[摘要]当前高职交通英语教学存在岗位需求脱节、实践场景缺失等问题。本研究运用生成式AI技术，构建“虚实融合、岗课对接”的生成式AI驱动教学模式，将岗位标准嵌入课程，通过AI动态创设交通场景、生成个性化内容、提供智能反馈，形成“需求分析—场景构建—任务驱动—能力评估”的闭环。实践表明，该模式能够显著提升学生的专业英语应用能力和岗位适应性。在轨道交通调度、国际货运单证处理、跨境列车客运服务等场景中，学生的语言交际能力提升明显，教学满意度和就业竞争力均得到有效提高。

　　[关键词]高职教育；交通英语；生成式AI；教学模式

　　交通运输行业作为国民经济的基础性、先导性产业，在“一带一路”倡议和交通强国战略推进下，对复合型国际化人才的需求日益迫切。高职交通英语教学的主要目标是培养技术人员的跨文化沟通能力。然而，传统教学模式存在场景模拟真实性不足等局限，如人才培养和岗位需求脱节、教学资源针对性不强等。生成式AI技术如今发展迅速，尤其是大语言模型在情境构建等方面具备突出优势，这为革新专业英语教学体系提供了技术保障。如何有效运用生成式AI技术提升教学效果，促进虚拟实训环境和实际工作要求有机结合，已成为当前高职英语教育改革的核心任务。

　　1“虚实融合、岗课对接”的内涵阐释与生成式AI驱动的概念界定

　　1.1“虚实融合、岗课对接”的内涵阐释

　　“虚实融合”是指将虚拟仿真技术与真实工作环境深度整合，构建虚实互动的教学场景。在高职交通英语教学中，虚拟维度可借助VR、AR及生成式AI等技术，模拟轨道交通调度、国际货运单证处理、跨境列车客运服务等真实业务场景，让学生在沉浸式环境中开展语言技能训练；实体维度则依托校内实训基地、校外顶岗实习等真实工作情境，让学生在实际操作中运用专业英语。二者相互补充、有机融合，既解决了传统教学中实践场景受限的问题，又弥补了单纯虚拟训练缺乏真实感的不足（毕建瑶，2025）。

　　“岗课对接”强调将交通行业实际工作岗位的任务内容、工作流程、技能标准等要素系统转化为课程教学内容。通过深入调研轨道交通物流、跨境列车客运、国际货运代理等典型岗位的英语应用需求，精准提取岗位核心能力要素，重构模块化课程体系，将行业标准、企业规范嵌入教学目标与评价体系。这种对接确保学生所学的专业术语、业务流程、沟通话术等内容与实际工作要求高度匹配，实现了教育供给与产业需求的精准对应，有效缩短了从学校到职场的适应周期。

　　1.2生成式AI驱动的概念

　　生成式AI驱动是指运用以大语言模型为代表的生成式人工智能技术，为高职交通英语教学提供全流程智能支持（孟文涛，2025）。该技术融合自然语言处理及深度学习等关键技术，能根据教学目标自主定制学习资料、灵活创设交通工作情境、即时修正语言表达错误、精准推送适配学习资源。在教学应用层面，生成式AI一方面作为虚实结合教学环境的底层支撑，通过自动构建仿真场景、模拟真实会话、还原岗位真实环境，促进数字与实体教学空间的有机融合；另一方面充当职业导向的教学核心驱动，通过解析岗位规范、企业实践案例及行业发展趋势，实现课程内容与职业需求的高效匹配，构建起数据赋能、智能匹配、持续改进的新型教学体系。

　　2高职交通英语“虚实融合、岗课对接”生成式AI驱动教学模式的价值意义

　　2.1重构交通英语课程体系，实现教学内容与岗位需求精准匹配

　　该模式通过重构课程体系，使学生在校期间学习的专业词汇、操作流程及交流技巧等，直接对接轨道交通物流、跨境列车客运、国际货运代理等实际工作场景，有效弥合了理论学习和实际操作之间的差距。教学内容严格贴合企业用人标准，大幅缩短毕业生从校园到职场的适应时间，减少企业的岗前培训投入。以岗位能力模型为基础的课程体系，强化了高职交通英语教育对区域经济和交通产业发展的支撑作用，提高了专业人才培养与行业需求的契合度，为交通运输行业输送了大量可快速上岗的国际化技术技能人才。

　　2.2激发学生自主学习动力，提升个性化学习成效

　　该模式满足了不同基础、不同目标学生的差异化学习需求。个性化学习方案的生成使每位学生都能获得与自身能力水平相匹配的学习资源和训练任务，避免了“基础薄弱者跟不上、能力较强者吃不饱”的现象。智能化的即时反馈和动态调整功能，便于学生及时纠正错误并优化学习方法，由此构建起高效的学习闭环；借助沉浸式的虚拟环境与游戏化的激励机制，可将枯燥的语言训练转化为充满挑战和成就感的任务活动，有效调动学生的内在学习热情（程东岳，2024）。学习过程的透明化呈现与智能化辅导，提升了学生的自我效能感和学习持久性，进而显著增强了专业英语学习效果与知识掌握程度，同时培养了学生的自主探索能力和终身学习素养。

