AI背景下大學英語教學新模式的應用

【摘要】隨著教育與AI技術的日益融合，英語教學中人工智能技術的應用也逐漸普及。本文針對大學英語教學中出現的問題，例如課時不足，學生缺乏興趣，教學層次不清晰等問題，對大學英語教學新模式的應用進行探討。

【關鍵詞】“AI”;大學英語;新模式

【作者簡介】戴曉薇，東南大學。

一、研究背景

人工智能AI（Artificial Intelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。自1956年DARTMOUTH學會上被提出后，至今日AI技術的發展已日漸蓬勃。國務院于2017年7月8日印發并實施的《新一代人工智能發展規劃》更是將AI技術的發展推上了更高的平臺。

目前，AI技術的發展已和各行各業各領域相交匯，滲透到人們日常的每一個細節中。作為國之大計的教育領域中，AI技術的應用也隨處可見。而自然語言處理等理論的發展，也使英語教育備受人工智能技術裨益。教育部于19年印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，提出了加快人工智能在教育領域的創新應用，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升的要求。近些年來，也有研究指出，在教育中使用人工智可使學習更加個性化，為學生提供有效的學習體驗，有助于發展他們的創造力并減少教師的工作量。因此，在AI技術背景下，大學英語教育模式亟需改良和推廣。本文筆者從我國目前英語教學所面臨的問題入手，對 AI 背景下的大學英語教學新模式進行探索。

二、傳統大學英語教學存在的問題

1. 教學時長不足，學生缺乏興趣。目前，大學英語課程平均學時在200左右 ，在 3至4個學期內要完成四冊大學英語聽說、讀寫和綜合技能訓練的教學的任務。任務的繁重導致了其質量的不穩定性。教師需要在完成課時的前提下保證學生對所授內容的掌握度，但由于目前中國大學英語課堂人數普遍達到30～50人之多，教師無法洞悉每個學生的學習情況以及上課質量，做不到面面俱到。因此，或有一部分學生在課堂結束后，對教師所授內容仍一知半解，需要重新學習;一部分學生希望能課后再自行消化吸收課堂內容;一部分學生仍有繼續深入學習的需求。這些學生都有課后自主學習的訴求，但是目前大多數中國大學英語課程并沒有提供可供學生自主學習的平臺資源。

傳統課堂教學遵循授課、理解、鞏固、練習、檢查模式，循環往復推進，教師是教學活動的中心。在當前的大學英語教學中，這種模式越來越難以激發學生學習興趣。所以，開發自主學習平臺，提供各種學習資源，讓學生成為自己學習的中心，挑選自己感興趣的，愿意花時間去學習的資料顯得分外重要。

2. 教學層次不清晰。現如今，中國的教育資源仍不平衡，在英語教育方面的差異尤為明顯。在很多高等學校的英語課堂中不難發現，學生的英語水平參差不齊。一方面，來自教育發達地區的高水平學生會覺得課程內容過于簡單，課程結束后收獲不大;另一方面，一些來自教育資源相對匱乏地區的學生，自身英語水平與課堂內容層次仍有距離，會覺得難以跟上教學進度。對于這兩種學生來說，課程效率都是不高的，不面向學生水平進行分級的教學是沒有針對性的。

3.“聽說讀寫”能力的培養。

（1）聽力。傳統的聽力教學模式為“教師播放錄音材料——學生根據錄音回答問題——教師反復回放錄音材料并分析問題”，這種機械重復的工作存在以下幾點問題：1.有相當一部分的聽力材料需要背景知識的鋪墊，而大多數學生在聽力課前并沒有很好地預習材料，導致學生對聽力內容感到陌生，難以聽懂，逐漸失去興趣，注意力慢慢轉移，課堂效率低下。2.教學模式的單一化，使得學生對聽力學習興趣乏乏。教師單方面輸出，學生被動接受，二者之間缺乏互動。在中國英語教育中一直存在的“學生做題——教師講題”循環使學生更加厭倦聽力學習。帶有厭學情緒的教學則很難取得好的效果。3.有很大一部分的聽力教學課本早已過時，學生接觸的學習內容即生僻又老舊，實用性不大。而學生需要將聽力能力與之應用的材料大多是實時性材料，例如新聞、電視節目等，學生的平時訓練內容無法派上用場。

（2）口語。如前文所述，大學英語課程課時數相當有限，而口語課能分到的課時數更是少之又少。在有限的課時中，教師把絕大多數時間仍然花在對單詞、句型、語法的講解上，然后配合一些簡單的練習結束一堂課程。同時，互動作為口語訓練的核心，在大學英語課堂也難以實現。一方面，教師無法在有限的時間里做到與30～50名學生全部交流互動，這也導致了學生的發音問題得不到及時全面的反饋;另一方面，學生也存在著因害怕教師的批評，同學的嘲笑而羞于開口的問題。而口語訓練的材料也存在著很大的問題。很多口語教材提供的練習材料不貼近生活，話題也不夠豐富，學生既沒有練習的興趣，也缺乏練習的途徑。

