引言

英语口语能力的培养不仅关系到学生的语言技能发展，更对其未来的学术和职业生涯产生深远影响。然而，传统的英语口语教学模式往往受限于教学资源、教师能力以及课堂时间等因素，难以充分满足学生个性化、多样化的学习需求。

近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在教育领域的应用逐渐受到广泛关注。AI技术以其强大的数据处理能力、个性化的学习路径规划和实时的反馈机制，为英语口语教学带来了新的可能。特别是在提升英语口语能力和交流意愿方面，AI技术展现出了巨大的潜力。由此，部分学者开始探索AI技术在英语口语教学中的应用效果，Zhang等人（2024）基于积极心理学的视角，研究了AI口语助手对中国大学生外语愉悦感（FLE）、外语焦虑（FLA）和交流意愿（WTC）的影响，发现AI口语助手能够显著提升学生的FLE and WTC，同时降低FLA。这一研究为AI技术在英语口语教学中的应用提供了有力的支持。此外，Ebrahim Mohammadkarimi（2024）通过混合方法研究，探讨了AI工具在提升英语学习者发音技能方面的潜力，发现使用AI工具的学生在发音准确性上有显著提高，且对AI驱动工具持积极态度。这些研究结果表明，AI技术在英语口语教学中具有显著的应用价值。然而，尽管已有研究初步揭示了AI技术在英语口语教学中的积极作用，但针对初中生这一特定群体的研究仍相对匮乏。初中生正处于语言学习的敏感期，其英语口语能力和交流意愿的发展具有独特的特点和需求。因此，深入研究AI技术对初中生英语口语能力与口语意愿的影响，不仅有助于帮助初中生英语学习者借助AI来有效提升英语能力，还能为教师在实际教学方面提供有针对性的指导和建议。

一、文献综述

（一）AI对英语口语能力的影响

AI技术在英语口语教学中的应用，首先体现在个性化学习路径的提供上。传统英语口语教学往往采用“一刀切”的模式，难以满足不同学习者的个性化需求。而AI技术则能够通过分析学习者的口语表现、学习进度 and 兴趣偏好，为其量身定制学习计划和内容。Ebrahim Mohammadkarimi（2024）在其研究中指出，利用Listnr和Murf AI等AI驱动的发音工具，学习者能够获得针对个人发音错误的即时纠正建议，这种个性化反馈机制有效促进了发音准确性的提高。此外，AI技术还能根据学习者的口语水平，动态调整学习难度，确保学习者在适合自己的水平上持续进步，这种自适应学习路径有助于提升学习者的学习动力和效果。

AI技术在英语口语教学中的另一大优势在于其实时反馈与互动性的增强。在传统英语口语教学中，学习者往往难以获得即时的反馈和纠正，这在一定程度上影响了学习效果。而AI技术则能够通过语音识别和自然语言处理技术，对学习者的口语表达进行实时分析，并提供针对性的反馈和建议。Rusmiyanto等人（2023）的研究表明，AI聊天机器人和虚拟语言导师能够模拟真实对话场景，为学习者提供即时的口语反馈和评估，这种实时互动不仅提高了学习者的学习积极性，还促进了他们口语能力的快速提升。此外，AI技术还能通过游戏化学习、情景模拟等方式，增加学习的趣味性和互动性，使学习者在轻松愉快的氛围中提高口语能力。

然而，尽管AI技术在英语口语教学中展现出巨大潜力，但当前研究仍存在若干局限性。首先，关于AI技术长期效果的深入研究尚显不足。多数研究聚焦于AI技术在短期内对英语口语能力的提升作用，而忽视了长期使用下对学生口语能力发展的持续跟踪与评估。这可能导致我们无法全面了解AI技术对学生口语能力的长期影响，以及在不同学习阶段的应用效果。其次，AI技术与传统教学方法的有效融合仍是一个待解难题。虽然AI技术能够提供个性化学习和实时反馈，但传统教学方法中的教师指导、同伴互动等元素在英语口语学习中同样不可或缺。如何在保留传统教学优势的同时，充分发挥AI技术的个性化与互动性特点，是当前教育领域需要深入探索的问题Box。Rusmiyanto等人（2023）虽提到AI在语言学习中的诸多优势，但也隐含了与传统教学方法结合的必要性，这需要未来研究进一步探索。

此外，AI技术在英语口语教学中的应用还面临着技术依赖性与自主学习能力之间的平衡问题。过度依赖AI技术可能导致学习者自主学习能力的下降，而缺乏自主学习能力又将影响学习者在AI技术辅助下的学习效果。因此，如何在利用AI技术提高学习效率的同时，培养学习者的自主学习能力，是当前教育领域需要关注的重要议题。

