人工智能輔助英語(yǔ)句法可視化學(xué)習(xí)路徑與思考

徐使超 賈炯

《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》指出，未來(lái)5年，我國(guó)發(fā)展方向之一是推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)同各產(chǎn)業(yè)的深度融合。國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確指出要構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，“構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系”。“人工智能+”的教學(xué)模式時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，但人工智能在教育領(lǐng)域運(yùn)用的優(yōu)勢(shì)尚未完全發(fā)揮，教育系統(tǒng)智能化的深層次變革空間仍然存在^[1]。《普通高中英語(yǔ)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》提出了英語(yǔ)學(xué)科核心素養(yǎng)及學(xué)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，指出普通高中英語(yǔ)課程應(yīng)重視現(xiàn)代信息技術(shù)背景下教學(xué)模式和學(xué)習(xí)方式的變革，充分利用信息技術(shù)，促進(jìn)信息技術(shù)與課程教學(xué)的深度融合，營(yíng)造信息化教學(xué)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的有效促學(xué)功能。如何將人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)與教學(xué)結(jié)合，已成為當(dāng)下高中英語(yǔ)教學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。

高中英語(yǔ)課標(biāo)重視英語(yǔ)句法在語(yǔ)法教學(xué)中的作用，為其設(shè)置了多達(dá)14條相關(guān)學(xué)習(xí)條目，并根據(jù)學(xué)生所處的不同學(xué)習(xí)階段，對(duì)其句法水平提出明確要求。內(nèi)容集中在復(fù)雜句型與句法成分的認(rèn)知和使用上，分布在必修、選擇性必修、選修提高三個(gè)階段。本文通過(guò)分析結(jié)合人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)的英語(yǔ)教學(xué)活動(dòng)，以學(xué)生句法意識(shí)、長(zhǎng)難句理解能力的提升為目標(biāo)，探究實(shí)踐人工智能輔助句法可視化學(xué)習(xí)的路徑。

一、人工智能輔助句法教學(xué)的工具

（一）Stanford CoreNLP下載調(diào)用

斯坦福大學(xué)近年來(lái)研發(fā)的Stanford CoreNLP數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)以Python為實(shí)現(xiàn)環(huán)境，采用高準(zhǔn)確性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件構(gòu)建的，可運(yùn)用于自然語(yǔ)言的分詞、多詞標(biāo)記、詞性、形態(tài)學(xué)特征標(biāo)記，以及依存句法分析的數(shù)據(jù)庫(kù)、軟件包組合^[2]。

本文述及的句法分析主要運(yùn)用Stanford CoreNLP中的句法依存結(jié)構(gòu)分析及句法成分分析功能。該技術(shù)目前為開放項(xiàng)目，在Python或Java環(huán)境下根據(jù)提示運(yùn)行即可。該系統(tǒng)較其他人工智能自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)具有明顯的可操作性優(yōu)勢(shì)。系統(tǒng)運(yùn)行后，教師在電腦瀏覽器中輸入網(wǎng)址“l(fā)ocalhost：9000”，即可進(jìn)入系統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)接口，開展相關(guān)操作。進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)，界面包含輸入框“Text to annotate”，及兩個(gè)選項(xiàng)卡“Annotations”“Language”，輸入框“Text to annotate”用以輸入待分析的語(yǔ)料。“Annotations”選項(xiàng)卡用以選擇相關(guān)功能，包括詞性標(biāo)注“post of speech”（如圖1）與句法成分分析“constituency parse”（如圖2）。Stanford CoreNLP具有跨語(yǔ)言的句法分析能力，能夠應(yīng)對(duì)英語(yǔ)、中文、日語(yǔ)、阿拉伯語(yǔ)等多種語(yǔ)言。“Language”選項(xiàng)卡用以選擇對(duì)象語(yǔ)種。就本文而言，選擇“English”選項(xiàng)，點(diǎn)擊右側(cè)“Submit”提交即可。

（二）Stanford CoreNLP句法分析

對(duì)于語(yǔ)言內(nèi)容的標(biāo)注，系統(tǒng)依據(jù)成分語(yǔ)法進(jìn)行設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)與傳統(tǒng)語(yǔ)法教學(xué)存在一定的區(qū)別，首先是詞性標(biāo)注方式不同，它采用的是賓州樹圖標(biāo)記體系（見表1）。

