人工智能技術輔助下的小學語文口語交際教學情境創設研究

【中圖分類號】G623.2 【文獻標識碼】A【文章編號】1002-3275（2025）07-67-04

《義務教育語文課程標準（2022年版）》提出：“語文課程應引導學生熱愛國家通用語言文字，在真實的語言運用情境中，通過積極的語言實踐，積累語言經驗，體會語言文字的特點和運用規律，培養語言文字運用能力。”同時，強調“合理利用網絡資源，將語文教學的傳統經驗和現代信息技術有機結合”。通過信息技術創設線上線下融合的學習環境，這與人工智能技術輔助下口語交際情境創設高度契合。人工智能技術通過多模態場景重構與智能交互機制，能夠突破以往課堂的時空局限，構建兼具真實性與發展性的語言實踐生態。基于此，本文以小學語文四年級上冊第一單元口語交際“我們與環境”為例，從動態場景生成、語音識別反饋、多模態交互平臺及生成式任務鏈四個方面提出小學語文口語交際教學情境創設策略，旨在為語文核心素養培育開辟人機協同的新路徑。

一、人工智能技術輔助下的小學語文口語交際教學情境創設意義

（一）激發學生口語交際興趣

在小學語文口語情境教學中，人工智能技術的引入為創設交際情境提供了全新視角，能夠有效激發學生的口語交際興趣。以往的口語情境教學常依賴于固定的教材內容和教師單向的講解，容易使學生感到枯燥乏味，缺乏主動參與的動力。人工智能技術可以通過虛擬現實、增強現實等手段，為小學語文口語情境教學創設生動逼真的交際情境，使抽象的語言知識變得直觀形象，從而有效激發學生的學習興趣。[此外，人工智能技術還可以根據學生的興趣和語言水平，個性化地調整對話內容和難度，使每個學生都能在適合自己的情境中找到學習的成就感。以學生為中心的教學方式，能夠有效激發其學習興趣，促使其主動參與到口語交際活動中，從而為口語情境教學注入新的活力。

（二）提升學生口語交際能力

口語交際能力的培養不僅需要學生掌握語言知識，還需要他們在真實的交際情境中不斷實踐和運用。人工智能技術通過模擬多樣化的交際場景，為學生提供了豐富的語言實踐機會。同時，人工智能技術還可以通過語音識別和實時反饋功能，對學生的發音、語調和表達進行精準分析，幫助其及時發現并糾正語言使用中的問題。在此基礎上，“人工智能技術精準推送貼合學生個性化需求的內容，為學生提供可視化的學習反饋和評估結果，有效提升學生口語交際能力”[2]。即時反饋機制能夠有效提高學生的語言準確性和流利度，使其在不斷實踐中逐步提升口語交際能力。

（三）增強語文課堂互動性

“依托人工智能環境下的小學語文智慧課堂，能夠更好地促進師生互動提升教學效果。”[3]以往的語文課堂以教師講授為主，學生的參與度有限，難以形成有效的互動。而人工智能技術通過智能化的交互功能，能夠打破單向的教學模式，使課堂變得更加生動活潑。人工智能技術可以扮演對話伙伴、主持人、評委等角色，與學生進行實時互動，使課堂活動更加多樣化。該互動不僅能夠激發學生的學習興趣，還能夠幫助學生在實踐中提高語言表達能力。同時，人工智能技術還可以通過分組討論、角色扮演等形式，促進學生之間的互動與合作，培養其團隊協作能力和溝通能力。

（四）培養學生創新思維

人工智能技術創設的交際情境往往具有開放性和多樣性，能夠鼓勵學生從不同角度思考問題并進行表達。此種情境下，學生更容易突破傳統的思維模式，培養創新思維和獨特的口語表達風格。人工智能技術通過模擬多樣化的交際情境，為學生提供了廣闊的思維空間；通過設計開放性的問題或任務，鼓勵學生從不同角度思考和表達，從而激發其創造力和想象力。開放式的學習方式能夠幫助學生打破思維定式，培養其發散思維和批判性思維。

二、人工智能技術輔助下的小學語文口語交際教學情境創設策略

“口語交際是在特定的情境中進行的言語活動，口語交際教學必須在一定的情境中進行才能從真正意義上培養學生的口語交際能力。”[4]人工智能技術輔助下的小學語文口語交際教學情境創設，能夠提升學生的學習興趣和參與度，培養其口語表達能力和交際素養。以小學語文四年級上冊第一單元口語交際“我們與環境”為例，可從以下四個方面探究人工智能技術輔助下的小學語文口語交際教學情境創設策略，旨在通過人工智能技術的有效應用，提升學生的口語交際能力。

