AI陪练 VS 真人教学

随着人工智能技术的演进，AI陪练工具逐渐渗透到教育场景中。与此同时，真人教师在情感引导、价值观塑造、复杂问题讨论等领域的不可替代性也愈发凸显。然而，AI的“效率”与真人教育的“深度”是否只能二选其一？

背景介绍

随着AI 技术的不断发展，AI渗透的范围也在不断扩大，在教育场景中，AI是否也同样可以开辟一方广阔天地呢？这里我们来基于函数计算 FC 部署 Web 应用，结合智能媒体服务（AI实时互动）的 AI 智能体和百炼工作流应用，搭建一款实现英语口语陪练系统。

服务搭建

在服务搭建之前首先需要提前开通相应的服务，具体的开通操作这里就不过多的赘述了，我们直接进入资源准备操作。

资源准备

在阿里百炼大模型服务平台，单击顶部【应用】，左侧导航栏单击【应用管理】，单击【新增应用】，选择【工作流应用】，单击创建对话型工作流，进入工作流配置页面

进入页面后，开始节点会预设两个参数，更改为difficulty和scene，对应描述分别更改为难度和场景

将左侧大模型节点拖入画布配置页面，将开始节点连接到大模型节点，并配置对应参数。提示词中需要在[]中插入开始节点传入的两个变量 difficulty 和 scene，在[]中输入/插入变量，先后选择scene和difficulty

User Prompt 输入 ${sys.query} 上下文开启，结果返回开启。将大模型节点连接到结束节点，并配置对应参数，结束节点的结果返回关闭

点击右上角发布按钮，完成发布，同时复制应用ID 备用

创建API-KEY

单击顶部应用，在左侧导航栏单击API-Key，然后创建或查看API-KEY

创建完成后复制API-KEY 备用。

创建音视频应用

在创建实时通信音视频应用之前，如果没有开通音视频服务的话，需要先开通音视频服务。然后 在视频云直播控制台：https://live.console.aliyun.com/#/overview 点击左侧导航栏【直播+】 > 【实时音视频】 > 【应用管理】，单击【创建应用】

在创建应用页面输入 实例名称 后点击【立即购买】完成实时音视频应用的创建

创建AI智能体

登录 智能媒体服务控制台：https://ims.console.aliyun.com/summary 如果没有开通服务，需要根据提示开通服务，并完成服务授权

点击左侧菜单 【AI实时互动-工作流管理】，单击创建工作流模板

自定义工作流名称为 Workflow-English，并编辑 STT 语音转文字节点

在弹出的节点配置页面，修改语言模型为中英 并保存

编辑 LLM 大语言模型节点，在弹出的节点配置页面，模型选择选择对接阿里百炼平台，百炼类型选择应用中心，填写上一步获取的AppId和API-KEY，然后点击保存

编辑 TTS 文字转语音节点，在弹出的节点配置页面修改音色，下拉选择龙橙，然后单击保存

工作流节点全部修改完成后，点击工作流的 保存。
点击左侧菜单 AI实时互动-智能体管理，单击创建智能体

自定义智能体名称为 Agent-English，

并绑定之前创建的实时工作流 ID Workflow-English和实时音视频 ARTC 应用，完成后点击提交

应用部署

在上面所有的资源都准备完成之后，就可以进入应用部署操作，这里实验室已经直接准备好了部署模板资源，可以直接点击前往部署打开我们提供的函数计算应用模板，参考下表进行参数配置，然后单击创建并部署默认环境

配置完成后点击【创建并部署默认环境】完成应用部署。

在线体验

等待部署成功后就可以在环境详情的环境信息中找到示例应用的访问域名

在web应用页面，选择想要学习的场景和难度，开始对话互动

然后我们可以直接用英语进行沟通交流，这里我简单一句 Hello，下面是应用给出的评价和具体的语言对话提示

到这里我们整个搭建AI 英语对话的应用部署就完成了。

部署体验

对于部署操作，一般来说个人比较习惯在部署结束之后，对本次的部署操作进行一个简单的评价，对于本次操作来说，部署文档描述的很详细，部署步骤比较多，需要操作者有一定的耐心。我这边按照文档部署同时记录一部分的部署步骤，大概耗时90分钟。不过整个部署体验还是很丝滑的，按照文档的步骤正常操作，最后一定是可以走通的。

AI 陪练 与 真人教学

对于AI 陪练与真人教学，如果要评价更喜欢哪一个，这要看具体的场景。
在大多数场景下，AI 陪练的实用性要更高，比如说你在日常的交流联系中，或者是在小块的休息时间，或者是工作之余，如果你想要练习口语交流的话，那么你可以随时随地的拿出你的AI 陪练应用来进行练习。同时也可以切换不同的场景，不同的难度来进行口语练习。AI 应用也会对你的口语进行实时的评分鼓励和后续交流引导，在方便性和实用性上比真人教学要好很多。
那么真人教学的话，主要是在教育场景或者是公开的场合。真人教学突出在情感引导、价值观塑造、复杂问题讨论等领域，相对于AI 陪练的话，显得更正式一些。另外真人教学在教学过程中也可以通过观察学习状态来进行实时调整教学方案，在遇到一些复杂问题时，可以通过深度讨论的方式来提高对问题的分析和理解能力。

协作互补

其实看了上面我关于AI 陪练和真人教学的一些分析之后，就发现这两者在分工和协作上是可以实现互补的。AI 陪练的适用场景，在时间和场景方面主要突出散而多，正好可以弥补真人教学在时间和场景方面大而少的缺憾。真人教学需要固定场景，大块时间，那么零碎的时间就可以介入AI 陪练，从而实现教学场景的生活化，在生活中无时无刻都可以进入学习状态，提升学习效率。

总的来说，AI陪练凭借全天候可及性、标准化纠音能力和大数据分析优势，可提供高频次重复训练与即时反馈，有效突破传统课堂的时空限制；而真人教学则在文化语境渗透、情感互动激励和个性化教学策略制定方面具有不可替代性，尤其在纠正常规化表达偏误、引导开放式思辨对话等维度展现独特价值。二者协同可构建"智能强化训练+人文引导深化"的立体化学习生态，既保障语言技能的量化积累，又促进跨文化交际能力的质性提升。