人工智能技术与英语教学：现状与展望

邹斌汪明洁应用语言学研习 2022-06-09

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来源编辑：外国语文公众号

转载编辑：研习君

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原创邹斌汪明洁

作者简介

邹斌,男,西交利物浦大学应用语言学系副教授,博士,主要从事学术英语教学、外语教育技术、人工智能及语料库研究。

汪明洁,女,西交利物浦大学应用语言系,硕士研究生。

本文载《外国语文》2021年第3期

人工智能技术与外语研究专栏

摘　要:人工智能技术近年来已开始进入教育的多个领域。人工智能可以从多个方面促进英语教学,提供相对客观且有指导性的反馈,帮助老师进行教学,帮助学生提高英语技能,促进老师和学生的教与学的积极性。

关键词:人工智能;大数据;教育;英语教学;个性化

引言

目前,人工智能(AI)技术被认为在教育领域及外语教学中具有重要意义,比其他技术更具体、更先进, 使计算机能够感知、联想、预测、计划和控制人类大脑能够做的事情(Boden,2016)。人工智能技术的概念已经从机器学习、深度学习、图像识别、语音识别等名目逐渐切入人类的日常生活中。人工智能的应用在最近几年得到了快速的提升,因此,人工智能取代一些工作的日子越来越近。由此,英语教师开始怀疑,由于人工智能技术的持续快速发展,自己的工作是否也会在某一天被人工智能机器人所代替?

研究者对这一问题的好奇和关注,激发大家进一步思考,有研究显示,人工智能技术不会也不可能完全取代英语教师的地位。如有研究者在一项运用人工智能促进英语口语学习的研究中发现,大多数学生不同意人工智能技术取代英语教师教学的可能性 (Zou et al., 2020)。因此,关于英语教师被人工智能机器取代的可能性问题,可以进一步解释为人工智能技术为提升英语教师的教学和学习者的学习提供帮助。那么, 人工智能可以在哪些方面以及在多大程度上改善外语教学和学习? 本文对近20年来出版的一些书籍及发表在国内外期刊和论文集中关于人工智能技术在教育和英语学习中的应用研究进行综述和分析,试图解释人工智能技术的应用如何实现英语教学和英语学习的目标。

大数据和人工智能技术对教育的影响

由数据驱动的数字革命似乎迎来了一个全新的大数据和人工智能时代,也开始对教育产生影响, 人工智能通过机器学习和大数据挖掘方法已经被用来处理和分析收集的数据(Luckin et al., 2016)。人工智能应用于教育受到广泛的关注,人工智能可以利用收集的数据,做出相应的活动和反馈,提供适应性和个性化学习以及个性化辅导,为学习者提高学习效率带来积极的影响 (Williamson et al., 2020)。在人工智能应用于教育的发展中,智能辅导系统是人工智能在教育领域早期尝试的主要成果,它可以进行一对一的辅导,适应每个学生的学习节奏,并及时给予反馈,同时采用统一的标准来评价学习成果(McArthur, 2015)。智能辅导系统(ITS)就是基于学习管理系统(LMS)和人工智能技术开发的,它在用于教育过程中给予适当和自发的反馈交流(Chassignol et al., 2018)。ITS也在语言学习和教学等各个学科中被广泛采用(Sung et al.,2016)。Ma(2014)等人提出,ITS根据学生对问题的回答,在步骤层面为学习者提供反馈。由于能够模仿导师的动作,使得智能辅导系统成为训练学习者解决问题的有效工具(Wang et al., 2015)。然而,智能辅导系统的个性化辅导目前还较少应用于国内各级和各科的课堂教学中,相应的研究案例也非常缺乏,因此,需要开发者与一线教师共同研究和探讨。同时,人工智能也带来不少问题并受到一些质疑,包括伦理问题,如数据的隐私、保护和管理,数据的收集和使用也有不平衡、偏见和歧视性问题,教育者在使用时也应该考虑这些问题 (Williamson et al., 2020)。

受人工智能技术影响的另一个方面是评估,主要涉及学生的作业和评分等 (陈桦等, 2019)。基于人工智能的评估可以帮助教师通过学习分析和教育数据挖掘技术,更好地了解学生当前和未来的行为 (Chassignol, 2018;Chen et al., 2019)。举例来说,学习分析有助于利用人工智能生成预警系统,根据学习者的学习情况对其进行分类,利用教育数据挖掘并及早发现学生的失败。然而这些人工智能评估和预警系统的实证研究仍相当缺乏,尤其是人工智能生成预警系统还少有案例应用研究。

人工智能技术在个性化教学内容和教学方法方面也得到了广泛的应用(Chassignol, 2018)。由于学习的个体差异和传统课堂的性质(一个老师教很多学生),学生定制化教学具有挑战性。然而,基于人工智能系统可以通过考虑学生独特的学习需求,以定制化学习的方式设计教学内容和方法,从而提升学生的学习体验 (Zawacki-Richter et al., 2019)。例如,个性化学习平台Knewton旨在根据学生的学习风格为用户提供实时推荐,从而提高学习质量(Chassignol, 2018)。另一个例子是专注于应用机器人(Cobots)对学生进行教学。一些基本的和常规的任务,如拼写可以由Cobots来完成,它的特点是学生友好的界面和亲身体验 (Chassignol, 2018)。然而这些平台和机器人应用于个性化学习在国内缺乏相应研究,而国内也很少有类似的平台及机器人应用于个性化学习。因此,虽然大数据和人工智能可以对教育产生积极的影响,但由于应用于教育的具体实用案例以及应用到一线课堂教学的研究仍比较缺乏,教师仍对其缺乏认知和实践经验。