（二）AI对口语意愿的影响

已有研究发现，AI技术不仅对英语口语能力有显著影响，同时参与了学习者口语意愿的培养过程。现有研究从多个角度探讨了AI如何作用于学习者的口语意愿，涉及注意力资源分配、情感因素等多个层面，为深入理解AI在口语教学中的应用提供了丰富的理论依据。

从注意力资源理论来看，有限注意力模型指出学习者的注意力资源是有限的。在语言产出过程中，语言的复杂度、准确度和流利度之间存在着相互竞争的关系。当任务复杂度增加时，学习者倾向于将更多的注意力置于产出的内容意义上，此时流利度会有所提高，而准确度与复杂度降低；反之，对形式的关注则有利于提高准确度和复杂度，但流利度会降低。同时，复杂度与准确度之间也存在竞争关系。随着任务复杂度的增加，学习者会选择牺牲形式，将更多注意力置于产出的内容上。例如，Rahimi（2018）以中级二语学习者为对象，考查了学习者在不同任务复杂度中产出的表现，结果表明在复杂任务中，学习者的句法和词汇复杂度有所增加，而准确度降低。部分研究也为认知假说提供了实证支撑，发现资源指引维度增加任务复杂度会影响学习者对语言形式的注意和修改效果。张超（2021）通过调节推理、元素、情境和立场变量增加任务复杂度，发现与简单任务相比，学习者在复杂任务中的句法复杂度和准确度有所增加，一定程度上支持了认知假说。此外，Robinson（2001）提出的任务难度概念也表明，任务难度是影响学习者产出表现的又一重要因素，受学习者能力因素与情感因素的共同影响，在任务完成过程中，任务复杂度和任务难度相互作用，共同作用于语言表现。

在情感因素方面，已有研究发现情感因素不仅参与产出过程，更对产出表现产生显著影响。当前对情感的研究主要集中于消极情绪，如写作焦虑。随着积极心理学和心流理论在第二语言习得领域的兴起，研究者们对外语愉悦的关注逐渐增加。以中国初中英语学习者为例，Li, et al.（2023）发现学生写作愉悦程度与其写作成就呈显著的正相关。但也有部分研究结果表明，口语愉悦并非直接影响学习者的口语表现，而是产生了间接效应。例如，Zhao, et al.（2023）的研究发现，口语愉悦和理想自我通过影响学习者写作策略的使用，进而影响其写作成就。虽然口语愉悦对写作表现的积极影响已得到证实，但这种影响是直接抑或间接，以及具体影响写作表现的哪些方面，仍有待探究。在口语情感的研究中，李成陈等（2024）进一步区分了特质情感和任务情感，特质情感是指学习者在长期的口语中形成的情感，较为稳定；而任务情感则指学习者在完成特定任务时所经历的短暂的情绪体验。因此，可使用任务情感探究任务复杂度与学习者口语愉悦的关系，从而进一步了解其对口语表现的影响。

然而，目前关于口语愉悦与口语表现的关系研究虽已取得一定进展，但仍有不足。一方面，研究大多限于探究口语的整体表现，即探讨写作愉悦与学习者口语总分之间的相关性，而对口语表现中具体维度的影响仍需进一步研究。另一方面，现有研究多将写作愉悦视为一种特质情绪，有必要将其纳入任务情感范畴，深入探究口语愉悦、任务复杂度与口语表现之间的关系。此外，任务复杂度和口语愉悦的相关研究多集中于二语研究领域，对第三语言学习者的关注相对较少。随着全球化的不断发展，仅掌握母语和一门外语已不能满足人们日益增长的交流需求，三语乃至多语者的数量不断逐渐增加。因此，有必要分析三语学习者的语言产出，以探究AI在三语口语学习中的应用效果。

在AI具体如何影响口语意愿方面，AI技术能够模拟真实的交流场景，为学生提供沉浸式的口语练习环境。通过模拟对话、角色扮演等活动，学生能够在接近真实的环境中练习口语，这种实践机会极大地提升了他们的口语表达意愿和能力。同时，AI辅助的口语练习工具能够提供即时反馈、个性化学习路径和游戏化学习体验，激发了学生的学习兴趣，使他们更愿意参与口语练习。而且，AI技术可以根据学生的学习进度和能力水平，提供定制化的学习内容和反馈，满足学生的个性化需求，增强学习自主性和成就感，进而提升口语表达意愿。

（三）英语口语能力对口语意愿的影响

在探讨英语口语能力对口语意愿的影响时，相关研究者从不同角度揭示了两者之间的复杂关系。随着人工智能（AI）技术在教育领域的广泛应用，这一关系得到了更为深入的研究和分析。

