基于人工智能技術的大學英語教學系統設計

摘 要：人工智能技術迅猛發展使其在教育領域的應用日益廣泛。由于班級人數眾多，教師很難針對每個學生的具體情況提供個性化的指導和反饋。因此，本文設計了一個基于人工智能的大學英語教學系統，以提高教學質量和效率。采用先進的機器學習算法輔助教師評估學生作業，提供個性化學習建議和自動化的語法、發音校正功能。試驗結果表明，該系統能夠在不同并發用戶數下均能保持良好的性能且不同時間節點的穩定性也較好，可為高等教育領域的人工智能應用提供有價值的參考。

關鍵詞：人工智能技術；大學英語；教學系統設計

中圖分類號：TP 399" " " " " 文獻標志碼：A

在目前的教育領域，大學英語教學面臨著一系列挑戰和機遇。隨著全球化進程加速，作為國際交流的主要語言，英語的重要性日益凸顯[1]。然而，由于教師資源有限、個性化教學難以實現、學習動機和參與度不足、語法和發音糾正困難以及評估和反饋效率低下等問題，傳統的教學模式已經難以滿足現代大學生的學習需求。為了應對這些問題，引入人工智能（AI）技術是目前較好的解決方案[2]。AI技術在語言學習應用中的潛力已經得到廣泛認可。通過智能化的教學系統，學生可以獲得更個性化和可互動的學習體驗，教師也能提高教學效率，更有效地管理課堂并評估學生表現[3]。本文旨在探索如何通過基于人工智能技術的大學英語教學系統來解決這些教學難題，研究AI在提供智能輔導、創建個性化學習路徑、開發互動學習工具、實時語言修正以及自動化評估方面的應用。期望利用這些技術手段提升學生的英語學習效果，激發學生的學習興趣，并減輕教師的負擔。

1 教學系統總框架設計

在系統設計階段，架構設計是至關重要的，它定義了系統的組成部分和這些部分間的關系。基于人工智能技術大學英語教學系統的系統架構設計和模塊劃分如圖1所示。

用戶界面層中，學生端界面支持學生進行課程學習、做練習題并查看學習進度和成績等。教師端界面使教師能夠上傳教學資料、布置作業并查看學生學習情況和成績統計等。在數據訪問層中，DAO（Data Access Object）組件提供通用的數據持久化操作。在數據存儲層中可以存儲個人信息和學習記錄，并存儲教材、視頻、音頻等教學資源，記錄用戶行為和系統運行日志。AI服務層用于理解和生成自然語言、助力智能問答和寫作輔導、將語音、文本相互轉換并基于學生的學習習慣和表現推薦定制化內容。

2 硬件設計

為了支持基于人工智能技術的大學英語教學系統，需要設計一個強大、可靠的硬件架構。該系統需要部署在性能強大的服務器上，配備Intel Xeon Gold 6230處理器和HPE ProLiant DL380 Gen10服務器。這樣的服務器可以處理高量的并發請求和復雜的AI計算，并提供足夠的存儲空間來保存教學內容和用戶數據。在教師工作站設計中，需要配置高性能的電腦，搭載CPU、32GB內存以及P5000圖形卡，助力教師高效創建并編輯教學材料。具體的連接拓撲情況如圖2所示。

在該系統設計中，網絡硬件也不容忽視。路由器和交換機可保證高速且穩定的網絡連接。此外，無線接入點需要提供Wi-Fi連接，滿足教室內的無線網絡需求，防火墻將為系統提供必要的網絡安全保護。除了核心硬件外，輔助設備（包括打印機、投影儀和音頻系統）可支持教學活動，條碼掃描器可用于教材管理，網絡附加存儲設備可用于數據備份。

