基于人工智能的外语教育智能化评估体系构建与实现

摘" 要：随着全球化的加速和信息技术的飞速发展，外语教育在培养国际化人才方面发挥着越来越重要的作用。传统的外语教育评估体系往往依赖于人工批改和主观评价，存在着评估效率低下、准确性不足以及难以实现个性化教学等问题。而人工智能技术的快速发展为外语教育评估带来新的机遇。通过分析传统外语评估体系的局限性和人工智能技术的优势，提出构建智能化评估体系的必要性。详细阐述智能化评估体系的构建框架，探讨智能化评估体系在外语教学中的应用效果。为外语教育评估提供新的思路和方法，推动人工智能技术在教育领域的应用和发展。

关键词：人工智能;外语教育;智能化评估体系;评估效率;评估准确性

中图分类号：TP182" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2024）26-0088-04

Abstract： With the acceleration of globalization and the rapid development of information technology， foreign language education is playing a more and more important role in training international talents. The traditional foreign language education evaluation system used to depend on manual correction and subjective evaluation， which had some problems， such as low efficiency， lack of accuracy and difficulty in realizing personalized teaching. The rapid development of artificial intelligence （AI） technology brings new opportunities for foreign language education evaluation. By analyzing the limitations of the traditional foreign language evaluation system and the advantages of AI technology， this paper puts forward the necessity of constructing an intelligent evaluation system. This paper expounds the construction framework of intelligent evaluation system in detail， and discusses the application effect of intelligent evaluation system in foreign language teaching， thereby provides new ideas and methods for foreign language education evaluation and promotes the application and development of AI technology in the field of education.

Keywords： artificial intelligence （AI）; foreign language education; intelligent evaluation system; evaluation efficiency; evaluation accuracy

人工智能技术的快速发展为外语教育评估带来了新的机遇。人工智能技术以其强大的数据处理和学习能力，正在逐渐改变教育领域的教学方式和学习模式。在外语教育方面，人工智能技术可以自动分析学生的语言使用情况，提供精准的评价和反馈，从而帮助学生更好地提高语言能力。此外，人工智能技术还可以根据学生的个体差异和学习需求，提供个性化的教学资源和辅导，使教学更加高效和有针对性。

王博譞[1]通过数字化技术模拟未来相关工作，让学生提前体验未来工作中自己的职业特点等，并阐明借助数字化技术可以让我们树立终身学习的理念。战怡霏等[2]对VR技术的发展与其特点、VR技术在教育中的应用、VR技术存在的问题与教育推广中面对的问题以及如何在我国推进VR技术在教育中的应用做出总结与分析，意在对这一新兴技术能够为教育领域带来的影响与变革提出思路。张广君等[3]通过总结智能时代教育主智主义倾向的典型特征，分析了智能时代教育主智主义的误区，并进行了反思;强调以人与智能技术的“和”关系为基调，教育目标从着重智能思维转向重视人的整体生成，教育主体从遵从教育科学转向创造教育艺术，教育技术从辅助塑造知识转向促进学习内发。金云波等[4]分析了“智能+教师培训”的核心价值、表现形态与关键应用场景;从智能技术发展水平的限制性、培训数据采集的完备性、智能培训系统应用的接受性3个方面，探讨了“智能+教师培训”面临的挑战;从做好顶层设计、坚持应用导向、系统组织实施3个维度，提出了“智能+教师培训”可持续发展的突破路径，为人工智能技术赋能高质量的教师专业发展提供参考。王保民等[5]根据马克思主义技术哲学理论指出，人工智能技术的发展陷入“粗俗唯物主义”窠臼，人与世间万物都被抽象化、可计算化，技术理性超越人类理性，技术开始支配人类，人工智能技术异化趋势愈加明显。这需要法哲学为相关立法提供正确指引，用法律规制和引导人工智能技术的资本主义生产方式和运用方式，用法的价值约束引导人性欲望，从而推动人类社会向新技术人类生活共同体迈进。

通过应用人工智能技术，可以实现对学生语言使用情况的自动分析和评价，大大减少人工批改的工作量，提高评估效率。同时，人工智能技术可以基于大量数据进行分析和学习，提供更加客观和准确的评估结果，有助于更全面地了解学生的学习状况。

