人工智能技术辅助混合式语言学习实践探究

[摘 要]本文围绕人工智能技术对混合式语言学习的辅助功能，从理论研究出发，结合相应的实践研究，就其辅助功能的应用路径进行了探究，提出了人工智能辅助混合式语言学习的应用路径的标准化设计。通过生成性人工智能，对学生语言技能发展的影响，为英语教师提供实施此教学模式的路径设计参考。

[关键词]人工智能；混合式语言学习；个性化学习；应用路径设计

随着信息技术的飞速发展，教育领域正经历着一场前所未有的变革。在语言教育领域，传统的课堂教学模式正逐步与在线学习工具和资源相结合，形成一种新的教学模式——混合式语言学习（Blended Language Learning）。2021年4月，教育部办公厅颁布的《高等职业教育专科英语课程标准（2021年版）》中提出，要努力实现英语教学与信息技术的深度融合，充分利用混合式教学等模式构建真实、开放、交互、合作的教学环境。近年来，随着人工智能（AI）技术，尤其是生成性人工智能（Generative AI）的迅速发展，混合式语言学习的实际应用场景已经变得更为丰富。基于人工智能技术的混合式语言学习的实践探究，将会给高职英语教学实践提供更有价值的借鉴意义。

一、传统高职英语教学存在的问题

高职传统英语教学在教学模式上，以教师为中心，缺乏互动与个性化教学，学生被动接受知识，积极性不高；教学内容与实际应用脱节，且缺乏时效性，不能满足学生毕业后的职场需求；教学方法手段单一，忽视听说能力培养，主要依赖课堂讲授和书本教学；师资队伍方面，专业素养参差不齐，部分教师缺乏行业知识，难以将英语教学与专业需求结合；考核评价方式单一，以期末考试成绩为主，缺乏对学习过程的评价和全面考核，也缺少反馈机制。这些问题严重影响了高职高专英语教学质量和学生的英语综合能力提升，亟待改进。

二、混合式语言学习的提出

（一）概念的提出

相较于传统的面对面式课堂讲授，混合式语言学习（BLL）作为一种创新的教学模式，通过有效整合线上自主学习和线下互动教学，为高职公共英语教学提供了新的解决方案。

（二）混合式语言学习的优势

1.提高课堂高阶属性

学习者可以根据自己的时间安排和学习节奏进行线上学习，由此可以将部分课堂讲授中英语语言的基础性知识的讲授，借由课程平台通过视频、线上素材等形式，在整体课程授课计划中进行合理搭配，形成与课程实施相适应的学习计划，由学生自主学习。线上学习平台可以根据学生的学习进度和偏好提供个性化的学习路径。高职英语教学实际中，囿于现有班级组班模式、语言教师师生比、语言教学传统习惯等因素的限制，无法实现学生个性化的学习，难以充分满足学生的学习需求，混合式语言教学是学生个性化学习的解决方案之一。

2.满足课后多元需求

混合式学习模式可以最大限度减少教学过程中的知识讲授时间，教师可以安排更多的教学时间和教学资源，用于小组式学习、互动式讨论，从而增加学生语言实践的时间，提升语言运用能力。线上资源的丰富性可以为学生提供更广泛的学习材料和实践机会。相较于传统的基于课件的多媒体资源，线上情景学习资源的丰富性，为学生提供了与其获取知识途径相似的学习机会，更符合其在日常生活中获取知识抑或放松身心相类似的学习习惯。

三、混合式语言学习工具的升级——人工智能技术的引入

高职英语混合式教学的探索和实践需从目标、内容、方式和手段、评价等多维度开展[1]。人工智能技术的引入，不仅可以增强语言学习体验的个性化和互动性，还可以显著提升学习效率。

（一）增强语言学习的学习体验

在全球化背景下，英语作为国际通用语言，其重要性日益凸显。对于高职学生而言，掌握公共英语不仅是提升个人竞争力的关键，也是未来职业生涯发展的基础[2]。混合式学习通过结合线上自主学习和线下互动教学，旨在为学习者提供更加灵活、个性化的学习体验。信息技术的融入，尤其是人工智能（AI），为语言学习提供了新的工具和方法。生成性AI技术，如聊天机器人和自动作文评分系统，已经开始在语言教育中得到应用，为学生提供了更加个性化和互动的学习体验[3]。

