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【摘要】人工智能技术不断发展与完善，为大学英语教学改革提供了技术支撑，本文将人工智能技术应用于大学英语口语混合式教学，线上学习与线下教学比翼齐飞，既满足了学生的个性化学习需求，培养了学生的自主学习能力，又能让教师精准教学，因材施教，从而提高口语教学质量，增强学生的口语表达能力。
【关键词】人工智能;大学英语口语;混合式教学
【作者简介】胡敏（1980.06-），男，湖北安陆人，武汉工程大学外语学院，讲师，硕士，研究方向：英语语言学、教学法。
一、人工智能教育背景
随着人工智能的快速发展，图像识别、机器学习、语音识别、人机交互等技术日益成熟，逐渐应用到教育领域。2017年，中国政府发布《新一代人工智能发展规划》，提出加快人工智能高端人才培养，建设人工智能学科，发展智能教育。2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，从高等教育领域推动落实人工智能发展。2019年2月，党中央、国务院发布《中国教育现代化2035》，提出加快推进信息化时代的教育变革，建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台，利用现代技术加快推动人才培养模式改革。2019年5月，国际人工智能与教育大会召开，会议强调加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育，充分展现了我国致力于抓住新一代人工智能发展的契机，着力推进“中国教育现代化2035”的理念与实践。
在这些政策的引领下，一些地区和学校已经开始了人工智能与教育教学融合的探索。人工智能正改变着大学英语的教学模式和教育生态，而口语教学作为大学英语教学的重要组成部分，需要借助人工智能与大数据技术，进行个性化和精准化教学变革，做到因材施教，更加有效地提高学生的语言输出能力。
二、大学英语口语教学改革的必要性
1.大学英语口语教学现状分析。大学英语口语教学经过不断的改革，取得了一定成效，但是仍然不能满足社会对于大学生口语表达能力的工作需求，目前口语教学中存在的问题主要表现为以下几个方面：
首先，大班教学，课时有限，教材内容滞后。由于教学条件的限制，高校目前基本都是采用大班教学，在课堂上以小组合作形式展开话题的讨论，学生能够获得的口语表达机会非常少。且由于教学课时少，学生无法系统地接受口语教学的指导。此外，口语教材更新速度较慢，口语话题内容具有滞后性，在一定程度上脱离了学生的实际生活和社会发展现状，使得学生缺乏参与话题讨论的兴趣。
其次，学生参与度低，缺乏一对一的师生互动机会。由于是大班教学，教师对学生参与口语讨论监管不力，有的学生并没有真正参与到口语教学活动。在课堂上能与教师一对一进行对话互动的学生人数非常少，大部分学生仅限于生生之间的互动，口语表达错误得不到及时纠正。
最后，口语教学评价模式比较片面。口语教学中引入了生生评价、师生评价等机制，但是往往比较主观且笼统抽象，无论是即时评价还是延时评价，都无法对学生的优缺点作出具体详细地点评，更无法对学生的语音语调、用词造句和逻辑结构等作出系统的纠正和指导。
2.大学英语口语教学要求。教育部颁布的《大学英语课程教学要求》明确指出，在听、说、读、写、译等五种能力培养中，各高校要特别重视听说能力的培养和训练。鉴于我国高校大学生人数迅速增长，应充分利用多媒体和网络技术发展带来的契机，采用以现代信息技术为支撑的新的教学模式，新教学模式在技术上应体现交互性、可实现性和易于操作性。而今人工智能技术发展日益成熟，推动着大学英语口语教学的革新。
三、 混合式教学研究与大学英语口语教学
混合式教学，就是把传统面对面教学和网络教学两者各自的优势结合起来，借助数字化教学平台，构建大量的在线学习视频，供学生自主学习使用。同时，通过面对面的师生互动为主的课堂线下教学，为学生解答疑难点，以此培养学生的语言综合应用能力。线上教育与线下教学相互补充与促进，既发挥了学生在线学习的主观能动性，又提高了线下课堂教学质量。
