【摘要】为满足新时代工匠职业发展需求，促进应用技能型高校学生对外交流学习及国际化职业发展，采用问卷调查法及文献梳理法，结合课堂教学实践，探究高职院校学生英语学习需求，探索人工智能口语APP在高职英语课堂的应用策略，讨论如何更高效地整合利用资源，为应用平台的优化提供参考建议。
【关键词】人工智能,口语APP,高职英语,应用技能导向
引言
我国进入社会经济数字化、国际化发展新时代，利用数字化资源及手段助力高职课堂教学变革，培养能够适应经济结构调整和现代产业转型的新时代工匠已成为必然趋势。然而，现有高职英语教学为大班教学，缺少即时反馈平台，日常考核组织难度大，机器评分成本高等问题加重了学生和教师的畏难心理（魏思、吴奎、竺博，等2019），使得口语活动在高职英语课堂中的比重日趋减少。语言能力的短板限制了高职学生对先进技术理论的交流学习和国际化职业发展，无法满足新型工匠职业发展需求，因此高校英语课堂口语教学和测评不足的问题亟待解决。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）以其高效、智能、全面的特点，成为英语学习者和教育者打破口语壁垒的利剑。为顺应新一代人工智能发展规划，用智能技术优化人才培养模式，推动高职英语课堂改革（国*院2017），本研究通过对相关文献的梳理及对学生学习需求的调研，提出符合应用技能型高校学生需求的人工智能口语APP优化思路，同时结合课堂教学实践，为高职教师利用此类APP设计教学提供策略及建议。
一、AI技术与英语教学
（一）AI智能技术在英语教学领域的发展和应用
20世纪90年代，计算机辅助语言学习系统（Computer-Assisted Language Learning，简称CALL）开始发展，通过朗读测评与口头表达测评相结合的模式，自主评估学生的语音准确度、逻辑思维能力和语言组织能力（魏思、吴奎、竺博，等2019）。从2012年开始，口语平台及应用广泛兴起，其自主评分功能很大程度解放了教师和家长，基于网络平台和软件的测评形式有效提升了学生学习积极性。近年来，AI技术的出现进一步提升了机器测评的效率及准确度，AI技术与大数据语料库相结合的线上平台为不同层次的英语学习者提供了丰富的学习资源，实现了高效率、大规模、多维度的测评，被广泛应用于英语口语与写作的教学和评估。基于AI技术的语言学习APP更是打破了时空限制，以易操作的用户界面有效提高了学生学习参与度，缩短了任务完成时间，通过即时反馈为学生提供了自主学习资源，提升了其语言应用技能。
（二）人工智能口语APP的优势
人工智能口语APP基于大数据语料库的测评系统使得其在准确评估词汇表达、语音语调、逻辑思维等口语能力的同时，能够适应不同学生语言水平，根据学生答案给出多样化、个性化的即时反馈，有助于构建多维评价体系（张燕2023）。此外，随着自动评分程序、模型和算法不断迭代，当下AI口语软件可实现交互式对话，突破了封闭式口语任务的局限，使学生能够实现更真实有效的口语交流（孙海洋2021）。人工智能测评“自适应”的特性使其在模拟交流中自动匹配学生语言水平，有效避免了单方主导对话的压迫感；在此基础上，平台能够基于大数据语料库提供英语母语者常用的地道表达，有助于学生进行语言表达及逻辑思维的再优化，打破传统课堂模式，塑造个性化、生活化的泛课堂。
二、高职学生英语口语学习需求及策略调研
（一）高职学生英语口语学习需求调研
为深入了解当代应用技能型高校学生对英语口语学习的个性化需求，研究者对所在学校某学院434名不同地区和专业的学生展开调研，对本研究前置调查所回收的434份问卷数据的英语前置学习经历部分的变量进行描述性统计分析，结果如表1所示。
基于表1的数据可以得到以下结论：
受试者在学习自主性方面的表现处于中等水平，平均倾向于“有时”到“经常”。在设定学习目标、反思学习过程和主动寻求学习资源等元认知能力方面存在一定程度的不足。
受试者在英语学习过程中的常见情况方面得分较低，普遍倾向于传统的学习方式，如刷题、背词等，对于其他形式的学习接受程度较低。
受试者在英语口语学习心得方面表现较高，平均倾向于“比较符合”到“非常符合”。这表明受试者对英语口语学习具有一定的积极态度，并且对口语学习效果较为满意。
受试者在与教师和同伴的互动情况方面表现略低于中等水平，平均倾向于“有时”。这可能意味着受试者在课堂上的主动参与程度不够高，与教师和同伴的互动较为有限。
受试者在学习信心方面表现中等水平，平均倾向于“比较符合”。这表明受试者对自己的学习能力和应对困难的信心处于一定水平，但可能仍存在一些不确定性。
（二）高职学生对人工智能态度调研
此外，研究者对受试者关于人工智能的态度进行调查，并对该部分变量进行描述性统计分析，结果如表2所示。
基于表2的数据可以得到以下结论：
受试者在网络使用情况方面呈中等水平，对网络资源有一定程度的了解和利用。网络使用情况主要涉及搜索引擎使用、参与在线课程、关注新闻和社交媒体等活动。
在对人工智能的态度和使用体验方面，受试者表现为中等水平，平均倾向于“比较符合”。态度部分涉及AI应用、监管、利弊等方面的看法，受试者整体上对人工智能持有一定的认同和接受态度。使用体验涉及其可用性、可信度、使用难度等方面的评价，结果显示受试者对人工智能的使用体验整体上较为满意。
