人工智能时代英语教学促进学生深度学习路径探究作者：严燕来源：《教学与管理(理论版)》2019年第09期关键词：人工智能; 智能化教学; 英语教育; 深度学习随着人工智能在英语教学测评、教学平台优化、教学辅导等多角度教学工作的深入，给学生和教师的教学空间带来了新的创造力，大大提高了教学效率，同时也优化了学生的学习体验。
人工智能成为教育信息现代化发展进程中的主要推动力。
人工智能时代，英语教学的特征表现如下。
1.教学高效性首先，在课前准备阶段，人工智能教学平台的引入给教师带来了天然免费的资源库，与此同时，教师还能在任何时间、任何地点跨越时空间隔共享教案，实现资源的最优利用。
其次，在课中交流环节，学生可以根据移动端随时随地与教师进行一对一交流，有针对性地解决每个学生在学习过程中遇到的问题。
如果教师对系统操作熟练的话，还能够实现“一对多”的交流，降低时间成本。
最后，在课后评价阶段，人工智能教学端无须顾虑到面子问题，无论是教师对学生，还是学生对教师的总结评价，都是隐秘的一对一进行，更公平公正，也更利于双方及时发现问题并改正。
2.教育个性化比起传统教育对学生“流水线统一生产”的培养模式，现代教育更倾向于向社会输出更有创新意识、个性化特征明显的全面型人才，与教师精力的有限性形成了矛盾。
教育个性化要求教师贴合学生的实际情况，了解到学生的心理特征、兴趣爱好后制定针对性发展策略。
这个冲突也被人工智能化教育系统的大数据库给解决了。
數据库会根据学生自己设定的学习偏好、学习能力及学生实际达到的学习状况给出判断，并根据每位学生不同的情况做出一系列的学习计划。
在此基础上，数据库还会及时收集每位学生的学习动态，根据他们的学习动态调整课程，达到真正的因材施教，实现学生个性化发展。
3.考试评价体系的非标准化在人工智能系统引入教学评价以前，日常试题是由一个教师或者多个教师出题，但这样的出题方式具有很大的人为因素，一方面表现在教师并不能完全掌握试题的难易程度，缺乏标准性，另一方面由于不同教师教学方式不同，教授学生知识点的侧重面不同，很难考虑到全体学生的学习进度，不具备公平性。
引入智能化系统以后，考试试题由系统数据库组合而成，基本依据教学大纲的要求，且考试方式多样化，可以依据不同学生的在线学习记录智能组成试题，有目的地对学生监测，便于学生在考试过程中发现自己还未掌握的知识点，更利于查漏补缺，发挥考试的评价作用。
除此之外，人工智能系统可以在学生考完试后自行批卷，减少教师的工作量。
4.数据驱动有效促进教学工作量化人工智能教学端背后所依托的是丰富的数据资源库，给教学提供资料的同时也设计了一些程序，对教师的教学工作起到很好的辅助作用。
例如，教师可以利用移动端对学生进行签到，从而判断学生课堂出席情况，利用数据端出练习题，可以根据学生的答题记录有效地查看学生的答题思维，防止传统教育中存在的照抄作业、学生迟交甚至不交作业等行为，通过移动端发布每日必备单词量，查看学生的单词储备情况，相当于把教师的教学工作及学生的学习量进行了量化分块，给后期的教学工作评估提供了良好的量化参考。
5.人机发展协同化人工智能毕竟是由人类开发出来的软件系统，从科学技术的角度出发，人工智能教育既有人性化的一面，也有其局限性的一面。
因此，人工智能在教学中的运用通常会体现出明显的人机协同性，教师仍旧在教育中起主要作用，人工智能则作为辅助角色，用于满足教师的日常教学需要。
深度学习这一概念，最早在1976年被提出，由瑞典哥德堡大学的学者首先划分了“表层学习法”和“深层学习法”[2]。
其主要区别表现在学习者在学习时产生的两种发展态度。
