【小学英语论文】AI赋能下小学英语智能听说模式构建

AI赋能下小学英语智能听说模式构建

【摘要】在小学英语课堂教学中，学生的听说能力培养需求和有效课堂教学之间存在一定矛盾，借助AI技术可有效化解这一矛盾。本文结合“Unit 7 Sea-sons”实际授课过程，探讨了智能听说练习的设计及实测。从语音识别技术、自然语言处理技术和个性化推荐机制三方面展开论述。本文开发了包括AI口语测试分析、AI对话场景、定制化口语训练任务等在内的一系列功能模块。经实际应用验证，系统在增强学生学习体验的同时，也能在一定程度上弥补常规口语训练中信息反馈不及时、训练机会不足以及因材施教难度大等短板，并可为授课教师提供客观的学情分析。

【关键词】人工智能；小学英语；听说训练

正文

听说一直是小学英语课堂教学的重难点，在一位教师面对几十个学生的实际情况下，很难让每位学生都能获得充分有效的听说练习。而AI技术的发展，如语音识别准确率达95%以上、自然语言处理（NLP）可以生成适配学生理解水平的语言输入，这些技术为教学提供了有力支撑。自适应技术可根据学生的学习情况自动调整学习难度。因此，本文以“Unit 7 Seasons”为例，尝试把这些技术转化为教学方法。

一、研究背景

（一）小学英语听说教学的现实困境

小学英语课程标准要求学生能用简单的英语描述身边的事物与场景，在真实生活中用英语进行简单交流，但是课堂上很难做到这一点。

（二）人工智能技术在语言教学中的应用基础

语音识别已在很多商业场景中验证了可行性，采用深度神经网络方法将声音转换为特征向量，可有效地从输入语音中识别音素、音节和词汇；为了更好地适应儿童语音识别的问题，系统建立儿童语料库并用大量的标注来训练，最终达到可以实用的程度。而自然语言处理技术则可以对学生的语言输出进行判断，如语法是否正确、用词是否恰当、语义是否合适等，并能给出相应的建议。自适应学习算法根据学生的学习数据（发音是否正确、回答速度如何、犯了什么错误……)来决定下一步训练任务的内容及难易程度，让每个孩子都在自己的能力区域中得到锻炼。

（三）“Unit 7 Seasons”的教学特点与技术适配性

“Unit 7 Seasons”单元涉及四季的名称、天气、季节活动等内容，词汇量适中且贴近学生的生活实际，句型相对简单，很适合作为听说训练的材料。核心句型是“What season is it?”“It's spring/summer/autumn/winter.”“What season is it?”“It's sunny/rainy/snowy/windy.”等，这类句式属于高频使用的类型，学生掌握之后可迁移至其他情境下使用；从技术层面来看，季节这个话题有着清晰的画面感，可以利用图片、动画等形式营造场景氛围，语音识别软件也能精准地辨识出季节单词及天气词汇的发音，NLP模块能提供多种关于季节的话题，自适应方法可以依据学生对于季节词汇的理解程度来决定学习的内容。

二、智能听说训练模式的技术架构

（一）语音识别与评测系统的搭建

语音评测系统是整个训练模式的技术基础，其工作流程包括音频采集、特征提取、模型识别、评分输出四个步骤。学生使用移动终端或电脑上的麦克风录音，系统对音频进行降噪处理，然后提取梅尔频率倒谱系数等声学特征，并把这些特征信息传入到已训练完成的声学模型和语言模型中解码，获得语音识别结果。以“Unit 7 Seasons”单元为例，教师事先在该模块中录入单元词汇表中的spring、summer、autumn、win-ter等共12个单词及8个常见句型，学生朗读时，系统获取语音识别结果并将其与标准单词进行比对，根据发音准确性、语调自然性、语速流利程度进行打分，并分别以百分制计算各部分分数，得到总成绩。

