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ORAL外语口语APP开发与应用设计构想

2020-07-14彭佳佳李然

科技创新与应用 2020年21期

彭佳佳 李然

摘  要:随着2018年教育部出台中国英语等级量表(CES)计划在2020年前逐步推进,我国未来将会建立起一个统一的并为国外认可的英语测评体系,对学生英语听说读写能力的测评标准也将提高。受制于有限的语言环境,中国学生的听、说能力相对较弱,且缺乏有效训练。为了改变应试教育下学生固化的语言学习模式和思维模式,使学生学习语言目的更趋向于生活化,提升其语言交际能力,文章在分析对比市面上现行外语口语学习APP的基础上探索设计一种新型的更适用于本国学生的外语口语学习软件,旨在创设真实自然的语言环境,切实提高青少年口语学习水平。

关键词:情景学习模式;自适应学习系统;个性化学习路径;口语APP

中图分类号:TP301         文献标志码:A         文章编号:2095-2945(2020)21-0036-03

Abstract: With the implementation of the China's Standards of English Language Ability (CES) by the Ministry of Education in 2018, a unified, globally-recognized English assessment system will be established in China in the future, and the evaluation standards for students' English listening, speaking, reading and writing ability will also be improved. Restricted by the limited language environment, Chinese students' listening and speaking skills are relatively weak and lacking in effective training. In order to change the students' fixed language learning mode and thinking mode under the examination-oriented education, make the students' language learning purpose more life-oriented, and improve their language communication ability, this paper explores and designs a new type of oral language learning software which is more suitable for native students on the basis of analyzing and comparing the current APP of oral foreign language learning in the market, for the purpose of creating a real and natural language environment and effectively improve the oral English learning level of teenagers.

Keywords: Situational Learning Model; Adaptive Learning System; personalized learning path; spoken language APP

1 现行热门口语自媒体及APP对比分析

1.1 英语流利说

课程特色:英语流利说是市面现行外语口语学习最热门的一款软件,曾在2013年被苹果官方评为最受欢迎的应用软件之一(教育学习类),英语流利说以其独特的情景化口语特色课程闻名,方便学生在不同情景模式下学习,后期又同步研发开设了“懂你英语”定制课程。该软件采用硅谷技术,可以对学習者的口语表达自动评分,并附带系统自备的纠音功能,能促进口语能力提升,同时配备海量学习资源,方便学生进行拓展学习,每个课程配备闯关模式,课程风趣活泼,加上同步的配音课程,帮助学生在不同场景下学习英语口语。

学习模式:为了激发学生的英语学习兴趣,课程中的每日听力每天以广播形式定点播出,培养学生听力习惯,以定制的个性化的输入促进口语输出。最为值得推荐的是其中的“情景实战”,里面有不同难度的20项情景课程,帮助学生在模拟的环境中体验口语输出;其中的真人对话板块,每天设置一个固定场景,在练习口语的同时还可以和不同的伙伴进行交流。

研发缺陷:该软件在研发设计方面还存在一些不足。口语学习最重要的是输出,一味的跟读,学习相应的情景表达,有了足够的输入,却没有足够的训练,缺失了思维应变能力,不能举一反三,容易形成固化的口语思维模式。例如中学生从小学习英语对于“How are you?”的回复固定习惯是“I'm fine thank you ,and you?”而情景实站的课程过于局限,内容体系尚不完善,真人对话也会存在相应的弊端,通过口语数值匹配出的学习搭档并不是真正的口语能力好,只是发音较好,学习打卡次数较多,匹配的群体良莠不齐;学生在还没有完备的知识体系时,不能灵活自如的运用语言,这样很容易进行错误的输入,或者无效的训练。

1.2 英语趣配音

课程特色:英语趣配音是杭州菲助科技有限公司开发的英语学习软件,该软件曾获百度金熊掌推荐奖,是多次被360、小米、华为、联想应用商店等推荐为优质精品应用,位居App Store前十的教育类软件。

该软件相较“英语流利说”来说面向的受众人群更为广泛一些,里面有海量的英美剧资源以及动画片流行音乐,方便用户去模仿配音,在配音软件学习方面,已属领军品牌。

学习模式:该软件主要采用视频音频推送模式,学习者通过给视频音频配音进行口语练习,还可以通过社区分享打卡进行交流分享。

研发缺陷:配音学习少了评分系统,对于语言学习者无法进行纠音,只局限于大面积的口语训练,模仿。

1.3 潘多拉英語

课程特色:潘多拉英语是一款新推出的口语学习软件,多采用电影推送等方式增进学生口语练习,更具有情景性。

学习模式:该软件主要采用情景模式,每天一个课程,对当日所学课程通过语音纠音。通过电影放送、智能对话、填写句子等巩固练习,对每日一句或者一个话题进行不断的举一反三的强化训练,使语言学习者能够熟悉该话题相关的情境及词汇并尝试运用。

