发布日期:2025年09月15日
智能赋能与范式重构：人工智能驱动下英语师范教育的双环学习
摘要：当前英语师范教育中的“技能传授”模式面临智能时代多重挑战。人工智能（AI）的深度融合正推动其向“赋能以智”转型。本文构建以“人机协教”为形态、“双环学习”为内核的框架，阐明AI作为认知协作者与反思伙伴，通过数据驱动机制，引导师范生从表层技能（单环）迈向深层信念重构（双环），为培育智慧型教师提供理论路径与实践策略。
关键词：人工智能；英语师范教育；双环学习；人机协教
引言
智能时代对英语教师专业素养提出全新要求，数据素养、创新思维及人机协作能力已成为其核心构成（冯剑峰，2024）。然现行师范教育体系仍很大程度上因循于以“技能传授”为主的传统范式，旨在使师范生掌握一系列适用于标准化教学场景的通用教学技能。此范式在面对当下高度动态、个性化教育生态时，其局限性日益凸显。师范生所亟须发展的，已非固化的教学“技艺”，而是面对复杂教学问题时进行情境诊断、学情分析与教学创新的高阶“智慧”。人工智能的融入不应被简单理解为教学工具的外延扩展，而应被视作一场深层次的教育范式转型。其核心要义乃是从传统的“授人以渔”转向“赋能以智”。
一、范式内核：以 AI 为桥梁的双环学习与协同认知
阿吉里斯（Argyris &Schn, 1978）的“双环学习”模型与哈钦斯（Hutchins,1995）的“分布式认知”理论为本研究提供理论支撑。双环学习致力于个体内在信念系统的深度反思与调适，而分布式认知则揭示了认知活动在人与技术环境之间的动态延展与协同分布。在二者共同观照下，人工智能作为认知工具的核心价值，在于能够将师范生原本内隐、难以言述的教学信念——这一传统上仅属于个体反思的对象——转化为可被量化、具象呈现的数据实体，使之成为师生共同审视与解析的“认知客体”，从而为人机协同机制下的深层双环学习开辟现实路径。
单环学习体现为教学行为层面的策略修正。AI通过提供语速变化、提问类型分布等即时客观的反馈，辅助师范生优化外显教学行为，例如提升语言准确性与节奏控制，构成AI支持教学能力发展的基础层面。这一应用构成了AI支持教学能力发展的最基础且显性之层面。双环学习则关乎教学信念系统的重构，是实现范式转型的关键。借助AI提供的多维度纵深分析——如学生参与度的长期趋势、教学策略与学生反应的关联模式——师范生在教师引导下，可依托数据证据反思其教学行为背后的教育理念与认知假设，进而引发对自身教学观念乃至专业身份认同的深刻重构。在此过程中，AI深度融合于师范生的认知架构，成为分布式认知系统中的关键组成部分，建立起以数据为支撑、理念重构为导向的双环驱动机制，为人机协同环境中的高阶教学学习与实践提供了核心认知支持。
二、运行机制：以对话为引擎的数据驱动循环
该范式的有效运行，依赖于一个以“人机对话”为核心引擎的结构化循环。
1. 数据收集：AI系统作为精密的“感知”工具，被部署于微格教学、实习课堂等多元教育场景，自动化采集语音、图像、行为在内的多模态数据，并将之转化为客观、构化且具备可视性的教学实践数据库，如教师话语的认知层级分布、学生情绪状态的时序演变等。
2.证据生成：AI依托算法对原始数据进行深度处理，生成分析报告，突破传统指导教师主观经验的局限。举例而言，报告可显示某师范生在讲解复杂语法结构时，“教师话语”占比超过90%，与此同时，学生困惑表情的数据峰值亦在此处出现，从而客观揭示其教学行为中存在的具体问题。
3. 协同诊断：协同诊断作为整个循环的枢纽，从“是什么”到“为什么”的深度归因，承担着从现象描述走向根源剖析的深度归因功能。该环节若未能有效实施，整个范式将退化为表面化的技术修正行为。其成功的关键在于明确界定人机双方的角色：AI负责客观呈现“发生了什么”（what），而人类导师则需凭借其专业智慧，引导师范生开展对“为何发生”（why）的深度反思与意义建构。正是这种人机之间基于证据的引导性对话，构成了从单环学习向双环学习跃迁的核心机制。
