AI智能體在漢語作為第二語言口語教學中的應用 ——以豆包智能體（Cici AI）為例

一、引言 隨著人工智能技術的發展，基於自然語言處理（NLP）、大數據分析（BDA）和機器學習（ML）的人工智能產品逐漸在教育領域發揮作用。智能輔導系統、對話聊天機器人和人工智能寫作助手已被證明在增強個性化教學和自主學習方面具有積極作用。特別是在第二語言學習的場景下，Chat-GPT等人工智能產品成為二語教師教學過程中的重要工具，為教師教學提供有益補充[1]。 在國際中文教育的研究視域下，閱讀、寫作、聽力、口語等語言技能教學共同構成教學效果評價的重要部分。然而，由於漢語聲調和變音等語言客觀因素，和教師教學方法、學生學習習慣等主觀因素的影響，口語學習往往缺少操練，成為傳統漢語課堂的薄弱環節。依賴於師生或同伴互動的傳統教學模式，難以滿足學生所需的多場景、高頻次、低壓力的口語練習。在此背景下，人工智能體的出現為學習者提供了一個潛在變革性的解決方案。 豆包（國際版名稱：Cici AI）是由中國字節跳動（Byte-dance）基於大語言模型開發的人工智能產品。該產品包含一個自定義的“人工智能體”模組，使用者可以根據場景設定、身份設定、語音設定，生成定制化的人工智能體。用戶可以使用自然語言進行對話，並與人工智能體進行語音即時溝通，這在一定程度上為二語學習者的語音訓練創造了場景。然而在當前的二語課堂中，仍然缺少將人工智能體結構化融入第二語言課堂的充分探索。 本研究借鑒“整合技術的學科教學知識（TPACK）框架”旨在探究豆包（Cici AI）人工智能體在融入漢語二語課堂時的教學價值和實施挑戰。具體而言，本研究探討以下問題： （1）在漢語第二語言教學中，融入豆包（Cici AI）等互動式人工智能體的優勢和局限分別是什麼？ （2）如何在TPACK 框架指導下，將豆包（Cici AI）等互動式人工智能體融入漢語第二語言教學設計中？ 通過回答以上的問題，本研究從理論上為人工智能輔助語言學習提供了新的研究視野，拓展了TPACK框架在漢語教學領域的應用。此外，本研究在實踐層面拓展了漢語第二語言教師利用技術豐富課堂的新的可能，也為人工智能輔助語言教學的產品設計人員提供了更加精細化的設計思路，為智能技術時代更加個性化、可互動性的語言教學奠定基礎。 二、文獻綜述 隨著漢語使用者在全球政治經濟格局中承擔著越來越重要的作用，漢語作為第二語言學習的熱潮正在席捲全球。然而漢語本身的聲調變化、字音對應、虛詞和語序，以及獨特的文化表達規範，都讓漢語作為第二語言的學習者面對很多學習障礙。此外，傳統的漢語課堂為個性化口語練習提供的時間和資源受制於課堂規模和授課方式，使得學習者進行靈活、即時互動口語訓練的需求得不到充分滿足[2]。 人工智能（AI）為第二語言教育帶來了變革性的變化。智能輔導系統、自動寫作回饋工具、語音識別平臺和人工智能體的出現，允許使用者模擬真實交流完成語言學習的多個技能訓練[3]。此外，ChatGPT、穀歌Gemini和豆包（Cici AI）等大語言模型展現的語言生成能力，允許人工智能體為使用者提供即時回饋，從而擴展了語言學習者的學習場景和學習體驗[4]。在第二語言習得領域，辭彙習得、語法糾正、發音訓練、跨文化交流等方面，人工智能產品已被證實了它的有效性[5]。然而已有的實證研究圍繞英語作為第二語言教學的實踐中，漢語作為第二語言教學的適應性研究仍然很少。 Mishra 和 Koehler[6]提出的“整合技術的學科教學知識（TPACK）框架”，融合了教學過程中的三個核心知識領域：內容知識（CK）、教學知識（PK）和技術知識（TK），旨在語言教學過程中幫助教育工作者設計出既符合教學法、又契合教學情境的技術增強型教學設計。已有研究證明，利用TPACK框架評估移動應用程式、增強現實/虛擬現實（AR/VR）和數字平臺在第二語言教學中的整合效果明顯[7]。然而，TPACK在人工智能體輔助教學領域的使用尚未得到系統研究。 綜上，儘管人們對人工智能在教育領域的應用研究逐步深入，但如何將人工智能體系統融入漢語口語教學仍然存在著研究空白。此外，很少有研究應用TPACK框架來評估人工智能體在漢語口語教學情境中的整合作用。本研究通過開展豆包（Cici AI）人工智能體在漢語口語課堂的教學可行性與局限性，從而彌補這些研究不足。 