大语言模型赋能英语教学智慧课堂设计研究

摘要：探讨了大语言模型（Large Language Model， LLM）在大学英语教学智慧课堂中的应用及其优势。大语言模型通过深度学习技术和自注意力机制，能够处理复杂的自然语言任务，如文本生成、机器翻译、情感分析和问答系统等，展现出卓越的性能和泛化能力。分析了当前英语教学面临的主要挑战，如学生语言应用能力不足、教学资源不均衡、个性化教学难以实现等。

关键词：智慧课堂；大语言模型；大学英语

一、大语言模型的概述

大语言模型（Large Language Model）是近年来自然语言处理领域的重要突破，其通过深度学习技术训练的多层神经网络结构和自注意力机制，能够处理复杂的自然语言任务，如文本生成、机器翻译、情感分析和问答系统等。这些模型通常具有数十亿甚至更多的参数，使其在多种任务上展现出卓越的性能和强大的泛化能力[1]。大语言模型的发展历程可以追溯到20世纪90年代的早期神经网络模型，但真正意义上的突破是2017年Tranformer模型的提出，该模型通过自注意力机制显著提升了模型的并行性和对长依赖关系的处理能力。随后，BERT、GPT-3等预训练模型相继推出，进一步验证了大语言模型在多种任务上的优越性能。大语言模型不仅能够生成自然语言文本，还能理解输入的文本，这种双向能力使其在教育领域具有广泛的应用前景[2]。在英语教学中，通过大语言模型扮演的三种角色，即语言顾问、语伴和语言测评专家，能显著提升智慧课堂的互动性和个性化教学水平，为学生提供更加高效和有趣的学习体验[3]。本文旨在探讨大语言模型在英语教学智慧课堂中的设计和实施，为在英语教学中的进一步推广提供理论和实践依据。

二、大语言模型对大学英语教学的课堂设计研究

大语言模型在大学英语教学中展现出巨大的应用潜力，主要体现在其强大的语言理解和生成能力上。这些模型通过深度学习技术，尤其是自注意力机制，能够捕捉语言中的复杂上下文信息和语义关系，从而在多个教学环节中提供高度智能化的辅助[4]。例如，自动批改作业功能不仅能够高效地识别学生的语法错误和逻辑不连贯之处，还能提供详细的改进建议，帮助学生快速提升写作水平。此外，生成学习材料的能力使模型可以根据学生的具体需求和水平，动态生成个性化的阅读和听力练习，增强学习的针对性和有效性。智能对话系统则能提供实时的语言练习和反馈，模拟真实的交流场景，提升学生的口语表达能力。这些功能的有效应用，不仅能够丰富教学手段，还能显著提高教学质量和学生的学习体验。

在大学英语智慧课堂设计中，大语言模型可为教师提供多种实施策略，以实现个性化教学和高效课堂互动。通过生成互动式学习活动，如小组讨论问题和角色扮演对话，模型能够促进学生的积极参与和互动，使课堂氛围更加生动。教师可以利用模型提供的题库和问题模板，设计多样化的讨论话题，增强学生的思维能力和语言运用能力。个性化学习路径的设计是智慧课堂的重要组成部分，基于学生的学习行为和进度数据，推荐适合的学习资源和练习，确保每个学生都能在适合自己的路径上取得进步。此外，项目式学习的引入能够培养学生的综合应用能力和创造力，如编写英语短剧或制作英语演讲视频，运用大语言模型可以生成项目任务和指导材料，帮助学生更好地完成项目。通过这些具体策略，大型语言模型能够有效支持教师进行智慧课堂设计，提升教学效果。

三、大语言模型的课堂设计方案

（一）大语言模型对英语学习路径生成和个性化辅导搭建

大语言模型以人机协同学习的形式赋能学生学习[5]。通过对写作能力的评估、制定学习目标、推荐个性化资源、定制学习计划、提供反馈与引导以及调整学习路径等多个环节，为大学生生成基于大语言模型的自适应学习路径如下：

