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基于人工智能的中小学生外语学习研究

2021-10-18曹逸韵

现代基础教育研究 2021年3期
关键词:外语学习中小学生人工智能

曹逸韵

摘   要: 随着计算机科学的发展,教育领域智能化已是大势所趋。人工智能可以助力教师更好地了解学生差异,可以作为“教学代理”,亦可用于教学评估。但其也存在局限性,无法取代人类教师。基于二语习得理论的 “输入假说”与“互动假说”,提出构建人工智能系统的方案:评估学生语言水平,制订分级学习目标;为学生创造一个可实景模拟训练的平台。利用人工智能提高中小学生的外语能力,教师需正确认识人工智能技术与自我身份,不断优化自身的想象力与创造力,积极推动课堂转型。

关键词: 人工智能;第二语言习得;中小学生;外语学习

在计算机技术的支持下,机器人技术、感知技术和机器学习技术飞速发展,使得新一代人工智能(Artificial Intelligence,AI)系统执行某些特定任务的能力已经超越了人类。那么在教育领域,人工智能技术如何能更好地助力学生的第二语言习得?未来的英语教师要如何更好地胜任工作?本文试图以二语习得理论为例,探究如何借助人工智能系统有效提高中小学生外语学习水平,以及中小学外语教师该如何发挥人类智力优势,实现学习力的可持续性增长,从而对二语教学提供强有力的支持。

一、人工智能在教育领域中的角色

人工智能发展速度很快,未来外语教师会不会被人工智能取代?我们该如何正视人工智能在外语教育领域中的角色地位?教育应用领域人工智能的专家罗斯·勒金(Rose Luckin)提出了一个理解人类智能复杂性的框架。在使用相同的框架分析人工智能时,她发现了人工智能的相对局限性。1 据其观点,我们研究人工智能在教育中的角色和地位,应立足于AI能从哪些方面帮助我们解决当前教育中面临的问题与挑战。

1.人工智能可助力教师更好地了解学生差异

社会性是人的本质属性,人类通过各种互动获取和感知信息。但是,即使是在神经网络和深度学习有了突破发展的今天,AI依然缺乏自我认识,同时它们无法对各种不同的决定做出解释。但AI所能做的是通过各类脑波追踪器及教室里所装的摄像头获取关于学生的信息,打开学习的“黑匣子”,帮助学生了解自我的学习情况,之后通过努力来促进自我认知能力的提升。此外,中小学教师在AI帮助下能更好地了解学生之间的差异。由此可知,在可预见的未来,人工智能尚无法取代人类教师。

2.作为“教学代理”的智能系统

语言是教学互动过程中的基本媒介,无论是孔子的启发式教育还是苏格拉底的“产婆术”教学法,都是以与学习者的谈话为核心。1 中小学生心智尚未成熟,更需要教师的引导与鼓励。20世纪末的SCHOLAR开创了计算機自然语言对话辅导的先河。之后,由美国孟菲斯大学智能系统研究所的研究人员开发的自动教学机“AutoTutor”成了众多智能辅导系统中较为出色的代表。它与其他智能辅导系统不同的地方在于,它采用以人为本的辅导策略,关注的是自然语言对话。这意味着,辅导以持续对话的形式进行,学生以语音或文本输入的方式与之互动,利用教学代理(pedagogical agents)等技术来帮助学生学习。

3.扮演评估者的角色

2003年,尼尔(Neil)和克里斯蒂娜(Cristina)夫妇共同开发的ASSISTment项目则扮演智能评估者的角色。2学生在该系统内答题时,能得到有效提示和即时反馈,以帮助他们理解问题。在每次作业结束后,系统会给学习者提供一份学习报告,详细说明他们在此次答题过程中的表现。同时,教师可以通过这份详尽的实时作业报告指导日常教学。通过学习报告,教师可以知道学生学习时间,答题的正确率和错误率,以及学生使用提示的情况。该报告着重列出常见的错误答案,并按题号给出正确率,以便教师了解下一堂课需要在哪些方面给予学生更多的帮助。由此,教师可以把教学重点置于学生需要的特定领域,使家庭作业和课堂教学无缝衔接。

