基于人工智能的大學英語口語混合式教學模式探析

【摘要】人工智能技術不斷發展與完善，為大學英語教學改革提供了技術支撐，本文將人工智能技術應用于大學英語口語混合式教學，線上學習與線下教學比翼齊飛，既滿足了學生的個性化學習需求，培養了學生的自主學習能力，又能讓教師精準教學，因材施教，從而提高口語教學質量，增強學生的口語表達能力。

【關鍵詞】人工智能;大學英語口語;混合式教學

【作者簡介】胡敏（1980.06-），男，湖北安陸人，武漢工程大學外語學院，講師，碩士，研究方向：英語語言學、教學法。

一、人工智能教育背景

隨著人工智能的快速發展，圖像識別、機器學習、語音識別、人機交互等技術日益成熟，逐漸應用到教育領域。2017年，中國政府發布《新一代人工智能發展規劃》，提出加快人工智能高端人才培養，建設人工智能學科，發展智能教育。2018年，教育部發布《高等學校人工智能創新行動計劃》，從高等教育領域推動落實人工智能發展。2019年2月，黨中央、國務院發布《中國教育現代化2035》，提出加快推進信息化時代的教育變革，建設智能化校園，統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺，利用現代技術加快推動人才培養模式改革。2019年5月，國際人工智能與教育大會召開，會議強調加快發展伴隨每個人一生的教育、平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育，充分展現了我國致力于抓住新一代人工智能發展的契機，著力推進“中國教育現代化2035”的理念與實踐。

在這些政策的引領下，一些地區和學校已經開始了人工智能與教育教學融合的探索。人工智能正改變著大學英語的教學模式和教育生態，而口語教學作為大學英語教學的重要組成部分，需要借助人工智能與大數據技術，進行個性化和精準化教學變革，做到因材施教，更加有效地提高學生的語言輸出能力。

二、大學英語口語教學改革的必要性

1.大學英語口語教學現狀分析。大學英語口語教學經過不斷的改革，取得了一定成效，但是仍然不能滿足社會對于大學生口語表達能力的工作需求，目前口語教學中存在的問題主要表現為以下幾個方面：

首先，大班教學，課時有限，教材內容滯后。由于教學條件的限制，高校目前基本都是采用大班教學，在課堂上以小組合作形式展開話題的討論，學生能夠獲得的口語表達機會非常少。且由于教學課時少，學生無法系統地接受口語教學的指導。此外，口語教材更新速度較慢，口語話題內容具有滯后性，在一定程度上脫離了學生的實際生活和社會發展現狀，使得學生缺乏參與話題討論的興趣。

其次，學生參與度低，缺乏一對一的師生互動機會。由于是大班教學，教師對學生參與口語討論監管不力，有的學生并沒有真正參與到口語教學活動。在課堂上能與教師一對一進行對話互動的學生人數非常少，大部分學生僅限于生生之間的互動，口語表達錯誤得不到及時糾正。

最后，口語教學評價模式比較片面。口語教學中引入了生生評價、師生評價等機制，但是往往比較主觀且籠統抽象，無論是即時評價還是延時評價，都無法對學生的優缺點作出具體詳細地點評，更無法對學生的語音語調、用詞造句和邏輯結構等作出系統的糾正和指導。

2.大學英語口語教學要求。教育部頒布的《大學英語課程教學要求》明確指出，在聽、說、讀、寫、譯等五種能力培養中，各高校要特別重視聽說能力的培養和訓練。鑒于我國高校大學生人數迅速增長，應充分利用多媒體和網絡技術發展帶來的契機，采用以現代信息技術為支撐的新的教學模式，新教學模式在技術上應體現交互性、可實現性和易于操作性。而今人工智能技術發展日益成熟，推動著大學英語口語教學的革新。

三、 混合式教學研究與大學英語口語教學

混合式教學，就是把傳統面對面教學和網絡教學兩者各自的優勢結合起來，借助數字化教學平臺，構建大量的在線學習視頻，供學生自主學習使用。同時，通過面對面的師生互動為主的課堂線下教學，為學生解答疑難點，以此培養學生的語言綜合應用能力。線上教育與線下教學相互補充與促進，既發揮了學生在線學習的主觀能動性，又提高了線下課堂教學質量。

自從2003年華東師范大學祝智庭教授在《遠程教育中的混合學習》中首次介紹了混合式教學的概念以來，各高校教師積極將混合式教學引入到大學英語口語教學中，并對英語口語混合式教學模式進行了不斷的探索，希望能解決口語教學中存在的問題。綜合維普、萬方和知網期刊數據庫分析，國內大學英語口語混合式教學研究的熱點包括教學理論的混合，教學設計的混合，教學資源以及教學環境的混合。目前，人工智能技術發展日趨成熟，本文嘗試將人工智能技術引入到大學英語口語教學中，以激發學生參與熱情，提高口語教學質量。

