1. 引言
当前，我国人工智能技术取得显著成果，并推动教育行业发展。在传统初中英语口语课堂中，学生人数较多，水平参差不齐，教师在课堂上很难面对全体学生及难以满足学生口语需求[1]。人工智能走进课堂，不仅极大缓解教师压力，还能为每位学生提供多样化和个性化教学资源，以满足不同英语口语学习水平学生学习需求。
2. 人工智能辅助下初中英语口语教学研究现状
2.1. 技术应用初步落地，教学呈现个性化与智能化特征
AI技术正通过多种路径赋能口语教学。智能语音识别系统能对学生发音和流利度等进行实时分析并提供即时反馈与纠音建议，实现传统教学中难以企及的精细化指导[2]。基于大数据分析，智能平台为学生推送量身定制学习内容，初步实现因材施教。AI聊天机器人、情景模拟等技术应用，为学生创设沉浸式语言环境，有效增强学习趣味性与参与感，标志教学方式从统一灌输向个性化互动转变[3]。
以《Unit3 SectionA》为例，学生使用AI语音训练系统进行问路句型练习。系统能实时检测出学生将restroom误读为rest-room并自动提供发音纠正。在情景对话中，AI聊天机器人根据学生表达水平自动调整语速与句型复杂度，例如当学生多次使用简单句Where is the library?机器人会引导其尝试Could you tell me how to get to the library?等更礼貌的表达方式。
2.2. 教学流程系统性重塑，构建“课前–课中–课后”智能闭环
人工智能技术已开始系统性重构教学流程，形成“课前–课中–课后”三位一体教学新范式[4]。课前，推送资源并生成学情报告，使备课更具针对性；课中，创设真实情境，实现互动式教学，并辅助教师动态调整；课后，对学生进行口语评估、学情分析与巩固练习，极大延伸口语教学时空界限。初步实现教学过程数字化与智能化管理。
教师运用AI平台完整实施《Unit3 SectionA》单元教学。课前，根据学生预习录音自动生成学情热力图，显示全班在方位介词使用和礼貌用语等方面存在显著差异；课中，教师据此组织分层小组活动，并引入AI角色扮演工具，让学生与虚拟外国游客进行问路练习；课后，针对每位学生课堂表现数据，生成个性化巩固练习包。
2.3. 融合深度尚且不足，教师角色转型与人机协同面临挑战
AI与口语教学深度融合面临严峻挑战。在技术层面，部分语音系统对非标准发音识别率有限，反馈准确性有待提升[5]。在人的层面，教师角色亟待从知识传授者转向学习设计者与人机协同组织者[6]，但目前许多教师对AI工具应用尚不熟练，教学设计与技术融合不够深入。
在《Unit3 SectionA》单元教学反思中，教师发现两个突出问题：一是当多位学生同时使用AI语音系统时，设备对夹杂本土口音英语识别准确率显著下降，常将library误识为librery；二是为了获得详细学情报告，多数教师将AI用于机械训练环节，未能将其深度融入探究式、项目式等教学活动中。
3. 传统初中英语口语教学现状
3.1. 传统英语课堂“重读写，轻听说”，学生口语能力不足
张晶指出，在传统初中英语课堂上，62.07%教师在教学过程选择讲解课文，27.59%选择词汇教学，10.34%选择语法方面，很少教师选择口语练习[7]。由此看出，为提升学生英语成绩，大多数中学英语课堂都会愈发重视学生阅读、语法和写作能力，另一方面则会忽略学生口语表达能力。在英语课程考试中，阅读、写作及语法占比很大，而听力和口语表达占比则较少[8]，在后续英语学习中，学生难以流畅自如地运用英语口语和他人进行交流。
3.2. 初中英语口语教学模式单一，未能面向全体学生
