引言

随着以大型语言模型为代表的生成式人工智能技术在外语教学领域的深入应用，大学英语教学正经历由传统“教师—学生”二元结构向“师—生—机”三元协同结构的系统性转变。当前相关研究主要集中于生成式人工智能的工具属性，而对其在知识建构过程中的认知协同作用关注不足。针对这一“重工具轻认知”的研究现状，本文以大学英语教学为具体领域，系统分析生成式人工智能如何赋能师生与机器在语言学习过程中协同建构知识的动态机制。通过梳理并整合相关理论及实证研究，探讨生成式人工智能在促进语言知识、文化内容与高阶思维能力方面的作用路径，进而阐明其在推动教学模式创新、提升教学成效、增强学生内在学习动机与课堂参与度方面的潜在价值，以期为大学英语教学的数字化转型提供理论参照与实践指引，促进教育技术与语言教学内容在认知层面的深度融合。

一、生成式AI在外语教学中的应用：理论基础与教学实践

当前，生成式人工智能在外语教学中的应用正推动该领域从工具辅助走向认知协同，引发教学理念与知识建构方式的根本性转向。为系统阐释这一变革并为后续模型构建奠定基础，本文将从学科定位、教学实践、语言战略与伦理治理四个维度，梳理相关理论基础与实践探索，并分析其演进脉络与现存局限。

（一）学科内涵重构与人才培养转向

面对生成式AI对语言技能价值与知识传递模式的根本性冲击，学科发展的核心关切转向内涵重构。学者普遍认为，外语教育的目标应超越培养“人形翻译机”，转向塑造具有文化洞察力与批判思维的世界公民。这要求学科在内涵、课程体系与研究方法上进行系统升级，同时师生能力框架也需重塑：教师需发展设计AI教学场景与人机协同评价的能力，学生则应培养批判性驾驭AI与跨文化思辨的能力。

（二）教学模式变革与教师角色演进

生成式AI的研究焦点逐渐从工具应用转向教学关系的重构。一方面，研究揭示了AI在满足个性化需求、提供即时反馈与模拟语言场景等方面的优势，同时也指出其在情感互动与人性化关怀上的局限，强调需平衡技术效率与人文关怀，建立以人类为中心的协同系统。另一方面，实践层面已涌现出构建系统性“师—生—机”协同框架的探索。AI被定位为“认知协作者”，并由此衍生出“人机共生场景教学法”“产出导向法人机迭代设计”及“多模态任务协同”等创新模式。这些模式强调教学任务的人机协同设计与动态迭代，与之配套的评价体系也在革新，例如通过追踪人机互动过程或多模态数据分析来评估学生的认知投入与建构深度。这些探索共同指向了教师角色从知识“传授者”向学习活动“设计师”与人机对话“引导者”的根本性演进。

（三）语言战略升级与服务功能拓展

从国家战略与经济社会发展视角，生成式AI推动外语教育重新定位其服务功能。外语教育需从“为考而学”转向“为用而学”，从标准化培养走向个性化学习，并从单一语言教学扩展为综合性语言服务，最终服务于国家软实力提升与复合型人才培养的战略目标。在此导向下，教材形态亦在发生革新，开始向能依据学情动态生成与适配内容的“数智”教材转型，其建设框架涵盖结构、形态、体验、评估等多个维度，旨在为知识探索与共建提供全新的互动界面。

（四）伦理风险认知与治理框架构建

伴随深度应用而来的是一系列伦理风险与治理挑战，学界对此保持高度关切。风险主要包括学术诚信危机、文化偏见渗透、认知依赖加剧以及可能削弱现实交流与批判性思维等问题。因此，构建治理框架的核心在于赋能人类教师，使其具备应对不确定性风险的高阶思维、综合能力及构建“人机共善”图景所需的伦理意识。部分教学实践已尝试将伦理考量融入具体路径，例如在翻译教学中构建“译—依—议—怡”的协同路径，旨在将技术辅助、同伴评议与师生互动有机融合，在提升实践能力的同时强化意义协商中的伦理与情感关照。

