“双减”语境中人机对话与中小学生英语口语核心素养的协同发展探析

一、政策语境：从“减负”到“提质”的转型需求

“双减”政策的核心目标是通过减轻作业负担与校外培训负担，实现教育生态的优化与教学质量的提升。教育部《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》明确要求，学校需“优化作业设计，减少机械重复性任务，增加探究性、实践性作业”，并“强化课后服务，满足学生多样化需求”。这一政策导向对英语口语教学提出双重挑战：一方面需压缩传统书面作业时间，另一方面需通过创新方式提升口语交际能力，实现“减量不减质”。

人机对话技术的介入为此提供了重要突破口。以兰州市中考人机对话考试为例，其通过创设高度仿真的对话情境，重点考察学生在日常化语境中的语言综合运用能力，这种评价方式的革新倒逼日常教学从传统的“知识灌输”模式向“能力建构”方向转型。兰州市教育局同步搭建的智能教学平台则通过 " 智能交互教学—个性化学习路径—动态能力评估 " 三位一体模块，实现了口语训练的精准推送与个性化适配。这些实践充分证明，人机对话技术不仅是教育信息化的工具载体，更是 " 双减 " 政策背景下推动教学范式深度转型的关键催化剂。

二、技术赋能：人机对话的三大核心优势

（一）即时反馈与精准纠错

人机对话系统通过语音识别与自然语言处理技术，可实时分析学生的发音、语调、语法及词汇使用，并提供针对性反馈。例如，在“How do you getto school?”的对话训练中，系统能自动识别“by bus”与“take a bus”的用法差异，并生成错误类型统计报告，帮助教师定位共性问题。某中学的实践数据显示，使用人机对话平台后，学生口语错误率下降 37% ，语音准确率提升29%。

（二）个性化学习路径设计

基于大数据分析，人机对话系统可动态调整训练难度与内容。例如，外语通智慧学习平台通过记录学生的答题正确率、反应时间等数据，生成“能力雷达图”，并为不同水平学生推送差异化任务：基础薄弱者侧重词汇跟读与句型模仿，能力较强者则参与辩论式对话或跨文化主题讨论。这种分层设计有效解决了传统课堂“一刀切”的弊端，使每个学生都能在最近发展区内获得提升。

（三）沉浸式场景模拟

人机对话技术能够构建多模态交互场景，有效突破时空限制，为语言学习提供创新实践平台。例如，在 "At the Zoo" 主题训练中，系统通过 3D 动画技术还原动物栖息地生态，同步模拟导游与游客的对话情境，要求学生在虚拟环境中完成信息询问、动物特征描述等交互任务。台州市中考人机对话考试中设置的 " 医院挂号 "" 餐厅点餐 " 等生活化场景，通过智能语音交互系统精准还原了真实交际情境。值得关注的是，兰州市中考人机对话考试则创新设计了 "机场值机 "" 社区服务 " 等特色场景，运用语音识别与语义理解技术构建动态对话模型，要求考生根据虚拟角色提问完成信息核实、问题解决等任务。相关研究数据显示，采用沉浸式训练模式的学生，其语言流畅度平均提升 42%，情境应变能力增强 35% ，验证了多模态人机对话在语言能力训练中的显著成效。

三、协同路径：从技术应用到生态构建的实践框架

（一）课堂渗透：情境浸润式训练

教师可将人机对话融入日常教学，设计“预习—训练—拓展”三阶段任务链。例如，在“What’s the Matter?”单元教学中：

预习阶段：学生通过人机对话平台完成健康主题词汇跟读，系统自动生成发音热力图；

训练阶段：分组进行“医生—患者”角色扮演，系统实时记录对话轮次与关键信息捕捉率；

拓展阶段：观看医疗主题英文短片后，利用人机对话复述剧情并讨论文化差异。

实践表明，此类设计可使学生的课堂参与度提升58%，跨文化意识显著增强。

（二）课后服务：数据驱动的精准辅导

学校可利用课后服务时间，组织学生参与人机对话模拟考试与弱项强化训练。例如，外语通智慧考试平台的“逐字评分”功能，能精准定位每个单词的发音问题，并生成“错音词典”供学生针对性练习。家长端 APP 则实时推送学习报告，显示学生在班级中的口语水平排名及进步趋势，形成“学校—家庭”协同监督机制。数据显示，经过一学期训练，学生中考人机对话平均分提高12.6 分，满分率从 8% 跃升至 23‰

（三）评价改革：从单一测试到多维赋能

传统口语评价以教师主观打分为主，存在效率低、标准模糊等问题。人机对话技术可实现“过程性评价 + 终结性评价”的融合：

过程性评价：系统记录学生每日训练时长、任务完成率、错误类型分布等数据，生成“口语成长档案”；

终结性评价：模拟考试采用“人机双评”模式，系统评分与教师评分交叉验证，确保结果客观性。

成都市教育局推行的“可视化评”系统，还能将口语能力拆解为“语音准确度”“语法复杂性”“信息完整度”等子维度，为学生提供精细化改进建议。

四、挑战与对策：迈向可持续的协同生态

（一）技术依赖风险与教师角色重构

人机对话的广泛应用可能导致“人机互动替代师生互动”的异化现象。对此，教师需从“知识传授者”转型为“学习设计师”，例如：

设计“人机对话 + 小组讨论”的混合式任务，如先通过系统训练句型，再分组辩论“AI 是否会取代人类教师”；

利用系统生成的数据报告，开展“错题共性分析会”，引导学生反思学习策略。

（二）数字鸿沟与资源均衡

农村地区学校可能面临设备短缺、网络不稳定等问题。成都市的解决方案具有借鉴意义：

通过“双向互选”机制，让薄弱校共享七中网校等名校的口语训练资源；

开发“轻量化”人机对话APP，支持离线训练与语音上传，降低硬件依赖。

（三）伦理与隐私保护

学生语音数据的采集与使用需严格遵循《个人信息保护法》。建议：

采用“本地化存储 + 加密传输”技术，确保数据不出校园；

明确数据使用范围，仅用于教学改进而非商业开发。

五、结论与展望

在“双减”政策推动下，人机对话与英语口语核心素养的协同发展已从理论探讨转向实践深耕。通过构建“情境浸润—数据驱动—生态共建”的协同育人模式，可实现“技术赋能减负”与“核心素养提质”的双向奔赴。未来研究需进一步探索：

如何将人机对话与项目式学习、跨学科主题学习深度融合；

如何利用生成式AI 技术（如ChatGPT）构建更智能的对话伙如何建立人机对话教学的伦理规范与质量标准体系。

唯有如此，才能让技术真正服务于人的发展，在“减负”与“提质”的平衡中，培育具有中国情怀与国际视野的新时代英语学习者。

参考文献：

[1] 金艳芳，王永琴 . 浅析小学生英语自主学习能力培养的策略 [J]. 基础教育论坛，2022(28):60-61.

[2] 齐向丽 . 初中英语学习方法指导策略研究 [J]. 试题与研究，2023(9):176-178.