4.迭代验证：师范生基于反思形成新的教学假设与行动策略，并于后续教学实践中进行检验。AI系统则再次执行数据采集与分析任务，为其改进效果提供循证依据，从而推动“数据—反思—行动”循环向更高层级螺旋演进。
三、实践路径：AI角色的动态演进
在理论学习阶段，AI扮演学术探究伙伴的角色，通过辅助师范生进行文献梳理、概念建构与论点辨析，赋能其从知识的被动接收者逐渐转型为主动的意义建构者。进入教学演练阶段，AI化身为个性化教练，在虚拟仿真与微格教学情境中，对诸如等待时间、反馈效价等微观教学行为提供高精度、即时性的量化反馈，为教学技能的精细化调适与优化提供坚实可靠的循证依据。至教学反思阶段，AI则发挥进阶助推器的作用，依托其所生成的综合性教学分析报告，为反思过程提供深层数据支持与客观行为表征。在导师的有效引导下，对数据的解读不仅关涉教学行为本身的得失辨析，更可深入触发对教学观、学生观等根本性命题的批判性探讨，从而推动反思实现从经验总结向证据驱动、系统深入的双环学习范式跃迁。
此范式所催生的新型师范教育生态，其核心特征在于人文智慧与数据科学的深度共生。它强调在持续的数据流动与批判性对话中，实现教师主体的反思性自我建构，并在人机协同的持续演进中，不断生成具有创生性的教学知识与实践智慧。展望未来，该范式推广需应对算法偏见、数据安全等伦理问题，更面临“教学风格算法规训”这一特殊风险——标准化评价可能驱使教学趋同于易量化模式，削弱教学机敏、情感互动等难以量化的珍贵特质。构建既能高效反馈又包容教学多样性的智能评价系统，是避免“育技”而非“育人”的根本挑战。
项目基金：1.陕西省哲学社会科学重大理论与现实研究项目“地方师范院校英语专业‘课程思政’评价研究”（2021ND0658）。
2.陕西省哲学社会科学研究专项2025年度“国际传播能力建设”重点研究项目《基于慕课的地方高校外语微专业课程建设研究与实践》的部分成果。
关键词：人工智能；英语师范教育；双环学习；人机协教
引言
智能时代对英语教师专业素养提出全新要求，数据素养、创新思维及人机协作能力已成为其核心构成（冯剑峰，2024）。然现行师范教育体系仍很大程度上因循于以“技能传授”为主的传统范式，旨在使师范生掌握一系列适用于标准化教学场景的通用教学技能。此范式在面对当下高度动态、个性化教育生态时，其局限性日益凸显。师范生所亟须发展的，已非固化的教学“技艺”，而是面对复杂教学问题时进行情境诊断、学情分析与教学创新的高阶“智慧”。人工智能的融入不应被简单理解为教学工具的外延扩展，而应被视作一场深层次的教育范式转型。其核心要义乃是从传统的“授人以渔”转向“赋能以智”。
一、范式内核：以 AI 为桥梁的双环学习与协同认知
阿吉里斯（Argyris &Schn, 1978）的“双环学习”模型与哈钦斯（Hutchins,1995）的“分布式认知”理论为本研究提供理论支撑。双环学习致力于个体内在信念系统的深度反思与调适，而分布式认知则揭示了认知活动在人与技术环境之间的动态延展与协同分布。在二者共同观照下，人工智能作为认知工具的核心价值，在于能够将师范生原本内隐、难以言述的教学信念——这一传统上仅属于个体反思的对象——转化为可被量化、具象呈现的数据实体，使之成为师生共同审视与解析的“认知客体”，从而为人机协同机制下的深层双环学习开辟现实路径。
