AI 辅助教学活动设计在拉丁语选修课中的应用研究

一、问题提出

近年来，人工智能技术在教育领域的应用日益广泛；同时，拉丁语作为一门古典语言，其传统的教学模式面临着诸多挑战，如学习资源有限、语法复杂、学生学习兴趣不足等，那么 AI 技术为拉丁语课堂的教学方法创新提供了新的可能性。

参考国内外过往研究的优缺点，笔者将尝试利用 AI 平台辅助设计一套适合公共选修课的拉丁语教学活动案例，目的是通过创新的教学方法提升学生的学习兴趣和综合语言能力，也可以抛砖引玉，为国内 AI 辅助语言教学研究提供实践参考。

二、文献述评

2.1 国内外研究述评

国外 AI 辅助语言教学的研究起步早，古典语言教学领域亦成有不少的研究积累。国外研究主要聚焦三个大的方向：第一个方向是基于NLP 的个性化反馈，如 Smith（2022）利用实时句法分析提升拉丁语写作精度；第二个方向是语言教学的智能评估系统，可通过 AI 自动标注语言形态错误并生成改进路径，显著减轻教师负担；第三个方向是利用AI 进行游戏化任务设计，Johnson（2020）证明即时积分与排行榜能将语法操练转化为情境挑战，提高学生的学习动机。

近五年国内关于 AI 技术辅助教学的研究进展迅速。李明（2022）借助多语对齐算法生成拉丁语—英语—汉语对照卡片，降低形态记忆负荷；张华（2021）将本土文化故事嵌入AI 推送，降低谚语的理解难度；王丽（2020）把“配对挑战赛”搬进课堂，通过小组协作与即时反馈显著增强参与度。

简言之，国外重技术创新而轻教学落地，国内重实践场景而缺深度研发。未来研究需打通“算法—内容—评价”全链，构建兼具理论厚度与本土适切性的拉丁语AI 教学框架。

2.1 选题意义和研究价值

本研究旨在探索 AI 技术在拉丁语公共选修课中的应用，通过设计具体的教学活动案例，为拉丁语教学提供一种创新的教学模式。这种模式能够打破传统教学的局限，将AI 技术与语言教学深度融合，为学生创造更加丰富、多样化的学习体验，激发学生对拉丁语学习的热情。

通过实际案例的探究，本研究将为拉丁语公共选修课的教学活动设计提供可操作的实践方案。这些方案能够直接应用于课堂教学中，帮助教师更好地组织教学活动，提高教学效果。同时，研究中所采用的 AI 工具和方法也可以为其他古典语言或外语教学提供借鉴和参考，具有一定的推广价值。

三、研究设计

3.1. 研究思路

本课题以“AI 辅助拉丁语选修课的教学活动设计”为核心，遵循“理论构建—案例设计—实践验证—优化改进”的逻辑路径进行研究，具体步骤如下：

理论梳理与需求分析：通过梳理国内外AI 辅助语言教学的理论基础，结合拉丁语教学中存在的实际问题，明确研究的核心方向。结合《拉丁语入门》课程实际需求和学生学情，分析 AI 技术与教学活动融合的可行性，为后续设计提供理论支撑。

案例设计与开发：以“拉丁语谚语三语配对挑战赛”课堂教学活动为原型，结合 Kimi 智能平台的多语言文本处理和即时反馈功能，对活动流程进行优化升级。

实践验证与数据收集：在课堂教学中实施优化后的活动方案，通过观察记录、学生反馈问卷、配对准确率统计等方式，收集活动效果数据。效果分析与迭代优化：结合定量分析与定性分析，评估AI 辅助设计的教学活动的优缺点，提出动态难度调整、个性化提示等改进策略，形成可推广的教学模式。

3.2 研究方法

该研究主要采取了文献研究法和案例分析法。在研究过程中，笔者系统梳理国内外 AI 辅助语言教学、拉丁语教学本土化、游戏化学习的文献，提炼理论框架和技术路径。并且，以“拉丁语谚语三语配对挑战赛”为典型教学案例，分析其设计逻辑、实施效果及优化空间。

四、活动方案

活动名称：“拉丁语谚语三语配对挑战赛”

