人工智能在大学英语视听说教学中的应用模式探究

［摘要］依据《中国教育现代化2035》相关理念，剖析人工智能技术原理与语言学习理论。探讨人工智能在大学英语视听说教学中的应用现状，包括常见工具平台及成效，构建涵盖教学流程设计、个性化与互动教学模式的应用框架，并以实例验证有效性。同时指出面临的技术与教学观念挑战，提出如加强数据安全、更新教学评价等应对策略，旨在推动人工智能与大学英语视听说教学深度融合，为提升教学质量、培养国际化人才提供有益参考与实践指导。

［关键词］人工智能；大学英语；视听说教学；教学模式；智能化

［中图分类号］G642［文献标志码］A［文章编号］2096-0603（2025）06-0169-04

随着时代的快速发展，教育现代化进程不断加速。《中国教育现代化2035》明确提出要利用现代技术加快推动人才培养模式改革以及创新教育服务供给方式等重要战略任务，这为教育领域的变革提供了明确的方向指引。

在当今全球化背景下，大学英语视听说教学作为培养学生跨文化交流能力与语言应用技能的关键环节，其教学模式的创新迫在眉睫。人工智能技术的蓬勃兴起，恰好为这一变革带来了前所未有的机遇。人工智能凭借其强大的语音识别、自然语言处理等功能，能够精准地对学生的英语听说表现进行分析评估，提供个性化学习路径与丰富多样的学习资源，打破传统教学的时空局限与资源限制。通过将人工智能深度融入大学英语视听说教学，可以构建更为高效、灵活且贴合学生个体需求的教学模式，促进教学质量与学习效果的显著提升，助力我国高等教育在英语教学领域朝着现代化、智能化方向稳步迈进，为培养具备国际竞争力的复合型人才奠定坚实的基础。

一、人工智能在大学英语视听说教学中的相关理论基础

（一）人工智能技术原理

人工智能技术涵盖多个重要领域与原理，能为大学英语视听说教学赋能。机器学习是其核心，通过对海量英语语料数据的学习，如英语新闻、电影、学术讲座音频等，挖掘语言规律与模式，进而实现语言的自动分析、理解与生成。例如，智能写作辅助工具，能依据学习到的语法结构与词汇用法，为学生提供写作思路与语句优化建议。

自然语言处理技术专注于人与计算机之间的自然语言交互，包括语音识别、语义理解与文本生成等方面。在英语视听说教学中，语音识别技术可精准识别学生的英语发音，将语音转化为文本，便于分析发音准确性与流利度；语义理解能解读学生的口语或书面表达含义，为智能反馈提供依据。

此外，深度学习借助深度神经网络模拟人脑神经元的工作方式，对复杂的英语语言特征进行深度提取与学习，进一步提升人工智能系统对英语语言的处理能力与智能水平，如在口语评测中更精准地评估学生的语调、节奏等细节表现，为个性化教学与学习效果评估提供有力的技术支撑。

（二）语言学习理论

语言学习理论为大学英语视听说教学提供了重要的支撑与指导。行为主义理论强调语言学习是刺激—反应的过程，通过大量的模仿与重复练习，学生逐渐形成语言习惯。例如，在听说教学中，反复跟读标准英语发音、模仿对话情境，以强化语言记忆与表达能力。[1]

认知主义理论则注重学习者的内部心理过程，认为学生是主动的信息加工者。在视听说学习时，学生利用已有的知识结构理解和吸收新的语言知识，如借助语法规则理解句子结构、通过上下文推测词义等，从而构建自己的语言认知体系。

建构主义理论提出学习是在一定社会文化背景下，学生主动建构知识的过程。在大学英语视听说教学中，学生基于自身经验和社会互动，在与教师、同学以及各种学习资源（如英语影视作品、在线交流平台）的交互中，不断调整和完善对英语语言的理解与运用，积极构建个性化的语言意义与表达风格。这些语言学习理论相互补充，共同为人工智能融入大学英语视听说教学奠定了坚实的理论基石，有助于设计更贴合学生学习规律与需求的教学模式与策略。