　　2.3创新课堂教学形态，增强教学场景真实性与互动性

　　该模式借助虚实融合的教学场景，使学生在校内即可接触真实的工作环境，亲身感受实际业务场景中对语言运用的具体需求，进而有效提升其学习的代入感与现场感。基于动态情境设置和多角色智能对话的互动形式，课堂实现了从静态的知识传授场所向动态的能力培养平台的转变，进一步强化了学生处理实际问题时的灵活应变能力。师生角色的重新定义与教学范式的革新，推动教学实现从“教师主导”向“学生主体”的深层次转变。这种多层次、沉浸式的课堂环境，显著提升了学生的学习主动性和课堂体验感，增强了教学的趣味性和实效性，为高职院校英语教学带来全新的发展机遇。

　　3高职交通英语“虚实融合、岗课对接”生成式AI驱动教学模式的实践路径

　　3.1构建虚实融合教学环境：虚拟场景生成与实体资源整合

　　在虚拟场景构建方面，利用ChatGPT等大语言模型技术动态搭建轨道交通调度、跨境列车乘务及国际货运代理等交互式情境，灵活调整任务复杂度。借助Midjourney等AI视觉创作平台构建轨道交通枢纽站、国际货运站等三维实训场景，结合AI语音合成技术模拟列车广播、货物查询等多角色对话声效，构建高度拟真的实践环境。在实体资源整合环节，对校内实训基地进行数字化升级，配置AI智能终端设备，打通虚实结合的应用通道。同时，联合成都铁路局、重庆轨道交通集团、重庆物流企业等单位，将实际业务数据与操作流程纳入教学系统，确保教学内容与行业实践精准对接。

　　以《成长英语学生用书·基础篇》Unit 3 A Small Store,A Big World为基础，将购物服务情境重构为高铁列车餐饮服务英语实训模块。教师借鉴该单元对话框架，运用ChatGPT生成贴合列车餐饮服务的对话内容，设置餐食咨询、特殊餐食预订等典型服务场景。学生与AI旅客角色互动，训练使用“What would you like to order?”“We offer halal and vegetarian meals.”等服务用语。虚拟训练完成后，学生进入校内实训室，在模拟列车服务及订餐系统上进行全流程操作。最终，学生进入合作铁路企业开展顶岗实习，在真实高铁运营环境中处理旅客餐饮服务需求，实现从模拟训练到岗位实战的能力转化。

　　3.2重构岗课对接课程体系：岗位任务分析与模块化内容开发

　　组建由企业业务主管、行业专家、专业教师组成的调研团队，深入重庆轨道交通集团、成都铁路局等交通企业，采用工作现场观察、员工访谈等方式，系统梳理跨境列车乘务员、国际货运专员等岗位的工作流程与英语应用场景。将调研数据导入AI分析系统，自动提取高频专业词汇、标准业务话术，生成岗位英语能力需求图谱。依据分析结果，将传统课程拆解为独立模块，利用生成式AI工具依据真实业务流程自动生成教学案例，每个模块设定明确的岗位能力目标、配套虚拟仿真训练项目、对接企业实习岗位，形成“理论学习—虚拟演练—实岗应用”的递进式培养路径。

　　以《成长英语学生用书·基础篇》Unit 1 Well Begun,Half Done为基础，将课程主题拓展为跨境列车乘务员岗位培训模块。教师据此开发“跨境列车客运服务英语”模块化课程，并运用ChatGPT分析成都铁路局、重庆轨道交通集团等企业乘务岗位真实工作任务，提取乘客引导（Passenger Assistance）、行李服务（Luggage Service）、车厢服务（Carriage Service）三个核心子模块。针对乘客引导子模块，AI系统自动生成大件行李处理、特殊旅客协助等典型场景案例，配套“Your baggage appears too large for the overhead rack.May I assist you in finding a better spot?”“May I check your ticket and seat number,please?”“We can arrange a more accessible seat for you if needed.”等标准话术库。学生完成虚拟训练后，进入校企合作实习岗位开展真实业务操作。

