人工智能赋能初中英语听说教学的实践探究*

□赵 駸

（杭州市丁兰实验中学，浙江杭州 310021）

1956 年，著名计算机科学家John McCarthy 在达特茅斯会议上首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”的概念。人工智能是对人的思维过程进行模拟、研究和开发，并用以模拟和拓展人的智能的理论、方法和应用系统[1]。随着互联网、大数据、云计算技术的发展，人工智能在机器学习、语音识别、自然语言处理和专家系统领域取得了许多实质性的成果，给教育带来了巨大的变革。笔者在教学实践中尝试将人工智能与初中英语听说教学融合，努力以此推进初中英语听说教学形态的优化。

一、研究背景

（一）课改背景：追求品质课堂是师生的共同愿望

随着课程改革的推进和信息技术的发展，人工智能与英语课堂的融合越来越受到重视。结合师生对品质课堂的追求，笔者所在的杭州市丁兰实验中学（以下简称“我校”）于2016 年开始推进人工智能在课堂中的应用，试图通过学习工具的变革和技术的支持来构建基于人工智能应用的课堂教学新样态，着力打造“人工智能+”英语课堂。近年来，学校在人工智能技术支持下不断进行教学内容重构、课堂结构重组、教学方法更新、多元评价跟进，使人工智能赋能初中英语听说课堂的研究在实践中不断优化。

（二）政策导向：“人工智能+”教育是大势所趋

习近平总书记明确指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”[2]教育管理部门积极响应号召，强调要探索大数据、人工智能和可视化应用等技术在教育教学中的应用，全面提高教育信息化水平。“人工智能+”教育是大势所趋。

（三）教学现状：英语听说教学呼唤与人工智能深度融合

当下的英语听说教学存在机械化、重复性、低效率、少趣味等弊端。如何利用好技术培养学生的语音语调与基本英语思维值得关注。在班级授课制中，教师的听说教学较难顾及学生的个体听说需求，个性化的听说学习需要新技术的参与。

在“人工智能+”英语课堂的背景下，我校英语听说课堂教学形态的变革不断推进。为了改善英语听说教学中语音训练能力时间短、针对性纠正发音机会少、听说个性化学习难落实的现状，学校英语教学团队致力于人工智能与听说教学的深度融合研究，引导学生充分利用现有的人工智能资源与技术——易点慧人工智能环境、斯坦福人机对话和智通云课堂，来实现个性化的学习，并在这一过程中探索提高学生听说能力的方式。

二、人工智能赋能英语听说教学的框架和技术保障

随着人工智能基础技术的成熟，其在英语教育领域的使用逐渐广泛。近年来特别是在新冠肺炎疫情期间，各种录、直播平台及学习软件深受欢迎，人工智能在英语听说教学中的辅助作用也越来越显著。

（一）人工智能赋能英语听说教学的设计框架

人工智能赋能英语听说教学的设计框架可用图1来表示。

图1

（二）适用于英语听说教学的人工智能技术保障

1.语音识别技术

我校使用某人工智能环境，精准的语音识别技术可实现即时识别和理解。学生的学习过程可以总结为：语音录入预处理—语音特征提取—基于语音模型库下的模式匹配—基于语言模型库下的语言处理—完成识别—基于问题诊断机器再次播放学生语音有误单词、词组或语段—学生再模仿提交—在语音模型库下的模式匹配后产生评价。

2.人机交互技术

人机交互技术是指通过人工智能输入和输出系统，以有效的方式实现人与计算机对话和互动的技术。基于语音的智能人机交互是当前人机交互技术在教学领域运用的主要表现形式，其功能包含信息语音输入输出的交互、语音处理、语义分析、逻辑处理以及对知识内容进行整合。

3.大数据分析技术

大数据分析是指计算机对规模巨大的数据进行分析，并为实施者提供真实数据材料。平时课堂教学中的移动设备或PC 端已记录每个学生的错误，这一技术可用于智能化地产生错误点的知识图谱，并分析学习者在人机互动过程中兴趣、专注度、知识掌握水平等情况。

4.自动搜索技术

人工智能可智化地能进行课堂实录。教师完成一堂课后，学生既能获得老师的PPT，又能获得与此相对应的语言表述文字。课堂上未完全理解教学内容的学生可利用搜索技术，获得相应的帮助。这也是人工智能最早形成的基本技术之一。它可以根据学习者的兴趣、水平自动搜索学习资料，也为教师推送适合学情的音频、视频、图片等教学资料提供参考。

