苏州城市学院陈天惠、王宁主持完成了“2024年高等教育数字化转型与教育现代化实践研究”专项课题“基于超星知识图谱和AI助教的大学英语听说 “教学评”一体化建设与实践研究”（课题编号：2024CXJG158），课题组主要成员：孙少华、朱全明、陶婷婷、王佳丽、吴文艳、凌兴宏、龚兰兰、刘正涛、尼洪涛、朱苏阳

一、核心理论创新：构建智能化语言教学新范式

   本研究针对大学英语听说教学中"学生学习效果不佳、教师评价负担沉重、个性化指导缺失"等关键痛点，创新性地提出了基于超星知识图谱和AI助教的"教-学-评"一体化解决方案。该方案突破了传统听说教学的瓶颈，建立了智能化、个性化、精准化的新型教学生态。

   这一理论创新立足于当前大学英语教学的实际困境。传统的听说教学模式存在诸多局限：学生缺乏个性化指导，往往采用"一刀切"的教学方式；教师评价工作量巨大且主观性强，难以提供及时准确的反馈；学习过程缺乏有效监控，无法实现精准的教学干预。这些问题导致学生学习兴趣不高，能力提升缓慢，严重影响了教学效果。

   理论框架的核心突破体现在三个维度：

   1.痛点解决维度：针对中国大学生英语听说能力普遍薄弱的现状，构建了"诊断-练习-反馈-提升"的闭环学习机制。通过AI助教的实时语音分析和知识图谱的结构化知识呈现，帮助学生精准识别发音问题、理解语言规律，实现有针对性的能力提升。这一机制的创新之处在于将传统的"教师主导型"教学转变为"数据驱动型"学习，每个学习环节都有精确的数据支撑和智能分析。AI助教能够识别学生发音中的细微差别，如音素替换、重音偏移、语调不当等问题，并提供相应的纠正策略。知识图谱则将抽象的语言规律以可视化的方式呈现，帮助学生建立系统性的语言认知框架，从根本上改善语言学习的质量和效率。

   2.减负增效维度：针对教师在听说评价中工作量大、主观性强、反馈不及时等问题，建立了智能化评估体系。系统能够自动分析学生的语音表现，生成多维度评价报告，将教师从重复性评价工作中解放出来，使其能够专注于教学设计和学习指导。这一创新彻底改变了传统评价模式的弊端。传统模式下，教师需要逐一听取学生的口语表现，进行主观评判，不仅耗时耗力，而且评价标准容易因人而异。智能评估系统基于客观的语音分析技术，能够从语音准确性、流利度、语法正确性、词汇丰富度等多个维度进行量化评估，确保评价的客观性和一致性。同时，系统能够即时生成详细的诊断报告，为教师的个性化指导提供科学依据。

   3.技术融合维度：将超星知识图谱的语言知识结构化优势与AI助教的智能交互能力深度融合，形成了"知识可视化-智能练习-精准评价"的技术链条，实现了教学过程的全面智能化升级。这一融合不是简单的技术叠加，而是基于教育学原理的深度整合。知识图谱将复杂的语言知识以结构化、可视化的方式呈现，帮助学生理解语言要素之间的内在联系；AI助教则基于这些结构化知识，为学生提供个性化的学习建议和实时反馈。两者协同作用，形成了一个完整的智能化学习生态系统。

二、实证研究发现：技术赋能教学的显著效应

   通过对100名非英语专业本科生的准实验研究，本项目获得了令人信服的实证数据，充分验证了技术方案在解决实际教学问题方面的有效性。研究采用了严格的实验设计，确保了结果的科学性和可靠性。

   1.听说能力提升的突破性成果：实验组学生的英语听说综合能力实现了跨越式提升，总体成绩从65.4分提升至78.9分，提升幅度达20.6%。其中听力能力提升29.2%，口语能力提升24.0%，均达到统计学极显著水平（p<0.0001）。这一成果远超传统教学方法（对照组仅提升8.8%），证明了技术方案在解决学生听说学习难题方面的显著优势。

这一提升效果的取得并非偶然，而是技术优势的集中体现。在听力方面，知识图谱帮助学生建立了系统的语音认知体系，AI助教则通过个性化的听力训练，逐步提升学生对不同口音、语速、话题的适应能力。在口语方面，AI助教的实时反馈功能发挥了关键作用，学生能够立即了解自己的发音问题并获得改进建议，形成了高效的练习循环。更重要的是，这种提升是全面性的，不仅体现在测试成绩上，更体现在学生实际交流能力的改善上。

   2.学习参与度的根本性改变：技术干预彻底改变了学生的学习状态。课堂参与度从68.2%提升至87.3%，提高了19.1个百分点；学生主动使用系统进行课外练习，平均每周登录4.2次，每次使用23.5分钟，任务完成率高达91.7%。这些数据表明，AI助教和知识图谱成功激发了学生的学习内驱力，解决了传统听说教学中学生被动学习的问题。