1.制定学习目标

制定学习目标是跟随初始评估来进行的一个至关重要的环节。有效的目标设置需要基于对学生当前能力的准确把握，并考虑到其个人学术发展的需求。大语言模型结合初始评估结果和学生自身的反馈信息，与学生共同确定一系列SMART（具体、可测量、可实现、相关性、时限性）原则的目标。目标的设定应当考虑学生的时间可用性、资源获取能力以及动机等因素。目标不仅需要合适的挑战性，以促进学生的进步，而且还需要可行性，以保证学生的参与度和成功实现的可能性。例如，某学生在初始评估中表现出较为薄弱的语法基础。大语言模型建议他在接下来的四周内完成30个语法练习题，并在每周末进行一次在线语法测试，以评估进步情况。目标具体量化为每周完成7.5个练习题，测试成绩提高5%。通过这种结构化的目标设置，学生能够有明确的学习方向，并在每一步都有具体的指导。而针对另一名学生，其在完成一篇研究论文后，显示对论文结构和逻辑流的掌握不够充分。大语言模型建议他研究并练习5篇高影响力的学术论文结构，并在研究完每篇论文后撰写一篇总结报告，分析论文的逻辑流和使用的连接词。目标设定为每周完成1篇论文的总结，并在第5周进行一次模拟论文写作，以测试改进情况。这种目标不仅具体，而且具有时限性和可测量性，有助于学习者系统地提升论文写作能力。

2.推荐学习资源，定制学习计划

适当的学习资源对于实现学习目标至关重要。运用大语言模型，根据学生的学习目标和能力，为他们推荐与其学习计划相匹配的资料和工具。这些资源可能包括在线学术数据库、专业的写作教程、学术论文写作规范说明，以及交互式写作平台等[6]。学习资源不仅要内容充实、权威可信，还应易于学生理解和运用。例如，对于刚入门的学生，可能推荐一些基础的语法和写作结构教程；对于进阶学习者，则可能推荐深入分析特定学术领域论文结构的高级教程。此外，大语言模型考虑包括教育背景、专业领域和研究兴趣等因素，以便提供最有针对性的学习资源，确保这些资源与学生的学术追求保持一致，有助于学生达成既定的学习目标，并由此，进一步为学生定制个性化的学习计划。这一计划既要安排具体的学习活动，如阅读指定文章、完成特定写作练习，也要设置合理的时间表，以期确保学习过程的实时性和可追踪性。个性化的学习计划还考虑了学生的个人时间安排和其他学业承诺。例如，可建议中等层次学生在接下来的三周内每周至少阅读并分析两篇专业期刊文章，并在每次阅读后写一篇反思报告。学习计划具有灵活性，允许在执行过程中根据学生反馈和进度进行调整。凭借大语言模型交互式对话的特性，学生可以随时与模型沟通，通过模型来调整学习任务的难度或对学习进度进行微调。

3.反馈引导，动态调整学习路径

有效的反馈与引导是提升学生学术写作能力的关键环节。这一过程旨在鼓励学生反思自己的写作实践，发现并纠正潜在的问题，并积极参与链式改进。大语言模型依托自身先进的自然语言处理技术，即时为学生提供有针对性的反馈，为他们的写作水平提升保驾护航。为改善学生在语法、语义、论证逻辑等方面的问题，大语言模型针对个人需求和写作特点提供定制化反馈，从而使学生受益于个性化的指导。作为一种互动式的学习手段，和传统的教学方法相比，大语言模型能够提供及时、专业且灵活的建议，并允许学生在互动中调整和改进他们的写作。在学习过程中，学生可能面临能力、需求甚至目标的变化，这些变化应得到及时的解析和处理。利用大语言模型具备的自我调整能力，根据学生的进度和新需求动态调整其学习路径。这一过程旨在确保学习路径始终符合学生的最新需求和目标。基于学生的学习进度和相应的反馈信息，大语言模型能够重新审视已设定的学习目标、资源、计划，并作出相应改进，一方面可强调个性化学习的重要性，另一方面也可反映出每个学生在整个学习过程中的独特特征和经历。

