[摘要]人工智能技术持续发展，其在教育领域的应用也日趋广泛，影响持续加深。网络技术英语教学是培养网络技术专业人才必不可少的环节，如何革新教学手段、提升教学实效，已成为当前亟待解决的重要问题。本文深入探讨人工智能在网络技术英语教学中的具体赋能维度与实践路径，梳理实践中出现的挑战与应对策略，以期为相关教育工作者提供参考与借鉴。

　　[关键词]人工智能；网络技术英语；教学实践；智能化教学

　　1研究背景

　　在数字经济时代，网络技术产业朝着国际化、信息化方向快速发展，行业对高素质复合型人才的需求日益迫切。网络技术英语作为高校计算机类专业的核心必修课程，其教学目标在于提升学生的专业技术应用能力，助力学生适应国际化发展需求。但传统网络技术英语教学普遍存在教材内容陈旧、授课模式单一、教学缺乏针对性等问题，难以满足新时代人才培养要求。人工智能技术为网络技术英语教学改革注入了新动能。依托相关核心技术，教师可突破时空限制，实现教学内容动态更新、教学过程精准管控、教学评价多元实施，为课程提质增效提供有力支撑。

　　2人工智能赋能网络技术英语教学的核心维度

　　2.1内容赋能：实现教学内容的精准化与动态化供给

　　2.1.1实现课程内容与学习者之间的有效对接

　　教师可以借助大数据技术挖掘学生的专业知识背景、英语能力等综合信息，建立学生个人学习档案。教师可依据档案信息识别学生的个性化学习需求，并提供适配的教学内容与指导：为英语基础薄弱的学生强化基础词汇与句式训练；为基础较好的学生提供难度更高的拓展内容；为有跨境就业意向的学生补充场景化实用内容。

　　2.1.2动态更新教学内容与行业前沿

　　网络技术领域更新迭代速度较快，传统教材往往难以实现同步更新。人工智能可实时抓取国际企业技术文档、行业期刊论文等优质资源，通过筛选、翻译与整理，将其转化为教学素材。同时，系统可自动更新新增术语与常用表达，使教学内容与行业发展保持同步，帮助学生掌握前沿技术表述与应用规范（韩玮，2026）。

　　2.1.3模块化的内容设置

　　人工智能可将网络技术英语教学内容划分为多个模块，并根据每个模块的特定主题来编排知识点，模块之间既保持相对独立，又存在内在关联。教师可依据教学目标与学生实际需求，对不同模块进行删减或整合，以此构建课程体系；学生也可根据自身学习需求和兴趣自主选择模块，在规定时间内完成对应内容的学习，实现学习过程的整体优化。

　　2.2模式赋能：推动教学模式的多元化与智能化转型

　　2.2.1个性化自主学习模式

　　智能学习平台依托人工智能技术，为每名学生提供适配的自主学习方案。平台可结合学生所处学习阶段与知识点掌握情况，推送对应的学习任务与练习内容，并对学习过程进行实时监测，在出现问题时及时提醒并提供辅助。例如，学生在学习网络协议相关内容时，若多次将TCP/IP冗余表述为TCP/IP协议，系统便会自动发出提示，对相关知识点进行阐释，并推送用法解析材料，帮助学生巩固记忆（袁旭红，2025）。

　　2.2.2沉浸式互动教学模式

　　教师可借助人工智能和虚拟仿真技术，为学生提供真实生动的学习情境，进而提升课堂互动性。虚拟仿真技术可还原行业应用情境，使学生在模拟环境中运用专业英语完成相关操作任务。语音识别技术可对学生的口头表达进行实时识别，开展评估与纠错，提升学生的专业英语表达能力；自然语言处理技术支持人机交互，学生可随时查阅相关知识、提出问题并获得即时解答。

　　2.2.3协作式探究学习模式

　　人工智能可搭建智能协作学习环境，支持学生以小组形式开展网络技术英语主题探究活动。平台可完成任务分配、进度记录等工作，教师可依托平台监督各小组学习进度，并对探究过程进行指导。例如，小组成员围绕“网络安全技术国际发展趋势”，分别完成信息搜集、报告整理与制作等任务，通过平台共享成果、开展线上讨论，进而完成协作学习任务。

　　2.3评价赋能：构建多元化与精准化的教学评价体系

　　2.3.1评价主体多元化

　　人工智能赋能教学评价，形成“教师评价+学生自评+学生互评+智能评价”的多元体系。教师通过平台掌握学生学习进度与完成情况，给出针对性评价；学生可自评反思，明确后续改进方向；学生之间通过互评加强交流，实现共同进步；智能系统依托大数据开展客观量化评价，为教学优化提供数据支撑（杨鸿雁，2025）。

　　2.3.2评价方式过程化

　　人工智能可对学生学习过程进行全程跟踪与数据采集，从过程性评价与终结性评价两个层面评估学习成效。过程性评价涵盖学习行为、任务完成情况、课堂互动等多个方面，系统可对过程性信息进行实时处理，形成阶段性评价报告；终结性评价则在学期末通过考试、成果展示等形式，测评学生的知识掌握与应用水平。

