大語言模型驅(qū)動(dòng)下的虛擬數(shù)字人第二語言教育應(yīng)用研究

魏小東 習(xí)鵬飛

基金項(xiàng)目：2020 年度國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于虛擬化身的光學(xué)透射式AR 學(xué)習(xí)環(huán)境教學(xué)代理研究”（項(xiàng)目編號(hào)：62067009）

[摘? ?要] 隨著大語言模型技術(shù)在多個(gè)方面不斷取得突破，大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人輔助第二語言學(xué)習(xí)能夠顯著提升第二語言學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和學(xué)習(xí)效率。文章通過文獻(xiàn)梳理總結(jié)了虛擬數(shù)字人在構(gòu)建第二語言學(xué)習(xí)環(huán)境、生成第二語言學(xué)習(xí)資源、模擬第二語言交流對(duì)象和提供第二語言學(xué)習(xí)路徑方面的作用，梳理了大語言模型和虛擬數(shù)字人存在的生成內(nèi)容偏差、語用情感缺失、學(xué)習(xí)反饋不當(dāng)和應(yīng)用成本過高的問題，提出了人機(jī)協(xié)同內(nèi)容生成構(gòu)建可信學(xué)習(xí)資源、角色場(chǎng)景融合實(shí)現(xiàn)多元反饋方式、實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)行為分析支持情感表達(dá)和整合通用設(shè)備接口促進(jìn)教育應(yīng)用普及的虛擬數(shù)字人第二語言教育應(yīng)用策略，并通過案例開發(fā)與實(shí)施驗(yàn)證了應(yīng)用策略的有效性，以期為我國(guó)第二語言教育在數(shù)字時(shí)代的可持續(xù)發(fā)展提供路徑選擇。

[關(guān)鍵詞] 大語言模型； 虛擬數(shù)字人； 第二語言教育； 生成式人工智能； 教育應(yīng)用

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 魏小東（1984—），男，甘肅蘭州人。 教授，博士， 主要從事虛擬與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境研究。 E-mail： wxd1633@163.com。

一、引? ?言

學(xué)習(xí)第二語言不僅是學(xué)習(xí)新語言形式和特征的過程，更是一個(gè)逐漸構(gòu)建新思維模式、新概念結(jié)構(gòu)的過程，能夠改變學(xué)習(xí)者原有的思維方式和概念結(jié)構(gòu)，提升對(duì)事物的認(rèn)知水平。同時(shí)，多語言學(xué)習(xí)有助于提升跨文化交流能力，使學(xué)習(xí)者能更好地理解和欣賞不同的文化背景，從而促進(jìn)國(guó)際視野和開放性思維的形成。此外，掌握第二語言還能增加職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，為職業(yè)發(fā)展開辟更廣闊的道路。在社交方面，能夠使用多種語言的人通常更容易建立多元化的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)?？傮w而言，學(xué)習(xí)第二語言不僅是語言能力的提升，更是個(gè)人全面發(fā)展的重要途徑，有助于形成更加多元、全面的個(gè)人能力和視野。然而，由于語法、語音和文化差異，掌握第二語言是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。虛擬數(shù)字人擁有類人的外觀和行為，具備類人的語言能力，可以為第二語言學(xué)習(xí)者提供高臨場(chǎng)感和沉浸感的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。學(xué)習(xí)者用第二語言與虛擬數(shù)字人交流，可以獲得第二語言習(xí)得性認(rèn)知。

大語言模型以其強(qiáng)大的自然語言處理能力，不僅能生成和理解文本，還能進(jìn)行復(fù)雜的分析和推理。大語言模型在海量信息的全量在線記憶、任意任務(wù)的對(duì)話式理解、復(fù)雜邏輯的思維鏈推理、多角色多風(fēng)格長(zhǎng)文本生成等多個(gè)方面取得了重大突破，可以為第二語言的口語、寫作、聽力和閱讀技能訓(xùn)練提供豐富的語料支持和智能對(duì)話服務(wù)[1]。大語言模型的應(yīng)用使得虛擬數(shù)字人不僅可以在外觀上接近于真人，而且也可使其行為、語言、表情的交互性和智能性接近于真人。虛擬數(shù)字人已成功進(jìn)入大眾視野，并在教育領(lǐng)域的不同場(chǎng)景中廣泛應(yīng)用，展現(xiàn)出多樣化的表現(xiàn)形式，如虛擬教師、虛擬導(dǎo)游和虛擬學(xué)伴等。

本研究總結(jié)了大語言模型和虛擬數(shù)字人應(yīng)用于第二語言教育的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，分析了大語言模型和虛擬數(shù)字人在教育應(yīng)用中存在的問題，針對(duì)其技術(shù)特性提出了教育應(yīng)用策略，并通過案例開發(fā)與實(shí)施驗(yàn)證了應(yīng)用策略的有效性，為大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人在第二語言教育中的應(yīng)用提供了路徑選擇。

