大語言模型賦能英語教學(xué)智慧課堂設(shè)計(jì)研究

摘要：探討了大語言模型（Large Language Model， LLM）在大學(xué)英語教學(xué)智慧課堂中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。大語言模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)和自注意力機(jī)制，能夠處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)，如文本生成、機(jī)器翻譯、情感分析和問答系統(tǒng)等，展現(xiàn)出卓越的性能和泛化能力。分析了當(dāng)前英語教學(xué)面臨的主要挑戰(zhàn)，如學(xué)生語言應(yīng)用能力不足、教學(xué)資源不均衡、個(gè)性化教學(xué)難以實(shí)現(xiàn)等。

關(guān)鍵詞：智慧課堂；大語言模型；大學(xué)英語

一、大語言模型的概述

大語言模型（Large Language Model）是近年來自然語言處理領(lǐng)域的重要突破，其通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和自注意力機(jī)制，能夠處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)，如文本生成、機(jī)器翻譯、情感分析和問答系統(tǒng)等。這些模型通常具有數(shù)十億甚至更多的參數(shù)，使其在多種任務(wù)上展現(xiàn)出卓越的性能和強(qiáng)大的泛化能力[1]。大語言模型的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)90年代的早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但真正意義上的突破是2017年Tranformer模型的提出，該模型通過自注意力機(jī)制顯著提升了模型的并行性和對長依賴關(guān)系的處理能力。隨后，BERT、GPT-3等預(yù)訓(xùn)練模型相繼推出，進(jìn)一步驗(yàn)證了大語言模型在多種任務(wù)上的優(yōu)越性能。大語言模型不僅能夠生成自然語言文本，還能理解輸入的文本，這種雙向能力使其在教育領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景[2]。在英語教學(xué)中，通過大語言模型扮演的三種角色，即語言顧問、語伴和語言測評專家，能顯著提升智慧課堂的互動(dòng)性和個(gè)性化教學(xué)水平，為學(xué)生提供更加高效和有趣的學(xué)習(xí)體驗(yàn)[3]。本文旨在探討大語言模型在英語教學(xué)智慧課堂中的設(shè)計(jì)和實(shí)施，為在英語教學(xué)中的進(jìn)一步推廣提供理論和實(shí)踐依據(jù)。

二、大語言模型對大學(xué)英語教學(xué)的課堂設(shè)計(jì)研究

大語言模型在大學(xué)英語教學(xué)中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，主要體現(xiàn)在其強(qiáng)大的語言理解和生成能力上。這些模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是自注意力機(jī)制，能夠捕捉語言中的復(fù)雜上下文信息和語義關(guān)系，從而在多個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)中提供高度智能化的輔助[4]。例如，自動(dòng)批改作業(yè)功能不僅能夠高效地識別學(xué)生的語法錯(cuò)誤和邏輯不連貫之處，還能提供詳細(xì)的改進(jìn)建議，幫助學(xué)生快速提升寫作水平。此外，生成學(xué)習(xí)材料的能力使模型可以根據(jù)學(xué)生的具體需求和水平，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化的閱讀和聽力練習(xí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的針對性和有效性。智能對話系統(tǒng)則能提供實(shí)時(shí)的語言練習(xí)和反饋，模擬真實(shí)的交流場景，提升學(xué)生的口語表達(dá)能力。這些功能的有效應(yīng)用，不僅能夠豐富教學(xué)手段，還能顯著提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

在大學(xué)英語智慧課堂設(shè)計(jì)中，大語言模型可為教師提供多種實(shí)施策略，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)和高效課堂互動(dòng)。通過生成互動(dòng)式學(xué)習(xí)活動(dòng)，如小組討論問題和角色扮演對話，模型能夠促進(jìn)學(xué)生的積極參與和互動(dòng)，使課堂氛圍更加生動(dòng)。教師可以利用模型提供的題庫和問題模板，設(shè)計(jì)多樣化的討論話題，增強(qiáng)學(xué)生的思維能力和語言運(yùn)用能力。個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的設(shè)計(jì)是智慧課堂的重要組成部分，基于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和進(jìn)度數(shù)據(jù)，推薦適合的學(xué)習(xí)資源和練習(xí)，確保每個(gè)學(xué)生都能在適合自己的路徑上取得進(jìn)步。此外，項(xiàng)目式學(xué)習(xí)的引入能夠培養(yǎng)學(xué)生的綜合應(yīng)用能力和創(chuàng)造力，如編寫英語短劇或制作英語演講視頻，運(yùn)用大語言模型可以生成項(xiàng)目任務(wù)和指導(dǎo)材料，幫助學(xué)生更好地完成項(xiàng)目。通過這些具體策略，大型語言模型能夠有效支持教師進(jìn)行智慧課堂設(shè)計(jì)，提升教學(xué)效果。

