人工智能環境下高校外語生態教學體系建設探究

劉春富　徐艷艷

摘? ? 要：人工智能環境下高校外語教學方式發生了重大改變，傳統外語教學方式已經不能滿足社會與學生發展需求，因此高校應加強外語教學改革，構建以學生為主體、教師為引導的教學方式。高校外語生態教學體系的構建需要從學習者模型建立、教學過程與評估兩方面入手，應全面掌握每位學生的學習特征與需求，尊重學生學習的差異化特征，對學生的學習過程開展科學合理的評估，精準分析教師教學與學生學習成效，推動高校外語教學改革的深入發展。

關鍵詞：人工智能;高校;外語;生態教學

中圖分類號：G420? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1002-4107（2022）06-0050-03

現代科學技術水平的快速發展，推動了人工智能技術的持續創新與突破。大數據、云計算及深度學習等新技術廣泛應用到各行各業，并發揮了十分重要的作用。在信息技術及通訊技術的不斷推動下，人工智能得到了進一步發展，開發出了新技術、新算法等，這使得人工智能與人們日常生活之間的聯系越來越緊密。人工智能在以圖像識別、語言翻譯及語音識別為代表的語音服務方面的行業領域更是取得了較大成績[1]。人工智能技術迅速發展，推動了高校外語教學在教學模式、教學思維等方面的創新發展。隨著全球經濟與文化交流越來越頻繁，國家與社會對高水平外語人才的需求越來越大，然而高校通過傳統外語教學方式培養出的人才已經不能滿足現代社會的人才需求標準，學生的學習方式也隨著科學技術水平的發展而發生較大的改變。因此，高校外語教學應不斷超越傳統教學模式，構建現代化新型的外語教學體系，促進學生外語水平與應用技能的全面提升。文章歸納總結了高校外語教學方面的研究成果，分析了高校外語教學現狀，同時基于人工智能視角提出了構建高校外語生態教學體系的具體方式，以期為實現高校外語教學體系的改革與創新提供幫助。

一、高校外語教學現狀分析

在現代全球經濟與文化深入交流的背景下，高校外語教學的重要性越來越凸顯，越來越多的學者開始探究高校外語教學改革與創新方法，致力于不斷提高外語教學效果。從當下外語教學研究現狀來看，主要體現在對高校外語教學的現狀與面臨問題的研究、對高校外語教學創新發展策略的研究兩個方面[2]。

我國高校外語教學與改革發展經歷了較長的歷程，隨著現代社會環境的不斷轉變，傳統教學方式已經不能滿足社會及學生的發展要求，加強高校外語教學改革與創新發展的呼聲越來越高。教育部出臺了相關文件，明確了高等院校外語建設與改革創新的具體方向。從教學模式與途徑來看，文件中指出，高校外語教學必須要嚴格遵守外語學習原則，依照教學內容的具體特征，尊重學生的個體差異與學習習慣，采取適宜的教學模式，構建以教師為引導、以學生為主體的教學思維，促使從“教”向“學”轉變，發揮教師的引導與啟發作用，充分調動學生的主觀能動性[3]。在信息化環境下，高校學生在進行外語學習時雖然有著豐富的學習資源，但往往較為迷茫，即便投入了較多的時間與精力，但實際學習效果仍不理想。怎樣合理優化學生、學習環境及學習方式三者間的關系，是現階段高校外語教學改革中必須重視的問題。

二、人工智能環境下高校外語生態教學體系構建策略

融合大數據與云計算的人工智能技術，為高校教育改革帶來了新的機遇和契機，推動了高校外語教學改革事業的進一步發展。將人工智能技術與高校外語教學改革緊密聯系起來，創設生態教學體系，能夠有效創新與發展學生學習外語的思維、方式及方法，充分調動學生學習外語的主觀能動性，使學生積極主動地參與到外語教學中，從而不斷提高外語教學質量。外語生態教學體系是以學習環境開發理論及實踐架構為載體構建的，是一種涵蓋了各種新型教學方式與途徑的教學模型[4]。

