AI赋能英语听说教—学—评一体化：模式、策略及效果验证

刘邦奇1,2 胡健1 刘梦蝶1 李晓臻1 邹可1 韦梦丽1

1.讯飞教育技术研究院2.西北师范大学

摘要：英语听说教学在语言学习中占据重要地位。《义务教育英语课程标准（2022年版）》提出进一步加强英语听说教学的要求，强调以教—学—评一体化为思想指导，以信息技术深度融合应用为服务支撑。本研究分析了英语听说教学内涵及其与教—学—评一体化的关系，提出基于AI听说课堂的教—学—评一体化模式，总结了AI听说课堂中践行教—学—评一体化的行动策略，并通过大规模实证研究检验AI听说课堂教学评一体化模式的可行性与有效性。研究为AI技术赋能教—学—评一体化探索了路径与模式，也为广大英语教育工作者的教学与评价实践提供参考。

关键词：AI听说课堂;教—学—评一体化;英语听说教学;模式创新;

随着我国对外开放的不断扩大和“一带一路”等国际交流合作的日益增长，培养具备良好英语听说能力的高素质人才，对于国家对外贸易发展和国际交流合作等变得愈发重要。近年来，多个省市的中高考改革都将英语听说能力测评作为考试的重点内容。例如，北京市在2021年新高考实施方案中，增加了口语考试项目，口语加听力考试共计50分[1]；上海市计划于2025年将高考英语的听说测试从原有10分调整至35分[2]。这些举措彰显了教育部门对提升学生语言实际运用能力的重视。然而，现有的英语听说教学中教—学—评割裂现象还较为严重，尚缺乏有效的技术手段对教学与评价进行整合。这就为以AI测评为核心的听说教学平台赋能英语教学改革提供了新机遇。

一、英语听说教学面临的难题与破局之道

（一）英语听说教学内涵及其对教—学—评一体化诉求

听和说是人类言语交际活动中最基本、最活跃、最方便的方式，在外语学习的四种基本能力中，听说能力居于重要地位[3]。在听说教学领域，“听”不仅仅是被动接收声音信息的过程，也是涉及认知处理、语境理解和信息内化的复杂活动。学习者在听的过程中能够获得语言的声学信息，包括发音、语调和节奏等，这种信息输入是学习语言的基础。“说”也不仅仅是简单的模仿发声，而是涉及认知处理、情感表达和社会互动的复杂活动。学习者在说的过程中重新组织加工词汇、短语和语法结构，并在信息输出时确保准确性、流利性和得体性。英语听说教学实质上是帮助学生理解所听内容、表达传递信息[4]，二者之间存在密切的相互依存关系。有效的英语听说教学是将“听”和“说”两个过程紧密结合的实践活动，旨在激活真实语境下的协同效应[5]，促进语言知识的内化与建构。在这一过程中，教师和同伴对学习者所听、所说予以英语反馈是课堂中自然发生的评价行为，也为英语听说教—学—评一体化的研究与实践奠定了基础。

《普通高中英语课程标准（2017年版）》首次明确提出教、学、评一体化概念，指出完整的教学活动包括教、学、评三个方面，在实际教学中，教师应处理好评价与教和学之间的关系，推动教、学、评一体化实施[6]。伴随新课标发布和基础教育课程改革的不断深化，国内对教—学—评一体化的研究日趋深入。例如，崔允漷认为教—学—评协同发展是深化课程教学改革的关键所在，集中表征了我国课程研究人员依托“课程思维”自主建构的高质量课程实施路径，强化了课程标准的指引，凸显了评价的重要作用[7]；王蔷等认为教—学—评一体化模式能有效整合课程目标、课程内容、教学方法和学习策略，推动新课程标准在实践中得到落实，促进学生核心素养的发展[8]。理论层面，教—学—评一体化在英语学科受到更多关注，因为英语教学尤其是听说教学比其他学科更需要即时性评价。究其根源，是因为语言本质上是一种实时交流工具，听和说的即时性是熟练使用语言的必要条件。张凯等指出，即时性评价能够在互动交流中及时凸显语言错误，启发学习者改进，从而提高语言的准确性，并借助输出型反馈促进学生认知加工能力的深层发展[9]。这与课堂评价活动“贯穿教学全过程、为检测教学目标服务、以发现学生学习中的问题并提供及时帮助和反馈，促进学生更有效地开展学习”[6]等教—学—评一体化要求不谋而合。总之，在英语听说教学中落实教—学—评一体化改革要求，是教育评价改革、课程标准要求、英语学科特点等多重因素共同作用的结果。

