摘要：本文探讨人工智能赋能的基础日语课程教学改革。针对传统课堂在知识讲授上的优势及其在个性化纠音、语境化训练及过程评价中的短板，构建了“课前诊断—课中互动—课后巩固—全过程评价”的智慧教学模式，并结合动词「ます形」教学阐释实施路径。研究表明，人工智能能有效拓展训练空间并提升反馈效率，但其功能应定位于教学辅助。基础日语教学须坚持以教师为主导，在目标设计、资源筛选与文化阐释中发挥关键作用，以实现技术与教学的深度融合，切实提升初学者的语言综合运用能力。关键词：人工智能 ；基础日语；智慧教学；教学模式

引言

近年来，人工智能技术加速进入语言教育领域，语音识别、智能批改、生成式对话、学习分析以及多模态资源整合等应用，正在不同程度上改变外语课堂的教学形态。对于基础日语课程而言，人工智能的引入不仅意味着教学工具的更新，也促使教师重新思考课程内容的组织方式、课堂活动的实施路径以及学习评价的运行机制。基础日语作为日语学习的起始课程，涵盖五十音图、清浊音、长音、促音、拗音、基础词汇、助词、动词活用、基本句型和初级会话等内容。学生在这一阶段所形成的语音意识、文字意识和句法意识，直接关系到后续听、说、读、写、译等综合能力的发展。因此，基础阶段的教学质量，对学习者日语能力体系的建构具有基础性意义。

在此背景下，如何将人工智能技术有机融入基础日语教学，已成为日语教育改革中值得关注的现实问题。需要指出的是，“AI+ 基础日语”并不等同于技术工具的简单叠加，也不意味着以机器训练替代教师教学。其关键在于围绕基础日语课程目标和学生学习规律，对教学资源、课堂活动、训练方式和评价机制进行系统优化，使技术真正服务于语言知识习得和 言能力发展。基于此，本文拟从基础日语教学现状出发，结合相关研究成果，探讨“AI+ 基础日语”智慧教学的模式构建、实施路径及现实挑战，以期为基础日语课程改革和教学实践提供一定参考。

一、“AI+ 基础日语” 智慧教学研究现

（一）基础日语教学面临的主要问题

基础日语是日语学习的起始课程，承担着语音、文字、词汇和句法基础建构的任务。学生在这一阶段形成的语音意识、文字意识和句法意识，直接影响后续听、说、读、写、译等能力的发展。因此，基础日语教学既要保证知识体系的完整性，也要关注学生语言运用能力的形成。

目前，基础日语课堂多以教材为中心，教师按照单元顺序讲解语音、词汇、语法和课文，并通过朗读、翻译、替换练习和问答训练进行巩固。这种教学方式有利于教师把握教学进度，也适合零基础学习者入门。但在实际教学中，统一化授课模式也存在明显局限。学生的学习基础、语音敏感度和语言接受能力不同，教师难以在有限课堂时间内逐一纠正发音和表达问题；课堂互动和输出训练不足，学生容易停留在听讲、模仿和书面练习层面；课后学习缺少持续反馈，词汇和语法训练也容易被简化为考前记忆。

具体来看，语音教学中的个别纠偏不足较为突出。日语音节数量虽有限，但长音、促音、清浊音、拗音以及声调变化，对汉语母语学习者并不容易掌握。学生在单个假名读音上问题不大，但进入词语、句子和连续会话后，常出现音长不足、促音停顿不明显、语调平直等现象。传统课堂主要依靠教师示范和集体跟读，难以形成持续、细致的个别反馈。词汇教学则容易停留在词义对应和机械记忆上。基础阶段的词汇学习不仅包括中文释义，还涉及读音、书写、汉字形式、搭配关系和使用语境。若教学长期以词汇表讲解和默写检测为主，学生虽能短时记住单词，却未必能够在真实表达中准确调用，容易出现“能记不能用”的情况。语法与会话教学中的问题同样明显。学生学习助词、动词活用和基本句型时，常受汉语表达习惯影响，将日语结构作简单化理解。例如，把「は」「が」「を」「に」「で」等助词机械对应为汉语成分，或将动词活用停留在规则背诵层面，缺少结合语境的运用训练。由此导致学生能够完成选择、填空和翻译，却在实际交流中不敢开口，或表达不够自然、得体。可见，基础日语教学亟须在保持知识系统性的基础上，提升训练的针对性、反馈的及时性和语言运用的真实性。

