基于人工智能的外語教育智能化評估體系構建與實現

摘" 要：隨著全球化的加速和信息技術的飛速發展，外語教育在培養國際化人才方面發揮著越來越重要的作用。傳統的外語教育評估體系往往依賴于人工批改和主觀評價，存在著評估效率低下、準確性不足以及難以實現個性化教學等問題。而人工智能技術的快速發展為外語教育評估帶來新的機遇。通過分析傳統外語評估體系的局限性和人工智能技術的優勢，提出構建智能化評估體系的必要性。詳細闡述智能化評估體系的構建框架，探討智能化評估體系在外語教學中的應用效果。為外語教育評估提供新的思路和方法，推動人工智能技術在教育領域的應用和發展。

關鍵詞：人工智能;外語教育;智能化評估體系;評估效率;評估準確性

中圖分類號：TP182" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）26-0088-04

Abstract： With the acceleration of globalization and the rapid development of information technology， foreign language education is playing a more and more important role in training international talents. The traditional foreign language education evaluation system used to depend on manual correction and subjective evaluation， which had some problems， such as low efficiency， lack of accuracy and difficulty in realizing personalized teaching. The rapid development of artificial intelligence （AI） technology brings new opportunities for foreign language education evaluation. By analyzing the limitations of the traditional foreign language evaluation system and the advantages of AI technology， this paper puts forward the necessity of constructing an intelligent evaluation system. This paper expounds the construction framework of intelligent evaluation system in detail， and discusses the application effect of intelligent evaluation system in foreign language teaching， thereby provides new ideas and methods for foreign language education evaluation and promotes the application and development of AI technology in the field of education.

Keywords： artificial intelligence （AI）; foreign language education; intelligent evaluation system; evaluation efficiency; evaluation accuracy

人工智能技術的快速發展為外語教育評估帶來了新的機遇。人工智能技術以其強大的數據處理和學習能力，正在逐漸改變教育領域的教學方式和學習模式。在外語教育方面，人工智能技術可以自動分析學生的語言使用情況，提供精準的評價和反饋，從而幫助學生更好地提高語言能力。此外，人工智能技術還可以根據學生的個體差異和學習需求，提供個性化的教學資源和輔導，使教學更加高效和有針對性。

王博譞[1]通過數字化技術模擬未來相關工作，讓學生提前體驗未來工作中自己的職業特點等，并闡明借助數字化技術可以讓我們樹立終身學習的理念。戰怡霏等[2]對VR技術的發展與其特點、VR技術在教育中的應用、VR技術存在的問題與教育推廣中面對的問題以及如何在我國推進VR技術在教育中的應用做出總結與分析，意在對這一新興技術能夠為教育領域帶來的影響與變革提出思路。張廣君等[3]通過總結智能時代教育主智主義傾向的典型特征，分析了智能時代教育主智主義的誤區，并進行了反思;強調以人與智能技術的“和”關系為基調，教育目標從著重智能思維轉向重視人的整體生成，教育主體從遵從教育科學轉向創造教育藝術，教育技術從輔助塑造知識轉向促進學習內發。金云波等[4]分析了“智能+教師培訓”的核心價值、表現形態與關鍵應用場景;從智能技術發展水平的限制性、培訓數據采集的完備性、智能培訓系統應用的接受性3個方面，探討了“智能+教師培訓”面臨的挑戰;從做好頂層設計、堅持應用導向、系統組織實施3個維度，提出了“智能+教師培訓”可持續發展的突破路徑，為人工智能技術賦能高質量的教師專業發展提供參考。王保民等[5]根據馬克思主義技術哲學理論指出，人工智能技術的發展陷入“粗俗唯物主義”窠臼，人與世間萬物都被抽象化、可計算化，技術理性超越人類理性，技術開始支配人類，人工智能技術異化趨勢愈加明顯。這需要法哲學為相關立法提供正確指引，用法律規制和引導人工智能技術的資本主義生產方式和運用方式，用法的價值約束引導人性欲望，從而推動人類社會向新技術人類生活共同體邁進。

通過應用人工智能技術，可以實現對學生語言使用情況的自動分析和評價，大大減少人工批改的工作量，提高評估效率。同時，人工智能技術可以基于大量數據進行分析和學習，提供更加客觀和準確的評估結果，有助于更全面地了解學生的學習狀況。