人工智能技术在教育和语言教学中的个性化学习指导应用

人工智能与教育领域相关的前沿研究者提出,随着人工智能技术的发展,将有可能 “为每一个学习者广泛定制个性化的教育体验” (Bailey, 2019:6),并以前所未有的轻松方式为学习者提供 “真实的、沉浸式的体验” (Bailey, 2019:209)。最重要的是,强调人工智能在英语教学和英语学习中的应用不是为了取代人类,而是更实际地支持和改善用户体验和人类互动(Luckin et al., 2016)。

在过去的20年里,智能辅导系统在该领域取得了非常大的进展,且有大量关于这种学习和学生模型的研究 (Sussex, 1992)。在英语学习和教学方面,Sha (2009) 认为,人工智能技术可有效提高学习者的接受能力、听力和阅读理解能力。此外,Poitras(2016)等提出,智能辅导系统能够分析学习者的行为,诊断他们的弱点,并像个人导师一样为他们提供个性化的内容。Luckin (2016)等也指出,智能辅导系统可以通过模拟一对一的人类导师,为每一个学习者提供智能的个人导师,这被认为是最有效的学习和教学方法;它可以通过多种方法为协作学习提供智能技术支持,还能通过智能虚拟现实支持真实情境下的学习。Bailey (2019) 的研究也支持了以上研究者的结果,他举例说明了一种人工智能在课堂上的应用,可以衡量和决定学生对学习内容的掌握程度,这表明作为一种ITS的学习管理系统可以对每一个学习者进行个性化的教学。此外, Bailey (2019) 进一步表示,相关领域的研究者不仅在研究ITS的学习内容和管理,还在研究学生在学习时的情绪状态,以诊断学生的反应,然后修改教学策略,使教学效果最大化、最优化。因此可以看出,目前人工智能应用于语言学习上的一些特征包括运用大数据支撑,可提供个性化学习、模拟教师辅导以及沉浸式/虚拟现实的体验(见图1)。

此外,聊天机器人(Chatbots)也被用于口语练习中,聊天机器人是对话代理的体现,也称聊天机器人、机器人或虚拟人,是“旨在以语音或文本形式模拟人类对话,或两者兼有的计算机程序” (Sha, 2009:271)。有些聊天机器人已经开发了多年,并应用到商业用途中,而有些则是为口语教学而设计的 (Sha, 2009)。然而聊天机器人更多应用于学生口语练习的效果仍需更多研究检验其效果。

就中国人工智能技术的发展而言,在人工智能技术的英语教学和学术领域,研究者们正在努力。国务院《中国教育现代化2035》的报告中指出:智慧化教育和人工智能已被决定为教育领域的发展方向(国务院,2019)。国内也开发出一些人工智能辅助英语学习的网站或App,如批改网、英语流利说、雅思智学、iSpeak 及EAP Talk等。国内一些研究也发现了人工智能可以应用于英语个性化学习,如人工智能技术可以增强英语学习者的课外学习,力促英语教学的改革和创新 (梁蓉蓉,2018),人工智能技术被发现可以促进个人写作技能的提高 (唐锦兰, 2014; 武永等, 2016)。国内目前人工智能技术也已经在语音输入、语音识别、语音合成、自然语言处理等方面有较大的提高和突破,可以为英语口语学习者提供练习的可能(华璐璐等, 2017)。如最近几年基于国内人工智能技术开发的清睿口语100、英语流利说和iSpeak,及2020年最新开发的雅思智学和EAP Talk,都是促进学生个性化英语口语学习的网站或App , 因此人工智能可以促进英语口语技能的提高(陈桦等, 2019; Zou et al., 2020)。尽管如此,人工智能在个性化外语学习指导应用的研究仍显不足,尤其是各个技能方面的个性化指导。目前的人工智能口语训练系统也缺乏大规模研究和实践,是否适合外语教学及个性化学习仍需更多的实践和检验。

人工智能技术在语言技能方面的应用

在现实的英语教学和学习中,人工智能技术如何有效地开发和应用有待进一步研发。图2显示了人工智能在一些语言技能各方面所能提供给学习者的帮助。事实证明,英语学习者所犯的错误能够被人工智能技术即智能辅导系统发现并纠正(Dodigovic, 2005)。已经有一批学术研究者在开发这种智能辅导系统来支持英语教学,例如,Derwing 和 Munro (2005)评估了加拿大ESL课堂上一些流行的发音智能辅导系统,这些智能辅导系统只关注分段而非发音。他们认为,在发音和不同口音方面,人工智能技术可以辅助英语教师的教学。此外,Read (2012) 介绍了现有的三个可能评估英语学习者词汇能力的智能辅导系统,分别是 Vocabulary Levels Test,以及开发的测试Vocabulary Size Test和基于网络的诊断系统,但这三种智能辅导系统限于书面媒介,只关注单个单词,没有考虑单词所处的语境。另外,该文中既没有说明英语教师如何在课堂上应用这些智能辅导系统,也没有说明这些智能辅导系统的效果。Chen(2019)等人进一步开发并评估了一个名为EVLAPP-SRLM的人工智能工具在词汇方面的效果,结果显示,这些英语学习者的成绩和积极性都得到极大提高。

