人工智能應用于幼兒語用能力提升的路徑探究

人工智能等關鍵技術的研究與應用將成為學前教育順應智能環境的發展趨勢。如何提升人工智能技術在幼兒語言教育中的應用效能，還需要我們進一步探索和研究。

關鍵詞 人工智能 幼兒 語用能力 路徑

3—6 歲是幼兒口語能力發展的黃金時期，也是幼兒認知發展、社會性發展、思維能力發展的重要階段。隨著信息技術的發展，人工智能等關鍵技術的研究與應用將成為學前教育順應智能環境的發展趨勢。通過對幼兒語言教育領域的現有研究進行分析，我們能夠找到人工智能技術在這一領域的應用思路和實施路徑，從而促進幼兒語用能力的發展。

幼兒語言教育領域的研究趨勢

語言能力是幼兒全面發展的重要組成部分。早在2001年，教育部印發的《幼兒園教育指導綱要（試行）》中就強調，發展幼兒語言的關鍵不是讓幼兒強記大量的詞匯，而是“能理解日常用語，能清楚說出自己想說的事”。可見，對兒童語用能力的培養一直是我國學前教育研究的重要內容，值得我們拓展研究視野，進行進一步的思考。

強調支持性語言教育環境的創設。美國早期教育協會的指南指出，情感性和學校氛圍對幼兒的語言發展具有重要影響。《綱要》也強調了創造自由、寬松的語言交往環境，以促進幼兒的語用能力發展。教師應該更新教育觀念，為幼兒創造平等、開放的語言環境，支持他們主動學習、積極探索和自如表達。

深化對幼兒語用能力培養策略的研究。在研究幼兒語言能力發展影響因素的基礎上，學界不斷深化和創新幼兒語用能力培養策略。他們從家庭、幼兒園、家園合作、教師等層面出發，提出了相應的策略，包括語言環境創設、教學活動與親子活動設計、家校指導活動開展以及媒體資源應用等不同方面。此外，針對不同情況的幼兒，他們還提出了更具體和可操作的建議，例如適合農村地區和少數民族地區的幼兒的語用能力培養策略。另外，運用信息技術為幼兒創設語言表達和交流的語境，提升幼兒語言學習和遷移效率也成為新的研究和探索方向。

目前，對學前兒童語言教育領域的研究重點集中于多元化“語言環境”的創設、兒童語用能力的培養策略研究，以及兒童交流應用能力提升策略研究這三個方面。如何應用最新技術手段和最先進的教學策略方法解決上述問題，是兒童語言教育領域需要突破的難點。

人工智能在幼兒語言學習中的應用

人工智能技術在語言教育中具有巨大的潛力和應用前景。目前國內外的研究案例主要集中在語境創設、智能互動、語音識別和智慧評估等功能上。通過實際教學活動的觀測，我們發現人工智能技術對提升幼兒語用能力具有正向的影響作用，主要體現在以下四個方面：

一是人工智能可以創設真實性、交互式的語言學習環境。利用虛擬現實等技術，可以創造出真實、沉浸式的語言情境。教育機器人可以扮演導師、助教或同伴等角色參與幼兒的語言學習，為幼兒打造交互式的語用環境，幫助幼兒提高他們學習和交往能力的水平。

二是人工智能可以激發幼兒的學習興趣和提升學習動機。幼兒在與教育機器人互動時表現出更高的自信和參與度。同時，教育機器人能夠產生新奇效應，使幼兒保持較長時間的注意力和學習興趣。

三是人工智能可以優化幼兒語言學習過程和遷移過程。教育機器人在輔助幼兒提升語法技能和閱讀技能方面表現良好，但在詞匯學習和口語技能學習方面效果存在差異。智能語言學習系統提供的發音訓練和糾正性反饋能夠有效改善學習者的發音，并提升他們的語用意識和能力。未來，還需要繼續探索如何利用人工智能技術創設交互性的語言學習情境和運用環境，以優化幼兒的語言學習過程和遷移過程。

四是人工智能可以滿足幼兒語言學習的個性化需求。基于大數據分析平臺收集幼兒的語言學習數據和交際互動數據，并借助語音識別系統、自然語言解析系統、專家系統和機器學習等進行分析評估，可以為幼兒提供適合其興趣愛好、年齡、性別和語言發展水平的輔導策略，以滿足幼兒語言學習的個性化需求，解決幼兒語言教育中存在的“負效、無效、低效”現象。

