基于數據分析的英語翻轉課堂教學研究

趙宇

摘 要：大數據時代，海量數據正在逐步融入現代化教學之中，高效利用數據為教學服務是當前比較熱門的研究課題。文章在英語翻轉課堂教學中引入先進的大數據理論，以數據分析為先導，在學情分析、課程資源、學習狀態三個層面，生成全方位立體化的綜合教學庫，形成具有針對性的個性化教學。該方法具有一定的普適性，可向教育領域的多學科推廣。

關鍵詞：數據分析；翻轉課堂；學情特征庫；學習狀態數據庫；個性化教學

中圖分類號：G434 文獻標志碼：B 文章編號：1673-8454（2016）06-0031-03

近二十年來教育領域發生了許多重要的變化，包括教學內容的多元化、教學方法的現代化，這些變化得益于計算機、互聯網等信息技術的長足發展。目前，信息技術的另一個制高點——大數據應用領域已經取得了突破性的進展，一個大規模生產、分享和應用海量數據的時代正在開啟。

如何有效利用這些數據，使其服務于教育領域，優化教學過程，是教育工作者們亟待解決的問題。本文闡述了數據分析在英語翻轉課堂教學中的應用，將標準化學習為主的教學方式轉變為以學生為主體的個性化教學。

一、數據分析的概念

本文應用的數據分析技術包括數據挖掘和數據呈現兩個方面。

數據挖掘，是數據庫知識發現中的一個步驟。一般指對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論，并對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據呈現，是指經過數據挖掘以后形成的復雜信息，通過技術手段，以直觀、清晰的方式呈現給用戶，近年來數據可視化是數據呈現的一大熱點。

數據可視化技術通過計算機圖形圖像和數據技術，將數據中隱藏的信息，以交互方式形象生動地展示給用戶，輔助用戶分析數據，發現數據中隱藏的特征、關系和模式，進而發現其中蘊含的規律。

在本文中，數據分析的對象主要包括：在翻轉課堂教學過程中，教師發布的學習資源內容和組成成分、學生的個體學習特征庫和整體學習特征庫，以及學生在學習過程中產生的狀態數據庫。

二、英語翻轉課堂的特點

“翻轉課堂”源于美國的“Flipped Classroom”，是指重新調整課堂內和課堂外的教學模式。傳統教學模式是課堂上教師講授，課后學生通過練習消化；而翻轉課堂則以學生為主體翻轉過來，其模式是課前學生自主學習，課堂上教師引導學生內化知識。

翻轉課堂將學習的主動權從教師轉移給學生。學生在課外時間完成自主學習知識，而教師不會利用課堂的時間講授知識。教師采用任務驅動法和協作法，引導學生學習的興趣，讓學生通過實踐獲得更牢固的知識和自主的學習能力。

英語教學與翻轉課堂的完美融合，主要表現為以下幾個方面：

1.課前自主學習環節

互聯網為翻轉課堂的課前教學提供了大量的優質教學資源。教師根據教學大綱和學生的學習水平確定知識目標、能力目標和素質目標，然后通過對互聯網教學資源進行篩選形成課程學習資源庫，之后在教學平臺上發布，同時鼓勵學生自主查閱資料。

學生學習發布資源后，通過教師發布的系統化知識自測題，了解自己對知識的掌握程度，檢測自主學習的情況，教師也能獲得學生整體的課前學習狀態情況。

2.課上內化環節

教師對學生群體具有的共性問題進行講解，課上側重學生的語言實踐，利用團隊協作、分組對抗等生動靈活的教學方式，促進學生在課上活學活用，對知識內化。

3.課后拓展環節

教師根據課程要求和學生學習情況設計符合素質目標的課程作業，目的是讓學生把所學知識和語言練習融會貫通，鞏固學習效果。

三、基于數據分析技術的英語翻轉課堂教學

1.可用工具：Excel、Infogr 與大數據魔鏡

Excel作為常用的分析工具，可以實現基本的數據分析工作，包括數據排列、分類篩選等。同時Excel能夠完成基礎的數據可視化工作，特別是其擅長通過曲線圖、雷達圖、散點圖等多種直觀的分析圖來呈現數據中蘊含的信息。

Infogr就是信息（information）和圖像（graphic）的有機融合。在其官方網站infogr.am，教師可實現通過圖像讓繁瑣并且令人無法直接獲得結論的數據生成色彩豐富、形式直觀的信息圖，其不僅使用門檻低，而且能夠使教師和學生在短時間內獲得有效的學習狀態信息。