二、大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人應(yīng)用于

第二語言教育的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

（一）構(gòu)建非判定性的語言交流環(huán)境

第二語言學(xué)習(xí)者在判定性環(huán)境中學(xué)習(xí)，如課堂學(xué)習(xí)環(huán)境，會(huì)受到學(xué)習(xí)或交流對(duì)象態(tài)度的影響，會(huì)引起學(xué)習(xí)者的焦慮、畏難或自信心不足等情緒，從而影響第二語言的學(xué)習(xí)效率[2]。在非判定性學(xué)習(xí)環(huán)境中，如移動(dòng)非課堂學(xué)習(xí)環(huán)境，第二語言學(xué)習(xí)者可以長(zhǎng)時(shí)間保持放松的情緒，維持較高的學(xué)習(xí)投入度和參與度，始終對(duì)第二語言學(xué)習(xí)充滿熱情[3]。大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人具有多模態(tài)人機(jī)交互能力，如語音、動(dòng)作和表情，能夠?yàn)榈诙Z言的視、聽、說練習(xí)提供持續(xù)且耐心的仿真支持，通過語言和非語言的表達(dá)將第二語言的詞匯、句型、語法融入學(xué)習(xí)活動(dòng)中[4]，使學(xué)習(xí)者在不用擔(dān)心語用對(duì)錯(cuò)的情況下，進(jìn)行第二語言的重復(fù)性知識(shí)學(xué)習(xí)和技能訓(xùn)練。虛擬數(shù)字人可以與語境相關(guān)的虛擬或虛實(shí)融合場(chǎng)景相融合，提供與語言對(duì)話一致的視覺提示和動(dòng)態(tài)演示，深層解釋第二語言知識(shí)的意義和用法。虛擬數(shù)字人參與的虛擬或虛實(shí)融合場(chǎng)景可以創(chuàng)造一個(gè)持續(xù)支持性和激勵(lì)性的學(xué)習(xí)環(huán)境，提升對(duì)學(xué)習(xí)者第二語言大規(guī)模輸入的持續(xù)性，實(shí)現(xiàn)同理心的實(shí)時(shí)表達(dá)，對(duì)學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)作出實(shí)時(shí)反應(yīng)，表現(xiàn)出類人的情感和移情反應(yīng)，讓學(xué)習(xí)者產(chǎn)生較強(qiáng)的角色依賴感和社會(huì)交流感，減少學(xué)習(xí)焦慮，增加自信心，促進(jìn)情感聯(lián)系，強(qiáng)化記憶滯留，增加對(duì)第二語言背景知識(shí)的理解，促進(jìn)第二語言學(xué)習(xí)的具身認(rèn)知[5]。

（二）生成內(nèi)容豐富的語言學(xué)習(xí)資源

第二語言的學(xué)習(xí)需要大量的語言知識(shí)輸入，才能使學(xué)習(xí)者領(lǐng)會(huì)第二語言的不同用法與相關(guān)邏輯，實(shí)現(xiàn)第二語言的有效輸出。大語言模型在廣泛而多樣的文本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行定制化訓(xùn)練，可以為第二語言學(xué)習(xí)者提供大量高價(jià)值信息，使其能夠在大信息量支持的上下文語境中理解語音和語義。大語言模型驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)代語音引擎生成的教學(xué)語音的可信度在語音的內(nèi)容和語音的情感方面接近錄制的人聲，生成語音學(xué)習(xí)資源有很高的效率[6]。大語言模型對(duì)語言、語法和上下文的全面理解能夠生成較為準(zhǔn)確且與上下文相關(guān)的語言表達(dá)示例，幫助學(xué)習(xí)者掌握語言的細(xì)微差別。融合了語音引擎的虛擬數(shù)字人可以為學(xué)習(xí)者提供多樣化的詞匯建議、常用語表達(dá)和現(xiàn)實(shí)生活中的語言使用實(shí)例，可以生成涵蓋多種主題表達(dá)和知識(shí)解釋的語音學(xué)習(xí)資源。大語言模型可以利用學(xué)習(xí)者的輸入生成與第二語言上下文相關(guān)且連貫的回復(fù)，使與虛擬數(shù)字人的第二語言交流具備真實(shí)交流情境的隨機(jī)性。還可以從用戶輸入的數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)，使得虛擬數(shù)字人可以實(shí)時(shí)調(diào)整語言的內(nèi)容和語言的表達(dá)方式，適應(yīng)各種會(huì)話場(chǎng)景，確保虛擬數(shù)字人的表達(dá)具備人類的流暢性和連貫性[7]。大語言模型經(jīng)大量文本訓(xùn)練，儲(chǔ)備了豐富的第二語言語法、句法和上下文知識(shí)，使虛擬數(shù)字人詞匯量及知識(shí)儲(chǔ)備遠(yuǎn)超人類。它不僅能直接輸出連貫、與語境相關(guān)的語音和文字，還能與學(xué)習(xí)者廣泛對(duì)話，并實(shí)時(shí)調(diào)整輸出內(nèi)容，使虛擬數(shù)字人具有廣泛的通用性和適應(yīng)性，輸出的內(nèi)容有助于學(xué)習(xí)者加深對(duì)第二語言的理解。

（三）模擬真實(shí)性第二語言交流對(duì)象

模仿語言交流對(duì)象，即角色扮演活動(dòng)在第二語言口語教學(xué)中起著重要的作用，可以激發(fā)學(xué)習(xí)者的自發(fā)學(xué)習(xí)與第二語言的創(chuàng)造性應(yīng)用，促進(jìn)學(xué)習(xí)者對(duì)第二語言知識(shí)的遷移。多項(xiàng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)常與虛擬角色教育代理進(jìn)行口語交流，參與特定主題對(duì)話訓(xùn)練，練習(xí)第二語言的特定表達(dá)，能夠顯著提升學(xué)習(xí)者的第二語言口語水平[8]。虛擬數(shù)字人可以作為教學(xué)代理變換不同的語言表達(dá)身份，給學(xué)習(xí)者提供不同語言情境下的角色變換，將不同語言知識(shí)貫穿在不同角色的表達(dá)內(nèi)容中，如詞匯的使用、短語的表達(dá)、句型的遷移等。具有不同對(duì)話特征的虛擬數(shù)字人即使在相同的主題和類似的對(duì)話路徑上，也可以呈現(xiàn)不同的表達(dá)方式，作為“交互中的共同參與”為學(xué)習(xí)者提供不同的語言應(yīng)用啟示。大語言模型為虛擬數(shù)字人提供豐富的口語語料，模擬各領(lǐng)域語言交流方式，縮小課堂教學(xué)與實(shí)際語言使用的差距，擴(kuò)充第二語言應(yīng)用素材。這種虛擬數(shù)字人是多功能、多角色、多風(fēng)格的長(zhǎng)文本生成代理，能無縫轉(zhuǎn)換角色和交流方式，并隨角色變化調(diào)整虛擬場(chǎng)景，讓學(xué)習(xí)者體驗(yàn)真實(shí)語境，模仿真實(shí)會(huì)話，感受不同語言表達(dá)情境與非語言邏輯，優(yōu)化學(xué)習(xí)者的第二語言口語交流經(jīng)驗(yàn)，提升口語交流的信心。尤其是具備自學(xué)能力的語言學(xué)習(xí)者更容易在真實(shí)性角色扮演模擬環(huán)境中獲得第二語言學(xué)習(xí)的樂趣。

