ORAL外語口語APP開發與應用設計構想

彭佳佳　李然

摘? 要：隨著2018年教育部出臺中國英語等級量表（CES）計劃在2020年前逐步推進，我國未來將會建立起一個統一的并為國外認可的英語測評體系，對學生英語聽說讀寫能力的測評標準也將提高。受制于有限的語言環境，中國學生的聽、說能力相對較弱，且缺乏有效訓練。為了改變應試教育下學生固化的語言學習模式和思維模式，使學生學習語言目的更趨向于生活化，提升其語言交際能力，文章在分析對比市面上現行外語口語學習APP的基礎上探索設計一種新型的更適用于本國學生的外語口語學習軟件，旨在創設真實自然的語言環境，切實提高青少年口語學習水平。

關鍵詞：情景學習模式;自適應學習系統;個性化學習路徑;口語APP

中圖分類號：TP301? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）21-0036-03

Abstract： With the implementation of the China's Standards of English Language Ability （CES） by the Ministry of Education in 2018， a unified， globally-recognized English assessment system will be established in China in the future， and the evaluation standards for students' English listening， speaking， reading and writing ability will also be improved. Restricted by the limited language environment， Chinese students' listening and speaking skills are relatively weak and lacking in effective training. In order to change the students' fixed language learning mode and thinking mode under the examination-oriented education， make the students' language learning purpose more life-oriented， and improve their language communication ability， this paper explores and designs a new type of oral language learning software which is more suitable for native students on the basis of analyzing and comparing the current APP of oral foreign language learning in the market， for the purpose of creating a real and natural language environment and effectively improve the oral English learning level of teenagers.

Keywords： Situational Learning Model; Adaptive Learning System; personalized learning path; spoken language APP

1 現行熱門口語自媒體及APP對比分析

1.1 英語流利說

課程特色：英語流利說是市面現行外語口語學習最熱門的一款軟件，曾在2013年被蘋果官方評為最受歡迎的應用軟件之一（教育學習類），英語流利說以其獨特的情景化口語特色課程聞名，方便學生在不同情景模式下學習，后期又同步研發開設了“懂你英語”定制課程。該軟件采用硅谷技術，可以對學習者的口語表達自動評分，并附帶系統自備的糾音功能，能促進口語能力提升，同時配備海量學習資源，方便學生進行拓展學習，每個課程配備闖關模式，課程風趣活潑，加上同步的配音課程，幫助學生在不同場景下學習英語口語。

學習模式：為了激發學生的英語學習興趣，課程中的每日聽力每天以廣播形式定點播出，培養學生聽力習慣，以定制的個性化的輸入促進口語輸出。最為值得推薦的是其中的“情景實戰”，里面有不同難度的20項情景課程，幫助學生在模擬的環境中體驗口語輸出;其中的真人對話板塊，每天設置一個固定場景，在練習口語的同時還可以和不同的伙伴進行交流。

研發缺陷：該軟件在研發設計方面還存在一些不足?？谡Z學習最重要的是輸出，一味的跟讀，學習相應的情景表達，有了足夠的輸入，卻沒有足夠的訓練，缺失了思維應變能力，不能舉一反三，容易形成固化的口語思維模式。例如中學生從小學習英語對于“How are you？”的回復固定習慣是“I'm fine thank you ，and you？”而情景實站的課程過于局限，內容體系尚不完善，真人對話也會存在相應的弊端，通過口語數值匹配出的學習搭檔并不是真正的口語能力好，只是發音較好，學習打卡次數較多，匹配的群體良莠不齊;學生在還沒有完備的知識體系時，不能靈活自如的運用語言，這樣很容易進行錯誤的輸入，或者無效的訓練。

1.2 英語趣配音

課程特色：英語趣配音是杭州菲助科技有限公司開發的英語學習軟件，該軟件曾獲百度金熊掌推薦獎，是多次被360、小米、華為、聯想應用商店等推薦為優質精品應用，位居App Store前十的教育類軟件。

該軟件相較“英語流利說”來說面向的受眾人群更為廣泛一些，里面有海量的英美劇資源以及動畫片流行音樂，方便用戶去模仿配音，在配音軟件學習方面，已屬領軍品牌。

學習模式：該軟件主要采用視頻音頻推送模式，學習者通過給視頻音頻配音進行口語練習，還可以通過社區分享打卡進行交流分享。

研發缺陷：配音學習少了評分系統，對于語言學習者無法進行糾音，只局限于大面積的口語訓練，模仿。

1.3 潘多拉英語

課程特色：潘多拉英語是一款新推出的口語學習軟件，多采用電影推送等方式增進學生口語練習，更具有情景性。

學習模式：該軟件主要采用情景模式，每天一個課程，對當日所學課程通過語音糾音。通過電影放送、智能對話、填寫句子等鞏固練習，對每日一句或者一個話題進行不斷的舉一反三的強化訓練，使語言學習者能夠熟悉該話題相關的情境及詞匯并嘗試運用。

