人工智能环境下高校外语生态教学体系建设探究

刘春富　徐艳艳

摘    要：人工智能环境下高校外语教学方式发生了重大改变，传统外语教学方式已经不能满足社会与学生发展需求，因此高校应加强外语教学改革，构建以学生为主体、教师为引导的教学方式。高校外语生态教学体系的构建需要从学习者模型建立、教学过程与评估两方面入手，应全面掌握每位学生的学习特征与需求，尊重学生学习的差异化特征，对学生的学习过程開展科学合理的评估，精准分析教师教学与学生学习成效，推动高校外语教学改革的深入发展。

关键词：人工智能;高校;外语;生态教学

中图分类号：G420      文献标识码：A      文章编号：1002-4107（2022）06-0050-03

现代科学技术水平的快速发展，推动了人工智能技术的持续创新与突破。大数据、云计算及深度学习等新技术广泛应用到各行各业，并发挥了十分重要的作用。在信息技术及通讯技术的不断推动下，人工智能得到了进一步发展，开发出了新技术、新算法等，这使得人工智能与人们日常生活之间的联系越来越紧密。人工智能在以图像识别、语言翻译及语音识别为代表的语音服务方面的行业领域更是取得了较大成绩[1]。人工智能技术迅速发展，推动了高校外语教学在教学模式、教学思维等方面的创新发展。随着全球经济与文化交流越来越频繁，国家与社会对高水平外语人才的需求越来越大，然而高校通过传统外语教学方式培养出的人才已经不能满足现代社会的人才需求标准，学生的学习方式也随着科学技术水平的发展而发生较大的改变。因此，高校外语教学应不断超越传统教学模式，构建现代化新型的外语教学体系，促进学生外语水平与应用技能的全面提升。文章归纳总结了高校外语教学方面的研究成果，分析了高校外语教学现状，同时基于人工智能视角提出了构建高校外语生态教学体系的具体方式，以期为实现高校外语教学体系的改革与创新提供帮助。

一、高校外语教学现状分析

在现代全球经济与文化深入交流的背景下，高校外语教学的重要性越来越凸显，越来越多的学者开始探究高校外语教学改革与创新方法，致力于不断提高外语教学效果。从当下外语教学研究现状来看，主要体现在对高校外语教学的现状与面临问题的研究、对高校外语教学创新发展策略的研究两个方面[2]。

我国高校外语教学与改革发展经历了较长的历程，随着现代社会环境的不断转变，传统教学方式已经不能满足社会及学生的发展要求，加强高校外语教学改革与创新发展的呼声越来越高。教育部出台了相关文件，明确了高等院校外语建设与改革创新的具体方向。从教学模式与途径来看，文件中指出，高校外语教学必须要严格遵守外语学习原则，依照教学内容的具体特征，尊重学生的个体差异与学习习惯，采取适宜的教学模式，构建以教师为引导、以学生为主体的教学思维，促使从“教”向“学”转变，发挥教师的引导与启发作用，充分调动学生的主观能动性[3]。在信息化环境下，高校学生在进行外语学习时虽然有着丰富的学习资源，但往往较为迷茫，即便投入了较多的时间与精力，但实际学习效果仍不理想。怎样合理优化学生、学习环境及学习方式三者间的关系，是现阶段高校外语教学改革中必须重视的问题。

二、人工智能环境下高校外语生态教学体系构建策略

融合大数据与云计算的人工智能技术，为高校教育改革带来了新的机遇和契机，推动了高校外语教学改革事业的进一步发展。将人工智能技术与高校外语教学改革紧密联系起来，创设生态教学体系，能够有效创新与发展学生学习外语的思维、方式及方法，充分调动学生学习外语的主观能动性，使学生积极主动地参与到外语教学中，从而不断提高外语教学质量。外语生态教学体系是以学习环境开发理论及实践架构为载体构建的，是一种涵盖了各种新型教学方式与途径的教学模型[4]。

从教育生态学的视域来看，教学活动等同于有机的微观生态系统[5]。对其构成要素进行深入探究可以得知，拥有生态性质的高校外语教学既涵盖了与教学活动有密切关联的各个主体及活动中介，如教师、学生，以及教育资源等，同时也涵盖了保障教学活动顺利开展的不同条件或者情境，如人的主体条件、物质的环境条件等。在人工智能环境下，高校外语教学体系中的各个方面都发生了翻天覆地的变化。具体来说，依托于人工智能技术的强大功能，可以对学生的学习过程进行深度分析与总结，从而为学生提供个性化的教学活动及教学内容;教师能够利用丰富的数据信息构建科学适宜的智慧课堂，充分发挥混合式教学模式的应用价值;通过加强人与机器的联系，在改善学生学习品质、提升学生学习效率的同时，也能够增加学生学习中的趣味性;大数据的精准分析，能够充分反映出学生的学习过程，为教师开展学生阶段性评价提供有力的数据支持[6]。由此可以看出，不管是从学生学习、教师教学方面来看，还是从教学情境规划来看，在人工智能环境下，高校外语生态教学体系构建具有非常大的发挥空间。