（四）提供互動(dòng)式語言學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃

對(duì)于基于虛擬角色的教學(xué)代理的研究表明，學(xué)習(xí)者可以遵循教學(xué)代理的提示和反饋，完成較為復(fù)雜或需要長(zhǎng)期堅(jiān)持的學(xué)習(xí)任務(wù)[9]。當(dāng)虛擬數(shù)字人作為教學(xué)代理給學(xué)習(xí)者提供即時(shí)的、有方向性的學(xué)習(xí)引導(dǎo)時(shí)，學(xué)習(xí)者能夠跟隨教學(xué)代理完成難度較高，需要長(zhǎng)時(shí)間堅(jiān)持才能達(dá)到的第二語言學(xué)習(xí)目標(biāo)。大語言模型可以與知識(shí)圖譜進(jìn)行深度融合，對(duì)第二語言語料庫進(jìn)行信息抽取，并和第二語言知識(shí)圖譜進(jìn)行匹配，將結(jié)構(gòu)化知識(shí)轉(zhuǎn)化成易懂的自然語言，最終生成具備第二語言知識(shí)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃能力的智能對(duì)話系統(tǒng)。系統(tǒng)以知識(shí)元為節(jié)點(diǎn)，根據(jù)其多維語義關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在知識(shí)層面和認(rèn)知層面上表示語言知識(shí)和認(rèn)知狀態(tài)，智能生成用于知識(shí)導(dǎo)航、認(rèn)知診斷、資源聚合、路徑推薦的知識(shí)組織與認(rèn)知表征[10]。具備上述智能對(duì)話功能的虛擬數(shù)字人可以通過引導(dǎo)性問題引發(fā)學(xué)習(xí)者自我決策，并借助人機(jī)協(xié)商性對(duì)話實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑選擇與生成式認(rèn)知框架建構(gòu)[11]。同時(shí)考慮學(xué)習(xí)者先前的知識(shí)、表現(xiàn)和目標(biāo)，為學(xué)習(xí)者生成學(xué)習(xí)主題和活動(dòng)的邏輯順序，以最大限度地提高第二語言的理解能力和語言應(yīng)用技能，通過不斷評(píng)估和調(diào)整學(xué)習(xí)路徑，確保學(xué)習(xí)者保持適當(dāng)水平的心流狀態(tài)；通過動(dòng)態(tài)的、具有情境意識(shí)的推理和指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)；通過逐漸增加學(xué)習(xí)任務(wù)的復(fù)雜性和難度來促進(jìn)支架式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。從簡(jiǎn)單的語言學(xué)習(xí)活動(dòng)開始，逐漸進(jìn)入困難的語言應(yīng)用活動(dòng)，從而提升學(xué)習(xí)者的自我效能感。

三、大語言模型和虛擬數(shù)字人應(yīng)用于

第二語言教育存在的問題

（一）生成內(nèi)容存在偏差

人類語言的錯(cuò)綜復(fù)雜和千差萬別，使大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人全面理解和呈現(xiàn)自然的表達(dá)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，其生成語言的質(zhì)量將直接影響學(xué)習(xí)效果。大語言模型在技術(shù)設(shè)計(jì)、精準(zhǔn)微調(diào)、語義表達(dá)、深入推理等多個(gè)方面均取得突破，但生成的內(nèi)容仍存在多種問題。大型語言模型的訓(xùn)練內(nèi)容來自不同來源的文本信息，會(huì)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中繼承偏差和錯(cuò)誤，或由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足產(chǎn)生錯(cuò)誤邏輯推斷。大語言模型通常依賴大量的參數(shù)來存儲(chǔ)知識(shí)，生成的內(nèi)容由模型參數(shù)決定，因此，會(huì)出現(xiàn)虛構(gòu)或編造的回復(fù)，從而出現(xiàn)正確表達(dá)的假象，生成的看似連貫、上下文合理的內(nèi)容常常缺乏事實(shí)準(zhǔn)確性或現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)[12]。當(dāng)學(xué)習(xí)者詢問超出大模型訓(xùn)練范圍的內(nèi)容時(shí)，生成的內(nèi)容會(huì)產(chǎn)生完全編造或誤導(dǎo)性的結(jié)果。大語言模型知識(shí)雖廣，但仍有盲區(qū)，且多輪交互存在上下文不一致和知識(shí)遺忘問題。盡管大語言模型善于模仿人類語言，但缺乏倫理道德判斷，易生成不安全或有害內(nèi)容。學(xué)習(xí)者與之交互時(shí)，可能收到帶有偏見或不準(zhǔn)確信息的回復(fù)，對(duì)語言意識(shí)產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致輸出錯(cuò)誤觀念。

（二）語言表達(dá)情感缺失

語言為交際者提供了大量傳遞情感的言語策略，可以通過語言手段描述無數(shù)的情感狀態(tài)。在第二語言學(xué)習(xí)中，語用情感表達(dá)構(gòu)建的社交線索，可以增加交流深度和精度，使語言交流更引人入勝。目前，大語言模型只能通過文字獲取輸入，無法捕捉第二語言中蘊(yùn)含的細(xì)微情感和文化表達(dá)，使學(xué)習(xí)者出現(xiàn)疏離感和挫敗感，降低學(xué)習(xí)動(dòng)力。語言表達(dá)情感缺失會(huì)使語言學(xué)習(xí)互動(dòng)變得機(jī)械，脫離實(shí)際語境，讓學(xué)習(xí)者感覺不自然，難以為學(xué)習(xí)者提供有效的語言表達(dá)社交線索。非語言交流方式對(duì)語言理解和人際交往至關(guān)重要，但大語言模型只能通過文字提取情感，因此其驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人復(fù)制和回應(yīng)社交線索能力有限，會(huì)影響語言學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)獲取的真實(shí)性和有效性。學(xué)習(xí)者與虛擬數(shù)字人互動(dòng)獲得的語言技能難以遷移到現(xiàn)實(shí)世界對(duì)話中，將其應(yīng)用于涉及情感和社交暗示的場(chǎng)合時(shí)會(huì)遇到困難。

