大語言模型賦能英語教學智慧課堂設計研究

摘要：探討了大語言模型（Large Language Model， LLM）在大學英語教學智慧課堂中的應用及其優勢。大語言模型通過深度學習技術和自注意力機制，能夠處理復雜的自然語言任務，如文本生成、機器翻譯、情感分析和問答系統等，展現出卓越的性能和泛化能力。分析了當前英語教學面臨的主要挑戰，如學生語言應用能力不足、教學資源不均衡、個性化教學難以實現等。

關鍵詞：智慧課堂；大語言模型；大學英語

一、大語言模型的概述

大語言模型（Large Language Model）是近年來自然語言處理領域的重要突破，其通過深度學習技術訓練的多層神經網絡結構和自注意力機制，能夠處理復雜的自然語言任務，如文本生成、機器翻譯、情感分析和問答系統等。這些模型通常具有數十億甚至更多的參數，使其在多種任務上展現出卓越的性能和強大的泛化能力[1]。大語言模型的發展歷程可以追溯到20世紀90年代的早期神經網絡模型，但真正意義上的突破是2017年Tranformer模型的提出，該模型通過自注意力機制顯著提升了模型的并行性和對長依賴關系的處理能力。隨后，BERT、GPT-3等預訓練模型相繼推出，進一步驗證了大語言模型在多種任務上的優越性能。大語言模型不僅能夠生成自然語言文本，還能理解輸入的文本，這種雙向能力使其在教育領域具有廣泛的應用前景[2]。在英語教學中，通過大語言模型扮演的三種角色，即語言顧問、語伴和語言測評專家，能顯著提升智慧課堂的互動性和個性化教學水平，為學生提供更加高效和有趣的學習體驗[3]。本文旨在探討大語言模型在英語教學智慧課堂中的設計和實施，為在英語教學中的進一步推廣提供理論和實踐依據。

二、大語言模型對大學英語教學的課堂設計研究

大語言模型在大學英語教學中展現出巨大的應用潛力，主要體現在其強大的語言理解和生成能力上。這些模型通過深度學習技術，尤其是自注意力機制，能夠捕捉語言中的復雜上下文信息和語義關系，從而在多個教學環節中提供高度智能化的輔助[4]。例如，自動批改作業功能不僅能夠高效地識別學生的語法錯誤和邏輯不連貫之處，還能提供詳細的改進建議，幫助學生快速提升寫作水平。此外，生成學習材料的能力使模型可以根據學生的具體需求和水平，動態生成個性化的閱讀和聽力練習，增強學習的針對性和有效性。智能對話系統則能提供實時的語言練習和反饋，模擬真實的交流場景，提升學生的口語表達能力。這些功能的有效應用，不僅能夠豐富教學手段，還能顯著提高教學質量和學生的學習體驗。

在大學英語智慧課堂設計中，大語言模型可為教師提供多種實施策略，以實現個性化教學和高效課堂互動。通過生成互動式學習活動，如小組討論問題和角色扮演對話，模型能夠促進學生的積極參與和互動，使課堂氛圍更加生動。教師可以利用模型提供的題庫和問題模板，設計多樣化的討論話題，增強學生的思維能力和語言運用能力。個性化學習路徑的設計是智慧課堂的重要組成部分，基于學生的學習行為和進度數據，推薦適合的學習資源和練習，確保每個學生都能在適合自己的路徑上取得進步。此外，項目式學習的引入能夠培養學生的綜合應用能力和創造力，如編寫英語短劇或制作英語演講視頻，運用大語言模型可以生成項目任務和指導材料，幫助學生更好地完成項目。通過這些具體策略，大型語言模型能夠有效支持教師進行智慧課堂設計，提升教學效果。

三、大語言模型的課堂設計方案

（一）大語言模型對英語學習路徑生成和個性化輔導搭建

大語言模型以人機協同學習的形式賦能學生學習[5]。通過對寫作能力的評估、制定學習目標、推薦個性化資源、定制學習計劃、提供反饋與引導以及調整學習路徑等多個環節，為大學生生成基于大語言模型的自適應學習路徑如下：

