摘要：随着人工智能技术的迅猛发展及其在教育领域的深入渗透，探索其与传统教学模式的有效融合成为教学革新的关键路径。基于此，本研究聚焦大学日语课堂，深度探究在AI 技术支持下，整合BOPPPS 有效教学模型与 PAD课堂教学模式的应用策略与实践路径。研究首先厘清 AI 技术与 BOPPPS 及PAD 模式融合的理论基础与内在逻辑，论证其在优化教学流程、提升学生参与度及实现个性化学习方面的显著优势。核心部分系统阐述了 AI 技术在BOPPPS各环节及PAD“讲授-内化-讨论”全流程中的具体应用策略。AI 深度融入课前预习、课堂目标精准设定、前测即时诊断、多元参与式学习活动智能实施、后测实时反馈以及课堂小结环节，并强力支撑PAD 模式中的高效精准讲授、个性化内化吸收与深层次课堂讨论，从而显著提升教学效能与日语综合能力培养质量。

关键词：AI 技术；BOPPPS 模式；PAD 课堂；大学日语教学；应用策略

引言

在高等教育国际化背景下，培养具备跨文化交际能力的高素质日语人才需求日益凸显，然而传统大学日语课堂普遍存在学生主体性缺失、互动形式单一、反馈延时、个性化学习路径欠缺等问题，制约了学生语言实际应用能力与跨文化素养的高效发展。BOPPPS 模型以其清晰结构化的六个环节（Bridge-in 导言、Objective 目标、Pre-assessment 前测、Participatory-Learning 参与式学习、Post-assessment 后测、Summary 总结）为课堂教学流程的科学设计提供了框架。PAD 课堂模式则将课堂时间有效划分为讲授、内化、讨论三个环节，突显学生中心地位与深度思维参与。人工智能技术的发展，尤其在大数据分析、自然语言处理、智能评测等方面的突破，为解决上述问题开辟了新途径。AI 具备赋能教学关键环节的潜力，可实现精准学情诊断、个性化资源推送、智能化学习辅导、即时反馈评价与互动交流支持。因此，深入探索AI 技术如何系统性融入 BOPPPS+PAD 双模式框架，构建智能化、个性化、互动性强的大学日语课堂新生态，具有重要的理论价值与实践意义。

1AI 技术支持下的 BOPPPS+PAD 模式融合理论基础与实践价值

AI 技术与 BOPPPS+PAD 模式的融合并非简单的技术堆砌，其拥有深厚的教育学理论基础与内在协同逻辑，共同指向构建更具效能的学生中心课堂。BOPPPS 模型根植于建构主义学习理论，强调学习者应在教师搭建的“脚手架”支持下，通过积极参与有意义的活动主动建构知识，其结构化流程确保了教学目标清晰化、教学行为目的化及教学评价伴随化，为高效课堂奠定坚实基础。PAD 课堂模式的理论内核源于布鲁姆认知目标分类理论中对高阶思维的重视以及人本主义教育观中对学习者主体性的尊重，它通过时间切分强制将课堂重心从教师讲授转移到学生内化实践与协作探究上，促使知识向能力的深度转化。人工智能技术的引入，其核心价值在于通过其强大的数据感知、处理与模式识别能力，赋能并优化上述教学模型的关键环节，实现对教学的精益化管理与对学习的个性化支持。AI 技术能够实时捕获、分析海量学习数据，提供远超传统手段的精准学情洞察，使教师能在BOPPPS 的“前测”、“后测”环节进行精准、动态的诊断与评估。在“参与式学习”和 PAD 的“内化”、“讨论”环节，AI 驱动的语言学习工具能够提供全天候的交互式练习、及时反馈和自适应学习路径引导，满足学生个体差异化的需求。将AI 作为核心驱动元素融入BOPPPS+PAD 双模式，可显著发挥叠加效应：一方面，AI 极大强化了BOPPPS 流程的执行效能，实现全流程数据驱动的精细化运作和个性化学习干预，为“以学定教”提供坚实保障；另一方面，AI 极大丰富了PAD 模式中内化实践与深度讨论的实施路径和资源支持，创造出更具沉浸感、支持性的语言实践环境，显著提升学生的参与广度与深度。

