摘要：随着跨文化交流的发展与深化，英语口语能力成为人才培养的关键要素之一。针对当前大学生英语口语训练中存在的单项教学模式、自主学习效率低下、评价体系主观化等问题，本文分析了人工智能如何优化教学模式、拓宽实践场景以及精准高效评估学生能力的核心价值及具体的应用，并探讨了可能面临的困境及挑战，旨在为人工智能应用于大学英语口语训练提供参考。

关键词：人工智能；大学英语口语训练；个性化学习；多元化评价

随着国际交流融合的深度发展，英语作为全球通用语言的重要地位日益凸显。而在文化交流、学术研讨、国际合作中，口语能力不仅是信息传递的重要桥梁，更是个人竞争力的核心要素，具备流利英语口语表达能力的人才更是国家发展进步的重要支撑。然而，当前我国学生普遍存在“哑巴英语”的现象，导致该弱项明显制约了学生们在国际上的交流和发展。

造成该现象的主要原因之一，便是大学生英语口语训练的固定模式：课堂训练以教师单向输出为主，缺乏真实情景下的实践锻炼。此外，学生的能力评估方式单一，且多为主观评分，进一步削弱了训练实效，学生的课后练习也缺乏科学引导和系统管理，形成“低投入—低成效”的消极循环。

而近年来，人工智能技术的快速发展为教育领域不断注入了新动能。人工智能技术可通过机器学习等核心技术，实现教学资源的智能匹配、学习行为的精准分析以及评价反馈的即时生成。这一技术特性与口语训练的需求高度契合，极大程度地可以填补原先教育的短板。一方面，人工智能可以突破传统课堂的时空限制，构建出个性化的语言训练场景；另一方面，其数据支撑的决策行为为优化训练提供了理论依据。本文旨在分析大学口语训练的困境的基础上深入探究人工智能在大学口语训练中的价值及应用，并分析可能遇到的挑战与应对策略。

1、传统大学英语口语训练面临的困境

1.1 单向教学模式与个性化的缺失

传统的口语课堂以教师为中心，通常为教师讲授、学生模仿的固化模式，学生在训练中往往为被动接受者。这种单向的互动模式难以适配学生个体差异，也难以与学生进行系统的互动练习，导致口语基础薄弱或性格内向者因焦虑而沉默、抵触表达，能力优秀者则缺乏强化性的提优训练，难以取得更高的突破。除此之外，教学内容高度依赖教材，训练主题多局限于日常问候、购物、旅行等常规化场景，与实际跨文化交流或国际合作等现实需求严重脱节，导致学生无法在更广阔的交际平台上施展所长。

1.2 效率低下与心理障碍的存在

大学生英语课程仍以听、说、读为主，口语训练课时普遍不足。而在有限的课上时间内，常多用于重复性的教材内容朗读、延伸对话、句型练习等，学生缺乏沉浸式的、深度的交流实践机会。课后训练又常常因无监督、无反馈等原因，导致多数学生忽视口语练习。据调查显示，仅12%的学生能够在课后自主完成教师布置的口语练习任务，多数同学坦言“不知如何自我纠错”。

更值得关注的是学生的心理障碍。调查显示，68%的非英语专业学生因担心发音错误遭到同学嘲笑而回避课堂发言。而52%的学生因长期得不到针对性指导、不知学习要点，认为口语学习难度大、学习周期长，最终对口语学习产生抵触心理。

1.3 主观化评价体系的低效反馈

传统评分依赖于教师的主观判断，评分标准模糊不细致且主观性强。例如，同一段口语表达，不同教师可能因看重的方面不同，如有的教师侧重流利度表达，有的教师侧重语法及词汇的运用，那么给出的分数则会具有明显的差异。此外，大学口语考试评分通常仅由一次期末考试决定，而反馈评价仅仅以“发音不够地道”“需减少停顿提升流利度”等笼统的评语呈现，学生难以从中获得详细有效的信息，进而难以制定后续的学习策略。而且，面对大规模的学生人数，教师无法对每位学生的发音、语法等多个方面进行细致分析与指导，不能够实现精准教学、因教施才。

2、人工智能在大学英语口语训练中的核心价值

人工智能技术与大学英语教育的逐渐融合，正在优化大学英语口语训练的方法与模式。其核心价值在于不仅能够提升口语训练的效率，更能够激发学生内心自主学习的动力，以及构建沉浸式口语练习场景。

2.1 提升口语训练效率

人工智能技术可利用自然语言处理与深度学习技术，通过高效的即时评估与反馈机制，突破传统口语训练的低效困境。以语音识别与自然语言处理技术为核心的智能评测系统，可对学生的发音准确度、表达流畅性及语法规范性等学情进行全面、细致的分析。另外，人工智能还可基于机器学习算法，不断更新调整教学内容与学习建议，实时解析学生的能力：系统通过分析历史练习数据，可以针对学生的学情提供个性化学习策略与建议，例如为词汇量不足者优先推送高频词库，为语法薄弱者定向强化句型训练。这种数据支撑模式使每位学生都可高效接收到教学资源，定制个性化口语训练指导。