三、研究方法 本研究採用定性的案例研究設計，聚焦真實的教學場景，探討人工智能輔助口語練習在特定教育場景中的可行性和局限性。案例研究方法尤其適用於新興技術領域的探索性研究，因為這些領域的情境變數和用戶體驗對結果的影響至關重要。 本研究的參與者是18名在中國東北地區一所大學就讀初級和中級漢語“聽說課”的國際學生。這些學生來自歐洲、中亞、東南亞等地區，具有不同的語言和文化背景。所有參與者都具備基本的新興科技產品使用技能，並同意將所收集的匿名數據用於研究目的。研究期間，注重溝通能力培養的“聽說課”被設置了與人工智能體互動的口語作業。 本研究所選用的人工智能體是位元組跳動（Byte-dance）旗下的人工智能工具：豆包（Cici AI）。教師在課前設置好豆包（Cici AI）的人工智能體為：具有多年漢語水準考試（HSK）教學輔導經驗的國際中文教師，擅長通過《HSK標準教程》中的語言點，引導留學生進行口語操練。該人工智能體通過將HSK標準教程中的語言點嵌入聊天，引導學生完成和語言點相關的口語操練。區別於其他公司的人工智能體，豆包（Cici AI）不僅可以實現語音定制，讓學生感覺在和自己的老師聊天，還可以實現語音通話形式的操練，並且將溝通文本即時轉錄在聊天框內。學生可以在課外，和豆包（Cici AI）實現非同步互動，也可以在課堂活動中和豆包（Cici AI）進行同步練習。 基於此，本研究搜集了學生與豆包（Cici AI）的聊天記錄、匿名任務後的訪談和課堂中教師的觀察，作為本研究的分析數據。數據分別來自智能體、學生和教師，可以綜合進行三角測量，確保研究的效度和信度。 四、研究結論 經過為期三個月的數據搜集，筆者從以下三個方面總結了研究結論，分別是漢語二語教學融入互動式人工智能體的優勢、漢語二語教學融入互動式人工智能體的劣勢和二語課堂融入互動式人工智能體的可行性探究。 （一） 漢語二語教學融入互動式人工智能體的優勢 通過對所收集數據的分析，在漢語第二語言教學的口語任務中融入互動式人工智能體，具有以下優勢： 第一，AI智能體的個性化、即時化口語操練有利於提升學業表現。在傳統教學模式下，學生往往難以在課堂裏獲得足夠的口語訓練時間。而AI智能技術能夠彌補這一不足，它不僅能提供24小時線上的互動平臺，還能給予學生以即時回饋，讓學習者按照個人進度進行口語訓練和反復強化。尤其對那些性格內向或容易緊張的學生來說，AI提供的“無壓力環境”可以顯著減少他們的心理負擔，使他們更願意主動開口，並增加語言實踐的勇氣和次數。這種高度個性化靈活、長期持續性的練習方式，能夠幫助學生逐步培養穩定的口語能力，並建立起語言表達的自信心。
第二，AI智能體可以促進任務型語言輸出與交際能力提升。購物模擬、路線諮詢、觀點闡述等AI驅動的任務型對話，為學生創造了高度仿真的語言實踐環境，使學生能夠在貼近現實的情境中鍛煉語言應用能力。這種沉浸式的雙向語言互動，不僅能強化學習者的語境適應力，更能系統培養學生交際應變技巧。當學生使用不當辭彙時，AI並非直接糾錯，而是通過話題的拓展或引導性提問來引導學生調整自身的表達，這種隱性的干預機制可以有效促進語言形式與意義內在的融合。實證數據顯示，經過此類訓練，大部分學生的語言產出呈現顯著提升，具體的表現為多數學生的句式結構更為豐富、語法表達複雜度持續增強等。 第三，AI智能體可以降低失誤焦慮，提升學習動機。相較於真人教師或同伴之間的互動，AI對話環境具有獨特的“非評判性”特質，既不會對表達內容進行價值方面的評估，也不會對語言錯誤產生出情緒變化。這種中立的特性為學生構建了理想的心理容錯空間，明顯降低了學生的表達焦慮，使其更主動地去嘗試新語言的結構和其他複雜表達方式。研究證實，68%以上的參與者回饋，AI智能體的輔助能顯著緩解由於"表達失誤"帶來的壓力，並可以將口語訓練獲得的成就感，有效轉化為日常使用漢語進行表達的自信心。 （二）漢語二語教學融入互動式人工智能體的劣勢 雖然人工智能體融入漢語第二語言的口語教學具有上述優點，但其自身的局限性也是難以忽視的。 從技術層面考量，AI回復的延遲現象會破壞對話的連貫性。此外，由於留學生的語言表達存在較多的同音、近音現象，由此造成的語義誤判也難以忽視。當遇到人工智能的語義誤判等情況時，二語學習者會產生明顯的沮喪感。