研发缺陷:该软件灵活程度不高,对于语言学习者程度分层也较不完善,适用群体为基础较薄弱语言学习者,具有很强的局限性。

2 ORAL外语口语APP研发思路及主要版块功能

为切实提高青少年口语学习水平,本文特提出一款新的口语学习自媒体APP的研发设计思路,希望取其精华去其糟粕,研发一款更为适用的外语口语学习APP。

2.1 匹配学生能力——精准资源推送

“情景学习理论”(Brown,colins和Duguid 1989)揭示:只有在真实的语言环境中学习的语言知识才能够解决现实问题。因此ORAL口语自媒体将以口语练习的真实情景模式为导向,给广大外语口语学习者提供一个口语练习平台。

我们所熟知的各大外语口语学习APP均面向广大受众群体,尽管许多软件在一开始可以在用户最初设置的需求领域呈现用户所感兴趣的话题和学习内容,但是在实际学习难度和实际学习适应度方面仍然无法做到精准个性化推荐,也使得学习效果会相应程度减弱。

根据建构主义学习理论,对学生已有的认知领域的知识建模是十分重要的,只有了解学生已有的知识储备能力,也就是已有的认知经验,才能呈现给用户精准而又个性化的知识推送。系统此时就如同教师一样,起了引导作用,因此应当更为注重使用前的用户水平测评或学能评估(aptitude assessment)、学情分析。在同类英语学习系统中,蓝思阅读是做的最好的,用户体验也是最好的。同等水平学生在使用蓝思系统一个月达到的阅读水平提高远高于同类产品,这就源于蓝思阅读精准的测评以及分级体系。这种精准测评及分析体系能够推送更为适用于用户的阅读文章,这种推送的理论就来源于“自适应学习系统”Adaptive learning system——其应用旨在对学习者与领域知识建模的基础上通过关联规则和数据挖掘技术动态匹配与重组学习资源,进而实现ALS个性化学习路径推荐机制。精准的推送不仅提升了课程推送的有效性,同时还满足了用户的个性化需求,有利于学生口语水平提升,这是设计该外语口语软件的第一步。

2.2 真实场景化人工智能口语练习

这个灵感来自于苹果系统下的语音助手Siri,在很多外语口语学习软件中我们都可以看见智能机器人的存在,通过简单的对话可以练习当日所学的句型,真实情景模拟,体验感更真实,但是大部分软件仅以对话模式出现。

本软件在设计时会增加人工智能画面,增加用户使用体验,突破了以往大多数口语APP中对话训练固定场景的局限性。本软件将通过给人工智能输入大量的语料库,使人工智能可以根据用户发出的语言自动回复,进行对话,更具有真实性,也能更好的锻炼用户的口语水平,再通过纠音提示,以及同类句型多种表达的推送,使用户能学习更加地道的口语表达。拥有一个随时随地的人工智能学习助手,就相当于拥有一个固定的英语学习伙伴,用户不再需要限制于时间地点,减免高昂的外教私教费用;同时,含蓄性格的用户也避开了真实场景对话中由于口语能力不足造成的尴尬场面,口语错误也可以得到及时纠正。真实的语言学习就是来源于生活,拥有一个良好的语言学习环境,而ORAL口语APP中的人工智能的语音老师就可以满足你。

2.3 看电影学单词

语言输出的前提是有完备的输入,该软件会设计一个看电影学单词板块,在相应的单词背诵练习之后,通过节选大量的英美剧片段,提取常用的词汇,加以标注,帮助学生在趣味观赏片段的同时,在实用情景和句型中对单词加以巩固,也能通过大量地道的可理解性词汇输入扩充词汇量。该版块的课后练习将增加相应的造句练习,用所学词汇进行造句,锻炼了输出能力更加强了词汇的记忆。

2.4 每日文章Summary

市面上常见的新闻及英美文章推送有很多,大多是通过分享文章配有老师讲解,再提取一些专有词汇,但是用户大多以输入为主,一篇文章在听过之后大多在第二天就抛诸脑后。因此本软件会设计一个每日summary板块,在推送的文章后面需要学习者用自己的话对本篇学习文章进行summary,然后配以评分系统,在用户进行summary之后,老师会反馈相应的表述作为参考,在学习文章的同时提高了口语表达力与逻辑思维能力。