张晶指出，在初中英语口语教学中，62.07%教师选择让学生模仿课本中文章或对话，17.24%选择让学生做英文练习或对话，13.79%选择让学生观看英语电影或听英文歌[7]。由此看出，口语教学模式多为教师播放视频或录音，学生模仿跟读。机械口语训练模式会使学生更多关注口语准确性和流利性，却忽略在实际口语交流中应用。学生个体存在差异性，传统口语教学模式难以面向班级全体学生，教师也难为学生提供个性化口语学习资源，就会出现有学生不愿开口进行口语练习[9]。
3.3. 传统英语课堂互动不足，评价反馈机制不完善
张晶指出，在初中英语口语教学中，79.31%教师上课模式为大部分靠老师讲解，偶尔开展活动让学生对话，13.79%为老师讲少部分，大部分让学生多对话练习[7]。由此看出，在大多数英语课堂上多为教师讲授，缺少学生之间互动交流和合作学习。对学生口语表达能力进行反馈评价时，教师会多关注学生使用语法和发音是否准确，而忽略使用单词或句子逻辑连贯性等语言素养进行综合评价[4]。
4. AI技术赋能口语课堂教学实验的具体实践
以HG市H中学九年级13班40名学生为研究对象，开展AI辅助初中英语口语教学效果感知问卷调查(见附录)前后测，实验前通过发放问卷了解学生对AI辅助英语口语教学感受与反馈。四节课后，通过AI技术融入英语课堂教学，再次向学生发放问卷了解学生对AI辅助英语口语教学真实感受与反馈。通过实验前后来观察学生对AI技术辅助英语口语教学真实反馈。通过回收问卷，借助SPSS软件分析得到表1数据。
Tabe 1. Perception of the effects of AI-assisted junior high school English oral teaching
表1. AI辅助初中英语口语教学效果感知
问题 |
实验后 |
实验前 |
Q1 |
82.50% |
35.00% |
Q2 |
77.50% |
22.80% |
Q3 |
90.00% |
20.00% |
Q4 |
85.00% |
19.50% |
Q5 |
88.00% |
31.30% |
Q6 |
92.00% |
24.10% |
表1数据表明，实验后多数学生认为AI融入课堂能有效提升口语表达能力。90.00%学生认为课后愿意主动使用AI工具练习英语口语；92.00%认为AI工具能有效增加英语口语学习趣味性；82.50%认为与传统口语课堂相比，AI情景对话环境让他们更敢开口说英语等。通过观察实验前后数据，AI技术能增加学生练习口语机会，提升学生英语口语表达能力，AI技术提供反馈帮助学生发现口语问题并及时调整。
5. 人工智能技术背景下初中英语口语教学的改革价值与实践效益
5.1. 人工智能技术能拓展英语口语课程教学资源及口语教学方式
基于人工智能英语学习平台可接入全球优质英语学习资源库，其包含大量由母语者录制日常对话、影视片段等音视频资源，涵盖不同英语口音，能让学生接触多元化语音语调，避免因长期接触单一口音导致听力和口语局限。
AI聊天机器人凭借智能交互特性重构教学模式[4]。课前，AI聊天机器人通过预学习任务采集学情数据，为教师分层教学设计提供数据支撑，实现以学定教。课中，化身虚拟组员参与小组对话，为基础薄弱学生提供句型支架，向能力较强学生抛出拓展问题，实时标注发音错误并生成表达连贯性图谱。课后，提供24小时沉浸式场景对话练习，根据课堂表现推送个性化训练包，通过跟读对比、错题归因等功能强化薄弱环节。
