人工智能在食品质量与安全专业英语课程中的应用研究

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2025年6月18日 16:56

       人工智能在食品质量与安全专业英语课程中的应用研究

摘要

       本论文围绕人工智能技术与食品科学相关专业学术英语教学的融合展开深入研究，并在“食品质量与安全专业英语”课程中进行了实践。通过分析传统教学模式困境、专业论文语言特性，系统阐述 AI 在食品专业英语，尤其是阅读与写作实践中的赋能机制与应用优势。结合具体教学案例与实践数据验证，揭示 AI 应用对提升学生专业英语素养的作用，并提供相关证据，同时针对风险做了剖析并提出针对性策略，旨在为构建智能化、高效化的食品专业学术英语教学新范式提供理论支撑与实践路径。

01引 言

（一）研究背景

       在全球化与科技快速发展的背景下，食品科学领域呈现出高度国际化的特征。近年来，大部分食品科学前沿研究成果发表于《Food Chemistry》《Food Research International》《Journal of Agricultural and Food Chemistry》等国际权威期刊，这些期刊不仅收录了食品营养、食品加工技术、食品安全等细分领域的最新研究成果，还代表着国际食品科学研究的主流方向。这使得学术英语的阅读与写作能力成为食品科学专业人才必备的核心素养，是学生获取国际前沿知识、参与国际学术对话的关键工具。

       “食品质量与安全专业英语”是面向食品专业本科生，通过专业英语单词记忆、专业论文学习、翻译及写作训练，提升学生专业素养，为学生未来通过英语获取前沿知识、发表学术论文、攻读博士学位或出国留学等提供重要的能力训练。

       在这样的教学需求变革下，传统教学模式的弊端日益凸显，而人工智能技术的发展为解决这些问题带来了新的希望。与大学英语，笼统强调听说读写甚至是语言文化等不同，专业英语更加注重学生的实践能力，尤其是在文献阅读以及专业论文写作上。以往教学，老师通过课文或者文献枯燥讲授单词，语法，通过几次训练等很难提升学生的兴趣以及能力，而人工智能技术凭借自然语言处理、机器学习等核心算法，正重塑教育场景。从智能翻译工具到个性化学习平台，AI 技术在教育领域的应用案例逐年增长，为突破食品科学专业学术英语教学瓶颈提供了新可能。

（二）研究意义

       本研究通过构建AI赋能的学术英语教学范式，不仅能够填补食品科学专业教育领域的技术应用空白，还能切实提升学生通过阅读和写作进行国际化学术交流的能力，助力其获取先进的专业知识，并有机会在国际权威学术期刊上发表研究成果。此外，通过培养具备良好学术英语能力的专业人才，能够提升我国食品科学领域的国际影响力，为行业发展注入新的活力。

02食品科学专业学术英语教学现状与挑战

（一）传统教学模式分析

       当前教学仍以教师主导的知识灌输为主，以我之前“食品质量与安全专业英语”课堂为例，课堂时间的30% 以上用于语法解析与词汇记忆，考核方式局限于标准化测试。这种模式导致学生虽掌握基础语言知识，但在面对专业文献时仍存在理解偏差。例如在我的食品质量与安全专业课堂中发现，学生在给定期刊论文摘要时，不借助任何翻译软件或AI工具前提下，很多学生存在翻译不出来、不准确甚至意思相悖的情况。例如针对'HACCP 体系'、'mycotoxin detection'，少有学生能在课堂中脱口而出正确答案。而在命题写作任务中，超半数学生存在明显语法错误，甚至出现逻辑连贯性缺失、专业词汇不会写导致的意思无法准确表达等问题。

       从教学方法来看，传统课堂多采用 “讲解 - 练习 - 测试” 的单一模式，缺乏对学术英语实际应用场景的模拟与训练。从考核体系分析，标准化测试侧重语言知识的机械记忆，忽视了学生学术思维能力、批判性思维能力的培养，难以全面评估学生的学术英语综合应用能力。从学生考核效率上来讲，教师工作繁重，而且在间断式批改作业中，容易出现主观打分、甚至前后标准偏差的现象。

（二）专业论文的独特性

       食品科学属于实验性学科，研究内容以实验性知识为主，其专业论文具有显著的学科特性。论文中涉及大量专业技术术语，如 HPLC（高效液相色谱）、FTIR（傅里叶变换红外光谱）等，这些术语不仅专业性强（如 “antioxidant activity” 需结合食品化学背景理解），还存在一词多义（如 “culture” 在微生物领域指 “培养物”）、缩写与全称混用（如 “GC” 可指代 “气相色谱”）等现象，显著增加了学生的理解难度。

         在结构上，论文需遵循国际通用的 “引言 - 材料与方法 - 结果与讨论”标准化框架，尤其在实验方法部分，需对仪器型号、操作步骤和数据处理方法进行精确且规范的表述。数据图表的英文解读则要求学生兼具语言能力与专业知识 —— 不仅需理解图表标题、坐标轴标签等基础信息，还需结合专业理论对数据趋势（如 “显著性P<0.05，n=6”）进行科学分析。

       国际顶级期刊对论文创新性、数据可靠性及学术规范性的严苛要求，进一步加剧了学生的学习压力。很多Top期刊投稿要求，论文需满足原创性、实验设计科学合理、数据详实准确、讨论深入、引用文献规范等多项标准，否则难以通过同行评审。

