AI LANG LAB · P1

对话与反馈项目工坊

让AI少说一点,学生会不会学得更多?

90分钟 · 本科生 · P1独立项目

“We can go there after it.”
一句含糊表达,将决定AI是在代答,还是创造学习机会。
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同一句话,两种对话

课堂活动|微讨论 · 2分钟

A · AI completes

We can go there after it.

Sure. We can visit the library after lunch because it is nearby.

学习者没有补充任何信息。

B · AI negotiates

We can go there after it.

Which place do you mean by “there”, and after which activity?

I mean the library, after we have lunch.

先判断:哪一段让学习者做了更多语言工作?请指出具体回合。
点击显示参考答案

参考判断:B段创造了更多学习机会。AI要求学习者明确there和it的指代,学习者随后补充地点和时间并重新表达。

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聊天量不等于学习量

课堂活动|同伴诊断 · 2分钟

一次“聊得很开心”的记录,可能只有AI在持续产出。

  • 我们看学习者是否理解并回应
  • 沟通受阻时是否澄清
  • 反馈后是否再次表达
  • 撤去帮助后能否独立完成
2分钟两人讨论
拒绝“B更长”“B更友好”这类回答。要求学生指出补充指代、明确顺序和重新表达。
点击显示参考答案

判断不看对话长度,而看学习者是否理解并回应、在沟通受阻时澄清、在反馈后再次表达,以及撤去帮助后能否独立完成。

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今天要完成的P1

设计并试用一项AI口语学习活动

活动必须写清学习者、口语目标、AI互动风格、回合流程、反馈规则和独立出口任务。

示范情境

向第一次到校的交换生介绍参访路线,并根据游客的新要求修改建议。目标语言:提出建议、说明理由、澄清歧义。

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核心交付只有三项

01

活动设计

一页:对象、目标、主要interaction style、提示词、4至6步流程和任务要求。

02

试用记录

完整5至10分钟对话,标出关键片段,并用理论解释AI和学习者的行为。

03

迭代建议

发现了什么、依据什么理论、下一轮具体改什么。

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90分钟怎样使用

0–25诊断与理论
25–45互动风格
45–65活动设计
65–83试用与观察
83–90收束与交付

理论在前面提供设计原则,试用记录在后面检验这些原则有没有真正发生。

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视频引入:怎样让陌生语言变得可理解

课堂活动|观看前预测 · 1分钟
Krashen Bilibili video cover

看片前预测:学习者听不懂词语时,教师还能用什么帮助理解?

  • 动作和手势
  • 画面与真实物品
  • 共同背景知识
  • 换一种说法

Bilibili · BV14E411t7g9 · 15:29 · 中文字幕转载,理论定义回到原著核对

点击显示参考答案

可能的理解资源包括手势和动作、图像或实物、共享背景知识、较慢语速、关键词重音、重复和换一种说法。

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输入假说的核心主张

“We acquire … only when we understand language that contains structure that is ‘a little beyond’ where we are now.”

Krashen (1982)把理解意义放在中心。学习者利用语境、世界知识和语言之外的线索理解略高于现有水平的输入。

Krashen (1982, p. 21)

Krashen 1982 page 21
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设计动作①:让输入可理解

只说“transfer at Central”,学生可能不懂;给一张标出两条线路和换乘站的简图,学生就有线索推断。

AI: “Take the blue line and transfer at Central.”

Learner: “Change trains at Central?”

Krashen (1982) · 理解来自语言与情境线索的结合。

Blue line and green line meet at Central; transfer means change trains
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互动假说关注沟通如何改变输入

Long (1996)关注互动调整:当理解出现问题,参与者通过澄清、确认和修正让输入更容易处理。

BREAKDOWN SIGNAL NEGOTIATE MODIFY CONTINUE

Long (1996) · The role of the linguistic environment in second language acquisition

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设计动作②:制造协商所需的沟通障碍

一人扮学生,一人扮机器人服务员。学生持过敏说明,AI持配料信息;“without nuts”还不足以安全点餐。

当问题会改变菜品选择,澄清才真正推动意义协商。

Long (1996) · 沟通受阻→追问→补充→完成任务

Learner and AI robot waiter clarify a nut allergy
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输出假说:先让学生自己试着说

Swain 和 Lapkin (1995) 指出:尝试表达会让学习者发现“想说却说不清”的缺口,并检验新的表达。

Swain & Lapkin (1995)

情境:把昨天买坏的耳机退回商店

Learner: “I buy this yesterday. It broken. I want...”