另一重要特點(diǎn)是，系統(tǒng)增加了對(duì)于句法成分結(jié)構(gòu)的劃分，沒有采用以往的“主謂賓定狀補(bǔ)”，其各類標(biāo)注內(nèi)容對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)如表2所示。

以圖2中所述例句為例。輸入的句子為“root”，下屬句型結(jié)構(gòu)為“s”，由名詞短語(yǔ)NP、動(dòng)詞短語(yǔ)VP與標(biāo)點(diǎn)符號(hào)“.”組成。名詞短語(yǔ)“NP： The quick brown fox”由限定詞“DT： The”、形容詞“JJ： quick”、形容詞“JJ： brown”以及名詞單數(shù)“NN： fox”組成。動(dòng)詞短語(yǔ)“VP”下屬動(dòng)詞過(guò)去式“VBD： jumped”與介詞短語(yǔ)“PP”，介詞短語(yǔ)PP下屬介詞“over”和名詞短語(yǔ)“NP：the lazy dog”，該名詞短語(yǔ)包括限定詞“DT： the”、形容詞“JJ： lazy”和名詞單數(shù)“NN： dog”。

系統(tǒng)對(duì)于詞性與句法短語(yǔ)的智能標(biāo)記能力，充分滿足新課標(biāo)對(duì)于詞性及句法短語(yǔ)的教學(xué)要求。

二、人工智能輔助句法教學(xué)實(shí)踐

在課程教學(xué)目標(biāo)方面，課標(biāo)明確提出在語(yǔ)篇理解中借助五類句子成分（動(dòng)詞短語(yǔ)、名詞短語(yǔ)、形容詞短語(yǔ)、副詞短語(yǔ)、介詞短語(yǔ)）有選擇地對(duì)長(zhǎng)句和難句進(jìn)行分析的要求。根據(jù)筆者的觀察，現(xiàn)階段的語(yǔ)篇教學(xué)在長(zhǎng)難句分析方面存在以下缺陷：第一，學(xué)生的中心性不足，教學(xué)以教師為中心，長(zhǎng)難句分析對(duì)象根據(jù)教師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)預(yù)設(shè)，而不是基于學(xué)生理解過(guò)程中存在的實(shí)際困難預(yù)設(shè);第二，分析的準(zhǔn)確性不足，教師對(duì)于句法結(jié)構(gòu)的分析以經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)，且能力存在差異;第三，教學(xué)的效能性不足，句法分析以句法解釋為主，缺乏直觀、高效的教學(xué)方法;第四，內(nèi)容的趣味性不足，句法知識(shí)講解枯燥、單調(diào)。在課堂教學(xué)中運(yùn)用人工智能技術(shù)，將會(huì)有效改善上述情況（如圖3）。

（一）人工智能輔助課堂句法教學(xué)

2019年，浙江省高中英語(yǔ)全面采用人教版新教材。新教材以課程標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為導(dǎo)向，是教學(xué)的核心內(nèi)容。以下以新教材第一單元的“Reading and thinking”語(yǔ)篇為例，介紹Stanford CoreNLP的句法結(jié)構(gòu)可視化教學(xué)路徑。

1.問題呈現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)句法困難

在常規(guī)閱讀教學(xué)的同時(shí)，教師可向?qū)W生提問：“Which sentence do you find difficult to understand？ Read the article again and think by yourself.”。句法問題的提出要以學(xué)生為中心，要求學(xué)生在自主思考的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)語(yǔ)篇中理解困難的句式結(jié)構(gòu)。

此后，向?qū)W生布置任務(wù)：“Share the sentences you find difficult in your groups. Do you agree with your group members？ If your group find it difficult， then share it with the class.”，引導(dǎo)學(xué)生以小組討論的形式分享語(yǔ)篇閱讀中的長(zhǎng)難句，并在黑板上呈現(xiàn)，供學(xué)生討論。

