大數據時代下的大學英語教學新模式

由華

（北京林業大學 外語學院，北京，100085）

大數據時代下的大學英語教學新模式

由華

（北京林業大學 外語學院，北京，100085）

隨著大數據時代的來臨，大學英語教學也產生了大數據驅動的教學新模式。如何利用大數據為學習者提供支持，促進英語學習的大發展，這是值得深入探索的重要課題。本文結合大數據的幾個重要應用特征，從單詞學習、口語練習、閱讀學習、寫作教學等環節，探討和分析了有利于大數據分析的大學英語教學新模式和新手段，希望藉此改進當前的教學策略和教學活動，滿足學生的個性化學習需求。

大數據；大學英語教學模式；教育數據挖掘；學習分析

引言

當下，大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據。有人宣稱掌握大數據的人可以像上帝一樣俯瞰整個世界。各行各業更加意識到，誰能率先實現大數據，誰對大數據的挖掘和應用更為深刻，誰就將搶占未來先機。教育行業也不例外，對于教育行業來說，大數據是傳統教育研究走向科學實證的重大機遇。

一、大數據特點

“大數據（big data）”這一概念對于我們來說已不陌生，維基百科上給出的大數據定義是：數據量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具獲取、管理、處理、整理，成為幫助企業經營決策，達成更積極目的的信息。[1]國際數據公司（IDC）認為，大數據是符合4V特征的數據集，即海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）、巨大的數據價值（Value）。[2]美國教育部在2012年10月發布了 《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》（Enhancing Teaching and Learning Through Education Data Mining and Learning Analytics）報告，內容主要包括以下五個方面：個性化學習解讀；教育數據挖掘和學習分析解讀；自適應學習系統中大數據應用介紹；美國教育數據挖掘和學習分析應用案例介紹；美國的大數據教育應用挑戰和實施建議。指出“大數據”具有數據量大、數據多樣和數據產生速度快三大特征。[3][4]

大數據的創新是沿著從數據到大數據，從分析和挖掘到發現和預測的方向發展的。隨著各種云平臺的應用，大數據也越來越多地引起關注。翻轉課堂、MOOC和微課可以說是大數據變革教育的第一波浪潮。

二、教育中的大數據應用

教育領域中的大數據有廣義和狹義之分，廣義的教育大數據泛指所有來源于日常教育活動中教師和學生的行為數據，它具有層級性、時序性和情境性的特征;而狹義的教育大數據是指學習者行為數據，它主要來源于學生管理系統、在線學習平臺和課程管理平臺等。[4]

美國教育部《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告指出：教育數據與其他領域的數據比較起來，有一些獨特的特征。總結起來就是教育數據是分層的（hierarchical）。有鍵擊層（keystroke level）、回答層（answer level）、學期層（session level）、學生層（student level）、教室層（classroom level）、教師層（teacher level）和學校層（school level），數據就寓居在這些不同的層之中。掌握了不同層級的數據，就可以為身處不同層級的人提供相應的數據報告，幫助他們更好地認知“Where they are, what they know,what they can do to improve”，輔助更科學的決策。[3]

大數據在教育中的應用流程也可以簡單地概括為三步：

第一步，數據的獲取(含數據整理和存儲)。理論上說，未來的智慧教室，可以從各種傳感器記錄學生的行為。臺灣有個教授研究的智能椅墊就是其中的一個例子，學生坐在這個墊子上，就會自動記錄他的壓力分布，從而分析出他是否注意力集中等等。還在研究的比如和模式識別相關的，通過攝像頭和傳感器的實施分析，捕捉每個孩子的學習狀態。也可以靠電子教材，電子題庫等等，把考試、練習這兩個環節打通，把考、學、練三點一線串起來，獲取數據。未來應用還可以通過可穿戴設備獲取數據。

第二步，數據的分析。這個是學習分析學的范疇，需要對停留時間，反復程度做詳細分析，定位一個學習難點，還需要有語義分析，機器學習等等內容以及背后的學習心理學支撐。

第三步，數據的呈現。呈現最重要的課題是“自適應學習”。其實這是和學習分析學相關的，也就是說，分析出來學生需要加強的地方，同時配套的考、學、練部分也就自動加強。考，托福考試的機考某種程度上說也是自適應調整。練，一般是根據之前的數據積累，以及對上一道題的分析，出下一道題。學，涉及到學生綜合素質評測的問題，是個綜合結果。