研發缺陷：該軟件靈活程度不高，對于語言學習者程度分層也較不完善，適用群體為基礎較薄弱語言學習者，具有很強的局限性。

2 ORAL外語口語APP研發思路及主要版塊功能

為切實提高青少年口語學習水平，本文特提出一款新的口語學習自媒體APP的研發設計思路，希望取其精華去其糟粕，研發一款更為適用的外語口語學習APP。

2.1 匹配學生能力——精準資源推送

“情景學習理論”（Brown，colins和Duguid 1989）揭示：只有在真實的語言環境中學習的語言知識才能夠解決現實問題。因此ORAL口語自媒體將以口語練習的真實情景模式為導向，給廣大外語口語學習者提供一個口語練習平臺。

我們所熟知的各大外語口語學習APP均面向廣大受眾群體，盡管許多軟件在一開始可以在用戶最初設置的需求領域呈現用戶所感興趣的話題和學習內容，但是在實際學習難度和實際學習適應度方面仍然無法做到精準個性化推薦，也使得學習效果會相應程度減弱。

根據建構主義學習理論，對學生已有的認知領域的知識建模是十分重要的，只有了解學生已有的知識儲備能力，也就是已有的認知經驗，才能呈現給用戶精準而又個性化的知識推送。系統此時就如同教師一樣，起了引導作用，因此應當更為注重使用前的用戶水平測評或學能評估（aptitude assessment）、學情分析。在同類英語學習系統中，藍思閱讀是做的最好的，用戶體驗也是最好的。同等水平學生在使用藍思系統一個月達到的閱讀水平提高遠高于同類產品，這就源于藍思閱讀精準的測評以及分級體系。這種精準測評及分析體系能夠推送更為適用于用戶的閱讀文章，這種推送的理論就來源于“自適應學習系統”Adaptive learning system——其應用旨在對學習者與領域知識建模的基礎上通過關聯規則和數據挖掘技術動態匹配與重組學習資源，進而實現ALS個性化學習路徑推薦機制。精準的推送不僅提升了課程推送的有效性，同時還滿足了用戶的個性化需求，有利于學生口語水平提升，這是設計該外語口語軟件的第一步。

2.2 真實場景化人工智能口語練習

這個靈感來自于蘋果系統下的語音助手Siri，在很多外語口語學習軟件中我們都可以看見智能機器人的存在，通過簡單的對話可以練習當日所學的句型，真實情景模擬，體驗感更真實，但是大部分軟件僅以對話模式出現。

本軟件在設計時會增加人工智能畫面，增加用戶使用體驗，突破了以往大多數口語APP中對話訓練固定場景的局限性。本軟件將通過給人工智能輸入大量的語料庫，使人工智能可以根據用戶發出的語言自動回復，進行對話，更具有真實性，也能更好的鍛煉用戶的口語水平，再通過糾音提示，以及同類句型多種表達的推送，使用戶能學習更加地道的口語表達。擁有一個隨時隨地的人工智能學習助手，就相當于擁有一個固定的英語學習伙伴，用戶不再需要限制于時間地點，減免高昂的外教私教費用;同時，含蓄性格的用戶也避開了真實場景對話中由于口語能力不足造成的尷尬場面，口語錯誤也可以得到及時糾正。真實的語言學習就是來源于生活，擁有一個良好的語言學習環境，而ORAL口語APP中的人工智能的語音老師就可以滿足你。

2.3 看電影學單詞

語言輸出的前提是有完備的輸入，該軟件會設計一個看電影學單詞板塊，在相應的單詞背誦練習之后，通過節選大量的英美劇片段，提取常用的詞匯，加以標注，幫助學生在趣味觀賞片段的同時，在實用情景和句型中對單詞加以鞏固，也能通過大量地道的可理解性詞匯輸入擴充詞匯量。該版塊的課后練習將增加相應的造句練習，用所學詞匯進行造句，鍛煉了輸出能力更加強了詞匯的記憶。

2.4 每日文章Summary

市面上常見的新聞及英美文章推送有很多，大多是通過分享文章配有老師講解，再提取一些專有詞匯，但是用戶大多以輸入為主，一篇文章在聽過之后大多在第二天就拋諸腦后。因此本軟件會設計一個每日summary板塊，在推送的文章后面需要學習者用自己的話對本篇學習文章進行summary，然后配以評分系統，在用戶進行summary之后，老師會反饋相應的表述作為參考，在學習文章的同時提高了口語表達力與邏輯思維能力。

2.5 旅游學英語在線課程

項目團隊會在國內選取一些生活常用情景、自然語境中的各種場合，通過外教母語進行互動視頻直播。后期會有主播飛往海外熱門城市，記錄下在國外衣食住行，吃喝玩樂的各種交際場景，讓用戶跟隨主播視角，為語言學習者提供身臨其境的口語學習體驗。ORAL外語口語APP前期英語口語為主，后期逐漸面向日，法，韓，德，西等多國語言學習，以視頻模式，佐以app中的高效練習，課后微信平臺建立的班主任的督學體系及重難點再梳理，同學之間的互動交流為大家的口語學習創造一個良好的平臺。

