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    人工智能在外語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用及研究熱點(diǎn)

    2019-04-25 00:33:36李春琳
    關(guān)鍵詞:人工智能教育深度學(xué)習(xí)

    李春琳

    摘 要:伴隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、腦科學(xué)研究的迅速進(jìn)步,人工智能在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)的支持下,催生了顛覆性的技術(shù),并迅速被運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域,如何將其與外語(yǔ)教育融合成為了外語(yǔ)教師們關(guān)注的焦點(diǎn)。文章介紹了人工智能在教育中主要運(yùn)用到的相關(guān)技術(shù)以及目前市場(chǎng)上人工智能在外語(yǔ)教育中的一些應(yīng)用,并梳理了人工智能在外語(yǔ)教育中的研究熱點(diǎn)方向,此類的研究國(guó)內(nèi)還較少,該研究結(jié)果會(huì)對(duì)高校外語(yǔ)教師的教育技術(shù)研究有一定借鑒啟發(fā)意義。

    關(guān)鍵詞:人工智能教育;深度學(xué)習(xí);智能教育系統(tǒng);外語(yǔ)教學(xué)技術(shù)

    中圖分類號(hào):G434? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ? ?文章編號(hào):1673-8454(2019)06-0029-04

    一、引言

    人工智能(Artificial Intelligence,簡(jiǎn)稱AI)近年來(lái)成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn),最初這個(gè)概念是在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上提出,并被正式確立為一門學(xué)科,歷經(jīng)三次高潮三次低谷的發(fā)展。1997年,IBM開發(fā)的人工智能“深藍(lán)”打敗人類的國(guó)際象棋冠軍。2016年3月,谷歌開發(fā)的AlphaGo以4:1的明顯優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝多次榮獲世界冠軍的李世石。自此人工智能在學(xué)術(shù)研究、行業(yè)發(fā)展和資本市場(chǎng)表現(xiàn)活躍。

    伴隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、腦科學(xué)研究的迅速進(jìn)步,人工智能在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)的支持下,迅速被運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域。以人工智能為核心的新技術(shù)與教學(xué)融合將成為下一個(gè)核心驅(qū)動(dòng)力。在2018年發(fā)布的《人工智能發(fā)展白皮書》[1]中,提到教育智能化將會(huì)成為教育領(lǐng)域的發(fā)展方向,人工智能將會(huì)引發(fā)教育理念和教育生態(tài)的深刻變革。全球主要發(fā)達(dá)國(guó)家當(dāng)前都在加速教育教學(xué)創(chuàng)新,積極開發(fā)教育新產(chǎn)品,推進(jìn)教育教學(xué)創(chuàng)新。

    2018年4月,《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》[2]提出了未來(lái)的人才培養(yǎng)新模式,要增設(shè)“人工智能+X”的復(fù)合專業(yè)培養(yǎng),眾高校也相繼成立了人工智能學(xué)院和相關(guān)專業(yè),如南京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、上海交通大學(xué)等,結(jié)合近幾年教育部“新工科”教育改革的背景,為外語(yǔ)教學(xué)與研究帶來(lái)了新的契機(jī)。

    傳統(tǒng)的外語(yǔ)教學(xué)中一直存在教學(xué)質(zhì)量和效果不理想的困境,我們要充分利用日趨成熟的人工智能技術(shù)開展一場(chǎng)深層次的變革,重塑外語(yǔ)教育的時(shí)代性、個(gè)性化的新形態(tài)。

    人工智能在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)和蒙特卡洛數(shù)搜索法等技術(shù)使用后,逐步形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”來(lái)進(jìn)行復(fù)雜精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理,初步有了人類高級(jí)智能的“學(xué)習(xí)能力”。人工智能在教育中所需用到的技術(shù)主要包括[3]:①自然語(yǔ)言理解技術(shù),這讓計(jì)算機(jī)與人之間能用自然語(yǔ)言來(lái)有效溝通,包括機(jī)器理解、機(jī)器翻譯等。②人機(jī)交互技術(shù),包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、情感交互等。③知識(shí)圖譜技術(shù),指建立語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),使用網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系來(lái)分析解決問題。④生物特征識(shí)別技術(shù),包括指紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等。

