本成果在系统解决上述三大核心教学问题的过程中，形成了三大特色突出的创新点。

（1）创建“学科语料库+课程群”深度融合的学术英语教学新体系，破解了“学科话语能力不足”难题。本成果以学科定制为核心理念，打破通用英语与专业学科间的壁垒，构建了“以语料库建设为基础、以课程群实施为路径”的创新教学模式。项目依托学校冶金、材料等A+学科优势，建成集成15万条专业术语与经典文献语步的多模态“学科话语语料库”，并配套编写《理工科学术英语阅读与写作》等特色教材，系统建设3个涵盖顶尖期刊文献的专业语料库，实现教学内容的源头性更新与学科化重构。在此基础上，构建覆盖核心优势学科的学术英语课程群，形成“库—课”联动机制，确保教学内容与科技前沿同步演进，从根源上提升学科话语的专业性与适切性，彻底扭转学科话语能力不足的困境。

（2） 首创“认知内化型”隐性思政育人新模式，有效破解了思政教育与专业教学"两张皮"的难题。本成果构建了以"价值引领—认知构建—实践转化"为主线、以"方法—技术"为双轮驱动的三维融合育人机制。在价值引领层面，通过开发《科技文献中的北科智慧》等特色案例库，将科学家精神、文化自信等思政要素有机融入学术训练；在认知构建层面，设计学术伦理辨析、技术伦理辩论等思辨任务，引导学生构建兼具批判性与包容性的全球化学术视野；在实践转化层面，将学术诚信承诺、数据真实性核查等纳入考核体系，推动价值理念向学术行为转化。通过AI模拟跨文化场景与真实学术实践相结合的双路径实施，实现了价值塑造与学术能力培养的深度融合，形成了"润物无声"的育人新范式。

（3）构建“精准诊断—动态适配”智能教学新范式，彻底突破“技术应用表层化”瓶颈。本成果通过整合自然语言处理、文献推荐算法与可解释人工智能等先进技术，建立覆盖“诊断—学习—资源—评估”全流程的智能教学闭环。系统基于NLP技术精准识别学生学术写作中的逻辑结构、术语使用等问题，生成个性化诊断报告；依托Zotero等算法构建自适应学习路径，实现“一人一案”的精准资源推送；同时融合预训练语言模型与可解释AI技术，提供多维度、可解释的评估反馈，清晰呈现薄弱环节与改进方向。通过构建从文献获取到写作输出的全链条智能支持体系，实现了“评估驱动学习”的良性循环，完成从工具简单堆砌到数据深度驱动的范式转型，显著提升教学效能。