在语法方面,Alhabbash(2016)等开发了一套用于英语语法学习的智能辅导系统,该系统涵盖了英语语法知识的所有主题,并提供了每个主题的一系列问题供学生回答。结果显示,英语教师和学生都满意该系统。此研究实际上只介绍了英语语法时态的应用。另外,评价部分也比较模糊,仅包含了受益情况、材料的全面性、系统设计的质量和材料的质量,并没有对学生在一段时间内使用该系统对英语语法知识的提高进行评价。尽管存在上述两个缺点,但研究证明,无论是英语教师还是英语学习者,都乐于使用人工智能技术进行英语语言的学习和教学。国内也有不少研究对人工智能技术促进英语写作进行论证,不少研究发现, 人工智能自动写作评分系统可以促进学生写作技能的提高,教师和学生都可以运用写作自动评分系统进行教学和学习(唐锦兰, 2014; 武永等, 2016;张福慧等, 2019)。

在口语方面,Sha (2009)提出了一种基于人工智能的聊天机器人,并进行课堂调查,以评估这些聊天机器人作为英语口语教学工具的好处。不足的是只测量了学生的积极性,而未指出使用这种机器练习英语口语的效果和效率。如果加以改进,可以增加一些口语前测和后测,在使用聊天机器人练习一段时间后,对聊天机器人的实用性进行评价。Green 和O’Sullivan(2019)在746名用户中进行了一项关于增强英语语言能力的实验,实验对象是一款为中国英语学习者设计的AI应用———流利说,其功能与Duolingo类似,结果显示,72%的用户在大约两个月的时间里提高了他们的测试成绩。Zou(2020)等人也对国内大学生使用人工智能口语学习软件包括英语流利说和Real Skills等的情况进行了调查,他们发现,学生比较满意这些人工智能口语软件对他们的口语练习所给的分数和反馈,对课外口语学习有帮助。

另外,Choi (2016) 研究了基于人工智能提供纠错反馈系统的功效,并比较了两种纠错反馈的效果差异。结果显示,大部分学生青睐于这种系统的功效和质量,反映出人工智能技术可以支持减少教师和管理者的工作量。

虽然人工智能在语言技能的各个方面都有一些相应的研究和实践案例,然而应用于辅助课堂教学的研究仍然缺乏,广大英语教师仍对人工智能在语言技能方面的应用缺乏了解和信心以及指导,从而仍无法大规模把人工智能引进外语教学课堂。

英语教师和学生使用人工智能技术促进教与学的动机

在英语教学中教师仍然是主导,随着人工智能技术的发展和英语教学数据库的扩大,人工智能可以在很大程度上帮助英语教师教学和学习者的学习,因为它的效率和作用可以取代教师在英语教学中某些特定领域的地位和功能。比如,英语教师可以从年复一年的传授语法规则和发音、解读阅读和听力文章、提供写作和口语结构及示范答案、分析学生的表现的基础性与重复性工作中解脱出来。同时,人工智能还能够辅助教师进行教学管理,比如备课、备教材、设计课堂活动、打分、布置和提醒作业、发送通知、记录考勤等。在人工智能工具的帮助下,英语学习者还可以随时随地自学发音、词汇、语法、阅读、听力、写作和口语。现阶段,如国内开发的AI口语评测系统对中高考的英语口语测试实现了打分评价,这种打分准确率也得到了认可,一些地市的中、高考采用了人工智能对口语考试的评分,效果也非常令人满意 (赵素琴等, 2017; 罗德安等,2018)。大学英语教学中也已经针对人工智能技术促进朗读的技术有了积极的评价,以帮助学生在多个音素方面实现准确的评估和反馈(陈桦等, 2019)。

基于庞大的数据库,练习的部分完全可以由人工智能技术来完成,包括四项技能、词汇和语法等方面。现阶段的人工智能可以评估学习者的语言能力,换句话说,人工智能可以评估学习者在哪些方面不擅长,需要进一步地投入。例如,针对词汇练习的人工智能技术智能系统就可以反复显示学习者没有掌握的单词, 直到单词被记住为止。另外,通过语音识别,学习者可以通过人工智能技术工具练习发音,如有道、英语流利说,但不能进行逻辑性和创造性的对话。学生文章中出现的拼写和语法错误可以由人工智能技术自动纠正。此外,人工智能技术可以为学习者提供翻译和复杂句子的解释,甚至是陌生单词的图像,为学习者提供接受能力、阅读和听力方面的便利。

