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AI驱动下大学英语形成性评价的创新路径研究
文章字数：2094
引言
随着人工智能技术的迅猛发展，其在教育领域的应用日益深化，正从根本上改变着传统的教学与评价模式。大学英语教学作为高等教育的重要组成部分，AI技术的引入为其带来了进一步发展的契机，它凭借强大的数据处理、即时反馈和智能分析能力，为构建更高效、精准、个性化的形成性评价体系提供了可能。本文旨在探讨AI技术如何驱动大学英语形成性评价的系统性重构，并提出具体可行的创新路径、分析潜在挑战与应对策略，以期推动教学质量的实质性提升。
AI驱动大学英语形成性评价的创新路径
AI技术为大学英语形成性评价带来的不仅是工具革新，更是评价理念与实践模式的系统性重构。为将技术优势转化为可落地的教学实践，应从以下三个维度构建创新路径：
其一，构建“学教测一体化”的闭环生态系统。该路径旨在通过数据流驱动教学、学习与评测的无缝衔接，打造一个动态反馈、持续优化的闭环。具体措施包括：
第一，部署智能化评测模块：借鉴上海交大AWESOM系统的成功经验，搭建一个能够从语言（词汇复杂度，句法准确度）、内容（论点清楚度，论述逻辑性）、结构（段落衔接，篇章布局）三方面出具逐句回馈的AI评测引擎。这一模块是实现精准诊断的前提。第二，开发自适应学习与训练模块：系统需根据AI评测报告，自动为学生推送个性化的微任务训练。例如，针对逻辑薄弱的学生，精确推送词汇替换，逻辑连接词加强等微任务训练。这使得评价从“诊断”延伸到了“治疗”。第三，实施任务分解与游戏化激励机制：将复杂的写作或口语任务，通过AI系统拆解为递进式的“闯关模式”。学生每完成一个子任务（如搭建提纲、完成段落），即可获得即时反馈与激励，从而将评价过程转变为一个有吸引力的学习过程。
其二，实施多模态深度融合的应用机制。该路径旨在突破传统单一文本模态的局限，通过融合文本、语音、图像等多模态数据，实现对学生语言能力的立体化、场景化评价。具体措施包括：
第一，搭建多模态综合评价场景：效仿哈尔滨工业大学的“五位一体”测评体系，构建高度仿真的语言应用场景（如雅思模拟口语考试、会议听力等）。在此场景下，系统可利用语音识别技术与自然语言处理（NLP）技术，同步评估学生的口语流利度、发音准确度与内容逻辑性。第二，引入前沿技术增强评价真实性：可应用空间音频技术模拟动态声源，用以追踪和提升学生在复杂声场环境下的听力信息抓取能力。这使得评价更贴近真实的交际环境，有效评估学生的实际应用能力。第三，创建“一人一卷”的自适应测评体系：在四六级模拟考试等场景中，AI可根据学生的实时答题数据（如答题速度、正确率、错误类型），动态生成最符合其当前水平的后续题目。这不仅能让学生即刻调整应试策略，也便于教师借助系统生成的班级能力图谱，进行精准的教学干预，达成“数据搜集—智能分析—策略调整”的即时循环。
其三，建立“AI+HI（Human Intelligence）”的人机协同育人模式。该路径强调，AI不应取代教师，而应成为辅助教师实现“育人”目标的强大工具。其核心在于重塑教师角色，优化教学流程。具体措施包括：
第一，设计“先人后机”的教学流程，重塑教师角色：教师的角色从“教学权威”转变为“育人枢纽”和“思维指引者”。在教学实践中，应设计“人脑优先，AI辅助”的流程。以学术写作为例，教师可设计“问题提出→框架搭建（学生独立完成）→初稿生成→AI润色优化→教师终审”的五步法。此举既利用了AI在语言优化上的优势，又确保了学生原创性思辨能力的核心地位，并保留了教师在学术规范上的把关作用。