1" 智能化评估体系构建的理论基础

智能化评估体系的构建需要综合运用人工智能与机器学习、自然语言处理、教育测量与评价以及数据挖掘与知识发现等理论和方法。这些理论不仅为智能化评估体系的构建提供了坚实的理论基础，还为实际应用中的技术选择和实践提供了指导。

1.1" 人工智能与机器学习理论

进入大数据时代，产生数据的能力空前高涨，如互联网、移动网、物联网、成千上万的传感器、穿戴设备及GPS等等，存储数据、处理数据等能力也得到了几何级数的提升，如Hadoop、Spark技术为存储、处理大数据提供有效方法。人工智能的核心在于模拟人类的智能行为，而机器学习则是实现这一目标的关键手段。在外语教育评估中，机器学习算法可以通过对大量语言数据的学习和分析，自动识别语言模式、提取关键特征，并据此对学生的语言能力进行准确评估。此外，深度学习等先进技术还可以进一步挖掘语言数据的内在规律，提高评估的准确性和可靠性。

1.2" 自然语言处理理论

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，自然语言处理的理论基础涉及语言学、计算机科学、人工智能等多个领域。它结合了语言学知识，如词汇、语法、语义等，以及计算机科学和人工智能的算法和技术，如统计学习、深度学习、知识图谱等。通过这些理论基础的结合，自然语言处理能够实现对自然语言文本的高效处理和理解。主要研究如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。在外语教育评估中，NLP技术可以帮助学生和教师更好地理解和分析语言数据，例如通过文本分析、情感分析等方法，对学生的语言表达、语言理解等能力进行全面评估。

1.3" 教育测量与评价理论

教育测量与评价是教育学领域的重要分支，主要研究如何对学生的学习成果进行客观、准确、全面的评估。教育测量可以分为广义和狭义2种。广义的教育测量是根据一定的客观标准对教育领域内的事物或现象进行考核，并依据特定的规则将考核的结果进行数量化描述。而狭义的教育测量则主要关注学生在经过学科学习和训练后所获得的知识、技能的测量。智能化评估体系的构建需要借鉴教育测量与评价的理论和方法，确保评估的科学性和有效性。例如，可以利用经典测试理论、项目反应理论等，对评估数据进行统计分析和处理，得出客观可靠的评估结果。

1.4" 数据挖掘与知识发现理论

数据挖掘和知识发现技术可以从海量数据中提取有用的信息和知识。在智能化评估体系中，这些数据可能包括学生的学习记录、作业成绩、课堂表现等。通过数据挖掘技术，可以发现这些数据中的隐藏规律和模式，为评估提供更加全面和深入的依据。

数据挖掘和知识发现技术在多个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、安全等，为决策提供科学依据，提高管理和安全水平。这些技术不仅涉及数据的处理和分析，还融合了数据库技术、人工智能技术、数理统计技术和可视化技术等多个学科的知识，是一个多学科相互交叉融合所形成的新兴研究领域。

2" 智能化评估体系的构建与实现

2.1" 数据收集与处理

数据收集是智能化评估体系的基础。它涉及到从各种来源获取与学生外语学习相关的数据。这些数据可能来自于学生的学习记录、作业完成情况、课堂表现、在线互动等多个方面。在收集数据时，需要明确数据需求，即确定需要收集哪些类型的数据、数据的格式和数量等。这有助于确保收集到的数据能够满足评估体系的需求。同时，还需要注意数据的质量和完整性，确保数据的准确性和可靠性。数据的收集方法多种多样，包括观察法、实验法、调查法等。此外，还可以利用公共数据集、网站爬虫、传感器数据、数据库等渠道进行数据的收集。

数据处理是对收集到的数据进行加工、整理，以便进行后续的评估和分析。这个过程包括数据清洗、数据转换、数据提取等多个步骤。见表1。

2.2" 评估模型构建

评估模型构建是一个复杂而关键的过程，需要综合考虑多个因素和技术手段。通过科学、系统地构建评估模型，可以为外语教育提供准确、高效的评估支持。评估模型构建是智能化评估体系中的核心环节，它涉及到多个关键步骤和要素，如图1所示。

一个完整的评估模型应该包含数据预处理、特征提取、评估算法、结果输出与可视化以及反馈与迭代等多个模块，这些模块共同协作，以实现对学生表现数据的自动评估和分数计算。依据图1所示的智能化评估模型构建步骤，建立评估模型，如图2所示。

