AI 赋能《基础俄语》课程教学的路径与方法

引言

《基础俄语》是高校俄语专业的基础课程，对学生语言能力培养至关重要。但传统教学存在资源有限、个性化不足等问题。随着 AI 技术发展，其在教育领域应用潜力巨大。将 AI 赋能《基础俄语》教学，可创新模式、优化过程，满足学生多样化需求，对提升教学效果意义重大。本文就此展开研究。

一、《基础俄语》教学现状

（一）教学资源单一固化

当前课堂教学多以教材及配套教辅为核心载体，听力素材更新滞后于语言实际发展，阅读材料局限于经典文本或应试范文，缺乏反映当代俄语国家社会生活的鲜活内容。这种资源结构难以构建真实立体的语言情境，也无法满足学生对俄语国家多元文化、社会动态的探究需求，在一定程度上制约了学生跨文化视野的拓展。

（二）个性化教学实施受限

班级授课模式下，教师难以精准适配不同学生的学习节奏与能力层次。基础薄弱的学生常因知识衔接断层导致学习吃力，而基础扎实的学生则因内容重复陷入提升瓶颈。这种"齐步走"的教学状态不仅降低了整体学习效率，更易使学生产生畏难情绪或倦怠心理，削弱其主动学习的内驱力。

（三）实践训练环节薄弱

口语训练多停留在课文跟读、简单对话等机械形式，缺乏模拟真实交际场景的互动设计，导致学生"开口难"问题普遍存在。写作练习则面临反馈周期长、批改针对性不足的困境，语法纠错、表达优化等指导往往滞后于学习进程，难以形成有效的能力提升闭环，直接影响学生语言应用能力的实际养成。

二、AI 赋能《基础俄语》教学的重要性

（一）拓展教学资源维度

AI 技术凭借数据聚合能力，可打破传统教材的局限，整合涵盖时政、文化、科技等多元题材的俄语资源库，既包含经典文献也涵盖实时更新的影视片段、新闻播报等鲜活内容。通过智能算法对资源进行分级分类，能根据教学目标精准推送适配素材，为学生构建沉浸式语言输入环境，使其在接触真实语境的过程中积累实用表达，深化对俄语国家文化的认知。

（二）推动个性化教学落地

依托学习行为分析系统，AI 可动态追踪学生的词汇掌握度、语法正确率等数据，生成个性化能力画像。针对不同学生的薄弱环节智能调配学习内容：为词汇量不足者定制"高频词 + 场景应用"的强化训练，为语法薄弱者推送"规则解析+错题溯源"的专项模块，实现"千人千面"的学习路径规划，让每个学生都能在适配节奏中提升效率，避免"吃不饱"或"跟不上"的困境。

（三）强化语言实践效能

借助语音识别与自然语言处理技术，AI 可构建模拟真实交际的虚拟场景——从日常寒暄到学术讨论，学生能通过智能对话系统进行实时互动，发音准确度、语调自然度等维度可获得即时评分与修正建议，解决"开口难、反馈慢"的痛点。智能写作批改系统则能实现语法错误秒判、用词优化提示、篇章逻辑分析等功能，将反馈周期从 days 压缩至 minutes，形成"练习—反馈—修正"的闭环，加速语言应用能力的内化。

三、AI 赋能《基础俄语》课程教学的路径与方法

（一）AI 助力词汇与语法教学

首先，智能词汇学习模块可依托 AI 背词工具实现精准化记忆管理：基于艾宾浩斯遗忘曲线算法动态调整单词复现频率，通过"图像场景 + 原生发音+语境例句"的多维呈现方式强化记忆锚点。例如"俄语 AI 背词通"系统能自动抓取学生错题数据，针对易混淆词汇（如同义动词辨析、多义词搭配）生成对比练习，通过"错题重做+拓展应用"的闭环设计深化记忆效果。

其次，在语法学习方面，AI 智能解析系统可构建"输入-分析-反馈"的互动机制：学生上传俄语句子或段落时，系统能自动拆解语法结构，精准定位动词变位错误、名词变格疏漏等问题，并同步推送规则解析与修正范例。针对俄语语法难点（如形动词用法、前置词搭配），系统可生成梯度化专项训练，从基础规则到复杂句式逐步进阶，帮助学生建立系统化语法认知。

（二）AI 赋能听说训练

首先，口语智能评测系统借助语音识别技术实现多维度实时反馈：通过采集学生发音的音素准确度、重音位置、语流连贯性等数据，与原生语料库比对生成量化评分。系统预设"校园交流""商务洽谈"等 20 余种场景化任务，学生完成对话练习后，不仅能获得发音缺陷的具体标注（如"р音舌尖震颤不足""句末语调上扬错误"），还可获取针对性矫正方案（如慢速跟读示范、口腔动作图解）。

其次，听力训练则通过 AI 场景模拟技术突破传统局限：系统整合俄语国家新闻播报、访谈实录、影视剧片段等真实素材，支持语速调节（0.7-1.5倍）与难度分级（初级侧重日常对话，高级涉及专业术语）。学生完成听力理解练习后，系统自动分析错误类型（如连读辨识失误、文化背景知识缺失），并智能推荐同类主题材料进行强化，形成"感知-理解-应用"的能力提升链。

（三）AI 优化读写教学

首先，阅读智能拓展系统可实现个性化内容推送：基于学生词汇量、阅读速度等数据标签，从海量资源库中匹配适配材料（初级可选童话、生活小品，中高级可推科普文章、时政评论）。系统内置"智能标注"功能，自动对超纲词汇、复杂句式（如长复合句、倒装结构）进行高亮提示，点击即可查看释义、搭配及同义替换表达；同时生成针对性阅读理解题，从细节捕捉、主旨归纳到推理判断多维度检验学习效果。

其次，写作辅助批改系统构建多维度评价体系：对学生作文从"语法规范性""用词精准度""篇章逻辑性"三个层面进行智能分析。例如识别主谓一致错误、介词误用等基础问题时，同步提供修改范例；针对表达单一问题（如过度使用简单句），推荐句式变换方案；对段落衔接松散等结构问题，给出逻辑关联词添加建议。系统还会生成写作能力画像，标注优势领域（如词汇丰富度）与提升方向（如句式多样性），为后续练习提供明确指引。

（四）AI 辅助教学管理

首先，学习数据追踪系统通过全场景数据采集构建可视化学习档案：自动记录学生每日词汇背诵量、语法练习正确率、听说训练时长等微观数据，定期生成周报、月报，通过折线图直观呈现能力变化趋势（如"过去四周完成体动词使用正确率提升 18%^′′ ）。教师可通过数据看板定位班级共性问题（如某语法点错误率居高），调整课堂教学重点；学生则能清晰识别薄弱环节（如"听力细节题失分率高"），自主规划补强方案。

结束语

综上所述，AI 赋能为《基础俄语》课程教学带来新机遇。通过丰富资源、实现个性化教学、增加实践机会等路径，可有效提升教学质量。虽面临技术、教师技能等挑战，但通过多方努力，能推动 AI 与《基础俄语》教学深度融合，助力学生提升俄语能力，培养更多俄语人才。

参考文献

[1]李明.AI 技术在俄语教学中的应用研究[J].外语教育研究，2023(02):45-50.

[2]张华.智能教育背景下基础俄语教学模式创新[J].高校外语教学，2022(11):78-82.

作者简介：曾婷，1982 年 10 月生，女，博士，副教授，研究方向：语言政策与语言规划，俄语语言教育。