根据学习者的表现反馈,人工智能技术无疑可以为教学评估提供有益的帮助。一方面,在根据一定的标准设定进行反馈方面,人工智能机器比评估老师更客观,因为前者只是按照程序员设定的指令进行操作, 没有任何情绪和特殊条件。因此在国内部分省份,人工智能机器对中考口语测试的测评是完全值得信赖的 (赵素琴等, 2017; 罗德安等,2018)。此外,人工智能在课堂上的形成性评估和练习以及课外练习中产生的形成性反馈,可以客观地发现学习者当前不同能力的语言水平,并进一步作为学习者和教师的指导,为下一步的工作提供建议。而且人工智能工具的纠错反馈还可以帮助学习者从错误中进行自我纠正和自我学习。例如,学习者在使用“英语流利说”练习时,发音错误的单词会被突出显示,学习者可以通过关注原音频中的某些单词来进行自我纠正(Green et al.,2019)。另一方面,在形成性反馈的帮助下,教师可以更专注于对自己教学的反思,并据此修改相关的教学策略和方法,尤其是对于没有经验的新教师来说,对其适应课堂教学、快速发展专业技能具有支持作用。

人工智能技术能够提高学习者的学习积极性毋庸置疑。首先,人工智能技术在实践中的特点促使英语学习者更频繁地学习,这意味着用户可以在任何地方、任何时间学习英语。在人工智能技术的作用下,学习者与机器之间的互动变得更加有趣,反过来又激发了学习者对外语学习的积极探索。人工智能技术因其庞大的数据库和分析能力,让教师从一些基础性、重复性的工作中解脱出来,使他们在教学中的效率得到提高,释放出更多的创造力。其次,只需对教师进行简单的新技术培训,并不会增加太多的额外工作。事实证明,人工智能技术能够成功地发现并纠正学习者所犯的错误,从而为进一步的改进提供纠正性和形成性反馈 (Dodigovic, 2005; Luckin et al., 2016)。Choi(2016)进一步证明了学习者对智能辅导系统提供的矫正反馈持积极态度。学生对使用人工智能技术进行口语学习积极性较高,学习动机更明确 (McArthur, 2015)。英语学习者会因为人工智能工具的功能性而更有动力坚持英语学习。Chen等(2019)在研究中发现,学习者对词汇的学习动机可以通过人工智能技术应用得到高度提高。除此之外,在英语口语课上使用聊天机器人可以提高学习者的交流动机(Sha, 2009)。

综上所述,人工智能技术的应用无论是对学习者还是对教师的激励,都能让他们追求更好的效果,产生使用人工智能教学和学习动机。然而以上研究非常有限,一些研究是基于收费的人工智能系统,或者仅在本校的研究数据,有其局限性,对于大规模使用仍缺乏案例和研究。因此,广大英语教师仍缺乏使用人工智能技术促进教学的机会和动机。同样,对于大多数学生来说,由于费用的问题和缺乏针对课本内容的人工智能产品,也缺乏使用人工智能技术促进学习的动机。

结语

人工智能技术能够为教师的教学提供帮助,也为英语学习者提供了有效练习,对英语教学和英语学习都有客观的反馈。然而,现阶段大部分的英语教学部门和学校,尤其是规模小的英语教学单位因缺乏庞大的数据库以及资金,并没有真正将人工智能技术应用到日常教学中的意愿,也没有能力开发自己的人工智能系统;而前期研究也非常有限,仍无法促进大规模使用人工智能技术于各级外语课堂教学中。另外,人工智能程序员与学术团体之间需要良好的沟通与合作,才能使人工智能工具的开发顺利进行。

人工智能技术在英语教学和学习中仍有较大的提升空间,相信在不久的将来,人工智能技术作为专家型英语教师的重要延伸,可以更有效地满足众多英语学习者的各种需求,并将在教学和学习领域发挥巨大的作用。在我国各级政府和大中小学的支持下,人工智能技术在英语教学和英语学习中的应用将会得到提升。相信在2030年以前,人工智能技术将进入更多学校的教室,为学生的外语练习尤其是口语朗读、演讲及对话提供有效的反馈和智能辅导,协助教师和学生更好地练习外语口语。

责任编校:路小明

说明：

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综合编辑：应用语言学研习

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线上线下混合式外语教学的有效实践模式探究

马晓雷葛军胡琼来源：君语君话公众号

本研究为国家社科基金重大项目“国防和军队改革视野下的国防语言能力建设研究” (编号 16ZDA210) 的阶段性成果，原载于《外语界》2021年第4期。

提要: 线上与线下一体化融合是混合式外语教学面临的主要挑战之一。本研究基于语义波理论指出，线上与线下教学活动应共同推动语义波在低语义重心、高语义密度和高语义重心、低语义密度之间轮转，以确保目标知识在混合式学习过程中的有效积累。通过案例设计，研究从知识点编排、学习源选择、教学活动设计、过程监控评测等维度探讨了混合式教学模式在大学英语课程中的实际应用，并对未构建混合式外语教学生态提出了建议。