（二）提升语言学习的学习效率

混合式语言学习的引入，结合人工智能技术的辅助，为高职公共英语教学提供了新的解决方案，极大地增强了教学的互动性和个性化。人工智能技术的应用不仅可以提高教学效率，还可以通过智能分析学生的学习行为，为教师提供更准确的反馈，帮助他们调整教学策略[4]。此外，人工智能技术还能够模拟真实语言环境，为学生提供随时随地的语言实践机会[5]。

四、人工智能技术辅助混合式语言学习的理论基础与应用领域

（一）人工智能辅助混合式语言学习的理论基础

诸多混合式语言学习实践案例的探索表明，其优势在于其能够适应不同专业水平、不同学习意愿学习者的需求，凭借丰富的线上资源，为学生提供了更广泛的学习材料和实践机会。这一技术已经在多个教育环境中得到应用，成功案例包括使用人工智能驱动的聊天机器人进行语言练习、自动作文评分系统以及个性化学习路径的设计。这些实践案例表明，人工智能技术能够有效提升语言学习者的口语表达能力和写作技巧。

（二）人工智能辅助混合式语言学习的应用领域

1.个性化学习路径的设计

人工智能技术可以通过分析学生的学习行为、成绩和反馈，为每个学生设计个性化的学习路径。这种定制化的学习体验有助于满足不同学生的个性化需求，提升英语语言学习的成效。

2.自动化评估与反馈

利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动评估学生的口语和写作作业，提供即时反馈。学生能够及时了解自己的学习进展和需要改进的地方，从而实现学生学习行为过程评价中的增值和增量考核，更为科学地评价学生的语言学习。

3.智能辅导系统

人工智能驱动的智能辅导系统（ITS）能够模拟人类教师的角色，提供一对一的辅导。这些系统能够根据学生的提问提供个性化的解答和指导，增强学习体验。

4.学习资源的智能推荐

通过分析学生的学习习惯和偏好，人工智能技术可以推荐相关的学习资源，如视频、文章、练习等。这种智能推荐系统能够提高学习资源的利用率，帮助学生更有效地学习。人工智能技术可以辅助开发互动式学习工具，如语言游戏和模拟活动，这些工具能够激发学生的学习兴趣，促进课堂上的互动和参与。

5.数据驱动的教学决策

人工智能技术可以创建高度仿真的虚拟语言实验室，通过与虚拟角色的互动对话，提高学生的口语交际能力。AI技术可以收集和分析大量的学习数据，为教师及时提供关于学生学习行为的反馈。教师可以利用这些数据调整教学策略，提高教学质量。

五、人工智能技术辅助混合式语言学习的应用路径探究

（一）应用路径的标准化设计解析

在混合式语言学习的背景下，人工智能技术在英语语言教学中的应用应遵循英语语言学习规律，依照混合式教学的规范流程开展。通过学生需求分析，利用人工智能技术的数据处理和模式识别能力，为学生提供定制化的学习体验。同时，支持教师做出基于数据的教学决策，优化教学内容和方法。能够实现教育资源的智能化分配，提高学生的语言实践机会，并最终促进学生语言技能的全面发展。为人工智能技术在教育领域的应用提供了一个清晰的框架，也为未来教育技术的发展指明了方向。

（二）应用路径的实现手段分析

应用路径从学生需求分析开始，探求人工智能技术如何在混合式语言学习环境中为学生提供个性化的学习体验，并支持教师进行更有效的教学决策。

1.需求分析和人工智能学习路径设计：通过综合调研手段，收集有关学生学习习惯、偏好和能力的数据，形成基于学生个体、水平相似群体、班级三种学生需求分析，供教师决策和学生自主学习。基于学生数据分析，利用AI机器学习算法，适度参考学生主观意愿，设计个性化的学习

计划。

2.线上学习资源分配：通过AI智能推荐系统，将课程相关教学资源、私有专业教学资源库、线上资源链接，以合适进度推送给学生。

3.虚拟语言实验室：通过虚拟语言环境的构建，学生能够通过与虚拟角色的互动增加语言训练的频度和次数，并学习基于AI处理和应对相应的语言学习任务，为未来职业发展奠定基础。