1.制定學習目標

制定學習目標是跟隨初始評估來進行的一個至關重要的環節。有效的目標設置需要基于對學生當前能力的準確把握，并考慮到其個人學術發展的需求。大語言模型結合初始評估結果和學生自身的反饋信息，與學生共同確定一系列SMART（具體、可測量、可實現、相關性、時限性）原則的目標。目標的設定應當考慮學生的時間可用性、資源獲取能力以及動機等因素。目標不僅需要合適的挑戰性，以促進學生的進步，而且還需要可行性，以保證學生的參與度和成功實現的可能性。例如，某學生在初始評估中表現出較為薄弱的語法基礎。大語言模型建議他在接下來的四周內完成30個語法練習題，并在每周末進行一次在線語法測試，以評估進步情況。目標具體量化為每周完成7.5個練習題，測試成績提高5%。通過這種結構化的目標設置，學生能夠有明確的學習方向，并在每一步都有具體的指導。而針對另一名學生，其在完成一篇研究論文后，顯示對論文結構和邏輯流的掌握不夠充分。大語言模型建議他研究并練習5篇高影響力的學術論文結構，并在研究完每篇論文后撰寫一篇總結報告，分析論文的邏輯流和使用的連接詞。目標設定為每周完成1篇論文的總結，并在第5周進行一次模擬論文寫作，以測試改進情況。這種目標不僅具體，而且具有時限性和可測量性，有助于學習者系統地提升論文寫作能力。

2.推薦學習資源，定制學習計劃

適當的學習資源對于實現學習目標至關重要。運用大語言模型，根據學生的學習目標和能力，為他們推薦與其學習計劃相匹配的資料和工具。這些資源可能包括在線學術數據庫、專業的寫作教程、學術論文寫作規范說明，以及交互式寫作平臺等[6]。學習資源不僅要內容充實、權威可信，還應易于學生理解和運用。例如，對于剛入門的學生，可能推薦一些基礎的語法和寫作結構教程；對于進階學習者，則可能推薦深入分析特定學術領域論文結構的高級教程。此外，大語言模型考慮包括教育背景、專業領域和研究興趣等因素，以便提供最有針對性的學習資源，確保這些資源與學生的學術追求保持一致，有助于學生達成既定的學習目標，并由此，進一步為學生定制個性化的學習計劃。這一計劃既要安排具體的學習活動，如閱讀指定文章、完成特定寫作練習，也要設置合理的時間表，以期確保學習過程的實時性和可追蹤性。個性化的學習計劃還考慮了學生的個人時間安排和其他學業承諾。例如，可建議中等層次學生在接下來的三周內每周至少閱讀并分析兩篇專業期刊文章，并在每次閱讀后寫一篇反思報告。學習計劃具有靈活性，允許在執行過程中根據學生反饋和進度進行調整。憑借大語言模型交互式對話的特性，學生可以隨時與模型溝通，通過模型來調整學習任務的難度或對學習進度進行微調。

3.反饋引導，動態調整學習路徑

有效的反饋與引導是提升學生學術寫作能力的關鍵環節。這一過程旨在鼓勵學生反思自己的寫作實踐，發現并糾正潛在的問題，并積極參與鏈式改進。大語言模型依托自身先進的自然語言處理技術，即時為學生提供有針對性的反饋，為他們的寫作水平提升保駕護航。為改善學生在語法、語義、論證邏輯等方面的問題，大語言模型針對個人需求和寫作特點提供定制化反饋，從而使學生受益于個性化的指導。作為一種互動式的學習手段，和傳統的教學方法相比，大語言模型能夠提供及時、專業且靈活的建議，并允許學生在互動中調整和改進他們的寫作。在學習過程中，學生可能面臨能力、需求甚至目標的變化，這些變化應得到及時的解析和處理。利用大語言模型具備的自我調整能力，根據學生的進度和新需求動態調整其學習路徑。這一過程旨在確保學習路徑始終符合學生的最新需求和目標。基于學生的學習進度和相應的反饋信息，大語言模型能夠重新審視已設定的學習目標、資源、計劃，并作出相應改進，一方面可強調個性化學習的重要性，另一方面也可反映出每個學生在整個學習過程中的獨特特征和經歷。