自从2003年华东师范大学祝智庭教授在《远程教育中的混合学习》中首次介紹了混合式教学的概念以来，各高校教师积极将混合式教学引入到大学英语口语教学中，并对英语口语混合式教学模式进行了不断的探索，希望能解决口语教学中存在的问题。综合维普、万方和知网期刊数据库分析，国内大学英语口语混合式教学研究的热点包括教学理论的混合，教学设计的混合，教学资源以及教学环境的混合。目前，人工智能技术发展日趋成熟，本文尝试将人工智能技术引入到大学英语口语教学中，以激发学生参与热情，提高口语教学质量。
四、人工智能技术辅助大学英语口语混合式教学的优势
1. 大数据分析，让口语教学变得更具个性化。因材施教是孔子在两千多年前提出的对学生实施的教学观念，随着人工智能和大数据等技术的发展，这一教学观念的实施不再是一句空谈。通过对学生口语学习与训练数据的分析，人工智能教学系统能够为学生定制适合自己水平的个性化英语口语自主学习计划，有针对性地去补足学生口语的薄弱项，避免浪费时间，重复性的学习，有效地激发了学生的学习潜力，增加了学生口语学习兴趣和学习能力。同时，通过大数据分析，教师也可以进行更加精准的口语教学，设计更加科学的课堂教学活动。
2. AI语音识别，让口语发音更标准。长期以来，在口语任务训练中，学生的口语发音得不到及时纠正，而人工智能语音识别技术可以采集纯正的英语发音，当学生进行口语发音练习时，系统会自动对学生发音作出诊断和修正，这样可以让学生的英语口语变得标准和流利，学生也会在口语学习中更轻松自信。
3.人工智能评阅与即时评价，让教学更简单。在以往的口语考核方式中，教师无法对学生的口语表达精准评价，且对学生课外口语训练只能做到延时评价。学生一般上传语音音频后等待教师批阅，时间线变得冗长。教师在课下也会花费大量时间去听学生的口语录音，教学效率被严重拉低。而人工智能语音测试功能可以随时对学生的口语，从单词发音准确度、句子表达的流利度和完整度，以及段落逻辑三个方面进行全方位打分测评，可以帮助教师从烦琐的口语批阅工作中解放出来，真正关注学生本身的发展。 五、基于AI的大学英语口语混合式教学模式设计
本文将人工智能技术应用于大学英语口语混合式教学，其实施流程大致可分为课前导学与自主学习，课堂互动探讨和课后巩固与评价三个阶段。
1.课前导学与自主学习。课前导学是大学英语混合式口语教学中最重要的一环，为课堂互动教学做好铺垫。在网络环境下，借助笔记本电脑、平板、智能手机等移动终端，指导学生根据口语学习目标与驱动任务，开展个性化、自适应的学习，让学生自主确定口语学习进程、自主选择口语课程内容、自主诊断口语学习效果。在上课前至少一周，教师可以将课堂口语话题的预习任务和情景资料发布到智能教学平台，预习任务和情景资料主要有与话题相关的文本语音朗读资料和微视频，并设置相关的口语任务，这些任务包括与话题相关的词汇朗读、句子跟读、人机对话、观点表达等。学生可以根据自己的喜好和水平去自主选择性地完成，然后由教学平台人工智能测评系统随时进行评阅，伴随式地一对一进行指导，纠正学生在语音、句子表达等方面的错误，让学生及时了解到自己的不足之处，并根据测评提示不断地进行更正，直到正确为止。这样充分地保障了课前口语自主学习的质量和效率，让学生学有所获，并且让学生有足够的信心与能力参与到课堂的口语教学活动中。
2.课堂互动探讨。人工智能系统会自动對课前导学部分的训练数据进行分析，根据统计结果，教师可以很清楚地了解学生的口语表达基础，训练投入度以及学习疑难点、障碍点等。以往混合式教学中这部分活动通常是由教师来完成，不仅费时耗力，而且统计分析也不太精确。以大数据统计为依据，进行口语课堂教学活动的重难点设计，这样的课堂教学更有针对性和目的性。首先，教师将课前导学环节中优秀学生的口语作业通过智能教学平台投屏进行展示和欣赏，并指出其他学生口语表达当中的共性问题。然后，教师将口语话题进行细化与升级，提高训练的难度，利用分组教学模式，把学生分成不同的小组进行讨论，在讨论结束之后给予学生充足的时间进行课堂小组表演，表演形式根据话题不同的内容可以分为情景对话、访谈和辩论等。最后，进行生生互评和师生评价。在此教学环节，教师要引导学生积极参与整个课堂教学活动，培养学生的批判性思维能力，同时促进学生表达技能、团队合作、自我认识等方面的发展。