综上所述，现有研究在理论认知上已实现从“工具”到“伙伴”的转向，在实践层面也涌现出诸多迈向“知识共建”的积极探索。然而，当前研究仍存在显著局限：多数成果或聚焦于宏观原则与优势论述，或描述具体的应用模式与案例（如写作领域的协同反馈及教学策略），但对“师—生—机”三者如何通过具体互动实现知识协同建构的内在机制，尚缺乏系统、深入的理论揭示与模型整合，而这正是本研究旨在突破的关键问题。

二、三元协同知识共建核心机制与模型构建

生成式AI在大学英语教学中的深度融合，其核心价值已从“工具赋能”转化为“机制重塑”。本文旨在系统构建一个用以理解与分析“师—生—机”三元知识共建动态过程的理论框架。该框架聚焦于互动、角色与知识流转三大核心机制，并最终整合为一个动态模型。在本研究中，“知识共建”指师生与AI通过持续对话，共同对语言、文化及思想进行探讨、创造、批判与吸收的过程。其关键在于认识到AI不再是简单回应指令的工具，而是一个能够激发思考、挑战成见、拓展认知的“对话伙伴”。有效的共建，需要精心设计的任务、明确的协作规则，以及师生批判性引导AI的能力作为支撑。

（一）递进式互动机制

知识共建遵循一个循环往复、阶梯式推进的互动闭环，可概括为“发布任务—AI响应—师生审议—迭代优化”。其中，任务驱动与启动是指教师或学生提出具有探索性的任务，并明确AI在此任务中的初始角色。AI响应与提供素材是指AI根据指令生成初步内容，为师生提供思考的“原始材料”或“脚手架”。师生评议与意义协商是指师生对AI产出进行批判性审阅，辨别其信息准确性、文化立场与逻辑漏洞，并通过小组讨论或师生对话，协商不同解读，形成“评议意见”。这是人类高阶思维深度参与、赋予材料意义的关键环节。最后，进入迭代优化与知识内化的阶段，即基于评议，向AI发起深化或修正的指令，或由师生直接修改、整合产出，形成更具深度、个人化的知识成果。这一成果又可能引发新的问题，开启下一轮探究。

（二）动态化角色转换机制

在知识共建过程中，教师、学生与AI的角色并非一成不变，而是依据任务阶段与认知需求动态转换。它可以根据需要，从“资料库”（快速提供信息）灵活转换为“协作者”（共同草拟内容）、“质疑者”（提出反对观点）或“模拟器”（扮演跨文化交际对象），其核心作用是充当思维的“催化剂”，将内部的思考过程通过对话“外化”出来；教师的角色从传统的知识讲授者转变为学习活动的设计师、人机对话的引导者、思维深化的推动者以及伦理规范的监督者；学生则从被动的知识接受者转变为主动的提问者、AI产出的审评者，并最终成为知识的整合者与创造者。三方角色依据任务阶段与认知需求持续互动与转换，共同驱动知识在对话中不断生成与深化。

（三）多向度知识转化机制

师生与AI的交互，促进了隐性知识（难以言传的经验、直觉）与显性知识（可编码、传递的信息）之间的持续转化与升华，形成一个知识创造循环。首先，AI通过模拟真实语境，让学生在人机互动过程中潜移默化地提升语感与文化感知，这是隐性知识的共享。其次，AI通过追问促使学生将模糊的语言直觉清晰表达为具体的理由或规则，实现了知识的外显化。再次，AI高效整合多元信息与资料，师生则对其进⾏批判性筛选与逻辑重构，构建成更系统、更结构化的知识体系。最后，通过反复实践、反思与运用，那些经过共建、验证的显性知识最终沉淀为学生内在的语言能力、思维习惯和跨文化素养。

此三大机制相互关联，最终构成“任务驱动—三元互动循环—成果生成—多元支持”的知识共建动态模型（如下图1所示）。该模型始于真实的教学任务，在由教师、学生、AI构成的支持环境下，核心的互动闭环开始运转。在此过程中，角色的动态转换为人机互动注入活力，而知识的多向转化则描述了学生认知发展的真实变化。最终，模型产出两类成果：显性的学习成果（如论文、报告）和隐形的认知发展（如语言表达能力、批判性思维、人机协同素养）。整个过程循环往复，推动学习向纵深发展。

三、三元协同知识共建核心机制指导下的大学英语写作设计

为将前述理论模型转化为可操作的教学实践，本部分以《新视野大学英语（第二版）》第三单元的写作任务“Young people in my eyes”为例，具体阐释“师—生—机”知识共建机制在教学中的实现路径。

