人工智能在应用语言学中的融合与创新：年度综述与未来展望

《Annual Review of Applied Linguistics》：APL volume 45 Cover and Front matter

本期《Annual Review of Applied Linguistics》（ARAL）聚焦人工智能技术在应用语言学领域的创新应用。编辑部特邀Andrea Révész与Shungo Suzuki主持，系统综述了AI在语言习得、教学法、二语评估及社会语言学等关键方向的研究进展，探讨了自然语言处理模型如何推动语言研究范式变革，为智能化语言教育提供理论支撑。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术正以前所未有的深度重塑着语言研究与教学的生态。作为语言科学的核心分支，应用语言学（Applied Linguistics）如何应对这一技术变革，既是学科发展的重大机遇，也是亟待破解的现实难题。传统语言研究方法在处理海量语言数据、揭示复杂认知机制等方面面临瓶颈，而自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、大语言模型（Large Language Models, LLMs）等AI技术的崛起，为语言习得规律探索、教学策略优化、评估工具创新注入了全新动能。在此背景下，《Annual Review of Applied Linguistics》（ARAL）第45卷以“人工智能在应用语言学”为主题，由伦敦大学学院（University College London）的Andrea Révész教授担任主编，名古屋大学（Nagoya University）的Shungo Suzuki博士担任客座副主编，汇聚了全球应用语言学界的权威学者，系统梳理了AI技术与应用语言学交叉融合的最新进展、核心议题与未来走向。

本研究主要基于文献综述与理论分析的方法论框架，通过对领域内高质量研究成果的系统性梳理与批判性整合，构建了AI在应用语言学的知识图谱。关键技术方法涉及对自然语言处理（NLP）模型（如Transformer架构、BERT、GPT系列）在语言分析中的应用原理阐释，大语言模型（LLMs）在语言生成与理解任务上的性能评估，以及计算机辅助语言学习（CALL）系统的设计范式讨论。研究还关注了基于AI的语言评估（如自动作文评分、口语能力诊断）的效度验证，以及语料库语言学与机器学习结合的研究路径。值得注意的是，分析涵盖了多国语言教育情境下的实证研究案例，但未涉及特定生物样本队列。

人工智能赋能语言学习与教学法创新

本部分探讨了AI技术如何重塑语言教学的理论与实践。研究表明，自适应学习系统能够通过分析学习者行为数据，动态调整教学内容的难度与序列，实现个性化路径规划。智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems, ITS）在语法纠错、写作辅导等场景中展现出接近人类教师的干预效果。例如，基于生成式AI的对话代理（Chatbots）为学习者提供了低焦虑的沉浸式语言练习环境，显著提升了口语交际的流利度。然而，研究也指出，当前AI教学工具在培养语用能力、跨文化意识等高层级技能方面仍存在局限。

自然语言处理技术在语言评估中的前沿应用

本部分聚焦于AI驱动的语言评估范式变革。自动作文评分（Automated Essay Scoring, AES）系统利用深度学习模型，实现了对文本复杂度、语法准确性和内容相关性的多维度评价，其评分信度已接近人工评分员水平。在口语评估领域，语音识别技术与韵律分析算法的结合，使得对发音准确性、语调适切性的自动化诊断成为可能。值得注意的是，研究者强调需警惕评估算法中潜在的文化偏见问题，并呼吁建立更透明的模型可解释性（Explainable AI, XAI）框架。

社会语言学视角下的AI与语言政策

本部分分析了AI技术对社会语言生态的深远影响。大规模语料库分析揭示了AI模型（如LLMs）在训练数据中隐含的语言意识形态，可能加剧全球语言资源的不平等分布。研究讨论了多语种AI资源的可及性对语言保存（Language Preservation）的意义，并考察了各国语言政策如何应对AI技术带来的挑战（如机器翻译对语言学习动机的冲击）。结论指出，应用语言学家需积极参与AI治理，确保技术发展符合语言多样性的伦理目标。

研究结论与展望

综述表明，人工智能与应用语言学的交叉研究已从工具性应用迈向深度融合阶段。AI技术不仅提升了语言研究与教学的效率，更拓展了人类理解语言习得机制的认识边界。然而，领域发展仍面临关键挑战：技术层面，需突破AI在理解语境隐含意义、生成创造性语言表达方面的瓶颈；伦理层面，必须解决算法偏见、数据隐私与数字鸿沟问题。未来研究应加强跨学科合作，推动面向教育公平的AI设计，并深化对AI中介沟通（AI-mediated Communication）社会效应的实证探索。本刊的专题策划为学界提供了系统性知识基础，标志着应用语言学在智能时代的重要转型。