作者：汤小艳 本文字数：2679
　　[摘           要]  “互联网+”时代，，人工智能技术不断发展，人工智能产品与教育领域不断融合，尤其是人工智能英语教育产品给高职英语教学带来了崭新的机遇。同时，随着人工智能技术渐渐融入高职英语课堂，这些应用与探索也开始触发了许多高职英语教师关于学习者、教育者以及整个教学模式的深度思考。
　　[关    键   词]  “互联网+”;人工智能;高职英语
　　[中图分类号]  G712                   [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603（2019）36-0032-02
　　 一、人工智能大背景与当前高职英语教学现状
　　 1956年，数学博士约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”（artificial intelligence， AI）这一概念。2016年，阿尔法狗战胜围棋世界冠军李世石，标志着人工智能时代的到来。2017年11月15日，中国新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会公布了中国第一批国家人工智能开放创新平台。2018年，北京师范大学—香港浸会大学联合国际学院（UIC）荣誉院士见面会上，科大讯飞董事长刘庆峰表示，人工智能技术能够帮助学生进行语言学习，也许能够帮孩子们省掉一半的英语学习时间。
　　 高职英语课程教学有其自身的特点，要求在加强英语语言基础知识和基本技能训练的同时，重视培养学生实际使用英语进行交际的能力。但目前高职校英语教学的现状不容乐观，存在几大“痛点”，主要表现为：教材内容与时代脱节，陈旧枯燥;教学方法偏于传统老套，单一而又缺乏新意;高职学生水平参差不齐，学习兴趣和动力普遍不足;师资力量相对薄弱……
　　 随着人工智能技术的进步和人工智能英语教育产品的不断更新，对解决高职英语教学的这些“痛点”提供了可能，对达到高职英语教学的要求提供了有力帮助，也必然会引发高职英语教学的深度思考，譬如：如何让人工智能更好地促进英语学习和学生的发展？如何改变现有的教学方式与学习方式来适应人工智能时代的需求？
　　 二、人工智能技术在高职英语教学中的探索实践
　　 近年来，教育行业与人工智能可以结合的领域几乎都有公司在开发AI教育产品，最突出的就是英语教育，从口语考试、自适应学习，到虚拟学习助手，再到AI教师、AI评阅卷等。
　　 （一）针对英语学习者的人工智能技术应用
　　 针对英语学习者而言，人工智能技术可以在语音识别、语种识别、说话人识别、语音增强、语音合成、音色转换等场景下使用。基于智能语音技术的英语听说智能教学系统可以一键布置听说作业，自动对学生口语进行发音评价，智能纠正学习者的读音，提高口语准确率。通过人工智能的语法分析系统，机器还可以纠正学生的口语语法问题。此外，该系统还可以模拟特定场景（免税店购物、餐厅点单等）下的对话，根据对话对学生的发音、语法、表达方式等方面提出建议，达到一对一的外教陪练效果，对学生的对话、口音即时纠正。
　　 自动化口语评价运用语音识别等技术实现了多种语言口语语音的自动化测试与评价，其中声学模型和语言学模型是语音识别的关键。ETS的Speech Rater引擎是英语口语测评方面应用最广泛的测评引擎之一，其测评任务并不限定范围和对象，开放性是其最大特点。该引擎可以用于提高发音可靠性、语法熟练度和交际的流利程度。Speech Rater引擎使用自动语音识别系统处理每个响应，该系统特别适用于母语非英语的学习者。基于该系统的输出，使用自然语言处理和语音处理算法来计算在许多语言维度上定义语音的一组特征，包括流利性、发音、词汇使用、语法复杂性和韵律。然后将这些功能的模型应用于英语口语测评，最终得出分数并提供反馈建议。
　　 （二）针对英语教学者的人工智能技术应用
　　 人工智能与互联网在高职英语课程中的参与，也使教师从枯燥乏味的批改作业中解脱出来，更加注重对学生英语教学的应用能力培养。
　　 1.基于机器视觉的OCR系统
　　 首先基于机器视觉的智能批阅系统（OCR系统）是利用手写识别技术自动识别学生手写的结果，目前相关产品的手写识别率高达98%以上。系统将识别结果与题库的答案自动匹配，实现自动批阅。批阅结果自动录入系统，并即时进行成绩统计分析，可供教师、学生查询，可以节省教师大量的工作时间，提高工作效率。
　　 2.自动化短文评价系统
　　 英文短文写作是当前很多标准化测试的基本要求。随着人工智能技术的发展， 自动化短文评价 （Automated Assessment of Essays and Short Answers） 运用自然语言处理技术和机器学习等技术实现对短文本的计算分析和语义理解。美国教育考试服务中心 （Educational Testing Service， ETS） 设计和举办多项大型标准化考试， 如TOEFL、SAT、GRE等。ETS始终致力于测评理论、方法和技术的研究，尤其在自动化测评领域一直处于前沿。目前，ETS已经实现了语音、短文、数学等领域的自动化评价与反馈。在其产品中，Text Evaluator是一种全自动化的基于Web的技术工具， 旨在辅助教师、教材出版商和考试开发人员选取用于学习和测试的文本段落。Text Evaluator超越了传统的句法复杂性和词汇难度的可读性维度，解决了由于内聚性、具体性、学术导向、论证水平、叙述程度和交互式对话风格的差异而导致的复杂性变化。另外，E-rater引擎用于学生作文的自动化评分和反馈。在设定了评价标准之后，学生可以使用E-rater的反馈来评估他们的写作技巧， 并确定需要改进的地方。教师可用来帮助学生独立发展自己的写作技巧，并自动获得建设性的反馈意见。除了提供短文的整体得分，E-rater還提供关于语法、写作风格和组织结构等的实时诊断和反馈。

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