人工智能技術與高職英語混合式教學結合路徑探討

甘文婷

廣州工程技術職業學院，廣東 廣州 510075

一、背景

隨著信息技術的高速發展，從2001 年起，混合式教學模式開始成為教育改革研究和實踐的熱點。我國最早正式倡導“混合式學習”這一概念的何克抗教授指出：“所謂混合式學習，就是要把傳統學習方式的優勢和網絡化學習的優勢結合起來。也就是說，既要發揮教師引導、啟發、監控教學過程的主導作用，又要充分體現學生作為學習過程主體的主動性、積極性與創造性”［1］。近兩年，學校和教師大都采用了網絡教育平臺進行教學工作，利用線上已經建設成熟的慕課資源，或者教師自制教學資源傳到網絡平臺，學生通過網絡平臺學習教學內容，并且通過直播、論壇、QQ 群等與教師、同學間實現實時互動交流。高職英語教學所受影響相對較小，因為英語教學中的聽說讀寫譯等方面的教學和實訓都可以在線上完成。在線上教學的模式中，學生可以重復學習教學內容，教師也可以根據平臺反饋的學生學習情況進行教學任務的調整，教學自由度更高。持續半年的線上教學模式使教師與學生習慣了線上教學模式，提升了信息化素養，促進了教與學的巨大改革。目前，線上線下結合的混合式教學模式已成為教學的常態。

二、高職英語課程應用混合式教學模式遇到的問題

混合式教學模式帶來的益處顯而易見。通過采取混合式教學模式，學習時間與空間不受限制，有效改善高職英語課程學時少但教學任務重的困境。教師可以通過網絡教學平臺隨時隨地給學生發起教學任務，學生可以通過平臺學習和提出疑問，教學不再局限于課堂，增強了教與學的自主性和自由度。另一方面，采取混合式教學模式進行高職英語教學實踐中出現了一些難以避免的問題。

（一）混合式教學模式增加了教師的教學工作量

混合式教學模式意味著教師課前準備的工作量倍增。在進行混合式教學之前，教師需要制作成大量教學資源，傳到線上學習平臺供學生課前自學和課后拓展。以高職英語課程為例，每個星期上一次課，一共18 周，每周就需要準備3 ～4個微課視頻以及配套的PPT 課件和習題，這樣可能需要錄制54 ～72 個微課。每個微課5 ～8 分鐘，但是教師需要提前寫好腳本，并且反復錄制到最佳狀態，這樣算下來每個微課要花費至少一天的時間準備［2］。因此，為一門課程采用混合式教學的準備工作就是一個龐大的工程。同時，英語課程中的語法知識不會變化，但是英語課程會經常更新使用的文章，引進最新的詞匯，這意味著教師錄制的部分微課資源可能會過時淘汰，需要每年重新錄制。因此，混合式教學意味著教師的準備工作比傳統教學增加很多倍。

（二）混合式教學模式增加了學生的學習負擔

混合式教學模式要求學生通過線上課外的形式完成理論學習，課堂時間用于練習、實踐、討論、小組合作、教師深入講解和教師評價等活動，這樣可以延展學習時間，使教學內容更豐富。但實際上，一方面，高職學生本身學習能力偏弱，專業基礎較差，學習意愿不強，如果教師采取混合式教學模式，要求學生自學理論部分知識，而且增加了學習任務和學習時長，學生會更加難以接受學習，反而增加厭學情緒。另一方面，高職學生的自學能力較弱，教師往往在課堂上發現學生并沒有理解理論學習部分，只能花費大量時間重新講解，這樣又回到傳統教學模式。而同學發現老師會在課堂上講解理論知識，就更覺得提前自學沒有必要，這種惡性循環使得混合式教學模式更難開展下去。

（三）混合式教學模式使教學評價更復雜

在傳統教學中，教師一般根據學生的平時課堂表現、作業、期末考試等方面評價學生，采取形成性評價與總結性評價的教學方式。而英語教學中，教師只能逐篇批改作文，逐段聽取學生口語，耗費的時間和精力本身即很多。而在混合式教學模式下，教師需要根據學生的線上學習情況、課堂學習情況、小組作業、討論、實踐考試等多方面多層次評價，同時需要統計學生自評和互評分數，比傳統教學評價還要更費時費力。此外，教師需要合理分配各項指標的權重，才能客觀、規范、科學地評價學生，這個也是要在教學過程中不斷調整。這樣很多教師產生畏難心理，可能最終只選取一兩項考核成績，而放棄對每一項任務都給出成績，這樣就造成了部分不公正的教學評價。

