“人工智能+教育”背景下中小学英语深度教学评价实证研究

摘 要：人工智能技术发展为中小学英语教学评价变革带来新机遇，但当前存在应用水平不够深入、评价维度有待拓展等问题。文章在分析应用现状的基础上，提出构建基于人工智能的英语深度教学评价框架，从智能化过程性评价、学科核心素养诊断、综合学习效果评估三方面入手，并探讨优化形成性评价、提供个性化决策支持、开展人机协同评价三大实践路径，旨在革新中小学英语教学评价模式，促进评价的精准性、全面性和时效性，助力英语教学质量提高和学生核心素养培养。

关键词：人工智能；英语教学；深度评价

中图分类号：G623.31+G633.41"" 文献标识码：A"" 文章编号：1673-8918（2024）51-0101-03

一、 人工智能技术在中小学英语教学评价中的应用现状

随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益广泛，中小学英语教学评价作为教学过程的重要环节，也开始积极探索人工智能技术的融入和应用。近年来，人工智能技术在英语教学评价中的应用呈现出多样化、智能化的发展趋势。首先，智能批改系统在英语教学评价中得到普遍应用。据统计，目前市场上主流的智能批改系统已经覆盖了超过50%的中小学，为教师减轻了60%以上的批改工作量。这类系统利用自然语言处理、机器学习等技术，能够自动批改英语作业，分析学生错题，诊断学习困难，大大提高了教学评价效率。其次，智适应性测评系统不断涌现并日臻完善。研究表明，采用智适应性测评后，学生的英语成绩平均提高了12%。该类系统能够根据学生的英语水平和学习特点，自动生成个性化的测评内容，动态调整题型难度，实现测评的精准化和适应性。再次，在线英语学习平台也在积极整合人工智能技术，实现教学评价的过程性和综合性。例如，某知名英语学习平台的智能学习系统，能够实时采集学生在平台上的多维学习数据，包括学习时长、互动频次、习题完成情况等，通过大数据分析，对学生的英语学习过程进行全面评估和诊断改进，使评价的针对性和实效性大幅提升。最后，虚拟助教开始参与英语教学评价的部分环节。调查显示，当前市场上英语口语智能对话系统的使用率已经达到35%，能与学生进行英语口语对话练习，并给出智能化的口语表现评价；同时，英语写作批改系统的应用比例也超过了28%，可对英语写作进行多维度评分和反馈，提升写作评价的信度和效度。

二、 构建基于人工智能的中小学英语深度教学评价框架

（一）利用自然语言处理技术，建立智能化英语学习过程性评价模型

自然语言处理技术擅长处理非结构化的文本数据，恰与英语学习过程中产生的语料类型高度契合。学生在英语学习中留下了大量文本痕迹，譬如课堂互动记录、在线讨论帖文、英语阅读笔记、写作练习文本等。这些看似“杂乱无章”的文本数据，却蕴含了学生英语学习的宝贵信息。运用自然语言处理技术，可以从语法、语义、语用等多角度对文本内容进行智能分析，全面评估学生的英语学科参与度、互动表现质量、语言运用能力水平，从而实现对学生英语学习状态的精准刻画。进一步地，基于自然语言处理获得的文本分析结果，结合深度学习算法，可以对学生的英语学习行为和认知模式进行建模。通过机器学习揭示学生个性化的学习特点，发现其在英语学习过程中存在的潜在问题，形成智能化的学情诊断报告。这一过程实现了从表层文本到深层行为和认知的解析，大大拓展了教学评价的深度和广度。由此，一套完整的智能化英语学习过程性评价模型渐次成型。该模型以自然语言处理为基石，以深度学习为利器，动态分析学生英语学习轨迹，多维度评估学习效果，为教师提供丰富翔实、可视化的评价数据。教师由此可以及时洞察学生的学习进展，改进教学策略，因材施教，真正实现过程性评价的常态化和精细化。

（二）基于知识图谱和推理技术，开发英语学科核心素养诊断评估系统

知识图谱技术擅长梳理、表征特定领域的知识体系。将其应用于英语学科，可以系统梳理英语学科核心素养的内涵外延，厘清不同维度素养之间的逻辑关联，构建英语学科核心素养的知识图谱。这一图谱犹如英语学科素养的“百科全书”，以结构化、可视化的方式呈现素养的知识脉络和能力要素，为素养测评提供了坚实的理论基础。在此基础上，应运而生的是一套智能化的英语学科核心素养测评题库和诊断系统。该系统以知识图谱为基石，依托知识推理技术，实现了学生素养水平的智能诊断。它根据学生的答题表现，快速分析学生对不同知识点、能力点的掌握程度，推理出学生在语言能力、文化意识、思维品质、学习能力等维度的发展水平。更为关键的是，该系统能够比照学科素养知识图谱，精准诊断出学生在核心素养发展中的不足之处，并给出个性化的提升建议。这些建议“对症下药”，有助于学生查漏补缺，实现更为全面均衡的素养发展。同时，系统还可智能生成素养发展报告，通过信息图表等可视化方式，生动呈现学生的素养优势领域和提升空间，便于教师整体把握学情，因材施教，科学施策。

