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摘要：人工智能技术正深刻重塑大学英语学习生态，学生如何正确使用AI工具成为亟待关注的问题。本文以Feenberg技术批判理论和Noddings关怀理论为双重视角，以U校园AI版为具体案例，剖析学生在大学英语学习中使用AI的常见误区，包括工具依赖、被动接受算法推荐以及情感联结缺失等问题。在此基础上，从技术批判意识、关怀型学习关系构建和人机协同学习策略三个维度，提出学生正确使用AI的方法与路径，并进一步探讨对高校外语教学的启示。研究认为，学生应成为技术的主动驾驭者而非被动接受者，在AI辅助学习中保持批判意识与人文关怀，实现技术赋能与人的全面发展的有机统一。

关键词：人工智能；大学英语；U校园AI版；Feenberg技术批判理论；Noddings关怀理论

一、引言

随着生成式人工智能技术的快速发展，AI工具已广泛渗透到大学英语学习的各个环节，从词汇记忆、口语陪练到写作批改、翻译辅助，AI正在改变传统的语言学习方式。以外研社推出的U校园AI版为例，该平台集成了数字人伴学"子言"、智能口语陪练、AI学情分析和智能评阅等功能，为学生提供了个性化、全天候的学习支持。据平台官方数据，U校园AI版目前已覆盖全国1700余所院校，服务超过800万学生用户，成为高校外语教学数字化转型的重要载体。然而，技术的普及并不必然带来学习效果的提升。部分学生在使用AI工具时存在过度依赖、缺乏批判思考、忽视人际互动等问题，反而制约了语言能力的真正发展。已有研究多从技术接受度或学习效果角度探讨AI在外语教学中的应用，较少从技术哲学和教育伦理层面反思学生应如何正确使用AI。本文引入Feenberg技术批判理论与Noddings关怀理论，以U校园AI版为案例，探讨学生在大学英语学习中使用AI的正确方法，以期为AI时代的外语学习提供理论参考与实践指引，也为高校优化AI辅助外语教学提供借鉴。

二、理论视角：技术批判与关怀伦理的双重视角

Feenberg的技术批判理论为审视AI教育应用提供了重要的哲学基础。Feenberg指出，技术并非价值中立的工具，而是蕴含着特定社会利益和权力关系的"技术代码"。所谓技术代码，是指在技术设计过程中被固化下来的价值偏好和利益取向，它以看似客观的技术标准形式发挥作用，却深刻影响着使用者的行为方式和思维模式。Feenberg反对技术决定论，主张通过"民主化的技术合理化"让技术服务于更广泛的人类需求，即让技术的使用者和受影响者参与到技术的设计和改造过程中，打破技术精英对技术定义权的垄断。将这一理论引入大学英语学习语境，学生需要认识到AI平台的算法推荐和学习路径设计并非完全客观，而是嵌入了开发者的教育理念和商业逻辑，因此应保持对技术的批判审视，主动参与学习过程的设计与调控。Noddings的关怀理论则从教育伦理层面补充了技术批判的视角。Noddings认为，关怀是教育的核心，关怀关系由关怀者与被关怀者共同构成，包含榜样、对话、实践和确认四个基本要素。其中，榜样要求关怀者以自身行为示范关怀的态度；对话强调关怀者与被关怀者之间开放、真诚的交流；实践意味着关怀需要在具体的行动中得以体现；确认则是关怀者对被关怀者内在优点和潜能的认可与鼓励。在AI辅助学习中，虽然AI可以提供即时反馈和个性化资源，但它无法替代真实的人际关怀。AI的反馈是基于算法的程序化输出，缺乏对学生情感状态和个体处境的真正理解。学生需要在AI学习中主动构建与教师、同伴的关怀关系，避免陷入技术化、原子化的学习状态。两种理论的结合，既要求学生对技术保持批判距离，又强调在学习中维系人文关怀，为探讨AI的正确使用方法提供了完整的分析框架。