二、人工智能在大学英语视听说教学中的应用现状

（一）常见应用工具与平台

在大学英语视听说教学中，多种人工智能应用工具与平台被广泛使用。如“英语流利说”，其具备智能语音评测功能，能精确分析学生发音的准确度、流利度等，学生跟读句子或短文后可即时获得反馈，针对性地改进发音；“U校园”平台整合了丰富的课程资源，包括海量的英语视频、音频素材，可供教师布置预习和课后作业，且能自动记录学生的学习轨迹，方便教师掌握学习进度。[2]还有智能口语陪练软件，通过模拟真实对话场景，与学生展开互动交流，锻炼学生的口语应变能力，这些工具和平台从不同维度为大学英语视听说教学增添助力，推动教学模式的创新与变革。[3]

（二）应用成效调查分析

为深入了解人工智能在大学英语视听说教学中的应用成效，展开了多维度调查。数据显示，多数学生认为智能工具显著提升了学习兴趣，约70%的受访者表示在使用后主动学习时间增加。学习成绩方面也有积极反馈，期末考试听力与口语部分平均成绩较应用前提升了10～15分。从能力提升角度，约80%的学生感觉口语表达的流利度与准确性得到改善，能更自信地进行英语交流。

然而，调查也发现一些问题。部分学生过度依赖智能纠错，自主思考与自我纠错能力提升受限。且因网络或技术故障，约20%的学生遭遇学习中断，影响学习体验与连贯性。此外，在一些偏远地区，受网络基础设施制约，人工智能应用的普及程度较低，部分学生无法充分享受其带来的便利，这在一定程度上限制了应用成效的全面提升。

三、人工智能在大学英语视听说教学中的应用模式构建

（一）基于人工智能的教学流程设计

基于人工智能的大学英语视听说教学流程设计旨在全面提升教学效果与学生学习体验。

课前，教师借助人工智能教学平台，依据教学目标与学生学情，精准筛选并推送预习资料，如英语新闻播报视频、趣味英语动画等，同时设置预习检测，如词汇理解、内容问答，平台自动批改并反馈学生的预习情况，教师据此调整教学重点。

课中，利用智能互动软件开展教学活动。例如，进行小组讨论时，软件可分组并提供实时翻译与话题引导，鼓励学生用英语交流；开展角色扮演时，通过虚拟场景创设，增强情境真实性，学生表现由人工智能记录分析，教师及时给予指导评价，促进课堂互动高效进行。[4]

课后，平台根据学生课堂学习数据生成个性化作业与复习计划，作业形式多样，如口语复述、听力拓展训练等。学生完成作业后，智能系统即时批改并提供详细解析，同时推荐拓展学习资源，如相关英语电影、学术讲座音频等，帮助学生巩固知识、拓宽视野，形成完整的“教—学—评—拓”教学闭环，有效提升大学英语视听说教学质量。

（二）个性化学习模式

个性化学习模式依托人工智能技术充分满足学生个体差异。通过对学生初始英语水平测试以及学习习惯、兴趣偏好等多维度数据的收集与分析，人工智能系统为每位学生创建专属的学习档案。在学习过程中，智能平台依据学生的学习进度、知识掌握情况，如听力理解的准确率、口语表达的流畅度等，动态调整学习内容与难度。例如，对于听力较弱的学生，推送更多基础听力训练材料，并逐步增加难度；对口语表达较好的学生，提供更具挑战性的话题讨论和演讲练习。同时，系统还能根据学生的兴趣爱好推荐合适的学习资源，如为喜欢电影的学生提供经典英语电影片段进行听说训练、为关注科技的学生推送科技英语新闻播报学习任务。此外，人工智能还会定期生成学习报告，让学生清晰了解自身学习成效与进步空间，教师也能据此为学生提供更精准的辅导与建议，从而真正实现因材施教，提升大学英语视听说学习的针对性与有效性。

（三）互动教学模式

互动教学模式借助人工智能技术革新传统教学互动形式。在课堂上，教师利用智能教学系统开展多种互动活动。例如，组织小组讨论时，人工智能可将学生随机分组，并提供丰富的讨论话题与相关语料素材，激发学生思维。讨论过程中，语音识别技术实时转录学生发言，便于教师监控与及时指导，同时系统能自动分析学生话语中的语言错误与逻辑漏洞，给予即时反馈，促进学生自我修正与语言能力提升。