问题:AI应该改述学生的话,还是让学生把请求说完?

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设计动作③:改述,还是留出输出空位?

课堂活动|快速判断 · 2分钟

互动中的改述|互动假说

Learner: “I buy this yesterday. It broken. I want...”

AI: “Oh, you bought these headphones yesterday, but they are broken, right?”

AI确认理解并调整表达,推动对话继续;但尚未让学生说完请求。

留给学生说|输出假说

AI: “When did you buy them? What would you like the shop to do?”

Learner: “I bought them yesterday. They are broken. Could I exchange them?”

AI给线索,学生自己完成交际任务。
比较重点:前者是互动中的表达调整,后者增加学习者输出机会。试用时观察学生下一轮到底说了什么。
点击显示参考答案

左侧是互动中的改述:AI确认自己理解的时间与商品问题,有助于继续协商;右侧给线索并等待学习者说完请求,保留了更多输出机会。两者服务的理论重点不同。

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设计动作④:在口语中突出关键错误

课堂活动|找不同 · 2分钟

Schmidt (1990) 强调对语言形式的有意识注意。口语中不需要先显示改写文本:AI可以在关键处停顿、重读,再等待学生发现问题。

Schmidt (1990)

学生原句

“She go there yesterday.”

AI用停顿和重音提示

“She GO there ... YESTERDAY?”

学生能否发现并改说“She went there yesterday”?

投影上的高亮对应口语中的停顿与重音;下一页比较几种具体的口头纠正性反馈。
点击显示参考答案

学生原句把过去时间 yesterday 与现在时 go 放在一起。AI在口头对话中停顿、重读 yesterday 和 go,让学生注意到两者不匹配;再观察学生是否改成 went。

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口头纠正性反馈:怎样回应才有用

情境:学生正在讲述昨天发生的事,说出“She go there yesterday.” 同一处问题可以有四种回应。

RECAST

“She went there yesterday? What happened next?”

保持对话流动;需检查学生是否注意。
PROMPT

“Yesterday... she ___?”

让学生自己修正,适合已学过的形式。
CLUE

“The past form of ‘go’ begins with w.”

学生卡住时再加一层线索。
EXPLICIT

“The past form of ‘go’ is ‘went’.”

活动后集中讲解,避免每轮打断。
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设计动作⑤:反馈后重说,再换情境

课堂活动|证据排序 · 2分钟
01

原始表达

She go there yesterday.
02

AI给最小提示

Yesterday... she ___?
03

学生回应反馈

She went there yesterday.
04

换人换事独立表达

My brother went there last week.
材料:两张不同的“昨天/上周”事件卡。先观察学生是否重说,再撤去提示;AI给过正确答案并不等于学生学会。
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第3步uptake比第2步AI反馈更接近学习证据;第4步新情境独立使用更强。单独看到AI给出正确答案,不能证明学习者掌握。

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互动取向的设计动作

动作与理论在口语活动中怎么做看什么证据
可理解输入|Krashen (1982)给地图或情境线索,帮助理解一个新表达学生能指认并重述意义
意义协商|Long (1996)用真实信息差引发澄清、确认与改述学生补充信息,任务得以继续
输出机会|Swain & Lapkin (1995)比较AI改述与只给线索:何时把话留给学生?学生说完请求并自主重说
注意与口头反馈|Schmidt (1990)用停顿、重音或简短提示突出一处目标错误学生发现差异并尝试修正
再表达与迁移|反馈后检验给新情境,逐步撤去提示无提示完成一次新表达
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两篇研究使用了不同的四分法

Du and Reynolds literature review page

系统综述 E2

interlocutor · narrator · entertainer · facilitator

本地实证论文 E1

interlocutor · narrator · interviewer · facilitator

课堂用综述四分法设计活动。Table 1用来观察研究者如何把风格转成具体活动。interviewer不能冒充entertainer。

Du and Reynolds (2025a, 2025b)

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研究中的七类口语活动

课堂活动|论文寻证 · 3分钟
Table 1 in Du and Reynolds 2025

Du and Reynolds (2025a, Table 1, p. 8). PDF物理页为第9页;点击图片可放大.