從教育生態學的視域來看，教學活動等同于有機的微觀生態系統[5]。對其構成要素進行深入探究可以得知，擁有生態性質的高校外語教學既涵蓋了與教學活動有密切關聯的各個主體及活動中介，如教師、學生，以及教育資源等，同時也涵蓋了保障教學活動順利開展的不同條件或者情境，如人的主體條件、物質的環境條件等。在人工智能環境下，高校外語教學體系中的各個方面都發生了翻天覆地的變化。具體來說，依托于人工智能技術的強大功能，可以對學生的學習過程進行深度分析與總結，從而為學生提供個性化的教學活動及教學內容;教師能夠利用豐富的數據信息構建科學適宜的智慧課堂，充分發揮混合式教學模式的應用價值;通過加強人與機器的聯系，在改善學生學習品質、提升學生學習效率的同時，也能夠增加學生學習中的趣味性;大數據的精準分析，能夠充分反映出學生的學習過程，為教師開展學生階段性評價提供有力的數據支持[6]。由此可以看出，不管是從學生學習、教師教學方面來看，還是從教學情境規劃來看，在人工智能環境下，高校外語生態教學體系構建具有非常大的發揮空間。

（一）學習者模型建立

學習者是高校外語生態教學活動開展的關鍵組成部分，對其進行個體分析是確保教學活動有序、高效開展的重要基礎。依托人工智能的數據挖掘與分析技術，能夠為學習者個體分析工作的開展提供有效的數據支持。數據挖掘技術可以從海量的數據信息中尋找到有價值、有規律的信息資源，實現對學生學習過程的記錄與跟蹤，通過分類、Web挖掘等技術手段，能夠獲得學習者的學習特性、習慣等，從而為教師規劃外語教學內容、選取教學方法等提供幫助[7]。

以往，教育管理人員、教師等要想全面了解和掌握學生具體學習狀況，只能夠基于問題假設、理論分析，以及工作經驗等對采集的樣本數據進行整合與分析，深入探究之后得到研究結果。隨著人工智能技術的出現，這種現象得到了極大的改善。教師可以利用數據挖掘技術，對學習者的學習過程數據進行挖掘與分析，了解每位學習者的學習狀況、社交喜好，以及其他方面的信息資料等，然后依托機器深度學習，利用相關技術對獲取的數據信息進行整合，以此為基礎構建學習者模型畫像，最終實現對學習者學習過程的動態分析，得到定量與定性分析結果[8]。課堂教學完成后，高校外語教師依托人工智能技術對學習者的學習數據進行歸納和分析，獲得每位學習者的課堂學習狀況與問題，在此基礎上有目的性地對學習者的學習過程進行引導。

人工智能能夠對學習者前期的學習數據進行分析與挖掘，同時依托深度學習完成數據的集成工作，為接來下的深入探究奠定基礎。換言之，人工智能可以基于學習者的年齡、性別、外語學習能力等基礎信息資料構建外語學習者的一般模型，然后可以通過外語學習檔案、社交檔案及其他檔案中的信息，對學習者的類型做進一步明確，為高校開展差異化外語教學體系改革提供幫助。圖1為學習者模型建立流程圖。

隨著社交媒體在世界各地的不斷發展，其覆蓋范圍與影響力不斷提升，高校學生也成為了社交媒體應用人員中的重要一份子。通過加強人工智能技術與社交媒體的結合，高校可以從微博、QQ、微信及各種社交網站中獲取大量的數據信息，對這些數據進行分析和挖掘，能夠得到學習者的學習水平、學習習慣及學習目的等信息。2018年美國教育部門專門為學習外語的學生設立了專用的學習網站，對數據庫中的數據信息進行分析和挖掘，對其進行整合后能夠得到每位學習者的畫像，并且從中能夠看出學習者的區域分布狀況、語言運用類型與水平，以及學習目的等。相關數據表明，美國公民使用的語言種類達到了400多種，其中英語語種的學習人數占據了一半。人工智能獲得的各項數據分析結果，能夠幫助教師全面了解和掌握每位學習者的外語水平、學習目的等，確保設計的外語教學活動更好地滿足學習者的實際需求。外語學習本身有著一定的特殊性，學習者往往會在互聯網平臺上產生大量的學習痕跡。隨著物聯網、大數據分析等技術的不斷發展，人工智能依托數據挖掘與機器學習，能夠實現學習者的模型建立與畫像制作，推動高校外語差異化與個性化教學的不斷發展，強化學習者的學習效率，充分調動其學習積極性[9]。

