大模型辅助
外语教研
社科好书
- 导读 -
数智时代的浪潮正以前所未有的深度与广度重塑着社会各个领域，外语教学与研究亦不例外。这一转型不仅深刻影响了外语教学的知识结构、课程设置和教学模式，更借助以人工智能为代表的新兴技术，为学科发展注入了全新动力。大语言模型作为人工智能领域的最新成果，凭借其在自然语言生成、复杂文本理解与高效信息检索等方面的卓越能力，正逐渐成为推动外语教育创新的关键力量。它能够为教学与研究提供近乎无限的、动态更新的真实语料支持，并能模拟高质、高效的对话交互，从而为个性化学习、自主探究与学术研究开辟了崭新路径。《大语言模型的外语教学与研究应用》一书，正是针对这一前沿交叉领域进行系统化探索的专题著作。
在教学应用层面，本书详细探讨了大语言模型如何融入外语教学的各个环节。例如，在语言技能培养方面，模型可作为强大的辅助工具：为写作提供实时反馈、构思建议与仿写练习；为口语训练生成多样化情景对话、扮演虚拟对话伙伴并提供发音与流利度分析。在课程设计与资源开发方面，书中介绍了如何利用模型快速生成贴合教学大纲的个性化阅读材料、文化背景知识介绍、分级测试题目，乃至设计项目式学习任务，极大地丰富了教学资源库，助力教师实现因材施教。在教学管理模式革新方面，本书也探讨了模型在学情分析、自动作业批阅、学习路径个性化推荐等方面的潜力，旨在提升教学管理的效率与精准度。在研究创新层面，该书着重阐释了大语言模型如何赋能外语学术研究。它不仅是高效的文献检索与综述助手，能快速梳理特定领域的研究脉络，还能作为文本分析工具，帮助研究者进行大规模的语言特征分析与话语分析等，揭示语言使用的深层规律。同时，著作也前瞻性地探讨了基于大语言模型为实证研究提供新的思路与工具。
《大语言模型的外语教学与研究应用》一书，不仅系统梳理了技术应用的具体场景与实践案例，更从理论层面探讨了人机协同的未来方向。它为广大外语教育工作者、研究者及学习者提供了一份宝贵的操作指南，帮助其在数智时代把握机遇、应对挑战，共同推动外语教育向更加智能化、个性化、高效化的方向持续发展。
值得注意的是，该书并未回避应用过程中的关键挑战与伦理考量，如提示语的有效性、模型可能存在的偏见与错误、学术诚信的边界、师生数字素养的提升以及数据隐私保护等议题，作者对此也进行了专门讨论，旨在引导读者建立负责任且批判性的技术应用观。
大语言模型辅助的外语教学与研究
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刘国兵 侯佳欣 著
出版时间：2025年9月
ISBN：978-7-5227-6085-8
定价：168.00元
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内容简介
本书系统探讨了大语言模型（LLMs）在外语教育领域的应用潜力与实践路径，旨在助力人工智能技术与外语教育与研究的深度融合，为人工智能时代的外语教学与研究提供创新方法。教学应用篇（第一至十章）聚焦LLMs在听力、口语、语音、词汇、写作、翻译等教学环节的应用策略，着重探讨智能化时代的智慧教学实践。该部分专设“中小学外语教学”专题，系统呈现LLMs从课程设计、教学实施到效果评估的全流程应用，并详述Chatbot等智能工具的操作方法。研究应用篇（第十一至十五章）深入分析LLMs在外语研究中的辅助作用，涵盖文献综述、选题设计、语料处理、数据可视化及语言润色等内容。该部分还通过具体案例展示了LLMs辅助编程方法，以助力科研效率提升。
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作者简介：
刘国兵
河南师范大学外国语学院教授，博士生导师。兼任中国英汉语比较研究会语料库语言学专业委员会常务理事、河南省外事翻译语料库研究中心主任、河南省学位委员会第四届学科评议专家组（文学）秘书长，国家级一流专业负责人，国家级一流课程负责人。在国内外学术期刊发表论文70余篇，出版专著6部，教材12部。荣获河南省教学名师、河南省哲学社科优秀成果奖、河南省青年五四奖章等，被评为河南省优秀青年社科专家、河南省高层次人才、中原教育领军人才和全国教育硕士优秀教师。
侯佳欣
河南师范大学语料库应用研发中心助理研究员，研究方向为语料库语言学、人工智能辅助外语教学。
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试读章节