从提升口语能力的角度来看，AI技术为英语学习者提供了前所未有的个性化学习体验。Ebrahim Mohammadkarimi（2024）的研究表明，通过使用Listnr和Murf等AI工具，英语学习者在发音准确性上取得了显著提升。这些工具利用先进的语音识别算法和机器学习技术，为学习者提供即时反馈和个性化练习，有效克服了传统教学方法中个性化反馈不足的问题（Mohammadkarimi, 2024）。这种发音准确性的提升，无疑增强了学习者的自信心，进而促进了他们开口说英语的意愿。正如Rusmiyanto等人（2023）所指出的，AI技术通过提供沉浸式和互动式的学习环境，显著提高了英语学习者的交流能力，这种能力的提升直接转化为更高的口语表达意愿（Rusmiyanto, et al., 2023）。进一步地，Georgios P. Georgiou（2025）的研究从语音感知和产出的角度，深入探讨了AI工具在非母语者英语发音学习中的应用效果。他发现，通过使用Speakometer等AI驱动的移动应用，学习者在辨别和产出英语元音对比（如/iː/–/ɪ/）方面取得了显著进步。这种进步不仅体现在发音的准确性上，更重要的是，它增强了学习者对自身发音能力的信心，从而激发了他们更多地进行口语练习的意愿（Georgiou, 2025）。这一发现进一步印证了口语能力提升对口语意愿的正面影响。

同时，在探讨AI技术如何影响口语意愿的过程中，不可忽视的是AI工具所带来的学习动力和自主性的提升。Shanshan Guo等人（2025）的研究指出，AI驱动的移动学习平台通过提供实时反馈和个性化学习路径，显著提高了学生的学习动机和参与度（Guo, et al., 2025）。这种学习动力和自主性的提升，使得学习者更加愿意主动开口说英语，因为他们相信通过持续练习可以获得更好的发音和表达能力。此外，AI工具还能根据学习者的进度和表现调整学习内容，确保学习过程既具挑战性又充满成就感，这种正向循环进一步增强了学习者的口语意愿。然而，口语能力的提升并非一蹴而就，而是需要持续的学习和练习。在这个过程中，AI技术的持续支持和反馈机制显得尤为重要。Georgiou（2025）的研究强调了长期训练的重要性，他指出，虽然短期的AI训练能够带来显著的发音改善，但要达到接近母语者的水平，还需要更长时间的持续练习（Georgiou, 2025）。这种持续练习的过程，不仅巩固了学习者的发音能力，还逐渐培养了他们的口语表达习惯，使得开口说英语成为一种自然而然的行为。此外，AI技术在提升口语能力的同时，也促进了学习者的跨文化交流意愿。Rusmiyanto等人（2023）提到，AI支持的互动平台为学习者提供了与全球学习者交流的机会，这种跨文化的交流体验不仅拓宽了学习者的视野，还增强了他们使用英语进行国际交流的意愿（Rusmiyanto, et al., 2023）。在这种环境下，学习者更加意识到英语作为国际通用语言的重要性，从而更加积极地投入到口语练习中。

尽管AI技术在提升口语能力和口语意愿方面展现出了巨大潜力，但其应用也面临一些挑战。例如，如何准确解读AI反馈、如何捕捉发音中的细微差别等问题仍然存在（Mohammadkarimi, 2024）。此外，不同学习者的技术熟练度和语言水平差异也可能影响AI工具的使用效果（Guo, et al., 2025）。因此，未来的研究需要进一步探索如何优化AI算法、提升用户体验，并针对不同学习者群体制定个性化的教学策略。

二、结语

本研究通过文献梳理，探讨了AI技术对初中生英语口语能力与口语意愿的影响。研究发现，AI驱动的语音评估、个性化学习路径与实时反馈机制，能有效提升学习者的发音准确性、表达流利度，并通过降低外语焦虑、增强愉悦感与自我效能感，间接促进口语表达意愿。这表明，AI不仅是教学辅助工具，更有潜力成为重塑口语教学流程、激发学习者情感投入的关键变量。未来研究应拓展视角，深入探究AI的长期影响机制。同时，应关注AI与传统教学的融合，探索“人机协同”的口语教学模式，并重视不同地区与学习背景学生的技术可及性差异，确保AI赋能教学具有包容性与普惠性。

参考文献：

1. [1] 黄芳,唐召琪.人工智能赋能英语口语学习——感知愉悦与持续使用意愿的关系研究[J].西安外国语大学学报,2026,34(01):53-59.
2. [2] 许颖珊.初中英语教学情境与学生英语口语交际意愿的相关性研究[D].吉林外国语大学,2024.
3. [3] 谢书含.基于教师教学支架使用的初中生英语课堂口语交际意愿的研究[D].四川师范大学,2024.
4. [4] 何虹燕.基于VARK模型的英语听说教学对初中生英语口语交际意愿影响的研究[D].青岛大学,2024.
5. [5] 李惠燕.高中英语学习者二语坚毅、语言思维模式与英语课堂口语交际意愿关系研究[D].闽南师范大学,2024.