4.AI评估与反馈与智能辅导系统：整理学生在学习进程中的相关数据，自动记录学生的学习数据，同时借助AI相关口语或写作软件，自动评估学生的口语作业和写作作业，并提供及时反馈。AI辅导系统利用自然语言处理技术理解学生的问题，通过模拟人类教师的互动方式，提供个性化的学术支持，增强学习体验。

5.教学决策支持：利用AI对大量学习数据的分析，教师可以获得学生的学习行为，帮助教师定制教学策略，以满足学生的特定需求。

6.教学内容与方法优化： AI分析揭示了哪些教学内容和方法最有效。据此，教师可以调整课程设计，采用更互动、更吸引人的教学方法，以提高学生的语言能力。根据AI的数据分析结果，不断优化教学内容和方法。

六、人工智能技术辅助混合式语言学习的问题和未来展望

随着人工智能（AI）技术的不断进步，其在教育领域的应用已经成为一个全球性的趋势。在探讨人工智能辅助混合式教学的同时，我们也应该清醒地看到该模式目前存在的问题，更重要的是要有主动拥抱技术和主动变革的动力。

（一）人工智能技术辅助混合式语言学习存在的问题

AI的介入会改变教师的传统角色，因此教师对AI技术的接受度不高，影响了AI辅助教学的实施效果。随着AI系统对个人学习数据的收集和分析，如何保护隐私和数据安全也是需要注意的问题。同时，过度依赖会导致学生主动学习能力下降。

（二）人工智能技术辅助混合式语言学习的未来展望

AI将继续推动个性化教学资源的建设，AI技术与混合式教学之间的深度融合生态链，也将是教育领域深度探索发展的必然趋势，与之相伴随的是突破地域、国别的国际化教育形态。

1.AI在语言学习中的优势和巨大潜力

与语言学习相关的社会学、教育学研究表明，AI技术在语言学习中的应用，特别是在提供个性化学习体验、模拟对话伙伴，以及自动评估学习成果方面展现出巨大潜力。AI技术能够通过智能分析学生的学习行为，为教师提供更准确的反馈，帮助他们调整教学策略，尤其是2021年以来，以Chat-GPT为代表的生成性人工语言大模型的发展，更会进一步影响获取知识和技能的渠道和方式。

2.AI辅助BLL的挑战与限制

尽管AI辅助BLL提供了许多技术辅助，但AI辅助BLL也存在一定的技术性挑战和技术性陷阱，包括技术限制、学生和教师的接受度、数据隐私和安全性等问题。因此，如何确保AI辅助工具与教学目标和学习者需求相匹配，如何更好地将线上学习与线下学习进行混合，也是教育实践者需要认真思考的问题。

3.AI辅助BLL的未来趋势

未来的研究可能会探索AI辅助BLL在不同语言技能（听、说、读、写）中的应用效果，以及在不同学习环境下的教学效果。此外，跨学科的研究视角将有助于深入理解AI辅助BLL的复杂性和多维性，为教育实践提供更为全面的理论支持。

结束语

人工智能在混合式语言学习中的应用有别于传统的语言教学，目的在于提升学生个性化学习体验，改善英语语言教学生态，通过AI技术辅助教师做出更精准的教学决策。但是其实施过程存在诸多技术瓶颈，并缺乏充足的参照案例。此外，教师在实际应用中也会遇到自身数字化智能化教学能力缺陷的制约。

参考文献

[1]肖桂兰，曹兰，李霄翔.高职英语多维混合式教学模式研究：基于高等职业教育专科英语课程标准（2021年版）的校本视角[J].外语界，2021（5）：16-22.

[2]李晓斐.高职公共英语教学现状分析及教学改革研究[J].校园英语，2023（17）：31-33.

[3]王静.我国高校外语教育信息化政策发展研究[D].上海：上海外国语大学，2018.

[4]梁泳愉.人工智能技术在高职英语教学中的应用研究[J].数字技术与应用，2020，38（1）：41-42.

[5]蒋小玲，周新云.人工智能背景下的高职公共英语教学改革与实践研究[J].湖北开放职业学院学报，2023，36（2）：186-188.

作者简介：温黎明（1977— ），男，汉族，山东烟台人，青岛幼儿师范高等专科学校，副教授，硕士。

研究方向：混合式语言教学、高职教育质量比较研究。

宋倩倩（1986— ），女，汉族，山东青岛人，青岛幼儿师范高等专科学校，讲师，硕士。

研究方向：人工智能语言教学。