    二、人工智能支持下的外語(yǔ)教學(xué)改革

    我國(guó)外語(yǔ)教學(xué)的整體效率近年來(lái)一直不高,大學(xué)生的英語(yǔ)學(xué)習(xí)效果主要是通過全國(guó)大學(xué)生四六級(jí)考試的成績(jī)來(lái)體現(xiàn),雖然近年來(lái)加入了口語(yǔ)考試,但是學(xué)生的英語(yǔ)溝通交流水平總體還是令人擔(dān)憂,應(yīng)用能力遠(yuǎn)沒有達(dá)到熟練實(shí)用水平。大學(xué)英語(yǔ)的發(fā)展方向是要提高質(zhì)量,增強(qiáng)實(shí)效。大學(xué)英語(yǔ)的改革目標(biāo)是要將人文性、實(shí)效性、數(shù)字化與工具性相結(jié)合。

    隨著00后即將成為大學(xué)校園的主力軍,他們?cè)趯W(xué)習(xí)和認(rèn)知模式、信息技術(shù)運(yùn)用習(xí)慣方面有著鮮明的特色,技術(shù)、閱圖、創(chuàng)新、急切成為了他們的標(biāo)識(shí),被認(rèn)為是“數(shù)字原住民” [4],他們更傾向于用智能化方式去獲取數(shù)字化資源學(xué)習(xí)。但是面對(duì)海量且品種繁多的外語(yǔ)學(xué)習(xí)資源,如何滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)需求,提高學(xué)習(xí)效率,重構(gòu)有效適切的外語(yǔ)教學(xué)新模式成為了外語(yǔ)教師們探索科研的新目標(biāo)。

    目前市場(chǎng)上比較普遍的在線教育大多是一對(duì)一視頻,或者把一些教師的課做成視頻放在線上播放,這其實(shí)只是教學(xué)場(chǎng)所的改變,教育方式并沒有發(fā)生本質(zhì)變化,如果學(xué)生不自覺,效果有時(shí)候還沒有線下的實(shí)體課程好。人工智能則可以使用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)解決口語(yǔ)語(yǔ)音和文本的詞法、語(yǔ)法分析和語(yǔ)義理解,增加多元交互的學(xué)習(xí)環(huán)境,極大提升學(xué)習(xí)效果[5]。

    隨著人工智能研究的日益成熟,“智慧學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”被賦予了新的內(nèi)涵,智慧學(xué)習(xí)以建構(gòu)主義、混合學(xué)習(xí)和現(xiàn)代教學(xué)學(xué)習(xí)理論為理論基礎(chǔ),整合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、云計(jì)算、移動(dòng)通信、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)信息技術(shù)的增強(qiáng)型數(shù)字學(xué)習(xí)[6]。深度學(xué)習(xí)可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人腦的學(xué)習(xí)過程來(lái)抽象表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界的大量數(shù)據(jù)。目前典型的深度學(xué)習(xí)模型有遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN, Recurrent Neural Networks)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN, Convolutional Neural Networks) 以及深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN, Deep Belief Networks)等,其中由于RNN多用于處理時(shí)間序列,所以其較多應(yīng)用在口語(yǔ)訓(xùn)練、口語(yǔ)測(cè)試等方面[7]。

    近幾年,從市場(chǎng)中已知的人工智能運(yùn)用于外語(yǔ)教育的產(chǎn)品來(lái)看,主要分為幾類:英語(yǔ)語(yǔ)音測(cè)評(píng)、智能批改+習(xí)題推薦、教育機(jī)器人、智能陪練,其中前三類較多,而分級(jí)閱讀和智能陪練的較少。比如語(yǔ)音測(cè)評(píng)類的有科大訊飛、流利說、馳聲、朗播網(wǎng)等,智能批改類的有極智批改、批改網(wǎng)、作業(yè)盒子、貍米教育等,教育機(jī)器人類的有寒武紀(jì)智能、UBTECH、LEZHI、好兒優(yōu)等。

    1.英語(yǔ)語(yǔ)音評(píng)測(cè)——AI口語(yǔ)老師和智能口語(yǔ)考試系統(tǒng)

