当人工智能深度嵌入教育全要素、全过程、全场景，外语教师的专业发展正迎来前所未有的战略机遇。

2026年，教育部全面部署“人工智能+教育”行动，明确提出深入推进“AI for 学校教育”“AI for 教师发展”“AI for 科技创新”等重点任务，强调以人工智能赋能教学革新、科研范式转型与教师素养跃升。在这一时代背景下，大语言模型作为智能时代的核心驱动力，正在深刻重塑外语教学的内容呈现方式、课堂互动模式、科研工作流程以及学习评价机制。

然而，从“知晓AI”到“善用AI”，从“工具使用者”到“人机协同的设计者”，广大外语教师仍面临诸多现实挑战：如何将大语言模型融入多模态教学，打破传统课堂的时空局限？如何借助AI辅助科研选题、研究设计与数据处理，提升学术创新效能？如何利用智能反馈技术实现即时、精准、个性化的学习评价，推动规模化因材施教？

为回应上述命题，我们精心策划了“大语言模型赋能外语教学与研究”系列线上研修课程，于2026年5月连续三周、分板块系统推进：

第一板块：科研赋能——5月16日、23日：大语言模型辅助外语研究

本板块旨在帮助外语教师系统提升科研能力，从质性研究与量化研究两大研究范式入手，覆盖从选题到数据分析的研究全流程----聚焦选题凝练与文献述评，从教学实践中发现研究问题，借助大语言模型整合文献、重构学术理路；围绕质化与量化方法，系统讲解大语言模型在研究设计、编码框架构建、变量关系建模及数据分析中的辅助角色，并通过互动提问与专家评点巩固研习效果。

第二板块：评价反馈赋能——5月30日：大语言模型辅助课堂教学反馈

本板块聚焦外语课堂的精准评价与个性化反馈。课程精准聚焦视听理解、口语产出、阅读理解、写作表达四大技能，以“案例驱动—技术赋能—教研探索”为设计逻辑，演示如何利用大语言模型提供即时、精准、个性化的反馈解决方案，革新传统反馈模式，实现数据驱动的精准评价与规模化因材施教。

第三板块：教学赋能——5月31日：大语言模型辅助外语教学设计

本板块核心目标是帮助外语教师夯实LLM赋能外语教学设计的学理基础，掌握以能力培养为导向的AI+教学设计方法。通过四大课程模块的系统研修，引导教师明晰AI在合作学习、多模态素养、自我调控学习、个性化学习四大维度的应用逻辑与实践路径；助力教师将技术赋能转化为培育学习者核心素养的具体行动，推动外语教学设计从“知识传递”向“能力建构”转型，从“标准化教学”向“个性化培育”升级；以期推动外语教学研究与实践的深度融合，构建人机协同的课堂互动新模式，打造更具科学性与实效性的智慧课堂。

本系列课程秉持“问题导向、实践驱动、学科适配”原则，特邀领域内领军学者与一线优秀教师联袂主讲，通过案例解析、技术演示与任务实操，助力外语教师构建教学-评价-科研的完整智能素养链。

未来已来，智能技术将更加积极地重塑教师的专业边界。在这个向阳而行、暖风入怀的五月，期待与您一道，从大语言模型出发，迈向外语教学与科研的新高度！

课程内容及专家介绍

第一期课程（5月16日、23日）大语言模型辅助外语研究

课程简介

外语研究正日益呈现数据复杂化与方法多元化趋势。外语课堂研究涉及学习者心理、教师行为与课堂互动等多维变量，这对科研选题凝练、研究设计与数据分析能力提出了更高要求。实践中，研究者与一线教师在研究问题聚焦、质化研究设计与量化模型构建方面仍面临诸多挑战。人工智能辅助工具的出现为研究过程提供了新的视角。大语言模型可在研究选题、质化及量化研究设计等环节发挥作用，但其有效性取决于研究者的方法论素养与研究能力。