（二）新时代英语听说教学面临多重困难

受限于教学观念、水平、环境等多种因素影响，传统英语听说教学效果总体上差强人意，“哑巴英语”“**英语”等现象长期存在，这也引起教育工作者的反思——为什么我们的孩子学不好英语？本研究从教学资源、教学设计、教学实施、评价反馈四个方面深入分析可能存在的问题。

一是教学资源枯燥与乏味。优质的英语听说教学资源是上好一堂课的前提，不仅能使教学效果事半功倍，还能激发学生对英语听说学习的兴趣。然而，目前英语听说教学资源的应用现状并不乐观，存在主客观两个方面的制约。主观方面，由于受考试指挥棒的影响，教师对资源的选择与应用存在较为明显的应试倾向。以中高考未开设口语考试的地区为例，教师在资源使用上过于聚焦听力和听写练习，这不仅让学生感到枯燥乏味，更难以激发学生学习英语的热情[10]。客观方面，完全依托已有教材资源的英语听说资料往往缺乏互动性与时效性，同时还存在资源制作工具缺乏、教师数字化水平低、个人精力有限等问题，由此导致很多贴近生活、原汁原味、能与单元主题形成呼应的听说素材无法进入课堂。

二是教学设计僵化与割裂。教学设计僵化主要体现为教师过于依赖传统的听说教学方法和教材内容排列顺序，缺乏创新性和灵活性。如果教师长期按照听录音—对答案—模仿朗读—纠错的固定流程展开教学，则不仅抑制对话交流的生动性和丰富性，也导致学生听说能力难以提高且缺乏英语交流沟通意愿[11]。教学设计割裂主要体现为未遵循教—学—评一体化原则，教学目标与评价目标不能对应。目标明确是实施教—学—评价一体化教学的先决条件，因此，所有的一体化教学都必须以明确的目标为中心[12]。然而，很多教师并未理解评价贯穿教学过程的设计思路，因此把教学目标设置得过细且泛化，把评价目标设置得过粗且狭隘，导致二者缺少呼应和承接，造成所评非所教、所评非所学。

三是教学实施粗放和听说脱节。粗放主要表现为在实际教学过程中进行同内容、同进度、同目标要求、同评价标准等“一刀切”做法[13]。例如，传统英语听说教学中，教师既难以在课前对全班学生发展水平进行评价判断，又难以在课中对学生的动态学情进行精准化把控。这种现象在学期末追赶教学进度时尤其明显，进而导致学生听说能力两极分化。听说脱节主要表现为听说教学内容分散、活动组织随意，听力训练与口语实践之间缺乏有效衔接，学生在听力练习中学到的语言知识难以转化为实际的口语能力。

四是评价反馈滞后、低效。这一问题指在教学过程中，教师对学生的听力和口语表现给出的评价反馈不够及时或有效，导致学生难以及时发现问题并改进。其中，评价反馈滞后对听说教学存在较为持久的负面影响。短期看，由于无法为每个学生的听说表现提供及时、充分的反馈，因此导致诸多学习问题被掩盖；长期看，由于缺乏对学生听说能力持续、系统的评估机制，因此导致短期问题日积月累并助长不良的听说习惯和学习惰性。评价反馈低效突出反映为只关注测试结果，很少反馈学生在听说训练过程中表现出的能力、学习态度及学习方法等情况[14]。此外，现有的评价反馈信息缺乏对语言自然度、流利度等重要因素的评价反馈。

（三）AI为英语听说教—学—评一体化提供新方案

自2012年以来，建立在神经网络基础上的深度学习方法在语音识别领域表现出良好效果，智能口语测评技术得到快速发展，大规模口语考试评分已经成为现实[15]。在个人学习场景中，使用各类口语对话产品进行人机互动与测评成为新常态；在课堂教学场景中，人工智能正在重塑传统听说课堂的流程与形态。目前，以智能化评价统摄整合听说教学设计与实施，打造AI技术支持下的听说课堂新样态，逐渐成为英语听说教学创新变革的时代潮流。