　　2.3.3评价反馈精准化

　　传统评价多以分数为导向，反馈内容缺乏针对性。人工智能可对海量学习数据进行分析，定位学生在词法、语法、语音、阅读等方面的问题，并提供对应的改进方案与参考资料。

　　3人工智能赋能网络技术英语教学的实践路径

　　3.1构建智能化教学体系，明确教学目标与流程

　　3.1.1确立分层教学目标

　　教师可依据学生的英语基础、专业知识储备以及未来职业发展方向，制定分层教学目标。第一层次目标为：能够熟练运用计算机网络技术相关基础词汇与句式，具备基础的专业英语阅读与翻译能力；第二层次目标为：具备较为突出的专业英语书面与口头表达能力，能够撰写技术说明类文本，并开展简单的技术交流。

　　3.1.2优化教学流程

　　教师可构建“课前预习—课堂教学—课后巩固—评价反馈”的全流程智能化教学模式。课前，智能学习平台依据教学目标与学生特征推送预习资源，监测预习完成情况，为课堂教学提供依据；课堂上，教师借助智能化教学工具开展互动与探究式教学，通过智能终端掌握学生学习状态，调整教学节奏，解答学习疑问；课后，平台推送个性化巩固练习与拓展资源，学生自主完成学习任务，系统实时反馈学习结果；评价环节，平台整合过程性评价与终结性评价数据，自动生成分析报告，教师可据此调整教学策略，学生则可据此明确改进方向。

　　3.2整合智能化教学资源，搭建优质资源平台

　　3.2.1整合传统教学资源并数字化升级

　　教师团队对现有英语教学资源进行数字化整合，将教材、教案、课件、习题集等传统资源转化为适配智能教学平台的电子版本，并在此基础上补充新的案例、数据与分析内容，增强了资源的时效性与实用性。

　　3.2.2挖掘优质网络资源并规范化整理

　　教师借助人工智能技术广泛采集国际优质网络技术英语资源，包括技术文档、学术论文、行业报告、教学视频、播客等。然后，教师对挖掘到的资源进行智能筛选、分类、翻译与整理，剔除质量较低、关联性较弱的内容，按照教学主题与难度等级进行标注，形成规范的教学资源库。

　　3.2.3鼓励师生共建共享资源

　　教学团队搭建资源共建共享平台，鼓励教师与学生共同参与资源建设与更新。教师可上传教案、课件、习题、案例等教学资源，分享教学经验与成果；学生可上传个人收集的学习资源、英文作业、演示文稿等内容，实现资源双向共享。同时，教学团队通过智能评分、师生互评等方式对共建资源开展质量评估，将优质内容纳入资源库，形成“挖掘—整理—共建—优化”的良性循环，持续丰富资源库内容，提升资源整体质量（肖高华，2024）。

　　3.3加强教学团队建设，提升教师智能化教学能力

　　3.3.1开展智能化教学技能培训

　　学校可为网络技术英语教师提供信息化教学能力培养服务，定期开展信息技术与教育教学深度融合专题讲座，讲解智慧教育环境下各类教学平台、软件与系统的使用方法，指导教师根据学生特点制定教学策略，帮助教师掌握大数据的分析与应用方式。同时，学校可聘请行业专家或骨干教师开展讲座并进行现场示范，帮助教师提升智能化教学操作水平。

　　3.3.2推动教学团队协作研修

　　学校可组织教师开展集体研讨与学习，成立智能化教学教研小组，围绕网络技术英语课程改革展开交流。小组内成员可分工负责不同板块，共同探讨教学实施路径、教学内容安排与考核方式设计等内容，并共享研究成果，对实践中出现的问题及时沟通解决。例如，教研小组可共同设计智能化教学项目并进行试用，根据试用效果加以完善。学校也可邀请优秀教师分享智能化教学项目经验，为课程改革提供参考。

　　3.3.3搭建校企协同育人平台

　　学校可与人工智能及网络技术类企业共建育人平台，邀请企业专家开展讲座，介绍企业技术应用场景与人才需求标准，帮助教师更新知识储备、把握行业发展动态。学校还可选派教师进入企业参与顶岗实践，在项目开发、资料编写等工作中提升专业能力与行业认知，使其能够结合企业实际需求指导学生学习，增强教学的针对性与实效性。

　　3.4搭建智能化教学环境，完善技术支撑保障

　　3.4.1建设智能化教室

　　学校可对传统教室进行改造，搭建包含智能终端、互动白板等设备的智能化教室；为学生配置智能终端，实现课堂实时互动与资源共享；安装互动白板与语音识别系统，支撑沉浸式教学开展并对学生口语表现进行及时反馈；引入虚拟仿真设备，强化学生实践操作能力。同时，学校可搭建高速网络环境，保障各类教学工具与平台稳定运行。

　　3.4.2优化智能教学平台功能

　　学校可选用或开发适配教学需求的智慧教学平台，并结合教学实际优化平台功能。平台可设置资源库等模块，支持多终端使用与信息互通共享。在平台建设中，学校可注重操作便捷性与信息安全性，简化使用流程，保障数据安全；同时建立配套维护制度，安排专人监测系统运行状态，及时处理故障并更新功能模块，保障平台平稳运行。