（二）大語言模型對學生英語能力的評估

大語言模型能夠對學生的聽、說、讀、寫等多方面的英語能力進行全面而細致的評估，進而提供個性化的學習建議和反饋。

1.大語言模型能夠高效地評估學生的寫作能力。傳統的寫作評估通常依賴教師的批改，不僅耗時耗力，還可能因主觀因素導致評估結果不一致。而大語言模型可以通過深度學習技術，自動識別語法錯誤、拼寫錯誤、句子結構問題和邏輯不連貫之處，同時還能提供改進建議。例如，對于一篇學生作文，大語言模型可以生成詳細的改進建議，包括如何更好地組織段落、如何使用更高級的詞匯和表達方式，以及如何增強文章的邏輯性和說服力。這種即時的反饋機制能夠幫助學生快速理解并改正錯誤，促進自身寫作水平的提升。

通過一個實例，詳述 ChatGPT 如何評估學生的寫作水平和能力。

某學生正在撰寫一篇有關全球氣候變化的文章，以下為其中一段原文：

“The global warming is a significant problem that yt not only effects but the hole world. The CO2 em.misions have osean acidification and the inpact of on ecosystems and biodiversity. some majer compel to adrest the issue are the Paris Agreement and tehevorts to shift to renooble energy.”通過在ChatGPT中輸入這段原文，ChatGPT適時給出反饋建議。

首先，ChatGPT評估了學生的語法和拼寫。在這個例子中，模型會識別出一些顯著的錯誤，如“yt”（應改為“it”），“em.misions”（應改為“emissions”），“osean”（應改為“ocean”）以及“renooble”（應改為“renewable”）。同時，ChatGPT也會識別出一些誤用空格和標點符號的地方，如“tehevorts”（應改為“the efforts”）。

其次，ChatGPT會關注詞匯的選用。在這段原文中，“hole world”可以被修正為 “whole world”，而“compel”可以被替換為更為合適的詞匯“efforts”。

接下來，ChatGPT評估了句子結構和連貫性。針對原文中的“The CO2 em.misions have osean acidification and the inpact of on ecosystems and biodiversity.”這句話，ChatGPT建議重構，修改成：“The CO2 emissions lead to ocean acidification， which has significant impacts on ecosystems and biodiversity.”

最后，ChatGPT評估學生的論述邏輯和論點表達，通過全面評估學生的英語寫作水平和能力。從語法、詞匯、句子結構到論述邏輯，ChatGPT提供精準的反饋和建議。

2.大語言模型在口語能力評估方面也具有顯著優勢。口語評估通常需要大量的人力和時間，而大語言模型可以通過語音識別技術和自然語言處理，自動評估學生的發音準確性、流利度和語法正確性。例如，學生可以通過與大語言模型進行語音對話練習，模型能夠實時提供反饋，指出發音不準確的單詞、流利度需要改進的段落，以及語法錯誤的具體位置。此外，大語言模型還可以生成模擬對話場景，幫助學生在不同的情境下練習口語表達，提高學生實際應用能力。通過利用大語言模型（如口語嘟嘟等）的技術優勢，英語教學智慧課堂的設計能夠顯著提升學生的學習效果。例如，某學生在與WeTab AI進行口語對話練習時，模型實時提供了以下反饋。發音準確性不足，指出了7個發音不準確的單詞，如“borrow”“some”和“books”，并推薦了相關的發音練習資源。部分句子流利度不佳，建議學生練習連讀和弱讀。同時指出了3個語法錯誤的具體位置和改正方法，學生根據這些建議進行了針對性的練習，并在下一次對話中表現出明顯的進步。大語言模型還進一步生成了更高難度的模擬對話場景，如在圖書館借書、在餐廳點餐等實際場景中的對話，幫助學生繼續提升。通過這種方式，大語言模型不僅提供了個性化的學習資源和即時反饋，還通過情景模擬和互動式學習，使學生在實際應用中不斷進步，提高了整體的英語水平。

