人工智能技術賦能下基于沉浸理論的高職英語聽說教學研究

李靖怡

（廣東行政職業學院 外語系，廣東 廣州 510800）

作為一門涉及計算機科學、神經認知學、語言學、心理學等領域的新興技術科學，人工智能（Artificial Intelligence 或稱AI）造就了多領域的顛覆性變革。在外語教育領域，人工智能重塑了外語教與學的生態環境，使智慧教學成為新常態［1］。自人工智能技術規模化應用落地以來，外語教學生態已隨人工智能2.0 時代熱潮得到躍遷。在深度學習、大數據智能化解決方案、個性化學習、語音識別、智能學習反饋、因材施教、自適應學習（搜集學習數據，預測未來表現，智能化推送最適合的學習內容）等人工智能技術助力下，教學效率和質量顯著提高，個性化教學水平極大提升，個性化教學受益覆蓋面也進一步擴大。正如《中國人工智能自適應教育行業研究報告》［2］所言，人工智能自適應教育的本質是可規模化的個性化教育。因此，在人工智能技術賦能下對高職英語聽說教學模式的持續探索非常值得開展。

一、人工智能輔助英語聽說教學研究概述

人工智能技術應用方興未艾，其語音識別、精準水平檢測、發音糾正及學習軌跡跟蹤，構筑了英語聽說教學新形態， 也為英語聽說教學研究開辟了新方向。具體而言，人工智能提高了聽力資源鮮活度，因人而異地提供適配聽力資源，能識別、播讀物體相關英語表達，也能營造實際語言應用場景。因此，在學習輔導、教學場景和教學測評等各環節，人工智能都能全方位提升教學效率，創新學習方式，改善學習體驗［3］，并提高學生的自我效能感［4］。從之前可融合實時聊天、聽力訓練及句子分析器的網上英語陪練系統（如“希賽可”）［5］，到通過學習分析促進個性化教學的大型在線聽寫、朗讀、寫作批改網站（如“句酷批改網”）［6］，再到人工智能環境下，通過大量移動學習資源和實時語音評分技術助力高職英語口語教學［7］及口語測試［8］，并較好地改善語音面貌、提升口語流利度、改革傳統晨讀模式［9］的手機APP（如“流利說 ? 英語” 及“FiF口語訓練”），以及借助語音合成和模仿技術的口語評估路徑［10］，可以看出，E-learning（電子化學習）、M-learning（移動學習）以及U-learning（泛在學習）變革了外語學習的方式［11］。信息技術與聽說教學“深度融合” 后［12］，向開放性、碎片化、移動化轉變的聽說學習資源，向人機合作、師生互動轉變的學習模式，也彌補了以往學生參與度低、互動單一、語境缺失等不足［13］。同時，教育技術與外語視聽說等課程融合后，技術也成為有機組成部分［14］。

二、沉浸理論視角下人工智能輔助高職英語聽說教學

不少學者對人工智能與外語教學的融合提出了高屋建瓴的遠見卓識，然而，人工智能作為一門新興的科學技術，在聽、說、讀、寫、譯一系列垂直細分領域仍然有待深耕。其中，作為更能從情境感中獲益并得到輔助提高的能力，英語聽說能力曾在部分文獻中與沉浸理論相結合并得到一些探討［15-17］。然而，人工智能輔助語言學習軟件不斷更迭，能夠給予學生更富沉浸感、更適切、更定制的學習體驗，但沉浸理論視角下的人工智能輔助高職英語聽說教學研究仍然鮮見，這也是本文的緣起及意趣所在。

（一）沉浸理論

沉浸理論（Flow Theory）或稱心流理論，由美國芝加哥大學的匈牙利裔美籍心理學家、教授Mihaly Csikszentmihalyi 于1975 年在其著作Beyond Boredom and Anxiety（超越乏味與焦慮）［18］中首次提出，意指人們在進行一項活動時完全置身其中、忘我投入、沉浸集中的感受和狀態，心無旁騖以至察覺不到時間流逝，并從中得到愉悅和滿足。他提出沉浸體驗模型特征包括9 個維度。其后，Jackson ＆ Marsh 在此基礎上，于1996 年編制出至今一直得到廣泛使用的沉浸狀態量表（the Flow State Scale，簡稱FSS）并闡述了9 個維度的特征［19］：（1）挑戰與技能平衡——活動具有挑戰性但挑戰難度與自身技能水平在合適范圍內達到平衡；（2）行動與意識融合——忘我投入以至不由自主、自然而然地持續當下行為；（3）清晰的目標——活動前或活動中有明確的目標；（4）明確的反饋——獲得即時并明晰的反饋，得知目標達成；（5）專注當下任務——全神貫注于眼前，這也是沉浸感中最常被提及的感受；（6）可控制感——有信心和能力進行把控；（7）自我意識隱退——自我意識已與當下活動渾然一體，暫時隱退；（8）時間感知發生變化——在某些特定活動中，覺得時間變慢或變快，或感知不到時間；（9）純粹性——從活動本身純粹地、不帶功利目的地獲得愉悅滿足。