2AI 技术深度赋能 BOPPPS+PAD 模式的核心应用策略

2.1 课前导学与准备：AI 驱动个性化认知激活与精准目标设定

在BOPPPS 模式的“Bridge-in 导言”环节和“Objective 目标”环节之前，AI 技术可驱动高效的课前导学，为课堂学习奠定个性化认知基础。平台整合AI 驱动的智能预学系统，依据日语学习路径图谱与课程单元核心知识点，为每位学生智能生成符合其当前语言水平和认知风格的学习包，内容包含关键语法结构（如助词搭配规律）、核心词汇（如情境高频词）、文化背景知识（如特定社交礼仪）等多维元素，避免千篇一律。系统核心利用自然语言处理技术分析学生过往作业中的语法掌握牢固度和易错点、语音识别评估的发音薄弱点、阅读材料中的词汇覆盖缺口等数据，确保预习题和微课的针对性。尤为关键的是，AI 系统会在学生完成预习任务后，自动汇总分析个体和班级整体的预习数据。在导言环节前，平台已生成可视化的学情热力图，精准标识班级在核心知识点的“群体性难点”和每个学生面临的“个性化障碍”，如数据显示大部分学生在假设条件句「ば」、「たら」、「と」、「なら」的辨析上存在普遍混淆，或个别学生掌握敬语体转换规则极其困难。这使教师在课堂“Bridge-in导言”环节的设计能高度聚焦真实障碍点，并能基于数据洞察在“Objective 目标”环节清晰、动态地设定本课的核心学习目标与具体达成标准。对于普遍性问题设置集体攻坚重点，对于突出个体问题则可预设额外关注或弹性任务。此策略下AI 的深度应用，实现了从无差别的预习要求转向高度个性化的认知激活与诊断前置，确保了课堂伊始就直击学习“痛点”，课堂目标设定不再依赖经验预设，而是建立在实时的群体及个体学情数据之上，为后续BOPPPS 各环节的高效精准展开锚定了清晰方向。学生也能在课前清楚感知自身语言差距和学习重点，带着明确问题意识进入课堂，大幅提升了课堂导言环节的指向性和目标环节的信度价值。

2.2 课堂精准前测与高效讲授：AI 支持的即时诊断与智能呈现优化

在 BOPPPS 模式的“Pre-assessment 前测”环节和 PAD 模式中的“Presentation 讲授”环节，AI 技术发挥强大的精准诊断与优化呈现效能。课堂伊始，教师借助AI 支持的互动反馈工具部署智能化前测，形式可以是针对核心预学知识点设计的互动选择题、填空题（如测试前述助词选择或假名书写），或简短的语音识别听写任务（判断动词变形掌握）。这些工具的显著优势在于即时生成分析与可视化结果，甚至自动生成常见错误类型报告。相较于传统提问或纸质测试，这种AI 支持的实时前测能够在开课几分钟内快速生成班级整体和每位学生在核心知识点和技能点上的掌握程度画像，为BOPPPS 后续环节特别是PAD 的“Presentation 讲授”环节提供精准靶向。在讲授环节，AI 深度融入于多个层面：其一是智能内容推送与展示，系统根据前测反馈的特定薄弱点（如动词变形规则），从资源库中自动选择并实时推送该知识点最匹配的教学微视频或多模态资料作为讲授补充，提升内容传递效率。其二是交互式语言演练支持，教师讲解新语法点如使役被动语态时，可即时调用集成了语音识别与发音评估的虚拟AI 对话伙伴，呈现该结构不同语境的标准例句与使用场景，引导学生集体模仿朗读或单人尝试，系统即时从准确度、流利度、发音韵律等维度给予可视化分数与修正提示，创造语言知识学习的沉浸感和高频交互反馈。其三是强化视觉辅助与概念可视化，利用AI 生成工具动态模拟复杂语言现象如授受动词「てあげる・てくれる・てもらう」的交互关系图，使抽象规则具体化、直观化。有效避免了传统讲授中可能存在的目标模糊、反馈滞后或与真实学情脱节的问题。

2.3 参与式学习与深度内化：AI 赋能的个性化实践路径与协作深化

在 BOPPPS 模式的“Participatory-Learning 参与式学习”环节以及 PAD 模式中的“Assimilation 内化”环节，AI 技术扮演个性化语言实践引擎与深度协作催化剂的角色。鉴于语言技能（听说读写）的培养高度依赖有指导的实践，AI 技术为这一关键环节构建了智能化练习支持环境。在语法与词汇内化层面，自适应学习系统基于学生历史表现数据和当前课堂目标，自动生成个性化专项习题任务链，任务难度动态调整以保证其处于最近发展区。在核心表达技能训练（特别是口语表达）上，由AI 驱动的虚拟角色扮演工具发挥关键作用，该工具能模拟大量真实且富于变化的日语日常情境如便利店购物、校园问询、电话预约等。学生可选择角色身份（顾客、店员、学生、接待员等），系统利用先进的语音识别识别学生口语输出，进行实时准确性、自然度、礼貌体使用恰当性等多维度深度评估，并基于对话语境智能生成自然流畅的日语回应，为学生营造出强交互性的语言“实战”环境，显著增加可理解性输出机会。更重要的是，在协作互动层面，AI 支持的智慧讨论平台基于语义识别算法智能分组功能，根据学生观点表达的侧重面或理解程度的相似性与互补性动态形成小组，并推送有挑战性、能激发思辨性的日语讨论题（如「外国人労働者受け入れについて」-关于接纳外国劳动力问题），实时监测小组日语讨论文本或语音讨论中的关键词密度、话轮转换、参与度、质疑观点出现频率等信息，辅助教师评估讨论深度与小组协作效能，并可及时向各组或个体推送促进讨论深入的引导性问题或参考资料。这一策略将 BOPPPS中的参与式学习转化为AI 强力支撑下的、充满活力与挑战的个性化语言探索与协作实践，也将PAD 模式中的内化环节从静态复习拓展为动态、沉浸、不断获得智能反馈并积极应用的日语思维训练与技能打磨过程。