AI听说课堂是为英语听说整合式教学构建的具有丰富互动和即时测评特点的智能化平台。该平台以智能口语测评技术为核心、以优质听说教学资源为内容，创新应用智能语音答题器等手持设备，全面赋能英语听说练习、师生交流对话、精准评分纠错等多场景应用。AI听说课堂为践行教—学—评一体化提供了理想的技术支撑环境，具有以下四方面优势。

一是优化英语听说资源供给。AI听说课堂具备数字化资源管理平台的业务能力，不仅汇聚了大量的英语听说教学资源，涵盖朗读、听力、情景、表述等大类及众多细分小类资源，还可以运用AI技术分析教师教学进度和资源使用偏好，以教材同步、主题拓展、专项训练等智能化推荐方式帮助教师快速定位所需资源。此外，AI听说课堂还可以集成听说资源制作工具，并基于AI技术具备自动化内容生成、文本转音频等能力，满足校本特色资源建设需求。

二是助力教—学—评一体化设计。基于AI对学情数据的建模分析能力，以达标（这里的“标”指为不同层次学生预设学习后应达到的目标）时间为变量，可以根据学生的掌握程度、学习进度等因素动态规划其学习内容和目标达成路径，还可以协助教师设计教—学—评一体化教案，并在AI听说课堂的支持下进行教学预演，以确保教学活动与评价标准相匹配，做到评价贯穿整个教学设计。

三是保障教学实施精准化、协同化。精准化教学实施的前提是采集到每个学生的学情数据，AI听说课堂以智能语音答题器构建全班学生听说水平波动情况的监测网络，通过答题器收集学生在每个练习活动中的听说表现数据，经由AI评分引擎计算后快速生成活动评价报告，让教师教学有的放矢，快速发现共性问题并当堂解决。AI听说课堂本身内置了一系列有层次、相关联的听力与口语组合式活动，并为“师—生—机”紧密协同提供实现路径，如教师可以利用智能语音助手为学生设计情景模拟和角色扮演等学习活动，让学生在更加生动的语言实践中学习和掌握英语[16]。

四是建立即时性与成长性评价体系。AI支持下的听说能力测评具有明显的效率优势。相较于传统听说课堂，AI听说课堂最突出的优势在于通过智能化评价带来高效、便捷、积极的教学体验，其即时性体现为及时给学生正向反馈，提出学生在自然度、流利度等进阶能力表现上的细化成绩与改进建议，激发学生的学习动机。其成长性在于通过历史数据的积累与智能化分析，可以按需自动对比学生在不同时间点的表现，系统评估学生的听说能力发展趋势和潜能，确保任务难度梯度与学生听说水平相匹配，让不同学习水平、学习风格的学生都能找到练习路径，建立长期的听说学习信心。

二、构建基于AI听说课堂的教—学—评一体化教学模式

教—学—评一体化课堂教学模式受到一线教师广泛的研究和关注。该类模式将教学与评价进行有机融合，并依据评价结果及时调整教学内容和方式，从而达到理想的教学成效。在AI技术平台基础上，教—学—评一体化在听说教学与评价深度融合、提升学生听说学习效率、丰富教师听说教学策略等方面发展迅速。本研究从两个方面构建基于AI听说课堂的教—学—评一体化教学模式（以下简称“模式”）。

（一）构建思路

在模式要素选择方面，首先，坚持以《深化新时代教育评价改革总体方案》《义务教育英语课程标准（2022年版）》等政策文件中的明确要求为依据，具体包括“创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术”[17]“推进信息技术与英语教学的深度融合，充分发挥现代信息技术对英语课程教与学的支持与服务功能”[18]。其次，在英语听说一线教学实践中，将教学、评价、技术进行整合应用已成为一种趋势。在教育部智慧教育示范区组织方公示的《2023年度智慧教育优秀案例名单》中，有多个案例对教师合理利用信息技术，从课前、课中和课后三个方面优化听说教学流程进行总结，并尝试构建基于AI技术的“教学+测评+训练”三位一体教学模式[19]。郑州市教育科学课题提出扎实推进人工智能和英语听说课程融合实践，进行教学内容重构和多元评价跟进[20]。因此，该模式最终选择教学流程、评价链条、技术平台作为主体要素。

