引言

在高等教育国际化与信息化双轮驱动的背景下，大学英语教学面临新的机遇与挑战，尤其针对理工科学生，其英语阅读能力不仅关乎学业发展，更是未来参与国际科研合作与技术交流的核心能力之一。湖北大学知行学院作为一所应用型本科院校，理工科学生比重大，大学英语学习长期存在“兴趣低、效率差、应用难”等趋势和问题。传统教学模式难以充分满足其个性化、高效化学习需求。近年来，人工智能技术以其强大的数据处理、个性化推荐和交互能力，为大学英语教学改革提供了新路径。本文立足教学一线，以《新未来大学英语》综合教程教学为依托，通过实证研究，探讨AI赋能对理工科英语阅读教学的具体影响，并提出针对性优化建议。

国外学者较早关注技术在外语教学中的应用，尤其是智能辅导系统、自然语言处理技术在语言学习中的实践。研究多集中于自适应学习平台（如Carnegie Learning）、AI驱动的写作反馈工具（如Grammarly）对语言技能的影响，认为AI可提供即时反馈和个性化学习路径，显著提升学习效率（Hwang et al., 2020）。国内研究近年来蓬勃发展，较多聚焦于AI在英语听说、写作领域的应用，如智能语音评测、作文自动批改等。在阅读教学方面，研究涉及文本难度自动分级、阅读理解智能提问系统等，但多集中于理论探讨或通用场景，针对理工科生这一特定群体、尤其是应用型院校的实证研究相对匮乏。本研究旨在提供一定参考，聚焦AI赋能对理工科英语阅读教学的实际效用。

一、AI赋能教学的特点

在面向理工科学生的大学英语阅读教学实践中，AI技术的赋能正带来真切而深刻的改变。

首先，其核心价值首先体现在真正的“个性化”支持上。传统的课堂教学难以兼顾不同基础的学生，而AI系统能够通过算法持续分析学生的学习行为——例如识别出学生在哪些词汇或句法结构上存在困难，并据此提供定制化的练习材料。对于阅读水平参差不齐的理工科班级来说，这意味着教学真正走向了“因材施教”，每一位学生都能够获得适合自己当前水平的训练内容。

其次，AI的“智能化”特征有效缓解了学生在阅读专业知识时的认知压力。通过自然语言处理技术，系统可自动生成技术文本的摘要、提取关键术语，并对长难句进行结构解析和可视化呈现。这对习惯于逻辑思维但不擅长语言分析的理工科学生尤为实用——他们可以更快速地抓住文献的主旨和层次，将更多精力用于理解内容本身，而不是被困在语言障碍中。

此外，“交互性”的增强显著提升了学生的学习体验。智能问答机器人能够随时解答学生在阅读中遇到的问题，提供即时的反馈和支持。这种沉浸式的互动环境不仅提高了学习效率，更重要的是帮助那些对英语学习缺乏自信的理工科学生逐步建立信心，使他们从被动的“要我学”转变为主动的“我要学”。

二、研究对象与方法

本研究在湖北大学知行学院2024级食品科学本科专业中开展了为期一个学期的教学实验，选取了两个自然班共53名学生作为研究对象。所有学生均使用《新未来大学英语》综合教程第二册作为统一教材。为确保实验的科学性和可比性，我们在实验开始前对两个班级进行了英语阅读水平前测。统计结果显示，两个班级的初始水平相当，不存在明显差异（p>0.05），这就为后续的教学方法对比奠定了良好基础。在此基础上，将一班（26人）设为实验班，采用AI赋能的新型教学模式；二班（27人）作为对照班，延续传统的多媒体教学方式。在实验班中，引入了多种AI技术支持的教学方法：通过itest智能评测云平台的阅读模块，为学生分配合适的自适应阅读任务；借助WordTree等文本可视化工具，帮助学生更好地解析英语长难句结构；同时使用扫描词典笔和“词达人微信端平台”等工具，辅助学生进行实时词汇查询和积累。研究还充分利用超星学习通平台的数据记录功能，详细跟踪每个学生的阅读时长、文章难度选择倾向和错题分布情况。基于这些数据生成了详细的学情报告，教师可以据此进行动态分组和个性化指导，确保每个学生都能获得最适合自己的教学关注。

在研究过程中，主要通过前后测试卷（满分100分，包含阅读理解、词汇运用和文章主旨概括等题型）来收集数据，并借助SPSS软件进行专业的统计分析，以期获得客观、可靠的研究结果。

三、结果与分析

为科学评估AI赋能教学模式的实际效果，本研究采用SPSS 25.0对实验班与对照班的前后测成绩进行了统计分析。下表详细呈现了两个班的阅读测试成绩对比结果：

组别	人数	前测成绩	后测成绩	提升值
实验班	26	65.2±7.5	78.9±6.8	+13.7
对照班	27	64.8±7.2	70.3±7.1	+5.5

从实际教学效果来看，表1的实验数据令人鼓舞。在本次教学实验中，通过对比实验班和对照班的阅读测试成绩，可以清晰地看到AI技术对理工科学生英语阅读能力培养的积极影响。具体来说，在信息定位与细节理解方面，实验班学生的平均正确率从58%显著提升至85%，远高于对照班的62%。这表明，AI工具的高效检索和信息突出显示功能，确实能够帮助学生更快速、准确地抓取技术文本中的关键信息，这一优势在理工科专业文献阅读中尤为重要。在词汇理解方面，实验班的正确率从61%提高到80%，进步明显。可以观察到，AI支持的动态词汇本和上下文联想记忆功能，能够根据学生的认知水平和学习进度提供个性化训练，有效促进了学生对专业词汇的深度理解和长期记忆。最值得关注的是，在要求更高的推理判断与主旨概括题型中，实验班也取得了从53%到70%的可观进步。这主要得益于AI提供的文章结构分析工具，帮助学生更好地把握技术类文本的内在逻辑脉络，从而提高了对文章整体意义的理解能力。

