人机协同是指人类与机器（包括计算机在内的多种智能技术）共同工作以实现特定目标的过程。在这种合作模式下，人类和机器的优势被互相结合，以改进和优化任务完成的过程。人类通常根据少量信息，负责决策、规划、价值判断和复杂的创造性任务，而机器则根据海量数据执行重复性的、大数据驱动的或计算密集型的任务。这种合作模式的优势是将人类的创造力与机器的处理能力结合起来，以实现更好的、更有效率的结果。
现代工业化背景下，人机协同在制造业，医疗保健，物流仓储，农业等领域都得到了广泛应用。在教育领域，人机协同已经开始改变传统的教与学的方式。首先，人机协同能充分实现个性化教学。通过深度学习和数据分析，教学软件可以快速适应每个学生的学习规律，提供定制化的教学方案，有助于提升学生的学习积极性和学习效果。此外，人机协同也能节省教师的时间和精力，使他们能够将更多注意力放在更富创新的教学设计以及教学反思上。英语作为国际通用语言之一，其教学方法一直在不断地调整和革新，人机协同模式则为其带来了新的前景。以大学英语教学为例，当前各高校大学英语教学存在的问题主要包括：一、课堂规模过大。作为公共课程，单个大学英语教学班规模常常在五六十人甚至百人以上，而语言学科需要大量的互动和练习，班级规模过大导致个别学生的学习需求得不到足够的关注；二、教学方法单一。因为班级体量过大，很多创新的教学设计难以得到顺利开展，在课时量和教学任务的平衡考量下，很多大学英语教师只能被迫选择传统的以教师为中心的的教学方法，难以激发学生的学习兴趣；三、教师的能力和精力有限，面对动辄几十上百人的课堂，无法高效应对各种挑战，如逐个批改作业，给出针对性的修改意见及个性化辅导和答疑等。
在这种情况下，人机协同能发挥极大的辅助作用。例如，人工智能可以配合老师进行批改作业和考试，节省教师的时间，使他们更多地关注教学内容和方式的创新。再者，基于算法模型的学习辅助软件，可以为每个学生提供个性化的学习方案，让那些在传统课堂中难以得到足够关注的学生，也能够得到充分的学习资源。此外，人机协同可以实现高效的教学管理，使创新的以学生为中心的教学法如PBL项目式学习、翻转课堂等能够有效实施。总的来说，人机协同不仅能够提升英语教学的效率和质量，还可以创造更公平、更个性化的学习环境。
当前，在教育领域，特别是英语教学领域，关于人机协同的研究并不多，这一研究领域尚有很大空白。人工智能被用来进行教学设计、评估学生的学习效果和进步，甚至模拟教师进行教学。然而，AI在大学英语教学中的具体应用仍未被充分探究。大语言模型如ChatGPT在写作和翻译等任务上的应用展示了巨大的潜力。然而，在具体到英语教学，特别是大学英语教学的场景下，目前研究主要集中于辅助教学设计和英语写作及翻译教学。如何利用语言模型高效进行听说和阅读等其他方面教学仍需要进一步深入研究。
就目前实际情况而言，基于智慧教学平台的大学英语混合式教学模式构建是人机协同在教学领域应用的探路者。智慧教学平台可以给学生提供音视频资源、文本资料、习题、教学课件、教学视频、网络课程、互动工具等丰富的教学资源，而且可以根据学生的学习需求和进度进行个性化配置和调整，使得教学更加符合学生的实际水平和需求。其次，这样的平台也可以实现教师之间的资源共享和交流，提高教学资源的利用效率。此外，通过收集和分析学生在平台上的学习行为和成果数据，智慧教学平台可以为教学提供重要的数据支持。这种基于数据的评价可以减少主观因素的影响，提供更加真实、公正的评价结果。可以评估教学活动的效果，为教学改革提供依据。
因此，基于智慧平台的线上线下混合式教学模式在近年来受到广泛研究和应用。这种模式将线上线下教学互动方式融合，不仅可以进行实时交流互动，还可支持异步学习。混合式教学融汇了线下实体课堂的即时反馈与深度交流与线上教学的灵活性和广阔性，因此具有诸多优势。