5.智能测评技术

智能测评技术通过扫描知识漏洞追根溯源，精准定位学生的知识薄弱点，智能定制个性化学习方案，并按每个人的特点推送个性化的知识。每次推送后，平台对学生形成过程性评价。

三、人工智能与英语听说教学融合的实践

人工智能与英语听说教学的融合，学生的学习环节如图2所示。

图2

（一）最核心学习环节

最核心学习环节主要包括教师的教与学生的学。

1.课前

（1）前测。人工智能根据新课的听说目标，发挥其自动搜索技术功能，自动形成一套基于学情的动态前测题库。

（2）备课。学生以人机交互方式完成动态前测。人工智能发挥其语音识别技术、大数据分析技术等功能，将学生兴趣、水平等学情及时反馈给教师，帮助教师在备课环节中掌握学情，确立重、难点。

2.课中

（1）课堂教学设计。人工智能能实现人机交互、场景模拟，并具备自动测评听力口语能力、智能推送学习建议等功能[3]。我校使用由美国的大学开发的we speak 系统，其包含北美英语中的6000 个单词及其发音，结合语音识别软件，能实现学生人机交互下的听说训练，并对学习者进行评分和错误标注。

（2）学习进展监测。由于班级学生人数普遍偏多，在学生随堂问答、随堂练习等活动环节中，教师无法同时关注每一个学生的表现情况。人工智能技术中的语音识别技术、资源搜索技术等，能监测并反馈学习者发音技能、听说能力等方面的水平进展，动态帮助学生纠正发音，定制个性化学习方案，同时帮助教师科学、合理地调控课堂进度。

3.课后

（1）作业布置。基于新课教学目标及课堂学情监测结果，人工智能发挥其大数据分析、自动搜索技术等功能，基于对不同层次学生最近发展区的分析统计，进行作业任务的分层布置。在英语听说评测中，人工智能从寻找信息、理解文本、实际运用等三个方面对学习者进行听力测评，口语评测系统从发音准确度、流利度、完整度、重音准确度等方面对学生进行口语测评。人工智能能精准测评听说能力，使多元评价成为可能。

（二）次核心学习环节

次核心学习环节主要包括课后的练习、作业、教学辅助等。

1.作业测评

我校使用基于人工智能语音识别技术的发音识别系统，由计算机内含的深度神经网络，为学生提供精准听力口语评测，并即时评价学生的英语发音、语音与语调等问题。

2.错题本定制

人工智能基于对学生错误回答的检测与记录，形成个性化的动态错题本，引导学生有针对性地复习及攻克难题。

3.学习方案个性化定制

基于对学生学情的测评，人工智能发挥其大数据分析、智能搜索技术等功能，以学生为中心，为每个学生提供满足个性、私人定制的学习内容和建议方法，从而激发学生深层次的学习内驱力。

（三）次外围学习环节

次外围学习环节指测评环节。

人工智能测评应用于各个教学环节：课前测评学情，助力教师备课；课中测评学生学习态度、教学进展情况，助力教师高效教学；课后通过作业测评、考试测评，助力学生高效弥补知识漏洞，提升学习成绩。

（四）最外围学习环节

最外围学习环节包括获取学习资料、陪练、管理等。

1.学习资料获取

人工智能可以根据学生水平、知识的薄弱环节通过自动搜索推送符合学生兴趣的学习资料，也可以将教师布置的作业推送给学生，做到及时、高效。

2.人机互动陪练模式

人机互动技术为学生提供全天候课外的英语环境，它跨越时间和空间的限制（如“沉浸式”学习场景），帮助学生随时随地学英语，纠正发音，提升口语学习兴趣。语音识别技术能有效帮助英语学习中的听、说、译训练，在学习辅导、教学测评等方面发挥重要作用[4]。人工智能利用语音测评技术，从发音、词汇、语法、流畅连贯度等多个维度对学生进行全方位陪练和测评。

从实践的效果来看，人工智能与听说教学的融合有助于优化英语教学模式，能更好地支持学生进行个性化学习、深度学习，提高教学效率，提升学生的听说能力，并有助于学校形成“教师+人工智能”的双导师制教学范式。□◢