    英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)與測(cè)評(píng)是我國(guó)英語(yǔ)教育中的重要組成部分。為了測(cè)評(píng)學(xué)習(xí)者的口語(yǔ)語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、標(biāo)準(zhǔn)度、流利度以及口頭表達(dá)能力,通過NLP(自然語(yǔ)言處理)以及語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)開發(fā),外語(yǔ)教學(xué)市場(chǎng)上出現(xiàn)兩類“英語(yǔ)語(yǔ)音評(píng)測(cè)”的產(chǎn)品:AI口語(yǔ)老師和智能口語(yǔ)考試系統(tǒng)。

    這兩類產(chǎn)品可以替代教師對(duì)學(xué)生的口語(yǔ)陪練、口語(yǔ)考試測(cè)評(píng)及評(píng)分統(tǒng)計(jì)等相關(guān)工作,通過機(jī)器輔助學(xué)習(xí),極大提高了教師的工作效率,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了口語(yǔ)自適應(yīng)學(xué)習(xí)。人工測(cè)評(píng)往往伴隨著一些主觀因素,智能評(píng)測(cè)可以有效地避免這類問題,更具客觀性、穩(wěn)定性,高效完成自動(dòng)評(píng)分和成績(jī)統(tǒng)計(jì)以及學(xué)情分析任務(wù)。

    從目前英語(yǔ)語(yǔ)音測(cè)評(píng)產(chǎn)品的現(xiàn)狀來(lái)看,優(yōu)點(diǎn)是分析結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確,覆蓋多種口語(yǔ)類型,從發(fā)音到對(duì)話、朗讀涵蓋多種口語(yǔ)學(xué)習(xí)和考試類型,包括音標(biāo)發(fā)音、短文朗讀、看圖說話、口頭作文等。短時(shí)間可以做出反饋,快速給出評(píng)分,同時(shí)給出精細(xì)的分析。

    當(dāng)然,這類產(chǎn)品也會(huì)有一定不足,受口語(yǔ)發(fā)音本身的不確定性和語(yǔ)音采集的設(shè)備條件等因素的影響,英語(yǔ)語(yǔ)音測(cè)評(píng)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)一定的偏差,但總體結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確。現(xiàn)階段此類產(chǎn)品的測(cè)試結(jié)果是反饋學(xué)生發(fā)音中的單詞讀錯(cuò)、遺漏或者語(yǔ)法有誤等問題,但是無(wú)法檢測(cè)出學(xué)習(xí)者的語(yǔ)調(diào)和連讀等錯(cuò)誤。這類產(chǎn)品雖然會(huì)根據(jù)學(xué)生口語(yǔ)情況進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)和測(cè)評(píng),但互動(dòng)性仍不足,模式化明顯,長(zhǎng)時(shí)間練習(xí)只是幾種方案方式在循環(huán),多樣性和互動(dòng)性還有待提高。

    以目前市場(chǎng)上較為知名的英語(yǔ)流利說為例,流利說開發(fā)了世界領(lǐng)先的多粒度和多維度的實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別和評(píng)估引擎和游戲化教學(xué),讓各水平語(yǔ)言愛好者輕松練口語(yǔ)。每日更新地道美語(yǔ)對(duì)話提供好玩上癮的對(duì)話闖關(guān)游戲,通過硅谷的實(shí)時(shí)語(yǔ)音分析技術(shù),讓用戶輕松愉快練口語(yǔ)。目前有超過3000萬(wàn)人使用流利說,積累了中國(guó)人2.75億分鐘口語(yǔ)數(shù)據(jù)。