教师在课堂上既要承担组织者、监控者和管理者的角色,还要课后及时与家长沟通、反馈,能在多重任务中不断地进行角色的切换。相较而言,首先,当前人工智能的角色单一,且基本都是针对某一领域的。且它无法和学生进行交互式的自然语言对话,也不能对学生的知识结构提供详细的测评报告,其灵活度无法与教师比拟。其次,这些较为出色的人工智能系统大多是计算机学科、心理学以及教育学专家共同努力建立的,以之来培养学习者敏锐的思维,且大多涉及的是STEM学科。而人类教师需要帮助学生看到不同学科之间的关系,并综合这些学科来解决复杂的问题。另外,这些人工智能系统反映了目前在教育领域实现自动化的局限性。它们无法就某一特定主题或情况提出别出心裁的观点,还不能完成独创性和创造力的工作。因此人工智能与人类智能可以互补发展,在中小学生外语教育领域,教师可以从可利用人工智能自动化的部分工作中解放出来,在无法实现自动化的创新领域发挥特长。

二、基于二语习得理论的人工智能系统构建

如何借助人工智能系统有效地提高中小学生外语水平?本文拟以二语习得理论为据,从“智能系统的研发”及“教师如何借助智能系统改善教学策略”这两个视角进行分析。

1.外语学习人工智能系统构建的理论基础——“输入假说”与“互动假说”

克拉申(Krashen)的“输入假说”是对“二语习得者如何接受并吸收语言材料”这一过程的实质性阐述,他认为:“人们要习得第二语言首先要获取可理解性的语言输入,同时他们的情绪障碍要处于一个低点才有可能发生。”3他的输入假说中提到,可理解的输入是二语习得的必要条件。要使语言输入对语言习得有利,那么必须对它的意义进行加工,输入的语言材料越有趣,且与学习者相关度越高,学习者的内在动机就会在不知不觉中提高,语言习得就成功了。在此基础上,隆(Long)提出了互动假说理论,包括两种互动:一是认知互动,二是社交互动。1认知互动强调的是二语习得的发生是学习者的学习环境和学习动机共同作用的结果。社交互动则是指,习得的发生是依靠学习者的相互沟通,学习者之间的口头对话对于语言学习来说是最为重要的。该假说强调的是意义的协商,在沟通理解遇到障碍时,一方必须判断对方的理解程度并进行诸如重复、解释意思以及改变语速等行为,做出语言上的调整,从而使语言输入成为沟通交流的有效工具。

2.构建中小学生外语学习人工智能系统的具体方案

首先,以“输入假说”为理论依据,人工智能系统应对学生当前的语言水平做出准确的评估,并设置分级学习目标,同时还要注重学习内容的趣味性及可理解的难易度。该假说认为,二语习得者要习得新的语言结构,需要依赖持续不断、内容丰富有趣且来源可信的广泛阅读,输入内容的难易度为“i+1”的程度,(i为语言学习者现有的语言水平,+1为略高于i的语言输入)。过于教科书范式的内容则会使得学生的学习兴趣减弱,学习动机不强。由于家庭和遗传因素的影响,每位学生对语言尤其是外语的学习兴趣和能动性也会有所差异。因此人工智能系统应该先测评出学习者当前的语言水平,并选取学习者感兴趣的主题模块设置分级学习目标。

其次,以隆(Long)的“互动假说”理论为依据,人工智能系统应为学生创造一个可实景模拟训练的平台。学生在智能平台学习完相应的内容后,需要再一次在真实的课堂环境中进行互动模拟训练。因为,即使是人工智能系统也无法做到通过面部表情或同一单词不同的语调来表达同样的含义。真实课堂中的生生互动是人类学习不可替代的有效学习方式。因此,教师可先从实景模拟的系统中挑选出和校本教材相匹配的主题,请学生们先在系统中熟悉各种目标语的句型和地道的表述方式,课堂上再进行实景式操演。置于实景之中,学生以各种互动方式进行意义协商,顺利达成交际的目的,实现了教育的真正目标——所学即能所用。可见,以二语习得理论为基础的人工智能系统,既能保证小学生在启蒙阶段接受的是地道的目标语输入,为发音的准确度和良好的语音语调奠定基础,同时还可提高课堂上的教学效率,发现学生的学习障碍并给予即时反馈和帮助。

最后,人工智能系统研发时可加重“跨文化知识”和“对外文化输出”这两部分内容的比重。中小学英文课本中涉及跨文化的内容以及对外文化输出的内容比重都不大,因此在进行人工智能系统研发的时候,可以加大这两块内容的比重,不仅让学生了解国外文化和中国文化的差异,同时可以让他们学习如何使用目标语流利地介绍本国文化。这不仅有利于更好传承中华民族优秀的传统文化,树立文化自信和民族自豪感,也有利于提高国家的文化软实力。