在要素整合方面，建立以横向维度并进和纵向维度对齐的新体系。在横向维度上，遵循业务流程顺序，设置教学流程（涵盖从制订教学目标、教学准备到课前预习、课中教学、课后巩固的全过程）、评价链条（包括制订评价目标、设计评价活动到开展评价活动、评价学习表现和反馈评价结果）和技术平台（包括评价指标配置、数字资源供给、评价数据获取、评价数据处理、评价结果呈现）三种路径。在纵向维度上，实现各要素在教学设计与实施上的交织呼应，设计阶段基于技术平台制订精准、全面的教学目标与评价内容，利用技术手段优化活动设计与资源准备，而实施阶段则运用技术平台将课堂活动、评价贯穿英语课堂教与学的全过程[21]，结合AI技术动态化评价教师的教和学生的学，实现教—学—评一体化愿景。

（二）总体框架及解读

以“三横两纵”为设计思路构建模式，形成上、中、下三层模式架构。教学流程作为教学活动的具体展开过程，是模式的外在表现形态[22]，位于模式的上层。一方面，评价链条指引技术平台的应用路径，提升信息技术的使用效益；另一方面，评价链条落实评价镶嵌于教学中的要求，成为教学的有机组成部分[18]，故将其作为中层。技术平台作为资源和测评能力支撑底座，位于下层。各要素在英语听说教学设计和实施阶段紧密联动、相辅相成，共同构成总体框架，见图1。

上述模式中有两个映射教—学—评一体化的焦点，体现了本模式的核心要义。一是聚焦核心素养的目标对齐。以制订教学目标和评价目标为起点，教学目标主要聚焦培养学生的语言能力、文化意识、思维品质和学习能力等本质需求，进而决定评价目标的方向和内容；评价目标围绕教学目标拆解、对齐，并结合技术平台中自定义评价指标配置来实现。例如，根据朗读和对话在口语表达效果上的差异，自动调整语音语调在这两类练习评分标准中的得分比重。教学准备需要进行学情回顾分析、整合精准化资源和智能化教具，在此基础上，设计符合英语学习活动观的三大类评价活动，技术平台可为此阶段提供丰富便捷的数字资源以助力教—学—评一体化设计。

图1 基于AI听说课堂的教—学—评一体化教学模式

二是聚焦教—学—评一体化的功能耦合。通过建立模式中评价链条与技术平台、教学流程的双向耦合关系，共同驱动教—学—评一体化实践，主要包括两个方面。1）评价链条“向下”与技术平台耦合。在评价学生回答、作答及小组作品等评价活动中，师生评价数据通过智能语音答题器等终端汇聚，技术平台对评价数据进行即时清洗和挖掘，并基于引擎智能评分，为教师评价学习表现提供错因分析、个人及整体学情动态把控依据。评价结果以直观、清晰的报告方式呈现，快速形成精准高效的反馈渠道，提升学生对问题改进的认同程度和接受意愿。2）评价链条“向上”与教学流程耦合。在课前预习、课中教学、课后巩固涉及的主要教学活动或任务中都遵循评价链条(1)至(5)的业务逻辑（(1)(2)在课堂教学前完成，(3)(4)(5)在课堂教学中发生）。以情境导入教学活动为例：首先，实施前确定评价要点包括学生对情境的关注度、提问的参与度及对后续学习的期待值；其次，评价活动设计是学习理解电影对话中人物的喜怒哀乐及口语表达方式，并在教学实施中按设计开展基于答题器的抢答、基于平台的连线匹配测试以及点评小组交流成果等评价活动；再次，依次展示各组成果并进行小组互评；最后，就电影对话中不同情绪的口语表达方式进行总结，使全班达成对该问题的共识。以AI听说课堂为主体的技术平台实现了精准教、多元学、显性评的教—学—评一体化新模式[23]，为英语听说教学创新变革提供新路径。