2.2 激励学生自主学习

学生与人工智能互动可降低学生口语表达的焦虑感，有效破解学生的心理障碍。研究表明，在与人工智能对话时，74%的学生表现出更好的适应度，82.3%的学生表示对口语学习有了信心与方向。虚拟陪练对象拥有稳定的情绪与丰富的情绪价值提供，及时进行鼓励与赞扬，不会因为学生的重复出错而显露不耐烦，也不会因为文化视角差异而产生对立，这样极大程度地缓解了学生的口语表达压力。同时，人工智能可突破场景的限制，例如通过模拟国际圆桌会议、与海外教授交流议题、国际学生辩论赛等，学生沉浸式参与实践交流过程，系统也可持续记录并分析学生的口语表达流利度、逻辑严谨性等多项能力指标，实现多个场景的沉浸式实践应用与跨文化交流体验。

2.3 拓宽口语训练场景

人工智能与虚拟现实（VR）等技术的融合，突破了口语训练场景的空间限制。在多模态学习场景中，学生可通过佩戴VR设备进入高度仿真模拟的面试现场，与虚拟面试官进行沟通对话，锻炼面试现场的个人表达和抗压能力。这种情景式的训练不仅能强化语言的输出与表达，更能提升学生思维能力，掌握交际技巧。此外，智能学习社区的建立打破了传统课堂的边界，某AI口语平台通过算法，实现建立起根据学生兴趣、偏好和需求等自由选择的社区，学生在社区内进行互动学习、成果分享与学习评价。不仅可以高质量地完成训练任务，而且更贴近现实生活与个人偏好。

2.4 提供个性化学习路径

由于人数、时间和精力的限制，传统口语练习很难做到真正意义上的因材施教，只能普遍采用统一进度教学、一对多统一授课等教学模式。而人工智能可以很好得解决该问题，其可以通过实时监测学习行为与自适应学习，构建动态化、个性化的学习计划。例如，人工智能可监控学生的发音习惯、语法使用错误、句式使用频率等行为，动态计算学生的学习掌握情况，并根据学生的弱项及时推送相关学习资源或提出计划调整建议，正确地引导学生进行高效学习。该功能挤可避免教师因时间、精力导致的对学生的低关注度，又可以及时得让学生认识到自己是否在向正确的方向进行高效学习。

2.5 培养跨文化交际实践能力

在现如今全球化的背景之下，跨文化交流的需求日益增长，而传统的教学往往忽视了学生对文化的理解与表达、对实践场景的专业用语学习等。对此，人工智能可通过构建沉浸式场景与交互反馈机制，深度提高学生的实践表达能力。例如，构建国际学术会议会场，在学生进行表达时，系统可识别并标注出使用不当的表达，避免产生因文化不同而造成的误解，并给出相应环境下适宜的表达建议。此外，人工智能还可以通过设置案例教学与思辨性问答，引导学生思考、分析文化交流案例，在实际应用中掌握口语表达能力，强化实践水平。

人工智能的核心价值不仅体现于该技术对课程传授流程上的改进与优化，更在于通过数据智能与生活实践相融合，打破规模化教育，为培养具备社会实践能力及全球胜任力的复合型人才提供坚实支持。

3、人工智能在大学英语口语训练中的具体应用

人工智能技术的快速发展在大学英语口语训练中展现了越来越多的应用领域，其正通过系统性、数据驱动、自适应算法等应用模式，突破传统教学中的时空与资源限制，优化口语训练的全过程，实现“教—学—评”三位一体的协同发展，为培养具有全球胜任力、跨文化交际能力的人才提供语言学习基础。

3.1 智能教学系统与工具

人工智能的语音识别技术可为口语训练提供实时纠错支持，学生可更好地模仿母语者的发音及语调，及时进行纠错与改进，提升口语发音和流利度。此外，人工智能机器翻译技术利用计算机和自然语言处理技术，通过对大量语言数据进行学习、训练和分析，可为人们提供准确、流畅的翻译功能。而在学生练习口语过程中，翻译器可高效提供词汇查询和长难句解析等翻译结果，大大地提高了英语学习的理解效率和工具使用的便捷性。不仅如此，聊天机器人依托语言处理、机器学习、语音识别等技术，实现多场景下和学生流畅对话，为学生提供跨文化交流、英文口语输出的机会，极大程度上地满足学生个性化实践与学习的需求。

