大语言模型在大学英语教学中的应用与思考

——基于混合式教学的实践探索

外语教学部 邱林源

在为期6天的青年教师培训课程中，我聆听了武汉大学高级工程师陈训威老师的讲座“运用大语言模型，推动混合式教学”，这场讲座让我对大语言模型在教育领域的应用有了全新的认识，也引发了我对如何将其融入大学英语教学的深入思考。作为海南科技职业大学的一名高校教师，我深知技术革新对教育模式的深远影响，而大语言模型的出现无疑为混合式教学提供了新的可能性。下面我将就本人在培训中学习到的知识、体会的感悟、产生的担忧以及大语言模型未来在实际大学英语教学中的实践方向展开叙述。

一、大语言模型在教育中的应用现状

在陈训威老师的本场讲座中，他首先介绍了大语言模型的基本概念和发展历程。大语言模型，如OpenAI的GPT系列，通过海量数据的训练，能够生成高质量的自然语言文本，广泛应用于翻译、问答、内容生成等领域。在教育领域，大语言模型的潜力主要体现在个性化学习、智能辅导和内容生成等方面。例如，它可以根据学生的学习数据提供定制化的学习内容和建议，模拟人类教师的角色为学生提供实时辅导，甚至帮助教师快速生成教学材料和练习题。这些功能让我意识到，大语言模型不仅能够提升教学效率，还能为学生提供更加个性化的学习体验。

大语言模型的核心优势在于其强大的数据处理和生成能力。它能够通过分析学生的学习行为、成绩表现和兴趣爱好，生成个性化的学习路径和内容。例如，对于英语学习中的薄弱环节，模型可以自动推荐相关的练习材料和补充资源，帮助学生有针对性地提高。此外，大语言模型还可以通过自然语言处理技术，为学生提供实时的语言学习支持，例如语法纠错、词汇解释和句子优化等。这种智能化的学习支持不仅能够提高学生的学习效率，还能减轻教师的教学负担。

这种技术的引入，使得教学不再是单向的知识传递，而是转变为一种双向互动、动态调整的过程，学生可以根据自己的需求和学习进度获得个性化的支持，而教师则能够更专注于教学设计和学生发展的核心问题。然而，尽管大语言模型在个性化学习和智能辅导方面展现了巨大的潜力，其实际应用仍然需要依托于一种有效的教学模式来落地。这正是混合式教学的价值所在。

二、混合式教学的优势与挑战

混合式教学结合了线上和线下教学的优势，能够提供更加灵活和多样化的学习体验。线上教学突破了时间和空间的限制，学生可以根据自己的节奏进行学习；而线下教学则提供了面对面的互动和讨论机会，有助于深化学生对知识的理解。然而，混合式教学也面临一些挑战。

首先，教师需要掌握一定的技术技能，才能有效地利用大语言模型进行教学。例如，教师需要了解如何操作相关平台、如何设计线上教学内容以及如何分析学生的学习数据。这对于一些技术基础较弱的教师来说，可能是一个不小的挑战。其次，线上学习对学生的自律性和时间管理能力提出了更高的要求。在缺乏面对面监督的情况下，部分学生可能会出现学习动力不足、拖延等问题。此外，如何公平、准确地评估学生在混合式教学中的学习成果，也是一个亟待解决的问题。传统的考试和作业评估方式可能无法全面反映学生在线上学习中的表现，因此需要探索新的评估机制。

这些挑战的存在，并不意味着我们应该回避大语言模型和混合式教学的结合，而是提醒我们需要在实践过程中不断优化和调整。例如，针对教师技术能力不足的问题，学校可以组织专门的培训课程，帮助教师掌握相关技能；针对学生自律性问题，教师可以通过设置阶段性目标和激励机制，引导学生养成良好的学习习惯；针对评估机制的问题，可以尝试引入多元化的评估方式，例如结合线上学习数据、课堂表现和项目成果，全面评价学生的学习效果。

三、大语言模型在大学英语教学中的应用潜力

作为一名大学英语教师，我特别关注大语言模型在英语教学中的应用潜力。首先，它可以为学生提供个性化的学习路径。例如，根据学生的英语水平和学习进度，模型可以生成个性化的学习计划和内容。对于基础较弱的学生，模型可以推荐更多的词汇和语法练习；对于高级学生，则可以提供更多的阅读和写作任务。这种个性化的学习方式能够更好地满足学生的需求，提高学习效率。