3 軟件設計

3.1 自然語言處理

在基于人工智能的大學英語教學系統中，自然語言處理（NLP）是核心組件之一。它用于理解和生成人類語言，使系統具有智能問答、自動作文評分、語法糾正和個性化學習建議等功能。該模塊通過分詞技術將學生輸入的英文文本拆分為單詞和標點符號，利用正則表達式或基于空格/標點的分詞規則，把連續的文本轉換為可操作的詞匯單元。系統進而進行詞性標注。通過應用隱馬爾可夫模型（HMM），系統能夠識別每個單詞的語法角色，例如名詞、動詞等。該步驟有助于系統理解句子結構和語義內容。在HMM中，狀態是詞性，觀測是單詞。為了進行詞性標注，需要準備訓練數據，這些數據通常是由句子及其對應的詞性序列組成的。例如，一個簡單的句子“The cat sat on the mat”可能會被標注為“Det Noun Verb Det Det Noun”，其中“Det”代表冠詞，“Noun”代表名詞，“Verb”代表動詞。在這個模型中，轉移概率用transition [i] [j]表示，是指在某個詞性i的條件下，下一個詞性是j的概率。而發射概率emission [i] [w]則是指詞性i生成某個特定單詞w的概率，通常基于訓練數據集來估計這2個概率。通過這些概率，HMM能夠計算出給定句子中最可能的詞性序列。

此外，句法分析器使用圖表解析算法構建句法樹，明確句子成分及其相互關系，以便系統能夠深入掌握并生成復雜的語句結構。系統采用先進的本體論映射技術和預訓練模型（例如BERT）執行深層次的語義分析，準確解釋上、下文中的多義詞并提取關鍵信息。同時，情感分析功能利用支持向量機（SVM）確定文本的情感色彩，使系統能夠評估學生的情緒狀態，并據此提供個性化的學習材料和反饋。整個自然語言處理的過程是連貫的，每個步驟都建立在前一個步驟的基礎上，逐步提升系統對語言的理解能力，從而使它能以更自然、更有效的方式與學生互動。

3.2 個性化學習路徑推薦

系統的生成組件運用統計語言模型，自動產生練習題或提供寫作輔助，使學生獲得實時、個性化的學習體驗。因此，個性化學習路徑推薦是一個重要功能，可以根據學生的學習表現、偏好和進度來定制、推薦學習材料和課程。系統通過數據收集與處理流程，并使用歸一化或標準化方法來清洗、準備學生的學習數據，其歸一化如公式（1）所示。

（1）

式中：X為原始數據點的數值，即進行歸一化前的實際觀測值；Xmin為原始數據集中的最小值；Xmax為原始數據集中的最大值；Xnorm為歸一化處理后的數據點數值，其范圍會被縮放到[0，1]。

通過計算，將不同量級的數據轉化為統一的尺度，便于后續處理。進而系統進行學生表現分析，利用統計方法，例如均值、標準差以及聚類分析來識別學生的學習模式和能力水平。這些分析能提供深入的見解，以構建學生的個人學習畫像。系統根據分析結果使用推薦算法生成個性化的學習路徑，采用協同過濾并使用余弦相似性公式來計算學生特征向量與學習材料特征向量間的相似度，從而推薦內容。系統采用在線學習算法不斷優化推薦效果，梯度下降更新規則如公式（2）所示。

θ=θ-α·ΔJ（θ） （2）

式中：θ為模型參數的向量；α為學習率（learning rate），這是一個超參數，可控制梯度下降時更新參數的步長大小；ΔJ（θ）為損失函數J關于模型參數θ的梯度向量，梯度的方向為損失函數增加最快的方向。

經過這樣的迭代過程更新參數，直到損失函數收斂到一個滿意的值，系統可以細致調整推薦策略，以更好地滿足學生的學習需求。訓練好的模型可為每個學生生成個性化的學習路徑推薦。系統根據學生當前的知識水平和學習目標推薦最適合的學習資源和路徑。根據學生的反饋和學習效果持續評估系統性能，并對模型進行微調，保證推薦路徑的準確性和有效性。通過使用機器學習中的梯度下降和損失函數優化技術，個性化學習路徑推薦系統可以動態調整推薦策略，以滿足每個學生的獨特需求和學習目標。這不僅提高了學習效率，還提升了學生的學習體驗，使個性化教育成為可能。

3.3 自動評分與反饋機制

在基于人工智能的大學英語教學系統中，自動評分與反饋機制是提高學生學習效率和促進教師教學工作的重要功能。該機制能夠自動評估學生的作業和考試，提供即時反饋，幫助學生了解自己的弱點并改進。系統使用正則表達式進行文本清洗，利用自然語言處理技術實施分詞、詞性標注等預處理步驟，保證學生提交的作業文本數據一致。余弦相似度（Cosine Similarity）是度量2個向量間相似度的指標，它的值為-1～1，值越接近1，表示2個向量越相似。在自動評分模型中，余弦相似度可用來評估學生作業與標準答案的相似程度。