本课程旨在聚焦科研选题、质化与量化研究设计、质化与量化数据处理等核心环节，系统提升研究能力，并引导学员合理使用人工智能工具，从而提升外语研究的规范性和创新性。

主讲专家（按授课先后排序）

金檀：教授、博士生导师，华南师范大学国际文化学院院长、儿童青少年阅读与发展教育部哲学社会科学实验室专家，主要研究领域为语料库语言学、语言测试与评估、语言智能教学。在人才培养方面，主持开发“语言、数据与研究”数字课程、“学术前沿与文献导读”案例微课及“英语科研写作与学术交流”AI课程，主编或撰写《外语教学智慧科研方法入门》《语料库辅助英语教学入门》《英语测试与评价》等教材，获国家级教学成果奖两项；在科学研究方面，主持国家社科、教育部人文社科、广东省社科等项目，出版《第二语言口语表现评分研究》《英语口语例据使用特点及发展研究》《数智化国际中文教学入门》等著作，主持《外语界》、Computer Assisted Language Learning、Journal of English for Academic Purposes（JEAP）等期刊专栏，研究成果获邀Language Testing主编专访并入选TESOL Quarterly年度高下载论文及Modern Language Journal年度高被引论文；在社会服务方面，担任Language Testing in Asia副主编及Innovation in Language Learning and Teaching、JEAP等期刊编委，创建“一针三库智能教研平台”（LanguageData.net），自主研发的“文本分级指难针”已被国内外一万四千余所机构（含国内95%“双一流”建设高校）的同行广泛采用。

徐建：四川外国语大学教授，博士生导师。主要研究领域为应用语言学及外语教育，擅长高阶量化数据统计。目前担任SSCI一区期刊Research Papers in Education副主编。于2018年获香港中文大学教育学院课程与教学系博士学位，攻读博士期间曾作为交换生赴加拿大女王大学进行联合培养。入选四川外国语大学“嘉陵青年学者计划”和“嘉陵优秀学者计划”。2023至2024年间，曾在英国雷丁大学教育学院进行访学。目前以第一作者或通讯作者，在SSCI期刊上发表了40余篇学术论文，同时在《现代外语》、《外国语文》等多家中文期刊发表研究成果。此外，徐建教授主持和参与了多项国家级和省部级科研项目，参与多项国内外学术会议，并担任多本SSCI和CSSCI期刊的审稿人。

张聪：浙江大学外国语学院教授、博士生导师、美国普渡大学博士。入选浙江省之江青年社科学者计划、主持国家社科基金项目1项、省部级项目6项，其中省级教改项目2项，涵盖外语教师评价素养、人工智能赋能外语教学等方向。出版学术专著1部、编著1部，在语言学国际权威期刊发表SSCI一区、二区论文多篇。研究成果获省高校人文社科优秀成果奖二等奖1项，在国内外学界产生了较大影响。作为领域专家，担任国家社科基金通讯评审、国家一流课程评审等工作，积极参与学术共同体建设。现为中国英汉语比较研究会写作教学与研究专业委员会理事、中国英汉语比较研究会外语教师发展专业委员会理事、中国高等教育学会数字化课程资源研究分会理事。同时，担任20余家SSCI期刊审稿人，为推动学科前沿发展贡献力量。在教学方面，主持国家一流课程1门、省级课程思政示范课1门，获国家教学成果奖二等奖、省级教学成果奖一等奖、二等奖各1项，荣获首届高校教师教学创新大赛全国三等奖 、高校混合式教学设计创新大赛全国一等奖，展现了在教学改革与实践创新方面的持续贡献。近年来，受邀在清华大学等40余所高校作学术讲座，分享人工智能赋能教学与科研的前沿探索，推动教育数字化转型与教师科研效能提升。

苏晓俐：四川外国语大学语言智能（通识教育）学院副教授，嘉陵青年学者。先后获得华中师范大学英语学士、北京师范大学外国语言学及应用语言学硕士，以及香港中文大学课程与教学系博士学位。曾公派赴德国慕尼黑大学访学一年。主要研究领域为外语教育与教师教育。主持完成重庆市社科基金一项，并参与了10余项国家级和省部级科研项目。在 The Modern Language Journal, System,  Teaching and Teacher Education，《外语教育研究前沿》等国内外期刊发表论文20余篇，并担任10余份国际高水平期刊的审稿人。

王亚冰：广东外语外贸大学英语教育学院副教授，云山青年学者，新西兰奥克兰大学博士后，香港中文大学教育心理学博士。主要研究领域为二语习得、教育心理学。在SSCI及CSSCI期刊发表论文近50篇，代表作发表在《中国外语》、《外语界》、《外语教学》、System, Language Teaching Research, Assessing Writing, Education and Information Technologies, Journal of Multilingual and Multicultural Development, Studies in Second Language Learning and Teaching, Clinical Psychology Review(IF=12)等期刊，多篇入选ESI高被引论文。主持省部级项目多项，曾获广东省哲学社会科学优秀成果奖（排名第一）、外教社大学英语听说组教学比赛广东赛区特等奖。