在本文中，主要使用Excel和infogr來制作和呈現學生個體學習特征庫，并給予個性化指導與建議。學生在閱讀自己的圖像檔案時，會用一種欣賞的態度觀看，通過仔細咀嚼啟動腦中圖像分析的成份，對自己的優點和缺點理解更深刻。

大數據魔鏡是集數據挖掘和數據呈現于一體的綜合性數據分析服務站點，主要提供數據整合、探索、挖掘、分享、控制多個角度的數據服務。教師可以利用魔鏡站點通過整合多種數據，將不同數據聯動分析出結果。通過一個直觀的拖放界面就可創造交互式的圖表和數據挖掘模型。在本文中，使用大數據魔鏡來分析教師資源的內容和組成成分，以及以時間軸為基準的學生學習行為數據庫。

2.課前自主學習環節

課前的學習環節以世界大學城（www.worlduc.com）為信息化學習平臺。世界大學城以其開放性、互動性的特征贏得了校園用戶的青睞，其注重學習資源的數字化、多媒體化、網絡化呈現，突出了學習者的主體地位，重視教師與學生之間的溝通。

《以學生為中心的翻轉課堂11法》中指出：“讓學生一起參與制定學習目標，能夠更好地讓教師了解學生的需要。”首先，根據課程內容，教師提煉出若干教學重點，并鼓勵學生參與投票和評論，選出學生心中的難點問題。教師根據調研結果，在Excel中生成柱狀圖，獲得學生對各教學重點的學習需求，在課上內化知識階段就可以有所側重。

學生在世界大學城云空間學習教師發布的課程資源庫，包括各類多媒體資源，旨在讓學生掌握靜態知識點，如背景知識、詞匯等。

完成資源庫的學習后收集數據：如學生在大學城平臺的交互情況、學生閱讀的點擊量等數據。教師用大數據魔鏡軟件分析數據，分析主題包括：學生點擊量最多的是何種類型的資源？學習效果最好的是什么資源？大數據魔鏡給教師提供了動態的數據圖，教師可以輕松地了解學生的學習需求、學習風格，讓教學資源庫形式更多樣化、更貼近學生的需求。

學生完成知識學習之后，進行世界大學城在線自測。本環節借助數據分析和數據挖掘工具，分析每位學生存在的問題和學生群體的共性問題。數據的收集方面并非僅僅記錄總得分，而是收集多項指標數據：

第一項是個體信息，包括：學生每類題型的得分、每道題的修改次數、每類題型的耗時情況。

第二項是學生整體信息，包括全班平均分、每類題目全班平均分、全班各個題目的正確率等。經過數據分析后，將數據分析結果分別通知給學生和教師。例如：某學生收到的系統分析結論是：詞匯類分數低于平均分，總分高于平均分，詞匯題第3題答題時間長、修改次數多。教師收到的系統信息為：背景知識類正確率80%；詞匯類方面70%的學生詞匯題第3題答題時間長，正確率僅50%；慣用語搭配類正確率75%；全班及格率89%。

在數據分析的指導下，教師可以細致地了解學生課前學習的狀態，從而對教學內容和方式進行調整，對需要幫助的學生進行指導，并制定能夠滿足學生學習需求的個性化教學方案，做到“因材施教”。

教師在Infogr網站制作學生的特征檔案，Infogr會產生直觀清晰的數據分析圖，供學生掌握自身學習狀態，并與全體學生特征庫形成比較，思考自己的學習過程，促進學生自我規劃，成為主動的學習者。

3.課上內化環節

根據前一階段教師已經獲得的數據分析結論，教師在課上環節針對共性問題進行講解或訓練，側重于學生的語言實踐，利用小組合作、角色扮演等，使學生在課上完成知識內化。

在本環節，教師對整體學生突破教學重難點起到引導作用；同時需要根據課前數據分析關注那些需要幫助的學生，比如某些學生口語表達方面存在短板，教師可在課上多給予鍛煉的機會。

通過記錄課上環節學生的學習情況、角色扮演的效果、團隊合作的狀態等，形成多元化數據記錄。分析這些課堂學習狀態數據集，獲得學生的學習軌跡，可以分析每個學生對各類學習內容的不同反應，教師因而能清晰地知道哪些教學目標還需要加強練習，哪些教學資源效果更佳。單個個體行為數據似乎是雜亂無章的，但當數據累積到一定程度時，群體的行為就會在數據上呈現出一種秩序和規律。分析這種秩序和規律，有助于設計高效的課堂教學模式，保證教學效果。