关键词: 混合式教学; 语义波; 大学外语

1．引言

近年来，信息技术在外语教育中的应用不断向纵深推进，慕课、翻转课堂、移动学习、泛在学习等新理念和新方式得到快速发展和日益广泛的应用。混合式教学作为线上和线下教学方式及技术的有机融合，能够丰富学习形态，优化教学过程，提升学生投入，改善学习体验( Alebaikan ＆ Troudi 2010; Castano-Munoz et al. 2014; Lowenthal & Hodges 2015; Simbolon 2021) 。当前，混合式教学已成为我国高校普遍采用的外语教学改革举措，大批外语慕课、微课的建设以及外语学习平台的应用加快了混合式教学的推广普及。然而在现有混合式外语教学实践中，多数线上教学在设计与内容上仅是传统课堂教学的翻版，与线下教学的深度分工协作仍有很大提升空间。相关研究大都是从慕课使用、课堂翻转、技术融合、时间分配等“以教为出发点”的视角考量线上线下的融合问题 (Garrison ＆ Kanuka 2004; Mirriahi et al．2015; de Moura et al．2021) ，较少关注混合式教学模式下知识有效习得的规律。基于学习理论视角的混合式教学设计能够更有针对性地创建线上线下教学生态，发挥混合式教学的促学功效。本研究拟将语义波理论引入大学外语混合式教学设计，从知识积累的视角解析线上线下有效融合的问题，并对建设大学外语混合式教学生态提出建议。

2．文献回顾

2．1 混合式教学设计

混合式教学线上与线下的简单叠加未必能实现最佳教学效果，应注重发挥线上与线下各自的优势形成育人合力( Lee et al．2017) 。从功能定位的角度来看，线上与线下教学应各有侧重。Lee et al．(2017: 431) 认为线上应更注重激发学生的主动探究精神，线下应更侧重开展具有挑战性、高回报的教学活动; 线上应更注重信息交流，线下应更注重达成共识。从构成要素的角度来看，混合式教学应经由体系化设计，打造有利于学习的教学生态。Kerres ＆ de Witt 2003: 101) 提出的 3C 框架认为，应从学习内容选择、信息传递方式选择和教学结构选择三个维度考虑混合式教学的设计问题。EL-Deghaidy ＆ Nouby( 2008: 990) 指出，混合式教学应涵盖社会交互、内容交互和教师交互三个方面的设计考量。Tong et al．( 2020: 34) 认为混合式教学应实现教学内容、教学资源、教学策略、教学活动、教学支持、教学评价等要素之间的有机组合。学时分配的角度来看，线上与线下的时间比例是影响学习效果的关键因素之一 (Barberat al．2014: 96; van Leeuwen et al．2019: 923) 。线上学习联盟 (Online Learning Consortium) 指出，只有线上学习取代 30%到 79%线下学习时长的课程，才能被称为混合式课程 (Owston ＆York 2018: 23) 。Asarta ＆ Schmidt (2015: 26) 对比了 20 项混合式教学项目，发现线下学习时间被线上学习取代的比例在 25%至 73%之间浮动。

虽然学界对混合式教学开展了较为丰富的探索，但以往研究通常较少考虑教学设计是否符合有效学习的内在规律。如何实现线上与线下的无缝衔接以及两者之间的最优匹配仍是亟待解决的问题 (Moskal et al．2013; Boelens et al. 2017; Lee et al．2017) 。

2．2 语义波理论

澳大利亚社会学家 Maton (2013: 9) 指出，教育研究中通常存在着“对知识的视而不见” knowledge blindness) 现象。研究者在探讨教学问题时一般是从教的角度出发，却较少意识到知识本身的特点和发展规律对教学过程也具有重要影响。Maton (2013) 以合法化语码理论(legitimate code theory) 为框架，提出了语义波(semantic waves) 理论用于解释学习过程中知识逐步积累的内在规律。

依据语义波理论，理想的知识学习应是一个“抽象→具体→抽象”/“解包→重新打包”不断循环递进的过程。知识学习过程涉及语义重心n(semantic gravity，SG) 和语义密度 (semantic density, SD) 两种语义编码在语义刻度表 (semantic scale) 上的交互。语义重心是指话语意义对语境的依赖程度，语义密度则是指话语意义的浓缩程度; 两者构成一个强弱连续统，并呈此消彼长的关系。语义重心越高，语义密度通常越低; 语义重心越低，则语义密度通常越高。处在语义波波峰和波谷位置的分别是重心低而密度高的抽象话语成分和重心高而密度低的具体话语成分。与变化相对平缓的波峰、波谷相比，处于二者之间的上升和下降曲线则波幅变化较为剧烈。三者在时间维度上共同构成知识“解包→重新打包”的单个语义波 (张德禄，覃玖英 2016: 53) 。对知识的反复解包和重新打包过程是有效教学设计的内在规律，也是促成学生有效知识积累的关键因素。语义波理论已被用于分析多个学科领域的教学实践，如生物 (汤斌 2014) 、历史 (Matruglio et al．2013) 、外语教学 (张德禄，覃玖英 2016; 朱莉莉 2017) 等，是一个对教学实践具有较强解释力的理论框架。

目前尚未有研究将语义波理论应用于混合式外语教学研究。我们认为，该理论提出的抽象→具体→抽象”/“解包→重新打包”等理念可为实现线上与线下的一体化融合、促成外语教学中知识的有效积累提供新的视角。