姚远：中南大学外国语学院副教授。研究方向包括外语教育心理（语言思维、学习情绪、学习投入等）和量化研究方法（单变量与多变量研究方法、潜在类别分析、混合模型等）。近五年以第一作者和通讯作者身份在SSCI刊物发表论文二十余篇，代表性作品发表在Computer Assisted Language Learning, Journal of Second Language Learning, TESOL Quarterly, Assessing Writing, Language Teaching Research等。目前是二十余本SSCI刊物的审稿人。

沈彬：福州大学外国语学院副教授、硕士生导师、院长助理，福建省级高层次人才，福州大学海外旗山学者，外国语学院外语教育教学研究中心主任，福建省女科技工作者协会理事。香港中文大学英语教育博士，美国哥伦比亚大学对外英语教学硕士。主要学术兴趣：计算机辅助外语学习、二语写作、自我调控学习策略、写作动机、社交情感学习、学业情绪等。近五年来，以第一或通讯作者身份在语言学、教育学及心理学等研究领域发表30篇高水平SSCI/CSSCI期刊论文，ESI高被引论文3篇，代表期刊包括《现代外语》、Computer Assisted Language Learning, System, Language Teaching Research, International Journal of Multilingualism, Journal of Multilingual and Multicultural Development和Applied Linguistics Review等。主持省部级等社科项目9项，担任Frontiers in Education (ESCI)评审编辑。

姜毅超：深圳技术大学外国语学院助理教授，外国语学院技术增强语言中心负责人，“外语教育与技术”微专业负责人。获工学学士（计算机科学与技术）、教育学硕士（课程与教学论）、哲学博士（教育学）学位，并在香港中文大学及香港教育研究所从事博士后研究。近年来聚焦生成式人工智能、自动语音识别与环景视频虚拟现实（SVVR）等技术在语言教学中的应用，成果见Computers & Education，Computer Assisted Language Learning，Journal of Computer Assisted Learning，Educational Technology & Society等权威期刊，并主持与参与多项国家、省市及香港特区科（教）研项目。曾获外研社“教学之星”全国复赛一等奖、深圳技术大学“优秀班主任”、“就业工作先进个人”等荣誉，入选深圳市“鹏城孔雀计划”特聘岗位C类人才。兼任国际会议AI3L执行委员会委员、GCCCE子会议执行主席等学术职务，并担任多本国际期刊审稿人。

课程安排

2026年5月16日

模块1：选题凝练与问题提出

08:40—10:10 如何基于教学实践凝练研究选题？

10:20—11:50 如何基于文献梳理聚焦研究问题？

模块2：质化研究与数据处理

14:00—15:30 如何使用大语言模型开展质化研究设计？

15:40—17:10 如何使用大语言模型进行质化数据处理？

2026年5月23日

模块3：量化研究与数据处理

08:40—10:10 如何使用大语言模型开展量化研究设计？

10:20—11:50 如何使用大语言模型进行量化数据处理？

模块4：文献追踪与选题解析

14:00–15:30 质化研究：前沿综述与选题点评

15:40–17:10 量化研究：动态解读与选题分析

第二期课程（5月30日）大语言模型辅助课堂教学反馈

课程简介

随着以生成式人工智能为代表的技术浪潮席卷全球，教育领域正经历着一场深刻的数字化转型。大语言模型作为其中的核心驱动力，不仅为教学工具与模式的创新提供了全新可能，也对教师的数字素养与教学理念提出了时代性挑战。在此背景下，如何将前沿人工智能技术深度、有效地融入高校外语教学，特别是变革耗时费力且对个体差异响应不足的传统课堂教学反馈模式，已成为推动二语习得效率提升、实现规模化因材施教的关键研究与实践课题。本次专题研修课程旨在通过系统化的研训，赋能外语教师理解、评估并应用大语言模型技术工具，从而革新反馈范式，积极应对智能时代对语言人才培养提出的新要求。

