基于IRT的英語輔助學習系統設計與實現

曹艷琴， 姚兆宏

(1.西安培華學院,人文與國際教育學院，陜西,西安 710125；2.西安電子科技大學,外國語學院，陜西,西安 710126)

0 引言

英語詞匯在英語學習中有著極其重要的作用[1-2]。近年來，許多研究對英語學習進行了調查，大多數研究強調詞匯學習對英語學習的重要性。在閱讀英語文章時，詞匯量不足常常導致誤解內容或理解能力差。

此外，遺忘所學詞匯是英語詞匯學習中的另一個嚴重問題[3]。人們通常在學習后比長時間延遲后更容易回憶起信息。隨著時間的推移，當不執行重復學習過程時，信息將被遺忘。遺忘的速度取決于學習材料的難度、表現方法等因素，以及壓力和睡眠質量等生理因素。潘錫娟[4]研究了高職英語詞匯教學過程中存在的遺忘現象，提出利用詞匯軟件評價和激勵學生詞匯學習，從而能提升高職英語詞匯教學的成效。田興華[5]研究了艾賓浩斯遺忘規律對提高英語詞匯學習效率的作用。

此外，隨著融媒體時代到來，掌上電腦、手機瀏覽網頁或檢索網頁信息等移動訪問手段多樣化發展，也帶來了教育技術的飛速變革，并趨向于動員性、便攜性和個性化發展[6]。這些趨勢導致學習形式從傳統的課堂學習轉變為電子學習(E-learning)。在這些新穎的學習形式中，移動學習是有效的、靈活的，即移動學習能夠克服時間和空間的限制，使學習者能夠隨時隨地學習。楊麗芳[7]分析當代大學生及移動學習的特點，并探討基于移動學習的詞匯學習模式。劉紅梅等[8]研究了基于微信平臺的大學英語教學設計與實踐。然而大部分方法都是對詞匯學習過程進行定性分析，很少有研究對詞匯記憶及學習方法進行定量分析，且沒有針對個人特點訂制個性化學習方案，從而導致學習效果提升有限。

因此，本研究提出一個新穎的個性化移動英語詞匯學習系統，該系統基于個體的學習詞匯能力及其記憶周期，根據每個單詞的難度和個體學習者的詞匯記憶能力，自適應地為個體學習者安排一段時間進行詞匯復習。

1 系統架構

本文提出了一種基于項目反應理論[9](Item Response Theory，IRT)和詞匯學習記憶周期的個性化移動英語詞匯學習系統，包括遠程管理服務器、客戶端移動學習系統和數據同步智能體3部分。

圖1為系統架構。客戶端移動學習系統由3個智能體和3個數據庫組成，可以基于IRT向個別學習者推薦新單詞，并為個別學習者安排詞匯復習周期。遠程管理服務器有2個數據庫和1個數據管理接口，用來收集英語詞匯并由管理員(即教師)管理詞匯。為了支持離線學習，數據同步智能體負責在無線網絡連接后維護客戶端數據庫和服務器數據庫之間的數據一致性。

1.1 遠程管理服務器

圖1左側為遠程管理服務器的系統架構。管理服務器建立在網站上，便于管理員管理學習資料。管理員可以通過數據管理界面添加、修改、刪除或編輯學習內容，并對學習者的學習狀態進行評估。

1.2 客戶端移動學習系統

圖1的右側為客戶端移動學習系統的系統架構。該系統由3個智能體組成：詞匯推薦智能體、學習成績評估智能體和測試智能體。

圖1 移動英語詞匯學習系統架構

詞匯推薦智能體根據個體的學習詞匯能力和所學詞匯的記憶周期，向學習者推薦個性化的英語詞匯。測試智能體自動為學習者學習的詞匯生成相應的測試，以便立即評估學習成績。學習成績評估智能體從測試智能體中收集學習者的測試結果，然后重新評估學習者的個人能力和所學詞匯的記憶周期。最后，學習成績評估智能體將這些信息存儲在用戶組合數據庫中，用于個性化學習。

此外，該系統具有3個學習界面：登錄界面、學習復習界面和自檢界面。這些學習界面提供了一個靈活友好的學習界面，允許學習者與3個智能體進行交互。

(1)詞匯推薦智能體

基于IRT估計學習者的詞匯能力可以讓詞匯推薦智能體向學習者推薦合適的詞匯。如果學習者選擇學習過程，那么詞匯推薦智能體會根據學習者的詞匯能力向其推薦最合適的詞匯。學習的單詞被記錄在用戶檔案數據庫中，以供復習。另一方面，當學習者選擇復習過程時，詞匯推薦智能體根據學習者對不同單詞的記憶周期，向學習者推薦記憶周期最短的詞匯。

(2)測試智能體

為了評估學習者的學習成績，測試智能體隨機選擇10個與所學詞匯相關的測試問題來評估學習結果。在詞匯學習過程中，測試智能體要求學習者在空白處填寫正確的單詞，以評估學習者的拼寫和回憶能力。在詞匯復習過程中，測試智能體要求學習者從幾個相似的單詞列表中識別出正確的詞匯，以提高學習者識別單詞的能力，延長詞匯記憶周期。此外，在學習成績評估過程中，測試智能體基于詞匯暴露出來管理詞匯的難度。對于詞匯暴露量大的詞匯，測試智能體降低了詞匯的難度。

(3)學習績效評估智能體

根據隨機抽取的詞匯測試結果和推薦學習者的詞匯學習能力測試結果，對學習者重新學習詞匯的能力進行測試。這些重新評估的學習參數隨后被存儲在用戶組合數據庫中，以便在下一個學習周期中向個別學習者推薦合適的詞匯。為了了解個別學習者的學習狀況，自查界面總結了學習信息，包括當前詞匯能力、記憶周期短的前10個單詞、容易混淆的單詞以及個別學習者的評分等級。自我檢查界面的目的是促進自主學習。