大數據在教育中的應用促使了翻轉課堂、MOOC和微課程的出現，也開始改變了傳統的教育模式。在翻轉課堂中，學生可以根據個人情況自主制定學習進度，老師可以根據學生在做題的數據，有針對性地了解學生學習上遇到的問題。傳統課堂不再講解新課，而成為學生當堂做作業、講解問題或做實驗的場所。MOOC的出現就是升華的翻轉課堂，MOOC的興起，使“用視頻再造教育”的學習模式迅速推廣到高等教育，而且進展到可以通過選修MOOC獲得學分、進入正軌教育的程度。而微課程是對翻轉課堂的回應，是學生自主學習不可或缺的資源。微課程是教學視頻濃縮精華的微型課，微課程實踐的積累，將導致微課程群的形成，微課程群的應用又會形成新的應用數據，將有利于大數據分析與挖掘、發現與預測的創新應用。

三、大數據背景下的大學英語教學新模式探索

“語言是人類思維的載體，研究語言，研究怎么應用語言，這是非常值得做的事情，尤其是在大數據時代”（中國工程院院士李德毅）。首都師范大學副校長周建設指出，中國目前有超過1億在校學生學習英語，通過對海量教學數據的收集和分析更能客觀真實地反映學生英語能力和教學效果。大學英語教學新模式要堅持“以學生為主體”的原則，充分考慮不同層次學生的要求，形成 “語言+文化+應用技能”的課程要求和“分級、分課型”的教學模式，注重培養學生的英語綜合應用能力，特別強調聽說能力和自主學習能力，使大學英語教學個性化，并具有可操作性，使得基礎課的語言能力與文化素質課程培訓和應用能力培養能有機結合，為非英語專業的學生拓展知識、提高文化素養提供多種選擇。

1.單詞學習新模式

結合MOOC平臺進行單詞教學。大數據可以使得語料內容對單詞學習進行反哺，比如可以先選擇自己想要學習的詞匯表（比如四六級詞匯），選好后即進入單詞的學習。每一個單詞都被設定為會在用戶面前穿插出現多次，只有用戶每一次都精準地記住了、選對了詞義，系統才會 “放過”這個詞，而后不斷匯入新的詞讓用戶學習。聽到的不會的單詞可以加入單詞本，過后可以繼續學習、復習。每個單詞都配有多個例句，這些例句大多來自有聲讀物、美劇、名人演講、歐美金曲等趣味性比較強的內容，可以讓用戶除了記住詞的拼寫以外，還能把單詞置于句子中去理解它在不同場景下的具體意思和用法。

在大數據背景下，系統可以自動從互聯網采集課程——基于時間軸斷句、基于原文分詞，自動化、規模化地積累語料庫，而這些被拆分出的句子就可以貢獻給單詞作為例句。語料庫規模化之后，這個系統還可以拓展到詞組、句子的學習。其實目前學單詞的APP已有不少了，比如“扇貝單詞”、“拓詞”、“百詞斬”、“不背單詞”等可供選擇。筆者在大學英語教學中向學生推薦了上述學單詞APP后，學生背單詞的興趣和效率提高了很多，背單詞不再是一件機械枯燥的單一任務，而是將聽、說、讀、寫、背融為一體，將考、學、練有機結合的全方位學習體驗，充滿了樂趣和挑戰。 這進而極大地促進了學生學習英語的熱情，很值得推廣。

2.口語學習新模式

結合當前已有的交互式外語口語訓練平臺進行教學，利用智能語音分析技術，可以從發音、節奏、音量三個層面去分析比對學習者所說的英語，并給予評分，借此幫助學習者通過自主學習，切實高效地提升口語和聽力能力。同時此類平臺還能夠詳細記錄學生的學習情況，包括學生的在線學習時間以及學習次數，使老師在教學中有效掌握學生的學習進度與學習目標，實現針對不同層次學生的個性化教學要求，有效評估學生學習成績。教師也可以把口語作業放在訓練平臺上，比如要求學生訓練成績不低于80分，這樣學生就可以在系統的指引下，不斷修正口語達到要求；這種模式也可以應用在較大范圍內的口語競賽上，不僅舉辦簡單，而且學生興趣盎然。這樣的平臺目前有“口語伙伴”、“Myet”、“暢言交互式多媒體教學系統”等。