三、人工智能技術與混合式教學的結合路徑

近年來，在信息技術快速發展的大背景下，隨著人工智能技術不斷成熟，人工智能技術成為課堂中的常用工具和極大助力。在英語教學中，教師已經廣泛使用的人工智能技術包括英語寫作智能批改系統、人工智能語音測評技術、智能翻譯、人工智能語音識別等。這些技術可以有效助力高職英語混合式教學，解決開展高職英語混合式教學模式遇到的問題。

（一）人工智能技術輔助課程資源制作

高職英語教學中，教師經常使用音頻資源，用于聽力和口語。網絡上很容易找到最新的BBC、VOA 時事新聞音頻，但是因為高職學生英語基礎比較弱，很難直接使用這些音頻進行教學。教師可以挑選最新的時事文章和口語資料，改寫成適合學生水平難度的文章，再利用人工智能語音識別技術，將其轉換為音頻資源。例如在講到“科技”這一主題的課文時，可以將最新的“神舟十二號”相關的文章轉為音頻資源，并導入口語訓練系統供學生做口語練習，這樣可以通過引入最新資源，改善教材不能及時更新的缺陷，同時利用最新時事，激發學生的學習興趣，引導學生了解我國最新科技發展，培養學生的愛國心和民族自豪感。此外，利用AI 智慧教室和智慧微課錄制軟件，教師可以將課堂教學內容轉換為微課，通過錄制PPT 和課堂實景，教師講課的內容被識別為文字，并自動進行翻譯，配上雙語字幕。通過這種方式，教師只需要后期核對微調，錄制微課的時間成本大大降低。

（二）人工智能技術輔助教學過程，分層教學，激發學生興趣

對于英語基礎較為薄弱的高職學生來說，傳統的課堂難以照顧滿足全部人的教學需求。通過在教學班級進行摸底調查，發現廣州工程技術職業學院學生的入學途徑有高考、中職升學考、學考、中高職三二分段等，同一個班上的學生的英語成績有著近70 分的分差。少數學生能做基本的英文聽說讀寫，也有學生基礎極弱，不會音標拼讀，也不懂任何語法概念。如果教師針對基礎好的學生講課，基礎弱的學生無法跟上；如果針對基礎弱的學生開展教學，基礎好的學生難以學到新知識。另一方面，高職英語學時較少，教師難以兼顧聽說讀寫譯的各個方面。面對這種現狀，人工智能技術為分層式混合式提供了助力。在開展教學之前，教師一般會對學生的詞匯量做一次測試，以便做學情分析和調整教學內容。如果是傳統的考試方式，一方面學生會心生畏懼和排斥，另一方面需要耗費較多時間得出結果。

在信息化手段成熟的今天，教師可以先使用百詞斬等APP 的詞匯量測試功能，利用人工智能算法，幾分鐘就可以大致了解學生的詞匯量。同時，因為測試詞匯量比較便捷，教師可以要求學生每個月測試一次，與上次的結果進行對比，直觀掌握詞匯量積累方面的進步。根據學生的詞匯量，教師大致了解了每個學生的英語水平，就可以開始設計不同難度的教學任務，并且在教學中實施。在這個過程中，利用人工智能技術可以更好地完成這些任務。以下是筆者在高職英語教學中，將人工智能技術和英語聽說讀寫譯結合的實踐和探索。

人工智能語音識別技術被廣泛應用到英語口語教學之中。最簡單便捷的語音識別技術是微信的語音轉文字功能，教師在微信群發布一個簡單的英語口語任務，學生用語音回答，再使用語音轉文字功能，自己檢查是否能被系統識別成正確的英語文字。這樣學生可以自查，教師只需要對學生遇到的難點進行糾正。如果需要更精確的語音訓練，FiF 口語訓練系統、英語趣配音、每日英語聽力等APP 都能對學生的口語自動打分，并且標注出錯誤的單詞，提醒學生反復練習，糾正發音。根據學生的挑戰結果，系統會自動推薦和學生水平匹配的題目，從音標訓練到長篇朗讀，這樣基礎弱和基礎好的學生都能完成任務，增強了學生的參與度，實現了因材施教、分層教學的功能。同時，軟件使用的闖關和AI 對話等方式更富有趣味性，使學生樂于參與。而學生在練習過程中只需要對著機器，練習好了才需要在教師面前展示，這樣更有利于學生培養對英語的自信心。

