基于數據驅動的大學英語個性化學習路徑評估策略探究

本文引用格式：.基于數據驅動的大學英語個性化學習路徑評估策略探究［J］.藝術科技，2025，38（11）：86-88.

中圖分類號：H319.3 文獻標識碼：A文章編號：1004-9436（2025）11-0086-03

0引言

隨著人工智能、大數據與學習分析技術的發展，大學英語教學正面臨從“統一化傳授”向“個性化支持”轉型的挑戰。個性化學習路徑的有效實施離不開科學的評估機制。然而，目前高校英語教學評估仍以傳統測試與教師主觀判斷為主，缺乏系統性與數據支持，難以滿足動態教學需求。為此，本文基于“蘋果方法”（A.P.P.L.E.），提出了一套數據驅動的評估策略框架，用于系統評估個性化學習路徑的適切性與成效。研究旨在為高校英語教學質量提升提供理論支撐與實踐指導。

1理論基礎與相關研究

數據驅動教學（Data-DrivenInstruction，DDI）是一種基于學習者數據分析的教學模式，旨在通過系統地收集、整理與解讀學生在學習過程中的行為數據、作業表現、測試成績和課堂反饋等信息，輔助教師精準決策，實現教學內容的動態優化與個性化干預。該理念強調教師應運用數據工具識別學生需求、發現學習障礙并評估教學效果，從而靈活調整教學策略，以提升教學質量與學習效果[1]。

個性化學習路徑（PersonalizedLearningPath，PLP）是數據驅動教學的核心實踐形式之一，主要指根據學生的語言能力水平、學習目標、興趣偏好和認知風格等個體差異因素，設計個性化的學習內容序列、進度安排與任務類型。PLP強調四個關鍵特征：其一，學習內容差異化，滿足不同學習者的認知起點與目標需求；其二，路徑調整具有動態性，可根據學習數據實時更新；其三，路徑設計以目標導向為原則，聚焦于能力提升與素養發展；其四，路徑中嵌入及時反饋機制，形成閉環教學支持系統，從而提升學習成效與參與度［2]。

在評估個性化學習路徑的實施效果方面，“蘋果方法”（A.P.P.L.E.）提供了一套系統的理論框架。該方法最初由教育技術領域的學者提出，旨在多維度評估個性化路徑設計的科學性與有效性[3]。具體而言，“A.P.P.L.E.”模型包括以下五個核心維度。

A：Adaptability（適應性）——路徑能否根據學生學習狀況變化進行動態調整；P：Personalization（個性化程度）——路徑設計是否充分考慮并回應學生的個體差異；P：Progression（進展性）——路徑是否具備遞進性，支持知識、技能的螺旋式提升；L：LearningOutcomes（學習成果）一 -路徑實施是否有助于學生英語能力的顯著提升；E：Engagement（學習投人）——路徑能否提升學生的學習興趣、情感投入與主動參與度。

該評估方法強調以數據分析為基礎，通過對學習過程與結果的量化與質性結合分析，為大學英語等復雜學科的教學路徑優化提供理論支持與實踐指導。

2當前大學英語個性化路徑評估存在的問題

雖然大學英語教學中逐步引入了個性化學習路徑理念，但在評估實踐層面仍存在諸多制約因素。

首先，評估維度單一化。當前評估體系仍以詞匯測試、語法填空等語言知識考核為主，忽視了學習策略、情感態度和元認知能力等非認知因素的評估[4]。這種以終結性測試為主導的模式難以全面反映學生的個性化發展需求，無法體現學習過程的復雜性。

其次，動態反饋機制缺失。傳統的評估多集中在期中、期末等固定節點，難以為個性化路徑的實時調整提供有效支持[5]。學習路徑一旦確定就呈現靜態運行狀態，既削弱了評估的反饋功能，又限制了教學對學生需求的及時響應。

最后，數據應用效能低下。雖然各高校普遍配備了智慧教學平臺，能夠采集學生的學習時間和點擊軌跡等行為數據，但這些數據大多停留在采集層面，未有效轉化為教學決策依據。數據分析手段的不足影響了評估的精準性和針對性。

這些問題的存在，使得當前大學英語個性化學習路徑評估面臨著系統性挑戰，亟須從評估理念到技術應用進行全面優化。

3基于“A.P.P.L.E.”方法的評估策略構建

為充分發揮“A.P.P.L.E.”方法在大學英語個性化學習中的效能，需要制定覆蓋全過程的系統化評估策略。該策略需兼顧科學性、動態性與實用性，具體從以下五個維度展開。

3.1動態適應性評估機制（Adaptivity）

評估機制應從靜態結果導向轉向動態過程調節，實現 “教一學一評”一體化，具體措施如下。

第一，路徑分層設計：將學習路徑細分為基礎鞏固型、能力拓展型和策略強化型等子路徑，適配不同學習階段需求。系統可根據學生畫像進行智能推薦，同時保留教師人工調整權限，確保路徑合理性。研究表明，分層路徑設計可使學習效率提升 30% 以上。

