智能技术与语言学习：深度融合的路径、效果与反思

田小勇 吴成刚

摘   要：2021智能技术和语言学习国际研讨会于2021年12月27至28日在上海外国语大学松江校区举行，大会以“智能技术与语言学习深度融合”为主题，从融合的路径、效果与反思三个议题展开讨论，内容涵盖智能教育、技术与阅读发展历史、教育数据素养、幼儿语言和自我发展、技术赋能的语言学习、技术促进的教育评估、人工智能给教与学带来的变化、自然拼读法训练促进阅读发展、英语教师思辨性素养的专业发展、Rasch模型在技术辅助语言评估的应用等方面。会议多层次多维度地展示了技术发展在教育领域的广泛应用，通过对智能教育的理论框架进行讨论，提出在技术应用于教育实践的过程中需要更为立体的视角和广纳的意识，而教师的应对和发展在技术变革的领域应得到更多的关注。

关键词：智能技术 语言学习 融合路径

一、会议背景和基本情况

随着信息技术及人工智能研究的快速发展，技术增强的语言学习和教学已经成为必然趋势。新冠肺炎疫情暴发以来，常态和传统的语言教育受到了巨大冲击。为了迎合并应对数字化时代全球语言教育的热点和可能出现的挑战，全球学者和一线教育工作者做出了很多有益的探索和实践。在现代语言教育技术的新形态下，信息技术与外语教学的深度融合是外语教育迫切需要研究的热点问题。近年来，制约人工智能发展的技术障碍不断减小，特别是大数据、云计算、移动互联网等技术逐渐成熟和普及，人工智能研究及应用也得到迅猛发展，引起了学界的积极关注。

2021年11月26日，上海外国语大学正式揭牌成立了多语种智慧教育重点实验室，旨在贯彻落实全国教育大会精神和新文科建设工作会议要求，积极应对信息时代新兴技术对外语教育教学带来的挑战，探索人工智能、虚拟现实、数据挖掘、云计算等新技术促进教与学的方法路径，推进这些新兴技术在外语教育教学中的深度应用，重点研究如何构建人工智能技术支持下的语言教学与学习环境，以及与之相适应的更加多元化的评估机制，创新技术赋能的外语教育教学理论体系和教学模式。

在此背景下，由教育部教育管理信息中心指导、上海外国语大学与中国人工智能学会联合主办、上海外国语大学国际教育学院承办的2021智能技术和语言学习国际研讨会（AiTELL2021①）在上海举办。

上海外国语大学国际教育学院拥有教育技术学本科和硕士二级硕士点，致力于培养教育技术应用研究人才。学院教育技术学学科基础厚实，在教学设计与教学开发、外语教学技术和新媒体教育应用等领域的研究一直居于国内领先地位，承担了重要的研究工作以及本校的慕课设计与开发工作。新冠肺炎疫情背景下，学院积极践行“在地国际化”，丰富拓展各类线上交流项目，包括“云端学术沙龙”“教育名家面对面”等，为全校师生搭建多元化国际交流平台。此外，学院具有围绕“技术赋能的语言学习”举办国际学术会议的传统，在2019年举办了第一届智能技术和语言学习国际研讨会（AiTELL2019）。

本次会议邀请了来自澳大利亚、美国、孟加拉国、希腊、新加坡、新西兰等国家和国内知名高校的资深专家与年轻学者。主旨发言人包括中国人工智能学会智能教育技术专业委员会副理事长、中国互联网学习研究中心主任、北京师范大学教育技术学院院长武法提教授，中国人工智能学会智能技术专业委员会副主任陈向东教授，华中科技大学二级教授、中国二语习得研究专业委员会副会长徐锦芬教授，澳大利亚蒙纳士大学信息技术学院德拉甘·加什维奇（Dragan Gasevic）教授，希腊比雷埃夫斯大学德米特里·桑普森（Demetrios Sampson）教授，新西兰奥克兰大学教育和社会工作学院定量分析和研究部门主任加文·布朗（Gavin Brown）教授，上海外国语大学国际教育学院院长、多语种智慧教育重点实验室主任金慧教授，上海外国语大学语料库研究院研究员洪化清教授等领域内的专家学者。