如果只是一味地接收并不对知识点相关的事实进行发散思考，则是表层学习法;相反，如果学习者在吸收知识点后能够结合知识点本身加入自己的见解并提出质疑，有效把已学的知识和将要学习的新知识结合起来，完成知识点之间的相关发展和迁移，则可以称之为深层学习。
笔者在理解这一概念后，提出了自己的见解，认为英语深层学习的关键之处在于学生能否对英语产生情境联系的学习方法。
具体表现在：与传统的机械式输入不同[3]，深度学习更注重学生在学习知识点时的灵活性，具体体现在以下方面。
1.利用人工智能教学端的高效性，制定分层学习计划英语学习和其他学科的不同点在于，英语作为一种语言工具，更注重循序渐进学习方式，学习者首先需要保持耐心，因为学习英语注定是一段长时期的投入过程。
而制定分层学习计划的好处就在于学生可以把计划作为学习的导向目标，可以根据计划判断自己的学习行为有没有达到目标期望。
教师在制定计划时除了要考虑教学大纲的教学要求，还要监测每个学生的英语学习能力，须根据学生的实际情况确定出发点，以适当的期望值作为计划的回归点，防止学生出现计划过低或过高的情况。
从另一个角度出发，教学分层计划还要充分考虑到深度学习的技巧，建议教师运用“预习-课中讨论-复习”三段式的教学策略来保证知识点的深入，其中课前预习需要有效利用智能教学平台，对知识点相关的内容进行了解发挥，在此阶段，教师还可以设计课前展示环节，给学生提供展示自己预习成果的平台，从而调动学生的学习积极性。
2.利用人工智能教学的个性化，创设针对性的学习方法我们说现代教育所注重的更多是学生的个性化发展，全面性发展。
笔者认为，要达到学生的个性化发展，首先要引导学生掌握个性化的学习方法。
所谓个性化的前提条件是结合不同学生的学习情况，不一概而论，而是对不同的学生进行差别化教育。
在传统教育条件下，一个教师需要面对几十个学生，使得差异化教学的实现充满困难。
但依托人工智能化平台，每位学生的学习动态都可以在系统上进行实时记录，教师可以根据每一位学生的学习记录了解到学生的学习程度，从而指导学生进行针对性练习。
例如，某位同学的学习记录显示，他经常在被动语态这一知识点上出错，教师可以通过教学端的记录及时了解，同时可以通过移动端发送相关练习，对其进行一对一指导。
同时利用系统中不同学生的实际情况建立不同的方法教学，有利于教学效率的提高。
3.利用人工智能教学资源，促进协作式学习从时间和空间的角度而言，传统教学对学生的学习方式是有局限的。
发达地区的学生能够享受到的教学资源往往要比偏远地区的学生多得多。
而人工智能的出现，打破了这一限制。
学生的学习伙伴不再只局限于同一教室的学生们，教师也不再限制于只是教他们的老师。
网络资源是共享的，并且对所有人平等开放。
在这一条件下，教师应该鼓励学生充分发挥学习的主观能动性，积极向外界沟通，形成协作式学习模式，有利于打破思维方式，让学生的发展更长远，更深入。
例如，教师需要讲解“different cultures”，以前学生只能通过老师的PPT展示和讲解来了解，知识点获得的渠道单一且过于片面，但通过智能化系统教学平台，学生可以与不同地区的学习者同时进行交流，切身地体会到不同地区不同文化之间的差异，加深知识印象，达到深度学习。
4.利用思辨课堂的生成性，促进学生自主性深度学习我们一般把思辨课堂的课堂教学形式看做是学生协作式学习的进一步深入。
笔者认为，其关键点在于协作式学习是利用小组合作的课堂形式，集头脑风暴法，从而提高学生思维的敏捷度和发散力，而思辨课堂是把小组之间的学习成果再进行结合学习，一般利用小组竞争、小组展示或辩论的形式来达到教学目标，有利于学生在竞争辩论過程中结合其他小组的观点对知识点进行再思考，从侧面激发学生主动进一步深度学习的兴趣。