以本文為例，學(xué)生討論后篩選出的長(zhǎng)難句為：

1. Going from junior high school to senior high school is a really big challenge.

2. I had to think very carefully about which courses I wanted to take.

3. My adviser recommended that I should sign up for advanced literature because I like English and I'm good at it.

……

2.思維建構(gòu)，探究句法結(jié)構(gòu)

針對(duì)學(xué)生篩選出的長(zhǎng)難句，教師可布置如下討論任務(wù)：“Think by yourself and discuss with your partners about the structure of the sentence. Find out the NPs， VPs， PPs， ADJPs， ADVPs and clauses. ”。學(xué)生以個(gè)人思考與小組討論的方式探究上述長(zhǎng)難句的結(jié)構(gòu)。在瀏覽器“l(fā)ocalhost： 9000”界面中輸入對(duì)象句，在“Annotation”選項(xiàng)卡中選擇“post of speech”選項(xiàng)，系統(tǒng)會(huì)為學(xué)生提供句式的詞性標(biāo)注信息，為學(xué)生句型結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)提供支架（如圖4）。

由于對(duì)于詞匯的詞性區(qū)分不是本課堂的教學(xué)重點(diǎn)，因此，筆者以輔助材料的形式提供給學(xué)生，讓學(xué)生根據(jù)自身的句法知識(shí)對(duì)句子中的各類短語(yǔ)與從句進(jìn)行分析。

3.智能輔助，解決句法困難

之后，教師布置任務(wù)：“Check the phrases and clauses with the result processed from the computer.”，并在學(xué)生探究句法結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，展示電腦句法分析結(jié)果，將學(xué)生的句法分析與電腦分析進(jìn)行對(duì)比。借助顯性對(duì)比，教師可引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)句法分析的盲點(diǎn)及誤差。

在句式圖的輔助下，學(xué)生能夠發(fā)現(xiàn)該句中的“Going from junior high school to senior high school”的動(dòng)名詞詞組結(jié)構(gòu)，并了解其作為動(dòng)詞詞組兼具名詞詞組的特點(diǎn)。

4.知識(shí)深化，應(yīng)用句法結(jié)構(gòu)

學(xué)生在教師指令下，根據(jù)所學(xué)句法內(nèi)容對(duì)分析、討論的句法結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿寫，結(jié)合閱讀語(yǔ)篇內(nèi)容，討論高一生活中的煩惱。以首句“Going from junior high school to senior high school is a really big challenge.”為例，學(xué)生經(jīng)過(guò)討論后在課堂上寫出了如下句子。

1. Living on myself in the dorm is a big trouble now.

2. Playing cell-phone games in high senior school is really a big problem.

3. Saying goodbye to my best friend in junior high school is a sad story to me.

Stanford CoreNLP智能系統(tǒng)具有分析語(yǔ)言片段的能力，對(duì)于學(xué)生造句中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，它同樣能進(jìn)行句法分析，不過(guò)語(yǔ)病會(huì)對(duì)句法分析的準(zhǔn)確率造成一定的影響。因此，在將學(xué)生例句輸入系統(tǒng)前，最好先通過(guò)LanguageTool工具進(jìn)行語(yǔ)誤自動(dòng)檢測(cè)、糾正語(yǔ)病，這樣可提高系統(tǒng)分析的準(zhǔn)確率。

運(yùn)用這一系統(tǒng)對(duì)學(xué)生所造的句子再次進(jìn)行句法分析，能夠幫助學(xué)生鞏固和深化所學(xué)知識(shí)。以該句的句法結(jié)構(gòu)圖為例，分析結(jié)構(gòu)圖能夠明顯呈現(xiàn)學(xué)生仿照原文“Going from junior high school to senior high school is a really big challenge.”、運(yùn)用“Living on myself in the dorm”動(dòng)詞詞組所造的句子。

（二）人工智能輔助句法自主檢索

人工智能的一大優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)句法自主檢索，讓學(xué)生能夠自主解決課外英語(yǔ)學(xué)習(xí)中遇到的句法問題。以筆者所教的班級(jí)為例，班級(jí)教室中安裝有一體化電腦的智能黑板系統(tǒng)。筆者在其中安裝了Stanford CoreNLP工具包及其配套環(huán)境，學(xué)生在課外閱讀練習(xí)中可自行對(duì)復(fù)雜句式進(jìn)行檢索，探究長(zhǎng)難句的句法結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)問題，及時(shí)解決問題，通過(guò)句法認(rèn)知提升閱讀效能。