（二）基础日语智慧教学的研究综述

已有研究围绕外语教学信息化与日语教学改革进行了较为广泛的探讨。刘瑞（2026）指出，日语词汇教学不应停留于字面意义的讲解，还应关注词汇的语境意义、语用功能、文化内涵及搭配习惯等内容。这一观点表明，基础阶段的词汇教学应逐步突破单纯记忆词义的模式，引导学生在具体语境中理解词汇、运用词汇。王倩（2026）则从语音教学角度出发，认为 AI 语音识别、语音合成与智能反馈等技术能够为学生提供个性化训练机会，对于弥补基础日语课堂中个别纠音不足的问题具有一定启示意义。

在教学模式改革方面，唐星莹、张平安（2025）以大学日语混合式教学实践为例，强调线上资源、线下活动与学习数据反馈之间的结合，能够在一定程度上优化课堂教学过程，提升教学效果。张炜、唐晓彤（2025）从生成式人工智能的应用角度提出，AI 可以通过场景模拟、任务创设和项目实践等方式，改善语言教学中语境不足的问题。卢昱安（2025）关于 AI 多模态读写教学的研究也表明，文本、图像、音频、视频等资源的综合运用，有助于增强语言输入的可理解性，并促进学生跨文化交际能力的发展。

由此可见，已有研究为“AI+ 基础日语”智慧教学提供了较为重要的理论参照与实践启示。其价值并不在于单纯引入更多技术形式，而在于面向基础日语教学中的实际困难，对教学流程、资源配置和反馈方式进行重新组织。具体而言，人工智能技术可以拓展学生在语音、词汇和会话方面的练习空间，借助智能反馈提高问题发现与纠正的及时性，依托学习数据支持更具针对性的个别指导，同时通过多模态资源和场景化任务增强语言学习的真实感与参与度。

（三）智慧教学中的人机协同原则

尽管生成式人工智能能够为教学提供个性化支持和数据反馈，但在高等教育场域中，教师的作用仍不可替代。赵斌（2025）指出，教师通过情感价值引导、课堂互动和知识建构，将 AI 定位为辅助性工具，从而实现学习者认知发展与情感培养的统一，保障教学创新的有效性并维护教育的本质属性。就日语教学而言，其内容不仅包括语音、词汇、语法等语言形式，还涉及语境选择、礼貌表达、文化背景和交际习惯等更为复杂的因素。生成式工具虽然能够快速生成例句、对话和练习题，但其输出内容并不必然准确，仍可能存在表达不自然、语体不恰当或解释不够严谨等问题；语音识别系统也可以提供发音评分，却未必能够充分判断语调变化、情感表达和语用效果。对于基础阶段学习者来说，由于语言经验和辨析能力尚不充分，如果缺少教师的筛选、解释和纠偏，学生容易将机器生成内容直接视为标准答案，进而影响语言习得的准确性。

因此，基础日语智慧教学应坚持教师主导、学生主体与技术辅助的有机结合。教师主要承担课程目标设计、语言规则阐释、文化语境说明和学习过程引导等职责；学生则通过课前准备、课堂参与、互动表达和课后反思完成知识理解与能力建构；人工智能更多承担材料生成、重复训练、初步反馈和数据记录等辅助功能。只有在教学过程中进一步明确教师、学生与技术之间的功能边界，智慧教学才能避免流于工具堆叠或技术依赖，真正回到语言学习与人才培养本身。

二、“AI+ 基础日语”智慧教学模式设计

基础日语智慧教学模式的构建，应以课程目标和学习规律为依据。基础日语教学的目标不是让学生孤立掌握若干词汇和语法规则，而是帮助学生在真实或准真实情境中逐步建立语音意识、文字意识、句法意识和交际意识。基于这一认识，本文将智慧教学流程概括为“课前诊断—课中互动—课后巩固—全过程评价”四个相互衔接的环节。其中，课前诊断旨在全面了解学生的知识基础与学习需求，为个性化教学提供数据支持；课中互动通过多样化的教学活动与师生、生生互动，激发学生学习兴趣并强化语言运用能力；课后巩固强调通过练习、反馈与反思，进一步巩固所学知识与技能；全过程评价则贯穿教学始终，通过形成性与终结性评价相结合的方式，持续监控学习效果，为教学改进提供依据。这一流程体现了以学习者为中心的教学理念，同时兼顾知识掌握与能力发展，为基础日语智慧教学提供了系统化的实施框架（如表1）。