（三）學(xué)習(xí)反饋靈活性低

第二語言學(xué)習(xí)的反饋高度依賴語境，人類教師能靈活調(diào)整語言表達(dá)與行為表情，形成有效反饋。虛擬數(shù)字人雖能提供即時(shí)反饋，但缺乏人類教師的適應(yīng)性和靈活性。其非語言反饋基于預(yù)設(shè)內(nèi)容，難以靈活適應(yīng)語境，尤其在敏感話題上，缺乏教育經(jīng)驗(yàn)和判斷力，可能產(chǎn)生誤導(dǎo)性反饋，對(duì)學(xué)習(xí)過程造成潛在傷害。虛擬數(shù)字人需要極高的人物形象保真度，不然會(huì)讓學(xué)習(xí)者產(chǎn)生“恐怖谷”的心理效應(yīng)。然而，虛擬數(shù)字人建模的局限性和制作的高成本，會(huì)造成虛擬數(shù)字人無法完全模擬真人的外觀、動(dòng)作、表情、手勢(shì)等，從而影響學(xué)習(xí)者感知交流的真實(shí)感和臨場(chǎng)感。由于目前虛擬數(shù)字人的外形設(shè)計(jì)高度依賴美術(shù)人員，其不當(dāng)?shù)耐庥^設(shè)計(jì)會(huì)在不經(jīng)意間傳達(dá)刻板的印象、呆滯的表情或不恰當(dāng)?shù)淖藙?shì)，從而產(chǎn)生消極的用戶體驗(yàn)，阻礙第二語言的流暢交流。虛擬數(shù)字人難以完全復(fù)制人類交流的細(xì)微差別和不斷變化的行為表情，讓學(xué)習(xí)者對(duì)語言使用的復(fù)雜性無法感知，尤其是對(duì)于理解俗語、諷刺、幽默和文化背景的反饋更難以實(shí)現(xiàn)。

（四）教育應(yīng)用成本過高

大語言模型和虛擬數(shù)字人的實(shí)施和整合需要大量的計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)，而許多教育機(jī)構(gòu)缺乏這些資源和技術(shù)能力。運(yùn)行虛擬數(shù)字人的智能系統(tǒng)需強(qiáng)大GPU或TPU處理龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致高昂的初始成本和運(yùn)營(yíng)成本。如果要使用基于云計(jì)算的大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人則需要高帶寬、可擴(kuò)展通信通道，成本也很高。在軟件方面，需要針對(duì)性的訓(xùn)練算法，計(jì)算量大且設(shè)計(jì)復(fù)雜。建立有效的第二語言學(xué)習(xí)和對(duì)話系統(tǒng)，需大量可信數(shù)據(jù)和針對(duì)性訓(xùn)練，數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注挑戰(zhàn)巨大。整合虛擬數(shù)字人到各種應(yīng)用平臺(tái)并保持內(nèi)容一致性和適應(yīng)性在技術(shù)上也很復(fù)雜。同時(shí)，還要確保大語言模型生成的內(nèi)容以合乎道德和負(fù)責(zé)任的方式驅(qū)動(dòng)這些虛擬實(shí)體，防止有害或有偏見的輸出，還需要精心設(shè)計(jì)軟件并進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控。這些軟硬件問題都會(huì)升高虛擬數(shù)字人在第二語言教育領(lǐng)域應(yīng)用的成本。

四、大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人

第二語言教育應(yīng)用策略

（一）人機(jī)協(xié)同的內(nèi)容生成構(gòu)建可信學(xué)習(xí)資源

由于大語言模型存在的缺陷導(dǎo)致其生成的學(xué)習(xí)內(nèi)容質(zhì)量參差不齊，這就需要充分發(fā)揮人的批判性思維和信息鑒別能力，對(duì)這些信息進(jìn)行判斷、過濾和篩選，以確保生成的第二語言學(xué)習(xí)內(nèi)容的教育適用性。人類的監(jiān)督可以識(shí)別和糾正大語言模型生成的錯(cuò)誤與偏見信息。利用人機(jī)協(xié)同的方式使用大語言模型生成第二語言學(xué)習(xí)內(nèi)容，進(jìn)而生成虛擬數(shù)字人表達(dá)的內(nèi)容，是避免第二語言學(xué)習(xí)內(nèi)容偏差的有效方法。

一方面，可以鼓勵(lì)第二語言教育工作者利用具備的語言和文化知識(shí)，對(duì)大語言模型生成的第二語言學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)督和篩選，確保教學(xué)環(huán)節(jié)中使用的學(xué)習(xí)內(nèi)容的適切性，避免錯(cuò)誤語言知識(shí)的出現(xiàn)。另一方面，可以允許教育技術(shù)研究人員增加虛擬數(shù)字人第二語言應(yīng)用的創(chuàng)造力和使用背景，同時(shí)利用大語言模型加快學(xué)習(xí)內(nèi)容的生成。這樣既保證了生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和質(zhì)量，又保證了生成內(nèi)容的速度和體量。利用虛擬數(shù)字人技術(shù)對(duì)大語言模型生成的第二語言學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行深度加工，豐富第二語言的呈現(xiàn)方式。這樣既提升了適切學(xué)習(xí)資源的生成效率，也提升了學(xué)習(xí)內(nèi)容的表現(xiàn)力。

教育工作者還可以與技術(shù)研究者合作，訓(xùn)練個(gè)性化大語言模型，實(shí)時(shí)生成可信的二語學(xué)習(xí)內(nèi)容；并利用虛擬數(shù)字人模擬人類行為，處理輸入并生成反饋，從而創(chuàng)建一個(gè)可控的二語學(xué)習(xí)環(huán)境。在這種環(huán)境中，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者走出第二語言使用的舒適區(qū)，探索新的表達(dá)方式。在海量學(xué)習(xí)資源的支撐下，實(shí)現(xiàn)學(xué)練結(jié)合，促進(jìn)二語使用多樣性，提升文化欣賞力與探索興趣。