2.4 智能后测与动态评价：AI 支持的即时反馈与调节指导

BOPPPS 模式中关键的“Post-assessment 后测”环节以及 PAD 模式中“Discussion 讨论”环节的深化，在

AI 技术赋能下得以实现高频度、精准化、多维度评测与基于数据的教学调节。其测试形式高度多样化：标准化的自动化客观题测验，系统即时批改并提供具体选项的错题解析参考链接；具备难度梯度的开放式短句口头应答或听力理解题，调用语音识别引擎判断准确性并进行综合评分；利用协作平台收集学生在核心讨论或探究任务中的日语表达产出（发言录音、书面文字稿），自动进行词汇丰富度、语法复杂度、篇章连贯性、观点新颖度等多指标深度分析（如使用词汇分布热图、识别复合句使用比例），甚至可跨班级横向比较产出质量分布特征。AI 技术驱动下的后测最重要的贡献在于其即时性与个性化反馈能力。系统不仅能快速给出题目的对错判定，更能深入到作答细节，为每位学生生成定制化的日语学习成效诊断报告：精准识别当前阶段的优势能力项（如听力信息抓取准确度高、敬语基础牢固），暴露存在的显性或隐性弱点，甚至能基于海量错误模式库分析预测未来学习潜在风险点，并依据个人知识图谱和能力短板生成后续个性化强化练习建议及指向性的学习资源。教师同样获益匪浅，基于AI 后测分析生成的实时课堂仪表盘直观展示全体学生对课堂核心目标的达成度分布、共性错误焦点以及个体进步趋势对比图表。对大部分学生尚未稳固的重要知识点进行简要回顾强化，对理解深刻的知识点予以肯定和拓展延伸；对于少数陷入特定学习瓶颈的学生，可在当堂课后立即提供差异化的巩固任务或在后续课堂额外予以针对性引导。此策略的实践核心在于AI 赋能的“后测”不再仅代表课程流程终结检查点，而成为一个强大的、持续运行的、嵌入教学流程核心的动态学习评估与优化引擎，驱动教学策略的实时微调和后续课程设计的科学迭代，有力印证和落地了BOPPPS 模型中闭环评估与迭代优化的精髓。

2.5 课堂总结与内化拓展：AI 聚合知识图谱与任务驱动迁移

在 BOPPPS 模式的“Summary 总结”环节以及支持 PAD 模式完成后的持续性学习深化，AI 技术能够驱动生成高度结构化、可视化的知识聚合，并推送基于任务的深度语言迁移实践。传统课堂总结往往依赖教师口述或板书，容易流于表面或遗漏个体差异。AI 支持的总结工具则能够基于整节课捕捉的所有学习交互数据（课堂互动记录、前测/后测结果、个人/小组任务表现、讨论文本等），结合该单元教学的核心知识图谱，在课堂尾声自动为每位学生以及全班生成动态的总结报告和可视化思维导图。这份报告清晰凝练地展示本节课涉及的主要知识点、语言技能训练项及其层次关系图（如以会话表达、文化理解、语法体系为主线呈现），并通过醒目的颜色标识标亮学生在本课的学习挑战点（如某些发音点持续不稳定）、突破点（如掌握新句式）以及值得巩固拓展的优势项（如特定场合口语流畅），使得知识框架和个体位置一目了然。该工具还能基于学生在课堂中的实时交互表现、课后测验结果甚至学习情绪行为分析结果，为每位学生自动推送高度契合其能力水平和发展需求的课后拓展任务包。这些任务强调语言能力的迁移与应用，不局限于知识点复习：可能是在AI 设定的虚拟对话环境（如旅游咨询台）中完成指定交际目标的对话练习；亦可能是以其自身文化经历为素材撰写带有比较文化视角的日语小段落；任务形式包含 AI 批改的语法整理、AI 赋能的配音练习、思维要求更高的微型辩论提纲撰写或基于主题的相关文章泛读摘要等。系统设置清晰的截止日期，并支持智能化的任务完成进度追踪与阶段性反馈提醒。教师拥有全局管理权，在尊重系统自动推送的基础上，可动态调整分组任务难度或添加符合更高教学目标要求的探究性小组协作项目（如合作录制日语文化对比短视频脚本）。AI 赋能的“总结”由此超越了传统结束语的范畴，演变为驱动知识深度结构化梳理与个体语言实践路径清晰化的引擎。课后内化拓展环节也从被动完成作业转变为 AI 引导的、高度针对性的任务导向型语言实战应用平台，极大促进学生将课堂所学的语言规则、交际策略、文化认知在实践中进行自我迁移与融会贯通，显著延长语言内化链条并提升学习成效的可持续性。这种模式既符合BOPPPS 模型通过总结实现认知闭合的要求，又无缝衔接PAD 课后深度反思与实践的核心精神，为学生打造了闭环且个性化的完整学习体验。

