人工智能技術輔助混合式語言學習實踐探究

[摘 要]本文圍繞人工智能技術對混合式語言學習的輔助功能，從理論研究出發，結合相應的實踐研究，就其輔助功能的應用路徑進行了探究，提出了人工智能輔助混合式語言學習的應用路徑的標準化設計。通過生成性人工智能，對學生語言技能發展的影響，為英語教師提供實施此教學模式的路徑設計參考。

[關鍵詞]人工智能；混合式語言學習；個性化學習；應用路徑設計

隨著信息技術的飛速發展，教育領域正經歷著一場前所未有的變革。在語言教育領域，傳統的課堂教學模式正逐步與在線學習工具和資源相結合，形成一種新的教學模式——混合式語言學習（Blended Language Learning）。2021年4月，教育部辦公廳頒布的《高等職業教育專科英語課程標準（2021年版）》中提出，要努力實現英語教學與信息技術的深度融合，充分利用混合式教學等模式構建真實、開放、交互、合作的教學環境。近年來，隨著人工智能（AI）技術，尤其是生成性人工智能（Generative AI）的迅速發展，混合式語言學習的實際應用場景已經變得更為豐富。基于人工智能技術的混合式語言學習的實踐探究，將會給高職英語教學實踐提供更有價值的借鑒意義。

一、傳統高職英語教學存在的問題

高職傳統英語教學在教學模式上，以教師為中心，缺乏互動與個性化教學，學生被動接受知識，積極性不高；教學內容與實際應用脫節，且缺乏時效性，不能滿足學生畢業后的職場需求；教學方法手段單一，忽視聽說能力培養，主要依賴課堂講授和書本教學；師資隊伍方面，專業素養參差不齊，部分教師缺乏行業知識，難以將英語教學與專業需求結合；考核評價方式單一，以期末考試成績為主，缺乏對學習過程的評價和全面考核，也缺少反饋機制。這些問題嚴重影響了高職高專英語教學質量和學生的英語綜合能力提升，亟待改進。

二、混合式語言學習的提出

（一）概念的提出

相較于傳統的面對面式課堂講授，混合式語言學習（BLL）作為一種創新的教學模式，通過有效整合線上自主學習和線下互動教學，為高職公共英語教學提供了新的解決方案。

（二）混合式語言學習的優勢

1.提高課堂高階屬性

學習者可以根據自己的時間安排和學習節奏進行線上學習，由此可以將部分課堂講授中英語語言的基礎性知識的講授，借由課程平臺通過視頻、線上素材等形式，在整體課程授課計劃中進行合理搭配，形成與課程實施相適應的學習計劃，由學生自主學習。線上學習平臺可以根據學生的學習進度和偏好提供個性化的學習路徑。高職英語教學實際中，囿于現有班級組班模式、語言教師師生比、語言教學傳統習慣等因素的限制，無法實現學生個性化的學習，難以充分滿足學生的學習需求，混合式語言教學是學生個性化學習的解決方案之一。

2.滿足課后多元需求

混合式學習模式可以最大限度減少教學過程中的知識講授時間，教師可以安排更多的教學時間和教學資源，用于小組式學習、互動式討論，從而增加學生語言實踐的時間，提升語言運用能力。線上資源的豐富性可以為學生提供更廣泛的學習材料和實踐機會。相較于傳統的基于課件的多媒體資源，線上情景學習資源的豐富性，為學生提供了與其獲取知識途徑相似的學習機會，更符合其在日常生活中獲取知識抑或放松身心相類似的學習習慣。

三、混合式語言學習工具的升級——人工智能技術的引入

高職英語混合式教學的探索和實踐需從目標、內容、方式和手段、評價等多維度開展[1]。人工智能技術的引入，不僅可以增強語言學習體驗的個性化和互動性，還可以顯著提升學習效率。

（一）增強語言學習的學習體驗

在全球化背景下，英語作為國際通用語言，其重要性日益凸顯。對于高職學生而言，掌握公共英語不僅是提升個人競爭力的關鍵，也是未來職業生涯發展的基礎[2]。混合式學習通過結合線上自主學習和線下互動教學，旨在為學習者提供更加靈活、個性化的學習體驗。信息技術的融入，尤其是人工智能（AI），為語言學習提供了新的工具和方法。生成性AI技術，如聊天機器人和自動作文評分系統，已經開始在語言教育中得到應用，為學生提供了更加個性化和互動的學習體驗[3]。