（一）第一阶段：议题探索与框架共建

在此阶段，教师的核心角色是学习活动的设计师与认知框架的搭建者。教师不再简单布置作文题目，而是发布一份“探究式写作任务单”。任务单的核心指令为：“请撰写一篇议论文，论证‘当代年轻人思想开放（readiness to embrace new things）且抱负远大（high aspirations）’这一观点，并力求展现个人化的洞察。”

为引导学生与AI开展有效协作，教师需从内容与表达两个维度，示范高质量的人机对话策略（表1）。

Dimensions	Prompts
Content	Pursue Depth: Dig into the “why” and “so what”.
	Seek Novelty: Move beyond the first, most common examples.
	Embrace Critique: Actively explore counterarguments and check for bias.
Expression	Own Your Voice: Clearly distinguish and justify AI's contributions.
	Uphold Standards: Ensure formal style and verify information.
	Command Effectively: Give specific instructions and engage in follow-up.

同时，教师须明确人机协同的基本规则：学生需记录与AI的关键对话，并在终稿中说明AI的贡献与个人的原创思考。在此理论模型下，AI的初始角色被预设为“跨学科研究助手”与“论点辩友”，旨在思维形成阶段介入，而不仅是后期的润色工具。学生分组后，可指令AI从不同视角生成论证提纲（如社会学视角、科技影响视角、代际对比视角）。随后，小组展示并对比AI的不同产出，在教师引导下进行批判性评议：哪个角度更新颖？哪些案例更具说服力？是否存在刻板印象？基于此讨论，学生形成个性化的写作框架，并记录决策理由。

为降低认知成本，教师可提供以下“结构化启动建议”为“生—机”互动提供脚手架（表2）。

步骤	启动建议
步骤1（提问）	请AI列出体现“Z世代思想开放”的5个具体领域（如职业观、消费观）
步骤2（反思）	针对AI的列表，自问最感兴趣、最有话可说的领域，并识别陈词滥调。
步骤3（深化）	请AI就选定的1—2个领域提供具体案例、数据及相关的反方观点。

本阶段通过精心设计的任务单、清晰的互动规则与启动脚手架，实际上构建了一个微型的“任务驱动—AI响应—师生评议”互动脚本。教师的角色是设计师与引导者，学生是提问者与指令者，AI是研究助手与辩友。这一设计成功将传统写作任务转化为一个需要借助外部认知工具、经过协商对话的探究项目，为深度知识共建奠定了基础。

（二）第二阶段：初稿撰写与深度协同

学生围绕上一阶段确定的个人化论点，进入与AI深度协同的写作过程。以下文初稿片段为例：

初稿：In today’s society, young people are often discussed. I think the young generation is very open-minded and motivated. This essay will talk about these two good qualities. They are important for the future.

First, young people are open-minded because they like new things. For example, they choose new jobs like being a social media influencer or a game tester. This is different from their parents. They also use new technology quickly, like AI tools. This shows they are ready to accept changes.

可以发现，此阶段初稿的特征是：内容上较多依赖AI提供的通用观点与常见例子，缺乏个人洞察；语言平铺直叙，论证结构简单。此时，“师生评议”环节及时介入。学生交换阅读包含AI内容的“半成品”段落，重点评议：个人观点与AI素材融合是否自然？论述是否深入？教师则针对共性问题进行微型讲座，例如“如何将AI案例有机嵌入个人论述框架”。此环节的核心在于推动学生从信息的“接收者”与“组装者”向“评估者”与“重构者”转换。

（三）第三阶段：修改反思与元认知提升

在评议反馈后，学生进入迭代修改阶段。他们可以指令AI针对特定弱项进行润色，并撰写“协同写作反思备忘录”，阐明AI的核心帮助与个人最重要的批判性决策。

修改稿片段：Moving beyond the stereotype of being merely “tech-savvy”, the contemporary youth distinguish themselves through a radical open-mindedness and a purposeful high motivation. This essay contends that these are not just personal traits but generational signatures actively reshaping paradigms in the workplace and civic life.

The most profound evidence of this open-mindedness lies not in mere adoption of trends, but in cognitive flexibility—the willingness to integrate disparate domains to redefine success. Consider not just the “slash generation” but those leveraging technology for synthesis: young entrepreneurs developing AI tools for environmental monitoring or using digital platforms to revitalize traditional crafts.