活动目标：加深学生对拉丁语谚语的理解，提高学生的拉丁语、英语和汉语之间的语言转换能力，增强学生的团队合作精神和竞争意识。

活动准备：

制作三套卡片，一套包含拉丁语谚语原文，一套包含对应的英文译文，另一套包含对应的汉语译文。确保每句谚语的拉丁语、英文和汉语译文卡片数量相等，且一一对应。将所有卡片打乱，分别放置在三个不同的盒子或区域。

活动流程：

Step1 分组：将学生分成若干个小组，每组5-6 人

Step2 教师解释活动规则：每个小组需要从三个盒子中各抽取一张卡片，分别是拉丁语原文卡片、英文译文卡片和汉语译文卡片。学生需要在限定时间内找到匹配的拉丁语、英语和汉语译文卡片对。

Step4 讨论与分享：在配对过程中，鼓励学生讨论每句谚语的含义和背后的历史故事。配对结束后，每个小组可以选择几句谚语向全班分享其含义和故事。

教学模型。这种多语言互动不仅提升了学生的语言转换能力，还增强了他们对拉丁语背后文化内涵的理解。

Step5 评分与奖励：根据各组配对成功的卡片组数进行评分，获胜的小组将获得小奖品。

Step6 总结和延伸：活动结束后，老师总结每个谚语的含义和背后的历史故事。鼓励学生在课后查找更多拉丁语谚语，并在下一堂课上分享。

Step3 配对挑战：给每个小组一定的时间（例如：10 分钟）来配对卡片。每成功配对一组卡片，小组可以获得相应的分数。

五、结论与启示

本研究验证了三语对照游戏化模式在公选课场景下的可行性与有效性，形成“AI 生成—课堂实施—数据驱动迭代”的闭环，为古典语言教学提供了一条低成本、易复制、可扩展的本土路径。

5.1 创新之处

本课题创新性地引入了拉丁语、英语和汉语三语对照的 AI 辅助游戏化

AI 技术的应用使得教学活动能够更好地结合语言学习与文化教育。通过智能平台生成的拉丁语谚语背景故事，学生在学习语言的同时，能够深入了解古罗马的历史文化背景。例如，谚语“Carpe diem”（把握每一天）来自古罗马诗人贺拉斯的《颂歌》，鼓励人们活在当下。这种文化深度融合不仅增加了学习的趣味性，还培养了学生的跨文化意识和全球视野。

本课中的教学活动设计过程充分利用了现有的在线资源和工具。如Kimi 智能平台、Latin Proverbs Database 等，为教学活动提供了丰富的支持。5.2 不足之处

AI 辅助教学活动设计的优点显而易见，但也有其局限性。如果教师输入的提示语过于模糊，那么AI 生成的教学活动可能会过于天马行空。例如，笔者第一次要求 kimi 帮忙设计教学活动，它设计了一个定向越野活动，需要教师提前把单词卡藏在校园各处，让学生在校园中寻找线索。这显然不适宜我们公共选修课的教学条件。因此，在后续的改进中，笔者限定了教学活动的场所，要求kimi 设计适合教室内进行的教学活动。

此外，如果没有告知 AI 学生的学习进度，它可能会设计出远超学生目前能力的教学活动，例如举办拉丁语歌曲大赛等。作为开课时间为一学期的公共选修课，学生只会学习基础的发音规则 / 词汇和简单语句，尚且不足以学唱拉丁语歌曲。因此在后续的改进中，笔者要求kimi 设计符合学生语言水平的教学活动。

附录：拉丁语谚语中文、英文、拉丁语对照表

参考文献：

1.Smith, J. Artificial Intelligence in Language Learning:A Review[J]. Journal of Educational Technology & Society, 2022,25(2): 112128.2.Johnson, D. Gamification in Education: A SystematicReview[J]. Educational Technology Research and Development, 2020,68(4): 189205.3. 李明 . 基于人工智能的外语教学创新研究 [J]. 外语教学与研究 ,2022, 54(3): 321-330.4. 张华 . 拉丁语教学的本土化实践 [J]. 语言教学与研究 , 2021,42(5): 123-132.5. 王丽. 游戏化学习在外语教学中的应用[J]. 现代教育技术, 2020,30(5): 8998.

作者简介：赵蕴哲，女，硕士毕业于北京外国语大学，外国语学院讲师