摘要：在当今的大数据时代，人工智能的应用已经渗透到各个领域，其在教育信息化方面的推动作用尤为显著。人工智能辅助语言教育为语言学习者和教师提供了多元的学习新模式与资源，进一步丰富了个性化学习体验，助力自主学习能力发展，同时也减轻了教师的工作负担。本文主要介绍了基于人工智能与大数据模型的英语口语语音评测系统“EAP Talk”，并简要阐述了其功能以及在语言教育领域的应用研究。
一、EAP Talk功能
人工智能（AI）在英语教学和学习中的应用日益广泛，随着语音识别与合成技术不断完善和深度整合，基于此类技术的手机应用软件也为英语教育带来了更多的可能性和机会。这些软件丰富了语言习得过程中的互动与实践，学生可以通过其进行趣味单词记忆、口语输出练习、听力模拟训练、写作批改、语法纠正等。英语学习软件在技术层面经历了从基于传统神经网络模型到人工智能大模型的演变，其与用户的交互模式和质量也在不断地创新和提升。其中，“EAP Talk”作为一款基于大数据、语音识别、自然语言处理和深度学习的人工智能英语口语测评系统，可实时、自动地对学生的口语练习进行评分，从而提供了一条口语能力提升的新途径。与其他应用的侧重点不同，EAP Talk聚焦于大学学术英语的学习与练习，其内容均来自大学学术英语教材和课堂材料。学生可以根据自己的需求选择不同的功能进行练习，其主要功能有：朗读（Reading aloud）、演讲（Presentation）、对话常用句（Discussion Expression）、AI情景对话练习（AI Chat）、单词（Word）等。通过这些不同的练习模式，学生可以根据其需求有针对性地提高口语技能和表达能力，进而增强学术竞争力。
图1. EAP Talk Reading aloud朗读练习界面
EAP Talk的每个功能都能够根据学生的录音提供差异化的反馈，以Reading aloud为例，如图1所示，学生首先可以点击“Example”聆听标准朗读示范，学习单词发音，模仿语音语调，随后点击“Start”进行录音。EAP Talk会自动生成分数反馈（图2），录音会被转录成代表不同表现的五种颜色的文字，如黄色代表完美，绿色代表良好，紫色代表不准确。同时，EAP Talk也会给出相应的分数反馈，其维度包括“流利度”（英语发音的流畅程度）、“发音”（单词发音、句子连读、停顿、语调的准确性）、“完整度”（段落朗读的完整性）。在Presentation模块中，学生可以就虚拟人教师的提问进行回答，并获得同步反馈。EAP Talk会给出相应的雅思口语分数以及其他相关考试的等同分数，并将语音转录文本标注为不同颜色，例如回答中所使用的高级词汇会被醒目标记为黄色或绿色，而语法错误和发音问题则会被标记成红色（如图3所示）。学生可以根据此反馈机制迅速定位口语优势和不足，制定个性化学习策略和备考方案，提升自主学习效能。
图2. EAP Talk Reading aloud朗读练习反馈界面
图3. EAP Talk Presentation口语练习反馈界面
二、基于EAP Talk的学术研究
EAP Talk的实时性和易用性吸引了大批英语学习者和教师使用，其在学术研究的应用也逐渐受到关注。英语教师既可以利用EAP Talk进行教学，也可以进行教学相关的实践研究。例如，Zou等人（2023a）邀请了70名大学生使用包括EAP Talk在内的多个人工智能英语学习软件进行英语学习，通过对照组和实验组的比较研究发现，社交网络互动能有效提升学习者在人工智能环境中的口语表达能力。调查和访谈结果还显示，大多数学生喜欢应用此类软件练习英语口语。在Zou等人（2023b）进行的实证研究中发现，大多数用户更偏好EAP Talk提供的分数反馈和文字颜色标注的录音转录文本，因为这些反馈能够直观地帮助用户了解自己的口语水平。在后续关于学生对应用EAP Talk进行口语练习的接受度研究中，通过问卷调查、访谈数据和前后测试的综合分析，一致表明EAP Talk能够有效提升学生的口语成绩，其构建的和谐且实时的人机交互环境也是愉悦的(Zou等人, 2023c)。
综合前述研究内容，可以明确EAP Talk在英语教育中具有不可忽视的实践意义与学术价值，进一步揭示了人工智能如何在智能化英语教育中实现个性化自主学习的革新性发展。随着人工智能技术的逐步深入，语言学习过程正在经历一场深刻的变革。通过与人工智能的和谐共处，语言将不再是不同文化交流的障碍，而是连接多元背景和推动全球化的关键纽带。
参考文献
Zou, B., Guan, X., Shao, Y., & Chen, P. (2023a). Supporting Speaking Practice by Social Network-Based Interaction in Artificial Intelligence (AI)-Assisted Language Learning. Sustainability, 15(4), 2872. https://doi.org/10.3390/su15042872
Zou, B., Du, Y., Wang, Z., Chen, J., & Zhang, W. (2023b). An Investigation Into Artificial Intelligence Speech Evaluation Programs With Automatic Feedback for Developing EFL Learners’ Speaking Skills. SAGE Open, 13(3), 21582440231193818. https://doi.org/10.1177/21582440231193818
Zou, B., Lyu, Q., Han, Y., Li, Z., & Zhang, W. (2023c). Exploring students’ acceptance of an artificial intelligence speech evaluation program for EFL speaking practice: An application of the Integrated Model of Technology Acceptance. Computer Assisted Language Learning. https://doi.org/10.1080/09588221.2023.2278608