3.2 自适应学习与个性化训练

基于人工智能的自适应引擎，系统可持续进行数据的收集和分析，通过采集学生学习时间、练习数量、完成质量等数据，分析学生的学习行为，绘制成长进步曲线等可视化数据，为学生提供个性化学习方案。例如，为四六级备考者优先推送四六级高频词汇解析和优秀写作案例；为学术会议发言者提供学术表达、邮件沟通模板等。人工智能还可以提供多感官学习资源进一步强化与学生本人的适配性。例如，擅长不同感官学习方式的学生可按需选择观看视频案例解析、听博客访谈内容或精选练习题等多种方式，带给学生新奇、有趣的学习体验的同时，也可以自主带动学生们更加主动地进行口语训练。

3.3 多元化评价体系

人工智能驱动的多元化评价体系可突破传统评估方式的模糊性和低效性。教师可以在教学过程中增设人工智能动态评价环节，对学生的学习行为表现以数据的形式进行实时的统计，并依此进行总结，最终综合来给学生判定成绩结果。另一方面，教师也需考虑到不同学生的口语基础，建立有差异化的评价标准，激励学生有更好的自信心和动力去提升口语能力。这样的人工智能技术引入，还极大地减少了教师评价的工作量与压力，实现教师和学生双方共赢的局面。

人工智能在以上三个方面的应用，优化革新了大学英语口语训练模式，更好地为学生和教师提供了沉浸式跨文化交流场景、个性化学习方案与多元化评价体系。这些应用可有效提高学生口语训练的科学性、系统性和高效性，同时兼顾了学生心理走向，激发学生的自主学习动力。

3.4 多模态学习方式

传统的口语训练方式较为单一，多依赖于单一模态的单向输入或输出，例如教师或同学面对面对话练习、课堂教材文本的机械性朗读或课后自主观看网课。这样的学习方式虽然能够在一定程度上地强化语言知识记忆，却难以满足学习者高效学习、实践应用等多方面需求。据研究表明，人类语言学习的本质是多感官协同作用的结果，因此在学习过程中尽可能地调用多感官，将非常有利于知识的记忆和实际的应用。而人工智能可以利用多模态处理和分析技术，根据学生提出的要求和所学内容的特点给予相适配的学习形式和资源，给学生提供丰富多样的学习体验，让学生在短时间内获取到最高效的方式进行口语训练。例如人工智能可通过调用海量影视片段、新闻演讲等视频资源，让学生模仿人物的语音语调，并对其进行监测评价，保证学生的完成质量。

3.5 情绪识别与心理支持

学生在多次遇到困难，如反复发生重复性错误或想不到如何用英语进行恰当的表达等困难时，常会产生焦虑、不自信等情绪状态，进而导致发生不愿开口讲英文、怕出错等情况。人工智能可通过识别、分析学生的语音语气、停顿时间等信息，识别出学生的情绪状态并进行及时的鼓励与引导。

由上述可见，人工智能在大学英语口语训练中已逐渐实现由辅助到主要地位的转变。通过智能识别、及时纠错、多元评价、个性匹配、多模态交互等核心应用，实现了训练效率、学习体验与能力培养的全面提升。相信在未来，人工智能也将进一步推动口语训练的进步，持续为其注入新的力量。

4、人工智能运用于口语训练面临的挑战

虽然人工智能会给大学英语口语训练带来质的提升，拥有广阔的前景，但在实际运用过程中仍面临多方面的挑战。首先，其可能带来个人隐私数据泄露等风险。不可避免，人工智能将持续采集、分析学生的学习行为数据，如访问权限、声音信息、对话记录等，若在信息的存储和处理过程中不设置安全维护防线，极易被一些不法分子盗取并滥用个人信息，或敏感信息泄露。其次，教育资源分配的失衡将进一步加剧教育机会不平等的现象。不同地区因经济发展状况不同，投入人工智能用于口语训练的比例也各不同，导致发展较慢的地区学生难以接触到人工智能在口语训练上的应用，更加剧了教育资源的差距。不仅如此，教师培训也至关重要，学校在引入人工智能的同时，往往会忽视对教师使用人工智能做相关培训。教师不能在口语训练中熟练地运用人工智能，导致先进的教学技术无法被全面地应用，新技术仅仅流于形式，这将大大地减小其自身带来的价值。更深远的是，过度信赖、依赖人工智能，可能会削弱学生与教师之间构建的情感关联与互动体验，使得双方的沟通交流愈加变少，学生倾向于课后“问AI”而不是面对面与老师进行交流，降低了课堂学习体验。

由此可见，如何优化人工智能性能、克服教育资源分配不平衡、培训教师如何使用人工智能以及防止过度依赖人工智能的问题，还待进行重视与改进。

总而言之，人工智能在口语训练上的应用不仅突破了传统教学的局限性，还有效提升了学生的自主学习动力及跨文化交流实践能力，能够切实实现个性化教学和多元化评价。

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作者简介：王瑶（1986.06-），女，汉族，重庆人，重庆第二师范学院教师，讲师，研究方向：大学英语