一、案例背景与问题分析

（一）课程背景：中德联合培养项目的德语教学痛点

浙江科技大学中德联合培养本科生项目以 “零起点德语教学、短周期能力提升” 为核心，要求学生在四个学期内通过歌德B2或德福考试。两类考试均严苛要求阅读逻辑理解、专业词汇运用及规范语言输出，尤其侧重科普类文本分析与表达能力；而传统德语教学“逐词讲解、题海训练、统一反馈”的模式，难以适配项目“时间紧、任务重、目标高”的需求，存在备考适配性不足的短板。

（二）单元特征：《Klimawandel》的教学挑战

本案例选取《德福备考指南针B2》第五单元C篇课文《Klimawandel》（气候变化）作为核心教学素材，该单元是德福科普类文本的典型代表，其内容特征与教学难点高度贴合考试要求，具体表现为：

1.核心概念抽象且专业：文本涵盖Treibhauseffekt（温室效应）、anthropogener Effekt（人为效应）、Emissionen（排放物）等抽象概念，零起点学生易因概念理解障碍导致文本解读偏差，而此类概念恰是德福阅读的高频考点；

2.因果逻辑链复杂：文本以“Ursachen → Mechanismus → Folgen → Maßnahmen”（原因→作用机制→后果→应对措施）为核心逻辑线，要求学生精准梳理多环节因果关系，而逻辑推理能力正是德福阅读Part C与写作的核心考查维度；

3.专业词汇量大：单元核心高频词汇达30个以上，且多为德福考试“环保/能源”主题高频词传统“逐词罗列+中文释义”的记忆模式耗时久、效率低，难以适配短周期教学节奏；

4.配套练习维度多元：练习册涵盖Textaufbau（文本结构分析）、Konsekutivsätze（结果从句练习）、Schreiben（写作）等多类型任务，传统课堂中教师难以兼顾“全员指导+个性化反馈”，练习效果大打折扣。

（三）学情痛点：学生能力短板与备考需求的矛盾

结合过往学情，学生在《Klimawandel》单元的学习痛点与德福/歌德B2备考需求矛盾显著：

1.阅读能力不足：难抓文本细节，因果链逻辑题正确率低；

2.词汇掌握低效：专业词汇记忆零散，缺“语义场构建”意识；

3.语法运用薄弱：因果/假设类句型错误率高，细节错误频发；

4.语言输出无序：写作、口语缺乏系统逻辑，难以搭建“观点→理由→例子”框架；

5.课堂参与不均：传统课堂仅30%学生获得口语练习机会，多数因怕出错回避。

基于上述背景，本案例依托人工智能技术，构建“多模态输入+智能化练习+个性化输出反馈”的教学闭环，既解决学生核心学习痛点，又实现教学过程与备考目标的深度融合，为短周期能力提升提供技术支撑。

二、数字化改革创新举措

本案例以AI技术为核心抓手，围绕《Klimawandel》单元“阅读—词汇—语法—写作” 一体化教学目标，设计七大创新举措，兼顾课堂效率提升与个性化教学落实。

（一）AI视频导入主题，快速激活背景知识与结构意识

针对传统文字导入耗时久的问题，依托教材64页Starkregen（暴雨）、Extremwetter（极端天气）相关内容，利用AI工具Grok生成脚本、HeyGen生成数字人讲解视频（时长3分钟），讲解本课基本概念。该环节将传统15分钟的导入环节压缩至5分钟，高效地为后续阅读梳理奠定基础。

图1：AI视频工具（HeyGen）生成的视频截图截图

（二）AI系统化梳理词汇，构建德福导向的语义场体系

针对专业词汇量大、记忆效率低的问题，利用ChatGPT对课文核心词汇进行语义分类，划分为六大子主题，并配套考试高频搭配及拓展例句，帮助学生实现 “零散词汇→语义网络” 的转化，具体分类如下（表1）：

表1：《Klimawandel》单元核心词汇语义场分类表

（三）AI 语音素材生成，强化语音感知与自主练习

利用AI语音工具TTSMaker、naturalreaders生成适配不同学习节奏的音频素材，具体类型及用途如下（图2、图3）：

图2：AI配音工具（TTSMaker）操作界面截图

图注：界面中可选择 “Deutsch - German德语” 语言、120092（Amala-DE，女性）等标准德语音色，设置文本间隔时间；当前输入文本为单元核心词汇，支持单次输入 9000 字，可批量生成单词朗读音频。

图3：AI配音工具（naturalreaders）操作界面截图

图注：界面中可选择 “ German德语” 语言、Otto（男性）等标准德语音色，设置朗读速度；当前输入文本为ChatGPT根据Motiv导入页提供的单元核心词汇生成的短文，支持单次输入2000字，可批量生成课文朗读音频。

生成的音频素材还包括课文四个段落的标准德语朗读音频（分快速版：120词/分钟，适配B2水平；慢速版：80词/分钟，适配B1+过渡阶段）。学生可下载音频，利用课后碎片化时间自主听读，适配“课堂精讲、课后精练”的短周期教学模式。

（四）AI生成补充阅读题，精准检测初读效果

针对德福阅读考查重点，借助AI工具（如ChatGPT）生成多样化补充阅读习题，用于课堂10分钟内快速检测学生初读效果，习题类型严格贴合德福题型，具体示例如下（图4）：

图4：《Klimawandel》单元补充阅读习题截图

图注：习题包含三类题型：1. 因果链选择题（考查逻辑推理）；2. Richtig/Falsch（判断题，考查细节理解）；3. 语义匹配题（考查Nominalstil与Verbalstil转换）。

