閱讀效率及復雜句式解析能力等），從而生成適應個體需求的差異化閱讀任務。以旅游英語教學為例，GenAI可根據學習者的評估數據，自動生成包含3%-5%陌生詞匯的酒店服務場景對話材料，在維持文本可讀性的同時，實現學生詞匯量的漸進式提升。

在課堂實施環節，GenAI的交互特性使英語閱讀教學突破傳統在線平臺的論壇討論模式。教師可組織基于生成式對話的“文本深潛”活動：學生將閱讀中遇到的復雜句段輸入GenAI，通過智能拆解獲得句法結構可視化圖譜，并生成簡化版對照文本，這種即時解構重構機制可以顯著提升英語文本的處理效率。在此基礎上，GenAI還能通過實時對話模擬為學生即時答疑，形成“學—測—練”一體化的學習路徑，或模擬真實對話場景，讓學生在互動中鞏固閱讀技巧，同時提升語言應用的自然度。

2.教學內容重構：從通用材料到職業場景

高職教育的核心目標在于培養職業能力，而傳統英語閱讀教材常因內容滯后、與專業脫節而被詬病。GenAI的內容生成能力使英語閱讀教學實現從“通用語料庫”到“專業語境場”的范式轉變。區別于傳統在線資源庫的文檔調用，GenAI可依據專業場景實時生成情境化的閱讀材料，如新能源汽車專業涉及的電池維護說明，以及電子商務專業需要了解的最新貿易政策、關稅條款、物流協議等，確保教學內容與行業動態保持同步。這種“英語+專業”的融合不僅強化了語言應用場景的真實性，更讓學生在閱讀中潛移默化掌握了職業技能。

GenAI還可以根據教師及學生的需求提供多模態閱讀資源，如音頻、視頻等，激發學生的學習興趣，提升學生的閱讀興趣和綜合語言運用能力。例如，教師可以通過Runway平臺輸入英文版《橋梁裂縫檢測規范》關鍵詞（如“crack propagation rate”），生成3D橋梁裂縫擴展模擬動畫，輔助道橋檢測專業的學生理解抽象英文術語；或使用Canva AI將《電池組裝流程圖》英文說明書自動轉換為圖文混排的交互式課件，重點標注“terminal connection”“insulation check”等操作節點。這種教學內容的重構本質上打破了學科壁壘，使英語教學成為連接英語知識與職業實踐的橋梁，實現產教融合的目標。

3.課堂活動設計：從被動接受到主動參與

GenAI也為高職英語閱讀教學活動設計帶來了革命性的變化。教師可以利用GenAI設計互動性強、參與度高的閱讀教學活動，如智能問答、角色扮演、情景模擬等。例如，學生根據《會議服務需求單》英文郵件，與智能體扮演的虛擬客戶進行多輪協商對話，系統實時檢測其表達是否符合規范。教師還可組織學生以小組形式開展“AI文本糾錯競賽”，分析AI生成文本的邏輯漏洞或文化偏見等，在討論后提交修正方案。這類課堂活動設計將枯燥的文本分析轉化為團隊協作游戲，既鍛煉批判性思維，又激發學生參與熱情。這種“學中做、做中學”的模式，也能讓學生在解決實際問題的過程中自然提升語言應用能力，同時培養職場必備的應變思維。

4.學情管理：從模糊評估到精準診斷

傳統學情評估依賴教師經驗判斷，存在主觀性強、反饋滯后等問題。GenAI通過學習行為分析與數據可視化技術，實現全流程學情追蹤及個性化干預。以超星學習通為例，其AI學情系統可基于閱讀行為數據生成個人學習曲線圖，記錄學生閱讀速度、作業正確率及難點分布，為教師調整教學策略提供數據支撐，提升評估效率與針對性，也讓個性化輔導、因材施教等教育理念的落實成為可能。

存在的問題與挑戰

1.技術局限性

盡管GenAI為高職英語教學帶來便利，但其技術局限性不容忽視。例如，當處理復雜句法結構時，大語言模型可能錯誤拆分長難句成分，導致學生誤解段落主旨或對句子結構產生疑惑。多模態資源的生成技術也尚未成熟，AI生成的視頻或動畫可能會產生誤導性的視覺呈現，影響學生對專業性文本的準確理解。另外，GenAI對語境的敏感度不足，有時難以準確捕捉文本中的隱含情感或文化隱喻，如英語習語“break the ice”可能被直譯為“打破冰塊”而非“破冰交流”，而這會阻礙跨文化交際能力的培養。

2.倫理與安全風險

GenAI的應用引發了關于數據隱私與學術誠信的倫理爭議。一方面，學生的學習數據（如閱讀錯誤記錄、互動頻次）可能被商業平臺用于精準廣告推送，存在個人信息泄露的風險。另一方面，部分學生直接提交AI生成的閱讀報告，其流暢規范的語言表達使教師難以辨別原創性。甚至有研究表明，12%的學生認為“用AI完成作業是合理的技術利用”，這對檢測學生的學習成果構成一定阻礙。還需注意的是，目前AI生成內容的版權歸屬模糊，教師利用AI編制的閱讀材料可能涉及知識產權糾紛。