三、AI听说课堂中践行教—学—评一体化的策略分析

作为一种概念模型，AI赋能教—学—评一体化教学具有理念和方法层面的指导意义，但在实际操作中，听说教学与评价脱节的问题仍难以避免。为了在AI听说课堂中践行教—学—评一体化新模式，参考已有研究成果[24]，采用德尔菲法邀请六位教育信息化领域专家和八位高级教师进行多轮评审，最终归纳形成以四个环节为主要实施路径的教—学—评一体化策略（以下简称“策略”），见图2。

图2 AI听说课堂中教—学—评一体化策略

（一）确定教学与评价目标

作为策略的首要环节，其主要目的是将宏观的教学目标分解成与核心素养发展相匹配的教学子目标，并为每个教学子目标设定与之对应的评价子目标，实现教学目标、评价目标向核心素养的建构对齐。具体可通过以下三个步骤确定目标。

首先，拆解教学目标。通过参考AI听说课堂与当前授课单元相匹配的示范教案等资源，教师可以了解从单元整体目标到课时教学目标的基本内容和重难点关切。随后根据自己对这节课的理解和历史学情数据进行教学目标拆解，在拆解过程中可以按照达成核心素养所需的“行为条件”和“表现程度”，并结合特定的“行为动词”，拆解出较为明确的教学子目标。其次，设置评价目标。评价目标主要关注的是学生的学习行为，而非教师的教学行为。评价目标既要符合课程内容要求，又要紧跟与新课标对应的学生能力要求。此外，评价目标要清晰具体，必须是实际可实现和可评估的，每条评价子目标应与教学子目标在核心素养、内容范围、难度层次等方面保持一致。最后，向学生分享目标。教学目标、评价目标的达成需要师生共同努力。教师提前向学生清晰地传达教学目标和评价目标，并结合高质量学习成果范式进行演示和分析。这有助于学生建立对目标达成标准的理解，在学习过程中自觉参考各项子目标及其标准进行自我监督和调整。

以人教版初中英语七年级上册“Unit 4Where's my schoolbag”为例，具体呈现教学目标、评价目标如何分解并对齐学生核心素养的过程，见图3。教学目标描述了教师为达成某个核心素养所做的活动指引和预期结果，与之对应的评价目标描述了学生如何完成这个活动及可观测、可评判的学习成果。教师在这个过程中需要把握语言能力与文化意识联动、思维品质与学习能力协同的方法，将每节课的教学目标和评价目标更加自然有序的围绕核心素养进行建构对齐。

（二）设计教—学—评一体化活动

设计环节的主要内容是基于六要素整合视域的英语学习活动观要求[25]，有机整合学习理解、应用实践、迁移创新三类体现关联性、综合性和实践性的教学活动，并在AI听说课堂的支持下，高效设计依托不同类型的语篇，促进学生语言知识学习、语言技能发展、文化内涵理解、多元思维发展、价值取向判断和学习策略运用[26]等活动组合。

图3 教学目标、评价目标围绕核心素养建构对齐的示例

一是学习理解类活动设计。这类活动定位为学生基于语篇学习后进行的初级发展水平活动。教师在设计该类活动时，主要从感知与注意、获取与梳理、概括与整合三个层次考量。感知与注意方面，要求教师呈现新的视听内容时，要从语音、语调、节奏、词句辨析等多个维度引起学生注意，如有感情地介绍背景知识、提出问题、明确具体任务等[27]，以帮助学生更深入地理解教材。获取与梳理方面，要求教师灵活交替使用智能平台进行选择、判断、排序、配对等互动活动，帮助学生深入获取语篇的细节信息并理解发音规律和语法句式。概括与整合方面，要求教师积极引导学生进行听后归纳与知识结构梳理，帮助学生深入理解语篇意义和文化价值。

二是应用实践类活动设计。这类活动定位为学生深入语篇学习后进行的中级发展水平活动。教师在设计该类活动时主要从描述与阐释、分析与判断、内化与运用三个层次考量。描述与阐释方面，要求教师在角色扮演、问答对话等活动中，鼓励学生对教材语篇中的情节、人物、场景等进行详细描述，并借助AI听说课堂精准提供的关键词汇和句型结构等知识帮助学生更准确地表达。分析与判断方面，要求教师在听后回答、听后复述等活动中，鼓励学生针对语篇中的深层含义和作者意图大胆提出观点和看法。内化与运用方面，要求教师在情景对话、看图说话等多人合作的口语表达活动中，借助AI听说课堂对自由话题的测评能力，帮助学生在更加贴近真实情境的练习反馈中巩固语言知识与技能。