学习参与度的提升反映了技术方案在激发学习动机方面的独特优势。传统教学模式下，学生往往感到学习内容枯燥、反馈滞后、进步缓慢，导致学习积极性不高。而智能化教学系统通过游戏化的学习体验、即时的成就反馈、个性化的挑战设计，有效激发了学生的学习兴趣。系统使用数据显示，学生不仅在课堂上更加活跃，在课外也主动进行大量练习，形成了良性的学习循环。这种主动学习的状态转变，为长期的能力提升奠定了坚实基础。

   3.教师评价负担的实质性减轻：通过智能评估系统，教师的评价工作效率显著提升。系统能够自动完成语音准确性、流利度、语法正确性等维度的评估，生成详细的分析报告，将教师从繁重的人工评价中解放出来。据统计，教师用于听说评价的时间减少了60%以上，评价的客观性和一致性也得到显著提高。

   这一减负效果对于提升整体教学质量具有重要意义。传统模式下，教师大量时间被评价工作占用，影响了教学设计和个性化指导的质量。智能评估系统的引入，不仅减轻了教师负担，更重要的是提高了评价的专业性和精准性。系统基于大数据分析，能够识别学生语言使用中的细微问题，提供比人工评价更加详细和准确的诊断结果。这使得教师能够将更多精力投入到教学方法创新和学生个性化指导上，从而实现教学质量的整体提升。

三、实践模式创新：建立可复制的应用范式

   本研究形成了一套完整的、可操作的、可复制的实践应用模式，为同类院校解决英语听说教学问题提供了标准化的解决方案。这一模式的价值在于其系统性和可推广性，能够为不同类型的教育机构提供具体的实施指导。

   1."智能诊断-精准练习-自动评估-持续优化"四环节实施模式：建立了标准化的教学实施流程。首先通过AI助教进行学习者语言能力诊断，识别薄弱环节；然后基于知识图谱生成个性化练习方案；接着通过智能评估系统提供实时反馈；最后根据学习效果持续优化学习路径。该模式确保了技术应用的规范性和有效性。

   这一四环节模式的创新之处在于其闭环设计和数据驱动特征。每个环节都有明确的目标和操作标准，形成了完整的教学闭环。智能诊断环节通过多维度测试，准确识别学生的语言能力水平和具体问题；精准练习环节基于诊断结果，为每个学生定制专属的练习内容和难度梯度；自动评估环节实时监控学习效果，提供即时反馈；持续优化环节根据评估数据调整学习策略，确保学习效果的持续改善。这种模式的标准化特征使其具备了良好的可复制性，不同院校可以根据自身条件进行适应性调整。

   2."平台-师资-制度"三位一体保障体系：建立了完整的应用保障机制。平台保障方面，确保技术系统稳定运行和持续更新；师资保障方面，建立教师培训体系，提升技术应用能力；制度保障方面，制定应用规范和质量标准，确保教学效果。三个层面相互支撑，形成了可持续的应用生态。

  这一保障体系的设计充分考虑了技术应用中的各种风险和挑战。平台保障不仅包括硬件设备和软件系统的稳定运行，还包括数据安全、隐私保护、系统升级等方面的保障措施。师资保障通过系统性的培训计划，帮助教师掌握新技术的使用方法，理解智能化教学的理念和策略。制度保障则通过建立完善的管理机制和质量标准，确保技术应用的规范性和教学效果的持续性。三个层面的协调配合，为项目的成功实施提供了全方位的支撑。

   3."校企合作-资源共享-协同发展"产学研一体化机制：与超星公司建立了深度的产学研合作关系，形成了技术开发、教学应用、效果评估的协同创新模式。学校提供真实的教学场景和需求反馈，企业提供技术支持和平台服务，双方共同推动技术不断优化升级。这种合作模式为其他院校提供了可借鉴的合作范式。

   这一合作机制的创新价值在于实现了教育需求与技术创新的有机结合。传统的教育技术应用往往存在"技术与教学需求脱节"的问题，而本项目通过深度的校企合作，确保了技术开发始终围绕实际教学需求展开。学校在合作中不仅是技术的使用者，更是技术创新的参与者和推动者。这种模式促进了技术的快速迭代和优化，同时也为学校培养了技术应用能力。合作过程中形成的资源共享机制，不仅降低了技术应用成本，还提高了资源利用效率，为可持续发展奠定了基础。

   本研究通过理论创新、实证验证和模式构建，为解决大学英语听说教学中的关键问题提供了系统性的解决方案。这一方案不仅在技术层面实现了突破，更重要的是在教育实践层面产生了显著效果，为推动我国大学英语教学的智能化转型提供了重要参考和实践范例。