第二，提升教师数据素养与伦理治理能力：教师需接受专项培训，学习解读AI系统生成的学情分析报告，如利用AWESOM系统的分析模块识别学生的共性问题，并据此设计跨班级的专题“微型课程”。同时，教师应成为技术伦理的守护者，通过课程讲解、家校协同等方式，向学生普及数据脱敏、加密技术等知识，确保学生在享受技术便利的同时，严格遵守数据安全与隐私保护准则。
潜在挑战与应对策略
第一，技术融合的复杂性与应对策略。多模态数据（如语音、文本、图像）的融合存在语义鸿沟与计算资源瓶颈，深度学习模型（如Transformer）庞大的参数量可能导致系统实时性下降。对此，应采用轻量化模型（如Mo-bileNet）与边缘计算技术，将部分计算任务下沉到学生终端设备，减轻云端服务器压力。同时，可利用联邦学习技术在保障数据隐私的前提下进行模型训练，实现技术优化与数据安全的平衡。第二，伦理风险与治理框架。过度依赖生成式AI可能侵蚀学生的认知自主性，导致“创新思维外包”现象，使其独立论证能力下滑。同时，算法偏见也可能带来评价不公的风险。对此，应建立“平衡型敏捷治理”模式。技术上，采用数据去标识化、对抗性去偏算法（如Adversarial Debiasing）及内容水印技术，确保AI生成内容合乎规范且道德。管理上，应组建跨学科伦理委员会，定期审查AI系统的训练数据与决策逻辑，保障评价的公平性与科学性。
结语
未来的发展关键在于两大方向：第一，技术层面，需持续提升多模态评估模型的泛化能力，特别要加强对非语言交际要素（如手势、表情）的挖掘，使评价体系更全面立体。第二，育人层面，必须深化“AI+HI”协同模式，核心是加大对教师数字素养的培训力度，真正实现技术优势与教师专业智慧的有机结合，最终推动大学英语教学质量的全面升级与创新发展。
随着人工智能技术的迅猛发展，其在教育领域的应用日益深化，正从根本上改变着传统的教学与评价模式。大学英语教学作为高等教育的重要组成部分，AI技术的引入为其带来了进一步发展的契机，它凭借强大的数据处理、即时反馈和智能分析能力，为构建更高效、精准、个性化的形成性评价体系提供了可能。本文旨在探讨AI技术如何驱动大学英语形成性评价的系统性重构，并提出具体可行的创新路径、分析潜在挑战与应对策略，以期推动教学质量的实质性提升。
AI驱动大学英语形成性评价的创新路径
AI技术为大学英语形成性评价带来的不仅是工具革新，更是评价理念与实践模式的系统性重构。为将技术优势转化为可落地的教学实践，应从以下三个维度构建创新路径：
其一，构建“学教测一体化”的闭环生态系统。该路径旨在通过数据流驱动教学、学习与评测的无缝衔接，打造一个动态反馈、持续优化的闭环。具体措施包括：
第一，部署智能化评测模块：借鉴上海交大AWESOM系统的成功经验，搭建一个能够从语言（词汇复杂度，句法准确度）、内容（论点清楚度，论述逻辑性）、结构（段落衔接，篇章布局）三方面出具逐句回馈的AI评测引擎。这一模块是实现精准诊断的前提。第二，开发自适应学习与训练模块：系统需根据AI评测报告，自动为学生推送个性化的微任务训练。例如，针对逻辑薄弱的学生，精确推送词汇替换，逻辑连接词加强等微任务训练。这使得评价从“诊断”延伸到了“治疗”。第三，实施任务分解与游戏化激励机制：将复杂的写作或口语任务，通过AI系统拆解为递进式的“闯关模式”。学生每完成一个子任务（如搭建提纲、完成段落），即可获得即时反馈与激励，从而将评价过程转变为一个有吸引力的学习过程。
