摘要：本文探讨了人工智能在高校普通话教学中的应用，并对其效果进行了评估。通过分析人工智能技术在语音识别、发音纠正、个性化教学等方面的优势，结合实际教学案例，论证了人工智能在提升高校普通话教学质量方面的积极作用。同时，也指出了目前应用中存在的问题，并提出了相应的改进建议。

关键词：人工智能；高校普通话教学；语音识别；发音纠正；个性化教学

一、引言

随着科技的不断发展，人工智能技术在教育领域的应用日益广泛。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020 年）》强调要提高教育现代化水平，而将人工智能引入高校普通话教学，正契合这一要求。普通话作为国家通用语言，在高校教学中至关重要。人工智能的应用有望提升教学效率与质量，为学生带来更个性化的学习体验。

二、人工智能在高校普通话教学中的应用

（一）语音识别技术

当前，科大讯飞国家普通话水平智能测试系统凭借先进的语音识别技术，已为超过 6800 万人次提供服务。该系统基于深度学习算法，能够对学生的发音进行高精度的实时分析。通过声学模型和语言模型的协同作用，系统可以准确判断学生发音的正误，并给出详细的反馈信息，如精准识别“n”“l”不分等常见发音问题。教师借助这一系统，能够全面了解学生的发音情况，及时发现问题所在，进而有针对性地进行纠正。在课堂上，学生完成发音练习后，系统能够在极短时间内，以高准确率评估发音准确程度，为教师的教学决策提供有力依据。其背后的技术原理在于，系统通过大量的语音数据训练，不断优化模型参数，提高对不同发音特征的识别能力。

（二）发音纠正功能

以科大讯飞系统为例，它在指出发音错误的同时，还能为学生提供针对性的发音纠正建议。系统利用语音信号处理技术，对学生的发音进行频谱分析，找出与标准发音的差异之处。然后，根据这些差异，为学生提供相应的发音练习和示范。例如，对于有特定发音问题的学生，系统可以生成专门的练习内容，帮助学生逐步纠正发音。此外，Bailing-TTS 大模型运用先进的语音合成技术，支持多种普通话方言混说，并可生成高质量语音。该模型通过对不同方言和普通话的语音特征进行建模，实现了方言与普通话的高质量转换。学生可以通过对比自己的方言发音和标准普通话发音，更好地理解发音差异，从而有针对性地进行改进。这一技术为学生提供了直观的对比学习方式，有助于提高学生的发音准确性。

（三）个性化教学

LearnPal 等应用程序利用人工智能算法，根据学生的学习节奏定制个性化课程，提高学习效率。这些应用程序通过分析学生的学习历史、发音特点和学习进度等数据，为每个学生制定个性化的教学计划。对于发音基础较好的学生，应用程序可以智能地提供更高难度的练习和挑战，激发学生的学习潜力；对于发音困难较大的学生，应用程序则重点进行基础发音的训练，帮助学生夯实基础。其技术实现方式包括使用机器学习算法对学生数据进行建模，预测学生的学习需求和潜在问题，从而为学生提供个性化的学习路径。通过个性化教学，满足不同学生的学习需求，提高教学效果。

三、人工智能在高校普通话教学中的效果评估

（一）教学效率提升

科大讯飞国家普通话水平智能测试系统等人工智能工具可以快速准确地识别学生的发音错误，为教师节省了大量的时间和精力。教师可以将更多的时间用于指导学生的发音练习和个性化教学，提高教学效率。此外，学生也可以通过人工智能教学平台随时随地进行学习和练习，不受时间和地点的限制，提高学习的自主性和积极性。

（二）发音准确性提高

通过科大讯飞系统的发音纠正功能、Bailing-TTS 大模型的对比学习以及个性化教学的针对性训练，学生的普通话发音准确性得到了显著提高。在实际教学中，我们发现经过一段时间的人工智能辅助教学后，学生的发音错误明显减少，普通话水平有了较大的提升。