（二）角色和場(chǎng)景融合空間實(shí)現(xiàn)多元反饋方式

虛擬數(shù)字人是一種體驗(yàn)性媒介，憑借扮演各種角色身份的能力，可以承擔(dān)起連接個(gè)體與場(chǎng)景的任務(wù)，提供虛擬或虛實(shí)融合場(chǎng)景體驗(yàn)反饋的功能，如AR和VR教學(xué)場(chǎng)景，可以幫助學(xué)習(xí)者在體驗(yàn)過程中完成學(xué)習(xí)任務(wù)[13]。虛擬數(shù)字人作為連接真實(shí)或虛擬場(chǎng)景的代理，其外觀會(huì)影響第二語言學(xué)習(xí)者對(duì)于交互過程中的真實(shí)感、臨場(chǎng)感、信任感、群體滿意度等方面的感知。

根據(jù)不同第二語言應(yīng)用場(chǎng)景，虛擬數(shù)字人可以被設(shè)計(jì)成特定的教育角色。當(dāng)虛擬角色融入真實(shí)或虛擬場(chǎng)景中，就會(huì)降低其外觀對(duì)于學(xué)習(xí)者的影響。研究證明交互場(chǎng)景比交互對(duì)象更影響學(xué)習(xí)者對(duì)互動(dòng)內(nèi)容的感知，只要學(xué)習(xí)者在交互場(chǎng)景中獲得了較高的社會(huì)臨場(chǎng)感，虛擬數(shù)字人的實(shí)體或形態(tài)并不會(huì)給社交體驗(yàn)帶來顯著差別[14]。開發(fā)人員通過對(duì)視覺元素和虛擬數(shù)字人的整合，將圖像、視頻、圖表等其他視覺元素融入虛擬數(shù)字人所在的真實(shí)或虛擬場(chǎng)景中，創(chuàng)建更全面、更能感知上下文的場(chǎng)景表征，可以豐富教學(xué)反饋，提高學(xué)習(xí)者的參與度，進(jìn)而弱化了虛擬數(shù)字人無法完全模擬真人的缺陷。

研究人員可以對(duì)虛擬數(shù)字人參與的教學(xué)輔助系統(tǒng)進(jìn)行定向開發(fā)，根據(jù)學(xué)習(xí)者所處的環(huán)境，如課堂學(xué)習(xí)環(huán)境、家庭學(xué)習(xí)環(huán)境、泛在學(xué)習(xí)環(huán)境等，設(shè)計(jì)具有針對(duì)性的虛擬數(shù)字人參與的學(xué)習(xí)場(chǎng)景的呈現(xiàn)方式和適切的人機(jī)交互模式。開發(fā)人員根據(jù)不同學(xué)習(xí)者的交互習(xí)慣和反饋喜好，無縫整合各種媒體資源和角色，開發(fā)角色和場(chǎng)景融合的虛擬或虛實(shí)融合的學(xué)習(xí)空間，如AR或VR學(xué)習(xí)空間，使虛擬數(shù)字人為學(xué)習(xí)者提供豐富的情境感知體驗(yàn)和自然且流暢的交互模式，從而使學(xué)習(xí)者在第二語言學(xué)習(xí)過程中發(fā)展文化共情能力和跨文化交流能力，并對(duì)第二語言文化的復(fù)雜性有更深的體會(huì)，促進(jìn)學(xué)習(xí)者對(duì)第二語言知識(shí)與技能的理解，從而具備在一個(gè)日益互聯(lián)的世界中與不同文化背景人群交流的能力。

（三）實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)行為分析支持情感識(shí)別與表達(dá)

隨著情感識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，可以為虛擬數(shù)字人構(gòu)建情感智能體系，協(xié)助虛擬數(shù)字人理解人類用戶的情感，利用語音情感識(shí)別、人臉表情識(shí)別和自然語言情感識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)虛擬數(shù)字人對(duì)學(xué)習(xí)者的情感感知、情感分析和情感反饋，進(jìn)而具備模擬人類情感表達(dá)的能力[15]。情感感知作為情感智能的輸入，可以為虛擬數(shù)字人提供第二語言學(xué)習(xí)者的多模態(tài)情感輸入信息，如語音、表情、動(dòng)作、手勢(shì)等；情感分析可以將感知來的第二語言學(xué)習(xí)者的情感信號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解的情感狀態(tài)；情感反饋可以讓虛擬數(shù)字人進(jìn)行人類可感知的情感輸出。

具備情感智能體系的虛擬數(shù)字人一旦檢測(cè)到學(xué)習(xí)者情緒，可以通過語音、表情、心跳等情感特征進(jìn)行情感推理，從而了解學(xué)習(xí)者的心理狀態(tài)，并調(diào)整自身表現(xiàn)以匹配學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)；還能根據(jù)學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)提供個(gè)性化反饋，以增強(qiáng)信心或減輕挫敗感。

通過分析情緒，虛擬數(shù)字人可以實(shí)時(shí)調(diào)整教學(xué)策略。如果學(xué)習(xí)者明顯感到無聊或不感興趣，情感智能體系可以引入互動(dòng)活動(dòng)、游戲或多媒體內(nèi)容，使學(xué)習(xí)體驗(yàn)更加愉快。這種動(dòng)態(tài)適應(yīng)使虛擬數(shù)字人能夠提供個(gè)性化的、與情境相適應(yīng)的反饋，從而提高人機(jī)交互的質(zhì)量，并為用戶提供更具吸引力的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。虛擬數(shù)字人通過互動(dòng)模擬和實(shí)時(shí)反饋，能夠顯著提升學(xué)習(xí)者對(duì)正確發(fā)音語調(diào)的認(rèn)識(shí)，使學(xué)習(xí)者在同一時(shí)空內(nèi)接觸到不同的口音，增強(qiáng)對(duì)第二語言語音復(fù)雜性的理解。這種反饋的即時(shí)性培養(yǎng)了學(xué)習(xí)者的成就感和掌控感，最終增強(qiáng)參與對(duì)話和第二語言應(yīng)用的信心。

