基于人工智能技术的大学英语教学系统设计

摘 要：人工智能技术迅猛发展使其在教育领域的应用日益广泛。由于班级人数众多，教师很难针对每个学生的具体情况提供个性化的指导和反馈。因此，本文设计了一个基于人工智能的大学英语教学系统，以提高教学质量和效率。采用先进的机器学习算法辅助教师评估学生作业，提供个性化学习建议和自动化的语法、发音校正功能。试验结果表明，该系统能够在不同并发用户数下均能保持良好的性能且不同时间节点的稳定性也较好，可为高等教育领域的人工智能应用提供有价值的参考。

关键词：人工智能技术；大学英语；教学系统设计

中图分类号：TP 399" " " " " 文献标志码：A

在目前的教育领域，大学英语教学面临着一系列挑战和机遇。随着全球化进程加速，作为国际交流的主要语言，英语的重要性日益凸显[1]。然而，由于教师资源有限、个性化教学难以实现、学习动机和参与度不足、语法和发音纠正困难以及评估和反馈效率低下等问题，传统的教学模式已经难以满足现代大学生的学习需求。为了应对这些问题，引入人工智能（AI）技术是目前较好的解决方案[2]。AI技术在语言学习应用中的潜力已经得到广泛认可。通过智能化的教学系统，学生可以获得更个性化和可互动的学习体验，教师也能提高教学效率，更有效地管理课堂并评估学生表现[3]。本文旨在探索如何通过基于人工智能技术的大学英语教学系统来解决这些教学难题，研究AI在提供智能辅导、创建个性化学习路径、开发互动学习工具、实时语言修正以及自动化评估方面的应用。期望利用这些技术手段提升学生的英语学习效果，激发学生的学习兴趣，并减轻教师的负担。

1 教学系统总框架设计

在系统设计阶段，架构设计是至关重要的，它定义了系统的组成部分和这些部分间的关系。基于人工智能技术大学英语教学系统的系统架构设计和模块划分如图1所示。

用户界面层中，学生端界面支持学生进行课程学习、做练习题并查看学习进度和成绩等。教师端界面使教师能够上传教学资料、布置作业并查看学生学习情况和成绩统计等。在数据访问层中，DAO（Data Access Object）组件提供通用的数据持久化操作。在数据存储层中可以存储个人信息和学习记录，并存储教材、视频、音频等教学资源，记录用户行为和系统运行日志。AI服务层用于理解和生成自然语言、助力智能问答和写作辅导、将语音、文本相互转换并基于学生的学习习惯和表现推荐定制化内容。

2 硬件设计

为了支持基于人工智能技术的大学英语教学系统，需要设计一个强大、可靠的硬件架构。该系统需要部署在性能强大的服务器上，配备Intel Xeon Gold 6230处理器和HPE ProLiant DL380 Gen10服务器。这样的服务器可以处理高量的并发请求和复杂的AI计算，并提供足够的存储空间来保存教学内容和用户数据。在教师工作站设计中，需要配置高性能的电脑，搭载CPU、32GB内存以及P5000图形卡，助力教师高效创建并编辑教学材料。具体的连接拓扑情况如图2所示。

在该系统设计中，网络硬件也不容忽视。路由器和交换机可保证高速且稳定的网络连接。此外，无线接入点需要提供Wi-Fi连接，满足教室内的无线网络需求，防火墙将为系统提供必要的网络安全保护。除了核心硬件外，辅助设备（包括打印机、投影仪和音频系统）可支持教学活动，条码扫描器可用于教材管理，网络附加存储设备可用于数据备份。

