■赵硕

当前，人工智能（AI）技术的广泛应用对高校的语言学科教育产生了深远影响。这种影响不仅体现在教学模式和教学方式的变革层面，也体现在一个更深层次的问题上——当AI日益发达，语言教学除了工具性价值之外，是否还能实现价值升华。

在这方面，美国夏威夷大学将AI深度融入英语教学，建立文化响应式语言教育新范式的实践，其相关经验可为我国高校提供一些参考。

该校依托英语智能平台与独创的文化算法架构，构建起跨越数字鸿沟的“群岛联邦学习网络”，使英语教学从工具性训练升华为文明对话的桥梁。这一实践不仅重塑了多语言生态下的教育公平路径，更以“技术向善、文化生根”的太平洋智慧，为高校AI语言教育提供了借鉴。

教学现状

夏威夷大学由多个分校及社区学院组成。该体系将AI深度融入英语教育，构建了以文化智能为核心的AI教学模式。

以该校开发的英语智能平台为例。该平台依托全球最大的太平洋英语语料库，整合了夏威夷克里奥尔英语、日裔移民英语、旅游服务业用语等12类语料，总量达470万条。结合自适应学习引擎与文化语境分析模块，系统可实现个性化教学路径规划。2024年数据显示，夏威夷大学5个分校93%的英语课程接入该系统，覆盖学术写作、酒店管理、跨文化交际等31类场景，使国际学生英语达标周期缩短40%，学术论文接收率提升35%。

同时，该校的技术基建与教学场景也实现了协同创新。比如，全息英语实验室配备了扩展现实（XR）沉浸设备，学生可通过虚拟现实进入19世纪蔗糖种植园谈判场景，与AI生成的英国商人、菲律宾劳工进行多角色对话，系统实时标注文化潜台词；马诺阿分校则推出“AI写作帆船系统”，通过分析10万篇太平洋研究论文，自动检测西方中心主义叙事并推荐本土化表达。此类技术应用显著提升了商务英语学习者的跨文化谈判能力。

不过，当前该校的AI英语教学面临三重挑战：一是语言多样性与AI标准化的冲突，例如AI系统对夏威夷克里奥尔英语的识别准确率仅为68%；二是数字鸿沟问题，外围岛屿学生使用高带宽XR设备的比例不足中心岛屿的1/3；三是伦理风险，比如旅游英语课程中，AI模拟的游客-土著对话相对固化。为此，夏威夷大学正通过建立多元英语认证体系、部署太阳能供电的移动5G学习舱、制定《AI语言教学伦理》等措施，积极应对挑战。

模式特点

在教学中，夏威夷大学首创了文化响应式的AI三层架构，即在基础层植入语言生态感知器，动态识别学习者母语迁移现象；在决策层通过设置一定参数，量化评估语言的文化得体性，如商务场景自动提示语；在输出层开发情境生成器，创建融合本土知识的英语学习任务，如在英语学术写作中模拟实践场景。

同时，该校还重构了情境共生教学流程。以学术英语课程为例，AI会在课前根据学生研究方向推送定制文献包，标注夏威夷学者惯用的地域修辞法；课中，教室化身跨太平洋虚拟圆桌，学生与AI生成的各国环保组织辩论，系统实时生成策略热力图；课后，AI可以分析录音，生成文化沟通力诊断报告。该模式使学术写作的文化适切性显著提升。

依托夏威夷超算中心搭建的联邦学习平台，该校的各分校之间还可以在共享原始数据的前提下共享教学模型。例如，该校开发的旅游英语模块经优化后，使火奴鲁鲁分校学生情景对话掌握速度提升50%。

此外，夏威夷大学还首创“熔岩语料实时转化引擎”，通过动态捕捉岛屿生态事件生成的教学素材——学生化身火山监测员，在AI构建的紧急指挥部场景中，用英语协调跨国科研团队处理实时数据流，系统同步解构夏威夷原住民灾变术语与科学术语的互译逻辑。

启示与借鉴

当前，我国高校的语言教学模式也正处于改革之中。夏威夷大学的很多做法对于我们而言，有着一定的借鉴意义。

首先，我国高校可构建AI英语数据库架构。建立“中华文明语料库”，动态整合敦煌遗书英译、少数民族非遗口述史、“一带一路”谈判语料三层文化数据流，研发儒释道价值观嵌入算法，自动校准AI生成内容，创建虚实共生教学舱，实现文化场景智能切换，使AI英语教学成为传播新时代中国文明观的数字载体。

我国高校亦可采用联盟区块链构建AI英语数据库，实现跨校英语数据的分布与安全共享。借助区块链保障语料可溯性，通过智能合约激励师生贡献资源，结合隐私计算技术实现合规数据挖掘，并基于链上反馈持续优化AI模型，高校可形成“贡献-训练-应用”闭环生态，推动英语教育资源流通与智能化升级。

其次，我国高校可开发国产轻量化英语AI助手平台。借鉴夏威夷大学AI英语教学模式，高校可采用多级优化架构，构建垂直语料工厂，整合教育部新课标教材、四六级真题及专业领域语料，通过对抗训练强化中文语境下的英语语义理解能力，确保语法纠错准确率达到95%；同步开发分层式功能模块，在核心层级部署离线语音识别与隐私计算引擎，支持无网络环境下的对话练习，在应用层级开放接口供高校定制教学插件。

高校还可以利用AI聚合各校匿名化学习数据，每周增量更新模型参数，建立国产化认证体系，通过教育部门App备案，嵌入区块链存证技术记录所有交互数据操作日志，最终形成“端-边-云”三级协同体系，在保证数据主权前提下，使得低成本的英语AI助手平台也能流畅运行专业英语辅导功能，覆盖偏远地区教育场景。

再次，我国高校需建设区域英语教育云节点。采用“中心-边缘”协同架构，依托省级教育云资源设立区域主节点，部署国产化容器集群，下沉至地市高校，部署轻量化边缘节点。通过智能流量调度算法动态分配资源，优先保障偏远地区学校的低延迟访问。同时，构建分层数据治理体系，核心语料库在省级节点集中加密存储，教学行为数据本地化留存于边缘节点，通过区块链实现数据合规流通。

同时，可以开发特色模块库，如整合长三角商务英语、大湾区涉外法律英语等场景化课程资源，支持高校按需调用。

最后，我国高校实施AI英语教学还需重塑人机协同师资发展体系。借鉴夏威夷大学AI英语教学模式，可构建“三层四维”智能框架。

具体而言，基础层部署AI教研中枢平台，集成教案自动生成、课堂行为分析、学情诊断引擎三大核心模块；协同层建立教师与AI动态协作机制，通过虚拟教学助手实时提示课堂互动策略，课后自动生成个性化改进报告并推送微认证课程；发展层应用区块链技术搭建教师数字画像，持续记录教学数据、AI协作成效及研修成果，生成可溯源的职业能力图谱。

此外，还可以实施英语学习驱动的区域联动维度，设计各校本地化训练专属维度，设置教师数字素养学分维度，配套建立人机协同伦理维度，明确AI介入边界，将AI工具驾驭能力纳入职称评审指标，重点覆盖乡村教师群体，最终形成“AI辅助决策-教师主导实践-数据驱动进化”的新型英语教育体系。

（作者系中国传媒大学外国语言文化学院教授、区域国别传播研究院太平洋岛国研究中心主任；本文为教育部人文社科规划基金项目“欧洲大学ICT数字化教育发展研究”和北京市教育科学“十四五”规划项目“后疫情时代欧洲大学数字化教育研究”阶段研究成果）