在自動評分模型中，向量A表示學生提交的作業向量化表示，向量B表示標準答案的向量化表示。通過計算這2個向量的余弦相似度，可以得出學生作業與標準答案的相似程度，從而進行評分。假設學生作業向量為A=（A1，A2，...，A3），標準答案向量為B=（B1，B2，...，B3），則余弦相似度如公式（3）所示。

（3）

式中：Ai和Bi分別為向量A和B在第i個維度上的分量。

如果計算結果接近1，說明學生的作業與標準答案非常相似，可以給予較高的分數；如果結果較低，則說明相似度不高，分數也應相應降低。通過這種方法，自動評分模型可以客觀地評估學生作業的質量，并減少人工評分的工作量。

評分后，錯誤識別與反饋生成步驟會進一步分析學生答案，運用依存句法分析和錯誤樹分析來定位、分類錯誤類型（語法錯誤或詞匯使用不當）。該過程不僅可為學生打分，還給出了關于如何改進的具體反饋。此外，為了保證評分的準確性和反饋質量，系統會定期進行性能監控與優化，以保證評分結果與教師評分的一致性和準確性。

4 測試試驗

4.1 試驗準備

為了保證基于人工智能技術的大學英語教學系統的性能和穩定性，本文進行了系統測試，旨在全面評估系統在不同條件下的表現，以便在實際部署前進行必要優化。系統構建平臺包括一臺Dell PowerEdge R740服務器，該服務器配置了Intel Xeon Gold 6138 CPU（16核心，2.00GHz）、64GB DDR4 ECC內存以及4TB SSD存儲，以保證足夠的計算能力和數據處理速度。此外，系統還采用了Amazon Web Services（AWS）的EC2實例，選擇t3.medium類型，它配備了2個虛擬CPU和2GB RAM，以支持云基礎設施中的系統運行。在網絡連接方面，本文使用了Cisco Catalyst 9300系列交換機，以保證網絡通信穩定且高速。試驗在本地服務器上部署了基于人工智能的英語教學系統，在AWS EC2實例上配置并部署了相同的系統，以便在不同的環境中進行性能比較。本文還設計多個測試場景，模擬不同數量的并發用戶，從50到250個用戶不等，以此來考察系統在逐漸增加的用戶負載下的表現。

4.2 試驗結果

每次測試均記錄系統在處理不同并發用戶數時的響應速度、處理能力和傳輸速率。為了保證數據的準確性和可靠性，重復試驗2次，并分別在一天中的不同時間節點進行測試，包括9：00、12：00、15：00、18：00和21：00。測試結果數據見表1。

隨著并發用戶數增加，系統的平均響應時間從120.56ms增至220.11ms，表明系統在用戶負載增加情況下仍能保持相對穩定的響應時間。系統的處理能力從409.34請求/ms降至320.09請求/ms，表明隨著并發用戶數增加，系統處理請求的能力有所下降。在不同時間節點的測試中，系統性能沒有顯著差異，表明系統能夠在不同的使用高峰期保持穩定運行。綜上所述，基于人工智能技術的大學英語教學系統在測試中具有良好的穩定性。

5 結語

基于人工智能技術的大學英語教學系統展示了在現代教育環境中人工智能的巨大潛力。試驗結果證明該系統在多用戶環境下具有穩定性和可靠性。未來的工作將集中在系統的進一步優化上，包括算法改進、資源分配調整以及擴展系統的可伸縮性。此外，教育者還將探索更多人工智能在教育領域的應用，例如智能輔導、情感分析和互動學習，為學生和教師提供更高效、可互動和個性化的學習環境。

參考文獻

[1]胡湘雨.基于數據挖掘的大學英語教學質量測評系統設計及應用[J].中國新技術新產品，2024（2）：51-53.

[2]謝立團，夏明濤.生態語言學視角下的大學英語課堂教學研究[J].河北能源職業技術學院學報，2023，23（4）：61-63.

[3]竇娟.“互聯網+”背景下高職院校大學英語教學生態化模式構建研究[J].職業教育，2023，22（31）：3-6，10.