点击显示参考答案

观察重点:每项活动是否写明互动对象、AI承担的功能、学习者要完成的口语行为,以及反馈或任务结果。

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四种互动风格改变回合结构

课堂活动|图像观察 · 2分钟
Four interaction style scenarios
INTERLOCUTORNARRATORENTERTAINERFACILITATOR

风格不是性格设定。判断依据是:谁推动内容、每轮完成什么功能、学习者产生什么输出。

点击显示参考答案

四幅图的关键差异分别是:互换信息、分段叙述后接续、用游戏规则制造重复输出、用渐进支架支持学习者决策。

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对话者:在信息差中完成一笔订单

学习目标:鼓励真实互动,并让意义协商发生;通过澄清限制完成一次安全点餐。

活动材料

学生:英文菜单+朋友的过敏说明。AI:隐藏配料卡,不能一开始全说。

回合脚本

学生点餐并说明限制。

AI只对影响选择的歧义追问。

学生补充并确认最终菜品。

出口:换一张菜单,独立完成点餐。

Long (1996) → 信息差、澄清、修正。
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叙述者:三张图,讲一段城市故事

学习目标:听懂关键事件,用过去时预测并复述。

活动材料

三张夜市连环图,第三张先盖住;一张含时间词的提示卡。

回合脚本

AI看第一张图讲两句,停下来问学生理解了什么。

看第二张图,学生预测接下来会发生什么。

揭示结局;AI先给时间词或情节线索,学生再用自己的话复述完整故事。

出口:换图片顺序,独立讲新故事。

Krashen (1982) + Swain & Lapkin (1995) → 可理解输入后立即输出。
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娱乐者:禁词游戏训练描述能力

学习目标:用功能、位置与例子描述物品,而不是只说单词。

活动材料

六张生活词卡;学生可以用任何方式描述,但不能直接说出目标词;计时30秒。

回合脚本

学生抽到“umbrella”,可以自由描述,但不能说umbrella。

AI猜词,只在描述含糊时追问用途或场景。

学生换一种说法;AI猜中后给一条简短反馈,然后双方互换猜词与描述角色。

出口:无倒计时,向同伴清楚描述一张新卡。

Swain & Lapkin (1995) → 重复尝试与改述,而不是只算得分。
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促进者:比较方案,把决定留给学生

学习目标:比较两个社区志愿活动,并说明选择理由。

活动材料

活动A/B卡各写时间、交通、服务对象;另有学生的周末时间表。

回合脚本

学生先说倾向并给一个理由。

AI只追问遗漏的约束,必要时逐级提示比较语言。

学生重新权衡,口头给出最终决定。

出口:加入一个新限制,无提示改写决定。

Swain & Lapkin (1995) + Schmidt (1990) → 表达、注意差异、再表达。
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口语目标决定主要风格

课堂活动|风格匹配 · 4分钟
口语目标优先风格理由
澄清与协商Interlocutor真实信息差触发修正
听后复述Narrator分段输入后立即接续
降低开口压力并重复表达Entertainer游戏提供重复机会
比较方案并说明决定Facilitator渐进支架支持推理
抽取一张口语目标卡:选择主风格,并解释为什么另一个风格不是首选。
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活动蓝图:从目标到可用的口语训练

1确定学习者与口语目标
2选择主要互动风格
3选择适合的理论动作
4和AI一起准备学习材料
5写提示词和反馈规则
6选择聊天机器人或封装智能体
以“校园参访”为例:第4步请AI生成简略地图与游客需求卡;第5步规定追问、线索和独立出口;第6步先在聊天机器人试用,再决定是否封装为专属训练智能体。
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把活动蓝图写成可执行提示词