第一、混合式教学方式为学习者提供了极大的灵活性。线上课程可以随时随地学习，不受时间地点的限制，便捷地配合学生的日程和其他任务。第二、这种模式鼓励学生进行自我引导的学习，弥补了传统课堂模式中一刀切、步调一致的缺点。第三、老师和学生可以更好地利用课堂时间。在课堂上，老师以深度解析、答疑解惑和讨论为主，这种翻转课堂的模式让课堂变得更高效，更有活力。第四、混合式教学为个性化教学提供了可能。教师可以通过线上学习平台收集到的数据，了解学生的学习情况，然后灵活调整教学策略，因材施教。
总的来说，线上线下混合式教学是教育技术发展和教育理念革新的产物，有助于充分发挥教师作用，提升学习者学习体验。然而，作为一种新的教育模式，其教学效果的有效性需要进行实证研究。因此笔者针对某学院2022级学生进行了春季学期和秋季学期的一次比照实验。共有A，B，C三个不同专业教学班共计140个学生参与了实验。在春季学期（大一下半期），这批学生接受的是传统的教学方法。老师在课堂上发布学习资料，进行课堂教学，学生向老师提交纸质作业，老师将其中6次作业（包括录音、翻译、作文、习题等）成绩纳入平时成绩考核。在秋季学期（大二上半期），这批学生接受了人机协同的线上线下混合式教学方法，通过智慧平台实现自主学习、作业提交、单元测试、小组项目、课堂互动等，并在学期结束后参与了统一的线下期末考试，线上活动评价作为过程性评价，纳入平时成绩的考核。通过对实验前后的线下期末考试成绩的对比，A班平均分提升了14．7％，B班平均分提升了28．1％，C班平均分提升了20．7％。从量化的结果上可以看出，在实施了线上线下的混合式教学法以后，学生的标准化测试成绩都有了不同幅度的提升。
除了考试成绩的量化指标，笔者还通过对师生访谈，从师生的体验出发，对人机协同的混合式教学与传统教学进行比较，线上线下混合式教学在反馈时效性、灵活性、评价数据、自主控制进度以及评价准确性这几个方面相较于传统教学具有显著优势。它可以提供实时的反馈，学习时间和地点更加灵活，评价体系包含了从学习次数、在线时长到课堂互动等多种数据，允许学生更加个性化地控制学习进度，并且可以更全面、更准确地评估学生的学习过程和结果
比照实验结束后，学生完成了问卷调查，该问卷调查中关于教学有效性评价的问题包括：1）你认为在线学习会改变学生的学习方式吗？2）开展在线学习后，你的学习态度有没有发生变化？3）你认为在线学习会提高你的成绩吗？ 4）你认为在线学习会更有利于你哪一方面的成绩的提高？根据回收的140份有效调查结果显示，大多数受访者相信在线学习会改变学生的学习方式，并且认为这一改变大多是积极的（62．14％）。少数人（12．14％）则持相反看法，认为在线学习会带来消极影响。相比之下，有约四分之一的受访者（25．71％）认为在线学习不会改变学生的学习方式。在学习态度方面，超过四分之一的受访者（41．43％）表示，在接受在线学习后他们的学习态度变得更积极。尽管如此，也有13．57％的学生反映自己变得更加懒散。至于成绩方面，绝大多数学生（99．2％）认为在线学习不会导致成绩下降，其中41．43％的受访者相信在线学习会显著提升他们的成绩。这表明大部分学生觉得在线学习至少不会对他们的成绩产生负面影响，但仍有10．71％的学生持相反意见，他们可能更适应传统教学模式。在探讨在线学习对不同学习技能的影响时，绝大多数受访者认为在线学习特别有助于听力技能的提升（82．14％），其次是口语（60％）。阅读技能和翻译技能也被一部分学生认为能够得到提升，分别有42．86％和48．57％的学生选择这两项。写作能力的提升被认为相对较少，只有27．14％的学生认为在线学习有利于写作能力的提升。
根据问卷调查结果显示，学生对于人机协同的混合教学模式给与了充分肯定，绝大多数学生认为该模式对于学习态度和学习成绩有正向影响，为课堂教学的有效性提供了依据。此外，笔者还参考了教师听课反馈，以及学生评教、教师评学的意见，结果可反映出线上线下混合式教学的有效性超过了传统教学。
比照实验得到了正向的结果，我们亦可以窥见人机协同在高等教育领域广泛的应用前景，但就笔者自身的体验和目前的实际应用而言，也存在一些亟待解决的问题：
