高亞男 廣東省深圳市鹽田區(qū)樂群實驗小學

情境教學法是國內(nèi)外教育學家和語言學家都著重強調(diào)的外語學習方法，情境的創(chuàng)設和恰當應用對學生的英語學習起著至關重要的作用。但在英語教學實施的過程中，創(chuàng)設合適的情境，并盡可能多地合理融入英語教學，需要教師不僅要具有豐富的教學經(jīng)驗，還要具有創(chuàng)造力和聯(lián)想能力，同時付出大量的時間成本，而當學生遇到相關問題情境時，教師也很難在第一時間根據(jù)相關情境組織教學。為解決以上問題，筆者嘗試將人工智能引入英語情境式教學，使計算機能夠自動化地完成語言描述和問題情境之間的轉換。

● 人工智能用于語言和情境關聯(lián)的理論基礎

圖像處理和自然語言處理作為人工智能研究的兩個重要分支，在人臉識別、智能駕駛、語義分析、智能問答領域都得到了廣泛應用。隨后，出現(xiàn)了圖像信息和語義信息的跨模態(tài)關聯(lián)模型，這種關聯(lián)模型的出現(xiàn)和發(fā)展，為人工智能輔助英語情境式教學提供了理論基礎。

1.圖像描述模型

圖像描述模型的任務：將任意輸入的照片或圖像，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡后生成一段與圖像內(nèi)容高度關聯(lián)的語言描述。訓練這類神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量已經(jīng)被標注的數(shù)據(jù)作為訓練集，目前這類訓練數(shù)據(jù)以英語語言描述居多，已發(fā)表的模型也以生成英語描述為主。這意味著借助圖像描述模型，學生在任何時候都可以將所看到的情境通過拍攝和錄制的方法形成圖像記錄，然后生成相關英語描述，即隨時隨地通過相關情境學習英語。

圖像描述模型一般由一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的編碼器和一個基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的解碼器構成（如圖1），該架構于2015年由Vinyals等人提出。其中，編碼器用于提取圖片的關鍵特征，將圖片從由像素點數(shù)值描述的矩陣編碼為一個低維的一維向量；解碼器則由多個長短時記憶單元（LSTM）構成，每個LSTM單元的輸入都是上一個LSTM單元的輸出，用于結合圖片特征和已得到的上文信息，預測下一個單詞，從而得到完整的描述。

圖1

2.圖像生成模型

圖像生成模型的任務：對于給定的語言描述，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡生成與描述相符的圖像。通過圖像生成模型，教師可以在教學過程中，基于教學目標引導學生主動進行情境描述。根據(jù)學生的描述生成具有情緒色彩的、以形象為主體的生動具體的場景，從而幫助學生理解教材。

圖像生成模型一般包括詞嵌入（embedding）單元和卷積網(wǎng)絡（CNN）單元。此外，為了保證生成的圖像與真實世界圖像相仿，一般還會額外使用一個判別器，從而組成生成對抗模型（GAN）。其中，詞嵌入單元用于將單詞轉化為與語義相關的數(shù)值向量。在詞嵌入單元后，隱層用于將這些數(shù)值向量合并，然后通過多個卷積層，輸出與圖片大小一致的代表像素點的數(shù)值矩陣。判別器則用于區(qū)分真實世界圖像和被生成的圖像。在訓練中，生成模型與判別模型最終達到納什均衡，此時生成的圖像便會達到與真實世界相似的效果。

● 人工智能用于英語情境式教學的應用示例

筆者將上述模型整合為可以在個人臺式計算機運行的可視化軟件，并在小學英語課堂上輔助教學，取得了良好效果。軟件的運行界面如圖2所示，教師和學生既可以上傳生活中隨手拍攝的照片，通過軟件獲得該照片情境的1～3條英語描述，也可以輸入英語描述，運用軟件生成符合描述的情境圖像。整個過程無需了解相關背景知識，只需要通過簡單的鼠標操作完成。

圖2

1.教學示例：描述動物

在牛津深圳版一年級下冊教材第1單元中，學生需要學習并應用動物有關的單詞frog、bee、bird、rabbit等，需要掌握在場景下使用句型“What do you see?”“I see...”向他人詢問所看見的東西，并獲取信息。