2.6 兒童英語板塊

大部分的外語口語學習APP均以青少年為主，忽略了學習最佳年齡段的少兒學習者。因此ORAL外語口語APP將會開設一個少兒板塊，目標針對學齡前兒童，會開設相應的課程，及時推送海量的兒歌外語動畫片，同時配有家長輔助模式，幫助用戶在趣味的環境中學習外語。

3 ORAL外語口語APP開發途徑

3.1 實現技術

服務器開發用到的技術棧為node.js（官網地址：https：//nodejs.org/en/），整體框架為egg.js（官網地址：https：//nodejs.org/en/），數據庫存儲為mongodb（官網地址：https：//nodejs.org/en/），部署環境為阿里云服務器（官網地址：https：//www.aliyun.com）linux系統（官網地址：https：//www.linux.org）centos7版本（官網地址：https：//www.linux.org）。

客戶端開發用的技術為JavaScript（一種Web的編程語言，官網地址：https：//www.centos.org），實現的框架為uni-app（可以跨平臺 開發者編寫一套代碼，可編譯到iOS、Android、H5、以及各種小程序（微信/阿里/百度/頭條/QQ）等多個平臺，官網地址：https：//www.centos.org）。

3.2 實現功能

（1）匹配學生能力——精準資源推送

實現原理說明： 通過簡單的測試題檢測用戶的能力 給用戶由入門到精通分級? 然后根據級別對應推送相關的資源 （后期也可以通過對用戶大數據的分析 精準推送用戶比較感興趣的學習資源）。

（2）真實場景化人工智能口語練習

實現原理說明： 通過智能語音的應用（將文字轉化為標準發音的語音 通過用戶發音轉化為文字并智能應對），已標準的口語發音和用戶進行模擬對練。

（3）看電影學單詞

實現原理說明：后臺收集海量電影資源 整理字幕，發音，知識點 提供給用戶進行加強訓練。

（4）每日文章Summary

實現原理說明：后臺收集海量文章資源 整理排版，發音，知識點 提供給用戶進行加強訓練。

（5）旅游學英語在線課程

實現原理說明：后臺收集熱門國家的旅游景點的簡介和知識點提供給用戶進行加強訓練。

（6）兒童英語板塊

實現原理說明：后臺收集海量英文兒歌，漫畫，兒童動漫 提供給用戶進行加強訓練。

3.3 實現算法

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[1]。

（1）Q-learning學習算法——這是一種通過學習動作值函數（action-value function）完成的強化學習算法，函數采取在給定狀態的給定動作，并計算出期望的效用價值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的優勢是，在不需要環境模型的情況下，可以對比可采納行動的期望效用。

（2）集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳優先搜索算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。[2]

（3）二分查找（Binary Search）——在線性數組中找特定值的算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

（4）最大流量算法（Maximum flow）——該算法試圖從一個流量網絡中找到最大的流。它優勢被定義為找到這樣一個流的值。最大流問題可以看作更復雜的網絡流問題的特定情況。最大流與網絡中的界面有關，這就是最大流-最小截定理（Max-flow min-cut theorem）。Ford-Fulkerson能找到一個流網絡中的最大流。

（5）兩次篩法（Quadratic Sieve）——現代整數因子分解算法，在實踐中，是目前已知第二快的此類算法（僅次于數域篩法Number Field Sieve）。對于110位以下的十位整數，它仍是最快的，而且都認為它比數域篩法更簡單。[3]

（6）合并查找算法（Union-find）——給定一組元素，該算法常常用來把這些元素分為多個分離的、彼此不重合的組。不相交集（disjoint-set）的數據結構可以跟蹤這樣的切分方法。合并查找算法可以在此種數據結構上完成兩個有用的操作：

查找：判斷某特定元素屬于哪個組。

合并：聯合或合并兩個組為一個組。

4 結束語

隨著信息技術的發展，語言學習軟件也層出不窮，ORAL外語口語APP希望能夠以更精良的課程及應用帶給語言學習者更完美的用戶體驗，因此本文作者將更注重用戶在情景化的課堂中學習并佐以學習者的大量學習實踐，以此希望更多語言學習者能夠通過ORAL外語口語APP實現流利表達口語的愿望，切實提高口語能力。

參考文獻：

[1]史春奇，卜晶祎，施智平.機器學習：算法背后的理論與優化（中外學者論AI）[M].北京：清華大學出版社，2019.

[2][美]邁克爾·T·古德里奇.數據結構與算法：Python語言實現 計算機與互聯網[M].北京：機械工業出版社，2018.

[3]朱潔，羅華霖.大數據架構詳解：從數據獲取到深度學習[M].北京：電子工業出版社，2016.