自大语言模型问世以来，国内外涌现出许多具有代表性的模型。国外的代表性模型有OpenAI开发的GPT系列模型，包括GPT-3、GPT-4模型，谷歌公司的BERT、PaLM和Gemini模型，Anthropic公司推出的Claude模型等。国内的代表性模型有百度公司的文心一言、月之暗面公司的Kimi、科大讯飞公司的星火、字节跳动公司的豆包、智谱华章公司的智谱清言以及阿里巴巴公司的通义千问等模型。2025年1月20日，DeepSeek正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重，成为真正能够在国际市场与ChatGPT相抗衡的中国大语言模型。本书在外语教学与研究的案例中，广泛使用了GPT-4和GPT-4o模型，并融入了国内的文心一言、Kimi、通义千问、豆包等模型，旨在外语教学与研究应用中充分发挥各个模型的优势，实现资源的有效利用。书中还特别设置了“辅助外语教学的大语言模型知多少”一章，详细介绍了其他适用于外语教学的大语言模型，并结合实例，直观展示了这些模型如何帮助教师和学习者提升教学和学习效率。
“提示工程”（prompt engineering）是大语言模型应用中的关键环节，涉及如何设计和构建提示语（prompts）以引导模型生成符合期望的输出结果。在使用大语言模型时，研究者需要通过提示语去传达需求，而大语言模型的输出效果很大程度上取决于提示语的精确性和质量。因此，掌握提示语的编写方法对于获取高质量的模型输出至关重要。许家金（2024）认为提示工程方法可分为“直觉型提示”和“限定型提示”两类。前者直接以需求为提示，如“请解释什么是HTML”或“请撰写一篇题为《春天》的500字作文”，适用于日常、非专业性的需求；后者则通过列出定义、言明出处、指定格式、设定角色、拆解任务、提供样例等方式，帮助模型更准确地理解任务要求，确保输出质量，如“假定你是一位大学英语老师，请帮我批改一下这篇英语作文并评分，满分为10分”，适用于专业性强、目标明确的需求。研究者可以根据具体的应用场景和需求，灵活选择和运用这两种提示方法，以实现最佳的模型输出效果。
本书内容分为两大篇章：教学应用篇与研究应用篇。
教学应用篇（第一章至第十章）深入探讨了大语言模型在多样化外语教学场景下的应用，涵盖了听力、口语、语音、词汇、写作、翻译等多个教学领域。此外，本书在第九章中进一步探讨了大语言模型在中小学外语教学课堂上的具体应用，从课前准备到课中互动，再到课后巩固与自动化评估，大语言模型展现了其在教学实践中的巨大潜力。在第十章“辅助外语教学的大语言模型知多少”中，本书介绍了多种可以应用在外语教学中的大语言模型工具，如Chatbot、Content Creation平台以及Teaching Aide等，并用实例展示了这些模型的应用方法。在外语教学中，大语言模型可以辅助教学者精准定制教学内容以满足学习者的个性化学习需求（如1.1、2.1），提高教学材料的原创性和即时性。同时，大语言模型也可以为学习者提供定制化的学习体验，促进其在实际语境中的语言技能练习和应用。通过即时反馈，进而优化学习策略，提高学习效率（如2.3、6.1）。大语言模型的灵活性和适应性为学习者营造了一个能够适应多样学习目标和兴趣点的动态学习环境，使得教学者和学习者均能从这种互动中获益，从而实现教学和学习的最优化。
研究应用篇（第十一章至第十五章）则聚焦于大语言模型在外语学术研究中的应用。从文献阅读与评述、论文选题与研究设计，到语料收集与数据清洗、数据可视化分析，再到学术语言润色与论文投稿，大语言模型为科研人员提供了全方位、多层次的支持。本书在11.1小节中介绍了如何利用GPT插件（如Consensus）提高文献检索的准确性，以及如何使用Ask Your PDF等工具辅助研究者进行文献阅读和分析以提高文献阅读效率和精准度。在12.1小节中，研究者可以充分利用大语言模型的强大资料搜索和信息整理能力，持续优化提问，以便更有效地获取研究方向密切相关的文献和数据，找到符合预期且具有较高学术价值的资料。这种互动过程可以提升信息搜集的效率，并使研究者能够了解最新的学术发展趋势。对于非计算机背景的研究者，编程常是一大难题。本书在第13章和第15章中展示了大语言模型如何辅助研究者编写代码，简化编程过程。通过数据抓取、正则表达式编写、词性标注及数据可视化等实例展示了大语言模型在编程方面的出色能力，为研究者提供了高效的技术路径，使编程成为科研探索中的有力工具。
大语言模型虽展现出诸多显著优势，但在实际应用过程中亦不可避免地面临一系列挑战，主要包括信息准确性验证、语境理解局限以及内容原创性质疑等。研究者需明确，模型仅为赋能工具，旨在增强专业能力而非替代人类智慧的全能方案。因此，在使用大语言模型辅助研究时，研究者应采取审慎态度，细致评估模型输出的信息，并依据自身的学术素养和判断力来确保研究成果的真实性与可靠性。同时，研究者在使用大语言模型时应维护学术诚信与原创性、严格遵守学术规范与道德准则。
本书力求内容全面，期望读者能够通过本书对大语言模型在外语教学和研究中的应用有一个全面的了解，并能将这些知识有效融入日常教学与研究实践中。同时，本书也鼓励读者在阅读过程中，结合个人教学实践与研究需求，对各种大语言模型进行积极的深入探索。我们深信，大语言模型在未来的外语教学与研究领域中将担任更为重要的角色，为教育事业的进步贡献更多智慧与力量。
供稿：姚成号
编辑：习茜茜
审核：王斌