（四）整合通用設(shè)備接口促進(jìn)教育應(yīng)用的普及

提高虛擬數(shù)字人在第二語言教育中的應(yīng)用關(guān)鍵是要整合各個(gè)教育單位和學(xué)習(xí)個(gè)體擁有的通用信息化設(shè)備。首先，要確保虛擬數(shù)字人的界面與各種通用信息化設(shè)備的兼容性，如智能手機(jī)、平板電腦、課堂教學(xué)觸控一體機(jī)等，降低虛擬數(shù)字人第二語言教學(xué)輔助軟件的部署和訪問成本。其次，利用云計(jì)算的服務(wù)簡(jiǎn)化虛擬數(shù)字人的更新和維護(hù)過程。將驅(qū)動(dòng)虛擬數(shù)字人的大語言模型所需的大量計(jì)算負(fù)荷遷移到云計(jì)算服務(wù)器上，向通用信息化教學(xué)設(shè)備提供實(shí)時(shí)計(jì)算響應(yīng)，確保學(xué)習(xí)者與虛擬數(shù)字人實(shí)時(shí)交互的流暢性，擴(kuò)大虛擬數(shù)字人第二語言教育應(yīng)用的覆蓋范圍，降低第二語言學(xué)習(xí)資源獲取難度。此外，還可以通過訓(xùn)練應(yīng)用于第二語言教育的定制化語言模型，設(shè)計(jì)與開發(fā)具備離線功能的虛擬數(shù)字人，將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠、通信穩(wěn)定性不足的農(nóng)村地區(qū)。尤其是迫切需要進(jìn)行語言教學(xué)改革的民族地區(qū)，更需要具備便利訪問的虛擬數(shù)字人來輔助教師進(jìn)行語言教學(xué)。

為了提升大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人在教育領(lǐng)域應(yīng)用的效率和質(zhì)量，科技企業(yè)應(yīng)提供二次開發(fā)工具與資源，支持教育技術(shù)人員創(chuàng)建自定義功能或應(yīng)用，促進(jìn)虛擬數(shù)字人第二語言教育應(yīng)用的創(chuàng)新和普及。還可以創(chuàng)建虛擬數(shù)字人支持的二語學(xué)習(xí)平臺(tái)，訓(xùn)練特色對(duì)話系統(tǒng)，整合課程、資源、場(chǎng)景，形成完整教學(xué)平臺(tái)。利用虛擬數(shù)字人引導(dǎo)特色教育內(nèi)容、教學(xué)模式與訓(xùn)練方式，通過經(jīng)濟(jì)實(shí)惠、可擴(kuò)展的數(shù)字渠道普及給教學(xué)工作者和學(xué)習(xí)者，推動(dòng)虛擬數(shù)字人在二語教育中的廣泛應(yīng)用。

五、大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人

第二語言教育應(yīng)用實(shí)踐

基于上述應(yīng)用策略，研究團(tuán)隊(duì)通過人機(jī)協(xié)同的方式，基于大語言模型平臺(tái)訓(xùn)練私有對(duì)話模型支持可信教學(xué)資源生成，利用人臉表情識(shí)別云服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的情感識(shí)別，利用游戲引擎開發(fā)虛擬角色和三維場(chǎng)景融合的學(xué)習(xí)空間，并將應(yīng)用程序部署到教學(xué)觸控一體機(jī)和平板電腦及通用設(shè)備支持下的教育應(yīng)用實(shí)踐活動(dòng)中，如圖1所示。

大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人第二語言教育應(yīng)用程序由教師、模型訓(xùn)練人員、開發(fā)人員協(xié)同設(shè)計(jì)與開發(fā)，實(shí)踐應(yīng)用流程如圖2所示。三類人員分工不同，但有共同目標(biāo)，協(xié)同完成教學(xué)應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)和開發(fā)。第二語言教師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)任務(wù)、內(nèi)容、活動(dòng)及評(píng)測(cè)題庫；模型訓(xùn)練人員利用百度千帆平臺(tái)訓(xùn)練對(duì)話模型；開發(fā)人員整合模型、云服務(wù)、數(shù)字人生成服務(wù)及三維場(chǎng)景，生成虛擬數(shù)字人引導(dǎo)的教學(xué)場(chǎng)景并部署在通用設(shè)備上。教師在虛擬助教、虛擬對(duì)話角色和虛擬伙伴的協(xié)助下，幫助學(xué)習(xí)者完成關(guān)鍵學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，在非判定性的交流環(huán)境，學(xué)習(xí)語言知識(shí)，練習(xí)語言技能，符合交際語言教學(xué)原則。

（一）教師實(shí)踐：設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容和組織教學(xué)活動(dòng)

教師需要精心設(shè)計(jì)第二語言學(xué)習(xí)任務(wù)，提高學(xué)習(xí)者的語用能力和文化理解能力。學(xué)習(xí)任務(wù)的設(shè)計(jì)包括鼓勵(lì)詞匯應(yīng)用和句型練習(xí)，培養(yǎng)閱讀和表達(dá)技能；知識(shí)內(nèi)容的設(shè)計(jì)需選擇與學(xué)習(xí)目標(biāo)相關(guān)且文化適宜的主題，結(jié)合現(xiàn)實(shí)情境，提高理解力和參與度；會(huì)話設(shè)計(jì)融合真實(shí)對(duì)話、角色扮演和討論，模擬現(xiàn)實(shí)交流，從而讓學(xué)習(xí)者在語境中練習(xí)第二語言；評(píng)測(cè)題目的設(shè)計(jì)要多樣化，以全面評(píng)估學(xué)習(xí)者的聽、說、讀、寫能力。在教學(xué)組織方面，教師通過對(duì)話互動(dòng)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者高效地利用虛擬數(shù)字人，促進(jìn)積極的語言參與和交流，并合理安排各種資源組織學(xué)習(xí)者進(jìn)行課前預(yù)習(xí)、課中練習(xí)和課后復(fù)習(xí)評(píng)測(cè)。通過數(shù)據(jù)分析工具和語言跟蹤應(yīng)用程序加強(qiáng)進(jìn)度控制，使教師能夠監(jiān)控學(xué)習(xí)者的表現(xiàn)，找出學(xué)習(xí)差距，并相應(yīng)地調(diào)整干預(yù)措施。

