AI 赋能下的高校基础日语多模态教学模式构建研究

一、引言

在数字化时代的大背景之下，人工智能技术跟教育的深度融合正在重新塑造传统的教学范式，高校基础日语身为外语教学里关键的一部分，面临着教学模式单一、学习资源有限以及个性化教学欠缺等诸多问题，多模态教学理论提出，借助整合文字、图像、声音、视频等多种符号资源，可给学生创设更为丰富的学习环境，推动语言综合运用能力的提高。人工智能技术，自然语言处理、计算机视觉以及机器学习等领域取得的突破，为多模态教学给予了强大的技术支撑，AI 可达成多模态学习资源的智能生成与推荐，还可凭借数据分析为个性化教学提供依据，当前 AI 赋能的多模态教学在日语教育领域的研究还处在起步时期，急需深入剖析其理论框架以及实践路径。

二、基础日语教学现状与改革需求

（一）现有问题分析

现阶段高校基础日语教学存在着一些问题，其一教学模式方面，主要是以教师讲授为主，学生参与程度较低，语言输出的机会也比较有限，其二教学资源方面，是以教材为核心，缺少真实语境下的多模态输入，其三个性化学习支持有所欠缺，难以契合学生的差异化需求，其四学习评价方式较为单一，侧重于对语言知识的考查，而忽视了实际运用能力。

（二）AI 技术的赋能优势

人工智能技术为解决这些难题给予了新的契机，智能语音识别与合成技术能给出标准的发音示范，还可进行实时的发音纠正，自然语言处理技术可生成丰富多样的语境对话，创设出真实的语言使用场景，机器学习算法可对学生的学习数据展开分析，以此提供个性化的学习建议，计算机视觉技术可实现对图像、视频等多媒体资源的智能处理与分析。

三、AI 赋能的多模态教学模式构建

（一）理论框架设计

本研究构建的 AI 赋能多模态教学模式有三个核心层次，分别是技术支撑层、资源整合层以及应用实践层，技术支撑层依靠人工智能技术得以实现，其中覆盖了语音识别、自然语言处理以及机器学习等技术，资源整合层将文字、音频、视频以及图像等多种模态的学习资源进行了汇聚，应用实践层主要关注具体的教学场景以及应用模式。

（二）多模态资源库建设

借助 AI 技术搭建智能化多模态教学资源库：运用文本生成技术打造出丰富多样的阅读材料以及对话范例，凭借语音合成技术制作出有标准发音的音频资源，再次，依靠计算机视觉技术对图像、视频资源展开处理与分析，采用推荐算法达成资源的智能推送以及个性化匹配。

（三）教学流程重构

利用 AI 技术对教学流程给予重构：在课程开始前，系统会依据学生的学习档案推送预习材料以及前置测试，课程进行过程中，教师借助智能工具展开互动教学，学生借助多模态终端参与学习活动，课程结束后，系统会自动生成个性化练习，并且提供实时反馈与指导，整个流程达成了教、学、评的有机整合。

四、教学模式实施路径

（一）智能预习阶段

学生借助智能学习平台来获取有个性化特点的预习材料，该系统会依据学生当下的水平以及学习目标，推送难度适宜的文本、音频以及视频资源，AI 语音助手可提供发音方面的指导以及基础对话练习，同时记录学生的学习数据，以此为课堂教学给予参考。

（二）互动课堂阶段

教师借助智能教学系统开展多模态互动教学，其中运用提高现实也就是AR 技术来展示日本文化场景，利用语音识别技术组织发音训练，还借助即时翻译工具来进行文本解读，学生凭借智能终端参与课堂活动，系统会实时记录学生的参与情况并且提供辅助支持。

（三）巩固拓展阶段

在课后学习阶段的时候，系统会依据课堂上的表现来推送巩固练习以及拓展资源，其中智能对话机器人可提供口语练习的机会，写作辅助工具可以给予作文相关的反馈，文化体验模块借助虚拟现实也就是 VR 技术创设出沉浸式的文化学习环境，所有的学习数据都会被实时记录下来并且进行分析，以此用来优化后续的教学设计。

（四）多元评价阶段

构建依托 AI 技术的多元评价体系，其中覆盖过程性评价与总结性评价相互结合，定量评价以及定性评价彼此补充，智能系统会自动记录学生的学习轨迹，对学习成效给予分析，生成学习报告，教师依据系统数据并结合个人观察，给出综合性的评价与指导。

五、实施挑战与应对策略

（一）技术层面的挑战

当前 AI 技术于日语处理领域依旧存有一定的局限性，在语义理解以及文化语境处理等相关方面，针对这些局限，相应的应对策略主要涉及以下几个方面：其一，着重强化技术研发工作，以此提升 AI 对于日语的处理能力，其二，构建人工审核机制，保证内容的准确性，其三，采用人机协同的模式，充分发挥教师所有的主导作用。

（二）教师层面的挑战

教师应当适应全新的教学模式，熟练掌握相关技术工具，应对策略主要有以下这些：开展系统培训工作，以此提升教师的信息化教学能力，建立教师学习共同体，促进经验分享交流，提供技术支持团队，来协助教师解决技术方面的问题。

（三）学生层面的挑战

学生有必要去适应全新的学习方式，以此来发展自主学习能力以及数字素养，应对的策略主要囊括以下几个方面：为学生提供使用方面的指导，帮助他们掌握智能学习工具，设计出循序渐进的学习任务，防止出现技术使用方面的障碍，关注学生所给出的反馈，持续对使用体验加以优化。

（四）伦理层面的挑战

AI 的应用过程中会涉及到如数据隐私以及算法公平性等一系列问题，针对这些问题所采取的应对策略主要有以下几个方面：首先要严格依照数据保护法规来执行，以此切实保障学生的隐私安全，其次需定期对算法偏见进行检测并加以修正，保证教育公平得以实现，最后还要注重培养学生的批判思维，使他们可正确认识 AI 工具所存在的局限性。

六、结语

AI 赋能下的高校基础日语多模态教学模式给日语教学改革给予了新的思路和办法，借助人工智能技术和多模态教学的深度结合，可营造更为丰富且真实的学习环境，给予个性化的学习支持，推动学生语言综合运用能力的发展，不过技术的运用依旧要以教育目标作为导向，重视教学实效，防止出现技术至上主义。未来的研究需要探寻 AI 技术与语言教学深度融合的有效途径，强化实证研究，完善理论体系，促使日语教育数字化转型朝着健康的方向发展。

参考文献:

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[2] 毛文伟 , 谢冬 , 郎寒晓 .ChatGPT 赋能新时代日语教学：场景、问题与对策 [J]. 外语学刊 ,2023,(06):25-33.

[3] 卢明洛 . 人工智能环境下二外日语教学改革与学习动机的培养[J]. 中关村 ,2025,(05):207-209.

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：JGJX25D0187