引言

随着教育数字化转型战略的深入推进，现代教育技术应用能力已成为大学英语教师专业发展的核心素养之一。2023年，教育部发布《教师数字素养》教育行业标准，制定了教师数字素养框架，包括5个一级维度、13个二级维度和33个三级维度，其中一级维度涵盖数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展等五个方面。2025年，教育部办公厅印发《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》（教师厅函〔2025〕13号），明确提出实施教师数字素养提升等六大行动，要求“以数字技术、人工智能技术融合创新应用为牵引，扩大优质资源和服务供给，开辟教师发展新赛道、塑造教师发展新优势”，同时提出制定高校教师数字能力框架，建立分类分级能力体系。大学英语作为高校覆盖面最广的公共基础课程之一，其教师的现代教育技术应用能力直接影响人才培养质量。然而，研究表明，高校外语教师在学术类数字工具应用、个性化教学资源开发等方面存在明显短板，面临“课堂时间与数字化互动平衡难”“优质资源匹配不足”等实践困境。基于AI-TPACK理论的研究同样发现，在AI-TPACK各维度中，技术知识与整合技术的教学法知识得分较低，反映出数字工具应用及其与教学策略整合存在不足。因此，构建系统化的大学英语教师数字素养提升培训模式，已成为当前大学英语教学改革的迫切需求。

一、大学英语教师现代教育技术应用能力现状与需求分析

（一）教师数字素养现状调研

本研究旨在通过系统调研，摸清大学英语教师现代教育技术应用能力的现状与需求，设计并实施分层分类的培训课程体系，建立培训的长效机制和质量保障体系。本研究的意义在于：第一，为高校大学英语教师数字素养的系统化培训提供可操作的实践方案；第二，为信息技术与大学英语教学的深度融合提供理论支撑；第三，为教育部数字化赋能教师发展行动在高校层面的落地提供经验参考，采用问卷调查法、访谈法和行动研究法。具体而言，设计《大学英语教师现代教育技术应用能力现状与需求调查问卷》，对全校大学英语教师进行普查；选取不同教龄、职称的教师进行半结构化访谈；在培训实施过程中，根据反馈动态调整方案，形成“计划—行动—观察—反思”的研究循环。

本研究以某高校36名大学英语教师为研究对象，开展问卷调查与访谈调研。回收有效问卷34份，回收率94.4%。选取不同教龄、职称的12名教师进行半结构化访谈。调研结果显示，该校大学英语教师在数字素养方面存在四个层面的突出问题。

第一，意识层面存在认识偏差。67.2%的教师认为“技术只是辅助手段，教好书才是根本”，对技术融合教学的认识不够深入。

第二，操作层面技能不足。仅25.7%的教师能熟练使用智能备课系统，20.9%的教师曾尝试AI辅助教学工具。这一发现与既有研究结论相呼应——在AI-TPACK各维度中，技术知识与整合技术的教学法知识得分较低。

第三，资源整合能力薄弱。51.4%的教师表示“不知道如何获取和整合优质数字教学资源”。

第四，培训体系不完善。83.1%的教师希望参加系统化、实践性强的技术培训，但此前培训多为零散讲座，缺乏持续支持。

（二）核心培训需求识别

教师最希望培训的内容依次为：AI辅助外语教学工具应用（85.4%）、智慧课程设计与混合式教学（77.5%）、数字化教学资源开发（69.5%）、在线教学平台操作（63.2%）。调研结果表明，大学英语教师的培训需求呈现三个层次：基础层为在线教学平台操作等工具性技能；进阶层为AI赋能教学和智慧课程设计等应用性能力；高阶层为教学创新、科研转化和辐射引领等发展性能力。这一分层特征为后续培训方案设计提供了直接依据。

二、培训方案设计与实施

（一）理论基础

本研究的理论基础包括教育部《教师数字素养》教育行业标准及数字化赋能教师发展相关政策框架。教育部文件提出的“分类分级能力体系”理念和“以应用驱动和实践提升为特色”的发展路径，为本研究设计分层分类的培训方案提供了指引。当前教师数字素养培训普遍存在的问题是“理论与技术知识灌输多、实践应用与教学融合少”，本研究据此确立了“学以致用、知行合一”的设计原则。

（二）“三层五模块”培训课程体系

基于需求调研结果，本研究构建了分层递进的“三层五模块”培训课程体系。分层设计方面，基础层面面向新手教师或技术薄弱教师，聚焦基础工具应用和理念认知；进阶层面向骨干教师，聚焦AI赋能教学和智慧课程设计；高阶层面向教研组长或带头人，聚焦教学创新、科研转化和辐射引领。

五大模块共计38学时，涵盖理念认知与政策解读（4学时）、基础工具应用（8学时）、AI赋能外语教学（12学时）、智慧课程与混合式教学（8学时）以及教学评价与科研转化（6学时）。

