学术探讨|人工智能驱动的复合型英语人才培养路径

□庄杏湖

人工智能技术迭代升级，机器翻译、智能文本生成、智能语音等工具层出不穷，能够高效完成大量标准化语言工作，驱动语言服务行业发生深刻变革。高校需要顺应数智时代发展大势，重构语言功底、数智能力与人文素养三位一体的复合型人才培养体系，培养具有外语知识、国际视野、跨学科能力、跨文化交流能力的复合型英语人才，为地方、国家经济社会高质量发展提供坚实的人才支撑。

宽基础与精专业融合，完善英语人才培养资源。人才培养，资源为先。高校要坚持宽基础筑牢根基、精专业突出特色，统筹优化英语人才培养资源体系，培养兼具扎实语言功底与交叉复合能力的复合型英语人才。坚守英语教育根本立场，筑牢语言学习基础。结合思想政治、计算机文化基础、心理学、商务学等通识课程，为学生构建宽泛的知识体系。夯实听说读写译核心语言知识，在英语笔译、英语口译、英美文学、语言学基础等专业基础课程中，甄选历史、外贸、商务、旅游、科技领域的教学素材，将中国历史、中华优秀传统文化、文旅产业发展、科技发展史等特色内容融入英语课堂，增强学生用英语阐释本土文化的能力。高校应积极推进跨学科教学体系协同建设，联动计算机技术、大数据分析、国际政治、国别区域研究等相关专业，构建“英语+智能技术”“英语+对外传播”“英语+跨境经贸”等交叉特色课程体系。吸纳行业资深从业者参与共建实训案例资源与实践教学平台，将智能翻译校对优化、数字化语音交互应用、多语种信息研判分析等前沿行业场景融入日常教学环节，帮助学生积累处理真实岗位复杂工作的知识。高校需统筹盘活校内外优质教学资源，升级完善数字化英语教学资源体系，进一步夯实育人基础。依托智慧课堂系统、线上精品公开课、微型教学课程等，系统归集地域特色双语文化资料、国内外优质英语教学资源以及一线行业实操案例，针对不同学习基础、不同发展定位的学生提供精准的学习内容。通过持续优化资源配置、重构课程育人体系，逐步建成基础覆盖面广、专业指向明确、适配行业发展的复合型外语人才培育资源体系。

混合式与个性化结合，创新英语人才培养模式。人工智能技术的应用推动线上线下混合式教学落地，辅助高校构建教师主导、技术赋能的英语教学生态，不断释放英语课堂育人活力。借助大数据学情分析，落实个性化精准培养模式。以智慧教学平台、教育大数据平台、智慧教室为载体，采集学生学习数据，识别学生在英语口语、词汇、听力、写作等学习中的薄弱环节；以学情数据为准，教师为学生推送定制化资源，让基础不同的学生获得适配自身的学习支持。通过自然语言处理、语音识别技术，模拟不同场景下的英语交流风格，提高学生技巧训练效率。运用人工智能技术重构课堂教学流程，升级线上线下混合式教学形态。在课前阶段，依托智能平台推送预习任务与微课程，学生可根据自身节奏完成自主学习，初步完成知识输入。在课中阶段，围绕学生预习阶段暴露的共性问题，组织协作探究、展示点评、深度研讨等互动式教学活动，聚焦重难点突破与能力提升，将课堂从知识讲授场转变为能力训练场；把AI生成译文、元宇宙技术还原的国际商务谈判项目当作课堂研讨案例，让学生在对比辨析、跨文化沉浸式体验中提高思辨能力、增强解决实际问题的能力。在课后阶段，依托智能工具完成针对性巩固训练与拓展任务，形成“预习—研学—巩固”的完整闭环，兼顾群体教学效率与个体学习需求。推动第一课堂与第二课堂有机融合，结合学生个性化发展方向搭建分层分类的实践育人平台。支持学生结合自身兴趣与职业规划，依托人工智能翻译实验室、跨境电商实训基地、国际传播创新创业工作室等平台开展差异化实践训练，鼓励学生参与国际学术会议志愿服务、跨境商务实践、对外文化传播等真实项目，在实践中深化语言能力、锤炼跨学科素养，真正实现以学生为中心的培养模式创新。

过程性与多元化结合，优化英语人才评价机制。教育评价是培养复合型英语人才的“指挥棒”。人工智能技术发展迅速驱动高校要积极破除“一考定终局”评价模式，构建过程性与多元化相结合的评价机制。强化过程性评价，关注英语人才成长全过程。依托人工智能技术优势，构建全过程数据跟踪评价体系，动态收录学生线上学习轨迹、课堂参与时长、研讨交流表现、项目实践成果与阶段性作业等学习行为数据，精准绘制个人动态能力画像。借助智慧教学平台实时采集学生成长数据、综合素养表现、跨学科知识掌握程度及跨文化交际能力等核心指标，综合评判学生学习进步幅度、学习态度、价值素养与综合应用能力，以常态化过程评价助力学生长效成长，充分激发学生外语学习的主动性与积极性。同时，推动评价主体多元参与，引入行业导师、国际合作伙伴及智能系统构成评价共同体，从专业能力、实践表现、创新思维等多角度提供反馈。将过程性评价嵌入课程各环节，通过阶段性任务、小组协作成果、反思日志、AI辅助自评互评等方式，全面反映学生知识建构、能力进阶的真实状态。以多维量化指标为核心抓手，健全知识、技能、素养三位一体的多元评价体系。依托交叉学科考核、英语学术习作、翻译实践成果等方式，综合评判学生知识整合水平。同时以智能工具操作熟练度、校企项目完成质量等量化维度，衡量学生数字应用能力与岗位适配水平。坚持智能研判与人工评审有机结合，保障评价体系客观公正。利用自然语言处理、机器学习等智能技术，对学生口语输出、行文逻辑、译文质量开展量化分析与精准诊断，显著提升评价规范性与科学性。依托系统性评价数据，教师可精准研判学生在语言运用、跨文化交际、智能工具实操等方面的优势与短板，动态优化人才培养举措，全面助推复合型英语人才均衡发展。

本文系2025年度广西高等教育本科教学改革工程项目“学科交叉、产教融合、AI赋能：面向东盟‘英语+’复合型翻译人才培养的探索与实践”（2025JGZ201）研究成果。

（作者单位：南宁理工学院）