生成式人工智能賦能口語交際教學研究

中圖分類號：G623.2 文獻標志碼：A 文章編號：1673-9094（2025）07-0081-04

《義務教育語文課程標準（2022年版）》指出教師要“認識信息技術對學生閱讀和表達交流等帶來的深刻影響，把握信息技術與語文教學深度融合的趨勢，充分發揮信息技術在語文教學變革中的價值和功能\"1146。小學語文口語交際教學長期面臨情境真實性不足、個性指導缺失、評價方式單一等現實困境。而以教育專用大模型為代表的生成式人工智能（generativeartificialintelligence，后文簡稱GAI）因其在理解和生成文本、挖掘分析大數據，提供個性化學習指導方面的獨特優勢[2，為破解口語交際的教學困境提供了新思路。通過構建“教師 +GAI^* 協同教學模式，基于人機優勢互補的機制，推動教師角色轉型與重塑[3，最終實現數字化時代小學語文口語交際教學的范式轉型

一、生成式人工智能賦能口語交際教學的價值意蘊

（一）創設沉浸式情境，激活交際驅動

GAI通過多模態技術重構口語交際教學場域，構建虛實融合的沉浸式學習空間。基于建構主義“知識通過情境互動建構”的核心觀點，GAI整合虛擬現實、增強現實及語音合成技術[4]，突破傳統課堂時空限制，將教材中的交際場景轉化為沉浸式、可交互的數字化情境。這種技術使學生能夠在多元場域中靈活切換，實現與個體經驗深度綁定的情境交互，消解傳統課堂中“偽交際”的疏離感。通過搭建“已知生活經驗”與“未知交際技能”之間的認知橋梁，持續催生學生的內在表達動機，從而有效激活交際驅動。

（二）提供個性化支架，賦能交際過程

GAI依托社會文化理論的“最近發展區”概念，構建動態適配的智能支架系統，實現從群體教學到個性化支持的范式轉型。通過多模態分析技術，GAI精準識別學生口語交際中的認知基線與發展潛能，在“實際發展水平”與“潛在發展水平”間搭建可調節的數字化腳手架，踐行“教學應走在發展前面”的核心原則[5。該系統能夠針對個體差異提供精準化學習干預，持續優化交際過程的支持維度，賦能學生突破認知邊界。其價值在于將標準化教學轉化為適應性成長路徑，使學習支持始終與個體發展軌跡保持同步。

（三）實現智慧化評估，創新交際評價

GAI通過多模態分析技術與動態追蹤機制，賦能口語交際評價的智慧化轉型。在過程性評價中實時解析發言內容并同步反饋邏輯優化建議；在結果性評價中量化評估論點有效性并生成多維能力報告；在增值評價層面追蹤個體縱向發展軌跡，構建差異化成長檔案。該系統形成“評價一反饋一優化”的閉環邏輯，基于動態數據分析在基礎表達能力與高階思辨素養間建立可量化的發展圖譜，遵循“以評促學、因評而變”的進階原則，最終實現學生“負責任、有中心、有條理、重證據地表達，培養理性思維和理性精神\"[1]29

二、生成式人工智能賦能口語交際教學的實踐進路

（一）基于學習任務群，創設口語交際場景

1.設計真實任務，模擬功能性場景

功能性口語交際以解決現實問題為導向，教師可依托GAI構建功能性場景庫，將“實用性閱讀與交流”與“功能性交際”深度融合。以統編小學語文教材四年級上冊《安慰》教學為例，教材以“小冰丟失母親贈送的生日手表”為切入點，教師可基于共情動機、責任歸因與支持行動三要素設計教學閉環。共情激活環節運用3D建模與記憶閃回技術還原手表遺失場景，激發學生情感共鳴，激活交際驅動。責任歸因環節通過GAI生成天氣突變、場地濕滑等多因素場景庫，引導被安慰人關注外因，糾正自我歸因偏差。支持行動環節則針對個體與群體需求構建差異化策略：個體安慰聚焦情緒疏導，提供包含語言指導與肢體反饋的“情感安慰包”；群體安慰側重問題解決，生成包含尋物啟事模板、搜索網格圖等協作任務鏈與實操工具包，促進群體協同化解焦慮。GAI貫穿“語言表達一肢體動作—環境交互”全鏈條，最終在功能性口語交際中形成“觀察情緒線索一匹配支持策略一持續行為跟進”的普適性訓練閉環，使功能性交際從抽象概念轉化為可量化、可迭代的行為序列，推動口語交際從情境模擬到行為遷移的進階。

