本文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：

生成式人工智能在大学英语教学改革中的应用探究——以“通用学术英语写作”课程教学改革实践为例

作者及机构
本研究由南京大学大学外语部教授、博士生导师王海啸完成，发表于《外语教育研究前沿》（Foreign Language Education in China）2024年第7卷第4期（11月刊），页码41-50。

学术背景
研究领域为人工智能（AI）赋能的外语教育，聚焦生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）在大学英语教学改革中的应用。研究背景基于两大趋势：一是AI技术发展的人本转向，强调“AI赋能”（AI empowerment）理念，即技术应服务于人类能力的提升而非替代；二是《大学英语教学指南（2020版）》对课程思政、学科交叉及信息技术融合的要求。研究旨在探索GAI如何通过课程设计、教学实施与评价等环节，推动“通用学术英语写作”课程的改革。

研究流程与方法
研究以南京大学开设20年的“通用学术英语写作”课程为案例，从8个维度系统重构教学体系：

1. 课程大纲修订

   • 流程：分两步生成教学指导原则。首先，利用GAI归纳三类原则（课程思政要求、中国特色项目式教学法PBLL-C理论、信息技术应用原则）；其次，基于原则生成课程描述与教学目标（见表1-3）。
     
   • 方法创新：采用“分步实施”与“背景知识输入”策略，确保GAI输出符合国家政策与学科需求。
     

2. 教学计划设计

   • 流程：先由GAI生成学期教学计划大纲，再细化至周计划（见表4-6）。例如，设计期中与期末两大项目（如“可持续发展政策影响分析”），每周辅以小型写作任务。
     
   • 技术应用：运用“大纲扩充”提示词策略，逐步生成可操作的课堂活动（如小组辩论、跨学科协作）。
     

3. 教学内容优化

   • 案例：针对教材中写作策略与例证脱节的问题，要求GAI生成包含10项关联策略的范文（见表7-8），并标注策略应用位置。
     
   • 方法：通过“角色扮演”策略，让GAI依次作为教师（生成策略）、学生（写作）和作者（解析策略逻辑）。
     

4. 教学资源开发

   • 微课制作：结合GAI与非AI工具（如MindShow、Azure语音合成、“剪映”），分四步生成“学术英语词汇”微课（见图1）。传统需1-2天的工作缩短至2小时内完成。
     

5. 教学模式创新

   • 虚拟仿真合作研究：GAI分四步模拟跨学科协作场景（见表9），包括角色分配（如语言教育研究者与数据科学家）、冲突解决及成果汇报，强化学生研究能力。
     

6. 个性化学习方法

   • 流程：学期初由GAI分析学生写作样本并制定计划；学期中定期生成进度报告（如词汇错误减少率）；期末反思调整（见表10）。
     
   • 数据分析：利用GAI的统计能力量化学习效果。
     

7. 教学工具应用

   • 实例：学生通过GAI查询词汇搭配（如“温水”的英文表达），获取释义与例句（见表11），替代传统词典查阅。
     

8. 教学评价改革

   • 智能反馈系统：基于扣子平台开发“长篇英语论文批改”智能体（见图2），预设6项评价维度（如“论证逻辑”“学术规范”），提供精准的过程性反馈。
     

主要结果
1. 课程大纲：GAI生成的指导原则与教学目标（表1-3）有效整合了思政要求、学科特点与学生需求。
2. 教学效率：微课制作时间缩短90%，且质量优于全自动生成工具。
3. 学习效果：个性化学习计划使学生写作错误率平均降低35%（基于学期初末样本对比）。
4. 评价反馈：智能体在“基于标准的反馈”上优于人工教师（引用Steiss et al. 2024研究）。

结论与价值
1. 理论意义：提出“人机协同”的外语教学框架，强调教师主导性与GAI工具性的平衡。
2. 实践价值：为大学英语课程改革提供可复制的技术整合路径，如分阶段提示词设计、多工具协同等。
3. 教育伦理：指出需防范技术滥用风险（如版权问题、人际互动弱化），倡导AI素养培养。

研究亮点
1. 方法论创新：首次系统提出GAI在8个教学环节的应用策略，如“角色转换”“数据驱动反馈”。
2. 本土化实践：将PBLL-C（中国特色项目式学习）与GAI结合，回应《指南》对课程思政的要求。
3. 技术整合深度：超越单一工具应用，构建“GAI+传统工具”的混合工作流（如微课制作）。

其他贡献
研究还总结了5类提示词设计策略（如“多轮提示”“反思性提示”），为后续研究提供方法论支持。

此报告全面呈现了研究的学术逻辑与实践创新，可作为同行开展AI赋能教育研究的参考范本。