对象与目标B1学生练习提出建议、澄清限制并说明理由AI风格Interlocutor活动材料学生持校园地图;AI持游客兴趣、时间与行动限制卡回合规则一次透露一项新限制;有歧义才澄清,不代做路线反馈规则针对目标表达给一条线索,要求学生重说完成条件学生提出路线,AI确认可行独立出口换一位游客,学生无提示提出新路线
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两版提示词:比较谁决定材料与规则

版本A|AI生成的完整活动规则

你扮演第一次来校的交换生,我是一名B1学生,要用英语推荐一条校园参访路线并说明理由。我手上有校园地图;你持有一张私有需求卡,包含兴趣、可用时间和一项行动限制。请不要一次说完,每轮最多透露一项。只有我的信息不清或路线与你的限制冲突时才追问;不要替我设计路线。若我表达困难,先给一个短线索,再让我自己重说。达成可行路线后,请换一张游客需求卡,让我无提示再提出新方案。

点击打开版本B|教师提出的简短需求

你是第一次来校的英国交换生,我是一名学生,英语水平在B1左右。请生成一张简略的校园地图。我会根据地图用英语向你推荐一条校园参访路线并说明理由。若我表达困难,先给一个短线索,再让我自己重说。

讨论:两版分别把哪些决定交给了AI?试用后再判断规则是否足够。

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15分钟小组设计冲刺

课堂活动|小组设计冲刺 · 15分钟
01–03

写清学习者与口语目标;选一种主要互动风格;圈出一至两个相关的理论动作。

04

与AI共创材料:地图、图片、词卡、角色卡或隐藏信息卡。保留一份学习者材料和一份AI材料。

05

写提示词:开场任务、回合推进、何时澄清、反馈线索、独立出口。

06

选一个AI聊天机器人立即试跑;若活动稳定,再考虑封装为专属口语训练智能体。

15:00
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试用与观察:用动词标记关键回合

课堂活动|试用观察 · 5分钟

选定聊天机器人,试跑5至10分钟;保存完整日志,并圈出一处最能说明活动是否有效的回合。

看到什么标记判断问题
AI请求澄清CLARIFY是否源于真实沟通障碍?
学习者补充或修改REPAIR是否推进了任务?
AI改述或给线索MODIFY / CUE下一轮是否仍有学生输出?
学生独立完成新情境TRANSFER撤去线索后能否完成?
P1 · 05 试用与迭代30 / 32

今天带走的四条设计原则

课堂活动|退出条 · 1分钟
退出条:用一句话完成“我的活动中,AI将___,因此学习者需要___。”
打开P1项目交付清单
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本讲材料与边界

Krashen, S. D. (1982). Principles and practice in second language acquisition. Pergamon Press. Author PDF

Long, M. H. (1996). The role of the linguistic environment in second language acquisition. In W. C. Ritchie & T. K. Bhatia (Eds.), Handbook of second language acquisition (pp. 413–468). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-012589042-7/50015-3

Swain, M., & Lapkin, S. (1995). Problems in output and the cognitive processes they generate: A step towards second language learning. Applied Linguistics, 16(3), 371–391. https://doi.org/10.1093/applin/16.3.371

Schmidt, R. W. (1990). The role of consciousness in second language learning. Applied Linguistics, 11(2), 129–158. https://doi.org/10.1093/applin/11.2.129

Du, Y., & Reynolds, B. L. (2025a). Exploring interaction process, L2 motivation and intended effort in chatbot-mediated interactions: Evidence from Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Computer Assisted Language Learning, 1–26. https://doi.org/10.1080/09588221.2025.2552116

Du, Y., & Reynolds, B. L. (2025b). Rooted in and beyond interaction: A systematic review of interactive affordances of chatbots for language learning amidst the rise of large language models. Acta Psychologica, 259, 105307. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105307

E1测量的是动机与预期努力,并分析对话主题;它没有直接证明本工坊活动提升口语能力。
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