2024年9月13日上午，通识教育学院大学外语部在B117召开了本学期第一次教研会。本次会议由通识教育学院副院长文举主持，全体专职教师参加。

    首先，全体教师参加了AI学术研究助手赋能科研学习的培训。中国知网专业培训师详细介绍了AI学术研究助手操作全流程，并结合知网进行操作演示，以期帮助教师迅速精准查找文献，辅助资料研究、对话写作、文章润色，高效撰写文献综述，提升科研效率。

    接着，李杰老师和彭莹莹老师进行了文献分享。李杰老师分享了题为Neural machine translation in EFL classrooms: learners’ vocabulary improvement, immediate vocabulary retention and delayed vocabulary retention的文章。该论文研究了神经机器翻译（NMT）在英语作为外语（EFL）课堂中的应用，特别是它如何影响学习者在法律语境下的词汇改进和即时、延时词汇知识保持。研究发现，使用NMT对于不同水平组词汇改进和即时词汇知识保持的作用没有明显差异，但在延时词汇知识保持方面的作用差异明显。这一发现启示教师在语言教学中可以合理利用NMT作为辅助工具，同时针对不同水平的学习者采取差异化的教学策略，以优化NMT在词汇学习中的积极作用。

(Siowai Lo (2023): Neural machine translation in EFL classrooms:

Learners’ vocabulary improvement, immediate vocabulary retention and delayed vocabulary retention. Computer Assisted Language Learning, 1-20. https://doi.org/10.1080/09588221.2023.2207603)

    彭莹莹老师分享了题为Use of lexical features in high-stakes tests: Evidence from the perspectives of complexity, accuracy and fluency的文章。本研究从复杂性、准确性和流畅性的角度出发，分析了在高风险考试环境下，考生的词汇特征表现。通过对中等水平和高水平写作样本的词汇特征进行比较，研究发现虽然考生在词汇复杂性、准确性和流畅性方面存在显著差异，但词汇特征与写作质量之间的相关性并不显著，仅有少数词汇指标与人工评分的写作质量显著相关。这一发现提示教师和评估者在教学和评估过程中，不仅要关注学生词汇使用的广度和深度，还应重视词汇的准确性和上下文，以促进学生在高风险写作环境中的整体语言表现。

(Leyi Qian (2023): Use of lexical features in high-stakes tests: Evidence from the perspectives of complexity, accuracy and fluency. Assessing Writing, 57, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100758)

(大学外语部 李杰 供稿  张婷 审核)