从图2中可知，数据预处理模块主要负责对学生表现的原始数据等进行清洗、转换和标准化等操作，确保数据质量和格式满足模型的要求。这包括处理缺失值、异常值，以及将原始数据转换为模型可以处理的数值或分类形式。特征提取模块主要负责从预处理后的数据中提取出与评估指标相关的特征。这些特征可能包括学生的作业完成情况、课堂互动频率、在线学习时长等。特征提取的目的是将原始数据转化为能够反映学生学习状态和行为的有意义的信息。评估算法模块是模型的核心，它包含一系列算法和模型，用于根据学生的特征数据计算评估指标的分数或等级。这些算法可能包括机器学习算法、深度学习模型等，它们能够根据历史数据和训练样本学习出评估规则，并自动应用于新的学生数据上。结果输出与可视化模块负责将模型计算出的评估结果以易于理解和使用的方式呈现出来。这可能包括生成评估报告、分数图表、等级划分等。通过可视化的方式，教师可以直观地了解学生的学习状况，学生可以清楚地认识到自己的优势和不足。反馈与迭代模块用于收集用户（教师和学生）对评估结果的反馈，并根据反馈对模型进行调整和优化。这有助于确保模型的准确性和有效性，并使其能够不断适应新的教学环境和需求。

2.3" 评估结果反馈与优化

外语教育中的智能化评估体系及其评估结果反馈与优化，是一个复杂而重要的过程。它不仅可以提高评估的准确性和有效性，还可以促进学生的学习和教师的教学活动，为外语教育的发展注入新的活力。智能化评估体系还可以与教师的教学活动相结合，实现教学与评估的良性互动。教师可以通过系统获取学生的评估结果和学习数据，了解学生的学习情况和需求，从而调整教学策略和方法，提高教学效果。

通过收集和分析学生的反馈数据，系统可以不断优化自身的评估算法和模型，提高评估的准确性和有效性。同时，系统还可以根据学生的学习进度和表现，动态调整评估的难度和内容，确保评估始终与学生的实际水平相匹配。系统可以根据学生的表现，为其生成个性化的学习报告和反馈建议。这些反馈不仅指出了学生的优点和不足，还提供了具体的改进方法和学习路径。学生可以根据这些反馈，调整自己的学习策略，提高学习效率。如图3所示。

智能化评估体系的核心优势在于其全面性和精准性。通过利用先进的自然语言处理技术和大数据分析，这一体系能够对学生的听、说、读、写等各个方面进行细致入微的评估。同时，评估结果也不再仅仅是一个简单的分数，而是包含了学生在各个技能维度的具体表现，为教师和学生提供了更为丰富的信息。还通过引入大数据、云计算等先进技术，实现了对学生外语能力的全面、精准评估。

3" 结束语

在外语教育领域，智能化评估体系的崛起标志着教育技术的进步与革新。它不仅提升了评估的精准度和效率，也为教育者和学习者提供了更深入的洞察与指导。通过智能化的评估，我们能够更全面地了解学生的学习状况，进而为他们定制更个性化的学习路径。同时，评估结果的反馈与优化机制，确保了这一体系能够不断自我完善，以更好地服务于教育教学。随着技术的不断发展，智能化评估体系将在外语教育中发挥越来越重要的作用。将继续推动教育教学的创新，助力学生实现更高效、更全面的外语学习。

参考文献：

[1] 王博譞.数字化技术在未来教育中的应用研究[J].科技创新与应用，2020（1）：175-177.

[2] 战怡霏，王静.虚拟现实技术在教育中的应用与困境[J].科技创新与应用，2023，13（20）：191-196.

[3] 张广君，黄洁，曾瑶.智能时代教育发展的主智主义倾向：特征、反思与校正[J].天津师范大学学报（社会科学版），2024（2）：90-99.

[4] 金云波，张育桂，杨艳，等.强人工智能时代“智能+教师培训”的价值意蕴、现实挑战与突破路径[J].现代教育技术，2024，34（3）：63-70.

[5] 王保民，武朝阳.人工智能技术异化风险的马克思主义法哲学探析[J].自然辩证法通讯，2024，46（4）：31-40.

作者简介：许蒙坤（1991-），男，硕士，助理实验师。研究方向为外语教育技术。