三是创新迁移类活动设计。这类活动定位为学生超越教材语篇后进行的高级发展水平活动。教师在设计该类活动时，主要从推理与论证、批判与评价、想象与创造三个层次考量。推理与论证方面，要求教师尽可能地带领学生学习具有一定难度和复杂性的听力材料，组织学生反复听并逐步提炼关键线索，教师还要观察学生的推理过程是否合理、逻辑是否严密、论据是否充分、有效等，最终促成学生完全解构并消化听力材料。批判与评价方面，要求教师组织学生对教材语篇的观点、方法和人物行为等进行批判性思考，培养学生在激烈的交流中注意口语表达的用词丰富性和句式多变性。想象与创造方面，要求教师在单元主题资源拓展的新语境中组织交流、辩论、演讲等活动，重点评价学生口语表达中观点的新颖性或创意性。例如，通过趣味配音、故事续编、辩论赛等形式，不仅可以锻炼学生的语言综合运用能力和创新思维能力，还可以帮助他们理解和欣赏不同文化的风俗习惯和人文情怀。

（三）实施教—学—评一体化活动

实施环节旨在充分发挥AI听说课堂在智能化听说测评上的优势，以评价驱动教学，将学生是否“学会”作为师生互动焦点并通过评价收集反馈信息，从而形成教学与评价双线并行、螺旋上升的课堂形态[28]。实施环节主要表现在听力和口语两大教学场景，目的是引导学生主动建构听说知识与能力。

在听力教学场景中，教师参考AI听说课堂智能分析结果，准确聚焦学生应重点关注的信息要素，有针对性地提问引导，依据文本的信息组织和推进特点设置多轮次听力任务，且每听完一遍都要求输出不同内容。例如，第一遍泛听，评价学生能否选择正确答案；第二遍重点听，评价学生能否填对关键信息；第三遍精听，评价学生能否对所听内容形成结构化的梳理材料。在探索听力材料结构特点和推测听力内容的过程中，学生的概括性思维与创造性思维等多种思维得以提升[29]。

在口语教学场景中，教师基于AI听说课堂发起多样化的口语练习，模拟真实情境中的对话交流，观察学生根据任务目的、对象、内容所表现的口语能力，并对学生的交际能力、情感态度、思维水平等做出即时评价。以外研版初中英语七年级下册“Unit 1:I was born in a small village”为例，第一轮为角色扮演对话，学生分为两组交替朗读课文中提问者和回答者的内容，评价学生能否掌握如何询问和回答“过去生活”相关句式；第二轮为复述对话，教师抽选学生完整复述课文内容，在评价学生记忆力的同时检验学生能否代入人物角色并带着情感模仿，目的是培养语言技能和用语策略[29]；第三轮为自由对话，先小组交流，后上台展示，评价学生能否自由询问和回答出生地、过去的学校、老师和朋友等信息。在此过程中需要公布自由对话的评价标准，AI听说课堂同步记录对话过程中的发声用语问题，师生可随时查看报告并对重难点单词发音、句式、时态运用等问题进行自评和互评。

（四）解读和反馈评价结果

解读和反馈环节旨在引导师生自觉运用评价结果改进教与学，实现从一堂课到整个教学周期的跨越，帮助教师建立并掌握主体多元、方式多样、素养导向的英语听说评价体系。教师既要借助AI听说课堂准确、客观、全面地解读评价结果，又要通过恰当的技术手段选择合适的时机予以反馈，为班级教学调整和学生听说能力个性化发展指明方向。