3.閱讀能力評估方面，大語言模型能夠通過文本分析技術，評估學生對文章的理解程度。模型可以生成閱讀理解題目，涵蓋詞匯、語篇結構、信息提取等多個方面，幫助學生系統地檢驗閱讀能力。同時，大語言模型還能根據學生的答案，自動分析其理解的深度和準確性，提供個性化的學習建議。例如，如果學生在某些段落的理解上有困難，模型可以推薦相關的背景知識和解釋，幫助學生填補知識空白，提高閱讀水平。

4.大語言模型在聽力能力評估中的應用也不容忽視。大語言模型在聽力能力評估中的應用同樣不容忽視。通過生成不同難度和類型的聽力材料，大語言模型能夠幫助教師設計個性化的聽力練習。這些材料可以包括短對話、獨白、新聞片段、講座錄音，甚至是現實生活中的場景對話，確保學生能夠接觸到多樣化的音頻內容。這種多樣化的聽力材料不僅能夠提高學生的聽力理解能力，還能增強其應對不同口語環境的適應性。

學生完成聽力練習后，大語言模型可以自動評估其聽力理解的準確性和反應時間，提供具體且詳細的改進建議。例如，模型可以指出學生在聽力過程中對某些語音特征的不敏感，如連讀、弱讀、音調變化等，并生成針對性練習，幫助學生克服這些難點。如果學生在連讀方面表現不佳，模型會推薦包含連讀現象的聽力材料，并設計專門的練習，如跟讀和模仿練習，以提高學生的辨別和發音能力。對于弱讀問題，模型則會提供強調弱讀形式的音頻材料，并建議學生進行聽力辨析和語速適應練習。此外，大語言模型還能根據學生的聽力表現，推薦適合的額外資源，如英語新聞節目、有聲書、教育視頻等，幫助學生在課后繼續提高聽力水平。這種個性化的評估和反饋機制不僅增強了學生的聽力技能，還提高了他們的學習興趣和積極性，使聽力訓練更加高效和有趣。

四、結語

隨著數智技術的飛速發展，大語言模型在大學英語教學智慧課堂中的應用前景廣闊。通過深度學習技術和自注意力機制，大語言模型不僅能夠處理復雜的自然語言任務，還能在教學設計、評估和反饋等多個環節提供智能化支持，顯著提升教學質量和學生的學習體驗。生成個性化的學習路徑、推薦學習資源、定制學習計劃、提供反饋與引導，以及評估學生的聽、說、讀、寫等多方面能力。通過這些策略，大語言模型能夠為學生提供更加高效、有趣和個性化的學習體驗，同時也為教師提供了豐富的教學工具和手段，幫助他們更好地實現智慧課堂的目標。隨著技術的不斷進步和應用的逐步完善，大語言模型必將在未來的英語教學中發揮更加重要的作用，推動教育模式的創新和發展，最終實現高質量、個性化的教育目標。

參考文獻

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[2]朱炫鵬，姚海東，劉雋，等.大語言模型算法演進綜述[J].中興通訊技術，2024，30（02）：9-20.

[3]許家金，趙沖.大語言模型在英語教學中的角色[J].外語教育研究前沿，2024，7（01）：3-10+90.

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[6]郭茜，馮瑞玲，華遠方.ChatGPT在英語學術論文寫作與教學中的應用及潛在問題[J].外語電化教學，2023（02）：18-23+107.

基金項目：河南省教育科學規劃2024年度一般課題“STEAM教育理念下的高職公共英語教學模式變革研究”（課題編號：2024YB0650）

作者單位：信陽職業技術學院

■ 責任編輯：王穎振 楊惠娟