表 1“AI+ 基础日语”智慧教学流程设计

注：作者依据基础日语智慧教学流程整理

（一） 课前诊断：学习准备与问题发现

课前环节的重点在于诊断与准备。教师可以依托学习平台发布假名跟读、词汇预习、语法微课、课文朗读和小测等任务。学生完成任务后，平台留下相应学习数据，教师据此了解哪些学生没有完成预习，哪些词汇错误率较高，哪些音节发音不稳定，哪些语法点理解不足。课堂教学便可以依据这些信息调整重点，避免平均用力。

例如，在学习动词「ます形」之前，教师可先布置动词分类微课和小测。若数据显示学生对五段动词词尾变化掌握不牢，课堂就应将「書く—書きます」「話す—話します」「読む—読みます」等变化规律作为重点讲解内容；若学生对一段动词误判较多，则应增加「食べる」「見る」「起きる」等例词的辨析练习。

课中环节的重点是互动建构。智慧教学不是让技术占据课堂，而是利用技术提高学生参与度和语言实践密度。在语音教学中，教师应先进行口型和发音示范，再让学生借助语音识别工具完成个别跟读，随后集中纠正共性问题。在词汇教学中，教师可利用图片、音频、短视频和生成式对话创设情境，引导学生在句子和语篇中理解词汇。在语法教学中，工具生成的例句和练习只应作为素材，教师仍要通过比较、归纳和纠错活动帮助学生真正理解规则。

会话教学尤其需要课中互动。AI 对话工具可以作为低压力的课前预演空间，帮助学生熟悉基本句型；课堂则应通过同伴交流、角色扮演和教师点评完成真实输出。以“点餐”场景为例，学生课前可练习「おすすめは何ですか」「これをください」「持ち帰りできますか」等表达，课上再分角色扮演店员和顾客。这样既保留了智能工具的练习便利，也避免课堂被人机对话所替代。

（三）课后巩固：个性化训练与学习反思

基础日语学习具有明显积累性，课后复习质量直接影响后续学习效果。传统作业通常统一布置，较难照顾学生差异。借助学习平台和智能工具，教师可以根据学生错题和练习记录设置分层任务：发音薄弱的学生增加跟读和朗读训练，词汇掌握不牢的学生接受间隔复习和听写练习，语法错误较多的学生完成句型转换和造句训练。

课后环节还应重视学习反思。学生可以建立个人学习档案，记录本单元易错词汇、典型语法错误、发音问题以及 AI 修改建议中被采纳或未被采纳的内容。教师定期检查学习档案，不是为了增加学生负担，而是帮助学生看到自己的学习轨迹，逐渐形成自我监控能力。（四）全过程评价：数据反馈与教师判断

全过程评价是智慧教学模式顺利实施的重要保障。基础日语课程如果只依赖期末考试，容易忽视学生的学习过程和阶段性进步。AI 支持下的评价可以把预习完成度、发音训练次数、词汇复习情况、课堂参与、作业修改过程和阶段测试等纳入综合记录。但过程性数据不能简单等同于学习质量。学生练习次数多，不一定说明表达能力强；系统评分高，也不一定说明发音完全自然。较为合理的方式，是形成“平台数据—教师判断—学生反思”的评价结构。平台负责记录过程，教师负责解释数据背后的学习问题，学生则根据反馈调整学习方法。这样，评价不再只是给出分数，而成为推动学习改进的环节。

（一）语音教学中的智能纠偏

在语音教学中，智能语音识别可用于五十音、清浊音、长音、促音、拗音以及句子朗读等训练环节。教师首先应根据教学内容明确训练重点，并进行必要的发音示范；随后，学生提交朗读音频，由系统提供初步反馈；最后，教师结合反馈结果，对学生在发音中呈现出的共性问题进行集中讲解与纠正。在这一过程中，智能工具主要承担重复检测和初步反馈的功能，教师则负责语音规则说明、偏误判断和重点纠偏。

以长音与促音教学为例，教师可以设置「おばさん／おばあさん」「きて／きって」「ここ／こうこう」等最小对立组，引导学生通过听辨、跟读、录音和反馈逐步形成音拍意识。如果平台数据显示，多数学生对促音停顿的掌握不够稳定，教师可在课堂中适当加入拍手练习、节奏朗读、句子跟读等训练方式，使较为抽象的语音规则转化为学生能够感知、模仿和反复练习的学习活动。由此，语音教学不再只是教师单向示范和学生集体跟读，而是形成了“示范—练习—反馈—纠偏”的循环过程。

