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基于人工智能技術的大學外語教學初探

2020-04-04 13:37:40李明
魅力中國 2020年51期
關鍵詞:人工智能策略課堂

李明

(鄭州西亞斯學院,河南 新鄭 451150)

一、引言

21 世紀以來,互聯網和信息技術的發展,對外語教學產生了重大影響,各種學習平臺應運而生,相關研究層出不窮。然而,正如EDUCAUSE機構2020 年度的地平線報告所言,技術本身并不能促進學習效果的提高,教師必須通過精心設計課堂,把技術鑲嵌入課堂,使其如腳手架般輔助教學,才能真正讓教育者和學習者受益。在外語教學領域,學生中心型交際教學法是普遍接受的比較高效的英語學習法。從教育心理學的角度來看,只有借助有效動機教學策略來設計教學,才能真正激發學生的積極性和投入度。因此,基于人工智能平臺,借助動機策略來設計學生中心型課堂,是當下外語教學改革的重點之一。鑒于此,本文著重探討基于學習通、騰訊課堂和微信等人工智能平臺,借用小組presentation 的動機策略,探討學生的學習型積極性能否帶來其積極投入程度的提高。

二、研究手段

本研究主要從兩個維度出發,一是人工智能平臺的選用,一是動機策略的運用和量表的選擇。人工智能學習平臺,主要選擇學習通,騰訊課堂和微信群。學習通利于即時簽到和在線考試的發布、批改和監控;騰訊課堂利于在線提交文本共享、師生互動和課后課堂錄像回訪;微信班級群,利于分享在線問卷,快速高校收集數據分析收據。在動機策略的運用和量表選擇方面,主要參考國內外目前最新的動機研究成果,選取比較符合中國外語課堂實際狀況的課堂設計策略(小組活動,師生互動等)。具體來講,基于動機研究領域的自我決定理論、期待-價值理論、自我效能理論、自我理論,歸因理論,興趣理論,及關愛理論等,考量中國外語課堂的傳統弱點(學生的被動學習,非課堂的主體),選擇賦權、成就和興趣等維度的課堂策略。小組活動,讓學生決定組員和組長,學習任務的展示要點,也給學生充分的空間;小組展示后老師和同學的反饋,增強其成就感;小組活動成果的展示方式,視頻音頻等,增加其趣味性。這些思路均與動機心理研究領域的課堂設計邏輯路線一致。(見圖1)

三、研究過程

本研究選取中國中部某大學的英語專業大三學生的漢英翻譯課程作為研究載體。參加者為任課教師和58 名同學。人工智能平臺包括學習通,騰訊課堂和班級微信群,課堂具體教學策略來自瓊斯教授的《通過設計激發學生積極性--大學教師實用設計策略。課堂設計主要包括三方面。一是課前熱身視頻的小組討論,二是課本知識的小組思維導圖課堂展示活動,三是課后作業的騰訊課堂上傳。任課老師在課堂和課外,通過三個人工智能平臺和學生保持聯系。對于活動一,老師讓同學自由組合成6 人小組,自行選出小組長,通過觀看小視頻,小組討論小視頻,小組派代表來表達小組心聲和看法。對于活動二,老師把具體章節的教材分成幾大部分(基于班級小組的數量),每組負責一塊,群策群力,畫出思維導圖,在課堂給同學展示。對于活動三,課后作業的重點部分,所有小組都要完成并上傳人工智能平臺學習通。另外,三大人工智能平臺,利于老師和同學分享最新的視頻音頻信息,以及學生對課堂學習的及時反饋。基于在線交流,課內小組presentation,以及平臺作業和反饋,營造一個積極主動愛心滿滿的英語學習大家庭。

四、數據分析

主要包括兩個方面。一是數據的信度分析,二是積極性對投入度的預測效果。數據的顯著性標準值為0.05。通過信度分析檢驗本實驗的問卷的可信度是否可靠,值得推廣應用;通過線性回歸,探索學生學習動機層面哪些因素能夠預測學生的投入程度。

五、研究結果

(一)數據篩選

本課程一共58 位同學,在四次課程后,對其進行問卷調查,調查方式為在線問卷星系統。在58 份問卷中,剔除答題不完整和選擇肢選項太單一(比如全部問題選擇肢均為第五或第六選項),最后有效問卷共計54 份。

(二)問題1 結果

通過對本研究中的七大因子(賦權、有用、成功、興趣、關愛、努力程度、自主策略應用等)數據顯示,7 大因子信度良好,可以對其進行分析,阿爾法系數從0.80 到0.92 不等,可以對其進行分析(見表1)。這些數據也是問題1 的調查結果,為問題2 的開展奠定了信度基礎。

表1:本研究中各量表的信度。

(三)問題 2 結果

本研究通過回歸分析,從努力程度和自我調節策略的運用這兩個投入維度,來考查學生的學習積極性感受能否預測其積極投入程度。在努力程度維度,成就感和興趣感能夠解釋努力付出方差的58%,也即學習感受中的成就和興趣對對努力付出有顯著預測效果(見表2)。同樣,在自我調控策略方面,學生的成就感顯著預測其自我調控策略的運用程度,成就感能夠解釋自我調控策略運用方差的51%。(見表3)總之,在新型基于人工智能平臺的外語課堂上,學生的成就感和興趣,能夠顯著預測其學習的積極投入程度。這在課堂教學質量科學評估方面,具有重要意義。

表2:學習感受對努力付出的普通回歸分析

表3:學習感受對自我調控策略的普通回歸分析

六、討論與結論

問題1 的數據分析結果表明,本研究中所運用的動機/學習積極性量表,具有很好的信度,外語教學研究領域的老師可以放心使用。問題2 的分析結果表明,基于人工智能平臺的外語課堂,因為其便利性(手機端隨時查閱隨時互動隨時提交作業),深受學生歡迎;基于動機策略的課堂設計,使得成就感和興趣大大提高(教師反饋,作業騰訊課堂文件區展示,在線展示課文講解等)更能激發學生學習上的積極投入程度,特別是成就感和興趣的預測效果非常明顯。未來大學里的英語教師可以繼續研究如何基于人工智能平臺和合適動機策略,來調動學生學習積極性,從而帶來其參與度的提高。最后,通過長期的縱向跟蹤,可以檢驗基于人工智能和動機策略的課堂,是否真正帶來學生學術成就和綜合能力的全民提高。

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