其二，实施多模态深度融合的应用机制。该路径旨在突破传统单一文本模态的局限，通过融合文本、语音、图像等多模态数据，实现对学生语言能力的立体化、场景化评价。具体措施包括：
第一，搭建多模态综合评价场景：效仿哈尔滨工业大学的“五位一体”测评体系，构建高度仿真的语言应用场景（如雅思模拟口语考试、会议听力等）。在此场景下，系统可利用语音识别技术与自然语言处理（NLP）技术，同步评估学生的口语流利度、发音准确度与内容逻辑性。第二，引入前沿技术增强评价真实性：可应用空间音频技术模拟动态声源，用以追踪和提升学生在复杂声场环境下的听力信息抓取能力。这使得评价更贴近真实的交际环境，有效评估学生的实际应用能力。第三，创建“一人一卷”的自适应测评体系：在四六级模拟考试等场景中，AI可根据学生的实时答题数据（如答题速度、正确率、错误类型），动态生成最符合其当前水平的后续题目。这不仅能让学生即刻调整应试策略，也便于教师借助系统生成的班级能力图谱，进行精准的教学干预，达成“数据搜集—智能分析—策略调整”的即时循环。
其三，建立“AI+HI（Human Intelligence）”的人机协同育人模式。该路径强调，AI不应取代教师，而应成为辅助教师实现“育人”目标的强大工具。其核心在于重塑教师角色，优化教学流程。具体措施包括：
第一，设计“先人后机”的教学流程，重塑教师角色：教师的角色从“教学权威”转变为“育人枢纽”和“思维指引者”。在教学实践中，应设计“人脑优先，AI辅助”的流程。以学术写作为例，教师可设计“问题提出→框架搭建（学生独立完成）→初稿生成→AI润色优化→教师终审”的五步法。此举既利用了AI在语言优化上的优势，又确保了学生原创性思辨能力的核心地位，并保留了教师在学术规范上的把关作用。
第二，提升教师数据素养与伦理治理能力：教师需接受专项培训，学习解读AI系统生成的学情分析报告，如利用AWESOM系统的分析模块识别学生的共性问题，并据此设计跨班级的专题“微型课程”。同时，教师应成为技术伦理的守护者，通过课程讲解、家校协同等方式，向学生普及数据脱敏、加密技术等知识，确保学生在享受技术便利的同时，严格遵守数据安全与隐私保护准则。
潜在挑战与应对策略
第一，技术融合的复杂性与应对策略。多模态数据（如语音、文本、图像）的融合存在语义鸿沟与计算资源瓶颈，深度学习模型（如Transformer）庞大的参数量可能导致系统实时性下降。对此，应采用轻量化模型（如Mo-bileNet）与边缘计算技术，将部分计算任务下沉到学生终端设备，减轻云端服务器压力。同时，可利用联邦学习技术在保障数据隐私的前提下进行模型训练，实现技术优化与数据安全的平衡。第二，伦理风险与治理框架。过度依赖生成式AI可能侵蚀学生的认知自主性，导致“创新思维外包”现象，使其独立论证能力下滑。同时，算法偏见也可能带来评价不公的风险。对此，应建立“平衡型敏捷治理”模式。技术上，采用数据去标识化、对抗性去偏算法（如Adversarial Debiasing）及内容水印技术，确保AI生成内容合乎规范且道德。管理上，应组建跨学科伦理委员会，定期审查AI系统的训练数据与决策逻辑，保障评价的公平性与科学性。
结语
未来的发展关键在于两大方向：第一，技术层面，需持续提升多模态评估模型的泛化能力，特别要加强对非语言交际要素（如手势、表情）的挖掘，使评价体系更全面立体。第二，育人层面，必须深化“AI+HI”协同模式，核心是加大对教师数字素养的培训力度，真正实现技术优势与教师专业智慧的有机结合，最终推动大学英语教学质量的全面升级与创新发展。