（3）閱讀。相對于聽說寫，中國學生的閱讀能力較強。這要歸因于自小學期間就開始的大量的閱讀練習。但他們的閱讀能力總體上還是偏向于應試型，大多數學生真正擅長的是選對閱讀理解題目的答案，而不是理解文章的遣詞造句，結構布局，情感表達等等。同時，應試型文本大多為議論文、記敘文、說明文等實用性文本，而真正能表現語言之美的散文、詩歌、小說等體裁卻較為少見。學生很少能接觸到，也不知道如何去鑒賞這些優美的文字。

（4）寫作。目前，最普遍的寫作課模式就是“教師布置題目——學生完成習作——教師講評”。在這種模式下存在以下幾種問題：1.該模式耗時長，效率低。通常學生完成一篇習作加上教師批改就需要不少時間，一個學期下來，能練習的話題和體裁相當有限。2.反饋不及時，不精準。在大班式教學的局限下，要求教師做到對學生的每篇習作一一批改，就句法，內容，結構等給出建議，似乎有些困難。而學生無法了解自己習作中的問題，寫作能力自然無法提高。3.通常沒有規范性的教材，教師上課往往傾向于展示范文，而學生容易犯生搬硬套，硬背范文的錯誤。

三、人工智能技術在大學英語教學中的應用

1. 構建自由開放的大學英語自主學習平臺。教師在每次課程結束后，可以把課程中用到的PPT、音視頻材料、文檔等學習材料上傳到平臺上，供學生復習鞏固。對于學有余力的學生，教師可提供一些進階性學習材料或者方便學生找到學習材料的網址鏈接。同時，可以增加交流論壇。自主學習中產生問題的學生可以在論壇中表達自己的疑問，而同學、教師都可以幫助答疑。教師也可以在論壇中發布一些與課程相關的討論，學生可以自由討論，增加互動。平時課堂沒有時間完成的作業，也可以在線上發布，平臺將生成班級整體完成情況，方便教師分析高頻錯題，提高講題效率。

2. 分級測試。為解決一個班級中學生水平參差不齊的情況，我們需要構建一個能將學生按英語水平分級的平臺。在每學期課程開始前，學生登錄平臺，完成分級測試。學校根據各人測試結果劃分等級，并為各等級學生設計不同的教學內容，上課模式等，做到真正有效率的教學。而測試平臺也可以和自主學習平臺數據相通，后者根據前者分級的結果推薦符合學生真實水平的學習材料，避免材料過難導致的自信心受挫或者材料過易導致的時間浪費。

3. “聽說讀寫”能力的全新教育模式。

（1）聽力。首先，聽力課前，教師在自主學習平臺上上傳課程相關背景知識供學生預習，比如有些在課堂上因為時間不夠而被刪減的音視頻材料或者單詞句型表達等。而適當的練習題可以有效保證學生完成預習任務并且考查其預習情況。其次，在課堂上，教師可以借助AI技術，為學生營造真實的聽力環境，更有利于學生融入聽力環境，提高專注度。

針對學習內容過時的問題，學習平臺可以利用AI數據分析功能，結合網絡實時數據，分析總結當下英語熱點學習內容，再推送給教師備課、授課。

（2）口語。為了解決口語訓練機會匱乏的問題，教師可以利用AI口語訓練技術，模擬日常生活對話場景，為學生構建自主訓練環境。一來，可以緩解學生來自外界的學習焦慮，不再畏懼教師和同學的看法，敢開口表達;二來以日常生活為背景，更加貼近生活，也使學生的英語學習不再限于“啞巴英語”。再者，教師可以創建人機對話，學生對話和師生對話，以多種形式豐富學習。并且AI技術能更為及時、精準地給予學生在語音語調、詞匯應用、語法結構等方面存在的問題反饋。

（3）閱讀。不同于以往的閱讀教學，教師可以利用學習平臺智能化地為學生推送不同的閱讀內容，閱讀體裁。而檢驗學生閱讀成果也可以多種多樣，不再拘泥于閱讀理解題。比如學生閱讀后撰寫閱讀心得;教師針對閱讀內容提出討論問題供學生各抒己見，開放交流平臺，學生與學生間，學生與教師間均可互動。

為促進學生對閱讀內容的進一步感悟，教師也可以提供與之相關的朗誦音頻，電影片段等多媒體材料。

（4）寫作。在學生完成寫作任務前，教師可通過學習平臺推送與之相關的寫作素材，背景資料供學生自主學習參考。

寫作完成后，學生將各自習作上傳平臺，教師可隨機分配學生互評，也可利用批改系統批改，能夠從詞匯、語法、篇章和內容等多維度進行評價，相較于教師評價更為客觀，細致。根據批改系統批改結果，可生成班級總體完成情況，教師可分別從不同層次挑選習作為學生講解分析，也大大地節約了教師時間。

四、結語

在信息技術飛速發展的新時代背景下，人工智能技術的應用與發展為傳統的大學英語教學帶來了新的變化和機遇。它在英語教學的方式、效果和體驗方面都有著不可忽視的優勢。但即使人工智能技術可以在一定程度上取代傳統的教學方法，但它并不是解決所有教學問題的“萬能藥”，比如在人文、思辨等方面的教學還存在著相當大的不足，仍需依靠傳統教學。但是，從長遠來看，這兩種教學方法將日益密切地聯系在一起，資源開發、技術革新和過程體驗方面的發展將日益成熟。在人工智能的幫助下，大學英語教學方法在概念、方法和效果方面也將變得日益成熟，完善。

參考文獻：

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