四、人工智能技術輔助大學英語口語混合式教學的優勢

1. 大數據分析，讓口語教學變得更具個性化。因材施教是孔子在兩千多年前提出的對學生實施的教學觀念，隨著人工智能和大數據等技術的發展，這一教學觀念的實施不再是一句空談。通過對學生口語學習與訓練數據的分析，人工智能教學系統能夠為學生定制適合自己水平的個性化英語口語自主學習計劃，有針對性地去補足學生口語的薄弱項，避免浪費時間，重復性的學習，有效地激發了學生的學習潛力，增加了學生口語學習興趣和學習能力。同時，通過大數據分析，教師也可以進行更加精準的口語教學，設計更加科學的課堂教學活動。

2. AI語音識別，讓口語發音更標準。長期以來，在口語任務訓練中，學生的口語發音得不到及時糾正，而人工智能語音識別技術可以采集純正的英語發音，當學生進行口語發音練習時，系統會自動對學生發音作出診斷和修正，這樣可以讓學生的英語口語變得標準和流利，學生也會在口語學習中更輕松自信。

3.人工智能評閱與即時評價，讓教學更簡單。在以往的口語考核方式中，教師無法對學生的口語表達精準評價，且對學生課外口語訓練只能做到延時評價。學生一般上傳語音音頻后等待教師批閱，時間線變得冗長。教師在課下也會花費大量時間去聽學生的口語錄音，教學效率被嚴重拉低。而人工智能語音測試功能可以隨時對學生的口語，從單詞發音準確度、句子表達的流利度和完整度，以及段落邏輯三個方面進行全方位打分測評，可以幫助教師從煩瑣的口語批閱工作中解放出來，真正關注學生本身的發展。

五、基于AI的大學英語口語混合式教學模式設計

本文將人工智能技術應用于大學英語口語混合式教學，其實施流程大致可分為課前導學與自主學習，課堂互動探討和課后鞏固與評價三個階段。

1.課前導學與自主學習。課前導學是大學英語混合式口語教學中最重要的一環，為課堂互動教學做好鋪墊。在網絡環境下，借助筆記本電腦、平板、智能手機等移動終端，指導學生根據口語學習目標與驅動任務，開展個性化、自適應的學習，讓學生自主確定口語學習進程、自主選擇口語課程內容、自主診斷口語學習效果。在上課前至少一周，教師可以將課堂口語話題的預習任務和情景資料發布到智能教學平臺，預習任務和情景資料主要有與話題相關的文本語音朗讀資料和微視頻，并設置相關的口語任務，這些任務包括與話題相關的詞匯朗讀、句子跟讀、人機對話、觀點表達等。學生可以根據自己的喜好和水平去自主選擇性地完成，然后由教學平臺人工智能測評系統隨時進行評閱，伴隨式地一對一進行指導，糾正學生在語音、句子表達等方面的錯誤，讓學生及時了解到自己的不足之處，并根據測評提示不斷地進行更正，直到正確為止。這樣充分地保障了課前口語自主學習的質量和效率，讓學生學有所獲，并且讓學生有足夠的信心與能力參與到課堂的口語教學活動中。

2.課堂互動探討。人工智能系統會自動對課前導學部分的訓練數據進行分析，根據統計結果，教師可以很清楚地了解學生的口語表達基礎，訓練投入度以及學習疑難點、障礙點等。以往混合式教學中這部分活動通常是由教師來完成，不僅費時耗力，而且統計分析也不太精確。以大數據統計為依據，進行口語課堂教學活動的重難點設計，這樣的課堂教學更有針對性和目的性。首先，教師將課前導學環節中優秀學生的口語作業通過智能教學平臺投屏進行展示和欣賞，并指出其他學生口語表達當中的共性問題。然后，教師將口語話題進行細化與升級，提高訓練的難度，利用分組教學模式，把學生分成不同的小組進行討論，在討論結束之后給予學生充足的時間進行課堂小組表演，表演形式根據話題不同的內容可以分為情景對話、訪談和辯論等。最后，進行生生互評和師生評價。在此教學環節，教師要引導學生積極參與整個課堂教學活動，培養學生的批判性思維能力，同時促進學生表達技能、團隊合作、自我認識等方面的發展。

3.課后鞏固與評價。在課堂教學之后，教師可以將口語測試發布到智能教學平臺，讓學生在規定時間內獨立完成，以檢測學生對口語教學話題掌握的情況。在智能系統批改之后，會對學生做一個綜合評價，根據評價結果進行分類，顯示出每個學生口語測試當中的薄弱項。然后根據每個學生的薄弱項，平臺系統再設置各自需要強化的口語作業，可以進行多次學習，并與以往學習數據進行對比。在此過程中，人工智能學習系統可以查詢該領域知識庫的相關內容，并對學生的薄弱環節進行補強，能夠進一步鞏固課堂的口語話題學習，完成既定的教學目標。

六、結語

人工智能技術應用于大學英語口語教學，能充分考慮學生的個體差異，協助教師更好地進行因材施教，進一步優化了大學英語口語混合式教學模式。同時，也能減輕教師的教學負擔，讓教師能夠騰出更多的時間和精力去關注師生互動交流、教學設計和教學質量，精準地引導學生進行線上和線下的口語訓練與學習，更加有效地提高學生的語言輸出能力。

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