（一）学习者模型建立

学习者是高校外语生态教学活动开展的关键组成部分，对其进行个体分析是确保教学活动有序、高效开展的重要基础。依托人工智能的数据挖掘与分析技术，能够为学习者个体分析工作的开展提供有效的数据支持。数据挖掘技术可以从海量的数据信息中寻找到有价值、有规律的信息资源，实现对学生学习过程的记录与跟踪，通过分类、Web挖掘等技术手段，能够获得学习者的学习特性、习惯等，从而为教师规划外语教学内容、选取教学方法等提供帮助[7]。

以往，教育管理人员、教师等要想全面了解和掌握学生具体学习状况，只能够基于问题假设、理论分析，以及工作经验等对采集的样本数据进行整合与分析，深入探究之后得到研究结果。随着人工智能技术的出现，这种现象得到了极大的改善。教师可以利用数据挖掘技术，对学习者的学习过程数据进行挖掘与分析，了解每位学习者的学习状况、社交喜好，以及其他方面的信息资料等，然后依托机器深度学习，利用相关技术对获取的数据信息进行整合，以此为基础构建学习者模型画像，最终实现对学习者学习过程的动态分析，得到定量与定性分析结果[8]。课堂教学完成后，高校外语教师依托人工智能技术对学习者的学习数据进行归纳和分析，获得每位学习者的课堂学习状况与问题，在此基础上有目的性地对学习者的学习过程进行引导。

人工智能能够对学习者前期的学习数据进行分析与挖掘，同时依托深度学习完成数据的集成工作，为接来下的深入探究奠定基础。换言之，人工智能可以基于学习者的年龄、性别、外语学习能力等基础信息资料构建外语学习者的一般模型，然后可以通过外语学习档案、社交档案及其他档案中的信息，对学习者的类型做进一步明确，为高校开展差异化外语教学体系改革提供帮助。图1为学习者模型建立流程图。

随着社交媒体在世界各地的不断发展，其覆盖范围与影响力不断提升，高校学生也成为了社交媒体应用人员中的重要一份子。通过加强人工智能技术与社交媒体的结合，高校可以从微博、QQ、微信及各种社交网站中获取大量的数据信息，对这些数据进行分析和挖掘，能够得到学习者的学习水平、学习习惯及学习目的等信息。2018年美国教育部门专门为学习外语的学生设立了专用的学习网站，对数据库中的数据信息进行分析和挖掘，对其进行整合后能够得到每位学习者的画像，并且从中能够看出学习者的区域分布状况、语言运用类型与水平，以及学习目的等。相关数据表明，美国公民使用的语言种类达到了400多种，其中英语语种的学习人数占据了一半。人工智能获得的各项数据分析结果，能够帮助教师全面了解和掌握每位学习者的外语水平、学习目的等，确保设计的外语教学活动更好地满足学习者的实际需求。外语学习本身有着一定的特殊性，学习者往往会在互联网平台上产生大量的学习痕迹。随着物联网、大数据分析等技术的不断发展，人工智能依托数据挖掘与机器学习，能够实现学习者的模型建立与画像制作，推动高校外语差异化与个性化教学的不断发展，强化学习者的学习效率，充分调动其学习积极性[9]。

（二）教学过程与评估

随着人工智能技术的不断发展与应用，越来越多的学习管理系统融入到高校外语教学活动中。高校依托各种类型的学习管理系统软件，联系学生、教师及丰富的外语资源同步创建新型教学体系。依托人工智能技术的学习管理系统软件能够为高校外语教学活动的开展提供有力支持。图2为基于人工智能技术的教学过程与评估图。

第一，利用收集到的数据信息，依托人工智能的先进算法，依照学生的学习水平、学习习惯及学习目的等实现外语知识的碎片化、可视化及情境化，基于信息推送、模糊推荐及个性化定制等途径为每位学生匹配不同的学习方式、学习内容，充分调动学生学习外语知识的主观能动性，使其能够主动融入到外语教学活动中。据相关研究成果显示，将学生视为教学活动的主体人物，并开展差异化教学可以很好地引导学生进行深度学习，提升、改善学习质量。