（二）大语言模型对学生英语能力的评估

大语言模型能够对学生的听、说、读、写等多方面的英语能力进行全面而细致的评估，进而提供个性化的学习建议和反馈。

1.大语言模型能够高效地评估学生的写作能力。传统的写作评估通常依赖教师的批改，不仅耗时耗力，还可能因主观因素导致评估结果不一致。而大语言模型可以通过深度学习技术，自动识别语法错误、拼写错误、句子结构问题和逻辑不连贯之处，同时还能提供改进建议。例如，对于一篇学生作文，大语言模型可以生成详细的改进建议，包括如何更好地组织段落、如何使用更高级的词汇和表达方式，以及如何增强文章的逻辑性和说服力。这种即时的反馈机制能够帮助学生快速理解并改正错误，促进自身写作水平的提升。

通过一个实例，详述 ChatGPT 如何评估学生的写作水平和能力。

某学生正在撰写一篇有关全球气候变化的文章，以下为其中一段原文：

“The global warming is a significant problem that yt not only effects but the hole world. The CO2 em.misions have osean acidification and the inpact of on ecosystems and biodiversity. some majer compel to adrest the issue are the Paris Agreement and tehevorts to shift to renooble energy.”通过在ChatGPT中输入这段原文，ChatGPT适时给出反馈建议。

首先，ChatGPT评估了学生的语法和拼写。在这个例子中，模型会识别出一些显著的错误，如“yt”（应改为“it”），“em.misions”（应改为“emissions”），“osean”（应改为“ocean”）以及“renooble”（应改为“renewable”）。同时，ChatGPT也会识别出一些误用空格和标点符号的地方，如“tehevorts”（应改为“the efforts”）。

其次，ChatGPT会关注词汇的选用。在这段原文中，“hole world”可以被修正为 “whole world”，而“compel”可以被替换为更为合适的词汇“efforts”。

接下来，ChatGPT评估了句子结构和连贯性。针对原文中的“The CO2 em.misions have osean acidification and the inpact of on ecosystems and biodiversity.”这句话，ChatGPT建议重构，修改成：“The CO2 emissions lead to ocean acidification， which has significant impacts on ecosystems and biodiversity.”

最后，ChatGPT评估学生的论述逻辑和论点表达，通过全面评估学生的英语写作水平和能力。从语法、词汇、句子结构到论述逻辑，ChatGPT提供精准的反馈和建议。

2.大语言模型在口语能力评估方面也具有显著优势。口语评估通常需要大量的人力和时间，而大语言模型可以通过语音识别技术和自然语言处理，自动评估学生的发音准确性、流利度和语法正确性。例如，学生可以通过与大语言模型进行语音对话练习，模型能够实时提供反馈，指出发音不准确的单词、流利度需要改进的段落，以及语法错误的具体位置。此外，大语言模型还可以生成模拟对话场景，帮助学生在不同的情境下练习口语表达，提高学生实际应用能力。通过利用大语言模型（如口语嘟嘟等）的技术优势，英语教学智慧课堂的设计能够显著提升学生的学习效果。例如，某学生在与WeTab AI进行口语对话练习时，模型实时提供了以下反馈。发音准确性不足，指出了7个发音不准确的单词，如“borrow”“some”和“books”，并推荐了相关的发音练习资源。部分句子流利度不佳，建议学生练习连读和弱读。同时指出了3个语法错误的具体位置和改正方法，学生根据这些建议进行了针对性的练习，并在下一次对话中表现出明显的进步。大语言模型还进一步生成了更高难度的模拟对话场景，如在图书馆借书、在餐厅点餐等实际场景中的对话，帮助学生继续提升。通过这种方式，大语言模型不仅提供了个性化的学习资源和即时反馈，还通过情景模拟和互动式学习，使学生在实际应用中不断进步，提高了整体的英语水平。