三、大語言模型的課堂設(shè)計(jì)方案

（一）大語言模型對英語學(xué)習(xí)路徑生成和個(gè)性化輔導(dǎo)搭建

大語言模型以人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)的形式賦能學(xué)生學(xué)習(xí)[5]。通過對寫作能力的評估、制定學(xué)習(xí)目標(biāo)、推薦個(gè)性化資源、定制學(xué)習(xí)計(jì)劃、提供反饋與引導(dǎo)以及調(diào)整學(xué)習(xí)路徑等多個(gè)環(huán)節(jié)，為大學(xué)生生成基于大語言模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑如下：

1.制定學(xué)習(xí)目標(biāo)

制定學(xué)習(xí)目標(biāo)是跟隨初始評估來進(jìn)行的一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。有效的目標(biāo)設(shè)置需要基于對學(xué)生當(dāng)前能力的準(zhǔn)確把握，并考慮到其個(gè)人學(xué)術(shù)發(fā)展的需求。大語言模型結(jié)合初始評估結(jié)果和學(xué)生自身的反饋信息，與學(xué)生共同確定一系列SMART（具體、可測量、可實(shí)現(xiàn)、相關(guān)性、時(shí)限性）原則的目標(biāo)。目標(biāo)的設(shè)定應(yīng)當(dāng)考慮學(xué)生的時(shí)間可用性、資源獲取能力以及動(dòng)機(jī)等因素。目標(biāo)不僅需要合適的挑戰(zhàn)性，以促進(jìn)學(xué)生的進(jìn)步，而且還需要可行性，以保證學(xué)生的參與度和成功實(shí)現(xiàn)的可能性。例如，某學(xué)生在初始評估中表現(xiàn)出較為薄弱的語法基礎(chǔ)。大語言模型建議他在接下來的四周內(nèi)完成30個(gè)語法練習(xí)題，并在每周末進(jìn)行一次在線語法測試，以評估進(jìn)步情況。目標(biāo)具體量化為每周完成7.5個(gè)練習(xí)題，測試成績提高5%。通過這種結(jié)構(gòu)化的目標(biāo)設(shè)置，學(xué)生能夠有明確的學(xué)習(xí)方向，并在每一步都有具體的指導(dǎo)。而針對另一名學(xué)生，其在完成一篇研究論文后，顯示對論文結(jié)構(gòu)和邏輯流的掌握不夠充分。大語言模型建議他研究并練習(xí)5篇高影響力的學(xué)術(shù)論文結(jié)構(gòu)，并在研究完每篇論文后撰寫一篇總結(jié)報(bào)告，分析論文的邏輯流和使用的連接詞。目標(biāo)設(shè)定為每周完成1篇論文的總結(jié)，并在第5周進(jìn)行一次模擬論文寫作，以測試改進(jìn)情況。這種目標(biāo)不僅具體，而且具有時(shí)限性和可測量性，有助于學(xué)習(xí)者系統(tǒng)地提升論文寫作能力。