　　3.4.3完善技术支持服务体系

　　学校可建立技术服务体系，为教师与学生提供全面技术保障：通过设立咨询热线与服务台，及时解决师生遇到的技术问题；开展技术入校服务，协助教师在课堂中使用智能设备并排除故障；定期对教学系统与平台进行检查维护，为智能化教学提供持续支撑。

　　4人工智能赋能网络技术英语教学实践中面临的挑战与应对策略

　　4.1面临的主要挑战

　　4.1.1技术应用失衡，重技术轻教学

　　部分教师在教学中过度侧重技术应用，将重点放在智能教学工具与平台的使用上，忽视教学内容重构、教学过程设计以及学生学习能力的培养，使得技术应用与课程教学相互脱节，未能充分发挥技术的赋能作用。同时，部分智能化教学形式对技术依赖程度较高，缺少人文关怀层面的设计，师生之间的情感交流不足，进而影响整体教学质量。

　　4.1.2教学资源适配不足，质量参差不齐当前网络技术英语相关教学资源数量较多，但部分资源与课程教学目标、学生学习需求匹配度不高，存在内容雷同、难度设置不合理、更新不及时等问题。此外，由于缺少统一的资源建设标准与质量评价机制，共建共享类资源质量差异明显，低质量资源不仅难以支撑教学开展，也增加了教师筛选优质资源的难度。

　　4.1.3教师智能化教学能力有待提升

　　部分网络技术英语教师存在知识结构更新不及时等问题，对人工智能技术的接受与应用能力有限，无法熟练运用智能教学工具与平台组织教学。部分教师缺少智能化教学方案的设计经验，难以将技术手段与教学内容有机结合，也难以开展个性化教学与精准化评价（宋纯花，2024）。

　　4.2应对策略

　　4.2.1坚持以教学为本，实现技术与教学深度融合

　　学校和教师应明确人工智能技术的教学辅助定位，坚持“以学生为中心、以教学为导向”，将技术应用与教学目标、教学内容有机结合，避免技术应用形式化。教师在进行教学设计时，应围绕教学目标选择适配的智能工具、优化教学流程，突出学生主体地位，注重师生间的情感交流与互动。同时，教师需要结合教学实际需求和学生反馈，动态调整技术应用方式，让技术真正服务于教学质量的提升。

　　4.2.2建立资源标准体系，提升资源适配度与质量

　　学校应制定网络技术英语教学资源统一标准，明确资源在内容、格式、难度等方面的要求，保障资源的规范性与适配性；还应建立专业的资源评估机制，组建由骨干教师组成的评估团队，对各类教学资源进行审核与评估，淘汰低质量资源、推广优质资源；同时鼓励教师对现有资源进行二次开发与完善，增强资源的针对性和实用性，确保资源与课程教学要求、学生学习需求相匹配。

　　4.2.3完善教师培养体系，全面提升教师智能化教学能力

　　学校应构建“培训+研修+实践+考核”一体化教师培养体系：丰富培训内容、创新培训形式，根据教师的年龄、能力差异分层分类开展培训，重点提升教师的智能化教学工具应用、教学方案设计等能力；加强教师实践锻炼，安排教师参与智能化教学试点、教学改革项目，帮助他们积累教学实践经验；建立健全考核激励机制，将智能化教学能力纳入教师考核、职称评定的重要指标，充分激发教师提升自身智能化教学能力的积极性。

　　5结语

　　人工智能技术为网络技术英语教学改革提供了新的发展契机，从内容供给、教学模式、评价体系三个方面为课程教学赋能，有效解决了传统网络技术英语教学中存在的各类问题，提升了课程教学质量与育人效率。在实际教学工作中，学校和教师应通过构建智能化教学系统、整合优质教学资源、加强教学团队建设、完善智能化教学环境等举措，推动人工智能技术与网络技术英语教学深度融合，同时着力解决技术应用、资源匹配、师资培养、学用结合等方面的问题，并形成技术赋能教学、教学质量提升的正反馈机制。

　　随着人工智能技术的持续发展，教学智能化水平将进一步提升。教育工作者应不断探索新的教学思路与方法，完善教学模式、创新教学内容与形式，着力提升学生的专业英语交流能力和国际团队协作能力，为我国网络技术产业发展输送更多优质人才，助力我国网络技术产业走向国际舞台。

参考文献

　　[1]韩玮.人工智能赋能高职英语智慧课堂构建的实践研究[J].学周刊，2026（1）：98-101.

　　[2]宋纯花.基于人工智能的深度神经网络优化英语机器翻译[J].现代电子技术，2024，47（3）：80-84.

　　[3]肖高华.人工智能背景下高职英语教学的研究[J].湖北开放职业学院学报，2024，37（19）：170-171+177.

　　[4]杨鸿雁.生成式人工智能赋能高校英语专业数智化写作课程生态建构[J].遵义师范学院学报，2025，27（6）：125-128.

　　[5]袁旭红.基于项目式学习的小学英语教学人工智能应用模式研究[J].新校园，2025（12）：62-63.