在寫作方面，教師可以利用英語寫作智能批改系統，發布寫作任務，學生提交后，系統會自動批閱給分，教師再人工復評。通過這種方式，學生可以自行修改拼寫錯誤和簡單的語法錯誤，系統也會提示重復率和機器翻譯，避免學生抄襲或者直接用中文翻譯成英文，而教師只需要把時間和精力分配到作文的邏輯結構和內容上，效率更高。

在聽力部分，以聽寫題或者聽力題為例，傳統的教學方式是教師當場念單詞或者播放錄音，學生在紙上聽寫后交給老師或者學生互評，教師再統計分數。但是利用人工智能管理平臺后，教師只需要提前將單詞導入系統，系統會隨機出題，打亂順序，避免出現作弊，而且系統自動閱卷，并對題目進行統計分析，不到一分鐘就完成了教師可能需要幾個小時才能完成的任務。這樣教師在測試結束后，可以立即獲知測試結果，并且系統會統計每一道題的錯誤率，這樣教師可以針對學生普遍存在的問題進行深入講解。

在組織課堂討論方面，全部學生都可以同時在互動平臺回帖留言，學生不需要克服起立發言的膽怯，而且教師既可以瀏覽全部人的回答，也可以便捷使用詞云功能，掌握學生回答中的高頻詞匯，迅速總結學生的回答。而且，教師可以利用教學管理平臺進行隨機點名、舉手、搶答等功能，學生的每項活動得到分數或者經驗值，并且進行動態排名，可以激起學生的競爭性，活躍教學氣氛，使學生更多參與到課堂［3］。而且后臺也會提醒教師哪些學生參與活動較少，這樣教師可以主動挑選這些學生參與課堂。

（三）人工智能技術助力多層次教學評價

在混合式教學模式中，教師需要對學生的線上學習、課堂活動、總結性考核等做出評價。傳統的形成性評價中，教師只能掌握學生日常作業、測試和回答問題等學習結果，不能掌握學生的學習過程。通過人工智能技術輔助，教師通過各類教學平臺不僅可以獲知學生學習的結果，還能通過平臺收集并分析學生線上學習的學習軌跡和學習時長數據［4］。以超星學習通為例，通過平臺統計，教師可以迅速掌握學生整體完成觀看資源的情況和完成時間，還能查詢學生觀看資源的時長和次數，以此側面判斷分析學生在學習過程中遇到的問題和學生的興趣愛好，基于人工智能的大數據分析算法，為學生推送更合適的優質學習資源。

在教學評價中，人工智能技術輔助下，教師可以一鍵獲取口語、寫作、翻譯等方面自動評閱的分數。教師可以設置教師點評、學生自評、人工智能評價結合的方式，教師和學生也在平臺進行評分，系統自動計算分數，可以當場反饋結果和合理建議，并且有助于教師及時調整教學進度和教學內容，開展精準和個性化的教學，增加學生的積極性［5］。最終通過平臺設置好各類考核的權重后，可以自動計算分數，減輕教師統計分數負擔。

四、結語

人工智能技術被廣泛應用于混合式教學之中，極大地輔助混合式教學模式的開展。但是，目前技術并不完美，還存在一些問題，例如文字轉換語音功能并不完善，有些連讀、濁化規則沒有實現，作文智能批改系統偶爾會出現將地道的英文表達改成生硬表達的現象。因此，教師需要不斷思考人工智能考核和教師人工考核的比重設置，并且在實踐中根據實際情況進行合理調整。同時，如果教師一味采用各種軟件APP 教學，目光全部聚焦在各種智能考核結果，投射到學生身上的時間減少，那么教學就變成了以技術手段為中心，而不是以學生為中心，教學就會失去“溫度”。因此，在混合式教學模式中，教師、學生、人工智能技術如何達到生態的平衡，形成科學合理的生態系統，是下一步亟須思考和解決的問題。