三、基于人工智能系统提高中小学生二语能力:教师教学维度的探讨

除了探讨如何构建人工智能系统以助力中小学生二语习得水平提升外,基础教育阶段的外语教师对人工智能系统应该有清晰且正确的认识,并积极构建共同的学习社区,从而改进教学策略,增强学生的课堂学习效率,探索如何在为中小学生提供快乐学习体验的同时提高他們的二语能力。

1.推进教师身份意识的再构建

笔者认为,应让教师对AI或机器人教师有正确的了解,帮助教师熟练掌握智能教学系统的使用。当前,各种翻译软件可以解决很大一部分语言问题。但是对同样的句子在不同文化背景中的内涵意义却无法做出精准的解释。例如,中国人见面有时会用“你吃了吗”问候对方,但是,在西方文化中,他们不能理解这种问候方式,进而造成交际上的困惑。由此可知,教师首先要克服对人工智能系统的排斥情绪,不断增强自我的学习力,熟练地掌握智能教学系统的使用,这也是对二语教师身份建构的尝试。

2.优化教师的想象力和创造力,为学生提供最佳学习体验

AI能将人类的智力从某些简单又重复的劳动中解放出来,因此教师教学能力的提升应聚焦于AI发展难以突破但人类教师具有优势的领域。人工智能时代,基础教育关注学生核心素养与全面发展的目标不会改变;人工智能时代,基础教育关注学生的爱与幸福的情怀不会改变;人工智能时代,基础教育中师生对话交往的传承关系不会消失。 1 因此,教师在教学过程中,应该利用智能系统帮助自己减负,在创造力和个性化服务等领域投入更多的精力去发展和提升自己的能力,从而达到提质增效的目的。例如,教师可通过智能系统收集到学生的学业表现的相关数据,在此基础上调整教学的重点和难点,并对不同程度的学生布置难易度不同的作业:让进度快的学生避免重复进行无意义的训练,有时间做自己感兴趣的事;也避免进度慢的学生在超出认知能力外的难题上消耗大量的时间,真正做到掌握学习者差异进而实现因材施教的目的。同时积极关注社会文化因素及学生的心理因素对其二语水平产生的影响,适时给予帮助和关爱,最大限度地提高学习者的内在动机以促进其二语能力的提升。

3.积极推动传统课堂转型

伴随着教育领域智能程度的进一步深化,传统的知识传递型课堂已经无法满足新时代外语人才培养的要求。外语教学要真正实现以学生为中心,需要教师能够熟练地采用翻转课堂模式的能力,在智能系统的帮助下实现新型教学结构的变革。学生在智能系统的辅助下自主学习,课堂上生生之间、师生之间以及学生与课本之间的多元互动,不仅使得知识的内化得以实现,还有利于建立多维度的动态课堂。值得注意的是,翻转课堂的实现对教师课前的准备工作也有较高的要求,如果人类教师无法在课前整合出特定的课堂主题的信息,那么其作用无异于机器人教师,过多的信息只会给学生带去更多的困扰,而无法实现有效率的学习,最终翻转课堂也只是流于形式。

未来是“人机共存”的时代,如何帮助教师实现学习力的可持续性发展,为二语教学提供强有力的支持,这需要政府、社会、学校、企业等多方面全方位的支持与合作。例如,可由二语教师、社会/心理语言学研究者、脑科学专家、AI技术研发员等共同组成AI技术学习共同体,一起探讨人机问题及有效的解决方案,从而使教师适应“AI+教育”时代要求,尽快转变角色。

Research on Foreign Language Learning of Primary and Middle School Students Based on Artificial Intelligence

CAO Yiyun

(Foreign Languages College, Shangrao Normal University, Shangrao Jiangxi, 334001)

Abstract: With the development of computer science, the application of artificial intelligence (AI) in education has become an general trend. AI can help teachers better understand student differences, can be used as a “teaching agent”, and can also be used in teaching evaluation. But owing to its limitations, it cannot replace human teachers. Based on “input hypothesis” and “interaction hypothesis” in the theory of second language acquisition, this paper has proposed a scheme of building an AI system as follows: assessing students language proficiency, and formulating layered learning objectives; and creating a platform for students to have simulation training. In order to use AI to improve the foreign language competence of primary and middle school students, teachers should establish a correct understanding of AI technology and self-identity, constantly optimize their own imagination and creativity, and actively promote classroom transformation.

Key words: artificial intelligence,second language acquisition,primary and middle school students, foreign language learning

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