生成式人工智能支持下的基础日语情境化教学设计探索

一、引言

近年来以 ChatGPT、文心一言等为代表的生成式人工智能如ChatGPT 的发展，为解决基础日语教学中的情境缺失、互动不足等难题提供了新契机。基于情境化教学理论，该技术可创设逼真语言场景，提供智能陪练与文化导览，助力学习者在沉浸式体验中提升语言综合运用能力。当前相关研究尚处起步阶段，亟需深入探讨其理论基础、设计模型与实施路径。

二、基础日语教学的传统困境与突破契机

（一）传统教学困境分析

基础日语教学一直以来存在着一些问题，情境创设方面存在不足，课堂教学大多局限于课本中的对话内容，缺少对真实语言环境的模拟，这使得学生在将所学知识运用到实际交流中时面临险阻，文化体验有所缺失，语言和文化紧密相连，然而传统教学受到时空条件的限制，很难为学生提供有深度的文化沉浸体验。个性化指导存在欠缺，在大班授课的模式之下，教师没办法针对每个学生的语言水平以及发展需求给予个性化指导，互动形式较为单一，师生互动以及生生互动的模式比较固定，缺乏新鲜感与挑战性。

（二）生成式人工智能带来的突破契机

生成式人工智能为解决上述困境开辟了新的技术途径：其一，它有强大的自然语言生成能力，可模拟各类真实场景下的日语对话，为学生给予丰富多样的语言输入输出契机，其二其多模态生成能力可将图文、音频、视频等多种形式相结合，营造出沉浸式的文化体验氛围，其三个性化适配能力依照学生的学习进度与水平，提供定制化的学习内容以及反馈指导。其四持续交互能力能支持学生在任何时间任何地点进行语言练习，突破时间与空间的限制。

三、生成式人工智能支持的情境化教学模型构建

（一）智能情境创设

借助生成式人工智能有的场景生成能力来构建丰富多样的语言使用情境，其中涉及日常生活场景，像购物、就餐以及问路等情况，以及学术交流场景，例如课堂讨论和论文写作等，另外也有职场应用场景，比如面试与商务谈判等，每个场景都配备了相应的语言素材以及文化背景说明，以此帮助学生理解语言使用时的社会文化语境。

（二）多模态沉浸体验

借助文本、图像、音频以及视频等多种模态的内容生成方式，为学生打造一个全方位的沉浸式学习环境，比如说，在教授日本饮食文化这一内容时，可生成与之相关的对话文本，还可展示食物的图片，播放用餐礼仪的视频，甚至进行模拟点餐过程中的语音交互，让学生在多重感官体验里深化自身的学习。

（三）个性化智能交互

依据学生的学习数据以及个性化需求，生成式人工智能可扮演多种不同角色与学生展开交互练习，像是充当语言陪练来开展对话训练，作为文化顾问去解答相关问题，扮演面试官进行模拟面试等等，系统会依照学生的表现实时调整对话的难度以及内容，以此保证交互有适切性与挑战性。

（四）自适应反馈优化

生成式人工智能有对学生语言输出给予实时分析与评估的能力，给出有针对性的反馈及建议，这其中覆盖了针对语法、词汇等语言形式的纠错，同时也涉及到表达方式、文化适宜性等指导，该系统会对学生的学习轨迹加以记录，依据实际情况动态优化教学内容与策略，以此达成教学过程的良性循环状态。

四、教学实施路径与策略

（一）课前准备阶段

教师借助生成式人工智能来设计情境化教学方案，此方案覆盖确定教学目标、挑选核心场景以及生成教学素材等方面，系统会依据班级学生的整体水平生成基础版本的教学内容，教师可在此之上开展个性化调整，而学生则借助系统展开预习，初步知晓即将学习的情境以及语言点。

（二）课中实施阶段

课堂教学围绕情境活动展开，学生于教师引导以及 AI 辅助之下开

展各类语言实践活动，比如说，在模拟机场通关的情境里，学生分别充当旅客与海关人员，生成式人工智能给予实时语言支持以及文化提示，教师着重观察学生的表现，及时找出共性问题并给予指导。

（三）课后拓展阶段

生成式人工智能依据课堂表现情况，为每一位学生生成有个性化特点的拓展练习以及补充材料，学生可持续与人工智能展开情境对话练习，系统会对练习过程给予记录并且给出改进建议，人工智能还会推荐如日本影视片段、新闻报导这类相关的文化学习资源，以此帮助学生加深理解。

（四）评价反馈阶段

采用将过程性评价和总结性评价二者结合起来的方式，生成式人工智能可实时记录学生的学习数据，这些数据涉及了参与度、准确度以及流利度等多个维度的指标，形成学习分析报告，教师依据 AI 所提供的分析结果以及自身的观察情况，对学生展开综合评价，并且据此调整后续的教学计划。

五、面临挑战与应对策略

（一）技术层面的挑战与应对

生成式人工智能于日语处理的准确性以及文化理解层面依旧存有一定的局限性，在日语敬语运用、方言辨别、文化隐喻等领域，有可能会出现差错，应对的策略涉及了多个方面，有建立人工审核机制，以此对 AI 生成的内容实施质量把控，强化系统训练，引入更多高质量的日语语料，采用人机协同模式，把AI 生成的内容与教师指导相互结合起来。

（二）教学层面的挑战与应对

怎样把 AI 生成的情境同课程目标有效结合起来，防止出现只是为了技术而应用技术的形式化情况，应对的办法有这些：按照教学目标来挑选技术应用的方式，强化对教师的培训，提高教师信息化教学设计的能力，构建教学效果评估机制，不断优化教学模式。

（三）伦理层面的挑战与应对

生成式人工智能在实际应用过程中，说不定牵涉到数据隐私以及文化偏见等一系列问题，针对这些问题所采取的应对策略主要有以下几个方面：其一，要严格依照数据保护法规来行事，对学生数据进行加密存储，其二，需要定期对算法当中存在的文化偏见展开检测，并及时加以修正，其三，应当着力培养学生的批判性思维，使其不会盲目地去接受由AI 生成的内容。

六、结语

以生成式人工智能作为支撑的基础日语情境化教学迎来了全新的发展契机，借助创设多种多样的情境、给予沉浸式的体验、达成个性化的交互以及智能化的反馈，切实解决了传统教学里存在的诸多难题，不过技术的运用还是要以教育目标作为指引方向，重视人机协同，强化质量监控以及伦理方面的考量。未来的研究可探寻生成式人工智能在不同语言技能训练中的应用成效，以及和传统教学方法的最佳结合方式，促使外语教育朝着更具智能化、个性化、高效化的方向迈进。

参考文献：

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[2] 张子藤, 张钰淇, 薛寒予. 生成式AI 在外语教学中的创新应用[J].美眉 ,2025(3):69- 71.

[3] 王小勤 . 高校外语数字化教学模式建构及实施路径——以 " 日语视听说 " 课程为例 [J]. 教师 ,2023(24):39- 41.

作者简介：姓名：周海宁（1983- ），性别：女，民族：汉，籍贯：，职称：讲师，学历：硕士研究生，单位：，研究方向：日语语言学。

项目名称：AI 赋能下高校基础日语课程多模态教学模式的创新研究；项目编号：JGJX 25D0187