3．混合式教学实践

3．1 混合式教学模式

笔者所在学校于“十一五”期间提出了“三维二位一体”的大学外语教学理念，即课堂教学空间、课外实践空间和网络教学空间三维一体，学生主体地位和教师主导地位二位一体。2012起，我校开始着手建设新一代网络教学空间，目前已建成三门国家级外语类线上一流课程和系列自主学习与评测平台。在此基础上，学校积极推进线下教学向线上教学转移，大力开展混合式教学。教学实践着力解决的主要问题之一就是如何实现各类资源、平台和活动的有效整合，确保线上与线下教学环节形成有效促学的合力。2020 年以来，我们以“有效混合”为立足点加强混合式教学模式下的学习规律研究，并计划以此为基础对现有网络空间的教学资源与平台进行提质改造，为构建更有利于知识积累的外语教学生态奠定基础。

图 1 展示了基于语义波理论提出的混合式教学模式。这一混合式教学模式的核心理念是线上和线下教学相辅相成，共同推进教学活动在知识的解包和重新打包之间不断转换，创建有利于知识逐步积累的学习曲线。

基于语义波理论的混合式教学模式中，线上学习可以更侧重由抽象到具体的知识解包过程，线下教学可以更关注由具体到抽象的知识重新打包过程。之所以将线上与线下分别定位在语义波的下降和上升阶段，主要出于以下考虑: 首先，传统外语教学通常注重知识点的拆解、析和例证，却较少关注知识点的再次提炼、评价与整合。将知识解包的任务移植到线上，可以给予教师更多的时间和精力开展富含思辨的线下教学活动( Lee et al．2017: 428) ，这与翻转课堂的教学理念不谋而合。其次，相比线上教学，教师在线下与学生面对面的教学活动可以更直接高效地回应学生疑问，促成师生互动，实现预期教学目标。因此，线下教学更适合承担从具体到抽象这一相对复杂艰巨的任务。再者，目前的线上学习资源虽然日益丰富，但知识性足、聚焦性强、层次性好的资源相对匮乏。相当一部分慕课或微课仍停留在复制传统课堂教学的层面，还难以完全承担起激发学生在学习过程中进行高质量思辨活动的功能。

当然，作为理想化模式，图 1 的混合式教学模式也并非一成不变。根据知识目标的难易程度，教师可以灵活调整线上与线下时间的比例。教师如果发现线上阶段的学习目标尚未达到，还可以在线下分配一定时间继续用于知识解包的教学活动。针对部分学习能力强、动力足、水平高的学生，教师也完全可以让他们在线上开展更多具有挑战性的思辨活动。基于语义波理论的混合式教学模式的关键不在于线上与线下的明确分工，而在于线上与线下之间合理的搭配组合。教学模式能够促成知识不断解包与重新打包的语义波动，就可以被认为是有效的混合式教学模式。

3．2 混合式教学生态

为实现混合式教学理念，我们可从以下维度构建有利于语义波形成的混合式教学生态。

( 1) 知识点目标体系。实施基于语义波理论的混合式教学的前提是构建层次分明、逻辑清晰的课程知识点目标体系。以知识点作为牵引语义波的顶层目标，通过“抽象→具体→抽象”的螺旋式上升活动，教学设计的层次感更强、过程更结构化、内容更充实。作为教学目标的知识点一般都具有语义重心低、语义密度高的特点。知识点语义重心低，是因为知识点通常都是从实际经验中抽象提炼而得的概念、原则或方法。知识点语义密度高，是因为知识点通常具有丰富的内涵，且彼此之间联系紧密。确定了语义波波峰位置的知识点目标，整个混合式教学就有了方向和抓手，解包和重新打包的知识波动就有了牵引。当然，知识点目标应有层次、体系且不断递进，只有这样才有助于形成学生知识不断积累的基本格局。

( 2) 学习资源体系。理想的学习资源应有助于推动语义解包和重新打包的波动过程。语义解包可以依托慕课、微课等帮助学生实现对知识点的解析。学生也可以通过互联网自主探究知识点的内涵与实例。在课堂上，教师可以利用教材、讲义、参考资料等帮助学生实现语义解包。重新打包需要借助学理性和思辨性较强的学习资源，拉动学生在更加抽象的层面进行反思、提炼与整合，进而帮助学生建立经纬交织的知识网络。在现有条件下，主题讲座、科学报告、学术论文等理想的学习资源通常较为欠缺，这就要求教师在线下教学中对知识的点拨、量和整合起到更大的作用。

( 3) 教学活动体系。混合式教学效果最关键的决定因素就是活动设计( Mirriahi et al．2015: 4) 。虽然混合式教学强调学生自主学习的重要性，但完全以学生为中心的教学活动未必能获得理想效果。教师在牵引教学走向、把控教学进程、提升教学内涵等方面具有不可替代的重要作用。教师参与的教学活动，如讲解、答疑、点评、总结、讨论等，更有利于拉动从具体到抽象的知识重新打包过程。相对而言，在承担难度较大的教学任务时，教师线下参与的活动又比线上参与的活动更加有效。在缺少教师参与的活动中，如学生自主学习、生生合作等，环境因素的影响更明显、个体差异更突出、过程监控更困难。尤其是混合式教学渐成趋势，高校不同课程都在积极开展翻转教学，学生课外可支配的自由时间更加有限。因此，线上学习更适合安排难度和挑战度较低的教学任务。此外，混合式教学中的活动样式并非越多越好，线上学习过多的任务安排反而可能会分散学生的注意力，影响自主学习的效果。

