SSCI期刊征文：AI驱动的学术英语教材创制、优化与测评研究 | 2026年5月截稿

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《Journal of English for Academic Purposes》

《学术英语期刊》

征文议题

期刊定位与收稿范畴

征稿具体内容

本期专刊聚焦生成式人工智能（GenAI）在学术英语（EAP）教学资源创制、调适与评价中的革新性作用。通过融合理论架构、实证数据与实践案例，本辑力求深化对GenAI如何破解EAP教学长期困境的认知，尤其是解决学科共同体、专业教材与EAP教学资源在读写能力培养上的结构性脱节问题（Cheng et al., 2019; Wood & Appel, 2014）。学术英语教师长期面临教学资源真实性与其易用性之间的权衡难题（Belcher, 2006; Basturkmen & Bocanegra-Valle, 2018）。一方面，真实语料能更有效培养学生未来学术发展所需能力（Alexander et al., 2008）；但另一方面，这类材料往往"对EAP学习者而言过于艰深、易产生挫败感"（Stoller, 2016, p. 579）。为化解这一矛盾，教师需持续创制或改良教学资源并验证其效能，涉及形式转换、内容增补、连贯性调整等，如将阅读材料改编为听力文本、补充背景知识、提供词汇释义、降低语言及认知复杂度等（Rets et al., 2022; Stoller, 2006）。然而，这些工作常因教师学科背景知识有限、教学任务繁重、资源难度与学生水平持续脱节等问题而受阻（Jin & Lu, 2018; Xin, 2024）。GenAI技术的最新进展为语言教学，特别是学术英语领域带来了全新契机（Kohnke et al., 2023; Ngo & Hastie, 2025）。该技术在辅助教师设计、改良教学资源方面展现出显著潜能（Pfau et al., 2023; Xin, 2024），可自动生成文本并依据学习者水平动态调节难度（Ahn et al., 2024; Shin & Lee, 2023）。具体应用包括：为二语写作教学创建范文（de Oliveira & dos Santos, 2025）、开发多模态学习资源（Chen et al., 2024）、简化学术文献（Rets et al., 2022）等。尽管前景广阔，将GenAI融入EAP资源建设仍面临输出质量稳定性、教学适配度及伦理风险等关键挑战（Jeon & Lee, 2023; Warschauer et al., 2023），亟需深入探讨其应用价值与潜在问题。本专刊诚邀聚焦GenAI在学术英语教学资源创制、优化与评价中应用的学术论文，期望为构建系统化框架、呈现师生观点、分享实践案例、剖析优劣势、探讨伦理问题及提炼最佳实践提供学术平台。征稿方向涵盖：

·GenAI辅助学术英语教学资源创制、优化与评价的系统化框架研究

·师生对GenAI支持的教学资源开发、调适与评估的认知与态度

·GenAI在学术英语资源建设中的应用实例分析

·运用GenAI进行资源创制、改良与测评的机遇与挑战

·教师、学生与GenAI协同构建教学资源的模式探索

·传统模式与GenAI辅助模式的对比研究

·GenAI应用于学术英语资源开发的伦理规范与优化策略