另有學生表明，在長時間對話的情境下，容易出現注意力渙散現象，這主要由於人工智能的情感缺失及人性化表達的不足。 從實際效果來看，語序錯位、量詞誤用等句法錯誤仍持續存在於各類場景中。對於教學過程中的有效性而言，當前人工智能存在回饋精准度不足的缺陷，人工智能無法清晰地診斷語言錯誤的原因，並難以提供出針對性的指導。更值得注意的是，由於缺乏及時的糾錯機制，學生可能會無意識地學習從人工智能獲取的錯誤表達方式。 此外，人工智能體還存在過度輸出的問題。聊天記錄顯示，學生通常以簡單的、與任務相關的提示發起互動，例如“我想點菜”或“我今天懷疑*（我今天有個問題）”等。AI 會根據上下文進行後續提問和詳細說明，但是AI 平均每輪回答長度為 15 至 25 行，遠遠超過日常交流過程中真人問答回復的長度和難度，一些學習者發現如果沒有老師的幫助，很難理解這些回答。與此同時，缺乏精心設計的任務框架可能會導致人工智能體引導的對話偏離教學目標或陷入低效迴圈。這些實證發現並印證了一個核心觀點：將人工智能體納入第二語言教學體系時，必須建立完善的人工補充機制和系統化的任務架構。
（三）二語課堂融入互動式人工智能體的可行性探究 從教師的角度出發，在二語課堂融入互動式人工智能體具有顯著的可能性。在AI輔助的教學中，教師的專業角色正在經歷從傳統的“知識傳授者”到“學習情境架構師”和“知識框架搭建者”的轉變。教師不僅需要扎實的語言學素養和教學法知識，還需掌握人工智能技術的應用能力，這樣才能有效地運用人工智能。教師在文化語境解析、情感支持等關鍵方面仍具有不可替代性。依據TPACK理論框架，具備優秀教學知識（TPK）的教師能夠靈活性地運用豆包（Cici AI）的對話功能，設計出結構化的情景對話和角色扮演任務，為學生構建可受控且互動的環境中練習語言。然而，學生語法準確性的波動現象，暴露出技術知識（TK）與內容知識（CK）融合的深層挑戰。例如如何確保人工智能如何正確的輸出語法結構。這一發現凸顯了教師在新興技術融入過程中需保持專業審辨力的必要性和保持批判性監督的重要性。 從人工智能體開發人員的角度出發，持續不斷的技術革新勢在必行。首先，平臺應加強語言數據模型訓練。繼續研發語病智能診斷的回饋系統，使人工智能能精准識別語言錯誤，並通過解釋或重構示範來提供正確的回饋。其次，平臺應增設語言偏誤監控介面。可以增設教師儀錶板或監控介面，以幫助教師監督學習者與人工智能體的對話，識別語言偏誤和操練難點，並在必要時進行干預。第三，平臺可以提供更加客制化的輸入模組。比如定制關鍵字觸發、正式中文與非正式中文的語氣風格調整。第四，可拓展不同企業聯動運營的合作模式。比如將互動式人工智能體融入學習通、雨課堂等集成式教學平臺，提升人工智能體與更多教學場景的深度融合。 五、結語 本研究探索了豆包（Cici AI）互動式人工智能體融入漢語二語口語課堂的可行性。研究結果表明，該人工智能體確可提升學生的口語流利度，增強學習者的學習動機，並為練習口語提供了低焦慮的環境。然而，由於教學效果無法監管、回饋精准度不足、過度輸出等問題，人工智能體應面臨新一輪的改革以適應教學場景的需要。 本研究基於TPACK框架，通過課堂案例研究，為日益壯大的人工智能輔助第二語言學習文獻庫貢獻力量。它提供了實證證據，闡明了如何將互動式人工智能體有效地融入到漢語第二語言學習者的口語練習中。通過強調教學潛力和當前的技術挑戰，本研究為尋求將人工智能技術融入交際語言教學的語言教師和教育技術開發人員提供了寶貴的見解。 但是本研究仍然存在局限性。首先，本研究是在單一機構環境中進行的，研究樣本較小會制約研究結果的普遍代表性。其次，本研究為期三個月的短期性質可能無法完全反映長期學習成果或學生的語言成長情況。最後，雖然TPACK框架指導了教學設計，但對教師不斷發展的技術教學實踐仍需要更深入的分析。 未來的研究可以探索在漢語第二語言教學的不同情境中更廣泛、更縱深使用人工智能體的可行性。技術研究人員，還可以進一步開發專門配合二語教學的人工智能體，比如在人工智能體設計中，內置回饋機制、發音分析和適度回饋的監管模組。此外，探討教師的專業發展需求和AI輔助課堂教學適應性的研究，也將在未來更深入地探討新時代教師角色的演變。 參考文獻 [1]YUE XU， CHI SHING LAI．