4.課后拓展環節

課后拓展環節中，教師根據課程要求和學生學習情況設計符合素質目標的課程作業，目的是讓學生把所學知識和語言練習融會貫通，進一步夯實學習效果。

例如，《旅游英語》的景區講解教學模塊，以張家界景區講解為例。課前學習環節中學生掌握詞匯、搭配、句型，課堂側重景點講解技巧，并組織學生進行景區模擬導游講解。課后拓展環節，教師設置練習為學生自由設計張家界的旅游線路，做圖文并茂的講解，上傳線路的英文解說視頻。

這項提升練習起到融會貫通的作用：線路串聯了張家界各景點，要求學生對景點做簡要介紹，鞏固了景區知識，景點講解則鍛煉了學生的口語表達能力。

教師用大數據魔鏡對比學生課前知識掌握情況與課后拓展完成情況，分析學生整體的學習效果，得出的數據也對開展日后的教學有借鑒意義。

5.課程總結

在完成多個單元的教學后，教師將各單元與模塊累積的數據導入數據分析工具，進行數據挖掘，建立學生縱向成長記錄，生成學生學習狀態數據報告。

通過Infogr網站、大數據魔鏡網站將學生在該課程的學習全過程以可視化的方式呈現出來。全面跟蹤學生從啟動學習到最終完成課程的整個過程，那么一個豐富的學生學習經歷的畫卷將會產生出來。

四、數據分析技術帶給英語教學的機遇和挑戰

1.機遇

翻轉課堂教學方法，秉承以人為本、以學生為主題的自由學習理念。但是翻轉課堂教學有兩個難題：第一，教師難以根據各類測試的總分獲得學生各階段的學習情況。第二，每個學生都是不同的，對知識的掌握程度和速度都有差異，高校教師面對數百名學生無法做到了解每個學生的特點。

大數據時代的數據分析技術使得這兩個問題迎來曙光。通過精心設置分類題目的自測，并使用數據挖掘和數據呈現技術，可以將學習者看似雜亂無章的個體數據形成秩序化、規律化的學習指導。針對學生學習過程的數據進行分析，使我們了解了千差萬別的學習者和多種多樣的學習需求，并以此為依據開發出個性化的學習資源、學習路徑，提供了多種學習選擇和個性化、推送式的學習指導服務，這將使因材施教真正得以實現。

2.挑戰

教師運用數據分析技術的確給教學帶來了清晰效果和便捷性。但是任何先進的技術都是為人服務的。數據分析技術脫離了教師的主觀能動性就無法達成目標。數據反饋沒有辦法代替教師的判斷，也不能完成教學組織。教師才是教學的組織者和引導者，在翻轉課堂教學中，教師應該具有更強的課堂討論組織能力；在課前和課后的測試中，教師應合理地參考系統提供的評價。

此外，英語教師對于語言教學有經驗，但是在數據挖掘和可視化的技術方面水平有限，所以需要學習一定的技術，或者與信息技術人員開展跨界合作。只有跟上革新的步伐，才能走在教育領域的前端。

五、結語

數據分析技術已在金融、科技、商業等領域廣泛應用，但是在教育領域還方興未艾。2015年9月，中國教育大數據研究院成立，是大數據在我國教育領域發展的一個里程碑。

本文將數據分析技術與英語翻轉課堂結合，幫助教師創建、優化資源庫，提高資源庫的利用效率，獲得學生的個體特征庫與群體特征庫，促進學生自我調整學習策略，成為自主學習者，也為教師組織教學提供了依據。數據分析技術的應用并不僅僅局限于英語翻轉課堂中的應用，而是具有普適性特征，可以向各學科進行推廣，前景十分廣闊。

參考文獻：

[1]程云艷.直面挑戰“翻轉”自我——新教育范式下大學外語教師的機遇與挑戰[J].外語電化教學，2014（3）.

[2]CIO時代網.大數據正對教育行業帶來革新[EB/OL]http：//www.ciotimes.com/ProCase/78601.html.

[3]馬武林，胡加圣.國際MOOCs對我國大學英語課程的沖擊與重構[J].外語電化教學，2014（3）.

[4]魏順平.學習分析技術：挖掘大數據時代下教育數據的價值[J].現代教育技術， 2013（2）.

（編輯：李曉萍）