这些数据充分说明，AI赋能的阅读教学模式在全面提升学生阅读成绩方面具有显著优势，特别是在提升学习效率和深化文本理解两个维度上表现突出。恰当运用AI技术不仅提高了学生的学习成效，更重要的是培养了他们的自主学习能力和学术阅读素养，这对他们未来的专业发展具有重要意义。

四、影响与优化策略

在当前的教育实践中，AI赋能大学英语阅读教学正在理工科领域展现出深刻影响。对于习惯于逻辑与数据思维的理工科学生而言，AI工具不再是一种陌生技术，而是能够切实帮助他们克服语言障碍的“智能辅助系统”。可以观察到，AI的介入显著改变了教与学的生态。一方面，教师发现自身角色正从传统的知识传授者，转变为学习过程的引导者和设计者。他们开始借助AI提供的学情数据，真正了解每一位学生在阅读中遇到的具体困难——是词汇不足、句子复杂还是背景知识欠缺，从而实施有针对性的指导。另一方面，学生也体验到了个性化学习带来的获得感。AI系统根据其当前水平推送难度适中的阅读材料，使他们在不断获得正反馈的过程中建立信心，从“怕读英语”转向“愿读英语”。

然而，任何新技术的应用都伴随新的挑战。目前，在AI与英语阅读教学融合的过程中，我们明显看到几个现实问题：一是师生对AI工具的使用尚处于浅层阶段，多局限于词汇查询和自动评分，未能充分发挥其在思维训练和学术阅读方面的潜力；二是技术应用与课程目标的融合度不足，存在“为用技术而用技术”的现象；三是学生容易过度依赖翻译工具，削弱了自身语言解码和批判性思考的能力。

针对这些现状和未来发展趋势，应从以下几方面着手进行优化。

首要的是提升师生的“AI素养”。这不仅包括操作技能，更重要的是培养一种“人机协同”的智慧——知道何时使用AI、如何使用AI，并始终保持自身的主导性。教师需精心设计那些AI无法替代的教学环节，如引导学生探讨技术文本背后的伦理意涵、组织小组合作解决真实问题等，让AI成为支持深度学习的“脚手架”而非替代品。其次，应推动AI与课程内容的深度融合。例如，围绕《新未来大学英语》中“人工智能”单元主题，引导学生利用AI检索并分析国际最新科研资讯，使英语阅读直接服务于他们的专业视野拓展。最后，必须建立一套技术使用规范，引导学生像遵守实验室安全规程一样遵守学术伦理，合理使用AI工具，珍视独立思考的价值。

未来，随着生成式AI等技术的普及，英语阅读教学将进一步走向智能化、个性化和项目化。但无论如何发展，始终要清醒地认识到：技术的作用是赋能而非替代。教育的核心依然在于人——在于教师的设计智慧，也在于学生的主动成长。只有将AI的“智”与教师的“慧”以及学生的“志”有机结合，才能真正构建出既有效率又有温度的未来英语教学新图景。

五、研究不足与未来展望

本研究通过一学期的教学实验，证实了AI赋能教学模式在应用型院校理工科英语阅读教学中具有显著的促进作用和实践价值。然而，也必须清醒地认识到本研究存在的若干局限性。首先，样本规模相对有限，仅涉及同一专业的53名学生，未来研究可扩大样本范围，涵盖更多学科背景的理工科学生，以验证研究结果的普适性。其次，实验周期为一个学期，未能观察AI赋能教学的长期效果。后续研究可开展更长周期的纵向追踪，考察学生英语阅读能力的可持续发展情况。此外，本研究未对不同类型AI工具的效果进行差异化分析，未来可比较智能评测平台、生成式AI工具等不同技术路径的应用成效。最后，研究主要关注认知层面的提升，未能深入考察AI工具对学生学习情感、焦虑程度等心理因素的影响。

展望未来，AI赋能下的理工科大学英语阅读教学将呈现三大发展趋势。一是深度融合化。随着生成式AI技术的成熟，英语阅读教学将突破现有模式，实现更加智能化的内容生成与交互体验。教师可引导学生通过与AI对话探讨专业文献，开展深度问答训练，培养学术交流能力。二是个性化精准化。AI系统将能够构建更精细的学生画像，提供完全个性化的阅读路径规划，真正实现“一生一策”的教学模式。三是项目化学科化。英语阅读教学将更紧密地与专业学习结合，学生通过AI工具直接获取和分析本专业前沿文献，使英语学习成为专业发展的有力支撑。

参考文献：

1. [1] Hwang G J, Xie H, Wah B W, et al. Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education[J]. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2020（01）：1.
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