单环学习体现为教学行为层面的策略修正。AI通过提供语速变化、提问类型分布等即时客观的反馈，辅助师范生优化外显教学行为，例如提升语言准确性与节奏控制，构成AI支持教学能力发展的基础层面。这一应用构成了AI支持教学能力发展的最基础且显性之层面。双环学习则关乎教学信念系统的重构，是实现范式转型的关键。借助AI提供的多维度纵深分析——如学生参与度的长期趋势、教学策略与学生反应的关联模式——师范生在教师引导下，可依托数据证据反思其教学行为背后的教育理念与认知假设，进而引发对自身教学观念乃至专业身份认同的深刻重构。在此过程中，AI深度融合于师范生的认知架构，成为分布式认知系统中的关键组成部分，建立起以数据为支撑、理念重构为导向的双环驱动机制，为人机协同环境中的高阶教学学习与实践提供了核心认知支持。
二、运行机制：以对话为引擎的数据驱动循环
该范式的有效运行，依赖于一个以“人机对话”为核心引擎的结构化循环。
1. 数据收集：AI系统作为精密的“感知”工具，被部署于微格教学、实习课堂等多元教育场景，自动化采集语音、图像、行为在内的多模态数据，并将之转化为客观、构化且具备可视性的教学实践数据库，如教师话语的认知层级分布、学生情绪状态的时序演变等。
2.证据生成：AI依托算法对原始数据进行深度处理，生成分析报告，突破传统指导教师主观经验的局限。举例而言，报告可显示某师范生在讲解复杂语法结构时，“教师话语”占比超过90%，与此同时，学生困惑表情的数据峰值亦在此处出现，从而客观揭示其教学行为中存在的具体问题。
3. 协同诊断：协同诊断作为整个循环的枢纽，从“是什么”到“为什么”的深度归因，承担着从现象描述走向根源剖析的深度归因功能。该环节若未能有效实施，整个范式将退化为表面化的技术修正行为。其成功的关键在于明确界定人机双方的角色：AI负责客观呈现“发生了什么”（what），而人类导师则需凭借其专业智慧，引导师范生开展对“为何发生”（why）的深度反思与意义建构。正是这种人机之间基于证据的引导性对话，构成了从单环学习向双环学习跃迁的核心机制。
4.迭代验证：师范生基于反思形成新的教学假设与行动策略，并于后续教学实践中进行检验。AI系统则再次执行数据采集与分析任务，为其改进效果提供循证依据，从而推动“数据—反思—行动”循环向更高层级螺旋演进。
三、实践路径：AI角色的动态演进
在理论学习阶段，AI扮演学术探究伙伴的角色，通过辅助师范生进行文献梳理、概念建构与论点辨析，赋能其从知识的被动接收者逐渐转型为主动的意义建构者。进入教学演练阶段，AI化身为个性化教练，在虚拟仿真与微格教学情境中，对诸如等待时间、反馈效价等微观教学行为提供高精度、即时性的量化反馈，为教学技能的精细化调适与优化提供坚实可靠的循证依据。至教学反思阶段，AI则发挥进阶助推器的作用，依托其所生成的综合性教学分析报告，为反思过程提供深层数据支持与客观行为表征。在导师的有效引导下，对数据的解读不仅关涉教学行为本身的得失辨析，更可深入触发对教学观、学生观等根本性命题的批判性探讨，从而推动反思实现从经验总结向证据驱动、系统深入的双环学习范式跃迁。
此范式所催生的新型师范教育生态，其核心特征在于人文智慧与数据科学的深度共生。它强调在持续的数据流动与批判性对话中，实现教师主体的反思性自我建构，并在人机协同的持续演进中，不断生成具有创生性的教学知识与实践智慧。展望未来，该范式推广需应对算法偏见、数据安全等伦理问题，更面临“教学风格算法规训”这一特殊风险——标准化评价可能驱使教学趋同于易量化模式，削弱教学机敏、情感互动等难以量化的珍贵特质。构建既能高效反馈又包容教学多样性的智能评价系统，是避免“育技”而非“育人”的根本挑战。
项目基金：1.陕西省哲学社会科学重大理论与现实研究项目“地方师范院校英语专业‘课程思政’评价研究”（2021ND0658）。
2.陕西省哲学社会科学研究专项2025年度“国际传播能力建设”重点研究项目《基于慕课的地方高校外语微专业课程建设研究与实践》的部分成果。