這是筆者常面臨的家長提問。
而紙筆測驗的成績單，往往仍是教學現場最直接、也最常用來衡量學生學習成效的工具，但對於「口說」，教師往往缺乏一套能讓學生看見自己進步、讓家長看見具體成果的機制。
這也是筆者導入 FLUENC 的動機，希望透過這套 AI 口說評量系統平台，能更視覺化口說能力的評斷與進步。
（圖為學生使用 FLUENC 實景照）
打破心理門檻：從與 AI 的練習，過渡到真實人際互動
學習成果的展現，始於意願的提升。量化數據提供專業基礎，而學生的質性轉變，則是教學現場最溫暖、也最真實的回饋。在實際操作中，筆者觀察到學生們戴上耳麥後，展現出前所未有的專注：
對多數孩子來說，面對老師或同學開口說英語需要極大的勇氣，但面對 AI 卻反而擁有了「安全感」，也更願意嘗試。
更重要的是，當「練習」變成了「自我挑戰」，學生不再只是為了交作業而錄音，而是為了刷新自己的最佳記錄，主動反覆嘗試。這樣由內而外的學習動機，往往比師長要求更有效用。
打開教學盲點：從「重複批改」轉向「教學診斷」
最讓筆者驚豔的是 FLUENC 的「班級作答分析報告」帶來的量化洞察（見下圖），以往需耗費數小時聆聽錄音檔，才能歸納出集體錯誤；現在系統已能即時彙整並呈現全班常見發音錯誤，可快速提升教學效應。
舉例來說，在一次單字預習中，報表顯示全班在「ride」這個字上表現普通（平均 71 分）。系統進一步指出問題並非學生不認字，而是 /r/ 的捲舌音不足與 /d/ 的尾音消失,；而針對表現不錯的「fingers」（平均 79 分），系統也敏銳地偵測到學生雖然流暢度佳，卻常忽略中間的 /g/ 音，或是將字尾有聲的 /z/ 發成無聲的 /s/。
這正是教學的數位轉型核心價值：科技負責處理數據，教師則專注於解讀資訊，並依判斷來設計補救教材或進行差異化教學。
雷達圖下的自我檢視：讓進步真正「具象化」
過去，學生收到口說活動的回饋通常只有模糊的「Good job!」，但 FLUENC 給了學生一張多面向能力雷達圖，將能力拆解為準確度（Accuracy）、流暢度（Fluency）、完整度（Completeness）、韻律（Prosody）四大指標。
（圖為 FLUENC 多面向能力雷達圖）
這樣的視覺化呈現，讓學生能一次看清楚自我學習的表現（Self-awareness），有助於修正學習方向：
看見弱點，精準修正：以基礎級學生 Cheryl 為例，她的雷達圖（見下圖）在「韻律」這一角明顯凹陷，而「準確度」比較突出。
她自覺：「原來我單字都唸對了，只是語調太像機器人。」視覺化的對比讓她知道接下來要加強的方向（如 shadowing 更自然的音檔），並說：「裡面有很多題型剛好都是平常容易講錯或寫錯的地方，用這個來複習，真的很方便！」
看見強項，激發潛能：對於像 Marcus 和 Mei 這樣雷達圖（見下圖）飽滿均衡的高分組學生，建議引導他們挑戰「問卷走動遊戲」訪問同學，或創作圖文小書，在真實情境中活用語言。
完整的學習歷程，是建立家長信任的關鍵
科技的價值，不在於取代教師，而在於減輕行政負擔、讓老師回歸教學引導，並讓學生展現專注。當我們憑長期的學習歷程記錄，具體向家長說明：「孩子發音很棒，但可以多練習韻律讓說話更有節奏感」時，雙方的信任感便能油然而生。
結語
隨著 AI 的快速發展，學習的樣貌勢必跟著改變。讓我們一起加入這場數位轉型運動，讓每位願意開口說英文的孩子，眼中都能帶著那份因自信而綻放的光芒。
（內容相關照片皆由作者授權使用）
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作者簡介 │沈佳慧 Cindy Shen
- 國立臺灣師範大學英語教學博士
- 臺北市特殊優良教師
- 臺北市閱讀推手悅讀閱冠磐石獎
- 臺北市國民小學推動兒童深耕閱讀活動
- 臺北市國民教育輔團國小英語領域績優輔導員