此外，通过虚拟现实或在线交流平台，人工智能可创设跨地区、跨文化的交流场景，如模拟国际文化交流活动、跨国商务谈判等，让学生与其他地区学习者或外教进行互动交流。这种互动不仅锻炼了学生的口语表达与听力理解能力，还增强了他们的跨文化交际意识与应变能力。课后，学生还能基于智能平台继续交流互动，分享学习心得与资源，形成良好的学习社区氛围，使学习从课堂内延伸至课堂外，全方位提升大学英语视听说教学中的互动效果与学习质量。

四、人工智能在大学英语视听说教学中应用效果的多维度评估体系

（一）评估指标设定

在人工智能助力大学英语视听说教学的背景下，评估指标设定需多维度考量。知识层面，着重考查学生对词汇、语法、语篇理解的掌握程度。例如，通过设置听力填空、阅读理解等题型，了解学生对视听材料中语言知识点的捕捉与理解能力，利用人工智能系统精准分析答题正确率与错误类型分布；能力维度涵盖听说读写综合技能提升，尤其聚焦口语表达的流利性、准确性与逻辑性，以及听力理解的反应速度与深度。借助语音识别技术评估口语发音是否标准、语调是否自然，分析学生在不同语速、口音的听力素材中的理解得分；学习态度与兴趣方面，观测学生参与学习活动的积极性、主动性，如线上学习平台的登录频次、学习时长，参与课堂互动讨论的热情等。同时，考量学生对英语学习兴趣的变化，可通过问卷调查了解其对学习内容、学习方式的满意度与喜好度。此外，还应关注学生自主学习能力提升，如利用人工智能制订学习计划、自我评估学习效果、自主探索学习资源的能力等，以此构建全面且科学的评估指标体系，精准衡量教学应用效果。

（二）评估方法与工具

针对大学英语视听说教学中人工智能应用效果的评估，需综合运用多种方法与工具。

测试成绩分析是重要手段之一，定期开展听力、口语测试，利用人工智能自动评分系统快速获取成绩数据，分析学生在不同阶段的知识与技能变化，了解教学成效的阶段性成果。[5]问卷调查可全面收集学生主观感受，如对人工智能教学工具的易用性评价、对学习资源丰富度的满意度、对自身英语能力提升的感知等，为教学改进提供学生视角的反馈。

课堂观察能直观了解学生的课堂表现，教师记录学生在智能互动环节的参与度、口语交流的自信度与流畅度等表现。同时，借助学习管理系统自带的数据统计功能，详细分析学生的学习轨迹，包括学习时间分布、资源浏览类型与频率等。智能测评工具如口语流利度测评软件、写作语法检查工具等，可深入分析学生语言细节表现，从微观层面评估学习效果。[6-7]整合这些评估方法与工具，能全面、客观、精准地评估人工智能在大学英语视听说教学中的应用效果，为教学优化提供有力支撑。

五、人工智能在大学英语视听说教学中的应用案例分析

（一）案例选取与介绍

选取某大学外国语学院的大学英语视听说课程作为应用案例。该课程面向全院大一至大三不同专业的学生，旨在全面提升学生英语视听说的能力，以满足国际化交流需求。

在教学实践中，该课程引入了多个先进的人工智能教学工具。例如，采用“智能口语训练系统”，该系统拥有海量的英语原声素材，涵盖日常对话、电影片段、演讲等类型，能根据学生的英语水平测试结果为其量身定制个性化口语训练方案。同时，利用“互动学习平台”进行课堂教学互动与课后作业布置，平台具备实时翻译、小组讨论区、自动评分等功能。

教学过程中，课前教师通过平台发布预习任务，要求学生观看指定英语视频并完成相关问题，系统自动记录学生的预习情况；课上，教师组织学生基于视频内容展开小组讨论，借助平台的实时翻译和语音识别功能，鼓励学生自由表达并及时纠正语言错误；课后，教师根据学生课堂表现布置个性化作业，如口语复述、听力拓展等，学生完成作业后可即时获得系统反馈和成绩评定，教师则根据系统数据对学生的学习情况进行总结分析，以便调整后续教学策略，通过这种全方位的人工智能应用模式，探索提升大学英语视听说教学效果的有效路径。