    2.智能批改+習(xí)題推薦

    智能批改如圖1所示,可以部分減輕教師批改作業(yè)的繁重任務(wù)。完整的流程是教師先從線上布置作業(yè),系統(tǒng)地利用豐富的語(yǔ)料庫(kù)資源,使用自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別以及數(shù)據(jù)挖掘等人工智能技術(shù)把學(xué)習(xí)者的作業(yè)與語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行檢測(cè)對(duì)比,進(jìn)行自動(dòng)批改,給出個(gè)性化的學(xué)情分析報(bào)告,對(duì)拼寫、語(yǔ)法、句型和搭配方面能夠迅速地標(biāo)注錯(cuò)誤部分和錯(cuò)誤原因,在作業(yè)量巨大的情況下,會(huì)比教師的批改結(jié)果更為細(xì)致,教師和家長(zhǎng)能在學(xué)習(xí)者的作業(yè)提交后馬上得到反饋并了解最新的學(xué)習(xí)進(jìn)展,并據(jù)此來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)進(jìn)度和難度并推薦合適的習(xí)題。當(dāng)然,也會(huì)有一些美中不足,如學(xué)生作業(yè)的主題相關(guān)性、篇章結(jié)構(gòu)和內(nèi)在邏輯性、思想的創(chuàng)新性等方面提示還略有欠缺。

    iWrite2.0英語(yǔ)寫作與評(píng)閱系統(tǒng),通過在大型語(yǔ)料庫(kù)中來(lái)挖掘聯(lián)想詞庫(kù),運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),同時(shí)探索基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)來(lái)提高作文評(píng)閱的智能程度[8]。

    科大訊飛開發(fā)的產(chǎn)品在2015年某國(guó)家級(jí)英語(yǔ)考試中在翻譯題和作文題的評(píng)分準(zhǔn)確度比大多數(shù)專家教師的評(píng)分準(zhǔn)確度還要高,同時(shí)評(píng)卷系統(tǒng)還指出具體語(yǔ)法格式錯(cuò)誤和措辭不當(dāng)?shù)葐栴}。

    3.分級(jí)閱讀

    英語(yǔ)分級(jí)閱讀,可以根據(jù)學(xué)生的不同認(rèn)知水平來(lái)選擇階梯式的讀物,匹配適合學(xué)生個(gè)人的書目,解決了學(xué)生閱讀太難的書會(huì)失去閱讀興趣、閱讀難度低的書無(wú)法提升閱讀能力的問題,使其感受閱讀的樂趣。

    全世界時(shí)下有幾種熱門的閱讀分類體系:藍(lán)思分級(jí)(Lexile)、AR分級(jí)法(Accelerated Reader)、A-Z分級(jí)法(GRL/ Guided Reading Level)。國(guó)內(nèi)目前在分級(jí)閱讀方面的產(chǎn)品主要有:Reading Pro、新東方旗下的多納學(xué)英語(yǔ)、嘰里呱啦、英語(yǔ)總動(dòng)員、巴布閱讀等,各有其產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)和不足。在國(guó)外,以美國(guó)為例,已有70%的美國(guó)公辦學(xué)校使用Newsela,有40萬(wàn)教師和超過400萬(wàn)學(xué)生用戶,閱讀文章數(shù)超過5700萬(wàn)。Newsela通過自適應(yīng)的真實(shí)內(nèi)容分級(jí)閱讀將新聞聚合并分級(jí),為不同閱讀水平的學(xué)生提供閱讀內(nèi)容。

    人工智能的分級(jí)閱讀相較于傳統(tǒng)分級(jí)閱讀,可更為高效地測(cè)定分析,依據(jù)不同學(xué)生的興趣愛好和閱讀能力的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘行個(gè)性化精準(zhǔn)閱讀,使學(xué)生閱讀興趣明顯提高,學(xué)生閱讀習(xí)慣大為改進(jìn),大大提高了教師的工作效率,把教師從收集和推薦書目,閱讀監(jiān)督學(xué)生等大量機(jī)械式重復(fù)性工作解放出來(lái),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了學(xué)生自適應(yīng)閱讀,達(dá)到了分級(jí)閱讀的核心目的。教師和家長(zhǎng)也可快捷精準(zhǔn)地全方位監(jiān)測(cè)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。