2.創設文學情境，助力沉浸式演繹

GAI通過構建文學情境場景庫，推動“文學閱讀與創意表達”與獨白式交際的深度融合，其核心在于設計三層普適性架構：環境生成層運用多模態技術創建沉浸式場域，將文本升維為可交互的立體空間；角色交互層依托相關語料訓練認知模型，支持跨時空深度對話；敘事創新層基于知識圖譜動態生成敘事規則，驅動創意重構。以統編小學語文教材五年級上冊《我最喜歡的人物形象》教學為例，學生借助GAI與《西游記》角色互動：在環境層體驗大鬧天宮的沉浸聲景激活具身表達；在交互層與老年孫悟空探討“緊箍咒的成長意義”等哲學命題；在創新層輸入“科學家降妖”設定時，GAI自動生成科技法寶與妖怪勢力的對抗規則，形成可視化敘事矩陣。在此基礎上，緊扣教材小貼士設計三級任務鏈：基礎任務要求分條講述孫悟空為何大鬧天宮，強化“說清理由”的能力；進階任務設置“孫悟空智斗AI機器人”跨文本任務，GAI同步生成思維導圖檢測邏輯性；挑戰任務要求回應AI生成的辯證提問，通過證據鏈展開評價性闡述。該體系依托布魯姆認知目標分類學，從“記憶一理解”的基礎訓練，經“運用一分析”的協作實踐，最終達成“評價一創造”的高階思辨能力[]。

（二）基于生成性資源，創建口語交際語料庫

1.梳理有聲語言，創建語言交際素材庫

人類交際是有聲語言交際與副語言交際的結合[8]13。教師可依托GAI解構有聲語言特征，構建多模態語言交際素材庫，其核心在于設計“語料提煉一場景生成一分層訓練”的三階普適性架構。以統編小學語文教材三年級上冊《請教》教學為例，首先從教材情境中提煉三類核心句式——發起請教的“請問怎么改掉壞習慣？”、禮貌追問的“能具體說說整理步驟嗎？”、閉環反饋的“謝謝，我今晚就照做”，運用語義角色標注技術識別交際功能詞，構建基礎語料庫并擴展生活化句式，如“春游前重點檢查哪些物品？”。其次實施動態場景化語料加工，調用語音合成技術[生成多角色對話原型，模擬課間喧鬧等真實交際場景訓練抗干擾能力，增強語境適配性。最后設計分層能力進階機制：基礎層通過慢速分解語料確保問題表述清晰；應用層實時檢測交際禮儀與邏輯完整性；應變層模擬交際對象中途離場等突發場景，訓練交際策略遷移與禮貌中斷話術。通過“問題溯源一方案追問一實踐反饋”的閉環設計，GAI將抽象交際原則轉化為可訓練的有聲素材，使學生在“輸入模仿一輸出矯正一應變強化”的實踐中，系統性掌握精準提問、靈活應對的策略，最終引導學生“創建即取即用的口語交際語料庫，養成日積月累的習慣和在‘用中學’的意識\"10]。

2.關注非聲特征，創建副語言交際素材庫

廣義的副語言交際，包括一些非聲特征，如面部表情、視覺接觸、體態、手勢、談話時雙方的距離等[8JI12。教師可依托GAI技術構建副語言交際素材庫，其核心在于設計“非聲特征解構一虛擬情境生成一動態反饋矯正”三階普適性架構，破解學生“表情與內容錯位”“動作與語義脫節”等交際瓶頸。以統編小學語文教材六年級上冊《演講》教學為例，首先通過非聲特征結構化解構，依托面部動作編碼系統[1和骨骼追蹤技術[2量化微表情與體態參數，將教材中“姿態大方”“巧用停頓”等抽象要求轉化為可量化的副語言參數，如眼神注視時長、手勢幅度角度、走位軌跡熱圖等，使非聲特征訓練從經驗傳授升級為科學干預。其次實施虛擬情境動態生成，基于演講主題自動適配差異化非聲策略，如公益倡議需同步激昂語調與開放性站姿，通過空間熱力圖規劃站位路徑并設計沉默機制激活聽眾聯想。最后建立自適應校正機制，在虛擬場景中實時監測參數同步率，如手勢與語義匹配度，當檢測到表達脫節時系統觸發積極引導式反饋，例如模擬觀眾困惑表情或身體前傾等副語言提示；待學生成功調整后則給予鼓勵性反饋，例如輕柔掌聲與舒緩環境音等正向激勵。這種貫穿情感傳遞、觀眾連接、場域掌控的三維訓練閉環，使學生掌握自然流暢的副語言表達策略，最終實現從機械模仿到自然表達的能力進階。