第二，通过学习管理系统软件中涵盖的数据挖掘与深度学习功能，能够对课程教学内容架构、学生学习成效等进行评估，并以此为基础构建相匹配的智能情境，有效提高学生的学习效果[10]。因此，高校外语教学活动开展方式、思维及内容等均获得了较大改观，同时有利于智能平台与高校教学资源体系建立紧密的联系。学生在开展外语学习过程中，对学习资源的获取变得更加多样化，不仅能够从外语教材、教师讲授中获得，同时人工智能技术也能够为学生整合差异化学习资源，并将其推送给学生，使学生充分利用碎片化时间获取学习资源。此外，学生也能够依照自身的学习需求，和其他学生构建虚拟学习小组，互帮互助、共同进步。

第三，教师角色发生重大变化，从以往的教学“權威者”转变为教学引导者、辅助者，在进一步强化自身学科知识融合能力的前提下，依托现代科学技术手段进行混合式教学，构建智慧课堂、翻转课堂等。在人工智能背景下，教师不再处于教学主导地位，而是转变成为学生外语学习过程中的引导者与辅助者。学生也不单单是被动的学习者与接受者，而是转变为课堂教学的主体，在学习过程中拥有更多的自主性与积极性。

第四，人工智能的数据挖掘技术，能够从庞杂的数据信息中挖掘出有价值的信息，从而对教师教学与学生学习进行有效的评估，同时结合终结性评价方法与过程性评价方法，对外语生态教学开展动态评估，并运用评估结果指导接下来的教学与学习活动。依照多元智能理论可以得知，每个学习个体都有不同的智能特征，导致其认知能力、认知类型等有较大区别，学习起点也差异明显。为了更加精准地进行学生学习成果的动态评估，教师可以从以往的历史学习数据中挖掘与分析，根据分析结果给予相应的指导，进而更好地评估学习过程、评测将来成果及挖掘隐性问题等。此外，评估结果还可以让教师获得课程教学反馈，使教师在后续教学活动中有目的性地开展教学规划，逐步强化学生学习中的薄弱环节，改善外语课程教学效果。

综上所述，人工智能技术可以将学生学习过程中的各项数据、网络教育资源等整合到后台，基于深度学习对数据进行挖掘，为学生认知水平的提升带来了更加宽广的发展空间，同时也为高校外语生态教学体系的构建提供了优异的教学环境与多种多样的教学模式及方法，保证教学活动一直处于持续变化与发展的生态体系中。

参考文献：

[1]  陈坚林，马牧青.信息化时代外语教学范式重构研究——理据与目标[J].外语电化教学，2019（1）：12.

[2]  何高大，罗忠民.人工智能在外语教学中的应用——兼评《Artificial Intelligence in Second Language Lear-ning： Raising Error Awareness》[J].外语电化教学，2008（3）：74-80.

[3]  胡开宝.新文科视域下外语学科的建设与发展——理念与路径[J].中国外语，2020，17（3）：15.

[4]  马瑞.人工智能技术在外语混合式教学中的应用及生态链构建[J].当代教育理论与实践，2019，11（1）：116.

[5]  肖华锋，卢婷.从“外语通”到“外国通”——关于我国外语人才培养战略转型的思考[J].当代外语研究，2019（5）：27.

[6]  唐蕾，毛澄怡.人工智能语音翻译对外语教学的启示——以口译教学为例[J].扬州大学学报（高教研究版），2019，23（6）：116.

[7]  陈坚林.试论人工智能技术在外语教学上的体现与应用[J].北京第二外国语学院学报，2020，42（2）：16.

[8]  于建波，王校羽，侯英华.我国高校外语教育政策信息化发展趋势、问题及对策[J].大连大学学报，2020，41（2）：111.

[9]  姜蓓蓓.基于大数据的人工智能与高校外语教师专业发展耦合路径探究[J].电脑知识与技术，2020，16（32）：196.

[10]  郑秀梅.多模态话语分析视角下提高高校外语课堂  教学质量研究[J].黑龙江高教研究，2014（9）：170.

编辑∕陈晶

收稿日期：2021-05-27                                                          修回日期：2021-06-19

作者简介：刘春富（1979—），男，黑龙江庆安人，黑龙江工业学院国际教育学院副教授，研究方向：俄语语言文学、俄语教学及俄罗斯问题。

基金项目：2022年度黑龙江省教育科学“十四五”规划重点课题“人工智能环境下线上线下混合式外语‘金课’建设研究与实践”（GJB1422467）