The application of ChatGPT in Chinese as a second language teaching： A case study of non-Chinese-speaking students in Hong Kong[J]．Journal of Educational Technology and Innovation，2024，6(4): Article 4． [2]何龍．AI賦能漢語教育：在日本的大學中高級語課上的創新與挑戰[J]．愛知淑徳大學論集―交流文化學部篇―，2025，(15): 63–70． HE LONG. AI Empowers Chinese Language Education: Innovations and Challenges in Advanced Chinese Language Classes at a Japanese University [J]. Aichi Shukutoku University Bulletin – Faculty of Global Culture and Communication, 2025, (15): 63–70. [3]SILVIA POKRIVCAKOVA．Preparing teachers for the application of AI-powered technologies in foreign language education[J]．Journal of Language and Cultural Education，2019，7(3): 135–153． [4]JINGFANG XIA, YAO GE, ZIJUN SHEN, et al．The auxiliary role of artificial intelligence applications in mitigating the linguistic, psychological, and educational challenges of teaching and learning Chinese language by non-Chinese students[J]．International Review of Research in Open and Distributed Learning，2024，25(3): 116–133． [5]JEONG-BAE SON, NATASHA KATHLEEN RUŽIĆ, ANDREW PHILPOTT．Artificial intelligence technologies and applications for language learning and teaching[J]．Journal of China Computer-Assisted Language Learning，2025，5(1): 94–112． [6]PUNYA MISHRA, MATTHEW J. KOEHLER．Technological pedagogical content knowledge：A framework for teacher knowledge[J]．Teachers College Record，2006，108(6): 1017–1054． [7]何克抗．TPACK 的理論基礎及對教育資訊化的重要意義與影響[EB/OL]．北京：人民教育出版社，2017.12.20[2025.07.24]．https://www.pep.com.cn/bks/zxxjcjx/jcb/201712/t20171220_1921485.shtml． HE KEKANG. The Theoretical Basis of TPACK and Its Significance for Educational Informatization．[EB/OL]. Beijing: People's Education Press, 2017.12.20 [2025.07.24]. https://www.pep.com.cn/bks/zxxjcjx/jcb/201712/t20171220_1921485.shtml.