    4.智能學(xué)情分析和智能情緒識(shí)別

    智能學(xué)情分析是指在積累了學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)習(xí)慣等數(shù)據(jù)后,對(duì)其進(jìn)行智能分析,并給出分析報(bào)告,協(xié)助教師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行管理,設(shè)計(jì)個(gè)性化教學(xué)方案,為學(xué)生量身定制不同于他人的學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)方法,讓孩子更為有效地學(xué)習(xí)。做智能學(xué)情分析的如極客大數(shù)據(jù)的“極課EI(Education Intelligence)”是采用“IPH適應(yīng)性教學(xué)模型”和“集中式動(dòng)態(tài)學(xué)業(yè)檔案管理”兩大專利技術(shù),采集作業(yè)和考試中動(dòng)態(tài)化的海量數(shù)據(jù)并進(jìn)行大數(shù)據(jù)智能算法分析,基于行為和關(guān)系數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜來(lái)制定學(xué)生的具體自適應(yīng)學(xué)習(xí)方案[9]。根據(jù)官方數(shù)據(jù),“極客大數(shù)據(jù)”的活躍使用學(xué)校已超過1800所,收集3200萬(wàn)份學(xué)生作業(yè)考試數(shù)據(jù),180萬(wàn)教師、學(xué)生及家長(zhǎng)的使用習(xí)慣。

    每個(gè)孩子都是與眾不同的,有自己獨(dú)特的天賦特性、偏好和天生優(yōu)勢(shì),也有不同于別人的弱點(diǎn)。解決孩子的學(xué)習(xí)問題,應(yīng)當(dāng)用個(gè)性化的方法適應(yīng)其在學(xué)習(xí)上的要求。因而這種學(xué)習(xí)活動(dòng)對(duì)于每個(gè)學(xué)生而言都是有意義的,因?yàn)槭怯蓪W(xué)生自發(fā)的興趣來(lái)驅(qū)動(dòng)的。

    智能情緒識(shí)別目前主要由教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和技術(shù)公司合作開發(fā),如好未來(lái)、VIPKID, 通過人工智能圖像識(shí)別技術(shù),智能情緒識(shí)別可以識(shí)別學(xué)生課堂表情來(lái)判斷學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣、困難點(diǎn)和集中度。

    2018年10月,新東方正式發(fā)布的首款A(yù)I類教育產(chǎn)品BlingABC“AI班主任”[10],可以通過人臉屬性分析和檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別、NLP(Natural Language Processing)等人工智能技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)學(xué)生在語(yǔ)言學(xué)習(xí)中的問題,根據(jù)學(xué)生上課時(shí)的參與度、回答時(shí)長(zhǎng)、情緒表現(xiàn)和學(xué)習(xí)結(jié)果來(lái)進(jìn)行量化分析。

    5.教育機(jī)器人

    教育機(jī)器人除了在科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)(STEM)教育方面起著重要作用,在外語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用也越來(lái)越普遍。機(jī)器人可以根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知能力來(lái)為其定制學(xué)習(xí)內(nèi)容,引導(dǎo)互動(dòng)學(xué)習(xí)來(lái)營(yíng)造母語(yǔ)式的外語(yǔ)學(xué)習(xí)環(huán)境,在潛移默化中提高外語(yǔ)語(yǔ)言能力。

    從早期2016年簡(jiǎn)單的聊天學(xué)習(xí)機(jī)器人如著名語(yǔ)言學(xué)習(xí)App Duolingo (多鄰國(guó))的永久免費(fèi)的外語(yǔ)學(xué)習(xí)chatbox[11],開始只允許用戶打字對(duì)話,到擁有智能復(fù)雜功能的機(jī)器人,如科大訊飛的“阿爾法大蛋”,好未來(lái)旗下勵(lì)步英語(yǔ)聯(lián)合機(jī)器人領(lǐng)域領(lǐng)先的ROOBO公司推出的小布機(jī)器人[12],與此配套的Lets Chat系統(tǒng),可以進(jìn)行進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別、口語(yǔ)評(píng)測(cè)、繪本伴讀等功能,能夠智能適配學(xué)生的學(xué)習(xí)水平來(lái)進(jìn)行因人施教 。

    通過教育機(jī)器人的輔導(dǎo)和在線教育的講解,可以精準(zhǔn)定位學(xué)生的薄弱知識(shí)點(diǎn)到納米級(jí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)因材施教的“智適應(yīng)”的理想學(xué)習(xí)方式[13]。借助自然語(yǔ)言處理和情感機(jī)器人,通過陪伴學(xué)生的成長(zhǎng)來(lái)增加其對(duì)人的關(guān)懷[14]。