三、U校园AI版的功能特征与学生使用现状

U校园AI版是外研社推出的智慧教学云平台，目前已覆盖全国1700余所院校，服务超过800万学生用户和4万余名教师用户，于2025年入选国家出版融合发展工程重点项目。其核心AI功能包括以下几个方面。第一，数字人伴学"子言"。作为AI口语陪练与助教，"子言"能够为学生提供1对1口语陪练，基于深度学习的四六级与赛事语料，循序渐进地引导学生进行多轮对话，并提供即时发音反馈和纠错指导。第二，智能学情分析。平台采用混合推荐模型和路径规划算法，通过持续分析学生的学习行为数据，生成多维度学习者画像，为学生推荐个性化学习路径，也为教师提供学情预测和教学决策支持。第三，智能评阅体系。平台集成写作、口语、翻译三大智能评阅引擎，依托深度学习算法和多维能力诊断模型，对学生作业进行多维度智能评分和详细反馈。第四，教师备课智能体。基于优质教材和专家知识库，智能生成教案与教学活动，支持教师打造个性化课件，提升备课效率。从学生使用现状来看，多数学生对U校园AI版的接受度较高，尤其认可其口语陪练和即时反馈功能。相关调查显示，翻译软件和词汇学习类应用是大学生使用频率最高的AI工具，而个性化学习路径和自动化跟踪反馈则是学生最期待改进的方向。但同时也存在一些值得关注的现象：部分学生将AI写作批改视为"标准答案"，不加辨别地接受修改建议；有的学生过度依赖AI推荐的学习路径，缺乏自主规划能力；还有学生在AI学习中逐渐减少了与教师和同学的真实交流，学习过程呈现出明显的技术化倾向。

四、学生使用AI的常见误区

基于上述理论视角和平台使用现状，可以归纳出学生在使用AI学习大学英语时的三类常见误区。第一，工具理性膨胀下的过度依赖。Feenberg所批判的技术异化现象在AI学习中同样存在。部分学生将AI视为解决一切学习问题的"万能钥匙"，在写作练习中直接让AI生成范文，在口语训练中机械模仿AI的发音而缺乏真实交际意图，在完成阅读任务时依赖AI总结大意而不进行深度文本分析，导致学习过程沦为对技术输出的被动复制。这种过度依赖既削弱了学生的自主思考能力，也违背了语言学习需要真实交际和深度加工的规律。同时，长期的AI依赖可能导致学生产生"技术惰性"，即遇到学习困难时首先求助于AI而非尝试独立思考，逐步丧失解决复杂语言问题的能力。第二，对算法推荐的被动接受。U校园AI版的个性化学习路径推荐虽然提高了学习效率，但其算法设计背后隐含着特定的学习理念和评价标准。如果学生不加批判地完全遵从AI推荐的学习内容和节奏，就可能丧失学习的主体性，成为算法规训下的"标准化学习者"，忽视了自身独特的学习需求和兴趣方向。例如，AI推荐的学习路径可能更侧重于应试技巧训练，而忽视了学生对跨文化交际和学术英语的实际需求。第三，关怀关系的技术化替代。Noddings强调，真实的关怀关系需要关怀者与被关怀者之间的情感互动与相互确认。AI虽然能够模拟对话和提供反馈，但它不具备真正的情感理解和关怀能力。部分学生因AI的便捷性而逐渐减少了课堂参与和同伴互动，遇到学习困惑时更倾向于向AI提问而非与教师或同学讨论，导致学习中的情感支持和人文关怀缺失，长期来看不利于学习动机的维持和跨文化交际能力的培养。