2.5 旅游学英语在线课程

项目团队会在国内选取一些生活常用情景、自然语境中的各种场合,通过外教母语进行互动视频直播。后期会有主播飞往海外热门城市,记录下在国外衣食住行,吃喝玩乐的各种交际场景,让用户跟随主播视角,为语言学习者提供身临其境的口语学习体验。ORAL外语口语APP前期英语口语为主,后期逐渐面向日,法,韩,德,西等多国语言学习,以视频模式,佐以app中的高效练习,课后微信平台建立的班主任的督学体系及重难点再梳理,同学之间的互动交流为大家的口语学习创造一个良好的平台。

2.6 儿童英语板块

大部分的外语口语学习APP均以青少年为主,忽略了学习最佳年龄段的少儿学习者。因此ORAL外语口语APP将会开设一个少儿板块,目标针对学龄前儿童,会开设相应的课程,及时推送海量的儿歌外语动画片,同时配有家长辅助模式,帮助用户在趣味的环境中学习外语。

3 ORAL外语口语APP开发途径

3.1 实现技术

服务器开发用到的技术栈为node.js(官网地址:https://nodejs.org/en/),整体框架为egg.js(官网地址:https://nodejs.org/en/),数据库存储为mongodb(官网地址:https://nodejs.org/en/),部署环境为阿里云服务器(官网地址:https://www.aliyun.com)linux系统(官网地址:https://www.linux.org)centos7版本(官网地址:https://www.linux.org)。

客户端开发用的技术为JavaScript(一种Web的编程语言,官网地址:https://www.centos.org),实现的框架为uni-app(可以跨平台 开发者编写一套代码,可编译到iOS、Android、H5、以及各种小程序(微信/阿里/百度/头条/QQ)等多个平台,官网地址:https://www.centos.org)。

3.2 实现功能

(1)匹配学生能力——精准资源推送

实现原理说明: 通过简单的测试题检测用户的能力 给用户由入门到精通分级  然后根据级别对应推送相关的资源 (后期也可以通过对用户大数据的分析 精准推送用户比较感兴趣的学习资源)。

(2)真实场景化人工智能口语练习

实现原理说明: 通过智能语音的应用(将文字转化为标准发音的语音 通过用户发音转化为文字并智能应对),已标准的口语发音和用户进行模拟对练。

(3)看电影学单词

实现原理说明:后台收集海量电影资源 整理字幕,发音,知识点 提供给用户进行加强训练。

(4)每日文章Summary

实现原理说明:后台收集海量文章资源 整理排版,发音,知识点 提供给用户进行加强训练。

(5)旅游学英语在线课程

实现原理说明:后台收集热门国家的旅游景点的简介和知识点提供给用户进行加强训练。

(6)儿童英语板块

实现原理说明:后台收集海量英文儿歌,漫画,儿童动漫 提供给用户进行加强训练。

3.3 实现算法

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。

(1)Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法,函数采取在给定状态的给定动作,并计算出期望的效用价值,在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是,在不需要环境模型的情况下,可以对比可采纳行动的期望效用。

(2)集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。[2]

(3)二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

(4)最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关,这就是最大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson能找到一个流网络中的最大流。

(5)两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数,它仍是最快的,而且都认为它比数域筛法更简单。[3]

(6)合并查找算法(Union-find)——给定一组元素,该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作:

查找:判断某特定元素属于哪个组。

合并:联合或合并两个组为一个组。

4 结束语

随着信息技术的发展,语言学习软件也层出不穷,ORAL外语口语APP希望能够以更精良的课程及应用带给语言学习者更完美的用户体验,因此本文作者将更注重用户在情景化的课堂中学习并佐以学习者的大量学习实践,以此希望更多语言学习者能够通过ORAL外语口语APP实现流利表达口语的愿望,切实提高口语能力。

参考文献:

[1]史春奇,卜晶祎,施智平.機器学习:算法背后的理论与优化(中外学者论AI)[M].北京:清华大学出版社,2019.

[2][美]迈克尔·T·古德里奇.数据结构与算法:Python语言实现 计算机与互联网[M].北京:机械工业出版社,2018.

[3]朱洁,罗华霖.大数据架构详解:从数据获取到深度学习[M].北京:电子工业出版社,2016.