ChatGPT 人机互动在德语词汇语法教学设计与练习生成中的应用研究

一、引言

1.1 研究背景

近年来生成式人工智能在语言教育中应用广泛。以 ChatGPT 为代表的大语言模型凭借强大的自然语言生成能力为教师提供高效内容支持。德语语法规则复杂，例句和练习设计耗时，教师常面临重复性劳动和资源匮乏的问题。通过人机互动ChatGPT 可在数秒内生成各类练习，显著提高备课效率。

1.2 文献综述

已有研究指出生成式人工智能在外语教学中的多种应用场景。国际研究方面，Klimova 等（2024）1 指出，AI 生成的文本可辅助写作与任务设计，丰富课堂材料；Kohnke 等（2023）2 探讨了 ChatGPT 在语言教学中的应用和挑战，指出它可以在备课、写作和语法练习设计中提供有效支持，但教师应具备一定数字素养与提示（prompt）设计能力，以控制内容质量并规避伦理风险。国内研究方面，李佐文（2024）3 认为 ChatGPT 可在例句扩展和课堂练习方面为教师减负，但教师需校验 AI 内容的准确性。宋飞等（2023）4 以对外汉语教学为例，提出 ChatGPT 可为教学资源构建提供灵活支持，但知识覆盖和文化语境处理仍存在不足。张震宇等（2023）5关注 AI 教学赋能和教师角色变化，指出教师在使用 AI 工具时需保持引导与批判意识。总体来看，现有研究多集中于英语教学尤其是写作场景，针对德语教学尤其围绕备课与命题的系统分析十分有限，亟需深入探讨。

1.3 研究目的与问题

本研究通过案例探讨ChatGPT 在德语词汇和语法教学设计中的应用价值与局限性。重点包括：1. ChatGPT 能生成哪些类型的词汇与语法教学资源？

2. 教师可以通过哪些 prompt 策略与人机互动方式优化生成内容？

3. ChatGPT 在提高备课效率、丰富习题种类方面的效果与局限性如何？

二、研究方法

本研究采用案例分析法，结合教师备课与命题实践，探索 ChatGPT 在德语词汇和语法教学中的应用。围绕常见语法点及高频词汇主题，通过针对性的 prompt 策略与 ChatGPT 进行多轮对话，生成主题词汇、对话、句型转换、改错等练习，并对生成结果从语言质量和教学适配度方面进行分析。

三、案例分析

本章通过案例呈现 ChatGPT 在词汇与语法教学设计中的应用。案例一围绕主题“einkaufen”， 展示其根据指令生成关键词和情境对话辅助课堂词汇教学的过程；案例二以语法练习为例，呈现教师如何利用多轮互动生成句式转换任务，并通过指令优化练习的可用性。

3.1 词汇练习生成案例：Einkaufen

教师（L）通过与ChatGPT（C）的多轮对话，快速构建出主题教学资源。Schritt 1. 教师设定教学主题“Einkaufen”， 并要求 ChatGPT 生成多组关键词：

L： „Bitte erstellen Sie drei Gruppen mit je 6-7 Stichwörtern zum Thema Einkaufen （Niveaustufe A2）， die sich für Dialogübungen eignen.

C： （1） Bäckerei- Brötchen- frisch- kosten- gern- bitte （2） Supermarkt- Angebot- Käse- bezahlen- Karte- Quittung

（3） Gemüse- Tomaten- Kilogramm- probieren- nehmen- danke教师可以让学生根据关键词写对话。考虑到低级别学生对模仿学习需求，教师还可以发布进一步指令，让ChatGPT 生成示例对话：Schritt 2. 教师根据实际教学需要提出进一步需求：根据关键词生成对话

L： „Schreiben Sie für jede Gruppe einen kurzen Dialog mit 4 bis 6 Sätzen， in dem alle Wörter vorkommen.

C： （Beispiel- Dialog für Gruppe 2）

– Guten Tag！ Der Käse ist im Angebot， richtig？

– Ja， ein Stück kostet nur 1，99 Euro.

– Ich nehme zwei Stück. Haben Sie sonst noch etwas im Angebo – Wie wäre es mit Brot？

– Hm， das klingt gut. Ich nehme ein Brot dazu.

– Sehr schön. Möchten Sie bar oder mit Karte zahlen？

– Mit Karte， bitte.

教师发现对话过短，可以提示AI 补充细节。Schritt 3. 优化与延展

L： „Der Dialog ist zu kurz. Ergänzen Sie bitte zwei Sätze， z. B. eine Nachfrage nach weiteren Produkten.“

C： – Guten Tag！ Der Käse ist im Angebot，

Ja， ein Stück kostet nur 1，99 Euro.

Ich nehme zwei Stück. Haben Sie sonst noch etwas im Angebot？

一 Wie wäre es mit Brot？ Es ist auch im Angebot und sehr frisch.

– Hm， das klingt gut. Haben Sie auch Vollkornbrot？

– Ja， wir haben Schwarzbrot und Vollkornbrot.

– Dann nehme ich ein Vollkornbrot dazu. Ach， Ist Butter heute auch im Angebot？ – Ja， Butter kostet heute nur 1，49 Euro.

Gut， dann bitte auch ein Stück Butter. Ich möchte jetzt bezahlen.

Sehr schön. Möchten Sie bar oder mit Karte zahlen？

– Mit Karte， bitte.