在这个过程中，教师更多的是扮演诱导者的角色，除了适当地抛出疑问观点，提高学生讨论的积极性，烘托竞争氛围，同时也是诱导学生找到正确思维方向的引领者，防止学生因为好胜心理等他方因素跑偏。
而人工智能时代的来临，无论是对于学生的思辨心理建设，还是教师的引导角色养成，都提供了天然的资源场所，能够有效减少课堂教学建设的时间。
例如，以前的教学形式下，教师要想促进思辨课堂的形成，教学步骤基本是教师提出思辨课堂的构思并设计环节——学生进行准备及知识讨论——学生展示，小组双方辩论——教师评选并总结，整套课程环节下来，至少需要三堂课的时间，还不算学生课下查找资料的时间，而在人工智能时代下，教师和学生都可以利于人机辅助，具体表现在教师可以通过教师端发布教学任务，学生则直接在移动端讨论并且做资料准备工作，然后再进行课堂展示，双方辩论，最后的结果评选也可以通过人机协同直接在移动端以投票的方式实现，比教师单独评选更公平，也更方便，大大地节省了教学时间。
除此之外，人工智能时代下的教学信息碎片化，对于教学平台的知识作了有效补充，更利于学生形成思辨思维，锻炼思维能力。
5.利用人工智能化教学平台的监测体系，全面跟进学习效果教学评价的目标是为了帮助学校从办学出发点出发，不偏离既定的教学方向。
因此，科学合理的评价监控体系对一个学校乃至教育发展的大方向有着重要的纠正作用。
但在传统的教学评价里，对学生的评价往往是通过一个老师或多个固定的教师进行评价，这就导致教师在评价过程中会不自觉地受到自身性格特征、行为偏好等主观因素的影响，缺乏公平性。
人工智能化教学平台给教学提供资源的同时，利用线上移动端的方式给我们提供了更有效的评价方式，有利于教师对学生的学习效果进行更公正全面的监测。
具体表现在，教师对学生的评价不再局限于只依赖纸质测评这一方式，还可以利用教学平台自动统计的数据统计，例如学生在某一时间段的作业完成量、背单词记录数、相关知识点教程浏览数等全方位地对学生的学习状况进行监测，优化教师管理学生的过程。
6.提高人工智能系统开发技术，为深度学习高速助推我们首先需要明确的一点是，无论是哪一学科，在引进人工智能进行教育工作时，科学技术的发展始终与教学工作效果息息相关。
具体来说，我们最开始学习英语是由会说英语的人进行实地面对面教学，缺乏一定的标准化，后来留声机的出现，让我们可以通过播放留声机接触到专业化的英语发声，从而促进了英语口语等各方面的教学发展。
在当下，我们虽然利用人工智能的远程教育，或线上教学端大大促进了教学的效率，但时代在不断地进步，我们现在探求的人工智能教学在新一轮的教学改革中也会被淘汰，而淘汰的产生不仅仅是淘汰旧观念，也会摒弃旧技术。
因此，笔者认为，现代教育要想始终具有现实意义，除了在思想上要实现创新，也需要在技术的开发上达到同步发展的进步，只有这样，教育才能时刻保持活力。
总之，人工智能教学作为大环境教育背景下不可避免的新型教学方式，同时意味着颠覆型信息科技教育时代的来临[4]。
在这一趋势下，教育工作者应该勇立潮头，引入新的教学方法，为深度教学提供更多可能，促进教学模式变革完成，从而达到优化教学效果这一目的。
参考文献[1] 段金菊.E-learning环境下促进深度学习的策略研究[J].中国电化教育，2012（05）.[2] 张浩，吴秀娟，王静，深度学习的目标与评价体系构建[J].中国电化教育，2014（07）.[3] 王永花，深度学习理论指导下的混合学习模式的实践与研究[J].中国远程教育，2013（04）.[4] 甘容辉，何高大.大数据时代学习分析与外语教学研究展望[J].外语电化教学，2016 （03）.[作者：严燕（1975-），女，重庆人，重庆工程职业技术学院讲师，硕士。
