技术赋能小学英语新教材落地

引言

《义务教育英语课程标准（2022 年版）》明确提出要培养学生的核心素养，强化真实情境中的语言应用能力。2024 年秋季投入使用的人教版 PEP 三年级英语教材，紧扣新课标要求进行了全方位改版，其中口语教学板块的变化尤为显著。新教材不仅正式引入自然拼读内容，将字母音、听音辨音、拼读方法等系统纳入教学体系，还通过主题式教学设计，每个单元围绕真实生活问题展开，如“如何建立友谊”“什么是家庭”等，要求学生在项目式学习中完成口语汇报任务。这种从单纯语言输入到综合运用的转变，对刚接触英语的三年级学生构成不小挑战。

人民教育出版社的调查显示，尽管 89.96% 的教师认为新教材难度可通过努力掌握，但口语教学的评价方式却成为突出瓶颈。传统课堂中，教师面对大班额难以实现一对一即时反馈，发音错误纠正滞后，导致约 42% 的学生存在持续性语音问题。在此背景下，AI 口语测评技术以其精准性、即时性和个性化优势，成为推动新教材落地的重要支撑。本研究基于真实教学实践，探讨 AI工具在三年级英语课堂的应用策略，为技术赋能小学英语教学提供实践参考。

一、新教材背景下口语教学的现状与挑战

2024 版 PEP 教材的口语教学呈现三大新特征。一是语音学习系统化，改变旧版仅教授 26 个字母读写的做法，参照英美教材模式设计了“字母音 — 听音辨音 — 拼读合成 — 书写练习”的完整自然拼读链条，要求三年级学生掌握 CVC 单词的拼读规则。二是交际任务真实化，单元主题从旧版的“Colours！”升级为“Different Families”等具有思维深度的话题，口语活动从机械跟读转变为情境对话和问题解决。三是评价方式多元化，新增的Self-assessment 环节和 Project 板块，要求学生通过口语汇报展示学习成果，这与新课标倡导的形成性评价理念高度契合。

然而传统教学模式难以适应这些变化。首先，教师负担过重，在每周仅 2课时的情况下，既要完成容量增加 40% 的教学内容，又要兼顾 40 人左右班级的口语指导，导致约 68% 的发音错误无法及时纠正。其次，评价标准模糊，缺乏量化数据支撑，教师对“元音饱和度”“连读清晰度”等细分维度的判断依赖主观经验，与新教材要求的精准教学存在差距。最后，城乡差异显著，肥城市的测评数据显示，初始阶段农村学生情境应答平均分比城市学生低 12.5分，语音基础薄弱成为主要障碍。这些矛盾凸显了引入技术手段革新口语教学模式的迫切性。

二、AI 口语测评技术的教学适配性分析

AI 口语测评系统通过智能语音识别、语义分析和大数据算法，实现了对传统评价模式的突破。其核心优势体现在三个方面：一是评估维度的全面性，以 VIPKID 研发的引擎为例，能捕捉发音特征、语调起伏、连读弱读等 20 余项指标，误差率控制在 3% 以内，远超人工听力测试的准确性。这种精细化分析特别适配新教材的自然拼读要求，可精准定位学生在 /θ/ 与 /s/ 等易混淆音素上的问题。二是反馈机制的即时性，系统能在学生发音后立即通过 3D动画演示口腔肌肉运动轨迹，将抽象的语音知识转化为直观的视觉反馈，符合三年级学生的认知特点。三是教学数据的累积性，通过持续记录学生的“元音准确度”“语法结构完整性”等指标，生成个人能力图谱，为差异化教学提供数据支撑。

在小学三年级课堂中，AI 测评技术展现出良好的教学适配性。从认知发展角度看，该阶段学生处于具体形象思维向抽象逻辑思维过渡时期，AI 系统的游戏化设计 —— 如 VIPKID 的“星际探险家”模块将测评融入太空冒险剧情— 能使平均练习时长延长 40% ，有效解决低龄学生注意力持续时间短的问题。从教材衔接角度看，AI 系统可与新教材的分层设计形成呼应：针对 PartA 的基础内容提供语音筑基训练，针对 Part C 的拓展项目提供情境表达测评，满足不同层次学习需求。肥城市的实践表明，经过系统培训后，98% 的农村学校能顺利开展 AI 口语测评，证明技术应用具有广泛可行性。