以學(xué)生在閱讀2021年浙江高考題時(shí)遇到的句子為例，試卷C篇的第9句為：“Instead， our results suggest that the successful dogs realized that a smiling mouth means the same thing as smiling eyes， and the same rule applies to an angry mouth having the same meaning as angry eyes.”。該句共有36個(gè)單詞，包含3個(gè)子句結(jié)構(gòu)及多個(gè)復(fù)雜的名詞短語(yǔ)、動(dòng)詞短語(yǔ)，對(duì)于學(xué)生的語(yǔ)篇閱讀理解造成較大的認(rèn)知困難。

傳統(tǒng)的教學(xué)模式下，學(xué)生解決問題大多只能求助于教師。在Stanford CoreNLP輔助教學(xué)模式下，學(xué)生將該句輸入系統(tǒng)，在“Annotation”選項(xiàng)卡選擇“post of speech”與“constituency parse”即可獲得該句的詞性與句法成分可視化結(jié)構(gòu)。在詞性標(biāo)注圖與句法結(jié)構(gòu)圖的幫助下，大部分學(xué)生能夠理解復(fù)雜句的句式結(jié)構(gòu)，克服閱讀障礙。

句法知識(shí)能夠提升學(xué)生的詞匯推理能力，增強(qiáng)對(duì)語(yǔ)法知識(shí)的記憶，有助于學(xué)生閱讀理解的提高^[3]，促進(jìn)語(yǔ)言閱讀能力的習(xí)得。句法可視化的呈現(xiàn)方式降低了學(xué)生理解語(yǔ)句的難度。人工智能的運(yùn)用，既幫助學(xué)生克服了學(xué)習(xí)中遇到的句法困難，又打破了原有句法教學(xué)的時(shí)間限制。

（三）人工智能輔助句法教學(xué)的特點(diǎn)

Stanford CoreNLP輔助句法教學(xué)的作用體現(xiàn)在其作為計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)、顯性學(xué)習(xí)、可視化學(xué)習(xí)的方法，以學(xué)生為中心，以圖示為認(rèn)知手段，以大數(shù)據(jù)為分析依據(jù)，在句法教學(xué)中實(shí)現(xiàn)學(xué)生中心、分析準(zhǔn)確、過(guò)程高效、內(nèi)容有趣。

1.學(xué)生中心，學(xué)習(xí)問題更突出

較以往的句法教學(xué)方式不同，在計(jì)算機(jī)的輔助下，句法分析以學(xué)生在閱讀中發(fā)現(xiàn)的長(zhǎng)難句為分析對(duì)象，圍繞學(xué)生的問題展開，為學(xué)生而教。顯性知識(shí)有助于學(xué)生注意語(yǔ)言，利于學(xué)生發(fā)現(xiàn)自身語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言范式之間的差距^[4]。借助人工智能，教師可以學(xué)生的問題為教學(xué)切入點(diǎn)，對(duì)句法進(jìn)行即時(shí)分析，讓學(xué)生發(fā)現(xiàn)自身的言語(yǔ)與目標(biāo)語(yǔ)言特征之間的差異，進(jìn)行語(yǔ)言學(xué)習(xí)的自我監(jiān)控與有意識(shí)的調(diào)整。

2. 分析準(zhǔn)確，句法分析更科學(xué)

經(jīng)測(cè)試，Stanford CoreNLP在句法成分分析中的準(zhǔn)確率達(dá)到90.4% ^[5]。在詞匯詞性分析中，分析器語(yǔ)言使用賓州樹圖詞性標(biāo)記系統(tǒng)，相較網(wǎng)絡(luò)詞典的詞性查找功能，其詞性標(biāo)記以語(yǔ)篇、語(yǔ)境為依據(jù)，并且區(qū)分動(dòng)詞、形容詞各種形態(tài)，分類更加詳細(xì)。