课前，AI平台根据诊断性测评结果，向不同学生推送差异化预习资源。例如，围绕问路主题，为基础薄弱学生提供核心句型分解跟读材料，为能力较强学生推送真实场景导航视频。课中，教师利用AI情景生成工具，快速创设多样化对话场景，如在地铁站或商场问路。AI虚拟角色能根据学生实时表达水平，动态调整对话语速与句型复杂度，并提供适时引导。课后，学生可通过“英语趣配音”APP进行创造性练习，从多维度给予反馈，将巩固练习转化为富有成就感的任务。从“统一输入”到“个性化体验”不仅丰富学习资源，更通过精准匹配与沉浸式交互，显著提升学生预习针对性、课堂参与度及课后巩固主动性，从而有效激发学习内驱力。
5.2. 人工智能技术能增强课堂互动并为学生提供真实有用的实践机会
AI技术搭建精准化、多层次交互框架。师生互动层面，AI工具可实时捕捉学生口语表达中发音偏差、句型误用等数据，自动生成学情分析报告，帮助教师快速定位学生薄弱环节，使师生交流聚焦个性化问题解决。生生互动层面，通过智能分组、主题协作任务打破基础差异壁垒，提供实时互评功能，学生在相互借鉴和纠错中深化语言运用理解，推动生生互动从被动回应转向主动协作。
AI技术可提供一对一高密度练习场景，学生可通过跟读对比、动态难度调整等功能反复打磨表达。AI构建日常交流、跨文化沟通等真实语境，让练习脱离机械重复，使学生在贴近实际需求场景中运用语言知识，确保实践实用性与有效性，真正实现“开口机会倍增、实践质量提升”课堂优化目标[3]。
在课堂教学中，学生与AI对话机器人进行一对一练习，系统生成“交互图谱”为教师提供精准学情诊断依据。AI平台依据学情数据实施智能分组，在小组完成设计校园导航图等任务时，AI可作为虚拟组员介入，为遇到困难学生提供句型支架，促进深度协作。“师–生”、“生–生”、“生–机”多维互动实践共同体极大扩展每位学生有效语言输出机会，并保障个性化练习支持，从而提升学生交际能力与协作水平。
5.3. 人工智能技术能有效提高学生学习效率和教师教学效果
AI技术数据分析功能为学生口语学习提供精准指导。学生在进行口语练习时，记录学生每次练习数据，包括发音音素分析、语法正确率等[5]。通过数据分析，系统能找出学生在口语学习中薄弱环节，精准学习指导能让学生避免盲目学习，从而显著提高学习效率。
AI技术自动批改学生口语作业，对学生口语表达进行全面评估，包括发音、流利度等多方面，并生成详细评估报告。教师通过评估报告了解每位学生口语水平和存在问题，有针对性地进行教学调整。AI技术为教师提供丰富教学资源和教学方法建议，教师不断更新教育教学理念和方法，提高教学质量和效果[6]。
AI系统能对学生口语产出进行微观分析，精确到音素发音与意群停顿，并生成个性化薄弱点图谱与专项训练包。“问题定位–精准练习”模式使学生能将精力集中于需改进环节，显著提升学习效率。AI促使教学从依赖经验判断走向数据驱动，实现学习过程精准干预。AI通过持续正向强化与进步可视化，帮助学生从被动知识接收者转变为能够自我监控和自我激励的积极学习者，最终实现学习效能与心理效能同步优化。
6. 人工智能视域下初中英语口语教学中的应用实践
6.1. 课前：提供丰富的口语学习资源，提高教学和学习效率
AI辅助英语口语教学，学生能获得更多自己感兴趣的口语学习资源。例如，影视片段、BBC英语等都能提供生动且有趣的口语学习资源，处于不同学习水平学生也能够选择符合自身口语学习内容[4]。
AI辅助英语口语教学不仅激发学生学习积极性，而且学生变得乐学和好学，极大提高学生学习效率[10]。通过学生课前进行大量积累相关口语学习资源，具有一定知识储备，能极大提升教师教学效率，教师在课堂上与学生进行更多交流互动，以此提升学生学习口语积极性。
以《Unit3 SectionA》为例，使用“智学网”AI资源平台学情诊断与分层资源推送功能，结合“百度翻译”语音跟读模块。教师依据平台学情数据，发布分层预习包。基础层学生接收核心句型慢速音频及简化对话；进阶层学生则获取BBC实景短视频及拓展练习。