（二）教學過程與評估

隨著人工智能技術的不斷發展與應用，越來越多的學習管理系統融入到高校外語教學活動中。高校依托各種類型的學習管理系統軟件，聯系學生、教師及豐富的外語資源同步創建新型教學體系。依托人工智能技術的學習管理系統軟件能夠為高校外語教學活動的開展提供有力支持。圖2為基于人工智能技術的教學過程與評估圖。

第一，利用收集到的數據信息，依托人工智能的先進算法，依照學生的學習水平、學習習慣及學習目的等實現外語知識的碎片化、可視化及情境化，基于信息推送、模糊推薦及個性化定制等途徑為每位學生匹配不同的學習方式、學習內容，充分調動學生學習外語知識的主觀能動性，使其能夠主動融入到外語教學活動中。據相關研究成果顯示，將學生視為教學活動的主體人物，并開展差異化教學可以很好地引導學生進行深度學習，提升、改善學習質量。

第二，通過學習管理系統軟件中涵蓋的數據挖掘與深度學習功能，能夠對課程教學內容架構、學生學習成效等進行評估，并以此為基礎構建相匹配的智能情境，有效提高學生的學習效果[10]。因此，高校外語教學活動開展方式、思維及內容等均獲得了較大改觀，同時有利于智能平臺與高校教學資源體系建立緊密的聯系。學生在開展外語學習過程中，對學習資源的獲取變得更加多樣化，不僅能夠從外語教材、教師講授中獲得，同時人工智能技術也能夠為學生整合差異化學習資源，并將其推送給學生，使學生充分利用碎片化時間獲取學習資源。此外，學生也能夠依照自身的學習需求，和其他學生構建虛擬學習小組，互幫互助、共同進步。

第三，教師角色發生重大變化，從以往的教學“權威者”轉變為教學引導者、輔助者，在進一步強化自身學科知識融合能力的前提下，依托現代科學技術手段進行混合式教學，構建智慧課堂、翻轉課堂等。在人工智能背景下，教師不再處于教學主導地位，而是轉變成為學生外語學習過程中的引導者與輔助者。學生也不單單是被動的學習者與接受者，而是轉變為課堂教學的主體，在學習過程中擁有更多的自主性與積極性。

第四，人工智能的數據挖掘技術，能夠從龐雜的數據信息中挖掘出有價值的信息，從而對教師教學與學生學習進行有效的評估，同時結合終結性評價方法與過程性評價方法，對外語生態教學開展動態評估，并運用評估結果指導接下來的教學與學習活動。依照多元智能理論可以得知，每個學習個體都有不同的智能特征，導致其認知能力、認知類型等有較大區別，學習起點也差異明顯。為了更加精準地進行學生學習成果的動態評估，教師可以從以往的歷史學習數據中挖掘與分析，根據分析結果給予相應的指導，進而更好地評估學習過程、評測將來成果及挖掘隱性問題等。此外，評估結果還可以讓教師獲得課程教學反饋，使教師在后續教學活動中有目的性地開展教學規劃，逐步強化學生學習中的薄弱環節，改善外語課程教學效果。

綜上所述，人工智能技術可以將學生學習過程中的各項數據、網絡教育資源等整合到后臺，基于深度學習對數據進行挖掘，為學生認知水平的提升帶來了更加寬廣的發展空間，同時也為高校外語生態教學體系的構建提供了優異的教學環境與多種多樣的教學模式及方法，保證教學活動一直處于持續變化與發展的生態體系中。

參考文獻：

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[7]? 陳堅林.試論人工智能技術在外語教學上的體現與應用[J].北京第二外國語學院學報，2020，42（2）：16.

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[9]? 姜蓓蓓.基于大數據的人工智能與高校外語教師專業發展耦合路徑探究[J].電腦知識與技術，2020，16（32）：196.

[10]? 鄭秀梅.多模態話語分析視角下提高高校外語課堂 ?教學質量研究[J].黑龍江高教研究，2014（9）：170.

編輯∕陳晶

收稿日期：2021-05-27? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 修回日期：2021-06-19

作者簡介：劉春富（1979—），男，黑龍江慶安人，黑龍江工業學院國際教育學院副教授，研究方向：俄語語言文學、俄語教學及俄羅斯問題。

基金項目：2022年度黑龍江省教育科學“十四五”規劃重點課題“人工智能環境下線上線下混合式外語‘金課’建設研究與實踐”（GJB1422467）