课程特色

课程内容设计秉持系统性与前沿性相结合的原则，精准聚焦外语教学中“视听理解”“口语产出”“阅读整合”“写作表达”四大核心技能板块，并特邀四位在相关领域兼具深厚学术造诣与丰富实践经验的学者担纲主讲。课程的突出特色在于构建了“案例驱动—技术赋能—教研探索”三位一体的逻辑架构。

每一课程模块均从一线教学中真实存在的反馈困境出发，以案例引发深度反思；进而聚焦于赋能路径，系统阐释并演示如何利用大语言模型设计并提供即时、精准、个性化的反馈解决方案，强调策略的可操作性与迁移性；最后升华至研究视野，综述该技能领域国内外关于智能反馈的最新研究动态与理论进展，引导教师实现从教学实践者向反思性实践者乃至教育研究者的角色迈进。

主讲专家（按授课先后排序）

张铁夫：博士，现任香港科技大学（广州）语言教育与实践学科助理教授、语言测评负责人，2019年获悉尼大学博士学位，具备语言教育与数据科学的专业背景，被评四川外籍高层次A类人才。主要研究方向为二语习得、二语写作及语言教师教育。主持教育部人文社会科学研究项目、教育部教育考试院科研项目等多项课题，在国内外高水平期刊发表论文20余篇，现为国际期刊System编委。

吕伯宁：香港大学博士，厦门大学国际中文教育学院/海外教育学院副教授，硕士研究生导师，Educational Technology & Society编委。研究领域为智能技术辅助语言教学。主持及参与多项国家社科、教育部人文社科、教育部中外语言交流合作中心国际中文教育研究与省社科项目，研究成果发表于Computer Assisted Language Learning、Language Learning & Technology等多个SSCI及CSSCI期刊。

金檀：教授、博士生导师，华南师范大学国际文化学院院长、儿童青少年阅读与发展教育部哲学社会科学实验室专家，主要研究领域为语料库语言学、语言测试与评估、语言智能教学。在人才培养方面，主持开发“语言、数据与研究”数字课程、“学术前沿与文献导读”案例微课及“英语科研写作与学术交流”AI课程，主编或撰写《外语教学智慧科研方法入门》《语料库辅助英语教学入门》《英语测试与评价》等教材，获国家级教学成果奖两项；在科学研究方面，主持国家社科、教育部人文社科、广东省社科等项目，出版《第二语言口语表现评分研究》《英语口语例据使用特点及发展研究》《数智化国际中文教学入门》等著作，主持《外语界》、Computer Assisted Language Learning、Journal of English for Academic Purposes（JEAP）等期刊专栏，研究成果获邀Language Testing主编专访并入选TESOL Quarterly年度高下载论文及Modern Language Journal年度高被引论文；在社会服务方面，担任Language Testing in Asia副主编及Innovation in Language Learning and Teaching、JEAP等期刊编委，创建“一针三库智能教研平台”（LanguageData.net），自主研发的“文本分级指难针”已被国内外一万四千余所机构（含国内95%“双一流”建设高校）的同行广泛采用。

蒋联江：香港大学教育学院语文研究与教育学部助理教授，香港大学语言政策与实践研究联盟（CRLPP）副主任。研究领域包括数字化多模态写作，数字素养，多模态评估与反馈。主持多项中国香港特别行政区研究资助和当地教育局项目，担任TESOL Quarterly研究传播编辑，The JALT CALL Journal (Scopus-Q1)副主编，Computer Assisted Language Learning、TESOL Quarterly、Journal of Second Language Writing、Assessing Writing、Linguistics and Education 等期刊编委。入选科睿唯安全球前1%高被引研究者以及美国斯坦福大学和爱思唯尔全球前2%顶尖科学家榜单。

课程安排

2026年5月30日

08:40—10:10 模块一：LLM辅助视听教学反馈

10:20—11:50 模块二：LLM辅助口语教学反馈

14:00—15:30 模块三：LLM辅助阅读教学反馈

15:40—17:10 模块四：LLM辅助写作教学反馈

第三期课程（5月31日）大语言模型辅助外语教学设计

课程简介

在教育数字化转型纵深推进与《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确推动科技与教育深度融合的时代背景下，大语言模型（LLM）凭借其强大的语言生成、情境模拟与个性化交互能力，正深刻重塑外语教学的范式与路径，为外语教育的提质增效注入全新动能。外语教学理论的核心，始终围绕“以学习者为中心”的价值导向——从维果茨基社会文化理论强调的“社会互动促进行为发展”，到建构主义学习理论主张的“学习者主动建构知识意义”，再到自我调节学习理论提出的“学习者自主调控学习过程以实现目标”，均凸显了“能力培养”在语言习得中的核心地位，这与当前外语教学从“技能训练”向“素养培育”转型的核心需求高度契合。