教师提问预习视频内容，学生A (基础层)能准确回答toilet一词，学生B (进阶层)更能补充bathroom等在不同场景下使用差异，AI工具推送使所有学生课堂参与感明显增强。
6.2. 课中：师生多维度互动增强口语表达能力
学生进行口语练习时，AI技术能实时分析学生语音语调和流畅性等，并为学生提出具体改进建议。AI聊天机器人通过模拟真实对话场景来帮助学生提高语言实际运用能力[2]。学生能根据自己感兴趣内容设定对话主题，与AI聊天机器人进行自由顺畅沟通交流，同时也能减轻学生在面对真人时的紧张感，能让其在更放松氛围中展现真实口语水平[8]。
角色扮演和模拟对话是常见口语练习活动。AI辅助下，教师为学生提供角色扮演和模拟对话练习时，能根据学生学习需求选择学生感兴趣内容进行练习[11]。在口语练习过程中，教师根据学生口语练习情况提供及时反馈，指出学生在练习过程中所出现问题，以此来提升学生口语表达能力。在实际课堂教学中，教师能通过AI技术为不同学习水平学生制定学习方案及提供口语练习素材，帮助学生循序渐进地提升口语表达能力。多维度互动式教学模式既能激发学生学习兴趣，又能给予学生更多口语练习时间，从而提升学生口语表达能力。
以《Unit3 SectionA》为例，学生进行教材口语练习时，应用“英语流利说”情景对话模块(如City Guide)进行模拟训练，并利用“讯飞听见”实时语音转写与评估系统提供即时反馈。学生与AI虚拟角色(如警察、店员)在虚拟地图中进行实时问路对话。“讯飞听见”系统实时转写小组对话，并高亮共性表达问题(如词汇单一)，助力教师精准介入。
学生C问路时将“cinema”错读为/kaɪˈnɛmə/，AI角色立即纠正发音为/ˈsɪnəmə/。教师端系统显示多个小组过度使用“go straight”，教师随即引导学生从AI范例中学习“walk along”等多元表达，有效提升交际策略。
6.3. 课后：完善的口语评价体系能全面测评学生口语表达水平
口语评价是实现学习效果检测和反馈的重要组成部分。口语评价需从即时评价和阶段性评价两方面评估。即时评价针对学习者每次练习表现，需提供清晰语调、流利度等实时反馈，帮助学习者及时发现问题。阶段性评价教师可以借助AI学习平台整合学习者学习数据，生成全面学习报告，包括学习进度、语言能力提升等内容，为学习者提供总结和指导[5]。口语评价也要注重科学性和多维度。口语评价具体方面应包括：发音标准度、口语流利性、内容完整性、词汇恰当性、语言表达丰富性、社交技巧等[8]。
评价需具有激励性，人工智能学习平台可通过简单文字建议或等级评分，激励学习者继续学习。评价结果也要结合学习者学习目标，提供个性化改进建议，帮助其在后续练习中逐步提升语言能力[5]。
以《Unit3 SectionA》为例，依托“口语100”AI学习平台智能评测系统与学情报告生成功能。平台在学生完成练习后自动生成《个性化口语练习报告》，涵盖发音、流利度等多维度分析，并提供针对性改进资源(如微课视频)。
学生D报告指出其“restroom”中/r/音模糊，并附有发音动图指导；同时分析其指路句型单一，推送相关拓展微课。学生据此进行针对性练习，实现“诊断–反馈–提升”闭环。
7. AI技术赋能教学中现实困境与应对路径
7.1. 技术识别精准度不足：语音系统对中式英语的“隔膜”