2.推薦學(xué)習(xí)資源，定制學(xué)習(xí)計(jì)劃

適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)資源對于實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)至關(guān)重要。運(yùn)用大語言模型，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)目標(biāo)和能力，為他們推薦與其學(xué)習(xí)計(jì)劃相匹配的資料和工具。這些資源可能包括在線學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫、專業(yè)的寫作教程、學(xué)術(shù)論文寫作規(guī)范說明，以及交互式寫作平臺(tái)等[6]。學(xué)習(xí)資源不僅要內(nèi)容充實(shí)、權(quán)威可信，還應(yīng)易于學(xué)生理解和運(yùn)用。例如，對于剛?cè)腴T的學(xué)生，可能推薦一些基礎(chǔ)的語法和寫作結(jié)構(gòu)教程；對于進(jìn)階學(xué)習(xí)者，則可能推薦深入分析特定學(xué)術(shù)領(lǐng)域論文結(jié)構(gòu)的高級教程。此外，大語言模型考慮包括教育背景、專業(yè)領(lǐng)域和研究興趣等因素，以便提供最有針對性的學(xué)習(xí)資源，確保這些資源與學(xué)生的學(xué)術(shù)追求保持一致，有助于學(xué)生達(dá)成既定的學(xué)習(xí)目標(biāo)，并由此，進(jìn)一步為學(xué)生定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃。這一計(jì)劃既要安排具體的學(xué)習(xí)活動(dòng)，如閱讀指定文章、完成特定寫作練習(xí)，也要設(shè)置合理的時(shí)間表，以期確保學(xué)習(xí)過程的實(shí)時(shí)性和可追蹤性。個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃還考慮了學(xué)生的個(gè)人時(shí)間安排和其他學(xué)業(yè)承諾。例如，可建議中等層次學(xué)生在接下來的三周內(nèi)每周至少閱讀并分析兩篇專業(yè)期刊文章，并在每次閱讀后寫一篇反思報(bào)告。學(xué)習(xí)計(jì)劃具有靈活性，允許在執(zhí)行過程中根據(jù)學(xué)生反饋和進(jìn)度進(jìn)行調(diào)整。憑借大語言模型交互式對話的特性，學(xué)生可以隨時(shí)與模型溝通，通過模型來調(diào)整學(xué)習(xí)任務(wù)的難度或?qū)W(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行微調(diào)。

3.反饋引導(dǎo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑

有效的反饋與引導(dǎo)是提升學(xué)生學(xué)術(shù)寫作能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這一過程旨在鼓勵(lì)學(xué)生反思自己的寫作實(shí)踐，發(fā)現(xiàn)并糾正潛在的問題，并積極參與鏈?zhǔn)礁倪M(jìn)。大語言模型依托自身先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，即時(shí)為學(xué)生提供有針對性的反饋，為他們的寫作水平提升保駕護(hù)航。為改善學(xué)生在語法、語義、論證邏輯等方面的問題，大語言模型針對個(gè)人需求和寫作特點(diǎn)提供定制化反饋，從而使學(xué)生受益于個(gè)性化的指導(dǎo)。作為一種互動(dòng)式的學(xué)習(xí)手段，和傳統(tǒng)的教學(xué)方法相比，大語言模型能夠提供及時(shí)、專業(yè)且靈活的建議，并允許學(xué)生在互動(dòng)中調(diào)整和改進(jìn)他們的寫作。在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生可能面臨能力、需求甚至目標(biāo)的變化，這些變化應(yīng)得到及時(shí)的解析和處理。利用大語言模型具備的自我調(diào)整能力，根據(jù)學(xué)生的進(jìn)度和新需求動(dòng)態(tài)調(diào)整其學(xué)習(xí)路徑。這一過程旨在確保學(xué)習(xí)路徑始終符合學(xué)生的最新需求和目標(biāo)?；趯W(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和相應(yīng)的反饋信息，大語言模型能夠重新審視已設(shè)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)、資源、計(jì)劃，并作出相應(yīng)改進(jìn)，一方面可強(qiáng)調(diào)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要性，另一方面也可反映出每個(gè)學(xué)生在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中的獨(dú)特特征和經(jīng)歷。

（二）大語言模型對學(xué)生英語能力的評估

大語言模型能夠?qū)W(xué)生的聽、說、讀、寫等多方面的英語能力進(jìn)行全面而細(xì)致的評估，進(jìn)而提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和反饋。

1.大語言模型能夠高效地評估學(xué)生的寫作能力。傳統(tǒng)的寫作評估通常依賴教師的批改，不僅耗時(shí)耗力，還可能因主觀因素導(dǎo)致評估結(jié)果不一致。而大語言模型可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)識別語法錯(cuò)誤、拼寫錯(cuò)誤、句子結(jié)構(gòu)問題和邏輯不連貫之處，同時(shí)還能提供改進(jìn)建議。例如，對于一篇學(xué)生作文，大語言模型可以生成詳細(xì)的改進(jìn)建議，包括如何更好地組織段落、如何使用更高級的詞匯和表達(dá)方式，以及如何增強(qiáng)文章的邏輯性和說服力。這種即時(shí)的反饋機(jī)制能夠幫助學(xué)生快速理解并改正錯(cuò)誤，促進(jìn)自身寫作水平的提升。