可見，人工智能技術助力幼兒語用能力提升可以遵從以下三個應用方向：

一是利用教育機器人創建多元交互式語言學習環境。智能交互、虛擬方針和深度學習等技術，為幼兒提供生活化、趣味性和可體驗的真實學習情境。教育機器人可以扮演導師、同伴等角色，輔助幼兒進行自發性學習與一對一交互，并提供積極、正向和有效的反饋和激勵。

二是開發智能教學系統來支持幼兒個性化語言學習。基于幼兒語言學習發展特點構建的智能評估模型，通過大數據、語音識別和智能評估等技術，能夠收集、檢索和分析幼兒語言學習和運用的數據。通過及時有效的個性化交互和評估，為幼兒語言學習提供支持，并通過海量數據的收集優化模型和系統。

三是創新語言學習教學策略與活動。結合不同學段兒童語言發展的特征，我們可以充分利用人工智能，助力幼兒語用能力的發展。借助人工智能設計游戲活動，由機器人和幼兒分別扮演不同角色，在擬定的生活化場景中進行交際互動，激發幼兒的主體意識，讓幼兒在情境體驗中充分表達。

人工智能助力幼兒語用能力提升的路徑

在對已有研究進行分析的基礎上，我們針對3—6 歲學前兒童設計開發“AI智能童伴”、建立AI智能評估模型，基于試點跟蹤數據，探索人工智能技術助力幼兒語用能力提升的路徑。我們將研究路徑分為以下六個階段：

學段學情分析階段。語言作為有效的交際工具，說者和聽者雙方都必須具有一系列的技能和規則，也就是語用技能。因此，兒童在發展過程中，要逐步掌握語音、語法、語義及語用技能，才能獲得學會和理解母語的能力。在不同的時期，兒童的語言發展呈現出不同的特點，3—6歲兒童正處于言語成熟期，言語能力迅速發展，對母語的掌握逐步熟練與完善。研究者計劃將這一時期幼兒又劃分3為個不同學段（3—4歲、4—5歲、5—6歲），并結合該階段兒童的語言發展特征進行剖析設計，特別注重在聽說兩方面語用能力的提升上進行深入研究。

方案設計策劃階段。在前期調研分析的基礎上，研究根據不同學段幼兒的語言發展基礎、認知發展規律和語言發展目標，確定不同的繪本教學策略方案，并以具體的繪本故事作為案例，設計相關的學習任務，制作配套交互卡片，作為幼兒教師實施語言教學的工具和案例。

“AI智能童伴”產品開發階段。根據不同學段的繪本教學策略及學習任務的設計，不斷完善“AI智能童伴”學習機的產品功能；在場景還原的基礎上，針對信息加工的不同階段，設計不同的交互任務。例如，設計真值判斷任務，讓“AI智能童伴”告訴幼兒故事講了什么，幼兒評判“AI智能童伴”說得對不對，以此觀察兒童的理解性語言發展；設計誘發性產出任務，讓“AI智能童伴”向幼兒提問，幼兒基于對繪本故事的理解回答相應問題，以此觀察兒童的產出性語言發展。此類任務的設計旨在引導幼兒與智能童伴進行自由交互，輔助幼兒深入理解繪本內容，促進幼兒詞匯識別、理解故事復述等能力的提升。同時，產品將全過程跟蹤評估幼兒語用能力的發展和變化。

大數據分析系統開發階段。我們基于普通話兒童語言能力臨床分級評估表（MCELF）和中國兒童發展量表（CDDC），開發智能評估模型，對兒童語音產生、詞語理解、句子理解和綜合應用等四個維度進行評估。結合具體的分項評估量表，研發智能評估系統，在“AI智能童伴”使用的過程中，對幼兒語言應用能力進行實時跟蹤和即時反饋。

教學試點跟蹤階段。在教育部“童語同音”計劃項目下，遴選部分試點幼兒園，在學前兒童的實際課堂進行教學投放。利用“AI智能童伴”學習機及配套工具包，能夠為教師提供對應的教學策略方案，跟蹤實際課堂的教學效果數據反饋。

調試優化階段。在“AI智能童伴”試用過程中，我們收集數據，結合數據系統分析報告以及試點教學效果跟蹤反饋報告，對產品的應用效果進行總結。針對具體問題進行進一步調研，并提出解決或改良方案，為人工智能助力幼兒語用能力提升研究提供理論及數據參考。

未來，我們將利用AI技術全面開發“AI智能童伴”學習機，并結合智能點讀筆、交互學習卡等配套工具，為學前兒童創設一個多元互動式的語言學習環境。同時，我們還將探索建立AI智能評估模型，為改善和提升兒童的語用能力提供合理的解決方案和數據支持，促進學前兒童語言和行為的社會化進程，為幼兒園一線教師提供幼兒語言教學課堂實踐的解決方案。