尽管AI语音识别技术取得巨大进步，但在真实课堂语境中，对于非标准发音带有明显地域口音或中式英语特征进行语音识别仍存在显著误判。在本单元句型练习中，系统对连读、弱读及特定音素处理能力有限。例如，学生在快速朗读Could you please tell me where the restrooms are?时，系统将could you连读[/kʊdʒuː/]误识别为could Jew或直接判定为语音不清晰。对于library一词，带有地方口音学生其发音被系统高频误判为librery或liberry，导致反馈报告显示其元音发音存在系统性偏差，而实际上这可能仅仅是地方口音特征而非发音错误。
单纯依赖通用语音识别引擎难以满足教学精细化需求。未来应推动研发或采用集成“教育语音识别”专项优化AI工具，应内置中国学习者常见发音错误模型，能够区分口音特征与发音错误，并提供教学意义反馈，如提示“请注意英式英语中/aɪ/发音长度”而非简单发音错误。
7.2. 学生认知与情感依赖：从人机互动到人际互动断层
AI提供低焦虑、可重复练习环境，能提升学生开口意愿，同时也导致新教学问题，学生对机器反馈情感依赖与真人交际能力弱化。在教学中，部分学生与AI机器人对话时表现流畅，能尝试复杂句型；然而转入小组真人角色扮演，表现出现明显断层：语速变慢、填充词增多等问题。
AI不能成为口语交际终点，而是迈向真实人际沟通训练场。教学设计必须贯彻“循序渐进、人机协同”原则。采用三段式互动模型：第一阶段为AI辅助校准，重点纠正发音与句型结构；第二阶段过渡至人机共演，即AI作为对话中一方，学生与AI共同完成一项任务，但教师或另一位学生作为观察者与协作者加入；第三阶段则为纯真人情景应用，完全脱离AI，在模拟或真实场景中运用所学。通过此设计，逐步剥离技术支架，促进学生交际能力正向迁移。
总之，应正视这些挑战，是为了更科学、更有效推动技术与教育深度融合，最终实现促进每位学生语言能力与综合素养发展的根本目标。
8. 结语
综上所述，人工智能与英语教学深度融合，不仅有效破解传统英语口语教学“重读写、轻听说”、反馈滞后等结构性难题，更将教学形态从知识传授转向能力建构，展现出推动教育公平与个性化巨大潜力。展望未来，人工智能与英语教学融合仍有广阔空间。后续可深入研究两个方向：一是横向拓展，探索AI在听力、阅读等其他语言技能教学中应用模式与效果；二是纵向深化，关注不同地区、不同学习水平学生对AI技术接受度与适应性，确保AI技术应用普惠性。人工智能与教育融合，其终极目标并非替代教师，而是构建人机协同、教学相长新生态，这将是未来教育发展核心方向。
附 录
AI辅助初中英语口语教学效果感知问卷
亲爱的同学们：
大家好，为了解大家对AI辅助英语口语教学的真实感受与反馈，特请你们协助填写问卷调查表。问卷中所有题目的答案无正误之分，调查结果只用于数据统计分析，不会对你个人的生活和学习带来任何影响。因此，请仔细阅读题目，选择其中最能说明你的实际情况的选项。
1. 与传统口语课堂相比，AI情景对话环境是否让你更敢开口说英语？
□ 完全不认同 □ 不太认同 □ 一般 □ 比较认同 □ 完全认同
2. AI工具的实时纠错、个性化练习等功能，对你的口语提升帮助程度如何？
□ 毫无帮助 □ 帮助较小 □ 一般 □ 帮助较大 □ 帮助极大
3. 课后你是否愿意主动使用AI工具练习英语口语？
□ 完全不愿意 □ 不太愿意 □ 不确定 □ 比较愿意 □ 非常愿意
4. AI生成的多维度评价报告(含发音、流利度等)，是否能让你明确自身口语短板？
□ 完全不能 □ 不太能 □ 一般 □ 比较能 □ 完全能
5. 与面对真人交流相比，你在AI对话中是否更少感到紧张？
□ 完全没有 □ 较少 □ 一般 □ 较多 □ 非常多
6. 你认为AI工具是否增加了英语口语学习的趣味性？
□ 完全没有 □ 增加较少 □ 一般 □ 增加较多 □ 增加极大