（二）基于沉浸視角構建英語聽說融合人工智能的教與學生態系統閉環

初步制定人工智能輔助高職英語聽說教學實施方略，在教、學、練、測評、管理環節，借助人工智能測評技術實行學習檔案建檔，形成閉環鏈條，初步構建高職聽說教學融合人工智能技術的教與學生態系統。

第一，根據廣東省某高職院校商務英語專業大三英語聽說教學內容與學情特點，從手機應用商店市場中下載并試用現有人工智能輔助英語學習工具，篩選出沉浸代入感較強，并在內容、形式、操作上適切的人工智能自適應技術環節（優先考慮曾入選Editor’s Choice 編輯推薦及市場上評價較高的工具），初步選擇“流利說? 英語” APP。

第二，指導學生通過APP 中的人工智能算法技術，先進行起步英語水平定級測試、詞匯量測試、發音能力測試，得到3 個檢測報告，以便對全班每名同學進行基礎能力摸底并實施建檔。

第三，學生進入聽說課堂學習每個話題模塊前，借助APP 情景實戰欄目里的沉浸式模擬場景聽說訓練，結合其搭載的人工智能自適應技術，對自身語音語調、應答流暢、準確、得體指標進行檢測，實現課前排雷，要求學生根據智能評估報告動手總結現階段薄弱點，從而達到比以往效率更高、質量更好的預習效果。譬如，學習教材中的Job Interview 模塊前，學生先在預習階段借助APP 進行“求職面試”情境式沉浸訓練，既作為內容熱身、生詞鋪墊，也借助人工智能算法，讓每名學生初步明確自己對本話題中哪些表達存在聽力、發音、口語句式短板。同時，要求學生提交相關雷達圖多維學習報告、闖關分數等，歸入其學習檔案，進行過程性記錄，作為形成性評估依據。

第四，課堂上，針對課前排雷中出現的薄弱環節，以及課程模塊中的重點知識，現場進行檢測、指導及進一步操練、拔高。例如，通過課前APP 練習，發現學生對于職場中如何表述看法的口語句式普遍欠缺得體性、帶有/v/ 輔音的單詞發音不理想等。因此，在課上將針對性進行相應表達用法強化訓練，并針對/v/ 唇齒摩擦度不到位的情況進行現場點撥、即時練習和糾音。而后，針對書本對應模塊中的重點聽說技能，進行學習、操練和拔高。

第五，課后通過測評與管理，繼續挑選APP 中的相關話題進行學習鞏固與延展，并循環進行下一模塊新一輪排雷，從而結合校本內容，輔助課程螺旋式進展。比如，課后布置學生完成APP 中的相關內容“職場菜鳥初長成”（見圖1），通過沉浸式情境線索提示（如“入職心儀已久的公司，第一天，緊張又激動”“旁邊坐著新同事，和他打個招呼吧”“來得正巧，公司剛好要舉辦一場大型會議”“聽完同事的話，快提議由你來預定會議室吧” 等），體驗沉浸模擬場景，進行角色對話訓練，獲得即時個性化學習報告。此外，“知識星球” 和“每日一詞”等欄目中的句子聽力跟讀練習，即時報告中的紅、綠、黑色標注（分別表示哪個單詞發音有待提高、很好、尚可），具體建議（如“你的worth 中的/w/和venture 的發音需留意”），查詢釋義，加入單詞筆記、闖關成績單、用戶排行榜等功能，均使學生不受時間和空間限制，獲得比以往更個性化、更及時的反饋。因此，從APP 中多種多樣的沉浸情境和操練環節中，選擇校本教材話題相關內容，可補充和延伸練習，并依次推進到下一模塊的學習，形成閉環。

圖1 仿真模擬情景聽說訓練“職場菜鳥初長成” 模塊

（三）基于沉浸視角的人工智能輔助高職英語聽說教學實踐總結

經過一學期的實施，基于前人研究［19-20］，結合具體情況編制沉浸體驗量表，并根據該年級全部班級回收的共132 份有效調查問卷反饋，證明人工智能輔助高職英語聽說教學不僅可行，而且值得推廣。

其一，以往學生只能通過有限的途徑參與到沉浸感強的聽說訓練中，如課堂模擬活動及英語角等。這些活動雖有成效，但對時間、場地都有一定要求。現借助人工智能技術，可進行時間靈活、題材自選的沉浸式練習，為學生學習提供了極大便利。

其二，定制、智能、適切、沉浸化的學習互動，可幫助教師更好地實現“規模化的個性化指導”［2］。參與調查的學生也表示，人工智能技術搭建的情境引導和故事情節，既幫助自己積累了實際場景中的表達，也有利于更快投入操練狀態。其中，79.54% 的學生表示“進行人工智能情景實戰時，我學到了大一大二沒見過的地道表達”，86.36% 的學生表示“進行人工智能情景實戰時，我能夠很快投入學習狀態”。