自动评价系统通常通过预定的算法和标准进行，这可能会忽视个别学生的具体情况和个体差异，因此可能无法完全公正、客观地评价学生的真实语言能力。如笔者就经常遇到学生因为格式或规范的原因被系统评价过低的情况。
尽管人工智能可能准确地评估学生在词汇、语法和阅读理解等方面的能力，但其在评估批判性思考、创造性和分析能力等更高阶的能力方面可能还存在局限性。换句话说，目前机器测评主要应用于低阶教学目标，而高阶教学目标测评则需要教师的充分参与和设计。
虽然人机协同教学有诸多优势，如智能纠错、自动评分和长期跟踪，但将这些技术直接应用到所有教学场景中，可能会出现技术故障、数据丢失等问题，且需要教师具备一定的技术能力才能操作和使用，这对教师的信息素养提出了极大挑战。
学生的自主学习能力对人机协同混合式教学的效果起到关键性的影响。混合式教学模式强调“学生中心”，一部分学习活动是在线进行的，这要求学生具备独立发现、研究问题和自主获取知识能力和良好的时间管理能力。在笔者进行的问卷调查中，针对问题“与传统线下课堂相比，你认为在线学习最大的挑战是什么？”进行数据分析，大多数学生认为在线学习最大的挑战是自主学习意识，占比为75．71％。其次是自主学习能力，占比为20％。网络操作水平和占用大量时间的挑战相对较小，分别仅占3．57％和0．71％。其次，网络环境中充满了各种吸引学生注意力的因素，所以学生必须具有较强的自我控制能力，才能集中注意力在学习上。如果学生不能抵制网络环境中的诸多诱惑，混合式教学的效果可能会大打折扣。其次，网络环境中充满了各种吸引学生注意力的因素，所以学生必须具有较强的自我控制能力，才能集中注意力在学习上。如果学生不能抵制网络环境中的诸多诱惑，混合式教学的效果可能会大打折扣。
大数据语言模型如ChatGPT在教学方面的应用可能会带来很多好处，许多高校英语教师也在着力研究ChatGPT融入英语写作和翻译的教学模型，鼓励学生使用ChatGPT对自己的写作和翻译提出修改意见。但这样的教学模型带来的结果有可能是负面的：过度依赖OpenAI辅助学习可能削弱学生独立解决问题的能力和创新思维，而且大数据语言模型可能会产生不准确、不相关或误导性的信息，显而易见，学生并不具备辨别的能力。
在人机协同教学中，学生的个人学习数据就会被收集和分析，这可能会涉及到学生的隐私信息，因此，如何保护学生的数据安全和隐私成为一个重要的问题。2022年6月，大学生在线学习平台学习通就被曝出数据库信息被黑客在非法渠道售卖的信息，泄露的数据包含姓名、手机号、性别、学校、学号、邮箱等信息1．7273亿条。因为该app会收集用户的学校、专业、学号、手机号，以及学习情况等信息，且在2020年5月上线了智慧考试系统，收集了人脸信息用于人脸识别监考，此新闻引发了广大用户对于网络数据安全的担忧。
综上所述，人机协同视域下的高校英语教学开辟了全新的教学方式和学习模式。通过有效整合人工智能与教师的教学进行混合教学，不仅丰富了教学手段，提升了学习效率，也为学生的个性化学习需求提供了更多可能。然而，我们也必须看到，这种教学模式并不是万无一失的。与任何新的学科领域一样，人机协同教学模式存在数据隐私问题、过度依赖性问题、质量控制问题等挑战。教师和学者需要深入考察约束条件与应用场景，寻求最佳的人机融合教育模式。对于未来的一部分研究方向，我们需要更深入地探讨如何提升人机协同在教学中的表现，如何更好地利用人机协同模式以提高教学效率，以及如何控制和抑制依赖性和数据安全等问题，深入研究教师的角色如何转变，如何形成和AI的互补。随着AI技术的快速发展，人机协同教学的广泛应用在即，我们期望未来的高校英语教学将引起教学方针、理念、方式、技术等全面革新。但我们也要清楚，任何技术的最终目的都是为人类服务，教育尤其如此。因此，我们必须持续探索和思考如何将AI技术贴合教育的本质和目标，使其在尊重和发展人的主体性的同时，最大化地提高教学的有效性。（四川传媒学院：宋雯）
来源：中国网