（二）情境对话生成与交互机制

纯听后模仿无法锻炼学生交际表达的能力，故而加入了情境对话环节。NLP模块会针对季节话题随机生成若干个情境对话，比如天气情况、季节里的活动、对季节的感受等，每个情境对话由3～5个回合组成，从易到难递进排列。学生在对话中扮演其中一方，系统充当对方的角色，双方以语音的形式交流。学生说完一句话之后，语音识别部分会对学生的表述做出判断，如果表达正确并达到一定的发音标准，则由系统自动生成下一步对话内容；如果表达不正确或发音达不到标准，则给出提示让学生重新组织语言。回复是从预先设定好的知识库中提取的，这个知识库里有季节、天气、活动、感觉等不同的节点，以及这些节点间的含义联系，系统在此基础上进行自然语言生成，得到符合语法规则并能适应语境的句子。

（三）自适应学习路径的设计

当学生对某一季节的词汇掌握得不好时，系统则加大该季节相关习题的练习量；当学生经常出现某一类型的句子错误时，系统则推送相应的题型进行强化训练；当学生整体能力较强时，系统则提供难度更高的对话或词汇。调整方式依据最近发展区原则，保证训练难度不能太低，否则学生会觉得枯燥；也不能太高，以免学生感觉无法完成。为此，系统设置了五级水平，并规定了每级应掌握的单词数和句型数量，学生在完成本级水平训练后，系统自动测评，若测评达标，则升级，自动进入下一级知识点学习；否则，继续强化该级知识点。

三、教学实施策略与流程设计

（一）课前预习阶段的智能引导

教师课前利用系统布置预习任务，任务中包括听单词spring、summer、autumn、winter的标准发音，看有关四季的视频、跟读单词等。学生登录到系统后，屏幕上会出现此次预习的要求以及完成情况，并给出每项任务如何操作的指引。其中，跟读单词的任务是让学生对上述表示季节的单词进行三遍以上的跟读，系统会对每一次跟读打分，并针对发音错误给出具体提示。视频部分选取了长度为2～3分钟的动画片段，讲述不同季节下大自然中的景象及人们的活动，看完视频后学生需回答一些简单的选择题以测试是否理解视频内容。

（二）课堂教学阶段的技术融合

教师把系统生成的情境图片显示在电子白板上：春天的花园、夏天的海滩、秋天的果园、冬天的雪地，然后请同学用英语描述一下这些图片的内容。学生回答之后，教师可以马上调出语音评测的功能，把该名学生的发音得分及改进建议展示给全班学生观看，这样的实时反馈效果比以往的口头纠正更为直接。小组活动阶段，每组学生打开平板电脑进入系统中的对话界面，系统随机给出角色，学生则需依照角色设定完成一轮又一轮的对话。教师在教室中巡查，利用平板电脑查看各个小组的对话记录以及系统给予的分数，对于完成较好的小组予以表扬，对于有问题的小组加以指导。

（三）课后巩固阶段的个性化训练

课后练习是听说技能养成的重要载体。词汇复现部分让学生完成听音选词、图片找词、单词拼读等任务，系统主要推送学生课堂中做错的词语。句型练习部分设有填空、翻译、仿写等题目，学生用语音回答，系统判别答题是否正确及语音是否流畅。情境对话部分继续使用课上的情境，但更加多样化，如问对方最喜爱哪个季节及原因、约朋友参加某个季节的运动等等，学生自主进行多次人机对话。自由表达模块让学生尝试使用英语录制一段关于自己最喜欢的季节的小短文，时长在30～60秒，系统从内容完整度、语言准确度以及表达流利程度三方面进行评分。学生完成全部作业后，系统提供完整的训练报告单，包括各部分成绩、错误汇总、成长折线图等，学生和家长都能直观了解学习效果。

四、教学效果评估与数据分析

（一）学生听说能力的量化评估

笔者为客观地评价训练效果，在所在小学选取两个班作

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