从对人工智能用于英语口语教学的态度来看，受试者在人工智能用于英语口语教学的态度方面表现为中等水平，平均倾向于“比较符合”。这表明受试者对人工智能在英语口语教学中的应用持有一定认同和支持态度。
综上所述，受试者对英语口语学习抱积极态度，具有一定的学习意愿和信心，但普遍倾向于参与传统练习模式，对学习策略认知不足，倾向于传统教学模式，师生与生生互动均有限，需要进一步关注和提升。虽然受试者对人工智能辅助英语口语教学整体持积极态度，但如何利用AI技术，更好地指导学生制订学习计划，整合学习资源，分析学习成果，及时调整策略，使其及时获得优质的反馈，激发其自主学习兴趣，是当代高职教师需要思考的重要命题。
三、高职英语课堂中人工智能口语APP的应用
（一）基于人工智能口语APP的高职英语课堂
人工智能口语APP在改革传统课堂、优化学习模式方面优势明显，但其在高职课堂的应用和推广并非畅通无阻。高职学生普遍存在语言基础薄弱、语言学习驱动力不足、学习需求多以职业技能为导向等特点，使得人工智能口语APP在高校课堂的实践应用存在不少阻碍。
作为线上资源向线下实践转化的枢纽，高职教师在课堂实施的基于人工智能口语APP的教学活动必须是有计划、有意识、有依据的。因此，研究者根据学生需求及教学实践，为高职教师在选用此类应用设计课堂活动提供以下建议作为参考：
1.优化课堂活动设计，建立自主学习信心
调查显示，学生普遍对使用AI技术练习口语感兴趣，但信心不足且难以坚持。对此，教师可以通过AI应用改进课程设计，让学生在课前利用此类任务熟悉话题、积累语言表达，降低AI评估的考核感；在课中检验自学成果；在课后结合课堂学习内容完成口语练习，并记录反馈结果，从而帮助他们增强自信心，提升自主学习积极性。
2.提升学生元认知能力，注重人文素质教育
针对学生元认知能力不足、现有人工智能口语APP缺少切实具体的总结性评价的问题，教师可通过收集学生AI评测反馈，并基于此数据进行教学设计和教学实施，帮助他们克服短板。在课堂之外，教师可引导学生做好学习进度及成效记录，指导他们制订后续学习计划，培养他们自我分析、自我调整、自我学习的能力。
3.整合在线与离线资源，满足学生职业发展需求
在应用技能型高校的英语课堂中，教师应通过合理的任务设置，结合学生专业背景，将线上与线下资源相融通，充分利用AI口语语料库，创设真实的对话情境，满足学生的职业技能培养需求。例如，针对酒店管理相关专业的学生，可利用酒店对话情境，让学生模拟相关专业从业人员，提升AI口语练习的专业性和趣味性，同时结合线下课堂的对话练习，巩固所学。
（二）适用于高职英语课堂的人工智能口语APP
为更好地满足高职学生，同时也是大部分英语自学者语言应用的需求，研究者从高校英语教师的角度认为人工智能口语APP如能支持以下功能，将为使用者提供更好的体验：
1.细化任务反馈，强化反馈效果
当前口语自动测评技术下的四模块测评系统（包含自动语音识别、过滤、多元特征提取、多元线性回归评分四个模块）可对无法识别的音节进行筛选和标记（孙海洋2021）。为保证学生将练习重点放在提升语音语调、积累口头表达上，人工智能口语APP在文本转写后，可通过精确标注单个问题音节和问题表达（如不当措辞、错误搭配、书面用语等），便于学习者进行强化和检验。
2.追踪学习效果，生成个性化学习资源
通过对学习者的多维测评和反馈中关键词的提取及统计，平台可提供可视化学习效果追踪报告，并根据个体问题，提出针对性的改进意见，使学习者能够化被动为主动，在课堂之外进行自我诊断、自我修正、自我强化，依托手头资源快速准确地调整学习策略，有利于提升学生学习自主性和积极性，并从一定程度减轻教师评价负担。
3.共享云端学习数据，促进师生、生生交流
为营造学习氛围，使教师更好地参与并指导个体口语提升，平台可推出班级或课程模式，允许使用者建立学习社群。平台可将学习数据反馈上传至云端与教师共享，便于教师实时了解学生学习模式和学习进度。也可通过社群打卡、竞赛、游戏等形式进一步促进学习者之间的互动交流。
结语
教育应以人为本，面向未来。人工智能口语APP能够从提升口语活动反馈效率、丰富教学形式、打破教学资源限制等方面改革传统英语口语学习模式，对于应用技能型学校的学生在英语口语学习方面有积极的促进作用。但若要保证改革成果长期有效，教师在实施过程中必须对学生加以细致引导，对平台资源进行整合和最大化利用，同时应用平台也需要根据使用者需求不断优化迭代。唯有通过各方合力，高职英语课堂才有望实现高效率、专业化、个性化的发展。
引用文献
国*院.2017.新一代人工智能发展规划[EB/OL].
孙海洋.2021.国内外英语口语自动评分研究综述[J].外语教育研究前沿，（2）：28-36，89-90.
魏思，吴奎，竺博，等.2019.语音评测技术助力英语口语教学与评价[J].人工智能，（3）：72-79.
张燕.2023.AI技术在高职学生英语口语自主学习中的应用研究[J].中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），（5）：29-32.
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