（1）課前激趣導入

課前，教師向?qū)W生展示生活中拍攝的小動物照片，由此引入新的句型：What do you see？對于常見的動物，學生往往具有一定的生活基礎，可以用I see a cat/dog這種簡單的方式回答。此時，教師向?qū)W生提問：你們知道計算機是如何回答：What do you see？這個問題的嗎？教師將這些照片輸入人工智能軟件，并將軟件返回的英文描述展示給學生，如A dog is sitting on the bench。

（2）課中增設情境

在新授環(huán)節(jié)，教師引導學生將課前準備的青蛙、蜜蜂、鳥、兔子的圖片輸入人工智能軟件，學生向計算機提問：What do you see？軟件依據(jù)照片返回英文描述，如A frog is sitting on the rock/A bee is near to a flower。教師可以引導學生在情境中學習生詞和句式。英語描述與圖像的高度一致性，能引導學生產(chǎn)生記憶上的聯(lián)結，看圖說話的形式可以讓學生加深記憶。

（3）練習輔助輸出

在課堂練習環(huán)節(jié)，學生展示各類動物圖片，并在小組活動中相互提問：What do you see？學生在教師的幫助下，通過人工智能軟件生成對情境的描述，并自主學習描述圖片情境的單詞和句子，然后相互回答。整個過程充滿趣味性，同時使教學內(nèi)容更貼近生活實際。在描述完整情境時，軟件協(xié)助學生進行完整的遣詞造句，同時擴充了學生的視野，擴展了學生的知識儲備。

2.教學示例：學習顏色

牛津深圳版一年級上冊教材第12單元創(chuàng)設了學生在公園游玩的場景，學生需要學會描述不同顏色如red、blue、yellow、green等，并需要掌握句型“What colour is it?”“It's...”詢問和回答顏色。

（1）課前激趣導入

課前，教師向?qū)W生展示不同顏色的小鳥圖片，由此引出新的句型“What colour is it？”。這種直觀的視覺體驗，可以激發(fā)學生對顏色的認知。

（2）課中增設情境

在課中，教師引導學生發(fā)揮想象力，自發(fā)使用這些詞匯描述不同顏色的小鳥，然后通過軟件生成這些顏色的鳥類圖片并向其他同學展示。在練習中，學生語言輸出與視覺輸入產(chǎn)生聯(lián)結，更容易輔助學生將顏色與對應表達關聯(lián)在一起，學生學習的有效性也大大增強。在課堂上，一些學生出于對軟件生成結果的好奇，還查閱了更多描述顏色的詞匯，如pink、purple、black、white等，大大激發(fā)了學生探索新知識的主動性?；A較好的學生還試圖使用更加復雜的表達，如A bird bird with green crown/A yellow bird with black tail等，使軟件生成更加色彩豐富的鳥類圖片。

（3）練習輔助輸出

在練習階段，學生以小組討論的形式，首先使用不同的顏色詞匯進行語言表達，并使用軟件生成相關圖片，然后根據(jù)生成的圖片，使用“What colour is it?”“It's...”相互提問和回答。這種圖文并茂的形式讓學生能夠在趣味中理解、認讀、辨認顏色，同時，培養(yǎng)了他們學習英語的興趣和習慣。學生在實際操練中不斷增加單詞和句子的儲備量，通過圖片自動生成的系統(tǒng)，也在不知不覺中增加了英文閱讀量。

● 人工智能用于英語情境式教學的實踐意義

筆者整合了人工智能模型，編寫和使用情境化教學軟件，并應用于英語課堂。該軟件具有直觀性、趣味性、互動性的特點，在課堂上學生表現(xiàn)出積極的參與和學習欲望。課程實踐表明，在人工智能軟件的輔助下，教師能夠容易地設置有趣、合理的語境，帶動學生理解文本，開展語用活動，達到在情境中獲得知識、培養(yǎng)能力、發(fā)展智力的目的。對于學生在寫作練習中遇到的普遍性問題——句子生成困難，以及教師在備課中偶爾遇到的例子匱乏問題，也都可以通過軟件得到部分解決。

未來，隨著人工智能領域的發(fā)展，筆者將繼續(xù)完善該情境教學軟件的功能，提高模型預測的精度，豐富軟件的使用場景和功能，如故事生成、情境對話等，并進一步在教學實踐中推廣應用。同時，筆者還將使軟件描述更加貼近教學目標，通過修改語料庫權重，使模型側重于學生所處的各學習階段常用的英語語料，使之能夠區(qū)分學段地服務于中小學教學。