1" 智能化評估體系構建的理論基礎

智能化評估體系的構建需要綜合運用人工智能與機器學習、自然語言處理、教育測量與評價以及數據挖掘與知識發現等理論和方法。這些理論不僅為智能化評估體系的構建提供了堅實的理論基礎，還為實際應用中的技術選擇和實踐提供了指導。

1.1" 人工智能與機器學習理論

進入大數據時代，產生數據的能力空前高漲，如互聯網、移動網、物聯網、成千上萬的傳感器、穿戴設備及GPS等等，存儲數據、處理數據等能力也得到了幾何級數的提升，如Hadoop、Spark技術為存儲、處理大數據提供有效方法。人工智能的核心在于模擬人類的智能行為，而機器學習則是實現這一目標的關鍵手段。在外語教育評估中，機器學習算法可以通過對大量語言數據的學習和分析，自動識別語言模式、提取關鍵特征，并據此對學生的語言能力進行準確評估。此外，深度學習等先進技術還可以進一步挖掘語言數據的內在規律，提高評估的準確性和可靠性。

1.2" 自然語言處理理論

自然語言處理（NLP）是人工智能領域的一個重要分支，自然語言處理的理論基礎涉及語言學、計算機科學、人工智能等多個領域。它結合了語言學知識，如詞匯、語法、語義等，以及計算機科學和人工智能的算法和技術，如統計學習、深度學習、知識圖譜等。通過這些理論基礎的結合，自然語言處理能夠實現對自然語言文本的高效處理和理解。主要研究如何實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。在外語教育評估中，NLP技術可以幫助學生和教師更好地理解和分析語言數據，例如通過文本分析、情感分析等方法，對學生的語言表達、語言理解等能力進行全面評估。

1.3" 教育測量與評價理論

教育測量與評價是教育學領域的重要分支，主要研究如何對學生的學習成果進行客觀、準確、全面的評估。教育測量可以分為廣義和狹義2種。廣義的教育測量是根據一定的客觀標準對教育領域內的事物或現象進行考核，并依據特定的規則將考核的結果進行數量化描述。而狹義的教育測量則主要關注學生在經過學科學習和訓練后所獲得的知識、技能的測量。智能化評估體系的構建需要借鑒教育測量與評價的理論和方法，確保評估的科學性和有效性。例如，可以利用經典測試理論、項目反應理論等，對評估數據進行統計分析和處理，得出客觀可靠的評估結果。

1.4" 數據挖掘與知識發現理論

數據挖掘和知識發現技術可以從海量數據中提取有用的信息和知識。在智能化評估體系中，這些數據可能包括學生的學習記錄、作業成績、課堂表現等。通過數據挖掘技術，可以發現這些數據中的隱藏規律和模式，為評估提供更加全面和深入的依據。

數據挖掘和知識發現技術在多個領域都有廣泛的應用，如金融、醫療、安全等，為決策提供科學依據，提高管理和安全水平。這些技術不僅涉及數據的處理和分析，還融合了數據庫技術、人工智能技術、數理統計技術和可視化技術等多個學科的知識，是一個多學科相互交叉融合所形成的新興研究領域。

2" 智能化評估體系的構建與實現

2.1" 數據收集與處理

數據收集是智能化評估體系的基礎。它涉及到從各種來源獲取與學生外語學習相關的數據。這些數據可能來自于學生的學習記錄、作業完成情況、課堂表現、在線互動等多個方面。在收集數據時，需要明確數據需求，即確定需要收集哪些類型的數據、數據的格式和數量等。這有助于確保收集到的數據能夠滿足評估體系的需求。同時，還需要注意數據的質量和完整性，確保數據的準確性和可靠性。數據的收集方法多種多樣，包括觀察法、實驗法、調查法等。此外，還可以利用公共數據集、網站爬蟲、傳感器數據、數據庫等渠道進行數據的收集。

數據處理是對收集到的數據進行加工、整理，以便進行后續的評估和分析。這個過程包括數據清洗、數據轉換、數據提取等多個步驟。見表1。

2.2" 評估模型構建

評估模型構建是一個復雜而關鍵的過程，需要綜合考慮多個因素和技術手段。通過科學、系統地構建評估模型，可以為外語教育提供準確、高效的評估支持。評估模型構建是智能化評估體系中的核心環節，它涉及到多個關鍵步驟和要素，如圖1所示。

一個完整的評估模型應該包含數據預處理、特征提取、評估算法、結果輸出與可視化以及反饋與迭代等多個模塊，這些模塊共同協作，以實現對學生表現數據的自動評估和分數計算。依據圖1所示的智能化評估模型構建步驟，建立評估模型，如圖2所示。