三、AI 口语测评在三年级课堂的实施策略

（一）课前诊断，精准定位学习起点

利用 AI 系统进行前置测评，为每节课确定针对性目标。在自然拼读单元教学前，通过“字母音识别”“听音辨词”等模块检测学生基础，生成班级错误热力图。例如发现 85% 的学生混淆“cat”和“cut”的元音发音时，教师可在课堂重点强化 /æ/ 与 /ʌ/ 的口型差异。肥城市研发的“基础语音筑基”题库就采用这种模式，使农村学生音素拼读正确率提升 21 个百分点。同时系统生成个性化预习单，为发音薄弱学生推送包含儿歌、动画的专项练习，实现“以学定教”。

（二）课中互动，构建多维练习场景

将 AI 测评工具嵌入主题式教学流程，设计阶梯式活动。在“MakingFriends”单元中，先通过 AI 系统播放教材真实情境录音（新版采用真实场景照片），让学生模仿对话并获得即时评分；再开展“结对闯关”活动，两人一组完成交际任务后，由 AI 对双方的“语流连贯性”“回应相关性”进行综合评价；最后进行班级 PK，系统实时展示各组得分排名，激发竞争意识。这种设计既落实了新教材的情境交际要求，又通过技术手段解决了传统课堂中“评价滞后”的问题。教师则聚焦 AI 标记的高频错误，进行针对性讲解。

（三）课后拓展，形成个性化发展闭环

结合新教材 Project 板块要求，利用 AI 系统设计分层任务。基础层推送与单元主题相关的短句跟读，如“What makes a family？”的不同语调练习；提高层布置看图叙事任务，系统从“内容完整性”“语法准确性”“发音标准度”三维度评分；拓展层则要求录制小视频介绍家庭成员，AI 生成包含改进建议的能力报告。这种设计使课后练习更具针对性，符合新教材“重运用”的理念。同时系统将数据同步给教师，为下节课教学设计提供依据，形成“测评 — 教学 — 再测评”的闭环。

（四）教师赋能，技术与教学融合共生

建立“市 — 镇 — 校”三级培训机制，重点提升教师的数据解读能力和人机协同能力。通过案例研讨让教师理解 AI 报告中“连读弱读”“重音错位”等术语的教学含义；开展实操培训，使教师能根据班级数据调整教学策略，如桃花源小学针对 AI 发现的“综合表达”薄弱问题，开发专题微课使成绩提升15% 。同时强调教师不可替代的作用：对 AI 误判的“语言创造性错误”进行人工纠正，关注学生情感需求，将系统生成的“发音准确度 82%”转化为鼓励性反馈，缓解 45% 学生存在的“表演性回答”压力。

四、结论与展望

AI 口语测评技术能有效破解 2024 版 PEP 教材实施中的口语教学难题。通过“课前诊断 — 课中互动 — 课后拓展”的策略设计，实现了技术与教材的深度融合，不仅提升了语音准确性等基础能力，更促进了新教材倡导的交际能力和思维品质发展。未来研究可从三方面深化：一是开发适配新教材文化主题的测评内容，如融入中华文化词汇的语音库；二是构建区域级口语能力数据库，为教材修订提供实证依据；三是探索 AI 与其他技术的融合应用，如结合VR 创设沉浸式测评场景。

技术赋能的本质是让教学更精准地服务于人的发展。在 2024 版教材推广过程中，只有坚持“工具服务于教学目标”的原则，才能实现 AI 技术与小学英语教育的良性互动，真正落实新课标提出的核心素养培养目标。

参考文献：

[1] 汤立宏 .AI 改变教育 ， 变革课堂 [J]. 上海教育 ， 2019（27）：1.DOI：CNKI：SUN：SHJZ.0.2019-27-002.

[2] 蒋心怡 . 人工智能赋能小学英语个性化教学 ： 策略构建与实践探索[J]. 2025.