二、会议议题与主要内容

会议主要聚焦信息技术与外语学习深度融合的路径、效果与反思三大方面，设有基于技术的语言教学、语言教师信息素养与专业发展、语言测评与学习评价、技术赋能的语言学习、语言学习策略与路径、教学创新与学生发展等子议题。

（一）信息技术与外语学习深度融合的路径

在有关信息技术与外语学习深度融合的路径的讨论中，武法提教授从内涵、场景、路径三个方面介绍了智能教育的实践框架。他首先阐述了智能教育的内涵——为学习者创设智能学习环境，并对学习环境从数字化到智能的转变、智能学习环境的要素与特征等内容进行了更深入的阐释;从“教、学、管、评、测”五个方面介绍了全链条式的智能教育实践场景，强调了智慧校园建设的重要性，提出以“一网络、一平台、一中心”为核心的实践路径。

陈向东教授围绕“技术如何改变阅读”的主题展开发言，从历史维度阐述了语言学习与阅读之间的紧密联系，指出从特尔·布拉克（Tell Brak）的泥石板到各种现代社交媒体，从芦苇笔到3D打印，无不影响着阅读的内容、形式和效率，从而影响了教育和社会文化的变迁;强调了“短视频”“直播带货”是口述传统在一定程度上的另外一种复苏。陈教授通过梳理阅读史中的几次重大技术变革，展望了人工智能时代阅读技术发展的方向。

金慧教授在题为“技术赋能语言学习：趋势、关键技术与实践研究”的主旨报告中，首先对语言教学进行了第三方视角的定义，并且介绍了技术和教学的关系，特别阐明了教育设計的重要性以及语言教学的特殊性。金慧教授分析了技术促进教育创新的五个维度，并对“技术赋能的语言教学”这一话题下已有研究的主题词展开分析，提出构建智能语言教学生态系统，强调智慧教学在当前的重要意义。

洪化清教授就人工智能的落地实践提出了“如何做”的问题，并指出人工智能的目的是要使学习教学更有效率。围绕这个主题，洪教授强调了教学不仅要强化学生的专业技能，更要提高其综合素质，即从传统的答疑解惑转向鼓励学生在认知、交际、情感等全方位发展的投入。想要达到这种教学状态，人工智能可以利用大数据对学生的学习进行追踪与管理，从而提供及时的分析与反馈。

华东师范大学兰天（AYM Atiquil Islam）副教授作了题为“基于Rasch模型的技术辅助语言评估”的主旨发言。兰天副教授指出，基于Rasch模型的评估研究在高等教育的语言学领域很少出现，他在发言中讨论了将技术辅助的Rasch模型应用于语言能力的评估研究的结果，证明Rasch模型为采取有意义的测量创造了良好的发展机会，可以为教育研究人员提供指导，以克服技术辅助语言评估研究中面临的系列挑战。

（二）信息技术与外语学习深度融合的效果

徐锦芬教授就技术支持的语言学习这一领域向大家展示了两项实证研究。第一项研究是“基于移动平台的大学生课外英语原著阅读投入研究”。她从多维视角进行分析，提出两点启示：一是可以选择人机互动的方式实现外部动机向内在动机调节、转化;二是在开发、设计、实施相关在线学习项目时更多地考虑学习者的个体差异性。第二项研究是“在线自动反馈对不同水平学习者英语写作的影响：社会认知理论视角”。徐教授在长期实验的基础上得出结论：外语教师应该在最近发展区理论的指导下，实现作文反馈多样化、个性化及启发性。综合两项研究，她指出，技术开发离不开理论的指导，并倡导将二者有机结合起来，从理论、设计、步骤三个层面使学生产生更具有意义性的学习（meaningful learning）。

美国布朗大学叶晓阳博士围绕一项自然拼读法的实验研究作了主旨报告。在报告中，叶博士介绍了两组已培训与未培训教师所教授的学生英语成绩的对比，并指出接受自然拼读法教学的学生在接下来长时间的英语学习中，其英语各方面能力都有显著提升，同时这种差异在成绩优秀的学生身上有更加显著的表现。基于此结果，叶博士提出自然拼读对语言的分解使新单词的学习变得更加简单清晰，自然拼读法也可与AI技术有机结合起来，这将对该学习方法在集中化培训和课堂氛围的营造方面产生长足的影响。

