基于人工智能技術(shù)的大學(xué)外語教學(xué)初探

李明

（鄭州西亞斯學(xué)院，河南 新鄭 451150）

一、引言

21 世紀(jì)以來，互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的發(fā)展，對外語教學(xué)產(chǎn)生了重大影響，各種學(xué)習(xí)平臺應(yīng)運(yùn)而生，相關(guān)研究層出不窮。然而，正如EDUCAUSE機(jī)構(gòu)2020 年度的地平線報(bào)告所言，技術(shù)本身并不能促進(jìn)學(xué)習(xí)效果的提高，教師必須通過精心設(shè)計(jì)課堂，把技術(shù)鑲嵌入課堂，使其如腳手架般輔助教學(xué)，才能真正讓教育者和學(xué)習(xí)者受益。在外語教學(xué)領(lǐng)域，學(xué)生中心型交際教學(xué)法是普遍接受的比較高效的英語學(xué)習(xí)法。從教育心理學(xué)的角度來看，只有借助有效動機(jī)教學(xué)策略來設(shè)計(jì)教學(xué)，才能真正激發(fā)學(xué)生的積極性和投入度。因此，基于人工智能平臺，借助動機(jī)策略來設(shè)計(jì)學(xué)生中心型課堂，是當(dāng)下外語教學(xué)改革的重點(diǎn)之一。鑒于此，本文著重探討基于學(xué)習(xí)通、騰訊課堂和微信等人工智能平臺，借用小組presentation 的動機(jī)策略，探討學(xué)生的學(xué)習(xí)型積極性能否帶來其積極投入程度的提高。

二、研究手段

本研究主要從兩個(gè)維度出發(fā)，一是人工智能平臺的選用，一是動機(jī)策略的運(yùn)用和量表的選擇。人工智能學(xué)習(xí)平臺，主要選擇學(xué)習(xí)通，騰訊課堂和微信群。學(xué)習(xí)通利于即時(shí)簽到和在線考試的發(fā)布、批改和監(jiān)控；騰訊課堂利于在線提交文本共享、師生互動和課后課堂錄像回訪；微信班級群，利于分享在線問卷，快速高校收集數(shù)據(jù)分析收據(jù)。在動機(jī)策略的運(yùn)用和量表選擇方面，主要參考國內(nèi)外目前最新的動機(jī)研究成果，選取比較符合中國外語課堂實(shí)際狀況的課堂設(shè)計(jì)策略（小組活動，師生互動等）。具體來講，基于動機(jī)研究領(lǐng)域的自我決定理論、期待-價(jià)值理論、自我效能理論、自我理論，歸因理論，興趣理論，及關(guān)愛理論等，考量中國外語課堂的傳統(tǒng)弱點(diǎn)（學(xué)生的被動學(xué)習(xí)，非課堂的主體），選擇賦權(quán)、成就和興趣等維度的課堂策略。小組活動，讓學(xué)生決定組員和組長，學(xué)習(xí)任務(wù)的展示要點(diǎn)，也給學(xué)生充分的空間；小組展示后老師和同學(xué)的反饋，增強(qiáng)其成就感；小組活動成果的展示方式，視頻音頻等，增加其趣味性。這些思路均與動機(jī)心理研究領(lǐng)域的課堂設(shè)計(jì)邏輯路線一致。（見圖1）

三、研究過程

本研究選取中國中部某大學(xué)的英語專業(yè)大三學(xué)生的漢英翻譯課程作為研究載體。參加者為任課教師和58 名同學(xué)。人工智能平臺包括學(xué)習(xí)通，騰訊課堂和班級微信群，課堂具體教學(xué)策略來自瓊斯教授的《通過設(shè)計(jì)激發(fā)學(xué)生積極性--大學(xué)教師實(shí)用設(shè)計(jì)策略。課堂設(shè)計(jì)主要包括三方面。一是課前熱身視頻的小組討論，二是課本知識的小組思維導(dǎo)圖課堂展示活動，三是課后作業(yè)的騰訊課堂上傳。任課老師在課堂和課外，通過三個(gè)人工智能平臺和學(xué)生保持聯(lián)系。對于活動一，老師讓同學(xué)自由組合成6 人小組，自行選出小組長，通過觀看小視頻，小組討論小視頻，小組派代表來表達(dá)小組心聲和看法。對于活動二，老師把具體章節(jié)的教材分成幾大部分（基于班級小組的數(shù)量），每組負(fù)責(zé)一塊，群策群力，畫出思維導(dǎo)圖，在課堂給同學(xué)展示。對于活動三，課后作業(yè)的重點(diǎn)部分，所有小組都要完成并上傳人工智能平臺學(xué)習(xí)通。另外，三大人工智能平臺，利于老師和同學(xué)分享最新的視頻音頻信息，以及學(xué)生對課堂學(xué)習(xí)的及時(shí)反饋?；谠诰€交流，課內(nèi)小組presentation，以及平臺作業(yè)和反饋，營造一個(gè)積極主動愛心滿滿的英語學(xué)習(xí)大家庭。