　　3.3实施生成式AI驱动教学：“课前—课中—课后”全流程智能支持

　　在课前筹备环节，AI平台可依据学生的英语能力、偏好等要素开展智能评测，为学生定制并推送专属预习资源；教师可运用生成式AI采集企业实时案例，创建可动态更新的岗位任务库（衡哲等，2020）。在课堂实施阶段，AI能即时追踪学生的语言输出情况，给予纠错及发音指导；生成式AI会随着课程推进生成交通场景，让学生通过多通道交互的方式开展角色演练；教师则凭借AI数据解析定位学生学习薄弱项，开展差异化辅导。在课后延展阶段，AI可依据学生课堂表现自动推送适配习题，还能提供全天候的智能答疑服务，同时将学习数据整合成可视化档案，基于学生能力成长曲线动态规划后续学习内容，形成持续优化的智能教学循环。

　　以《成长英语学生用书·基础篇》Unit 2 Delicious Food,Tasteful Experience为基础，将美食教学主题转化为跨境列车配餐英语教学模块。在课前阶段，AI分析学生在Unit 1的表现数据，为基础薄弱的学生推送special meal、dietary requirements等词汇微课，为能力强的学生匹配跨境列车配餐服务视频。在课中阶段，教师依托该单元框架，运用ChatGPT生成符合列车餐饮服务特点的对话场景，设计特殊餐食预订、过敏原信息确认等典型任务情境。学生通过与AI旅客互动，练习“What would you like to have?”“We offer halal and vegetarian meals.”“Do you have any dietary restrictions or allergies?”等服务话术，AI同步纠正发音并评估服务礼仪。在课后阶段，AI会根据学生表现自动生成个性化练习：针对语速偏快的学生，侧重开展语调与节奏训练；针对词汇掌握薄弱的学生，则强化专业术语强化练习，并基于整体表现智能规划下一阶段学习路径。

　　3.4建立多元化评价机制：过程性数据采集与岗位能力测评

　　在过程性评价方面，AI系统实时追踪学生虚拟场景训练中的对话轮次、词汇使用准确率、语音语调标准度、任务完成时长等多维度数据，自动生成学习行为轨迹图与能力发展曲线。系统记录学生在不同难度情境下的应变表现，识别高频错误类型，形成个性化诊断报告。在终结性评价方面，可设计基于真实岗位标准的综合能力测评任务。学生在AI构建的仿真工作场景中完成货运单证处理、客户投诉应对等综合任务，系统从专业术语准确性、业务流程规范性、沟通效果有效性三个维度进行智能评分；同时引入企业专家参与评价，并将实习单位的岗位胜任力反馈纳入评价体系。

　　以《成长英语学生用书·基础篇》Unit 4 Shelves of Books,Oceans of Knowledge为基础，将知识检索迁移为国际货运单证业务英语能力评价模块。在过程性评价环节，AI系统追踪学生在虚拟国际货运站环境中完成提单、运单等填写的全过程数据，记录其对consignee、place of delivery、freight prepaid、railway waybill等专业术语的使用准确率与情境匹配度，并监测其在单证信息核对环节的完整性与时效性表现。系统自动识别学生在货物描述、运费条款等核心字段中的常见错误模式，生成包含“术语应用准确性”“流程合规性”等维度的阶段性诊断报告。在终结性评价环节，学生需在AI模拟的铁路国际货运综合业务场景中处理一票完整的跨境货运订单，完成从接单、制单、审单到交单的全流程操作；AI从单证制作准确性、流程规范性和异常情况应对能力三个维度进行评分，并形成最终能力评价报告。

　　4结语

　　生成式AI技术为高职交通英语教学改革开辟了创新路径。通过虚实融合教学环境的构建，实现数字场景与真实岗位的无缝衔接；通过岗课对接课程体系的重构，确保教学内容与行业需求的精准匹配；通过智能化教学策略的实施，显著提升教学效率和学习效果。教学实践表明，这一模式不仅有效增强了学生的专业英语应用能力和岗位胜任能力，也为教师专业发展和教学质量提升提供了有力支撑。然而，技术赋能教育是一个持续迭代的过程，需要在实践中不断平衡人机协同关系、优化智能教学策略、完善评价反馈机制。未来，应进一步深化产教融合，推动AI技术与专业教学的深度耦合，探索智能时代职业教育高质量发展的新范式，为培养适应交通强国建设需要的高素质技术技能人才贡献力量。

　参考文献

　　[1]毕建瑶.高职公共英语分层教学模式路径探索与实践研究——以云南交通运输职业学院为例[J].校园英语，2025（31）：3-5.

　　[2]程东岳.课程思政融入高职大学英语“三教”改革的探索与实践——以武汉交通职业学院航运专业群为例[J].湖南工业职业技术学院学报，2024，24（1）：122-126.

　　[3]衡哲，阎经娟，王志娟.交通类高职英语应用文立体化教学模式的构建——以广东交通职业技术学院和广州铁路职业技术学院为例[J].广东交通职业技术学院学报，2020，19（1）：84-87+102.

　　[4]孟文涛.高职院校城市轨道交通专业学生职业英语能力培养的实践路径探索[J].城市轨道交通研究，2025，28（5）：330-332.