通过进一步互动，教师可针对生成内容提出修改建议并获得即时反馈。案例中，教师要求 AI 在原有对话

基础上扩充细节，使其更贴近真实情境。本节展示教师围绕“购物”主题，通过多轮人机互动生成课堂可用的词汇组和情境对话。ChatGPT 在初步

生成阶段即可理解需求并提供基础材料；教师再通过prompt 调整对话长度、语体和复杂度，实现内容控制。该

过程既提高了备课效率，又丰富了词汇教学素材，尤其适合低级别学习者进行主题对话模仿和口语训练。3.2语法练习生成案例：句型转换

相比词汇，语法练习更注重结构形式和逻辑关系。教师常需花费大量时间编写符合不同语法点的例句和练习。通过人机交互，ChatGPT 可根据指令迅速生成语法习题，并根据教师反馈进行调整。本节以“句型转换”为例，展示教师如何借助ChatGPT 生成符合要求的习题。

本练习面向 B1-B2 水平学习者，涵盖分词结构与关系从句、介词结构与从句、现实与非现实表达、被动态等语法点。

Schritt 1： 基础任务设定

该轮输出初步回应轮教师任务需求，句式涵盖明确，但语言相对简单。Schritt 2： 难度提升 - 延长句子，提升语言难度

这轮对话有效补充了其他重要语法结构，使练习形式更加丰富，有助于更全面地训练学生多句法转换能力。Schritt 4： 形式调整 - 局部改写，突出目标结构为降低学生的认知负担，聚焦目标语法点，教师还可以将题目要求由整句转写改成局部划线改写，明确学生需要处理的语法结构：

本案例展示了教师如何通过多轮指令逐步调整 ChatGPT 生成的语法练习。在初始任务过于宽泛或输出质量

不足时，教师需根据教学目标明确语法范围、提升语言难度，并控制练习形式以提升可操作性。相比词汇练习，

语法练习的生成对 prompt 的精确性要求更高。指令决定生成内容是否符合认知规律和课堂实践的可行性。划

线改写作为最终优化策略，有效平衡了语言难度与核心教学目标。3.3局限性应用案例：改错题生成的难点

在日常教学特别是德语专四备考中，改错题是常见题型，尤其适于提高学生的语言敏感性。通常每句含两处错误，涵盖动词变位、语序、介词搭配等典型语法点。与 ChatGPT 互动发现，该模型在生成符合要求的改错题时存在明显局限：

仔细观察可以发现，上述句子存在如下问题：

（1）错误数量不符：第1、2、5 句含有三处以上错误，第3、4 句仅含一处错误，未达到“恰好两处”的要求。

（2）错误类型不可控：部分错误反复出现（如语序不当），知识点覆盖面有限。

（3）句子自然性不足：为了人为制造错误，部分句子结构不自然（如句1）。

四、讨论与分析

本章结合案例分析ChatGPT 在生成德语词汇语法习题时的优势与局限，并提出有效的prompt 策略。

ChatGPT 在教学资源生成中具备效率优势：第一，响应快，可在数秒内生成与主题匹配的关键词、例句、对话和习题，减轻教师重复劳动；第二，通过明确的prompt 和多轮互动，教师可调节语言难度、句式结构及语体，满足不同教学需求。

4.2 局限性分析

在结构控制要求高的任务（如语法改错题）中，ChatGPT 存在局限：无法准确限制每句错误数量，常出现错误不足、过多或类型偏离的情况，影响练习的有效性与可控性。部分错误不够显著，难以识别，导致任务目标模糊。这说明在精度要求高的任务中，ChatGPT 尚不具备自主判断与教学目标匹配的能力，教师需进行筛选、修改和二次设计以确保教学质量。

4.3 prompt 使用策略建议

任务描述清晰具体：避免模糊指令，明确任务目标、难度、结构和输出形式。

分步指令引导：复杂任务分阶段进行，根据输出结果调整要求。

限制范围：结合需求设定条件，如对话练习规定场景和角色；填空题控制空格类型和语法点分布；句型转换明确句式结构。限定范围可提升输出结果的针对性和教学适配度。提供示例规范格式：示例有助于ChatGPT 理解需求，提升输出质量。

五、结论

本研究通过案例分析了ChatGPT 在德语词汇与语法教学设计中的应用。结果表明，该工具在生成主题词汇、情境对话及句型转换等任务中，可显著提高备课效率，丰富教学素材，并通过多轮互动优化结果。但在对精度要求较高的任务中，ChatGPT 表现不够稳定 需教师对生成内容进行筛选或加工。总体来看，ChatGPT 可作为辅助工具，为教师备课提供支持，但不能替代教师的专业判断。未来可探索优化 prompt 策略和建立任务模板，以提升输出一致性，并评估ChatGPT 应用于课堂的可行性和效果。

参考文献：

[1] Klimova， B.， Pikhart， M.， & Kacetl， J. （2024）. Generative AI and its applications in foreign language teaching.

Computers & Education， 210， 104896. https：//doi.org/10.1016/j.compedu.2024.104896

[2]Kohnke， L.， Moorhouse， B. L.， & Zou， D. （2023）. ChatGPT for language teaching and learning. RELC Journal，

54（2）， 537–550. https：//doi.org/10.1177/00336882231162868

[3] 李佐文 . （2024）. ChatGPT 赋能外语教学 ：场景与策略 . 北京第二外国语学院学报 ， 46（1）， 109–118.

https：//doi.org/10.12002/j.bisu.501

[4] 宋飞 ， 郭佳慧 ， 曲畅 . （2023）. ChatGPT 在汉语作为外语教学中的应用体系及实践 . 北京第二外国语学院

学报 ， 45（6）， 110–128.

[5] 张震宇 ， 洪化清 . （2023）. ChatGPT 支持的外语教学：赋能、问题与策略 . 外语界 ， （2）， 38–44.

作者简介：汪清波，1990.1.19，女，汉族，安徽六安人，硕士讲师，研究方向：德语语言文学