（三）学习兴趣增强

人工智能教学平台通常具有丰富的教学资源和互动性强的学习方式，能够吸引学生的注意力，增强学习兴趣。例如，像科大讯飞的普通话学习平台就提供了趣味发音游戏、在线语音竞赛等活动，让学生在轻松愉快的氛围中学习普通话。此外，还有一些其他的平台，如畅言普通话 APP 也提供了类似的功能，它通过语音评测、模拟测试等方式，帮助学生提高普通话水平，同时还设有趣味闯关、打卡等活动，激发学生的学习热情。

四、存在的问题及改进建议

（一）存在的问题

1.技术局限性：当前的人工智能语音识别技术虽已取得显著进步，但在复杂的语言环境下，仍难以避免一定的误差。例如，在有背景噪音干扰、多人同时说话或方言口音较重的情况下，识别准确率可能会下降，这无疑会对教学效果产生负面影响。其原因主要在于语音信号的复杂性以及现有模型对复杂场景的适应性不足。

2.缺乏情感交流：人工智能教学在情感交流和互动方面存在明显短板。与教师相比，人工智能无法给予学生情感上的支持和鼓励，难以感知学生的情绪变化，这可能会使学生在学习过程中感到缺乏人文关怀，从而影响学习积极性。这是由于人工智能目前主要基于算法和数据进行运作，缺乏人类的情感认知和表达能力。

3.数据安全问题：人工智能教学平台在收集和处理大量学生个人信息和学习数据的过程中，面临着数据安全风险。这些数据包含学生的身份信息、学习进度、发音特点等敏感内容，如果遭到泄露或被恶意利用，将对学生的隐私造成严重侵犯。其风险主要源于网络攻击、数据管理不善以及技术漏洞等因素。

（二）改进建议

1.不断改进技术：以科大讯飞等为代表的科技企业应持续加大对人工智能语音识别技术的研发投入。通过引入更先进的深度学习算法、增强模型的抗干扰能力以及优化对不同方言和口音的适应性，提高其准确性和稳定性，减少误差。例如，可以利用大规模的多场景语音数据集进行训练，不断优化模型参数，提升在复杂环境下的识别性能。

2.结合教师指导：在人工智能教学的基础上，充分发挥教师的作用。教师可以根据人工智能系统提供的反馈，与学生进行深入的沟通交流。例如，针对学生的发音问题，教师可以给予个性化的指导和鼓励，增强教学的情感交流和人文关怀，激发学生的学习动力。同时，教师还可以引导学生正确使用人工智能教学工具，提高学习效果。

3.加强数据安全管理：建立健全严格的数据安全管理制度，从技术和管理两个层面加强对学生个人信息和学习数据的保护。对于使用科大讯飞系统和 LearnPal 等应用程序的教学机构，应加强与技术提供商的合作，共同制定数据安全标准和应急预案。在技术方面，采用加密技术、访问控制等手段确保数据的安全性；在管理方面，明确数据管理责任，加强对数据操作人员的培训和监督，防止数据泄露风险。

五、结论

人工智能在高校普通话教学中具有广阔的应用前景。以科大讯飞国家普通话水平智能测试系统、Bailing-TTS 大模型和 LearnPal 等为代表的人工智能工具，通过语音识别、发音纠正和个性化教学等功能，提高了教学效率和质量，增强了学生的学习兴趣。然而，目前应用中仍存在一些问题，需要不断改进技术、结合教师指导和加强数据安全管理，以充分发挥人工智能在高校普通话教学中的优势。相信在未来，人工智能将为高校普通话教学带来更多的创新和变革。

参考文献

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[3]Ai 听说新时代：人工智能助力英语听说教学与测评 - 中国日报网

[4]人工智能在普通话教学中的应用研究 - 百度文库.https：//wk.baidu.com/view/8a1bb49656270722192e453610661ed9ad5155ce？pcf=2&bfetype=new&_wkts_=1725719042477.

宋歌 性别：女 出生年月：1990年7月 民族：汉族 籍贯：四川省内江市 学历：研究生 职称：助教  研究方向：普通话教学与测试