3 软件设计

3.1 自然语言处理

在基于人工智能的大学英语教学系统中，自然语言处理（NLP）是核心组件之一。它用于理解和生成人类语言，使系统具有智能问答、自动作文评分、语法纠正和个性化学习建议等功能。该模块通过分词技术将学生输入的英文文本拆分为单词和标点符号，利用正则表达式或基于空格/标点的分词规则，把连续的文本转换为可操作的词汇单元。系统进而进行词性标注。通过应用隐马尔可夫模型（HMM），系统能够识别每个单词的语法角色，例如名词、动词等。该步骤有助于系统理解句子结构和语义内容。在HMM中，状态是词性，观测是单词。为了进行词性标注，需要准备训练数据，这些数据通常是由句子及其对应的词性序列组成的。例如，一个简单的句子“The cat sat on the mat”可能会被标注为“Det Noun Verb Det Det Noun”，其中“Det”代表冠词，“Noun”代表名词，“Verb”代表动词。在这个模型中，转移概率用transition [i] [j]表示，是指在某个词性i的条件下，下一个词性是j的概率。而发射概率emission [i] [w]则是指词性i生成某个特定单词w的概率，通常基于训练数据集来估计这2个概率。通过这些概率，HMM能够计算出给定句子中最可能的词性序列。

此外，句法分析器使用图表解析算法构建句法树，明确句子成分及其相互关系，以便系统能够深入掌握并生成复杂的语句结构。系统采用先进的本体论映射技术和预训练模型（例如BERT）执行深层次的语义分析，准确解释上、下文中的多义词并提取关键信息。同时，情感分析功能利用支持向量机（SVM）确定文本的情感色彩，使系统能够评估学生的情绪状态，并据此提供个性化的学习材料和反馈。整个自然语言处理的过程是连贯的，每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，逐步提升系统对语言的理解能力，从而使它能以更自然、更有效的方式与学生互动。

3.2 个性化学习路径推荐

系统的生成组件运用统计语言模型，自动产生练习题或提供写作辅助，使学生获得实时、个性化的学习体验。因此，个性化学习路径推荐是一个重要功能，可以根据学生的学习表现、偏好和进度来定制、推荐学习材料和课程。系统通过数据收集与处理流程，并使用归一化或标准化方法来清洗、准备学生的学习数据，其归一化如公式（1）所示。

（1）

式中：X为原始数据点的数值，即进行归一化前的实际观测值；Xmin为原始数据集中的最小值；Xmax为原始数据集中的最大值；Xnorm为归一化处理后的数据点数值，其范围会被缩放到[0，1]。

通过计算，将不同量级的数据转化为统一的尺度，便于后续处理。进而系统进行学生表现分析，利用统计方法，例如均值、标准差以及聚类分析来识别学生的学习模式和能力水平。这些分析能提供深入的见解，以构建学生的个人学习画像。系统根据分析结果使用推荐算法生成个性化的学习路径，采用协同过滤并使用余弦相似性公式来计算学生特征向量与学习材料特征向量间的相似度，从而推荐内容。系统采用在线学习算法不断优化推荐效果，梯度下降更新规则如公式（2）所示。

θ=θ-α·ΔJ（θ） （2）

式中：θ为模型参数的向量；α为学习率（learning rate），这是一个超参数，可控制梯度下降时更新参数的步长大小；ΔJ（θ）为损失函数J关于模型参数θ的梯度向量，梯度的方向为损失函数增加最快的方向。

经过这样的迭代过程更新参数，直到损失函数收敛到一个满意的值，系统可以细致调整推荐策略，以更好地满足学生的学习需求。训练好的模型可为每个学生生成个性化的学习路径推荐。系统根据学生当前的知识水平和学习目标推荐最适合的学习资源和路径。根据学生的反馈和学习效果持续评估系统性能，并对模型进行微调，保证推荐路径的准确性和有效性。通过使用机器学习中的梯度下降和损失函数优化技术，个性化学习路径推荐系统可以动态调整推荐策略，以满足每个学生的独特需求和学习目标。这不仅提高了学习效率，还提升了学生的学习体验，使个性化教育成为可能。

3.3 自动评分与反馈机制

在基于人工智能的大学英语教学系统中，自动评分与反馈机制是提高学生学习效率和促进教师教学工作的重要功能。该机制能够自动评估学生的作业和考试，提供即时反馈，帮助学生了解自己的弱点并改进。系统使用正则表达式进行文本清洗，利用自然语言处理技术实施分词、词性标注等预处理步骤，保证学生提交的作业文本数据一致。余弦相似度（Cosine Similarity）是度量2个向量间相似度的指标，它的值为-1～1，值越接近1，表示2个向量越相似。在自动评分模型中，余弦相似度可用来评估学生作业与标准答案的相似程度。