    三、人工智能在外語(yǔ)教育中的研究熱點(diǎn)方向

    查閱各種資料發(fā)現(xiàn),人工智能近幾年在外語(yǔ)教育中的研究熱點(diǎn)方向主要有:①知識(shí)表示與教育知識(shí)圖譜,其研究熱點(diǎn)是以知識(shí)點(diǎn)及課程為中心的圖譜和以教學(xué)及資源為中心的圖譜。②認(rèn)知診斷,其研究熱點(diǎn)是使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)彌補(bǔ)傳統(tǒng)IRT模型的不足。③學(xué)習(xí)者建模,其研究熱點(diǎn)是針對(duì)學(xué)習(xí)主體對(duì)象的學(xué)習(xí)者進(jìn)行建模,對(duì)學(xué)習(xí)者知識(shí)狀態(tài)的識(shí)別和診斷。④教育試題資源表征,其研究熱點(diǎn)是使用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)多源異構(gòu)教育資源進(jìn)行深度表征。⑤機(jī)器閱讀理解與批閱,其研究熱點(diǎn)是基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器閱讀理解。⑥智能教育系統(tǒng),其研究熱點(diǎn)是教育機(jī)器人、游戲化教學(xué)、對(duì)話形式的學(xué)習(xí),建立動(dòng)態(tài)模型。⑦腦科學(xué)與教育的結(jié)合,其研究熱點(diǎn)是交叉學(xué)科研究,教師對(duì)“神經(jīng)神話”的認(rèn)知,對(duì)腦科學(xué)的信念,以及教師自身的腦科學(xué)素養(yǎng)。

    人工智能在外語(yǔ)教育中的運(yùn)用將推動(dòng)外語(yǔ)學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)測(cè)評(píng)、個(gè)性教學(xué)和因材施教。配合直播、游戲、VR等技術(shù)的教育人工智能可以極大提高學(xué)生的興趣,提高外語(yǔ)的學(xué)習(xí)效率,有著巨大的應(yīng)用發(fā)展空間。如何融合教育測(cè)量、教育理論與人工智能,分析學(xué)生的學(xué)習(xí)效率、能力和水平及目前的知識(shí)狀態(tài)將成為教師學(xué)習(xí)研究的方向。

    四、結(jié)束語(yǔ)

    《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》指出[2],要加快教育領(lǐng)域中人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用,用智能技術(shù)改革教學(xué)方法,創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式,提升教育治理能力,構(gòu)建個(gè)性化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的教育體系。人工智能變革教育,先是智能化教育裝備和智慧化的教育環(huán)境的改變,再是融入人工智能服務(wù)的教育流程和制度,以及最后到人機(jī)結(jié)合模式的轉(zhuǎn)型[14]。

    信息與信息技術(shù)的“同體共生性”是信息技術(shù)與外語(yǔ)課程及外語(yǔ)教學(xué)進(jìn)行生態(tài)化整合的前提,是新范式生成和轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)。技術(shù)手段的升級(jí)換代促進(jìn)外語(yǔ)教學(xué)發(fā)展以及其相關(guān)研究,未來(lái)是人與人工智能協(xié)作的時(shí)代,這對(duì)高校外語(yǔ)教師的教育技術(shù)能力會(huì)有更高的要求。學(xué)校和社會(huì)上,兼具人工智能技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)教育等知識(shí)和能力的人才屈指可數(shù),對(duì)教師就會(huì)提出更高的要求,包括人工智能支持下的全能型教師和精細(xì)化的專業(yè)性教師[15]兩大發(fā)展方向。

    人工智能應(yīng)用于用于教學(xué)還處于初始階段,通過產(chǎn)學(xué)研的深度結(jié)合,定能創(chuàng)新外語(yǔ)教學(xué)模式,使外語(yǔ)整體教學(xué)質(zhì)量有質(zhì)的飛躍。

    參考文獻(xiàn):

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    [15]余勝泉.人工智能教師的未來(lái)角色[J].開放教育研究,2018,24(1):16-28. (編輯:魯利瑞)

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