评价结果解读的主要目的在于审视当前教学目标达成情况，对每个子目标的达成率及总体达成率进行科学评估。第一，对语言能力相关目标进行解读，AI听说课堂在这方面发挥的作用最大、最频繁。例如，AI听说课堂可以评估学生的口语流利度，通过学生的语速、停顿时间、重复次数等指标，为教师判断学生的流利度水平提供客观依据。第二，文化意识相关目标解读，相对简单，如学生在交流中能运用一些文化相关的词汇和表达，并且表现出对不同文化的兴趣和探索欲望，即说明在文化意识方面学有所得。第三，思维品质相关的目标解读，因其包含批判性思维、创造性思维和逻辑性思维等多个方面，所以较为依赖教师经验。教师可观察并统计学生提出深度问题、有条理论证的次数，综合判断学生的思维品质水平是否达到教学预设。第四，学习能力相关目标解读，相对复杂，可从自主学习能力、合作学习能力和学习策略运用等方向配合量表进行分析，如在小组活动中要求各组在输出作品的同时，记录组员分工情况、思路及解决方案、存在困难及克服方法等信息。通过解读信息，可大致判断学生的合作学习能力表现是否达标。

评价结果反馈围绕学生学会、会用、活用等学习表现展开积极而有效的教学调整，形成反思问题—及时补救的学习链条。例如，在一轮活动后教师借助AI听说课堂的实时评测功能，辅以鼓励性的语言给予学生积极的肯定，体现赞扬和认同的态度，并通过追问引发学生更多有价值的语言生成[30]，确保学生深入理解语言知识及文化内涵；在课堂总结时，通过AI听说课堂可视化展示学生进步情况，通过合理归因引导学生树立“我能进步”的信念，有助于学生对评价结果进行深入反思。总之，人机协同的评价结果反馈及时诊断学生在学习过程中存在的问题，为教师勾勒出实时动态的听说学习轨迹，在提升教学指导精准度的同时，为学生突破最近发展区提供必要“支架”，达到以评促学、以评促教的目的[31]。

四、实施效果验证及主要发现

选取成都、武汉、昆明、潍坊的七所中学的33个初中班级作为研究对象，共21位教师、1 499位学生参与了基于AI听说课堂的教—学—评一体化模式效果验证研究。具体流程为：在正式开启实证研究前，进行教师专项培训和学生听说能力、学习动机前测；研究期间进行为期约100天的追踪调研和过程记录；研究结束后进行后测并收集数据。以听说标准化测试成绩为因变量，以AI听说课堂的使用强度作为自变量，将教师发布评价任务数的中位数34为划分标准，大于34的班级划分为高强度使用组，小于等于34的班级划分为低强度使用组。通过事后分组比较分析得出三个主要发现。

（一）高强度应用显著提升学生听说能力

通过比较高、低两组在听说标准化测试成绩的提升率差异，评估新模式对学生听说能力提升效果。分别对两组进行发布评价任务数与听说能力测试成绩提升率的相关性分析发现：1）高强度使用组发布评价任务数量越多，学生听说能力提升程度越大，说明教师积极应用AI听说课堂进行评价对学生的听说能力提升具有积极的作用（r=0.715,p<0.01）；低强度使用组发布评价任务数与学生听说能力提升的相关不显著（r=-0.191,p=0.463）。推测是由于该组对AI听说课堂的利用不足，未能充分发挥其在评价学生听说能力方面的作用，对学生的反馈和指导不够及时、全面所导致的。

（二）高强度应用显著提升学生对听说学习的自信和兴趣

通过比较高、低强度组在实证前后学习动机得分变化，评估模式对学生听说学习动机及其细分维度的影响。参照Jones等研究结果[32]，本研究中学习动机问卷包含对赋权、有用、成功、兴趣、关怀五个维度的考查。数据分析结果发现：1）高、低两组在学习动机上的前后测差值为0.116(t=1.769,p=0.077），未达到显著差异。推测原因可能是学习周期较短，而学习动机的提升需要较长时间才能出现变化。2）高低两组在赋权（t=1.205,p=0.229）、关怀（t=0.817,p=0.414）维度上未出现显著差异，在有用（t=2.047,p<0.05）、成功（t=2.463,p<0.05）和兴趣（t=2.417,p<0.05）三个维度上出现显著差异。具体而言，在有用性维度上，高强度应用组的学生对英语听说教学活动有用性的认知与前测持平，而低强度应用组略有下降。表明高强度应用下模式可让学生有更多机会感受到听说学习成果在真实场景中发挥实际作用。在成功维度上，高强度应用下模式会进一步提高学生对听说学习的自信程度，让更多学生相信有能力完成挑战，并能取得更好的成绩。低强度应用组由于较少接触AI听说课堂提供的即时反馈与个性化指导，因此在成功维度上的体验明显欠佳。在兴趣维度上，高强度应用组对英语听说活动的兴趣有所增加，并普遍认为听说活动正在变得愈发有趣，能够吸引他们的好奇与注意，从而验证模式包含的多样化评价活动及智能化评价反馈对激发学生听说学习兴趣和参与热情极具正面意义。