（二）模型訓(xùn)練人員實(shí)踐：訓(xùn)練多種教學(xué)對(duì)話模型

模型訓(xùn)練人員利用百度千帆大模型訓(xùn)練平臺(tái)的知識(shí)問答應(yīng)用（RAG框架），基于ERNIE-Bot4.0模型訓(xùn)練教學(xué)對(duì)話模型，包括任務(wù)引導(dǎo)對(duì)話模型、學(xué)習(xí)引導(dǎo)對(duì)話模型、語言對(duì)話模型和評(píng)測(cè)對(duì)話模型。平臺(tái)通過基于大語言模型的知識(shí)點(diǎn)挖掘技術(shù)，對(duì)用戶上傳的知識(shí)庫文檔進(jìn)行知識(shí)生產(chǎn)提煉，形成可被語義檢索的知識(shí)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率的特定范圍的智能知識(shí)問答功能。任務(wù)引導(dǎo)對(duì)話模型用于生成引導(dǎo)學(xué)習(xí)任務(wù)的對(duì)話內(nèi)容，以滿足二語學(xué)習(xí)任務(wù)發(fā)布需求；學(xué)習(xí)引導(dǎo)對(duì)話模型用于生成呈現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的對(duì)話，通過對(duì)話的形式完成第二語言知識(shí)的學(xué)習(xí)；語言對(duì)話模型用來模擬自然會(huì)話的能力，將不同的語言風(fēng)格、文化細(xì)微差別和語境相關(guān)性融入其中，從而提高語言生成的真實(shí)性；評(píng)測(cè)對(duì)話模型用于創(chuàng)建有效評(píng)估語言能力的評(píng)估引導(dǎo)內(nèi)容，為評(píng)估學(xué)習(xí)者語音、語義、理解、表達(dá)和語境理解等技能，提供全面細(xì)致的評(píng)估工具。

（三）開發(fā)人員實(shí)踐：開發(fā)虛擬數(shù)字人參與的教學(xué)場(chǎng)景并部署教育應(yīng)用程序

開發(fā)人員首先通過Metahuman生成虛擬數(shù)字人模型和虛擬數(shù)字人動(dòng)作表情集，并利用Oculus Lipsync口型配比云服務(wù)將虛擬數(shù)字人的口型與發(fā)音相匹配。虛擬數(shù)字人通過百度人臉表情識(shí)別云服務(wù)識(shí)別用戶身份和檢測(cè)用戶的面部表情，進(jìn)而分析用戶的學(xué)習(xí)狀態(tài)；利用百度語音識(shí)別與合成云服務(wù)處理用戶的輸入語音和虛擬人的輸出語音；通過科大訊飛的語音評(píng)測(cè)云服務(wù)開發(fā)課后評(píng)測(cè)系統(tǒng)。開發(fā)人員利用虛幻引擎5（UE5）創(chuàng)建或?qū)敫鞣N三維場(chǎng)景作為虛擬數(shù)字人互動(dòng)的環(huán)境，以增強(qiáng)交互的真實(shí)感。利用 UE5的腳本功能識(shí)別和解釋語言提示或動(dòng)作，對(duì)虛擬角色進(jìn)行編程，使其對(duì)用戶輸入作出動(dòng)態(tài)響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)虛擬數(shù)字人與三維場(chǎng)景融合的即時(shí)反饋模式，進(jìn)行實(shí)時(shí)交流和反饋。

（四）學(xué)習(xí)者實(shí)踐：使用通用設(shè)備進(jìn)行第二語言的多環(huán)節(jié)學(xué)習(xí)

將大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人整合到觸控一體機(jī)和平板電腦上，大大地提升了其普及程度。課前，學(xué)習(xí)者利用平板電腦獲取詞匯、句型、篇章和對(duì)話等學(xué)習(xí)任務(wù)，并利用平板電腦進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和與虛擬角色進(jìn)行對(duì)話；課中，利用教學(xué)觸控一體機(jī)在虛擬助教的輔助下進(jìn)行雙師對(duì)話、隨機(jī)提問、課堂競(jìng)猜、教學(xué)游戲等活動(dòng)；課后，在虛擬學(xué)伴的幫助下進(jìn)行復(fù)習(xí)，還可以進(jìn)行詞音、詞義、句音、句義等全方位的評(píng)測(cè)。在這種模式下，學(xué)習(xí)者可以參與互動(dòng)語言練習(xí)，通過語音識(shí)別技術(shù)練習(xí)發(fā)音，并獲得實(shí)時(shí)幫助，從而創(chuàng)造一個(gè)動(dòng)態(tài)的、身臨其境的學(xué)習(xí)環(huán)境。此外，智能設(shè)備實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)的靈活性，讓學(xué)習(xí)者可以隨時(shí)隨地獲取語言材料，培養(yǎng)自主、獨(dú)立的語言學(xué)習(xí)能力。虛擬助教與智能設(shè)備的整合提高了第二語言學(xué)習(xí)的效率和效果，提供了一種量身定制的、技術(shù)上更豐富的教育體驗(yàn)。

總體而言，本研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)與開發(fā)的教育應(yīng)用程序受到師生好評(píng)。其成功源于以下幾方面：一是注重調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)者的積極性，將學(xué)習(xí)者定位為核心參與者；二是實(shí)施現(xiàn)代化教學(xué)手段，提高課堂效率；三是根據(jù)學(xué)習(xí)者年齡選擇虛擬數(shù)字人項(xiàng)目，基于交際性語言教學(xué)的原則，讓學(xué)習(xí)者在模擬真實(shí)場(chǎng)景中與不同角色交流，既提升了學(xué)習(xí)興趣，又加強(qiáng)了語言熟練度。此外，教師過程性評(píng)價(jià)與課后評(píng)測(cè)相結(jié)合，有效地調(diào)動(dòng)了學(xué)習(xí)者的積極性，為后續(xù)學(xué)習(xí)提供了支持。精心設(shè)計(jì)的教學(xué)內(nèi)容也符合第二語言學(xué)習(xí)需求，確保了教學(xué)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。教學(xué)過程鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者積極參與，培養(yǎng)獨(dú)立思考、探索、交流、合作和主動(dòng)學(xué)習(xí)的精神。課堂教學(xué)以訓(xùn)練語言應(yīng)用能力為主，展示自主學(xué)習(xí)過程。進(jìn)度控制和自主學(xué)習(xí)策略解決了個(gè)體差異，實(shí)現(xiàn)了分層教學(xué)，優(yōu)化了課堂效率。

