《外语教学与研究》2026年第2期

作者简介

潘海英，吉林大学外国语言文化学院教授、院长。研究方向：外语教育与教学、翻译与国际传播。

文章概要

文章认为，生成式人工智能的快速发展正在深刻重塑英语作为外语（EFL）教学的生态格局。以ChatGPT为代表的人工智能工具，已广泛应用于课堂教学、学习支持和教师发展等环节，推动EFL教学从传统的“教师中心”模式向个性化、交互式和数据驱动的智能化模式转型。这一技术变革为解决外语教学中长期存在的语言输入不足、真实交际机会匮乏、个性化反馈滞后等结构性难题提供了技术可能。

文章梳理了生成式人工智能在外语教学中的四种主要应用样态：智能内容生成、智能对话支持、写作辅导优化以及实时反馈与评估。这些应用样态已在实际教学中逐步落地，成为当前教育领域探讨教学成效、学习投入和语言能力发展的活跃话题。然而，人工智能在EFL教学中的应用并非简单的技术引入，而是由学习者和教师因素、平台与资源条件、文化与政策环境等多重要素共同作用的复杂过程。因此，文章引入Bronfenbrenner的生态系统理论作为分析框架，以揭示人工智能在EFL教学中多层次、多系统的复杂交互特征。该理论强调个体发展嵌入由微系统、中系统、外系统、宏系统和时间系统构成的动态环境结构中。

文章采用系统化检索策略，在Web of Science、Scopus和ERIC等数据库中筛选出32篇实证研究，据此构建了“三维×五层”的分析矩阵（见表1），从认知、情感与行为三个学习维度出发，结合五个生态层级对纳入文献进行编码与分析，为理解人工智能融入外语教学的复杂机制提供了整体性分析工具。

文章指出，当前研究虽呈现快速增长态势，但仍存在明显的区域、学段和应用领域不均衡现象：研究主要集中在亚洲地区和高等教育阶段，应用方向上以写作辅助和语言模型使用最为突出。更重要的是，人工智能在EFL教学中的作用并非体现为单一的技术效应，而是通过微系统（人机互动）、中系统（课堂教学）、外系统（技术环境）、宏系统（文化制度）和时间系统（动态演化）多个生态层级的嵌套与协同实现。

文章强调，现有研究多聚焦于短期效果检验，无法揭示课堂运行的长期规律，后续研究还需增加纵向视角。在研究重点上，单一变量分析已难以解释不同课堂情境下效率差距扩大的趋势，未来研究可更多的从学习者特征、任务类型和课堂情境等多维度相互作用方面展开探讨。在研究视角上，课堂关系结构的变化及其潜在伦理后果有必要纳入系统考察。实践层面则需从工具应用转向课堂机制运行。课堂运行层面，人工智能的常态化应用还依赖稳定的制度安排和教学支持。只有当教学流程、制度安排与价值导向之间形成相对稳定的运行逻辑，人工智能才能在EFL教学中实现可持续且有序的应用。