基于OBE 理念的大学英语视听说课程教学设计与人工智能融合研究

中图分类号：H319

一、引言

大学英语视听说课程在高等教育外语教学体系中具有不可替代的地位，其核心目标是提升学生在真实情境中的语言理解与表达能力。然而，在传统教学模式中，课程往往存在目标模糊、教学方法单一、课堂互动不足等问题，导致学习产出不理想。OBE 理念的引入为课程改革提供了新方向，即以学习产出为起点，倒推课程设计与教学实施，并通过持续评价与改进确保目标达成。与此同时，人工智能（AI）技术的发展为课程提供了全新的助教与助学手段，为视听说课堂注入了更多的互动性与个性化支持。

二、OBE 理念与大学英语视听说课程的契合性

1. 以产出为导向的课程目标设定

OBE 强调课程目标应明确、可衡量，并与学习者的能力发展路径相一致。在视听说课程中，这意味着不仅要关注语言知识的掌握，更要关注学生在听、说、视等综合技能上的真实应用表现。

2. 教学过程的逆向设计

根据 OBE 理念，教学过程应从预期产出反推活动安排与内容选择。例如，在设计视听说课堂时，应优先考虑目标产出类型（如听力信息捕捉、口语交流流利度等），再匹配相应的素材与任务。

3. 评价体系与持续改进

视听说课程的评价应包括形成性评价与终结性评价，结合学生课堂表现、任务完成度以及语言产出质量，形成数据驱动的持续改进机制。

三、人工智能在大学英语视听说课程中的融合应用

人工智能技术的引入为大学英语视听说课程的改革注入了新的动力与可能性，其作用体现在助学、助教以及评测等多个方面。在助学层面，AI 能够为学生提供个性化学习路径，根据听力与口语表现生成针对性任务与反馈，实现差异化教学。这种基于数据的个性化支持，有助于缩小学生之间的水平差距，并提升学习效率。此外，多模态 AI 技术能够整合音频、视频、图片等多种形式的资源，为学生提供语境丰富的输入材料，帮助他们更好地理解背景知识、降低理解难度，并增强学习的沉浸感。

在助教层面，AI 技术可以通过即时投票、抢答、讨论结果可视化等功能有效提升课堂互动性，使学生在参与过程中保持专注和积极性。同时，AI 的数据分析功能可以实时跟踪学生的学习进度、任务完成度和表现质量，为教师精准把握学生的学习状态提供依据，从而实现分层指导与有针对性的课堂干预。例如，当数据分析结果显示学生在听力任务中对数字信息的捕捉率较低时，教师可以及时调整后续任务的设计，增加相关训练。

在口语与听力评测方面，AI 语音识别与评分系统能够对学生的发音、流利度、语法准确性等进行即时评价，并生成详细的反馈报告。这种自动化评测不仅节省了教师在批改和反馈上的时间，还能为学生提供即时的改进方向，促进他们在课内外持续优化表达能力。部分研究也指出，AI 测评结合教师的人工反馈，比单一的传统评价更能提升学生的自我监控能力和学习动机。因此，人工智能在视听说课程中的合理应用，不仅能提升课堂效率，还能增强学习的针对性、交互性与持续性，推动课程向更加个性化与数据驱动的方向发展。

四、基于OBE 理念的整体教学设计思路

在 OBE 理念的指导下，大学英语视听说课程的设计应统筹课程目标、教学过程与评价体系，将学习产出置于核心位置。课程目标需涵盖“听”“说”“视”三位一体的综合能力，并细化为可评估的行为指标，如在规定时间内准确复述听力要点、在对话中自然运用交流策略、理解视听材料隐含信息等。这种细化为教学活动与评价提供了明确依据。

教学过程应围绕真实语境的语言运用来组织任务，不仅包括视频理解与口语输出，还可延展至学生自主生成任务与反复练习。借助 AI 生成的情境图片或视频，可降低理解难度、增强兴趣，并在预任务阶段通过词汇提示、表达框架等帮助学生构建表达内容。

评价体系应多元化，将 AI 语音识别评分与教师观察、同伴互评结合，既关注语言准确性，也重视交际策略与情感投入。AI 平台可收集学生响应时长、词汇丰富度、错误类型等，为识别共性问题与迭代教学提供数据支持。

通过“评—教—学—改”闭环，AI 不仅提供情境资源，还为课堂提供实时反馈与个性化支持。例如，当数据表明学生在口语中词汇不足时，教师可调整课程内容加强词汇训练；当某段听力难度偏高时，可补充讲解、分级重听或多模态支持。这种基于目标导向与数据反馈的设计，能够实现课程的动态优化，使视听说课堂更具实效性与个性化。

五、挑战与对策

在 OBE 理念与人工智能融合推进大学英语视听说课程的过程中，仍然存在一些挑战。首先，AI 应用与课程目标之间的契合度问题不容忽视，如果 AI 工具的使用与产出目标脱节，可能会造成教学资源浪费甚至分散注意力。为此，教师在引入 AI 时必须明确其功能定位，并确保其与课程预期成果高度一致。其次，师生的技术接受度和数字素养也是影响 AI 应用效果的重要因素，一旦缺乏有效的培训与引导，技术的优势便难以发挥。因此，需要通过系统化的培训提升教师的技术整合能力，并引导学生掌握基本的 AI 使用技能。最后，评价体系的科学性同样重要，单纯依赖 AI 生成的数据可能忽视学习中的情感因素和人文关怀，应将 AI 数据与教师的主观评价相结合，确保对学生语言能力的评估既全面又精准。

六、结语

大学英语视听说课程在 OBE 理念的指导下，应以学习产出为导向，注重课程目标的明确化、教学过程的任务化以及评价体系的多元化。人工智能的引入为课程的个性化、互动性和数据化提供了有力支持，使课堂能够更好地满足不同层次学生的学习需求。未来的研究应进一步探索 OBE 理念与 AI 技术的深度融合路径，建立可推广的教学模式与持续改进机制，从而推动大学英语视听说课程质量的整体提升。

参考文献：

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作者简介：王硕硕，女，讲师，硕士研究生，主要研究方向为英语教育。