进一步对比分析，可以发现：内容上：概念从“like new things”升维为“cognitive flexibility”和“redefine success”；例证从泛泛的“social media influencer”迭代为具体的“AI tools for environmental monitoring”。学生能在文中反思初稿例证的不足，体现了元认知。语言上，运用了“profound evidence”“disparate domains”等学术表达，提高了学术性；逻辑连接词（“not in... but in”）使论证更严密。最终的成果评价采用双重标准，一方面兼顾作文最终质量，另一方面兼顾备忘录中体现的批判性思维与人机协同素养。

以上教学流程完整印证了知识共建动态模型的运作。在互动机制上，教学呈现了从任务驱动到迭代重构的多轮循环；在角色转换上，AI的角色从“资料库”到“辩友”再到“润色者”动态演变，学生角色则从“提问者”到“评判者”再到“创造者”逐步深化；在知识转化上，实现了公共知识（AI提供）经批判性协商后内化为学生个人知识与能力的完整社会化建构过程。该案例表明，三元协同知识共建机制为生成式AI深度融合于大学英语写作教学提供了清晰、有效且可复制的实践蓝图。

四、结语

真正意义上的技术赋能并非仅在于教学效率的提升，而在于其能否促动“师—生—机”三元主体在知识建构过程中形成深度认知协同。本文试图构建以“递进式互动、动态化角色转换、多向度知识转化”为核心的知识共建机制，并整合为“任务驱动—三元互动”动态模型。该模型不仅为理解人机协同教学提供了具有一定解释力的理论框架，也为系统设计生成式AI深度融合的大学英语教学活动提供了可操作的实践路径。未来的研究亟需从理论构建转向扎实的课堂实践，开展基于具体学科内容的长周期教学实验，并重点关注知识共建机制在不同课型（如写作、翻译、口语）中的具体应用路径与调适策略。归根结底，技术赋能的指向应是教育的本质——在人与机器的共创中，更有效地激发高阶思维、增进文化理解、促进人的全面与可持续发展。

参考文献：

1. [1]王克非.外语学科面向AI时代的转型与发展[J].外语电化教学,2023(06):3-7+105.
2. [2]张震宇,洪化清.ChatGPT支持的外语教学：赋能、问题与策略[J].外语界,2023(02):38-44.
3. [3]张钺,李正风,潜伟.从ChatGPT到人机协作的知识共建[J].科学学研究,2023,41(12):2131-2137.
4. [4]秦颖.人机共生场景下的外语教学方法探索——以ChatGPT为例[J].外语电化教学,2023(02):24-29+108.
5. [5]李冬青.ChatGPT支持下的人机协同产出导向法教学设计[J].外语教育研究前沿,2024,7(04):58-64+95-96.
6. [6]许川根.基于生成式人工智能的外语学习者人机协同写作投入研究[J].外语与外语教学,2025(02):61-73+147.
7. [7]单俊豪,刘永贵.生成式人工智能赋能学习设计研究[J].电化教育研究,2024,45(07):73-80.
8. [8]杨丹.大国语言战略：新时代外语教育的挑战与变革[J].外语教学与研究,2024,56(01):3-11+158.
9. [9]王海啸.生成式AI时代大学英语数智教材建设框架探索[J].当代外语研究,2025(02):23-33+205.
10. [10]张震宇,洪化清.ChatGPT支持的外语教学：赋能、问题与策略[J].外语界,2023(02):38-44.
11. [11]杜华,孙艳超.生成式人工智能浪潮下知识观的再审视——兼论两个经典知识之问的当代回应[J].现代教育技术,2024,34(01):96-106.
12. [12]江先发,赖文斌.数智时代翻译教学的“ABC”路径探索[J].上海翻译,2024(01):63-67.
13. [13]魏爽,李璐遥.人工智能辅助二语写作反馈研究——以ChatGPT为例[J].中国外语,2023,20(03):33-40.
14. [14]李玉荣.人工智能在大学英语写作教学中的辅助作用及实施策略[C]//河南省民办教育协会.2025年高等教育发展论坛暨思政研讨会论文集（下册）.中国人民公安大学涉外警务学院,2025.