（二）词汇教学中的语境化呈现

词汇教学不宜停留在词义对应和机械记忆层面。教师可以借助生成式工具和多模态资源，将目标词汇置于学生能够理解的具体情境之中，引导学生在语境中把握词汇的意义、形式和用法。以“学校生活”相关词汇为例，教师不必仅要求学生背诵「教室」「図書館」「宿題」「試験」「先生」「学生」等单词，而可以围绕校园学习、课堂活动或课后交流设计一段符合初级水平的日语对话。学生先在对话中找出目标词汇，再结合句子判断其具体用法，最后通过替换练习完成初步运用。

基础日语中有不少表达具有明显的场合性和文化属性，如「いただきます」「ごちそうさまでした」「失礼します」「お疲れ様です」等。如果教学中只提供中文翻译，学生往往难以准确理解其使用条件和交际功能。教师可借助工具生成家庭用餐、进入办公室、下课告别、社团活动结束等情境材料，再引导学生判断在不同场合中应使用何种表达，并适时补充相关文化说明。通过这种方式，词汇学习由单纯记忆逐渐转向语境理解和交际运用，有助于提高学生在真实表达中的词汇调用能力。

（三）语法教学中的对比归纳

生成式人工智能能够为语法教学提供例句、对比句和练习题，但相关内容必须经过教师筛选和加工。基础阶段学生的语言辨析能力尚不充分，如果直接接受机器生成的解释，可能将不准确或不严谨的内容误认为语法规则。因此，在语法教学中使用人工智能工具时，教师应始终承担规则确认、材料筛选和偏误分析的职责。

以助词「に」和「で」的教学为例，教师可以围绕“地点存在”“动作发生地点”“时间点”“移动方向”等语义功能准备例句，如「教室に学生がいます」「教室で勉強します」「七時に起きます」「学校に行きます」。学生先对例句进行归类，再比较不同语境中助词的功能差异。在此基础上，教师可进一步提供常见错误句，如「図書館に本を読みます」「七時で起きます」，引导学生说明错误原因，并尝试进行修改。人工智能在这一过程中主要提供材料、练习和初步反馈，教师则负责规则整合、意义辨析和错误解释。与单纯讲解语法规则相比，这种以比较、归纳和纠错为中心的课堂活动，更有助于学生形成较为清晰的语法意识。

（四）会话教学中的场景预演

会话训练不足是基础日语课堂中较为常见的问题。学生不敢开口，并不完全是由于语言知识掌握不足，也与课堂输出机会有限、练习压力较大以及缺少高频率交际环境有关。AI 对话工具可以在一定程度上为学生提供课前预演和反复练习的机会，但课堂教学仍应承担真实互动、语言调整和教师评价等功能。

例如，在“自我介绍”教学中，教师可以要求学生课前先与对话工具完成若干轮问答，内容包括姓名、专业、兴趣、家乡等基本信息，使学生提前熟悉表达内容和问答形式。课堂上，学生再与同伴进行面对面的真实交流，并根据对方回答继续追问或补充信息。最后，教师从发音、助词使用、语序安排、礼貌表达和交际自然度等方面进行点评。通过“预演—交流—讲评”的教学流程，学生既能在低压力环境中获得较充分的练习，又能在课堂互动和教师指导中修正表达、提高会话能力。

四、课例设计：以动词「ます形」教学为例

为进一步说明上述模式的实施路径，本文以基础日语中动词「ます形」教学为例进行课例设计（如表2）。该知识点既是初级日语语法学习的基础，也是学生进行日常表达的重要起点。若学生不能准确掌握动词分类和变化规律，后续学习「て形」「ない形」等内容时也会受到影响。

表2 动词「ます形」课堂教学设计

注：作者依据基础日语课堂教学流程整理

（一） 教学准备

课前，教师在学习平台发布动词分类微课和小测，要求学生完成「書く—書きます」「食べる—食べます」「来る—来ます」等基础变化练习，并提交三至五个使用动词「ます形」的简单句。平台统计错题后，教师重点查看动词分类错误、词尾变化错误和助词搭配错误。对于错误率较高的内容，应作为课堂讲解重点。

同时，教师应提醒学生记录自己不能理解的例词或句型。课前任务不宜过多，重点是让学生在进入课堂前对动词分类和变化规则形成初步认识。这样，课堂时间才能更多用于疑难讲解、句子表达和交流活动。