（二）提升語言學習的學習效率

混合式語言學習的引入，結合人工智能技術的輔助，為高職公共英語教學提供了新的解決方案，極大地增強了教學的互動性和個性化。人工智能技術的應用不僅可以提高教學效率，還可以通過智能分析學生的學習行為，為教師提供更準確的反饋，幫助他們調整教學策略[4]。此外，人工智能技術還能夠模擬真實語言環境，為學生提供隨時隨地的語言實踐機會[5]。

四、人工智能技術輔助混合式語言學習的理論基礎與應用領域

（一）人工智能輔助混合式語言學習的理論基礎

諸多混合式語言學習實踐案例的探索表明，其優勢在于其能夠適應不同專業水平、不同學習意愿學習者的需求，憑借豐富的線上資源，為學生提供了更廣泛的學習材料和實踐機會。這一技術已經在多個教育環境中得到應用，成功案例包括使用人工智能驅動的聊天機器人進行語言練習、自動作文評分系統以及個性化學習路徑的設計。這些實踐案例表明，人工智能技術能夠有效提升語言學習者的口語表達能力和寫作技巧。

（二）人工智能輔助混合式語言學習的應用領域

1.個性化學習路徑的設計

人工智能技術可以通過分析學生的學習行為、成績和反饋，為每個學生設計個性化的學習路徑。這種定制化的學習體驗有助于滿足不同學生的個性化需求，提升英語語言學習的成效。

2.自動化評估與反饋

利用自然語言處理（NLP）和機器學習算法，自動評估學生的口語和寫作作業，提供即時反饋。學生能夠及時了解自己的學習進展和需要改進的地方，從而實現學生學習行為過程評價中的增值和增量考核，更為科學地評價學生的語言學習。

3.智能輔導系統

人工智能驅動的智能輔導系統（ITS）能夠模擬人類教師的角色，提供一對一的輔導。這些系統能夠根據學生的提問提供個性化的解答和指導，增強學習體驗。

4.學習資源的智能推薦

通過分析學生的學習習慣和偏好，人工智能技術可以推薦相關的學習資源，如視頻、文章、練習等。這種智能推薦系統能夠提高學習資源的利用率，幫助學生更有效地學習。人工智能技術可以輔助開發互動式學習工具，如語言游戲和模擬活動，這些工具能夠激發學生的學習興趣，促進課堂上的互動和參與。

5.數據驅動的教學決策

人工智能技術可以創建高度仿真的虛擬語言實驗室，通過與虛擬角色的互動對話，提高學生的口語交際能力。AI技術可以收集和分析大量的學習數據，為教師及時提供關于學生學習行為的反饋。教師可以利用這些數據調整教學策略，提高教學質量。

五、人工智能技術輔助混合式語言學習的應用路徑探究

（一）應用路徑的標準化設計解析

在混合式語言學習的背景下，人工智能技術在英語語言教學中的應用應遵循英語語言學習規律，依照混合式教學的規范流程開展。通過學生需求分析，利用人工智能技術的數據處理和模式識別能力，為學生提供定制化的學習體驗。同時，支持教師做出基于數據的教學決策，優化教學內容和方法。能夠實現教育資源的智能化分配，提高學生的語言實踐機會，并最終促進學生語言技能的全面發展。為人工智能技術在教育領域的應用提供了一個清晰的框架，也為未來教育技術的發展指明了方向。

（二）應用路徑的實現手段分析

應用路徑從學生需求分析開始，探求人工智能技術如何在混合式語言學習環境中為學生提供個性化的學習體驗，并支持教師進行更有效的教學決策。

1.需求分析和人工智能學習路徑設計：通過綜合調研手段，收集有關學生學習習慣、偏好和能力的數據，形成基于學生個體、水平相似群體、班級三種學生需求分析，供教師決策和學生自主學習。基于學生數據分析，利用AI機器學習算法，適度參考學生主觀意愿，設計個性化的學習

計劃。

2.線上學習資源分配：通過AI智能推薦系統，將課程相關教學資源、私有專業教學資源庫、線上資源鏈接，以合適進度推送給學生。

3.虛擬語言實驗室：通過虛擬語言環境的構建，學生能夠通過與虛擬角色的互動增加語言訓練的頻度和次數，并學習基于AI處理和應對相應的語言學習任務，為未來職業發展奠定基礎。