從圖2中可知，數據預處理模塊主要負責對學生表現的原始數據等進行清洗、轉換和標準化等操作，確保數據質量和格式滿足模型的要求。這包括處理缺失值、異常值，以及將原始數據轉換為模型可以處理的數值或分類形式。特征提取模塊主要負責從預處理后的數據中提取出與評估指標相關的特征。這些特征可能包括學生的作業完成情況、課堂互動頻率、在線學習時長等。特征提取的目的是將原始數據轉化為能夠反映學生學習狀態和行為的有意義的信息。評估算法模塊是模型的核心，它包含一系列算法和模型，用于根據學生的特征數據計算評估指標的分數或等級。這些算法可能包括機器學習算法、深度學習模型等，它們能夠根據歷史數據和訓練樣本學習出評估規則，并自動應用于新的學生數據上。結果輸出與可視化模塊負責將模型計算出的評估結果以易于理解和使用的方式呈現出來。這可能包括生成評估報告、分數圖表、等級劃分等。通過可視化的方式，教師可以直觀地了解學生的學習狀況，學生可以清楚地認識到自己的優勢和不足。反饋與迭代模塊用于收集用戶（教師和學生）對評估結果的反饋，并根據反饋對模型進行調整和優化。這有助于確保模型的準確性和有效性，并使其能夠不斷適應新的教學環境和需求。

2.3" 評估結果反饋與優化

外語教育中的智能化評估體系及其評估結果反饋與優化，是一個復雜而重要的過程。它不僅可以提高評估的準確性和有效性，還可以促進學生的學習和教師的教學活動，為外語教育的發展注入新的活力。智能化評估體系還可以與教師的教學活動相結合，實現教學與評估的良性互動。教師可以通過系統獲取學生的評估結果和學習數據，了解學生的學習情況和需求，從而調整教學策略和方法，提高教學效果。

通過收集和分析學生的反饋數據，系統可以不斷優化自身的評估算法和模型，提高評估的準確性和有效性。同時，系統還可以根據學生的學習進度和表現，動態調整評估的難度和內容，確保評估始終與學生的實際水平相匹配。系統可以根據學生的表現，為其生成個性化的學習報告和反饋建議。這些反饋不僅指出了學生的優點和不足，還提供了具體的改進方法和學習路徑。學生可以根據這些反饋，調整自己的學習策略，提高學習效率。如圖3所示。

智能化評估體系的核心優勢在于其全面性和精準性。通過利用先進的自然語言處理技術和大數據分析，這一體系能夠對學生的聽、說、讀、寫等各個方面進行細致入微的評估。同時，評估結果也不再僅僅是一個簡單的分數，而是包含了學生在各個技能維度的具體表現，為教師和學生提供了更為豐富的信息。還通過引入大數據、云計算等先進技術，實現了對學生外語能力的全面、精準評估。

3" 結束語

在外語教育領域，智能化評估體系的崛起標志著教育技術的進步與革新。它不僅提升了評估的精準度和效率，也為教育者和學習者提供了更深入的洞察與指導。通過智能化的評估，我們能夠更全面地了解學生的學習狀況，進而為他們定制更個性化的學習路徑。同時，評估結果的反饋與優化機制，確保了這一體系能夠不斷自我完善，以更好地服務于教育教學。隨著技術的不斷發展，智能化評估體系將在外語教育中發揮越來越重要的作用。將繼續推動教育教學的創新，助力學生實現更高效、更全面的外語學習。

參考文獻：

[1] 王博譞.數字化技術在未來教育中的應用研究[J].科技創新與應用，2020（1）：175-177.

[2] 戰怡霏，王靜.虛擬現實技術在教育中的應用與困境[J].科技創新與應用，2023，13（20）：191-196.

[3] 張廣君，黃潔，曾瑤.智能時代教育發展的主智主義傾向：特征、反思與校正[J].天津師范大學學報（社會科學版），2024（2）：90-99.

[4] 金云波，張育桂，楊艷，等.強人工智能時代“智能+教師培訓”的價值意蘊、現實挑戰與突破路徑[J].現代教育技術，2024，34（3）：63-70.

[5] 王保民，武朝陽.人工智能技術異化風險的馬克思主義法哲學探析[J].自然辯證法通訊，2024，46（4）：31-40.

作者簡介：許蒙坤（1991-），男，碩士，助理實驗師。研究方向為外語教育技術。