这一课程体系的设计理念与当前学界关于分层培训机制的共识高度一致。已有研究提出“三阶发展路径”——短期以技术赋能为主、中期侧重教学创新、长期着力于内容深化；另有研究构建了“技术—教学—伦理”能力模型，并设计了分层培训机制和校企协同路径。本研究的“三层五模块”体系正是上述理论框架的实践化转化。

（三）“集中培训+分散研修+实践应用”的培训模式

培训实施分为三个阶段。集中培训阶段（2025年9月—10月，共5天40学时）包括邀请校内外专家举办专题讲座4场、组织“人工智能+外语教学”工作坊3次、开展案例剖析与实操演练活动7次。

分散研修阶段（2025年11月—12月，共8周）中，参训教师在本班级实践应用所学技术，组建线上学习社群并每周开展“一小时微研讨”，由项目组提供线上答疑和技术支持。

成果汇报阶段（2026年4月）举办教学展示活动，9名教师进行智慧教学公开课，评选优秀教学案例4个，并召开培训总结会交流经验与反思。

该培训模式的设计体现了“以应用驱动和实践提升为特色”的政策要求。同期，国内多所高校也在积极探索AI赋能外语教学的实践路径。例如，西北工业大学教师在暑期全国高等学校外语教师研修班上，展示了如何依托U校园AI平台，构建“课前预习－课中互动－课后拓展”的完整教学闭环，通过智能分析功能实时掌握班级整体学习进度和个体学习情况。这种融合数字资源与人工智能的特色教学模式，为本研究的实践探索提供了有益参照。

三、实施成效

（一）教师技术应用能力提升

通过培训前后对比，34名参训教师的技术应用能力取得了显著进步。能熟练使用2种以上在线教学平台的比例从25.5%提升至83.1%（+57.6%）；曾使用AI工具辅助教学的比例从20.9%提升至75.5%（+54.6%）；能独立设计混合式教学方案的比例从21.7%提升至76.6%（+54.9%）；能运用数据分析学情的比例从19.2%提升至63.1%（+43.9%）；对技术融合教学有信心的比例从34.5%提升至88.7%（+54.2%）。上述数据变化轨迹与既有实证研究发现具有一致性。已有研究对288名高校外语教师的调查显示，高校外语教师整体数字能力处于中上水平，但教龄超过20年的教师在多个维度上能力明显不足。本研究中部分中老年教师进步相对缓慢的现象，也在一定程度上印证了该结论。

（二）课堂教学改革成效

培训后，88.1%的教师在课堂中增加了数字化互动环节（如实时投票、弹幕讨论、在线测验）；75.7%的教师尝试了AI辅助语言训练（如智能口语陪练、写作批改）。2025—2026学年第一学期，大学英语课程学生评教平均分较上学期提高0.31分，其中“教学方法多样性”维度提升0.44分。

教师新开发数字化教学课件60余个，建设在线课程资源包4门，并建设了大学英语智慧教学案例库1个，收录本校优秀案例7个。此外，组建了“大学英语教师数字素养发展共同体”，教师主动申报教改项目4项，发表相关教学论文5篇。

四、结论与建议

（一）研究结论

本研究通过系统调研和培训实践，得出以下主要结论：

第一，“需求驱动、分层分类”是提升大学英语教师数字素养的关键策略。调研发现，教师对培训内容的需求呈现层次性特征，通过构建分层递进的培训课程体系，能够针对不同能力基础和发展需求的教师提供精准支持，有效提升培训的针对性和实效性。

第二，“集中培训+分散研修+实践应用”的闭环培训模式能够有效促进学以致用。该模式将理论学习与教学实践有机结合，通过集中培训奠定基础、分散研修实现转化、实践应用检验成效、成果展示促进提升，形成了能力发展的完整闭环。

第三，AI赋能教学是当前大学英语教师数字素养提升的迫切需求。调研中85.4%的教师将AI辅助外语教学工具应用列为首要培训内容，培训后使用AI工具的教师比例从20.9%提升至75.5%，表明AI技术正在成为大学英语教学变革的重要驱动力。

（二）对策建议

基于研究结论，本研究提出以下对策建议：

一是构建分层分类的精准培训体系。建议各高校以教育部《教师数字素养》标准为指引，结合本校大学英语教师的实际水平，建立“基础—进阶—高阶”三级培训体系，针对不同教龄和技术基础的教师设计差异化培训内容，实现精准赋能。

二是强化AI技术应用培训。建议将AI辅助外语教学作为培训重点，涵盖智能备课、个性化学习路径设计、AI辅助语言训练、智能评测反馈等核心应用场景，帮助教师真正掌握AI技术的教学应用方法。

三是建立“培训—应用—反馈—提升”的长效机制。建议将教师数字素养纳入教师发展评价体系，定期开展跟踪评估，通过线上学习社群、定期工作坊等形式提供持续支持，避免“一次性培训”的弊端。

四是加强人机协同教学模式探索。建议大学英语教师在教学实践中积极探索人机协同的有效路径，将智能系统的自动化反馈与教师的人文指导和情感交流有机结合，充分发挥各自优势。

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