03人工智能在学术英语阅读中的应用优势

（一）突破语言障碍

        AI 工具如 DeepL、Grammarly、Deepseek 等，可实现专业术语的动态语义解析，结合论文上下文生成精准释义。在我的“食品质量与安全专业英语”课堂中，学生借助 AI 工具后，文献阅读效率提升50%以上。部分学生此前从未完整阅读过英文文献，如今借助 AI 工具不仅能独立阅读多篇英文文章，还能完成老师布置的英文综述任务。以某论文中关于 “Polyphenol Oxidase（多酚氧化酶）” 的内容为例，学生在查阅单词时，AI 工具不仅能快速解释 “polyphenol oxidase（多酚氧化酶）” 等专业术语，还能关联该酶在食品保鲜领域的应用案例，帮助学生深入理解论文内容，有效消除了语言壁垒对学术理解的干扰。

（二）提升阅读效能

       通过自然语言处理技术，AI 能够自动生成论文摘要，提炼核心结论、实验方法等关键信息。以一篇探讨 “罗伊氏菌素抗菌机制” 的研究论文为例，AI 可在数秒内提取以下关键内容：研究背景与目的：明确抗菌研究的意义（如食品防腐需求）及抗菌效果的目标；实验方法：梳理细菌最小抑制浓度（MIC）测定、电镜观察等技术手段；主要结论：揭示罗伊氏菌素在食品接触材料中的应用潜力。此外，AI 还能可视化呈现文章框架（如引言 - 方法 - 结果 - 讨论结构），帮助学生快速把握研究脉络，甚至为后续实验设计提供方法论启发。

04人工智能在学术英语写作中的赋能路径

（一）创作过程辅助

        AI 写作助手（如秘塔AI）可根据作者需求，智能规划文章结构化框架，并提供写作建议。在某食品研究领域中，以 “强化酸奶” 的研究内容撰写一篇 SCI 论文时。AI 系统可协助学生智能规划文章框架。AI 可建议在引言部分阐述研究背景与意义，在方法部分详细说明实验设计与样本选择，在讨论部分结合已有研究成果分析实验结果，使论文结构更清晰、逻辑更严谨。

（二）成果质量提升 

       AI 工具可在学生完成论文稿件后提供多维度辅助，包括语法纠错、语言润色及文章质量提升。例如在实际操作中，学生在完成论文初稿后，可先用 Grammarly 排查语法错误，再通过 Turnitin 检测原创性，最后借助豆包 AI 优化语言表达（如调整句式逻辑、强化学术规范）。通过多工具协同，可系统性提升论文质量，满足国际期刊发表要求。需注意的是，部分顶刊（如食品领域期刊《Food Chemistry》）允许使用 AI 进行语言润色，但需在稿件中注明 AI 工具的使用情况，并确保内容的科学性与准确性。

05实践应用中的潜在风险与应对策略

（一）技术应用风险

        AI 生成内容存在事实错误、数据虚构等问题。部分 AI 工具在处理复杂专业问题时，可能出现逻辑错误或提供不准确的信息。例如我曾在使用某AI工具查某菌株产的虾青素结构特征时，其结果显示为左旋虾青素，然而经检索相关权威文献发现，该菌种合成的虾青素构型应为右旋。过度依赖 AI 可能导致学生学术创新能力退化，部分学生出现直接复制 AI 生成内容、忽视独立思考的现象。在去年我的“食品质量与安全专业英语”教学实践中发现，约10% 的学生在提交的作业中明显存在未经过修改完善，而直接使用 AI 生成的段落，缺乏自己的分析与见解。

（二）解决路径 

       首先，建立 ‘学生自主创作 - AI 辅助优化 - 教师深度指导’ 的人机协同机制，明确 AI 作为辅助工具的定位。其次，教师在教学过程中，应引导学生正确使用 AI 工具，先由学生自主完成论文初稿，再利用 AI 进行优化，最后教师进行深度指导与修改。最后，通过开设学术规范课程、引入查重系统等方式，强化学生学术诚信意识，让学生深刻认识到学术不端行为的危害。

06结论与展望

（一）研究总结

       从课堂训练中学生作业质量的提升数据可见，人工智能显著提升了食品科学专业学生的学术英语阅读与写作能力。通过技术赋能实现了教学模式从 “知识传授” 向 “能力培养” 的转型。人机协同模式通过 AI 工具（如 Grammarly 语法检查、豆包 AI 内容优化）提升文献处理效率，同时由教师严格审核学术逻辑与原创性（如通过 Turnitin 查重），实现了技术提效与学术规范的动态平衡。这一模式在课程设计、作业批改流程中的实践经验，可为其他专业教育改革提供参考。在实际教学应用中，学生的文献阅读速度、论文写作质量均有明显提升，学术英语综合能力得到有效培养。

（二）未来展望

        随着生成式 AI 技术的迭代升级，未来可探索构建个性化学习模型，针对学生薄弱环节提供精准化训练。例如，通过分析学生的学习数据，为不同学生定制专属的学术英语学习计划。同时，亟需加强 AI 教育应用的伦理规范研究，确保技术应用在教育领域的可持续发展。包括制定 AI 教育应用的标准与规范、建立 AI 内容审核机制等，以保障教育教学的公平性、科学性与规范性。