如何依托LLM技术，突破传统教学设计的瓶颈，将技术赋能与学理支撑深度融合，聚焦学习者核心能力的培育，成为当前外语教学改革与教师专业发展的重要课题。本系列研修课程第四期“LLM辅助外语教学设计”，以“能力培养为核心”，立足外语教学核心理论，整合四大核心课程模块，彰显鲜明的学理价值与实践意义。AI赋能合作学习模块，探索LLM如何搭建高效互动平台，促进学习者在协作探究中提升语言运用能力与合作素养；AI赋能多模态素养培养模块，阐释LLM如何整合文字、音频、视频等多模态资源，培育学习者解读、生成多模态文本的能力，契合当前多符号、多模态时代的语言教育需求；AI赋能自我调控学习模块，以自我调节学习理论为支撑，探究LLM如何为学习者提供个性化学习反馈、学习策略指导，助力学习者形成“计划—执行—监控—反思”的闭环学习能力，破解传统教学中自我调控培养缺失的难题；AI赋能个性化学习模块，基于差异教学理论与建构主义学习理论，挖掘LLM在学情分析、资源适配、任务定制中的优势，关注学习者多元需求，实现“因材施教”的教育理念。

主讲专家（按授课先后排序）

苏友：博士，北京邮电大学人文学院教授，国际期刊Journal of Computers in Education副主编。研究兴趣包括语言智能教学、二语同伴互动、外语教师教育等。主持国家社科基金一般项目、教育部人文社科青年项目等课题。以第一作者/通讯作者在Computer Assisted Language Learning、Journal of Second Language Writing、System、Journal of English for Academic Purposes、Teaching and Teacher Education、Higher Education、《中国外语教育（现外语教育研究前沿）》《现代教育技术》等SSCI/CSSCI刊物发表多篇论文。获北京市高等教育教学成果一等奖、北邮青年教师教学观摩比赛一等奖等荣誉。

蒋联江：香港大学教育学院语文研究与教育学部助理教授，香港大学语言政策与实践研究联盟（CRLPP）副主任。研究领域包括数字化多模态写作，数字素养，多模态评估与反馈。主持多项中国香港特别行政区研究资助和当地教育局项目，担任TESOL Quarterly研究传播编辑，The JALT CALL Journal (Scopus-Q1)副主编，Computer Assisted Language Learning、TESOL Quarterly、Journal of Second Language Writing、Assessing Writing、Linguistics and Education 等期刊编委。入选科睿唯安全球前1%高被引研究者以及美国斯坦福大学和爱思唯尔全球前2%顶尖科学家榜单。

滕琳：浙江大学外国语学院教授，博士生导师。研究主要围绕语言智能教育、自我调节学习、学习者心理情感特征、教师教育等方面。获得浙江省哲学社会科学优秀成果一等奖等多项科研奖励。担任System客座主编，Journal of Second Language Writing 国际期刊编委。成果见诸于Modern Language Journal、 Journal of Second Language Writing、System、Applied Linguistics、Language Teaching Research、TESOL Quarterly等国际核心期刊。连续四年入选爱思唯尔外国语言文学领域“中国高被引学者”，连续两年入选斯坦福发布全球前2%顶尖科学家榜单。

赖春：美国密歇根州立大学博士，香港大学教育学院副教授、博士生导师。担任System期刊联席主编，Computer Assisted Language Learning和Language Learning &Technology 期刊副主编。研究方向为计算机辅助语言学习、课外自主语言学习及二语教学法。主持香港研究资助局研究基金项目课题多项，在国际期刊发表100多篇研究论文，并出版专著Autonomous Language Learning with Technology beyond the Classroom，Insights into Autonomy and Technology in Language Teaching及Technology-enhanced Connected Language Learning across Time and Space。

课程安排

2026年5月31日

08:40—10:10 模块一：AI赋能合作学习：案例与实践

10:20—11:50 模块二：AI赋能多模态素养培养：案例与实践

14:00—15:30 模块三：AI赋能自我调控学习：案例与实践

15:40—17:10 模块四：AI赋能个性化学习：案例与实践