Искусственный интеллект ИИ превратился из умозрительной перспективы в практическую реальность в языковых аудиториях высших учебных заведений, однако поведенческие преобразования на уровне преподавателей, которые превращают алгоритмические возможности в ощутимые результаты обучения, остаются недостаточно конкретизированными. Таким образом, в ходе восемнадцатимесячного исследования с использованием смешанных методов последовательного объяснения были опрошены 428 университетских преподавателей английского языка из семнадцати учебных заведений Китая, проведено сорок семь полуструктурированных интервью и собрано семьдесят два часа аудиторных наблюдений. В исследовании, в частности, рассматривалась реализация ChatGPT, Grammarly AI, автоматизированных систем распознавания речи ASR и адаптивных платформ обучения, таких как DynamicLearning и SmartSparrow. Многоуровневые модели показали, что практика, опосредованная искусственным интеллектом, повысила вовлеченность учащихся p 0,001 и повысила успеваемость на экзаменах на 0,78 стандартных отклонения по сравнению с традиционным обучением. Появились четыре пути оптимизации: адаптивная доставка контента, архитектура персонализированной обратной связи, аналитика обучения в режиме реального времени и совместное принятие решений преподавателями с помощью искусственного интеллекта. Самый эффективный механизм обратная связь, основанная на шаблонах ошибок, позволил повысить успеваемость на 0,83, в то время как мониторинг тенденций на основе аналитики повысил эффективность управления классом на 56. Квадратичная кривая роста выявила переломный момент в поведенческих качествах, равный 3,2/5, ниже которого вероятность отказа возрастает в четыре раза. Напряженность в профессиональной идентичности и неоднозначность ролей оказались самыми серьезными препятствиями; всестороннее профессиональное развитие оказало сильнейшее стимулирующее воздействие. Полученные результаты подчеркивают, что капитальные затраты на интеллектуальную инфраструктуру должны сочетаться со стратегической корректировкой поведения, если мы хотим, чтобы инвестиции в ИИ превратились в устойчивую педагогическую ценность.
Artificial intelligence AI has migrated from speculative prospect to operational reality in higher education language classrooms, yet the teacher-level behavioural transformations that turn algorithmic affordances into measurable learning gains remain under-specified. An eighteen-month sequential-explanatory mixed-methods investigation therefore surveyed 428 university English lecturers from seventeen Chinese institutions, conducted forty-seven semi-structured interviews, and compiled seventy-two hours of classroom observations. The study specifically examined the implementation of ChatGPT, Grammarly AI, automated speech recognition systems ASR, and adaptive learning platforms such as DynamicLearning and SmartSparrow. Multilevel models indicated that AI-mediated practices increased student engagement p 0.001 and boosted examination performance by 0.78 standard deviations when compared with traditional instruction. Four optimisation pathways emerged: adaptive content delivery, personalised feedback architectures, real-time learning analytics, and collaborative teacher-AI decision-making. The most potent mechanism error-pattern-driven feedback yielded an 0.83-SD achievement gain, while analytics-based trend monitoring raised classroom-management efficiency by 56 %. A quadratic growth-curve revealed a behavioural quality tipping point at 3.2/5, below which abandonment odds quadrupled. Professional-identity tensions and role ambiguity surfaced as the most severe barriers; comprehensive professional development exerted the single strongest enabling effect. The findings underscore that capital expenditure on smart infrastructure must be matched by strategically scaffolded behavioural recalibration if AI investments are to mature into sustainable pedagogical value.