3.课后巩固与评价。在课堂教学之后，教师可以将口语测试发布到智能教学平台，让学生在规定时间内独立完成，以检测学生对口语教学话题掌握的情况。在智能系统批改之后，会对学生做一个综合评价，根据评价结果进行分类，显示出每个学生口语测试当中的薄弱项。然后根据每个学生的薄弱项，平台系统再设置各自需要强化的口语作业，可以进行多次学习，并与以往学习数据进行对比。在此过程中，人工智能学习系统可以查询该领域知识库的相关内容，并对学生的薄弱环节进行补强，能够进一步巩固课堂的口语话题学习，完成既定的教学目标。
六、结语
人工智能技术应用于大学英语口语教学，能充分考虑学生的个体差异，协助教师更好地进行因材施教，进一步优化了大学英语口语混合式教学模式。同时，也能减轻教师的教学负担，让教师能够腾出更多的时间和精力去关注师生互动交流、教学设计和教学质量，精准地引导学生进行线上和线下的口语训练与学习，更加有效地提高学生的语言输出能力。
参考文献：
[1]洪常春.人工智能时代大学英语生态教学模式构建研究[J].外语电化教学，2018（6）：29-34.
[2]汤勃，孔建益，曾良才，蒋国璋，侯宇.“互联网 ”混合式教学研究[J].高教发展与评估，2018，34（3）：90-99 117-118.
[3]王国华，俞树煜，黄慧芳，胡艳.国内混合式学习研究现状分析[J].中国远程教育，2015（2）：25-31.
[4]王燕波.人工智能时代下的外语教师角色定位探索[J].吉林广播电视大学学报，2018（11）：88-89.
[5]汪元媛.人工智能 大数据背景下大学英语教学变革浅议[J].海外英语，2018（15）：80-81.
[6]徐晔.从“人工智能 教育”到“教育 人工智能”——人工智能与教育深度融合的路径探[J].湖南师范大学教育科学学报，2018 （5）：44-50.
【关键词】人工智能;大学英语口语;混合式教学
【作者简介】胡敏（1980.06-），男，湖北安陆人，武汉工程大学外语学院，讲师，硕士，研究方向：英语语言学、教学法。
一、人工智能教育背景
随着人工智能的快速发展，图像识别、机器学习、语音识别、人机交互等技术日益成熟，逐渐应用到教育领域。2017年，中国政府发布《新一代人工智能发展规划》，提出加快人工智能高端人才培养，建设人工智能学科，发展智能教育。2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，从高等教育领域推动落实人工智能发展。2019年2月，党中央、国务院发布《中国教育现代化2035》，提出加快推进信息化时代的教育变革，建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台，利用现代技术加快推动人才培养模式改革。2019年5月，国际人工智能与教育大会召开，会议强调加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育，充分展现了我国致力于抓住新一代人工智能发展的契机，着力推进“中国教育现代化2035”的理念与实践。
在这些政策的引领下，一些地区和学校已经开始了人工智能与教育教学融合的探索。人工智能正改变着大学英语的教学模式和教育生态，而口语教学作为大学英语教学的重要组成部分，需要借助人工智能与大数据技术，进行个性化和精准化教学变革，做到因材施教，更加有效地提高学生的语言输出能力。
二、大学英语口语教学改革的必要性
1.大学英语口语教学现状分析。大学英语口语教学经过不断的改革，取得了一定成效，但是仍然不能满足社会对于大学生口语表达能力的工作需求，目前口语教学中存在的问题主要表现为以下几个方面：