3.閱讀教學新模式

在大學英語閱讀教學實踐中，要努力激發學生的學習動機，強化英語閱讀技巧訓練。結合MOOC平臺進行閱讀教學，首先，收集學生閱讀難句，學生在平臺上閱讀文章（可以是十年來的四六級考試閱讀題），凡有讀1-2遍不懂的句子，均作標記，系統會自動記錄下來。搜集的數據有一定規模后，即可進行專項的閱讀難句訓練，每天系統自動推送閱讀難句供學生來讀，支持學生的各種BYOD（自帶終端），系統提供針對每個閱讀難句的交互式問答訓練，直到學生讀懂讀順為止；開始難句較多，直到幾十句以后，會越來越少，一個月后幾乎沒有了。因為大腦已經熟悉了這些難句的結構，可以預判和自動整理語序，這樣可以大幅度提高閱讀速度和能力。此外，系統也可以進行詞頻統計，自動統計歷年來閱讀考試的詞匯頻度順序，讓學生對高頻詞匯重點記憶，使閱讀薄弱的學生逐步減少閱讀障礙，激發閱讀興趣。目前，針對閱讀教學的平臺工具較少，大多是只實現了部分功能的小型工具軟件。

4.英語寫作教學新模式

傳統英語寫作教學中，教師上課講解理論知識，分析寫作素材，布置寫作任務，學生課后完成作業，教師會按照要求對作業進行批改，之后將作業發還給學生。這種教學模式效率低下，學生常常因為上交作品不能得到教師及時批閱和針對性的反饋而失去熱情，作業應付了事。大數據時代對傳統寫作授課方式產生了沖擊。首先，在寫作教學資源方面，通過互聯網學生可以獲取豐富、多樣化的寫作素材，靜態和動態語料庫以及功能強大的檢索工具、網絡搜索引擎可以為大學英語寫作教學提供諸如寫作內容、詞匯、搭配等方面信息和幫助。其次，在寫作過程中，學生可以隨時查閱資料，克服語言、內容上的障礙，同時學生與學生之間或學生與教師之間實時在線互動，作品互享，學生不僅能夠互相學習，還能夠及時發現寫作中存在的問題。最后，在評估方面，近年來還涌現出了一批作文自動智能評估系統，能夠從詞匯、語法、篇章和內容等多維度進行評價，并給學生的寫作同步提供各類反饋信息，為學生提供及時有效的建議，提高英語寫作教學的效率。[5]此外，大數據還能夠幫助教師進行技術分析，了解和掌握學生的實際學習情況，并結合學生特點以及教材內容等制定科學、合理的教學計劃。例如，中國高校英語寫作教學協同創新聯盟發起的“中國學生英文寫作能力調研活動”，通過在線平臺“批改網”可以在一個月的時間里搜集到近百萬篇同題英語作文，在較短的時間里獲得體量龐大的英語作文電子數據。更重要的是通過對海量數據進行分析挖掘，可以從多角度客觀真實地反映中國在校大學生英語能力和英語教學效果，獲取有助于英語作文評判的數據標準。英語寫作平臺目前有“批改網”、“體驗英語寫作系統”、“極智批改網”和“新東方批改網”等。北京林業大學大學英語采用“批改網”作為作文教學的輔助手段，效果顯著。學生在創作過程因為有多渠道的幫助，網上提交的作品質量比以往有很大提高。

結語

大數據時代可以讓教育者真正讀懂學生，大數據使“經驗式”教學模式變為“數據服務”教育模式。教師可以根據數據關注每個個體學生的微觀表現，通過學生相關數據的分析，有針對性地調整教育方案，從而實現個性化教育。未來的學習將是大數據驅動的新時代，教育從業者最好的選擇就是積極迎接這個新時代，通過大數據來分析學習進程和結果，進一步改善教學的方式與方法。

[1]Big data--W ikipedia,the freeencyclopedia[EB/OL]. [2013-09-23]http://en.w ikipedia.org/w iki/Big_data.

[2]John Gantz&David Reinsel.Extracting Value from Chaos[EB/OL]http://www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-extracting-value-from-chaos-ar.pdf.

[3]Enhancing Teaching and Learning through Educational Data M ining and Learning Analytics[DB/OL]. [2012-10-12].http://www.ed.gov/edblogs/technology/ files/2012/03/edm-la-brief.pdf.

[4]徐鵬等.大數據視角分析學習變革—美國《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告解讀及啟示[J].遠程教育雜志,2013(6):8,11-17.

[5]王海嘯.大數據時代的大學英語寫作教學改革[J].現代遠程教育研究,2014(3):66-72.

（編輯：王曉明）

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