( 4) 监控评测体系。良好的监控评测是教学质量的重要保障。与线下教学相比，线上教学的过程通常更难以监控，学生在自由探索过程中的进度和结果都可能存在较大差异。根据语义波理论，教师在混合式教学中应抓住语义波走势转变的临界点，在波峰和波谷位置的前端对上一阶段的教学效果进行及时准确的评估。评估既可以采取线上或线下测试形式，也可以是随机访谈或抽样检查学生作业。评估结果是教师是否推动语义波在波峰或波谷位置转向的重要依据。

3．3 混合式教学案例

3．3．1 案例设计

我们以大学英语课程学术英语模块为例，阐释基于语义波理论的混合式教学模式应用。所选课程单元主要讲解学术引用知识，课内与课外各 4 学时，教学活动具体如图 2 所示。

该单元共设计三个目标知识点，依次是: 引用的定义与格式、引用的功能、引用的语言运用策略。知识点一主要让学生了解什么是引用和引用的常见格式。由于学生是第一次正式接触引用的概念，教学采用知识解包的形式展开。知识点二主要让学生思考引用帮助作者建构身份的作用，学生需在学术共同体的概念框架下厘清引用的内涵。这部分教学具有一定挑战性，采用知识重新打包和再解包的形式。知识点三主要让学生在综合之前“抽象→具体→抽象→具体”学习成果的基础上，再次探索引用功能与语言形式之间的关联。这是单元的教学重点，采用知识打包的形式设计教学活动。整体来看，三个知识点目标之间呈现依次递进的关系。知识点二探讨的引用功能是对知识点一中引用定义的升级，知识点三探讨的引用语言策略又是对知识点一中引用格式和知识点二中引用功能的整合与提炼。

课程第一环节是线上知识解包模块，学习过程由抽象到具体。学生观看有关学术引用的慕课，在互联网上查阅资料了解引用的定义和主要格式。学生以小组为单位制作有关引用的思维导图，在班级微信群中进行分享。教师通过微信群答疑，并结合学生的思维导图和慕课作业完成情况对线上学习效果进行评估。

课程第二环节是线下知识打包模块，教学过程由具体到抽象。教师简要点评学生线上学习的结果，引导学生进一步思考引用形式背后蕴含的复杂动机。为推进知识打包，教师提醒学生将引用与之前讲授的学术共同体概念建立联系。然后，教师通过典型案例引导学生思考引用行为背后的作者身份建构意图。接着，教师组织学生分组讨论不同类型的引用功能。在此基础上，教师汇总归纳学生的讨论结果，最终形成引用功能的分类列表。

课程第三环节是线上知识再解包模块，学习过程再次由抽象到具体。学生观看微课视频，通过文献数据库收集各学科代表性期刊论文，从中选出包含引用的句子并按照引用功能分类进行人工标注。然后，全班通过云盘将隶属不同功能类别的引用句汇总，形成用于下一环节的分析数据。教师全程通过微信群答疑，并采用抽查云盘语料库的方式评估学生的线上学习效果。

课程第四环节是线下知识再打包模块，教学过程再次由具体到抽象。教师简要点评线上学习情况，引导学生思考如何通过不同语言手段实现各种引用功能。接着，教师通过案例分析提示学生关注引用句中的时态、动词、模糊语、人称代词等语言特征。然后，学生以小组为单位分析云盘语料库中某种功能的引用句集合，并从中提炼总结语言策略的使用规律。教师点评学生的讨论结果，汇总形成各种引用的典型运用策略。最后，教师引导学生再次思考引用的形式、功能和语言策略之间的关系，要求学生再次利用思维导图的方式展示对学术引用的理解。

3．3．2 效果反思

( 1) 有利于促成学生积累知识。基于语义波理论的混合式教学模式的主要特点是在语义的解包与打包过程中不断实现知识的有效积累。示例单元的主要目的是帮助学生建立有关引用形式、功能和语言策略的知识网络，涉及作者身份建构、模糊语、汇报动词等抽象概念。如果教学仅采用语义重心低、密度高的抽象话语，很可能会使学生感到内容艰涩、枯燥。相反，如果课程仅注重使用语义重心高、密度低的具体话语对知识点进行解包，又容易使教学内容在逻辑上变得松散，课程缺乏思辨含量。以语义波理论为指导的混合式教学不仅能够帮助学生理解抽象概念，也能够帮助他们在相对宏观的层面建立纵横交错的知识体系。据学生反馈，这种教学模式“能够构建一个更加完善、由浅入深的知识结构体系”， “考虑到了大脑的记忆周期，有助于知识的获取和积累”。

现有大学外语课程大都是以主题为单元组织教学活动，不仅涉及语言知识，也包括非语言知识。从语义波理论来看，主题相关的知识讲授同样存在知识解包和重新打包过程， “抽象→具体→抽象”的循环波动也能为以内容和思辨为依托的语言训练提供基本框架，从而实现在知识内化过程中不断同步提升外语能力的教学目标。