（一）借助動態場景生成技術，激活真實語境感知

在小學語文口語交際教學中，動態場景生成技術的應用能夠有效激活學生對真實語境的感知，從而提升其語言學習興趣和表達能力。教師可以通過人工智能技術創設多樣化的交際場景，使學生在模擬的真實情境中進行語言實踐。具體的動態場景生成技術匯總見表1。

首先，教師應利用人工智能技術生成貼近學生生活的動態場景，幫助學生感知真實語境，增強語言學習的代入感。其次，教師應根據學生的語言水平和學習需求，動態調整場景的復雜度和互動性。人工智能技術可以實時分析學生的語言表現，自動調整場景難度，確保每個學生都能在適合的情境中學習。最后，教師應通過視覺、聽覺等多感官刺激，營造沉浸式的語言環境。人工智能技術可以結合圖像、聲音等多種媒體形式，為學生提供豐富的感官體驗，激發其參與興趣和表達欲望。多感官的學習方式能夠幫助學生更好地理解和記憶語言知識，提高語言學習的效果。

在“我們與環境”的教學中，可運用AR技術，通過動態場景生成激活學生對真實語境的感知，提升其語言表達能力和環保意識。首先，教師可利用AR技術創設一個虛擬的河流污染場景。學生通過AR設備可以看到一條被垃圾污染的河流，河面上漂浮著塑料瓶、廢紙等垃圾，岸邊還有工廠排放的污水。貼近生活的動態場景能夠迅速激活學生的語境感知，激發其表達興趣。其次，教師應根據學生的語言水平和學習需求，動態調整AR場景的復雜度和互動性。對于表達能力較弱的學生，AR場景可設置為簡單的對話提示，如“河流被污染了，我們可以做什么”，并提供關鍵詞作為表達支持；對于表達能力較強的學生，則可以在AR場景中呈現河流周邊的生態環境、污染源的多樣性，以及污染對動植物和人類生活的具體影響。最后，教師可以通過AR技術結合視覺和聽覺的多感官刺激。在討論“如何清理河流”時，AR場景可以動態展示垃圾被清理的過程，同時配合語音提示，如“請描述你看到的場景”“你認為清理河流的關鍵步驟是什么”及互動問答，幫助學生更直觀地理解語言知識。利用AR技術生成動態、沉浸式的語言學習環境，能夠幫助學生從感知語境到表達實踐，逐步實現語言能力的提升和環保意識的培養。

（二）利用語音識別反饋系統，實現精準表達訓練

語音識別反饋系統在動態場景生成技術的基礎上進行精準的語言訓練，以幫助學生提升表達能力。教師可以通過人工智能技術對學生的發音、語調和表達進行實時分析、即時反饋，從而幫助學生糾正語言錯誤。具體的語音識別反饋系統匯總見表2。

首先，教師應利用語音識別技術對學生的口語表達進行實時監測和分析。通過人工智能技術，學生的發音、語調和語速等語言特征被精準捕捉，并即時生成反饋，指出學生在發音或表達中的問題。其次，教師應根據學生的語言表現，生成個性化的訓練建議和練習內容。人工智能技術通過分析學生的語言數據，識別出其在發音、語法或表達習慣上的薄弱點，并針對性地設計訓練任務。最后，教師應利用語音識別系統記錄學生的口語訓練數據，形成數據化的學習檔案。通過數據化分析，教師可以更精準地把握學生的學習需求，調整教學策略，從而實現因材施教。

在“我們與環境”的教學中，教師可以結合“保護環境”的主題，運用科大訊飛語音識別系統實現精準表達訓練。首先，在“我們與環境”的主題討論中，學生圍繞“如何減少垃圾污染”或“怎樣節約用水”等具體話題進行表達時，科大訊飛語音識別系統能夠精準捕捉學生的發音、語調和語速等語言特征，并即時生成反饋。如當學生將“垃圾分類”誤讀為“垃圾分內”時，系統會立即提示發音錯誤，并給出正確的發音示范。其次，教師可以根據語音識別系統的分析結果，生成個性化的訓練建議和練習內容。如對于在表達“節約用水”時語速過快、邏輯不清的學生，系統推薦放慢語速、分步驟表達的練習任務；對于在“垃圾分類”討論中詞匯量不足的學生，則提供相關詞匯擴展訓練。最后，教師可以利用語音識別系統記錄學生的口語訓練數據，形成數據化的學習檔案。如在“保護環境”主題討論中，系統可以詳細記錄每個學生在不同話題（如“垃圾分類”“節約用水”“減少污染”）中的語言表現，包括發音準確率、語調自然度、語速適中性及詞匯使用的豐富性等關鍵指標。通過數據化分析，教師能夠實現因材施教，確保每個學生都能在適合的難度和節奏中提升語言能力。