首先，大班教学，课时有限，教材内容滞后。由于教学条件的限制，高校目前基本都是采用大班教学，在课堂上以小组合作形式展开话题的讨论，学生能够获得的口语表达机会非常少。且由于教学课时少，学生无法系统地接受口语教学的指导。此外，口语教材更新速度较慢，口语话题内容具有滞后性，在一定程度上脱离了学生的实际生活和社会发展现状，使得学生缺乏参与话题讨论的兴趣。
其次，学生参与度低，缺乏一对一的师生互动机会。由于是大班教学，教师对学生参与口语讨论监管不力，有的学生并没有真正参与到口语教学活动。在课堂上能与教师一对一进行对话互动的学生人数非常少，大部分学生仅限于生生之间的互动，口语表达错误得不到及时纠正。
最后，口语教学评价模式比较片面。口语教学中引入了生生评价、师生评价等机制，但是往往比较主观且笼统抽象，无论是即时评价还是延时评价，都无法对学生的优缺点作出具体详细地点评，更无法对学生的语音语调、用词造句和逻辑结构等作出系统的纠正和指导。
2.大学英语口语教学要求。教育部颁布的《大学英语课程教学要求》明确指出，在听、说、读、写、译等五种能力培养中，各高校要特别重视听说能力的培养和训练。鉴于我国高校大学生人数迅速增长，应充分利用多媒体和网络技术发展带来的契机，采用以现代信息技术为支撑的新的教学模式，新教学模式在技术上应体现交互性、可实现性和易于操作性。而今人工智能技术发展日益成熟，推动着大学英语口语教学的革新。
三、 混合式教学研究与大学英语口语教学
混合式教学，就是把传统面对面教学和网络教学两者各自的优势结合起来，借助数字化教学平台，构建大量的在线学习视频，供学生自主学习使用。同时，通过面对面的师生互动为主的课堂线下教学，为学生解答疑难点，以此培养学生的语言综合应用能力。线上教育与线下教学相互补充与促进，既发挥了学生在线学习的主观能动性，又提高了线下课堂教学质量。
自从2003年华东师范大学祝智庭教授在《远程教育中的混合学习》中首次介紹了混合式教学的概念以来，各高校教师积极将混合式教学引入到大学英语口语教学中，并对英语口语混合式教学模式进行了不断的探索，希望能解决口语教学中存在的问题。综合维普、万方和知网期刊数据库分析，国内大学英语口语混合式教学研究的热点包括教学理论的混合，教学设计的混合，教学资源以及教学环境的混合。目前，人工智能技术发展日趋成熟，本文尝试将人工智能技术引入到大学英语口语教学中，以激发学生参与热情，提高口语教学质量。
四、人工智能技术辅助大学英语口语混合式教学的优势
1. 大数据分析，让口语教学变得更具个性化。因材施教是孔子在两千多年前提出的对学生实施的教学观念，随着人工智能和大数据等技术的发展，这一教学观念的实施不再是一句空谈。通过对学生口语学习与训练数据的分析，人工智能教学系统能够为学生定制适合自己水平的个性化英语口语自主学习计划，有针对性地去补足学生口语的薄弱项，避免浪费时间，重复性的学习，有效地激发了学生的学习潜力，增加了学生口语学习兴趣和学习能力。同时，通过大数据分析，教师也可以进行更加精准的口语教学，设计更加科学的课堂教学活动。
2. AI语音识别，让口语发音更标准。长期以来，在口语任务训练中，学生的口语发音得不到及时纠正，而人工智能语音识别技术可以采集纯正的英语发音，当学生进行口语发音练习时，系统会自动对学生发音作出诊断和修正，这样可以让学生的英语口语变得标准和流利，学生也会在口语学习中更轻松自信。
3.人工智能评阅与即时评价，让教学更简单。在以往的口语考核方式中，教师无法对学生的口语表达精准评价，且对学生课外口语训练只能做到延时评价。学生一般上传语音音频后等待教师批阅，时间线变得冗长。教师在课下也会花费大量时间去听学生的口语录音，教学效率被严重拉低。而人工智能语音测试功能可以随时对学生的口语，从单词发音准确度、句子表达的流利度和完整度，以及段落逻辑三个方面进行全方位打分测评，可以帮助教师从烦琐的口语批阅工作中解放出来，真正关注学生本身的发展。 五、基于AI的大学英语口语混合式教学模式设计