在自动评分模型中，向量A表示学生提交的作业向量化表示，向量B表示标准答案的向量化表示。通过计算这2个向量的余弦相似度，可以得出学生作业与标准答案的相似程度，从而进行评分。假设学生作业向量为A=（A1，A2，...，A3），标准答案向量为B=（B1，B2，...，B3），则余弦相似度如公式（3）所示。

（3）

式中：Ai和Bi分别为向量A和B在第i个维度上的分量。

如果计算结果接近1，说明学生的作业与标准答案非常相似，可以给予较高的分数；如果结果较低，则说明相似度不高，分数也应相应降低。通过这种方法，自动评分模型可以客观地评估学生作业的质量，并减少人工评分的工作量。

评分后，错误识别与反馈生成步骤会进一步分析学生答案，运用依存句法分析和错误树分析来定位、分类错误类型（语法错误或词汇使用不当）。该过程不仅可为学生打分，还给出了关于如何改进的具体反馈。此外，为了保证评分的准确性和反馈质量，系统会定期进行性能监控与优化，以保证评分结果与教师评分的一致性和准确性。

4 测试试验

4.1 试验准备

为了保证基于人工智能技术的大学英语教学系统的性能和稳定性，本文进行了系统测试，旨在全面评估系统在不同条件下的表现，以便在实际部署前进行必要优化。系统构建平台包括一台Dell PowerEdge R740服务器，该服务器配置了Intel Xeon Gold 6138 CPU（16核心，2.00GHz）、64GB DDR4 ECC内存以及4TB SSD存储，以保证足够的计算能力和数据处理速度。此外，系统还采用了Amazon Web Services（AWS）的EC2实例，选择t3.medium类型，它配备了2个虚拟CPU和2GB RAM，以支持云基础设施中的系统运行。在网络连接方面，本文使用了Cisco Catalyst 9300系列交换机，以保证网络通信稳定且高速。试验在本地服务器上部署了基于人工智能的英语教学系统，在AWS EC2实例上配置并部署了相同的系统，以便在不同的环境中进行性能比较。本文还设计多个测试场景，模拟不同数量的并发用户，从50到250个用户不等，以此来考察系统在逐渐增加的用户负载下的表现。

4.2 试验结果

每次测试均记录系统在处理不同并发用户数时的响应速度、处理能力和传输速率。为了保证数据的准确性和可靠性，重复试验2次，并分别在一天中的不同时间节点进行测试，包括9：00、12：00、15：00、18：00和21：00。测试结果数据见表1。

随着并发用户数增加，系统的平均响应时间从120.56ms增至220.11ms，表明系统在用户负载增加情况下仍能保持相对稳定的响应时间。系统的处理能力从409.34请求/ms降至320.09请求/ms，表明随着并发用户数增加，系统处理请求的能力有所下降。在不同时间节点的测试中，系统性能没有显著差异，表明系统能够在不同的使用高峰期保持稳定运行。综上所述，基于人工智能技术的大学英语教学系统在测试中具有良好的稳定性。

5 结语

基于人工智能技术的大学英语教学系统展示了在现代教育环境中人工智能的巨大潜力。试验结果证明该系统在多用户环境下具有稳定性和可靠性。未来的工作将集中在系统的进一步优化上，包括算法改进、资源分配调整以及扩展系统的可伸缩性。此外，教育者还将探索更多人工智能在教育领域的应用，例如智能辅导、情感分析和互动学习，为学生和教师提供更高效、可互动和个性化的学习环境。

参考文献

[1]胡湘雨.基于数据挖掘的大学英语教学质量测评系统设计及应用[J].中国新技术新产品，2024（2）：51-53.

[2]谢立团，夏明涛.生态语言学视角下的大学英语课堂教学研究[J].河北能源职业技术学院学报，2023，23（4）：61-63.

[3]窦娟.“互联网+”背景下高职院校大学英语教学生态化模式构建研究[J].职业教育，2023，22（31）：3-6，10.