（三）搭建多模態交互平臺，促進協作對話生成

多模態交互平臺在語音識別反饋系統實現精準表達訓練的基礎上，進一步通過協作對話生成，將學生的語言訓練成果轉化為實踐能力，從而推動語言學習從個體訓練向協作實踐的有效過渡。具體的多模態交互平臺匯總見表3。

首先，多模態交互平臺搭建應以多模態資源整合與智能交互為核心。教師需系統規劃平臺的模態配置層級：基礎層集成文字轉語音、情感分析模塊實現語義理解，交互層部署虛擬角色對話、多終端協同編輯功能，應用層則形成包含話題討論區、情境模擬艙等模塊的立體化交互矩陣，為協作對話提供技術載體。其次，在多模態交互平臺中，教師應根據語言能力發展目標，設計具有認知沖突的開放性議題，并利用平臺智能分組功能實現異質性角色配置。

在“我們與環境”的教學中，多模態交互平臺的三層架構與協作對話活動共同促進能力培養。基礎層技術支撐：依托騰訊云語音轉寫模塊實時轉錄學生發言，結合情感計算技術捕捉語調波動，為教師介入對話調解提供數據依據。交互層場景構建：通過亮風臺AR技術生成動態污染場景，學生用手勢拖拽工業廢水圖標至虛擬河流時，觸發水質惡化可視化效果，直觀呈現環保決策后果，激發對話討論的現實緊迫性。應用層活動實施：在百度UNIT智能對話系統構建的“生態議事廳”中，學生分組扮演環保局長、居民代表等角色，平臺根據成員語音特征自動分配話輪權限，確保學生獲得平等表達機會。同時，教師可以設置“垃圾焚燒廠選址”爭議議題，當檢測到對話陷人僵局時，系統推送周邊居民健康數據、用地規劃圖等多模態資料，引導學生基于證據重構論點。該設計使技術層級與交際能力要素精準對應，實現從情感管理到批判性思維的全面培養。

（四）設計生成式任務鏈，驅動創造性語言遷移

在多模態交互平臺搭建的基礎上，生成式任務鏈設計進一步驅動學生將協作對話中積累的語言實踐能力遷移到創造性表達中，從而完成從語言學習到創新應用的全過程閉環。具體的生成式人工智能技術匯總見表4。

首先，教師應利用生成式人工智能技術設計一系列具有開放性和挑戰性的任務鏈。任務鏈的起點可以是基于學生已有語言基礎的模仿性任務，再逐步過渡到更具創造性的任務。其次，教師還需通過任務鏈的設計，幫助學生將語言知識從單一情境遷移到多樣化情境中。任務鏈應涵蓋多種語言使用場景，使學生在完成任務的過程中，能夠靈活運用語言知識，并逐步形成創造性表達的能力。

在“我們與環境”的教學中，生成式任務鏈設計需依托多模態技術構建“輸入一重構一輸出”的遷移系統。首先，輸入任務。教師可以基于百度文心一言生成環保主題對話模板，引導學生分析“社區居民與環保志愿者”的溝通范式，通過騰訊混元大模型構建虛擬社區場景，生成垃圾分類糾紛、綠化帶改造等典型環境議題的交互腳本，完成語言結構模仿訓練。其次，重構任務。教師可利用華為盤古大模型的數據分析功能，將學生分組討論的對話文本轉化為可視化議題圖譜，識別高頻詞匯與邏輯斷點，驅動學生重組語言要素：通過阿里巴巴通義千問設計“環保局長接待日”“校園生態小記者”等角色遷移任務，要求學生在切換身份立場時創造性運用協商策略，如將課堂習得的建議句式遷移至社區提案場景。最后，輸出任務。教師可借助智譜AIChatGLM中英雙語生成能力，將小組協作完成的“校園減碳倡議書”轉化為中英文對照版本，實現從口語表達到跨媒介表達的創造性突破。通過生成式任務鏈設計，學生不僅能夠實現語言知識的遷移，還能在創造性任務中提升語言運用的深度和廣度，最終達到創造性語言遷移的目標。

人工智能技術賦能的口語交際情境創設，本質上是語言學習從符號認知轉向實踐智慧的范式革新。因此，在小學語文實際教學中，應深人探索前沿技術與語言學習的融合機制，構建更具生態效度的智能語言學習系統，推動語文教育數字化轉型走向縱深。

【參考文獻】

[1]梁彩依.人工智能與小學語文教學深度融合的策略分析[J]．求知導刊，2024（7）：83-85.

[2]謝婉儀．人工智能技術助力小學語文口語交際教學的策略探討[J].試題與研究，2025（2）：22.

[3]盛曉燕．人工智能環境中小學語文智慧課堂創設研究[J].中國新通信，2024，26（18）：143-144.

[4］陳祖正．論小學語文閱讀教學中口語交際能力的培養[J]．曲靖師范學院學報，2014，33（增刊）：112.