3.阅读能力评估方面，大语言模型能够通过文本分析技术，评估学生对文章的理解程度。模型可以生成阅读理解题目，涵盖词汇、语篇结构、信息提取等多个方面，帮助学生系统地检验阅读能力。同时，大语言模型还能根据学生的答案，自动分析其理解的深度和准确性，提供个性化的学习建议。例如，如果学生在某些段落的理解上有困难，模型可以推荐相关的背景知识和解释，帮助学生填补知识空白，提高阅读水平。

4.大语言模型在听力能力评估中的应用也不容忽视。大语言模型在听力能力评估中的应用同样不容忽视。通过生成不同难度和类型的听力材料，大语言模型能够帮助教师设计个性化的听力练习。这些材料可以包括短对话、独白、新闻片段、讲座录音，甚至是现实生活中的场景对话，确保学生能够接触到多样化的音频内容。这种多样化的听力材料不仅能够提高学生的听力理解能力，还能增强其应对不同口语环境的适应性。

学生完成听力练习后，大语言模型可以自动评估其听力理解的准确性和反应时间，提供具体且详细的改进建议。例如，模型可以指出学生在听力过程中对某些语音特征的不敏感，如连读、弱读、音调变化等，并生成针对性练习，帮助学生克服这些难点。如果学生在连读方面表现不佳，模型会推荐包含连读现象的听力材料，并设计专门的练习，如跟读和模仿练习，以提高学生的辨别和发音能力。对于弱读问题，模型则会提供强调弱读形式的音频材料，并建议学生进行听力辨析和语速适应练习。此外，大语言模型还能根据学生的听力表现，推荐适合的额外资源，如英语新闻节目、有声书、教育视频等，帮助学生在课后继续提高听力水平。这种个性化的评估和反馈机制不仅增强了学生的听力技能，还提高了他们的学习兴趣和积极性，使听力训练更加高效和有趣。

四、结语

随着数智技术的飞速发展，大语言模型在大学英语教学智慧课堂中的应用前景广阔。通过深度学习技术和自注意力机制，大语言模型不仅能够处理复杂的自然语言任务，还能在教学设计、评估和反馈等多个环节提供智能化支持，显著提升教学质量和学生的学习体验。生成个性化的学习路径、推荐学习资源、定制学习计划、提供反馈与引导，以及评估学生的听、说、读、写等多方面能力。通过这些策略，大语言模型能够为学生提供更加高效、有趣和个性化的学习体验，同时也为教师提供了丰富的教学工具和手段，帮助他们更好地实现智慧课堂的目标。随着技术的不断进步和应用的逐步完善，大语言模型必将在未来的英语教学中发挥更加重要的作用，推动教育模式的创新和发展，最终实现高质量、个性化的教育目标。

参考文献

[1]冯志伟，张灯柯.人工智能中的大语言模型[J].外国语文，2024，40（03）：1-29.

[2]朱炫鹏，姚海东，刘隽，等.大语言模型算法演进综述[J].中兴通讯技术，2024，30（02）：9-20.

[3]许家金，赵冲.大语言模型在英语教学中的角色[J].外语教育研究前沿，2024，7（01）：3-10+90.

[4]焦建利，陈婷.大型语言模型赋能英语教学：四个场景[J].外语电化教学，2023（02）：12-17+106.

[5]高湘民，申皓铭.生成式人工智能对科技论文写作的影响[J].中国科技信息，2023（15）：124-128.

[6]郭茜，冯瑞玲，华远方.ChatGPT在英语学术论文写作与教学中的应用及潜在问题[J].外语电化教学，2023（02）：18-23+107.

基金项目：河南省教育科学规划2024年度一般课题“STEAM教育理念下的高职公共英语教学模式变革研究”（课题编号：2024YB0650）

作者单位：信阳职业技术学院

■ 责任编辑：王颖振 杨惠娟