通過一個(gè)實(shí)例，詳述 ChatGPT 如何評估學(xué)生的寫作水平和能力。

某學(xué)生正在撰寫一篇有關(guān)全球氣候變化的文章，以下為其中一段原文：

“The global warming is a significant problem that yt not only effects but the hole world. The CO2 em.misions have osean acidification and the inpact of on ecosystems and biodiversity. some majer compel to adrest the issue are the Paris Agreement and tehevorts to shift to renooble energy.”通過在ChatGPT中輸入這段原文，ChatGPT適時(shí)給出反饋建議。

首先，ChatGPT評估了學(xué)生的語法和拼寫。在這個(gè)例子中，模型會(huì)識別出一些顯著的錯(cuò)誤，如“yt”（應(yīng)改為“it”），“em.misions”（應(yīng)改為“emissions”），“osean”（應(yīng)改為“ocean”）以及“renooble”（應(yīng)改為“renewable”）。同時(shí)，ChatGPT也會(huì)識別出一些誤用空格和標(biāo)點(diǎn)符號的地方，如“tehevorts”（應(yīng)改為“the efforts”）。

其次，ChatGPT會(huì)關(guān)注詞匯的選用。在這段原文中，“hole world”可以被修正為 “whole world”，而“compel”可以被替換為更為合適的詞匯“efforts”。

接下來，ChatGPT評估了句子結(jié)構(gòu)和連貫性。針對原文中的“The CO2 em.misions have osean acidification and the inpact of on ecosystems and biodiversity.”這句話，ChatGPT建議重構(gòu)，修改成：“The CO2 emissions lead to ocean acidification， which has significant impacts on ecosystems and biodiversity.”

最后，ChatGPT評估學(xué)生的論述邏輯和論點(diǎn)表達(dá)，通過全面評估學(xué)生的英語寫作水平和能力。從語法、詞匯、句子結(jié)構(gòu)到論述邏輯，ChatGPT提供精準(zhǔn)的反饋和建議。

2.大語言模型在口語能力評估方面也具有顯著優(yōu)勢。口語評估通常需要大量的人力和時(shí)間，而大語言模型可以通過語音識別技術(shù)和自然語言處理，自動(dòng)評估學(xué)生的發(fā)音準(zhǔn)確性、流利度和語法正確性。例如，學(xué)生可以通過與大語言模型進(jìn)行語音對話練習(xí)，模型能夠?qū)崟r(shí)提供反饋，指出發(fā)音不準(zhǔn)確的單詞、流利度需要改進(jìn)的段落，以及語法錯(cuò)誤的具體位置。此外，大語言模型還可以生成模擬對話場景，幫助學(xué)生在不同的情境下練習(xí)口語表達(dá)，提高學(xué)生實(shí)際應(yīng)用能力。通過利用大語言模型（如口語嘟嘟等）的技術(shù)優(yōu)勢，英語教學(xué)智慧課堂的設(shè)計(jì)能夠顯著提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。例如，某學(xué)生在與WeTab AI進(jìn)行口語對話練習(xí)時(shí)，模型實(shí)時(shí)提供了以下反饋。發(fā)音準(zhǔn)確性不足，指出了7個(gè)發(fā)音不準(zhǔn)確的單詞，如“borrow”“some”和“books”，并推薦了相關(guān)的發(fā)音練習(xí)資源。部分句子流利度不佳，建議學(xué)生練習(xí)連讀和弱讀。同時(shí)指出了3個(gè)語法錯(cuò)誤的具體位置和改正方法，學(xué)生根據(jù)這些建議進(jìn)行了針對性的練習(xí)，并在下一次對話中表現(xiàn)出明顯的進(jìn)步。大語言模型還進(jìn)一步生成了更高難度的模擬對話場景，如在圖書館借書、在餐廳點(diǎn)餐等實(shí)際場景中的對話，幫助學(xué)生繼續(xù)提升。通過這種方式，大語言模型不僅提供了個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和即時(shí)反饋，還通過情景模擬和互動(dòng)式學(xué)習(xí)，使學(xué)生在實(shí)際應(yīng)用中不斷進(jìn)步，提高了整體的英語水平。