四、數(shù)據(jù)分析

主要包括兩個(gè)方面。一是數(shù)據(jù)的信度分析，二是積極性對投入度的預(yù)測效果。數(shù)據(jù)的顯著性標(biāo)準(zhǔn)值為0.05。通過信度分析檢驗(yàn)本實(shí)驗(yàn)的問卷的可信度是否可靠，值得推廣應(yīng)用；通過線性回歸，探索學(xué)生學(xué)習(xí)動機(jī)層面哪些因素能夠預(yù)測學(xué)生的投入程度。

五、研究結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)篩選

本課程一共58 位同學(xué)，在四次課程后，對其進(jìn)行問卷調(diào)查，調(diào)查方式為在線問卷星系統(tǒng)。在58 份問卷中，剔除答題不完整和選擇肢選項(xiàng)太單一（比如全部問題選擇肢均為第五或第六選項(xiàng)），最后有效問卷共計(jì)54 份。

（二）問題1 結(jié)果

通過對本研究中的七大因子（賦權(quán)、有用、成功、興趣、關(guān)愛、努力程度、自主策略應(yīng)用等）數(shù)據(jù)顯示，7 大因子信度良好，可以對其進(jìn)行分析，阿爾法系數(shù)從0.80 到0.92 不等，可以對其進(jìn)行分析（見表1）。這些數(shù)據(jù)也是問題1 的調(diào)查結(jié)果，為問題2 的開展奠定了信度基礎(chǔ)。

表1：本研究中各量表的信度。

（三）問題 2 結(jié)果

本研究通過回歸分析，從努力程度和自我調(diào)節(jié)策略的運(yùn)用這兩個(gè)投入維度，來考查學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性感受能否預(yù)測其積極投入程度。在努力程度維度，成就感和興趣感能夠解釋努力付出方差的58%，也即學(xué)習(xí)感受中的成就和興趣對對努力付出有顯著預(yù)測效果（見表2）。同樣，在自我調(diào)控策略方面，學(xué)生的成就感顯著預(yù)測其自我調(diào)控策略的運(yùn)用程度，成就感能夠解釋自我調(diào)控策略運(yùn)用方差的51%。（見表3）總之，在新型基于人工智能平臺的外語課堂上，學(xué)生的成就感和興趣，能夠顯著預(yù)測其學(xué)習(xí)的積極投入程度。這在課堂教學(xué)質(zhì)量科學(xué)評估方面，具有重要意義。

表2：學(xué)習(xí)感受對努力付出的普通回歸分析

表3：學(xué)習(xí)感受對自我調(diào)控策略的普通回歸分析

六、討論與結(jié)論

問題1 的數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，本研究中所運(yùn)用的動機(jī)/學(xué)習(xí)積極性量表，具有很好的信度，外語教學(xué)研究領(lǐng)域的老師可以放心使用。問題2 的分析結(jié)果表明，基于人工智能平臺的外語課堂，因?yàn)槠浔憷裕ㄊ謾C(jī)端隨時(shí)查閱隨時(shí)互動隨時(shí)提交作業(yè)），深受學(xué)生歡迎；基于動機(jī)策略的課堂設(shè)計(jì)，使得成就感和興趣大大提高（教師反饋，作業(yè)騰訊課堂文件區(qū)展示，在線展示課文講解等）更能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)上的積極投入程度，特別是成就感和興趣的預(yù)測效果非常明顯。未來大學(xué)里的英語教師可以繼續(xù)研究如何基于人工智能平臺和合適動機(jī)策略，來調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)積極性，從而帶來其參與度的提高。最后，通過長期的縱向跟蹤，可以檢驗(yàn)基于人工智能和動機(jī)策略的課堂，是否真正帶來學(xué)生學(xué)術(shù)成就和綜合能力的全民提高。