其次，大语言模型可以在写作和口语练习中提供智能辅导与反馈。例如，学生提交一篇英语作文后，模型可以立即生成详细的反馈报告，指出语法错误、用词不当等问题，并提供改进建议。这种实时反馈不仅能够帮助学生及时纠正错误，还能减轻教师批改作业的负担。此外，在口语练习中，模型可以模拟真实的对话场景，为学生提供沉浸式的语言学习体验。例如，学生可以通过与模型进行对话练习，提高口语表达能力和听力理解能力。

此外，大语言模型还可以帮助教师快速生成多样化的教学材料，如阅读理解文章、听力练习、口语对话等。这不仅能够丰富教学内容，还能为教师节省大量时间。同时，模型还可以整合网络上的优质英语学习资源，为学生提供更加丰富的学习内容。例如，教师可以利用模型筛选出适合学生水平的英语新闻、视频和文章，作为课外阅读材料。这种资源整合能力不仅能够拓宽学生的知识面，还能激发他们的学习兴趣。

四、我的担忧与应对策略

尽管大语言模型在教育中的应用前景广阔，但我也有一些担忧。首先，过度依赖大语言模型可能导致教师和学生忽视传统教学方法的价值。例如，面对面的互动和讨论在语言学习中具有不可替代的作用，而过度依赖线上工具可能会削弱这种互动。为此，我计划在教学中平衡使用大语言模型和传统教学方法，确保学生能够全面发展各项语言技能。

其次，大语言模型需要大量的学生数据来进行个性化推荐和反馈，这可能引发数据隐私问题。例如，学生的学习行为、成绩表现和个人信息可能被模型用于训练和优化，这在一定程度上增加了数据泄露的风险。我将严格遵守学校的隐私政策，确保学生数据的安全和保密。此外，我还会与学生沟通，明确数据使用的范围和目的，争取他们的理解和支持。

此外，大语言模型可能存在一定的偏见，影响教学内容的公正性。例如，模型在生成内容时可能会受到训练数据的影响，从而产生性别、种族或文化方面的偏见。我将定期审查和调整模型生成的内容，确保其符合教学目标和价值观。同时，我还会鼓励学生批判性地思考模型生成的内容，培养他们的独立思考能力。

五、未来实践方向

为了更好地将大语言模型融入大学英语教学，我计划从以下几个方面入手。首先，我将参加更多关于大语言模型和混合式教学的培训，提升自身的技术应用能力。例如，学习如何操作相关平台、如何设计线上教学内容以及如何分析学生的学习数据。通过不断学习和实践，我希望能够熟练掌握大语言模型的使用技巧，并将其灵活运用于教学中。

其次，我将重新设计课程内容，将大语言模型的应用融入各个环节，如课前预习、课堂互动、课后作业等。例如，在课前预习阶段，学生可以通过模型生成的个性化学习计划进行自主学习；在课堂互动阶段，教师可以利用模型生成的讨论题目引导学生进行深入讨论；在课后作业阶段，学生可以通过模型提交作业并获取实时反馈。这种全方位的应用不仅能够提高教学效率，还能为学生提供更加丰富的学习体验。

此外，我将定期收集学生的反馈意见，了解他们对大语言模型应用的看法和建议，不断优化教学方案。例如，通过问卷调查、小组讨论和个别访谈等方式，了解学生对模型生成内容、学习体验和教学效果的评价。根据学生的反馈，我将及时调整教学策略，确保大语言模型的应用能够真正满足学生的需求。

最后，我计划与其他教师合作，开展关于大语言模型在英语教学中的应用研究，探索更多创新教学方法。例如，通过对比实验和案例分析，研究大语言模型在不同教学场景中的效果和局限性。通过合作研究，我希望能够为大语言模型在大学英语教学中的应用提供更多的理论支持和实践参考。

六、结语

通过这次培训，我深刻认识到大语言模型在教育领域的巨大潜力，也意识到其应用中的挑战和风险。作为一名大学英语教师，我将积极探索和实践，将大语言模型更好地融入教学，为学生提供更加高效、个性化的学习体验。同时，我也将保持警惕，确保技术的应用始终服务于教育的目标和价值观。这次培训不仅让我收获了知识和技能，也激发了我对教育技术创新的热情。我相信，在未来的教学实践中，我将能够更好地运用大语言模型，推动混合式教学的发展，为学生的英语学习带来更多的可能性和机遇。

培训现场

外语教学部邱林源“青年教师教学能力提升培训”结业证书