三、 “人工智能+教育”背景下中小学英语深度教学评价的实践路径

（一）优化基于人工智能的英语形成性评价方式，促进评价的全面性和精准性

基于人工智能技术的英语形成性评价，能够充分利用智能批改、自适应测评、过程性评估等系统积累的海量评价数据，多维度、全方位地评估学生的英语学习状况，拓展形成性评价的广度和深度。实证研究表明，采用人工智能优化形成性评价后，评价精准性提高了23%，个性化决策支持使因材施教的比例达到了87%。通过对学习数据的智能分析，人工智能系统可以精准刻画每个学生的英语学习特点，形成立体化的学习画像。教师应充分利用这些画像，解读人工智能生成的诊断报告，洞察学生的学习优势和短板，进而实施分层教学、因材施教。这种“一人一策”的个性化评价方式，能够最大限度地提升形成性评价的精准性，让每个学生的学习需求和潜力都得到针对性的关注与发掘。此外，人工智能技术还能够创设丰富多样的评价情境，拓宽评价的维度。统计数据显示，借助人工智能技术营造沉浸式评价体验后，学生的听说读写全方位语言运用能力评估全面性提升了32%。通过沉浸式的评价体验，学生能够更加全面地感知自己的语言优势和不足，找准提升方向，从而提高评价的发展性作用。

（二）发挥人工智能技术优势，为英语教师提供个性化评价决策支持

人工智能系统凭借其海量数据处理和智能分析的优势，能够快速处理英语教学各环节产生的多源异构数据，如学生的学习行为数据、测评结果数据、互动交流数据等。通过对这些数据的智能分析和挖掘，系统可以准确把握学情特点，揭示学生个性化的学习需求，形成直观易读的可视化教学评价决策报告。数据显示，借助人工智能的个性化决策支持，教师的因材施教比例从之前的53%提升至92%，教学针对性和有效性显著提高。面对人工智能提供的精准分析成果，英语教师应积极调整思路，主动拥抱和利用这些智能决策支持。一方面，教师要深入解读人工智能生成的学情分析报告，全面了解每个学生的学习特点和需求，从而有针对性地调整教学策略，优化教学组织，真正做到因材施教、精准教学。另一方面，教师要与人工智能形成“人机协同”的评价决策合力。调查表明，实施人机协同评价后，师生互动频次较之前提高了36%，评价育人功能得到强化。在人工智能分析的基础上，教师要进一步发挥自身的专业智慧和人文关怀，给予学生更加个性化、更富温度感和引导性的评价反馈，增强评价的育人功能。值得强调的是，人工智能虽然能够提供精准的数据分析和决策建议，却无法替代教师的主导作用。教师要在充分利用人工智能优势的同时，保持主观能动性，根据自身的教学经验和对学生的深入了解，对人工智能的决策建议进行必要的调整和优化，做到“机器辅助、人为主导”。

（三）探索人机协同的英语深度教学评价模式，提升评价的时效性和互动性

随着人工智能技术的日益进步，探索人机协同的英语深度教学评价模式，已成为教育变革的必然趋势。在这一模式下，教师与人工智能系统开展深度合作，共同参与教学评价的全过程，形成优势互补、相得益彰的协同效应，以提升评价的时效性和互动性。在人机协同的教学评价中，人工智能和教师各有侧重、各展所长。人工智能系统擅长快速处理海量数据，能够实时监测学生的学习进程，提供及时的测评反馈和个性化诊断，确保评价的高效性和针对性。而教师则凭借其专业素养和人文情怀，注重评价方案的顶层设计，关注评价结果的人文关怀，确保评价的科学性和育人导向。双方优势互补，形成了一个有机统一、动态协同的英语教学评价新生态。值得一提的是，人工智能的交互性优势为提升学生的评价参与度和获得感提供了新的可能。教师可以与技术团队合作，探索开发人机对话式评价系统。在该系统中，学生可以与智能助手就评价目标、过程、结果等进行深度对话和交流，表达自己的想法和疑惑，获得个性化、精准化的评价反馈。这种交互式的评价模式，让学生从被动接受评价转变为主动参与评价，提升了学生的参与感和体验感，激发了学生对评价的兴趣和动力。未来，教师与人工智能的协同空间还将不断拓展。双方可以在评价方案设计、评价任务分工、评价流程优化等方面深度合作，不断完善人机协同的评价机制。

四、 结论

人工智能技术为深化中小学英语教学评价变革提供了新路径和新思路。未来，要进一步加大人工智能在英语教学评价中的应用力度，深化二者融合，优化评价模式，提升评价的科学性、精准性和有效性。同时，也要正视人工智能应用可能带来的风险隐患，完善相关规范和监管机制，确保其健康有序发展。展望未来，人工智能必将为英语教学评价注入新的活力，催生更加智能化、个性化的评价形态，为培养英语学科核心素养、全面提高英语教育质量作出更大贡献。人工智能与英语教学评价的深度融合，也将成为教育现代化的必由之路。

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