（三）基于多模態加工，創新口語交際評價

1.可視化呈現，賦能過程性評價

GAI賦能口語交際過程性評價的核心在于構建“多模態數據采集一動態特征分析一可視化反饋”的“教一學一評”一體化框架。該框架通過三維普適策略實現學生成長軌跡的精準追蹤：首先，實施全維度數據伴隨式采集，整合骨骼追蹤與情感分析技術[13]捕獲語音特征、微表情動態、肢體動作及空間交互熱力圖等多元模態數據；其次，執行增值性動態特征分析，縱向對比歷史數據生成個體進步百分位報告，依據能力差異推送個性化改進清單；最后，生成可視化反饋，教師端呈現班級能力矩陣定位教學薄弱環節，學生端通過虛擬場景仿真直擊能力短板。以統編小學語文教材六年級上冊《演講》教學為例，系統采集演講者四維數據后，針對手勢覆蓋不足者定向推送副語言訓練資源，同時可視化呈現觀眾對視率等核心指標分布。此框架嚴格遵循“教一學一評”一致性原則，將抽象能力目標轉化為可觀測指標，通過實時矯正與虛擬訓練形成螺旋式成長曲線。在技術賦能下，傳統的結果導向評價升級為覆蓋語音、表情、肢體與空間交互的全維度智能診斷生態，通過伴隨式數據采集與即時性策略優化，構建起“識別差異一追蹤過程一激發潛能”的良性循環，真正實現以評促學的教育價值。

2.精準性指導，賦能結果性評價

教師可依托GAI精準定位學生個體短板，“發揮大數據優勢，分析和診斷學生學業表現\"146，生成可視化成長報告與個性化訓練包，構建“多模態數據診斷一精準反饋干預一情景化驗證提升”的教學閉環。該閉環通過三維普適策略實現精準性指導：首先實施多維度能力解構，基于課程標準拆解能力要素為可量化指標，通過智能設備實時采集內容邏輯性、語音特征與動作軌跡數據；其次生成可視化診斷報告，結合五維雷達圖定位班級共性問題與個體差異，自動提取優秀案例，生成個性化訓練資源包；最后設計沉浸式驗證任務，通過增強現實情景動態觸發針對性訓練，引導學生在即時反饋中調整表達策略。以統編小學語文教材四年級上冊《講歷史人物故事》教學為例，系統分析西門豹治鄴故事講解時，針對邏輯完整性缺失者推送策略銜接資源，針對情感表達薄弱者激活漳河場景觸發語調調整。此系統將講好故事的抽象目標轉化為關鍵節點覆蓋等具體指標，使每個環節實現數據可視化診斷、短板針對性改進與進步可測量驗證，真正將課程標準倡導的精準反饋轉化為數據驅動的育人實踐。

參考文獻：

[1]中華人民共和國教育部.義務教育語文課程標準（2022年版）[M].北京：北京師范大學出版社，2022.

[2]谷屹欣，錢荃.生成式人工智能語文教學賦能數字化閱讀素養的內在機理與實踐探索[J].語文建設，2024（12）：66-71.

[3]夏靜芳，賴伊玲.生成式人工智能輔助教學的可能與路徑[J].中小學管理，2025（2）：36-40.

[4]方小兵.電化教育、在線教育和智能教育：國際語言傳播機構的數字化轉型[J.貴州師范大學學報（社會科學版），2024（5）：23-32.

[5]董蓓菲.語文教學心理學[M].上海：上海教育出版社，2023：52.

[6]史卓，王萌，曾樹珍，等.基于知識圖譜的文學敘事可視化研究[J].中國科技論文，2023，18（11）：1230-1235+1243

[7]安德森，等.學習、教學和評估的分類學：布魯姆教育目標分類學修訂版[M.皮連生，譯.上海：華東師范大學出版社，2008：5.

[8]田華，宋秀蓮.副語言交際概述[J].東北師大學報（哲學社會科學版），2007（1）.

[9]畢曉君，靜廣宇，徐先鋒.利用TTS技術實現文本文件的語音合成[J].自動化技術與應用，2004，23（9）：49-51.

[10]鄭藝.統編教材口語交際“小貼士”的編排特點及使用建議[J].語文建設，2023（18）：63-67+74.

[11]胡曉瑞，林璟怡，李東，等.基于面部動作編碼系統的表情生成對抗網絡[J].計算機工程與應用，2020，56（18）：150-156.

[12]顧容，何益明，金麗燕.基于Kinect骨骼追蹤技術的智能教學控制系統的設計與實現[J].計算機應用與軟件，2013，30（6）：276-280.

[13]張樂樂，顧小清.多模態數據支持的課堂教學行為分析模型與實踐框架[J].開放教育研究，2022，28（6）：101-110.

責任編輯：石萍