AI 赋能大学英语口语教学实践探究

一背景分析

近年来，人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑教育生态。在高等教育领域，大学英语口语教学长期面临多重挑战：一方面，受限于师资数量与专业能力，教师难以对每位学生的学习特征进行精准分析，导致个性化指导缺失；另一方面，传统课堂以教师讲授为主，缺乏真实语言交流场景的模拟，学生难以在贴近实际的语境中训练口语能力；此外，人工评估依赖教师主观判断，不仅效率有限，还可能因个体差异导致评价标准不统一。这些问题制约了口语教学效果的提升。

随着智能技术向教育场景的深度渗透，教育部 2023 年《数字教育发展报告》显示，我国多数本科院校已引入智能教学系统，语音识别、自然语言处理等 AI 技术在教学中的应用覆盖范围显著扩大。这些技术通过语音识别实现精准发音分析、利用机器学习构建个性化学习模型、依托大数据分析优化教学策略，为破解口语教学困境提供了全新路径。AI 技术的介入不仅革新了教学工具，更重构了" 教" 与" 学" 的关系—教学模式正从 " 标准化输出 " 转向 " 个性化适配 "，从 " 单向知识传递 "升级为" 智能互动共创"，为大学英语口语教学注入了创新活力。

二、AI 技术的具体应用路径

1. 智能语音评估与即时反馈系统

语音评估系统是AI 赋能口语教学的核心工具。基于深度神经网络，该系统可对学生的发音进行多维度分析：从基础音素的准确性到重音位置的合理性，从连读技巧的掌握程度到语调变化的自然度，均能实现毫秒级的识别与反馈。例如，某高校的智能评测系统通过对比标准发音与学生实际输出，能精准定位辅音爆破音的遗漏、元音发音的过度拉长等问题，并提供具体改进方案。相较于传统人工评分，系统不仅减少了主观偏差，更通过快速反馈机制，让学生及时调整发音习惯，形成" 练习-评估- 改进" 的良性循环。

2. 虚拟语境沉浸式训练平台

虚拟现实与语音合成技术的融合，为口语教学创造了突破时空限制的沉浸式场景。该平台已覆盖商务、学术、旅游等典型应用情境，通过自然语言处理引擎实现动态对话生成。例如，在模拟国际会议的场景中，AI 角色会根据议程推进提出突发性质询，要求学生即时组织语言回应，这种交互设计打破了传统课堂 " 预设对话 " 的局限性。某高校的虚拟场景实验室观察到，学生在 AI 场景中的语言产出量显著高于传统课堂，复杂句型的使用频率也明显增加。系统还集成眼动追踪与语音情感分析技术，可实时监测学生的注意力分布与情绪状态：当检测到学生因紧张导致语速过快或表达卡顿时，系统会自动调整对话节奏，提供更温和的交互环境，帮助学生逐步建立语言自信。

3. 个性化学习路径规划

基于学习分析技术的自适应系统，通过采集语音特征、练习频次、错误模式等多维度数据，构建学生的个人能力矩阵。系统采用强化学习算法，为每位学生设计专属训练方案：针对发音薄弱者，推送绕口令训练并匹配英美原声对比素材；针对交际能力不足者，增加情景应答模块，模拟真实对话场景。例如，某高校的个性化学习系统发现部分学生在元音发音上存在共性问题，便自动调整学习路径，优先强化相关训练；对于擅长语法但词汇量有限的学生，则重点推荐扩展性阅读材料。这种 "精准匹配 " 的学习模式，使学生的学习效率显著提升，学习过程更符合自身认知规律。

4.AI 辅助课堂教学创新

在混合式教学场景中，AI 工具正成为教师的" 智能助手"。智能备课系统基于班级整体能力图谱，自动生成分层教学方案与个性化练习库，帮助教师突破 " 一刀切 " 的教学局限。课堂中的人机协同模式下，教师主控教学主线，AI 同步提供实时支持：自动生成小组讨论话题、即时转录学生发言、可视化呈现语音问题等。例如，当教师在讲解 " 旅游英语 " 时，AI 系统根据学生兴趣生成 " 酒店入住 " 与 " 景点推荐 " 两个讨论方向，学生分组后，系统实时转录发言并标注发音问题，教师可直接调取数据进行针对性指导。课后 AI 督导系统还能分析教学视频，从授课节奏、提问策略到课堂互动模式，为教师提供改进建议，推动教学能力的持续优化。

5. 大数据驱动的教学优化

院校级 AI 分析平台通过汇聚全量学习数据，建立教学质量评估模型。系统可对海量语音样本进行深度挖掘，识别区域性发音顽疾：如江浙地区学生普遍存在尾音缺失现象，平台会将这一共性问题纳入分析报告，为教材修订提供依据。教学决策支持模块通过模拟不同教学策略的效果，帮助管理者优化资源配置：例如，数据显示引入影视配音训练能有效提升情感表达力，某高校据此增加了影视类学习内容；又如，某省级教研项目发现晨间练习效果优于晚间，便调整了全校口语课表安排，将黄金学习时段优先分配给口语训练。这些数据洞见正在重构教学管理范式，推动决策从" 经验驱动" 向" 数据驱动" 转型。

6. 应用成效与未来展望

AI 技术的引入已显著改善大学英语口语教学效果：学生的口语能力达标率明显提升，学习焦虑指数显著下降，教师的教学效率大幅提高。具体表现为，学生在发音准确性、语调自然度等方面进步显著；教师通过 AI 工具减少了机械性工作，更专注于教学设计与互动创新。尽管成效显著，AI 赋能仍面临三大瓶颈：其一，情感计算技术尚未成熟，难以精准识别学生在口语交流中的复杂情感（如紧张、犹豫），导致缺乏人文关怀；其二，个性化算法的透明度不足，学生与教师对 " 学习路径如何生成 " 的理解仍较模糊，影响信任度；其三，人机协同机制尚需完善，部分教师对AI 工具的操作依赖较强，技术应用能力有待提升。

未来发展将有三大特征：一是多模态技术的深度融合，将语音、微表情、肢体语言等纳入评估体系，构建更全面的能力画像；二是元宇宙技术的教学迁移，通过构建虚拟学习空间，让学生在更真实的场景中训练口语；三是教育大模型的突破，通过更强大的语言理解与生成能力，实现真正类人的智能对话辅导。技术迭代正在重塑口语能力的内涵，从单纯的语言输出转向跨文化交际能力的培养，要求学生在掌握语言技能的同时，理解英语国家的文化背景与交流习惯。

在此过程中，教师的角色将发生根本转变：从 " 知识传授者 " 转向" 学习引导者 " 与 "AI 训练师 "。教师需主动学习 AI 工具的使用逻辑，通过人机协同设计更具创造性的教学活动。例如，教师可利用 AI 生成的场景数据，调整虚拟训练的难度梯度；或结合学生的共性问题，优化个性化学习路径的生成策略。这种协同模式不仅提升了教学效率，更激发了教师的创新潜能，构建了" 人机共育" 的教学新生态。

未来，随着技术的不断突破与教育理念的持续创新，AI 赋能将推动大学英语口语教学向更高水平迈进，助力学生在跨文化交际中实现语言能力的全面提升。

参考文献：

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[2] 向雅茹 , 方超 . 人工智能技术赋能多模态大学英语阅读教学模式的探究 [J]. 教育信息化研究 , 2024(30):76-78.

[3]王乔. 人工智能赋能大学英语智慧课堂的构建与应用研究[J].创新创业理论研究与实践 , 2025, (12):117-119.

作者信息：曾青青，女（1988.09-），汉族，讲师，研究方向：英语教学