（二） 教学实施

课堂导入阶段，教师先呈现课前小测中的典型错误，如将「飲む」误变为「飲むます」，或将「見る」误判为一类动词。教师不直接给出结论，而是引导学生观察词尾变化，比较不同类型动词的特点。随后，教师结合例词归纳一类动词、二类动词和三类动词的变化规则。知识讲解之后，教师设计“私の一日”表达任务。学生使用「朝ご飯を食べます」「学校へ行きます」「日本語を勉強します」「夜、音楽を聞きます」等句子描述日常生活。基础较弱的学生可完成三至五个句子，基础较好的学生可连成一段简短自述。学生先独立完成，再使用工具检查动词变化和基本助词，最后与同伴互相朗读。教师巡视时重点观察学生是否过度依赖工具，是否能够说明修改原因。

（三） 教学评价与反思

本课评价可由学生自评、同伴互评和教师评价三部分构成。学生自评主要关注自己是否能够判断动词类型，是否能够独立完成ます形

课后，教师根据课堂表现布置分层作业。基础层完成动词变形和句型替换练习；提高层完成“我的一天”短文修改；拓展层录制一分钟日语自述并提交学习反思。教师通过作业修改记录了解学生是否真正理解规则，而不是只接受工具给出的结果。由此，课前诊断、课中讲解、课堂输出和课后巩固形成较完整的教学闭环。

五、“AI+ 基础日语”智慧教学的优势与挑战

（一）智慧教学的优势

从基础日语教学实践看，“AI+ 基础日语”智慧教学具有三方面优势。第一，它能够扩展语言训练空间。学生可以在课外反复进行发音、词汇和句型练习，课堂则更多用于解决疑难问题和开展输出活动。第二，它能够提高反馈效率。教师不必完全依靠课上观察发现问题，而可以借助平台数据把握学生预习、练习和作业修改情况。第三，它有利于满足学生的个性化学习需求。不同学生可根据自身薄弱环节接受差异化训练，从而减轻统一作业“一刀切”的弊端。

更重要的是，智慧教学促使教师重新审视自身角色。教师不再只是教材内容的讲解者，也不是平台任务的发布者，而是课程目标的设计者、学习资源的筛选者、课堂活动的组织者、语言错误的诊断者和学习过程的引导者。人工智能提高了重复性训练和初步反馈的效率，但教师对语言规律、文化语境和学生心理的判断仍是教学质量的重要保障。

（二）智慧教学面临的挑战

智慧教学也面临若干挑战。首先，生成内容质量并不稳定。部分工具生成的例句可能难度过高，语法解释可能不够准确，对话语境也可能与课堂目标不完全一致。因此，教师应以教材单元和课程标准为依据，对生成材料进行筛选、改写和难度控制。其次，学生可能产生工具依赖。基础阶段如果允许学生直接用AI 生成作业，学生容易跳过必要的语言思考过程，最终影响语言能力形成。

对此，教师可以建立明确的使用规范。例如，造句或短文任务可要求学生提交“原句—AI 修改建议—最终句—修改说明”四项内容。若工具给出的表达超出本课所学范围，学生不能直接照搬，而应回到本课句型重新组织。再次，教师自身的信息素养也需要提升。学校和教研室可建设共享提示词库、单元资源库、课堂任务案例库和学生偏误案例库，减少教师重复劳动，并逐步形成符合本校基础日语课程特点的AI 使用规范。

六、结语

综上所述，“AI+ 基础日语”智慧教学是信息技术深度融入外语教育背景下基础日语课程改革的重要路径。其价值并不在于技术工具的简单叠加，而在于以教学目标为导向，遵循语言学习规律，回应学生在语音、词汇、语法和表达训练中的实际困难，进而促进课程流程、教学资源与评价机制的协同优化。人工智能技术能够在一定程度上拓展语言训练空间，增强反馈的及时性，支持个性化巩固，也为过程性评价提供新的数据依据。然而，技术效能的发挥并非自动实现，关键仍在于教师能否将其合理嵌入课前、课中与课后各环节，并对生成内容、学习表现和数据反馈作出专业判断。

因此，基础日语教学中的智慧化转型应始终坚持语言能力培养的根本目标，以教学规律为依据，以教师引导为保障。在教学实践中，只有进一步明确教师、学生与技术之间的功能边界，使技术真正服务于语音规范、词汇积累、语法理解和交际表达能力的提升，AI+ 基础日语智慧教学才具有持续推进的现实意义。

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[ 基金项目] 本论文为“2023-2024 学年广州工商学院质量工程项目（项目编号：YLKC202312）成果”[

作者简介] 郭萍（1983.4-），女，汉族，山西太原人，广州工商学院副教授，硕士。研究方向：日语教学与日本经济文化。