2 英語詞匯能力評價與推薦

項目反應理論是一種廣泛應用于教育測量的理論，通常應用于計算機自適應測試(Computerized Adaptive Testing，CAT)領域。該方法有效地減少了測試時間和測試項目數，能夠準確地估計考生的能力。基于IRT，本研究提出一個新的個性化移動詞匯學習系統，用于評估個性化移動學習服務中學習者的詞匯能力。

2.1 學習英語詞匯能力評價

為了估計學習者的英語詞匯能力，基于IRT提出一個單一難度參數的項目特征函數來模擬每個詞匯難度[10]，計算式如下：

(1)

其中，Pj(θ)表示學習者在低于其能力水平θ的水平上記憶和識別第j個詞匯的概率，bj表示第j個詞匯的難度，n表示詞匯的數量，D為常數，通常取1.702。

在式(1)中，當學習者的詞匯能力θ等于第j個詞匯的難度參數時，概率Pj(θ)等于0.5。顯然，當第j個單詞的難度增加時，學習者必須有更高的詞匯能力，以達到0.5的概率來記憶第j個單詞。

在IRT中，通常用最大似然估計(Maximum Likelihood Estimation，MLE)和貝葉斯(Bayes)估計來估計學習者的能力。盡管MLE程序簡單易用，但當學習者對所學詞匯的測試反應完全正確或不正確時，它會對學習者的詞匯能力產生不同的估計。當測試結果完全正確時，MLE方法常常高估學習者的詞匯能力。相反，當測試反應完全錯誤時，最大似然估計通常低估了學習者的詞匯能力。與極大似然估計方法相比，貝葉斯估計方法復雜度高、效率低，能夠解決極大似然估計中的發散估計問題。基本上，本研究采用了先前關于學習者詞匯能力分布的信息來估計學習者的詞匯能力。

因此，采用貝葉斯估計方法來估計學習者的詞匯學習能力，公式如下:

(2)

在式(2)中，似然函數L(u1,u2,…,un|θk)可以進一步描述為

(3)

其中，Pj(θk)表示學習者能夠在低于其能力水平θk的水平上記住第j個詞匯的概率,Qj(θk)表示學習者不能在低于其能力水平θk的水平上記住第j個詞匯的概率，且有Qj(θk)=1-Pj(θk),uj是正確或不正確的測試詞匯測試結果對第j個詞匯的反應，即如果答案正確，則uj=1,否則uj=0。

在該系統中，學習者的詞匯能力限制在-3到+3之間。也就是說，θ=-3的學習者能力最差，θ=0的學習者能力中等，θ=+3的學習者能力最好。該系統基于學習者的測試反應來評估學習者的詞匯能力。如果一個學習者記住了推薦的詞匯，并且給出了正確的測試答案，那么一個學習者的詞匯能力將根據式(2)中的學習者能力估計公式得到提升,否則學習者的詞匯能力將下降。

2.2 推薦英語詞匯和測試表

IRT中常用的2種推薦方法是最大信息策略和貝葉斯策略。最大信息策略假設每個詞匯及其相應的難度參數對學習者的學習表現出不同的信息。信息價值高的詞匯更適合推薦給學習者。由于貝葉斯策略比最大信息方法更復雜，因此采用最大信息方法來推薦合適的詞匯。最大信息函數定義為

(4)

其中，Ij(θ)是第j個詞匯在低于其能力水平θ的水平上的信息值，bj是第j個詞匯的難度參數。

詞匯推薦智能體在計算詞匯的信息值后，向學習者推薦具有最大信息功能的詞匯。對于具有θ能力的學習者來說，具有最大信息功能值的詞匯表示該系統產生的推薦優先級最高。

3 實驗與分析

本研究以Microsoft Visual C# 2015為開發工具，實現了個性化的移動英語詞匯學習系統。

為了評估個性化移動英語詞匯學習系統的學習效果，本研究招募了15名學生作為志愿者參加實驗。為保證實驗順利進行，首先假設參加者都接受過至少持續了3年的英語聽說讀寫方面的基本教學技能教育。

圖2為前測和后測的學習性能的比較結果。前測和后測包含15道選擇題和15道完形填空題的試卷，滿分為30分。為保證測試準確，2種測試難度被控制在相似范圍內。雖然學習者在多項選擇題方面的學習成績沒有明顯提高，但圖2顯示，學習者在完形填空方面的詞匯能力明顯提高。

圖2 學生前測-后測得分對比結果

為了比較使用該系統前后學習者詞匯能力的差異，采用統計軟件對前測和后測結果進行分析。根據表1所列的描述性統計結果，15名學習者的前測和后測平均分分別為21.8分和23.333 3分。此外，表2給出了配對樣本t檢驗的前測和后測得分的比較結果。前測與后測的平均分之差為1.533 3，結果在自由度14下達到顯著水平(t=2.553，p=0.023)。也就是說，使用該學習系統后，對學習者的學習成績有顯著的促進作用，平均測試成績提高了1.533 3分。

表1 樣本統計表

表2 前測與后測t檢驗統計表

4 總結

英語學習中詞匯量是基石，詞匯量的多少將對英語成績的提高具有顯著影響。為此，本文提出了一個個性化移動英語詞匯學習系統，該系統有助于學習者有效地記憶英語詞匯，使所學詞匯通過有效的復習過程轉化為長期記憶，不再被遺忘。