（三）提升教师评价意识对发挥模式效果有促进作用

通过结构方程模型分析教师评价意识、学生听说能力进步以及应用强度之间的关系，表征教师评价意识—应用强度—听说能力提升程度三者之间的相互影响机制。假设教师通过AI听说课堂发布评价任务数在三者中间起中介作用。为验证该假设，将发布任务数作为中介变量，学生前后测成绩差值作为因变量，评价意识得分作为自变量，进行中介效用分析。结果发现中介效应显著（bootstrap ab=9.631,95%的置信区间为6.795～12.499,bootstrap=5 000）。

研究结果显示，教师发布的评价任务数在教师评价意识和学生前后测成绩差值之间起完全中介作用（r=0.150,p<0.001）。这对理解教师评价行为如何在教学过程中发挥作用具有重要意义。首先，教师评价意识与教师在课堂上发布评价任务的频率存在显著正相关（r=0.653,p<0.001），说明教师对评价的理解越符合教—学—评一体化原则，其主动发起评价的频次就越高。其次，教师发布评价任务数与学生听说能力的提升之间存在显著正相关（r=0.290,p<0.001），表明高频且针对性的评价能更好地帮助师生发现并解决问题，促进学生听说能力的提升。最后，教师评价意识的提升与智能化评价实践相辅相成，教师要增强教—学—评一体化意识，在实施教师课堂评价的同时，还要鼓励学生通过互评、自评等方式，充分参与课堂学习和评价活动，指导学生通过持续反思，形成元认知意识，发展自主学习能力[8]，实现模式对听说教学的最优应用。

五、总结与展望

基于AI听说课堂的教—学—评一体化教学实践，为语言教学数字化转型和智能技术赋能教育评价改革探索了新路径、新模式。一方面，AI听说课堂可以帮助教师实现规模化的因材施教，教师可以实时获得听说能力诊断结果并进行针对性指导；另一方面，AI听说课堂可以实现学生的个性化学习，在听得懂、说得准、能交流、会表达的进阶式学习路径下，全方位提升学生的语言素养。

本研究提出的模式与策略仍需进一步改进完善：其一，持续探索大课堂理念下的教—学—评一体化实施路径。大课堂理念强调不局限于传统的课上时间，而是将学习扩展到生活中的方方面面，表现为一种生成性、开放式的学习过程。就英语学习而言，学生课堂外应用口语对话产品进行自我提升的场景非常普遍，因此大课堂理念下的教—学—评一体化设计与实施非常必要。其二，尝试在更多学科中分析AI赋能教—学—评一体化的模式和策略。不同学科以评促教、促学的目标具有一致性，因此，在充分考虑学科特点的前提下，开发适应不同学科特点的智能化测评工具非常必要。其三，积极运用生成式AI探索教—学—评一体化新实践。生成式AI支持的多模态测评，聚焦学生核心素养、思维能力发展变化，有助于回应教育教学诊断问题、反馈高效改进路径的价值期待[33]。目前，以虚拟人为代表的智能教学助手已经进入听说课堂并带来新变化，其在句长、语种、模态、专业性、逻辑性、个性化风格、知识库扩展性等方面具有强大功能[34]，不仅可以增强听说学习的互动性和趣味性，而且可以提供更具沉浸感和社交感的评价反馈，有助于推动教—学—评一体化实践向更高级的人机共生教学形态转型。

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作者简介：刘邦奇，男，讯飞教育技术研究院院长，西北师范大学特聘教授、博士生导师;胡健，男，科大讯飞教育技术研究院研究员;刘梦蝶，女，科大讯飞教育技术研究院研究员;李晓臻，女，科大讯飞考试及教学产品线总监;邹可，女，科大讯飞考试及教学产品线副总监;韦梦丽，女，科大讯飞考试及教学产品经理。

来源：《中国考试》,2025,(01):42-54.