( 2) 有利于实现线上线下协同。语义波理论刻画了一个理想的知识建构过程，以这一理论为指导能够更科学地处理混合式教学中线上与线下的关系。示例单元设计中，线上教学的目的不仅是引导学生理解有关引用的抽象概念，也是为了给线下教学的观点提炼和知识网络构建铺路。线下教学的目的不仅是为了重新打包知识点，也是为了给之后的线上学习提供指导性原则。比如，教师在线下教学中引导学生提炼总结的引用功能分类体系，就成为后面学生线上标注学术论文引用功能的参考框架，而学生按此框架收集并标注的线上共享语料库又成为新一轮线下教学中讨论引用语言策略的案例来源。据课程组教师反馈，这种混合模式中“线上学习为线下学习做铺垫，线下学习为学生开展线上学习搭脚手架”，促进“线上线下知识学习的有效自然衔接”，体现出“学生不断学习知识、运用知识”的特点。
需要强调的是，混合式教学模式的关键不在于线上与线下的固定分工，而在于两者相辅相成共同构建知识解包和重新打包的波动过程。相比时间分配比例、前后搭配顺序等原则，语义波理论更能指导线上与线下的一体化融合。

( 3) 有利于体现教师主导地位。混合式教学中，教师的重要任务之一是设法促成语义波的形成。从设计、把控和推进教学进程的角度来看，教师处于主导地位。示例单元设计中，教师的主导性主要体现在: 一是确定从引用定义到引用功能再到引用语言策略的知识点演进路径; 二是充分利用线下面对面教学活动开展高质量的思辨活动，帮助学生在抽象层面建立复杂概念之间的知识网络; 三是在线上与线下交汇处促成语义波在波峰、波谷的转向发展; 四是评估学生阶段性学习成效，并及时对混合式教学设计作出调整。由此可见，依据语义波理论的混合式教学设计中，教师在知识发展路径编排、教学活动组合搭配、线上线下分工轮转、过程监控与调整等方面的发力重点更加明晰，方式更加灵活，也更能确保教学过程符合知识学习规律。课程组教师反馈这一模式“可以体现教师对教学设计、教学内容和教学活动的宏观把握以及因材施教的微观调整”，使教师“成为整个教学活动的设计者、规划者和推动者”。

当然，混合式教学对习惯传统教学模式的教师和学生也具有挑战性。有教师指出混合式教学“操作性强，对教师的信息素养、学养水平和教学创新能力要求较高”， “对学生的语言水平和自主学习能力也有一定要求”。教师和学生应提升相应能力，促使混合式教学顺利开展。

4．结语与建议

当前，我国线上教学资源建设和混合式教学模式推广已经取得一定成效，但混合式教学的理论研究仍然相对滞后。混合式教学在形式上是传统课堂与技术的融合，但在本质上则是推动知识积累的教学形态。混合式教学要实现线上与线下的有效融合，必须在教学理念和课程设计上“以学为中心”实施变革。以语义波理论为指导的线上线下教学一体化设计模型对混合式外语教学实践具有参考价值。未来可从以下方面加强混合式外语教学生态建设。

第一，加强知识点体系的整体布局。相比数学、物理等课程，大学外语课程的知识结构通常在紧凑性和逻辑性上相对较弱( 陈颖芳，马晓雷 2018: 40) 。未来应加强对大学外语各能力目标之间难易层级、搭配逻辑和发展脉络的梳理，明确不同阶段学生能力发展的具体要求，并将知识点目标科学地分解落实到混合式教学的各个环节。只有当大学外语课程的知识性、结构性大幅提升，混合式教学等各类教学模式和活动才有进一步改进和取得实效的可能。

第二，推进线上学习资源的提质改造。按照本研究提出的混合式教学模式，学生需要在线上学习环节对目标知识点进行解包处理。然而，目前的线上教学资源还无法完全满足这一教学需求。未来应进一步分解提炼现有线上教学资源中的知识点，以短小精悍为原则进行加工改造，使其更加适合学生移动学习、泛在学习的需求。对于现有资源无法覆盖的部分知识点，教师可在教学实施过程中不断收集和整理相关的网络学习资源，并以专题形式汇总形成利于学生自由探索的知识库。

第三，提升教师开展思辨教学的能力。传统外语教学多注重知识的解包过程，对于引导学生开展“具体→抽象”的思辨活动重视不足。教师应通过研究摸清核心知识点的本质内涵和发展路径，成为讲授知识、传播知识和建构知识的行家里手。同时，教师应更积极地设计和开展高水平思辨活动，使线下教学真正成为推动学生知识打包的重要平台。

第四，加强混合式教学规律的研究。任何一种教学理念在实施过程中都会遇到各种问题，混合式教学也不例外。针对线上学习阶段，应进一步考察学习资源对知识点目标的支撑作用机理、资源特点对知识解包行为的影响、学习者个体因素与自主探究行为的关联等。针对线下教学阶段，应进一步探讨知识积累与运用的内在规律、内容讲解与语言能力发展的关系、高水平思辨活动的设计等。针对线上与线下的融合，应进一步探究知识点演进的总体路径、监控学习进度的方法、推动语义波转向的策略等。只有准确把握知识学习的内在规律，才更能确保混合式教学活动高效实施。

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