4.AI評估與反饋與智能輔導系統：整理學生在學習進程中的相關數據，自動記錄學生的學習數據，同時借助AI相關口語或寫作軟件，自動評估學生的口語作業和寫作作業，并提供及時反饋。AI輔導系統利用自然語言處理技術理解學生的問題，通過模擬人類教師的互動方式，提供個性化的學術支持，增強學習體驗。

5.教學決策支持：利用AI對大量學習數據的分析，教師可以獲得學生的學習行為，幫助教師定制教學策略，以滿足學生的特定需求。

6.教學內容與方法優化： AI分析揭示了哪些教學內容和方法最有效。據此，教師可以調整課程設計，采用更互動、更吸引人的教學方法，以提高學生的語言能力。根據AI的數據分析結果，不斷優化教學內容和方法。

六、人工智能技術輔助混合式語言學習的問題和未來展望

隨著人工智能（AI）技術的不斷進步，其在教育領域的應用已經成為一個全球性的趨勢。在探討人工智能輔助混合式教學的同時，我們也應該清醒地看到該模式目前存在的問題，更重要的是要有主動擁抱技術和主動變革的動力。

（一）人工智能技術輔助混合式語言學習存在的問題

AI的介入會改變教師的傳統角色，因此教師對AI技術的接受度不高，影響了AI輔助教學的實施效果。隨著AI系統對個人學習數據的收集和分析，如何保護隱私和數據安全也是需要注意的問題。同時，過度依賴會導致學生主動學習能力下降。

（二）人工智能技術輔助混合式語言學習的未來展望

AI將繼續推動個性化教學資源的建設，AI技術與混合式教學之間的深度融合生態鏈，也將是教育領域深度探索發展的必然趨勢，與之相伴隨的是突破地域、國別的國際化教育形態。

1.AI在語言學習中的優勢和巨大潛力

與語言學習相關的社會學、教育學研究表明，AI技術在語言學習中的應用，特別是在提供個性化學習體驗、模擬對話伙伴，以及自動評估學習成果方面展現出巨大潛力。AI技術能夠通過智能分析學生的學習行為，為教師提供更準確的反饋，幫助他們調整教學策略，尤其是2021年以來，以Chat-GPT為代表的生成性人工語言大模型的發展，更會進一步影響獲取知識和技能的渠道和方式。

2.AI輔助BLL的挑戰與限制

盡管AI輔助BLL提供了許多技術輔助，但AI輔助BLL也存在一定的技術性挑戰和技術性陷阱，包括技術限制、學生和教師的接受度、數據隱私和安全性等問題。因此，如何確保AI輔助工具與教學目標和學習者需求相匹配，如何更好地將線上學習與線下學習進行混合，也是教育實踐者需要認真思考的問題。

3.AI輔助BLL的未來趨勢

未來的研究可能會探索AI輔助BLL在不同語言技能（聽、說、讀、寫）中的應用效果，以及在不同學習環境下的教學效果。此外，跨學科的研究視角將有助于深入理解AI輔助BLL的復雜性和多維性，為教育實踐提供更為全面的理論支持。

結束語

人工智能在混合式語言學習中的應用有別于傳統的語言教學，目的在于提升學生個性化學習體驗，改善英語語言教學生態，通過AI技術輔助教師做出更精準的教學決策。但是其實施過程存在諸多技術瓶頸，并缺乏充足的參照案例。此外，教師在實際應用中也會遇到自身數字化智能化教學能力缺陷的制約。

參考文獻

[1]肖桂蘭，曹蘭，李霄翔.高職英語多維混合式教學模式研究：基于高等職業教育專科英語課程標準（2021年版）的校本視角[J].外語界，2021（5）：16-22.

[2]李曉斐.高職公共英語教學現狀分析及教學改革研究[J].校園英語，2023（17）：31-33.

[3]王靜.我國高校外語教育信息化政策發展研究[D].上海：上海外國語大學，2018.

[4]梁泳愉.人工智能技術在高職英語教學中的應用研究[J].數字技術與應用，2020，38（1）：41-42.

[5]蔣小玲，周新云.人工智能背景下的高職公共英語教學改革與實踐研究[J].湖北開放職業學院學報，2023，36（2）：186-188.

作者簡介：溫黎明（1977— ），男，漢族，山東煙臺人，青島幼兒師范高等專科學校，副教授，碩士。

研究方向：混合式語言教學、高職教育質量比較研究。

宋倩倩（1986— ），女，漢族，山東青島人，青島幼兒師范高等專科學校，講師，碩士。

研究方向：人工智能語言教學。