具體而言，在沉浸體驗的9 個維度上，人工智能輔助學習軟件與高職英語聽說教學得到了較好的融合。

（1）挑戰與技能平衡：人工智能自適應技術可針對學生初次使用APP 時的起步水平前測，通過算法決定推送材料的挑戰難度。沉浸情境聽說練習后，77.27% 的學生表示“進行人工智能情景實戰時，我相信自己的聽說水平能夠應對挑戰”，其中，67.42% 和9.85% 的學生認為“基本符合” 和“完全符合”。絕大多數學生（比例占88.64%）表示“有時候遇到的問題確實很難，但我喜歡有點挑戰”，其中，69.70% 認為基本符合，18.94% 認為完全符合。

（2）行動與意識融合：人工智能情境式對話創設了一步一回應的機制，使學生自然而然地為了保持情節推動，而持續沉浸在當前語境中進行聽說應答。76.52% 的學生認為“進行人工智能情景實戰時，我總想知道劇情將如何發展”，其中，60.61%的學生認為基本符合，15.91% 的學生認為完全符合。

（3）清晰的目標：人工智能情景對答模塊啟動前，有明確的題目提示（例如：如何在國外點咖啡，在國外遇到麻煩事如何報警等），且在學生每一話輪應答過程中，屏幕給予清晰的要點提示（例如：上海機票有打折、3 部電影任選其一），并附圖片輔助理解。78.03% 的學生反饋“進行人工智能情景實戰時，非常清楚自己要做什么”，其中，60.61% 的學生認為基本符合，17.42 的學生認為完全符合。在問及進行人工智能情景實戰時是否有很清晰的目標，67.43% 的學生答案是肯定的，其中，56.82% 的學生認為訓練過程中有較清晰的目標，10.61% 的學生認為有非常清晰的目標。大多數學生認為，在練習過程中，“學習目的很明確”，總比例為76.51%。

（4）明確的反饋：每次應答后，人工智能自適應技術可根據使用者的實時答案語音，給予較豐富生動且定制化的評價用語（如“數字發音不錯”“現在你懂得電影院選座位啦” 等），并推送相關同義表達作為拓展。情景實戰后，即時顯示雷達圖多維學習報告、本次知識點總結及參考答案、改進點（如回答的句子太簡單、句中某個詞發音不夠好等），并附上對應建議，讓使用者獲得即時且明晰的反饋，得知目標達成，提升沉浸體驗。

（5）專注當下任務：84.84% 的學生認為，“進行人工智能情景實戰時，我可以毫不費力地把注意力集中到對話練習中”，其中，64.39% 的學生認為基本符合，20.45% 的學生認為完全符合。分別有46.97% 和13.64% 的學生基本或完全認同“人工智能情景實戰讓我暫時忘卻其他煩惱”。對于“我完全專注于我正要完成的對話任務上”，65.91% 的學生表示基本贊同，18.94% 的學生表示完全贊同，比例共占84.85%。此外，87.87% 的學生認為自己完全專注于創設情境中的對話思路和節奏。

（6）可控制感：情境化聽說練習中，練習者可自行決定是否查看或采用相關提示和參考答案，因而不同水平的學生均有信心和能力對自身表現進行掌握把控。參與調查的學生中，68.18% 的學生認為“能夠掌控自己的表現和反應”。

（7）自我意識隱退：利用人工智能自適應技術在手機上進行富有沉浸感的訓練，可使學生的緊張感、束縛感降低；同時，學生也可通過多次重復來達到刻意練習的效果，因此，聽說能力也有望得到螺旋式上升。調查問卷反饋顯示，90.91% 的學生認為“進行人工智能情景實戰時，我覺得沒有和真人對話那么緊張”，79.55% 的學生認為“我覺得更有安全感，因為沒有人嘲笑我的口語錯誤”。同時，調查結果顯示有75.76% 的學生認為“進行人工智能情景實戰時，我很少感覺疲倦”。

（8）時間感知發生變化：87.12% 的學生認同“進行人工智能情景實戰時，學習時間似乎過得很快”，其中，68.18% 的學生認為基本符合，18.94%的學生認為完全符合。對于“有時我全神貫注而感覺不到時間的流逝” 的描述，55.3% 的學生認為基本符合，15.91% 的學生完全符合。

（9）純粹性：指從活動本身純粹地、不帶目的地獲得愉悅滿足。對于“人工智能情景實戰的忘我體驗讓我迷戀”，46.97% 的學生表示認同。

結語

從實踐和反饋可知，在人工智能技術賦能下，沉浸理論對高職英語聽說教學模式的探索帶來了新的啟發。智能技術及嶄新工具的浪潮必將繼續撲來，比起盲目跟風，只有做到有的放矢，才能使技術真正為“師”所用。外語相關課程如英語聽說、英語視聽說、英語會話等，均可借助人工智能技術及其創設的沉浸體驗，探尋教、學、練、測評、管理等不同環節的變革，嘗試構建高職外語教學融合人工智能技術的教與學生態系統，為讓更多英語學習者受益而不斷探索。