3.教學實踐與評估體系的適配困境

GenAI的引入對現有教學評估體系提出了新要求。傳統的標準化測試（如選擇題、簡答題）難以有效衡量學生在AI輔助下的真實語言能力。首先，學生可能通過AI生成的模板化答案在寫作題中獲得高分，但其實際語言組織能力并未得到提升。其次，AI支持的個性化學習路徑可能導致班級內學習進度分化加劇，如何設計統一且公平的評估標準成為難題。此外，GenAI的動態內容生成特性與固定課程大綱之間存在矛盾。AI生成的動態行業內容可能與固定課程大綱脫節，教師需耗費額外精力進行內容篩選與課程適配，進一步增加了教學管理的復雜度。

4.對師生發展的沖擊

對學生而言，便捷的AI摘要生成功能可能導致思維惰性。研究發現，某班級使用AI輔助閱讀后，主動標注重點的學生減少42%，深度思考時間下降35%，反映出自主分析能力和批判思維能力的退化。GenAI支持的碎片化閱讀模式（如通過音頻摘要、短視頻解析等多模態形式拆解長篇文章），雖然能提升短期記憶效率，卻導致28%的學生在整合信息、推理作者意圖等高階能力上表現顯著下降。

對教師而言，GenAI的引入對其數字素養提出了更高要求。當前多數教師仍停留在AI的基礎使用層面，如智能生成文本、作業批改等。而協同使用不同特點的GenAI工具、掌握文本分析技術及AI倫理評估知識，則需要系統的培訓支持，這對長期依賴固定教材和講授模式的教師群體構成了巨大挑戰。

應對策略

GenAI在高職英語閱讀教學中的深度應用，需要系統性應對其技術、倫理與實踐層面的挑戰。基于現有問題與文獻研究，本文提出以下幾點應對策略。

1.針對GenAI的技術局限性，需重點提升語言模型對復雜句法的解構精度與文化隱喻的理解能力。更多語言學及教育學的專家應共同參與大模型訓練，增強AI對長難句成分拆分、習語語境理解等方面的準確性，避免因技術誤差導致學生誤解文本核心意義。此外，可建設職業場景與通用英語雙軌語料庫，支持教師根據學生語言水平生成差異化閱讀材料。

2.對于GenAI應用于教育產生的倫理風險，需從技術及制度設計兩方面入手解決。技術層面，可以開發基于文本風格的原創性檢測工具，通過分析詞匯多樣性、邏輯連貫性、句式復雜度等，智能識別AI生成內容。制度層面，教育機構應明確數據所有權歸屬，禁止第三方平臺將學生閱讀行為數據用于商業目的，并通過數據匿名化處理敏感信息。同時，建議將學術道德教育納入高校課程體系，引導學生理解AI工具的輔助邊界。

3.學情評估需從標準化測試轉向動態多元評價，增加口語表達、協作討論等非標準化考核形式，全面評估學生語言應用能力。同時引入過程性評價指標，如課堂討論參與度、AI文本的修正次數等，綜合反映學生的語言應用與思維深度。

4.教師的數字素養提升與角色轉型是GenAI科學應用的關鍵。在技術的沖擊下，教師需從“知識傳授者”轉型為“學習設計師”。這一轉型要求教師既能設計人機協作的教學活動，又能平衡技術工具與傳統教學法的融合應用。高校應為教師提供系統的梯度培訓體系，覆蓋AI工具操作、多模態資源整合及倫理評估知識等。同時優化激勵機制，將AI教學實踐納入教師考評體系，激發教師探索人機協同模式的能動性。為避免GenAI削弱學生的思考過程，教師需設計“技術賦能而非替代”的教學活動，例如上文提到的“AI文本糾錯競賽”，以此強化學生的批判性思維與跨文化理解能力。

結  語

GenAI為高職英語閱讀教學帶來了重要的變革機遇，為解決傳統教學中的資源同質化、職業場景適配度不足以及教師工作強度過高等突出問題提供了創新性解決方案。通過教學模式創新、教學內容重構、課堂活動優化及精準學情管理，GenAI能夠推動英語閱讀教學向智能化、個性化和職業化轉型，促進“英語+專業”的深度融合。然而，GenAI在教育領域的應用仍面臨技術、倫理、評估體系建設及師生發展等方面的挑戰。未來研究應聚焦人機協同模式優化、教師數字素養提升及動態成效評估體系構建等問題，在技術創新與教育倫理的平衡中推動高職英語教學的創新發展。

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（馮天卓：陜西交通職業技術學院）

責任編輯：張言