本文将人工智能技术应用于大学英语口语混合式教学，其实施流程大致可分为课前导学与自主学习，课堂互动探讨和课后巩固与评价三个阶段。
1.课前导学与自主学习。课前导学是大学英语混合式口语教学中最重要的一环，为课堂互动教学做好铺垫。在网络环境下，借助笔记本电脑、平板、智能手机等移动终端，指导学生根据口语学习目标与驱动任务，开展个性化、自适应的学习，让学生自主确定口语学习进程、自主选择口语课程内容、自主诊断口语学习效果。在上课前至少一周，教师可以将课堂口语话题的预习任务和情景资料发布到智能教学平台，预习任务和情景资料主要有与话题相关的文本语音朗读资料和微视频，并设置相关的口语任务，这些任务包括与话题相关的词汇朗读、句子跟读、人机对话、观点表达等。学生可以根据自己的喜好和水平去自主选择性地完成，然后由教学平台人工智能测评系统随时进行评阅，伴随式地一对一进行指导，纠正学生在语音、句子表达等方面的错误，让学生及时了解到自己的不足之处，并根据测评提示不断地进行更正，直到正确为止。这样充分地保障了课前口语自主学习的质量和效率，让学生学有所获，并且让学生有足够的信心与能力参与到课堂的口语教学活动中。
2.课堂互动探讨。人工智能系统会自动對课前导学部分的训练数据进行分析，根据统计结果，教师可以很清楚地了解学生的口语表达基础，训练投入度以及学习疑难点、障碍点等。以往混合式教学中这部分活动通常是由教师来完成，不仅费时耗力，而且统计分析也不太精确。以大数据统计为依据，进行口语课堂教学活动的重难点设计，这样的课堂教学更有针对性和目的性。首先，教师将课前导学环节中优秀学生的口语作业通过智能教学平台投屏进行展示和欣赏，并指出其他学生口语表达当中的共性问题。然后，教师将口语话题进行细化与升级，提高训练的难度，利用分组教学模式，把学生分成不同的小组进行讨论，在讨论结束之后给予学生充足的时间进行课堂小组表演，表演形式根据话题不同的内容可以分为情景对话、访谈和辩论等。最后，进行生生互评和师生评价。在此教学环节，教师要引导学生积极参与整个课堂教学活动，培养学生的批判性思维能力，同时促进学生表达技能、团队合作、自我认识等方面的发展。
3.课后巩固与评价。在课堂教学之后，教师可以将口语测试发布到智能教学平台，让学生在规定时间内独立完成，以检测学生对口语教学话题掌握的情况。在智能系统批改之后，会对学生做一个综合评价，根据评价结果进行分类，显示出每个学生口语测试当中的薄弱项。然后根据每个学生的薄弱项，平台系统再设置各自需要强化的口语作业，可以进行多次学习，并与以往学习数据进行对比。在此过程中，人工智能学习系统可以查询该领域知识库的相关内容，并对学生的薄弱环节进行补强，能够进一步巩固课堂的口语话题学习，完成既定的教学目标。
六、结语
人工智能技术应用于大学英语口语教学，能充分考虑学生的个体差异，协助教师更好地进行因材施教，进一步优化了大学英语口语混合式教学模式。同时，也能减轻教师的教学负担，让教师能够腾出更多的时间和精力去关注师生互动交流、教学设计和教学质量，精准地引导学生进行线上和线下的口语训练与学习，更加有效地提高学生的语言输出能力。
参考文献：
[1]洪常春.人工智能时代大学英语生态教学模式构建研究[J].外语电化教学，2018（6）：29-34.
[2]汤勃，孔建益，曾良才，蒋国璋，侯宇.“互联网 ”混合式教学研究[J].高教发展与评估，2018，34（3）：90-99 117-118.
[3]王国华，俞树煜，黄慧芳，胡艳.国内混合式学习研究现状分析[J].中国远程教育，2015（2）：25-31.
[4]王燕波.人工智能时代下的外语教师角色定位探索[J].吉林广播电视大学学报，2018（11）：88-89.
[5]汪元媛.人工智能 大数据背景下大学英语教学变革浅议[J].海外英语，2018（15）：80-81.
[6]徐晔.从“人工智能 教育”到“教育 人工智能”——人工智能与教育深度融合的路径探[J].湖南师范大学教育科学学报，2018 （5）：44-50.