（三）信息技术与外语学习深度融合过程中的反思

德拉甘·加什维奇教授提出了学习分析中的四大主题，强调了人工智能在学习分析中所拥有的巨大潜力。对于当前将人工智能应用于学习分析领域时所面临的挑战，加什维奇教授从数据、模型与转型三方面进行论述。他认为，只有科学的学习规划与实践才能得到真实可靠的数据，而数据的质量则是影响人工智能分析的最重要因素。此外，加什维奇教授也提出了当前人工智能发展的挑战：人工智能所具有的自动反馈系统并不能减轻教学者的工作负担。

德米特里·桑普森教授阐述了后疫情时代教育数据素养作为所有教育专业人士核心能力的重要意义，这对所有教育工作者来说既是挑战也是机遇，需要从疫情封锁时期的线上教学等经历中获取经验，以提高数据素养。桑普森教授还指出从六个方面分析教育数据素养能力，分别是数据的收集、管理、分析、领悟、应用和批判能力。

加文·布朗教授首先阐述了教育评估的目的，运用新西兰的一些案例探讨信息技术如何支持教师进行教育评估。此外，他还针对高等教育领域如何利用教育技术促进教育改革这一话题进行了反思，指出教育者应该对人工智能的角色进行准确定位，并对人工智能的安全性提出新的要求。

香港大学教育学院蒋联江博士强调了培养思辨性数字素养的重要性，并且对教师合作在大学英语课程中的实施情况进行回溯性分析，探讨二语教师在教学中建立思辨性数字素养所面临的挑战和不确定性，讨论相关的启示并提供了具备理论价值的教师思辨性数字素养的专业发展模式。

三、会议展现的国内外学术动态与展望

本次会议包括12场国内外著名学者呈现的主旨报告，涵盖智能教育、技术与阅读发展历史、人工智能和学习分析、教育数据素养、幼儿语言和自我发展、技术赋能的语言学习等方面。这些报告多层次、多维度地展示了技术发展在教育领域的广泛应用和面临的挑战。国外专家对学习分析、数据素养、评估技术等方面进行了积极的关注，聚焦不同种类的技术，如Rasch模型、教育数据分析能力、人工智能应用于学习分析等。国内有关专家则从较为宏观的角度分析和审视技术在教育中的应用，如智能教育实践的综观、技术对于阅读实践变迁的影响、技术应用于语言学习过程的有效性反思、技术赋能的语言学习的文献梳理、人工智能促进教学范式的转变等。国外专家更关注某个具体技术并将其同教学实践联系起来。基于本次大会的12場主旨报告和6场分论坛报告，可以总结出以下几个重要的研究成果和动向。一是智能教育的全方位理论框架包含了教、学、管、评、测、研、服等多个方面，技术应用教育实践需要更为立体的视角和广纳的意识。二是技术发展深刻影响着教育实践，包括阅读、学习分析、语言学习等，但是技术所产生的效能需要进一步的审视。三是教师面对技术变革，需要呈现追随和参与的姿态，提升自身的数字素养，包括教育数据分析能力、思辨性数字素养等。教师的应对和发展在技术变革的领域值得更多的关注。

本次会议可为将来的学术会议议题选择提供一些启示。第一，智能教育应用于不同的语言教学中的对比值得进一步扩展。本次会议的语言学习部分大部分聚焦在英语学习上，其他语言的学习伴随语言自身的特性，在与智能技术的互动过程中会有各个语言独特的属性与模式，包括多语学习过程中各个语种之间在技术辅助环境下如何相互影响或促进。第二，外国专家的国别选择可以进一步扩大。本次会议邀请的国外专家大部分集中在欧美，其他地域，如东南亚、非洲等国家和地区的专家和他们的研究内容也值得更多关注。第三，不同技术在同一课程或者科目学习中的应用是否存在有效性的差异？很多研究只关注某一特定的技术，缺乏一定的技术间的比较视角。

注释：

①AiTELL为Artificial Intelligence and Technology Enhanced Language Learning的缩写，指“人工智能与技术增强的语言学习”。

编辑 娜迪拉·阿不拉江   校对 吕伊雯