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贺锐芳
《文渊(高中版)》 2026年01期
四川建筑职业技术学院
在教育数字化转型持续推进的背景下,人工智能(AI)已成为各级各类外语教学比赛的重要评价指标。然而,竞赛情境中精心设计的 AI 应用环节,往往难以向日常教学有效迁移。本研究以技术接受模型(TAM)与整合技术的学科教学知识理论(TPACK)为分析框架,结合参赛经验与教学实践,剖析竞赛情境与日常教学情境中 AI 应用迁移的制约因素,发现 TAM 感知特征、TPACK 知识整合适配、评价导向三方面的差异是迁移受阻的核心原因,据此提出轻量化常态应用、教师整合能力提升、教学支撑体系完善及评价导向优化的迁移路径,为推动 AI 技术从竞赛展示走向课堂实效提供实践参考。
教学竞赛;职业院校;公共英语;人工智能;迁移路径
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