AI生成的习题自带答案与解析，解析中明确标注解题依据，可实现课堂即时批改，学生可对照自查错误原因。

（五）AI 语法归纳与练习，靶向解决语法易错点

针对学生语法运用错误率高的问题，利用AI工具对课文中高频核心句型进行系统化归纳，生成适配德福考点的学习素材，涵盖六大类核心句型（表2）：

表2：《Klimawandel》单元核心句型 AI 归纳表

同时生成句型替换练习，强化学生对同类句型的灵活运用能力。

（六）AI口语互动系统，均衡课堂参与度

利用AI工具DeepSeek搭建课堂随机点名互动系统，有效避免“固定发言人”问题，保障学生课堂参与度的均衡性。

图5：DeepSeek搭建的点名系统截图

（七）AI写作赋能：任务拓展+精准批改+错误归纳

将练习册68页写作题5c拓展为德福写作题型：“Schreiben Sie 300 Wörter: Welche Maßnahmen gegen den Klimawandel halten Sie für sinnvoll? Begründen Sie.”（撰写300词短文：您认为哪些应对气候变化的措施是合理的？请说明理由。），并借助AI工具（如ChatGPT+自定义批改规则）实现“高效批改+精准反馈”：

1.个性化错误分析报告：AI针对每位学生的作答，从“语法错误、逻辑结构、词汇搭配”三个维度梳理问题，标注错误位置并给出修改建议；

2.班级层面错误分析报告：AI统计全班错误数据，生成“高频错误 TOP3”，并配套修改模板；

3.写作框架优化建议：AI对照德福写作评分标准（内容完整性、逻辑连贯性、语言准确性），为学生提供框架优化建议（如建议在观点句后添加具体例子）。

AI批改将传统人工逐篇批改的时间从人均20分钟压缩至人均5分钟，大幅提升教学效率，同时精准定位学生共性问题，便于课堂靶向讲解。

三、取得主要成果成效

本案例依托AI赋能的一体化教学模式，在《Klimawandel》单元教学实现了“效率提升+能力达标”的双重目标，适配中德联合培养项目“短周期、高目标” 的教学需求。

（一）阅读理解能力显著提升

学生对文本段落功能的区分度、文本细节题、因果链逻辑题的作答正确率均达到德福/歌德B2阅读考试的基本要求。

（二）词汇掌握效率大幅提升

语义场构建模式帮助学生加强词汇分类记忆，能够快速调用词汇完成写作与口语表达。

（三）语法运用准确性提升

通过AI语法练习与个性化反馈，学生在本课核心语法的运用错误频次明显减少。

（四）写作表达能力适配备考要求

AI 批改的个性化反馈帮助学生构建德福作文的规范逻辑框架，多数学生能完成 “观点→理由→例子” 的写作结构。

（五）课堂效率与参与度双提升

AI工具的应用使课堂导入、词汇讲解、习题批改等环节的耗时减少；AI随机点名系统使课堂发言覆盖率提升至100%。

（六）备考适配性增强

单元教学结束后，学生完成德福模拟题（阅读+写作）的成效明显提升，为第四学期的正式考试奠定基础。

四、案例特色与创新

（一）“考教融合” 的一体化设计

本案例紧扣中德联合培养项目的德语考试备考目标，将《Klimawandel》单元的“阅读—词汇—语法—写作” 教学环节与考查要点深度融合：词汇梳理聚焦高频词词汇+搭配，语法归纳瞄准核心句型，阅读习题贴合考试题型，写作任务对标德福写作要求，所有AI工具的应用均指向“能力提升+备考适配”。

（二）AI 赋能的“高效+个性化”教学平衡

AI工具实现了课堂效率提升与个性化教学落实的双重突破：

1.效率层面：AI生成素材（视频、音频、习题）减少教师重复性工作，AI批改压缩反馈时间；

2.个性化层面：AI生成快慢版音频，适配不同基础学生；个性化错误报告精准定位个人问题，确保每个学生都能在短周期内获得针对性提升。

（三）多模态输入与输出的闭环构建

依托AI生成的多模态素材，构建 “输入（视频/音频/文本）—加工（词汇/语法梳理）—输出（口语/写作）—反馈（AI批改）”的教学闭环，完全符合第二语言习得的 “输入—互动—输出” 理论，适配零基础学生的语言习得规律，使短时高效习得成为可能。

（四）聚焦逻辑能力的核心突破

针对科普类文本逻辑链复杂的特征，AI工具的应用重点指向 “因果链梳理、逻辑连接词运用、写作逻辑框架构建”，突破了传统德语教学重词汇语法、轻逻辑表达的短板。

五、推广应用价值

（一）学段适配：覆盖 B1-C1德语教学

本教学模式适用于B1至C1语言水平阶段的德语教学，可直接复制到中德联合培养项目第三、第四学期的德语教学。

（二）主题适配：拓展至科普类文本教学

《Klimawandel》作为科普类文本的典型代表，其AI赋能的一体化教学模式可推广至 “环保、能源、科技进步、公共卫生”等同类主题的德语教学。其共性为概念抽象、逻辑链复杂、专业词汇多，AI工具的 “多模态导入、语义场词汇梳理、逻辑习题生成”等功能均可直接套用。

（三）院校适配：复制到同类中德合作项目

本案例依托浙江科技大学中德联合培养项目的学情设计，其 “时间紧（4学期）、任务重（零基础到B2）、目标高（标准化考试达标）”的特征，与国内多数高校（如杭州电子科技大学）中德联合培养项目的德语教学一致：无需大幅调整教学框架，仅需根据本校教材替换文本素材，即可快速落地。

本案例通过AI技术赋能，既解决了中德联合培养项目德语教学“时间紧、任务重”的现实痛点，又实现了“能力提升与备考达标”的双重目标，为短周期、高强度的德语教学改革提供了可复制、可迁移的实践范式。