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        基于人工智能技術的大學外語教學初探

        2020-04-04 13:37:40李明
        魅力中國 2020年51期
        關鍵詞:人工智能策略課堂

        李明

        (鄭州西亞斯學院,河南 新鄭 451150)

        一、引言

        21 世紀以來,互聯(lián)網(wǎng)和信息技術的發(fā)展,對外語教學產(chǎn)生了重大影響,各種學習平臺應運而生,相關研究層出不窮。然而,正如EDUCAUSE機構2020 年度的地平線報告所言,技術本身并不能促進學習效果的提高,教師必須通過精心設計課堂,把技術鑲嵌入課堂,使其如腳手架般輔助教學,才能真正讓教育者和學習者受益。在外語教學領域,學生中心型交際教學法是普遍接受的比較高效的英語學習法。從教育心理學的角度來看,只有借助有效動機教學策略來設計教學,才能真正激發(fā)學生的積極性和投入度。因此,基于人工智能平臺,借助動機策略來設計學生中心型課堂,是當下外語教學改革的重點之一。鑒于此,本文著重探討基于學習通、騰訊課堂和微信等人工智能平臺,借用小組presentation 的動機策略,探討學生的學習型積極性能否帶來其積極投入程度的提高。

        二、研究手段

        本研究主要從兩個維度出發(fā),一是人工智能平臺的選用,一是動機策略的運用和量表的選擇。人工智能學習平臺,主要選擇學習通,騰訊課堂和微信群。學習通利于即時簽到和在線考試的發(fā)布、批改和監(jiān)控;騰訊課堂利于在線提交文本共享、師生互動和課后課堂錄像回訪;微信班級群,利于分享在線問卷,快速高校收集數(shù)據(jù)分析收據(jù)。在動機策略的運用和量表選擇方面,主要參考國內(nèi)外目前最新的動機研究成果,選取比較符合中國外語課堂實際狀況的課堂設計策略(小組活動,師生互動等)。具體來講,基于動機研究領域的自我決定理論、期待-價值理論、自我效能理論、自我理論,歸因理論,興趣理論,及關愛理論等,考量中國外語課堂的傳統(tǒng)弱點(學生的被動學習,非課堂的主體),選擇賦權、成就和興趣等維度的課堂策略。小組活動,讓學生決定組員和組長,學習任務的展示要點,也給學生充分的空間;小組展示后老師和同學的反饋,增強其成就感;小組活動成果的展示方式,視頻音頻等,增加其趣味性。這些思路均與動機心理研究領域的課堂設計邏輯路線一致。(見圖1)

        三、研究過程

        本研究選取中國中部某大學的英語專業(yè)大三學生的漢英翻譯課程作為研究載體。參加者為任課教師和58 名同學。人工智能平臺包括學習通,騰訊課堂和班級微信群,課堂具體教學策略來自瓊斯教授的《通過設計激發(fā)學生積極性--大學教師實用設計策略。課堂設計主要包括三方面。一是課前熱身視頻的小組討論,二是課本知識的小組思維導圖課堂展示活動,三是課后作業(yè)的騰訊課堂上傳。任課老師在課堂和課外,通過三個人工智能平臺和學生保持聯(lián)系。對于活動一,老師讓同學自由組合成6 人小組,自行選出小組長,通過觀看小視頻,小組討論小視頻,小組派代表來表達小組心聲和看法。對于活動二,老師把具體章節(jié)的教材分成幾大部分(基于班級小組的數(shù)量),每組負責一塊,群策群力,畫出思維導圖,在課堂給同學展示。對于活動三,課后作業(yè)的重點部分,所有小組都要完成并上傳人工智能平臺學習通。另外,三大人工智能平臺,利于老師和同學分享最新的視頻音頻信息,以及學生對課堂學習的及時反饋?;谠诰€交流,課內(nèi)小組presentation,以及平臺作業(yè)和反饋,營造一個積極主動愛心滿滿的英語學習大家庭。

        四、數(shù)據(jù)分析

        主要包括兩個方面。一是數(shù)據(jù)的信度分析,二是積極性對投入度的預測效果。數(shù)據(jù)的顯著性標準值為0.05。通過信度分析檢驗本實驗的問卷的可信度是否可靠,值得推廣應用;通過線性回歸,探索學生學習動機層面哪些因素能夠預測學生的投入程度。

        五、研究結果

        (一)數(shù)據(jù)篩選

        本課程一共58 位同學,在四次課程后,對其進行問卷調(diào)查,調(diào)查方式為在線問卷星系統(tǒng)。在58 份問卷中,剔除答題不完整和選擇肢選項太單一(比如全部問題選擇肢均為第五或第六選項),最后有效問卷共計54 份。

        (二)問題1 結果

        通過對本研究中的七大因子(賦權、有用、成功、興趣、關愛、努力程度、自主策略應用等)數(shù)據(jù)顯示,7 大因子信度良好,可以對其進行分析,阿爾法系數(shù)從0.80 到0.92 不等,可以對其進行分析(見表1)。這些數(shù)據(jù)也是問題1 的調(diào)查結果,為問題2 的開展奠定了信度基礎。

        表1:本研究中各量表的信度。

        (三)問題 2 結果

        本研究通過回歸分析,從努力程度和自我調(diào)節(jié)策略的運用這兩個投入維度,來考查學生的學習積極性感受能否預測其積極投入程度。在努力程度維度,成就感和興趣感能夠解釋努力付出方差的58%,也即學習感受中的成就和興趣對對努力付出有顯著預測效果(見表2)。同樣,在自我調(diào)控策略方面,學生的成就感顯著預測其自我調(diào)控策略的運用程度,成就感能夠解釋自我調(diào)控策略運用方差的51%。(見表3)總之,在新型基于人工智能平臺的外語課堂上,學生的成就感和興趣,能夠顯著預測其學習的積極投入程度。這在課堂教學質(zhì)量科學評估方面,具有重要意義。

        表2:學習感受對努力付出的普通回歸分析

        表3:學習感受對自我調(diào)控策略的普通回歸分析

        六、討論與結論

        問題1 的數(shù)據(jù)分析結果表明,本研究中所運用的動機/學習積極性量表,具有很好的信度,外語教學研究領域的老師可以放心使用。問題2 的分析結果表明,基于人工智能平臺的外語課堂,因為其便利性(手機端隨時查閱隨時互動隨時提交作業(yè)),深受學生歡迎;基于動機策略的課堂設計,使得成就感和興趣大大提高(教師反饋,作業(yè)騰訊課堂文件區(qū)展示,在線展示課文講解等)更能激發(fā)學生學習上的積極投入程度,特別是成就感和興趣的預測效果非常明顯。未來大學里的英語教師可以繼續(xù)研究如何基于人工智能平臺和合適動機策略,來調(diào)動學生學習積極性,從而帶來其參與度的提高。最后,通過長期的縱向跟蹤,可以檢驗基于人工智能和動機策略的課堂,是否真正帶來學生學術成就和綜合能力的全民提高。

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