3 结语

综上所述，人工智能技术与BOPPPS+PAD 课堂教学模式的深度融合，为突破大学日语教学中面临的互动不足、反馈迟滞、个性化缺失等关键瓶颈，建构智能化、高参与、重实效的日语学习新生态提供了强大动力和发展蓝图。本研究深入剖析了这一融合模式的底层逻辑与实践价值，并系统性地构建了其在课前精准导学与目标锚定、课中智能诊断与高效讲授、深度参与与个性化内化实践、即时后测以及结构化总结与能力迁移拓展等核心环节的具体落地策略与操作路径。这些策略以AI 技术对语言教学的深度赋能为支撑点，有效增强了BOPPPS模型在教学流程的科学性、诊断精准性及干预动态性方面的固有优势，显著提升了PAD 模式在促进学生主体深度学习、语言能力深度内化与高水平思辨协作方面的核心价值。大量实践探索已初步印证了这一融合模式在提升学生学习动机深度、课堂活跃程度、语言技能综合发展水平以及批判性思维与跨文化交际能力等维度产生的深远正面影响。展望未来，随着人工智能技术在教育领域的持续演化与渗透深化，特别是在自然语言理解能力、个性化学习建模精准度及虚实融合语言学习环境构建方面的突破性进展，AI 赋能的 BOPPPS+PAD 模式必将展现出更为广阔的教育应用潜力和更加多元的发展向度。该模式的核心价值不仅在于其提供的技术路径本身，更在于其承载的新型学生中心教学哲学理念：它重塑了语言知识获取和能力培养的范式，推动大学日语教育乃至整个外语教学领域向以学生能力发展为中心、数据智慧驱动的下一代智能教学新时代坚定迈进。这要求教育者不断深化探索，在伦理边界内释放AI 技术对教学流程重构与学生个体潜能激发的最大势能，从而为培养适应全球化时代的高层次日语人才开拓创新之路。

参考文献

[1]蒋玲,韦秋文.AI 技术赋能 BOPPPS 教学模式:理论应用与案例探索[J].教育进展,2025,15(5):96-98.

[2] 胡霞, 王进科.AI 驱动的 BOPPPS 教学模式在离散数学课程教学中的创新探索[J]. 科技视界,2024,14(23):60-63.

[3]陶吉利,练斌,金婧.基于宁理云学堂的电子信息工程专业核心课程群数字化教学模式实践[J].教育教学研究前沿,2025,3(1):23-25.

[4]王小勤.高校外语数字化教学模式建构及实施路径——以"日语视听说"课程为例[J].教师,2023(24):39-41.

[5]蒋菁华,汤浩.AI+BOPPPS 模型在高职商务英语教学中的参与式学习模式设计——以综合商务英语课程为例[J].湖北工业职业技术学院学报,2024,37(5):81-84.

[6]尤影.AIGC 赋能基于 BOPPPS 模型的直播运营课程混合式教学实践研究[J].濮阳职业技术学院学报,2025(4):156-157.

[7]张钰淇,张子藤,任泓铮.基于 BOPPPS 和人工智能技术《英语演讲》课程教学模式探索与实践[J].进展,2025(8):89-92.

[8]张君瑞,郝文博.高职数字媒体专业课程AI 赋能BOPPPS 混合式教学模式应用研究[J].创新创业理论研究与实践,2025(12):115-116.

[9]张立成,杨德志,葛慧斌,等.基于知识图谱的人工智能综合项目开发 BOPPPS 混合式教学设计[J].家电维修,2025(6):241-243.

[10]徐婷婷,张虹然,韩小卫.AI 赋能下基于 BOPPPS 模式的医学英语阅读课程创新研究[J].当代教育实践与教学研究（电子刊）,2024(23):82-84.

作者姓名 ：彭振容（1986 年12 月）女，湖北潜江，汉

学历：硕士研究生职称：讲师研究方向：日语语言文学