五、学生正确使用AI的方法与策略

针对上述误区，结合Feenberg技术批判理论和Noddings关怀理论，本文从三个维度提出学生正确使用AI的方法与策略。第一，培育技术批判意识，做AI的主动驾驭者。学生应认识到AI工具的局限性和价值负载性，在使用U校园AI版时保持批判审视。具体而言，对于AI写作批改的修改建议，学生应理解每一处修改的语言学理据，思考修改是否符合自己的表达意图，而非盲目接受；对于AI推荐的学习路径，学生应结合自身学习目标和兴趣进行主动调整，将AI视为学习的"参谋"而非"指挥官"。同时，学生应明确AI的使用边界，在需要创造性思维和真实交际的学习任务中，坚持以自身思考为主、AI辅助为辅，避免技术对学习过程的全面替代。学生还可以定期反思自己的AI使用习惯，评估AI是否真正促进了语言能力的提升，还是仅仅提供了便捷的答案，从而优化使用策略。第二，构建关怀型学习关系，维系学习中的人文温度。学生在使用AI学习的同时，应主动维护与教师和同伴的真实互动。在U校园AI版的学习中，可以将AI口语陪练作为课前工具，而在课堂上积极参与教师组织的小组讨论和角色扮演活动，将AI训练的语言技能在真实交际中运用和检验。此外，学生可以组建AI学习互助小组，分享使用心得、互评AI生成的学习成果，在同伴关怀中形成学习共同体，弥补AI学习中情感支持的不足。当遇到AI无法解答的复杂问题或产生学习焦虑时，学生应主动寻求教师的帮助，在真实的师生互动中获得情感支持和学业反馈。第三，探索人机协同学习策略，实现技术赋能与自主发展的统一。学生应根据不同学习任务，合理规划AI的使用方式。例如，在词汇积累和基础语法练习中，可以充分利用AI的个性化推荐和即时反馈功能提高效率；在学术写作和批判性阅读中，则应先独立完成初稿和思考，再借助AI进行语言润色和观点拓展；在口语训练中，可以利用"子言"进行日常对话练习，但同时要积极参与真实的课堂口语活动和英语角交流。学生还可以尝试"AI+反思"的学习模式，即在使用AI完成学习任务后，对AI的输出进行批判性评价和反思总结，将AI的优势转化为自身的语言能力。通过这种差异化的人机协同策略，学生既能享受AI技术带来的便利，又能保持学习的主体性和批判性，实现语言能力与人文素养的全面发展。

六、对高校外语教学的启示

学生正确使用AI不仅需要自身的努力，也需要高校外语教学的引导和支持。首先，教师应在课程中融入AI素养教育，帮助学生认识AI工具的优势与局限，培养学生的技术批判意识和伦理意识。教师可以设计专门的教学环节，引导学生对比AI输出与人工修改的差异，讨论AI使用中的学术诚信问题。其次，教师应优化AI辅助下的课堂教学设计，避免AI学习替代课堂互动。可以采用"课前AI自学+课中深度互动"的翻转课堂模式，让学生在课前利用U校园AI版完成基础知识学习，课堂时间则用于小组讨论和跨文化交际等活动。最后，高校应建立AI教育应用的规范和评价体系，明确AI在学习中的使用边界和学术诚信要求，同时为教师提供AI教学能力培训。

七、结语

人工智能为大学英语学习带来了前所未有的机遇，但也对学生的技术素养和学习伦理提出了新要求。以Feenberg技术批判理论和Noddings关怀理论为视角审视U校园AI版的使用可以发现，学生正确使用AI的关键在于：保持对技术的批判意识，不被算法和工具理性所支配；主动构建关怀型学习关系，不让技术替代真实的人际互动；探索差异化的人机协同策略，让AI真正成为促进自主学习和全面发展的有力工具。同时，高校和教师也应在AI素养教育、课堂设计和教学规范建设等方面发挥引导作用，为学生正确使用AI创造良好环境。唯有如此，学生才能在AI时代的大学英语学习中，既享受技术赋能的便捷，又守护语言学习的人文本质，实现技术理性与价值理性的统一。

参考文献

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[3] Wei L. Artificial intelligence in language instruction: impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning[J]. Frontiers in Psychology, 2024, 15: 1287654.

霍铃玲 

天津商业大学