六、結(jié)? ?語

第二語言教育在提高個(gè)體認(rèn)知能力和促進(jìn)個(gè)人發(fā)展方面有重要作用。然而，由于缺乏語言交流環(huán)境，往往強(qiáng)調(diào)詞匯的死記硬背和語法的機(jī)械套用，阻礙了語言實(shí)際應(yīng)用能力的培養(yǎng)。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，使得大語言模型驅(qū)動(dòng)的虛擬數(shù)字人可以為學(xué)習(xí)者構(gòu)建非判定性語言交流環(huán)境，呈現(xiàn)豐富的語言應(yīng)用場(chǎng)景，模擬多種語言交流對(duì)象，規(guī)劃個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。但其應(yīng)用中也存在問題，如生成內(nèi)容偏差、情感表達(dá)缺失、反饋缺乏靈活性、成本過高等。為了解決上述問題，文章提出了系列應(yīng)用策略并進(jìn)行實(shí)踐，包括通過人機(jī)協(xié)同生成教育適用性資源、建立角色和場(chǎng)景融合學(xué)習(xí)空間實(shí)現(xiàn)多元反饋、實(shí)時(shí)行為分析實(shí)現(xiàn)情感識(shí)別、整合通用設(shè)備接口促進(jìn)應(yīng)用普及。文章提出的教育應(yīng)用策略和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為虛擬數(shù)字人在第二語言教育中的廣泛應(yīng)用提供了具體的路徑，為我國(guó)廣大第二語言教育工作者、教育技術(shù)研究人員、數(shù)字化教育產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)人員提供了利用技術(shù)變革教育模式的新思路。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 劉挺.從ChatGPT談大語言模型及其應(yīng)用[J].語言戰(zhàn)略研究，2023，43（5）：14-18.

[2] TAN J， MAO J， JIANG Y Z， GAO M. The influence of academic emotions on learning effects： a systematic review [J].? ? ? ? International journal of environmental research and public health，2021，18（18）：1-19.

[3] DOUMANIS I， ECONOMOU D， SIM G R， PORTER S. The impact of multimodal collaborative virtual environments on learning： a gamified online debate[J]. Computers & education，2019，130（3）：121-138.

[4] 嚴(yán)通.基于ChatGPT語言模型的虛擬數(shù)字人語音交互應(yīng)用 [J].電視技術(shù)，2023，47（8）：182-186.

[5] ZHENG S Y， ZHOU X. Positive influence of cooperative learning and emotion regulation on EFL learners' foreign language enjoyment [J]. International journal of environmental research and public health，2022，19（19）：1-15.

[6] CRAIG S D， SCHROEDER N L. Reconsidering the voice effect when learning from a virtual human[J]. Computers & education，2017，114（2）：193-205.

[7] HOU Z J， SALAZAR J， POLOVETS G. Meta-learning the difference： preparing large language models for efficient adaptation[J]. Transactions of the association for computational linguistics，2022（10）：1249-1265.

[8] JAEHO J， SEONGYONG L， HOHSUNG C. Beyond ChatGPT： a conceptual framework and systematic review of speech-recognition chatbots for language learning[J]. Computers & education，2023，206（1）：1-21.

[9] HARLEY J M， TAUB M， AZEVEDO R， BOUCHET F. Let's set up some subgoals： understanding human-pedagogical agent collaborations and their implications for learning and prompt and feedback compliance[J]. IEEE transactions on learning technologies，2018，11（4）：54-66.

[10] 崔萌，穆肅，黃曉地.基于過程數(shù)據(jù)及分析的在線學(xué)習(xí)路徑研究：規(guī)律與規(guī)劃[J].開放教育研究，2020，26（3）：58-70.

[11] 戴嶺，趙曉偉，祝智庭.智慧問學(xué)：基于ChatGPT的對(duì)話式學(xué)習(xí)新模式[J].開放教育研究，2023，29（6）：42-50.

[12] 文森， 錢力， 胡懋地， 常志軍.基于大語言模型的問答技術(shù)研究進(jìn)展綜述[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2023（11）：1-17.

[13] 程思琪，喻國(guó)明，楊嘉儀，陳雪嬌.虛擬數(shù)字人：一種體驗(yàn)性媒介——試析虛擬數(shù)字人的連接機(jī)制與媒介屬性[J].新聞界，2022（7）：12-23.

[14] SAM T， ANNIKA S， AGNETAGULZ， TOM Z. Physical vs. virtual agent embodiment and effects on social interaction. 16th International Conference[C]. Los Angeles， Springer，2016.

[15] 王照涵，呂欣.從“數(shù)字皮囊”到“有趣靈魂”：生成式AI引領(lǐng)數(shù)字人交互模式變革[J].傳媒，2023，10（2）：49-50.

A Study on Application of Virtual Digital Human for Second Language Education Driven by Large Language Model

WEI Xiaodong，? XI Pengfei

（School of Educational Technology， Northwest Normal University， Lanzhou Gansu 730070）

[Abstract] With the continuous breakthrough of large language model technology in many aspects， virtual digital human driven by large language model to assist second language learning can significantly improve the learning experience and learning efficiency of second language learners. Through literature review， this paper summarizes the role of virtual digital human in constructing second language learning environment， generating second language learning resources， simulating second language communication objects and providing second language learning paths. It also sorts out the problems of large language model and virtual digital human， such as poor generated content， lack of pragmatic emotion， inappropriate learning feedback and high application cost. This paper puts forward the application strategy of virtual digital human-assisted second language education， which includes human-computer collaborative content generation to build trusted learning resources， role-scene integration to achieve multiple feedback modes， real-time learning behavior analysis to support emotional expression， and integration of universal device interfaces to promote the popularization of educational applications. The effectiveness of the application strategy has been verified through case development and implementation， with a view to providing choices for the sustainable development of China's second language education in the digital age.

[Keywords] Large Language Model; Virtual Digital Human; Second Language Education; Generative Artificial Intelligence；Educational Application