3.閱讀能力評估方面，大語言模型能夠通過文本分析技術(shù)，評估學(xué)生對文章的理解程度。模型可以生成閱讀理解題目，涵蓋詞匯、語篇結(jié)構(gòu)、信息提取等多個(gè)方面，幫助學(xué)生系統(tǒng)地檢驗(yàn)閱讀能力。同時(shí)，大語言模型還能根據(jù)學(xué)生的答案，自動(dòng)分析其理解的深度和準(zhǔn)確性，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議。例如，如果學(xué)生在某些段落的理解上有困難，模型可以推薦相關(guān)的背景知識和解釋，幫助學(xué)生填補(bǔ)知識空白，提高閱讀水平。

4.大語言模型在聽力能力評估中的應(yīng)用也不容忽視。大語言模型在聽力能力評估中的應(yīng)用同樣不容忽視。通過生成不同難度和類型的聽力材料，大語言模型能夠幫助教師設(shè)計(jì)個(gè)性化的聽力練習(xí)。這些材料可以包括短對話、獨(dú)白、新聞片段、講座錄音，甚至是現(xiàn)實(shí)生活中的場景對話，確保學(xué)生能夠接觸到多樣化的音頻內(nèi)容。這種多樣化的聽力材料不僅能夠提高學(xué)生的聽力理解能力，還能增強(qiáng)其應(yīng)對不同口語環(huán)境的適應(yīng)性。

學(xué)生完成聽力練習(xí)后，大語言模型可以自動(dòng)評估其聽力理解的準(zhǔn)確性和反應(yīng)時(shí)間，提供具體且詳細(xì)的改進(jìn)建議。例如，模型可以指出學(xué)生在聽力過程中對某些語音特征的不敏感，如連讀、弱讀、音調(diào)變化等，并生成針對性練習(xí)，幫助學(xué)生克服這些難點(diǎn)。如果學(xué)生在連讀方面表現(xiàn)不佳，模型會(huì)推薦包含連讀現(xiàn)象的聽力材料，并設(shè)計(jì)專門的練習(xí)，如跟讀和模仿練習(xí)，以提高學(xué)生的辨別和發(fā)音能力。對于弱讀問題，模型則會(huì)提供強(qiáng)調(diào)弱讀形式的音頻材料，并建議學(xué)生進(jìn)行聽力辨析和語速適應(yīng)練習(xí)。此外，大語言模型還能根據(jù)學(xué)生的聽力表現(xiàn)，推薦適合的額外資源，如英語新聞節(jié)目、有聲書、教育視頻等，幫助學(xué)生在課后繼續(xù)提高聽力水平。這種個(gè)性化的評估和反饋機(jī)制不僅增強(qiáng)了學(xué)生的聽力技能，還提高了他們的學(xué)習(xí)興趣和積極性，使聽力訓(xùn)練更加高效和有趣。

四、結(jié)語

隨著數(shù)智技術(shù)的飛速發(fā)展，大語言模型在大學(xué)英語教學(xué)智慧課堂中的應(yīng)用前景廣闊。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)和自注意力機(jī)制，大語言模型不僅能夠處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)，還能在教學(xué)設(shè)計(jì)、評估和反饋等多個(gè)環(huán)節(jié)提供智能化支持，顯著提升教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。生成個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑、推薦學(xué)習(xí)資源、定制學(xué)習(xí)計(jì)劃、提供反饋與引導(dǎo)，以及評估學(xué)生的聽、說、讀、寫等多方面能力。通過這些策略，大語言模型能夠?yàn)閷W(xué)生提供更加高效、有趣和個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，同時(shí)也為教師提供了豐富的教學(xué)工具和手段，幫助他們更好地實(shí)現(xiàn)智慧課堂的目標(biāo)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的逐步完善，大語言模型必將在未來的英語教學(xué)中發(fā)揮更加重要的作用，推動(dòng)教育模式的創(chuàng)新和發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、個(gè)性化的教育目標(biāo)。

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基金項(xiàng)目：河南省教育科學(xué)規(guī)劃2024年度一般課題“STEAM教育理念下的高職公共英語教學(xué)模式變革研究”（課題編號：2024YB0650）

作者單位：信陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院

■ 責(zé)任編輯：王穎振 楊惠娟