3. 過(guò)程高效，圖示表達(dá)更直觀

在語(yǔ)篇教學(xué)過(guò)程中，運(yùn)用樹圖句法開展教學(xué)恰能滿足可視化教學(xué)原則：文字語(yǔ)言與圖形輸入結(jié)合的形式須實(shí)現(xiàn)可視化教學(xué)的組塊原則，在動(dòng)態(tài)語(yǔ)篇教學(xué)中加入句法可視化分析須保證學(xué)習(xí)對(duì)象與信息多元表征的一致性，保證信息組塊內(nèi)容時(shí)空的一致性^[6]。句法結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)直觀、具體，能夠降低學(xué)生理解句法結(jié)構(gòu)的難度，提高教學(xué)效果。

4. 過(guò)程有趣，學(xué)生學(xué)習(xí)更投入

將人工智能技術(shù)介入教學(xué)，可為學(xué)生提供一種有趣的、交互式的英語(yǔ)語(yǔ)法探究學(xué)習(xí)體驗(yàn)。而且，這一系統(tǒng)可由學(xué)生操作，將分析對(duì)象的決策權(quán)交給學(xué)生。此外，它還能夠提升學(xué)生語(yǔ)言學(xué)習(xí)的科學(xué)文化素養(yǎng)。

三、未來(lái)已來(lái)：人工智能發(fā)展給英語(yǔ)教學(xué)帶來(lái)的啟示

（一）人工智能輔助英語(yǔ)學(xué)習(xí)前景廣闊

人工智能輔助英語(yǔ)句法教學(xué)已成為現(xiàn)實(shí)，其對(duì)于句法結(jié)構(gòu)的分析較以往的經(jīng)驗(yàn)式教學(xué)具有明顯的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。可視化技術(shù)作為一種信息表征形式，其對(duì)于信息傳遞的主要作用在于更易理解、更加快速、更有效率。語(yǔ)篇長(zhǎng)難句的句法成分與結(jié)構(gòu)通過(guò)可視圖形直觀呈現(xiàn)，降低了學(xué)生對(duì)于復(fù)雜句式的認(rèn)知障礙，賦能學(xué)生學(xué)習(xí)。

（二）人工智能輔助應(yīng)用研究有待深入

因人工智能的功能實(shí)效，及其對(duì)學(xué)生進(jìn)行語(yǔ)言自主、智能、深度學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用，人工智能輔助英語(yǔ)教學(xué)已成大勢(shì)所趨。然而，現(xiàn)階段的人工智能輔助句法教學(xué)的普及與推廣仍然存在較大困難，這需要一線教師付出一定的學(xué)習(xí)成本，克服存在的明顯的技術(shù)障礙。因此，目前英語(yǔ)教學(xué)中，教師需要探索更具針對(duì)性、易用性、精準(zhǔn)性的軟件，實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)與教學(xué)的深度融合。

隨著新時(shí)代人工智能大數(shù)據(jù)+語(yǔ)言教育的不斷深化，筆者相信，相關(guān)技術(shù)瓶頸終將被快速突破，人工智能在英語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用前景將日益廣闊。

參考文獻(xiàn)

[1] 余亮，魏華燕，弓瀟然.論人工智能時(shí)代學(xué)習(xí)方式及其學(xué)習(xí)資源特征[J].電化教育研究，2020（4）：28-34.

[2] MANNING C D， SURDEANU M， BAUER J， FINKEL J， BETHARD S J， MCCLOSKY D. The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit[C].Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics， 2014：55-60.

[3] NATION K， SNOWLING J M. Factors influencing syntactic awarenessskills in normal readers and poor comprehenders[J]. Applied Psycholinguistics，2000，21（2）：229-242.

[4] ELLIS R. A theory of instructed second language acquisition[M].Implicit and Explicit Learning of Languages. San Diego， CA： Academic Press. 1994：79-114.

[5] SOCHER R， BAUER J， MANNING C， NG Y. Parsing with Compositional Vector Grammars[C].Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics， 2013（1）：455-465.

[6] 張維忠，唐慧榮.可視化教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的五大原則[J].電化教育研究，2010（10）：99-102.

[作者徐使超系浙江海寧市高級(jí)中學(xué)英語(yǔ)教師，一級(jí)教師;賈炯系淘寶（中國(guó)）軟件有限公司工作人員]

責(zé)任編輯：孫建輝