第二，多源數據采集：除學習平臺日志外，引入智能手環等可穿戴設備來監測專注度，結合中斷點聚類分析識別路徑低效區。例如，某試點項自發現，當學生專注度低于 60% 持續15分鐘時，系統會自動推送休息提醒或調整任務難度。

第三，動態調整機制：建立學習節奏匹配度評估模型，當實際學習進度偏離預設路徑時觸發預警，支持實時調整。該模型綜合考慮了學習速度、錯誤率和重復訪問率等7個關鍵指標。

3.2過程性數據追蹤（Process Tracking）

構建三維度評估矩陣，具體措施如下。

第一，認知行為維度：記錄重讀次數、筆記密度等指標。研究發現，優質學習者的筆記密度通常保持在每千詞15～20 條（Li，2023）。

第二，情感動機維度：追蹤登錄頻率、平臺逗留時長等數據。數據顯示，每周登錄5次以上的學生完成率比低頻登錄者高 47% 。

第三，社交互動維度：統計論壇發帖量、同伴反饋質量等。優質反饋應包含具體建議而非簡單評價。

采用LearningAnalyticsDashboard可視化分析工具，通過行為軌跡熱圖展示學習過程特征。例如，熱圖可以直觀顯示視頻學習中被反復觀看的知識點，幫助教師識別難點。同時建立“學習里程積分”激勵機制，將學習行為量化為成長數據，配合“堅持達人”“互動先鋒”等榮譽標簽系統提升學習動力。某高校實施該制度后，學生參與度提升了 62% 。

3.3表現性評估體系（Performance-based Assessment）

重點評估語言應用能力，具體措施如下。

第一，設計真實性任務：如模擬國際會議場景，評估即時應答和跨文化交際能力。任務設計需遵循真實性原則，使用真實會議錄音作為素材。

第二，引入全過程檔案袋：收集任務草稿、反饋記錄和修訂版本，展現能力發展軌跡。檔案袋評估顯示，經過3輪修改的作文質量提升顯著（Cohen's d=1.2 ）。

第三，智能評分輔助：應用NLP語法分析系統和AI作文引擎，提供詞匯密度、句式復雜度等客觀指標。當前最先進的系統可實現與專家評分0.85的相關性。

特別關注文化意識評估，通過設計文化沖突情境，觀察學生使用緩沖語、禮貌轉折等語用策略的情況。評估標準包括：是否識別文化差異（1分）能否提出解決方案（2分）是否展現文化包容（3分）。

3.4學習增益分析（LearningGains）

采用混合評估方法，具體措施如下。

第一，量化評估：除即時測試外，增設延時后測，評估知識保持度。研究表明，優質學習路徑的知識保持率應在80% 以上（Wangamp;Chen，2023）。

第二，質性分析：通過反思日志構建認知地圖，使用LDA主題模型提取關鍵詞網絡。分析發現，高階學習者更多使用“策略”“調整”等元認知詞匯。

第三，情感追蹤：定期開展學習狀態調查，監測動機、自我效能感等心理指標變化。使用5點Likert量表，信度αgt;0.8 。

建立學習效果關聯模型，分析不同路徑類型與學習成果的相關性。初步數據顯示，策略強化型路徑對高階學習者效果最佳（ β=0.32 plt;0.01 ）。

3.5評估—反思閉環（Evaluation-Reflection）

構建三級反思機制，具體措施如下。

第一，學生層面：要求每周撰寫反思日志，使用STAR（情境一任務一行動一結果）框架。

第二，教師層面：每月開展數據教研會，分析前 10% 和后 10% 學生的學習路徑差異。

第三，系統層面：每學期進行路徑質量審查，更新率達15% 以上。

引入“生成式 AI+ 教師反饋”混合模式，AI提供即時糾正建議（如發音錯誤），教師側重策略指導（如交際技巧）。某實驗組數據顯示，混合反饋組進步幅度比單一反饋組高28% 。同時建立路徑優化案例庫，收錄200個以上成功案例供教師參考。

4實施建議與質量保障

為確保策略落地，建議采取以下措施。

第一，分階段推進路線圖：

第一階段（1一3個月）：完成系統對接與數據標準制定；

第二階段（4一6個月）：開展教師培訓與小規模試點；

第三階段（7一12個月）：全校推廣并建立質量監控體系。

第二，教師專業發展計劃：基礎培訓：數據解讀與路徑調整（16學時）；進階工作坊：混合反饋技巧（8學時）;

認證考核：通過率需達 85% 以上。

第三，技術支持體系建設：

數據中臺：集成多源數據流；

算法引擎：每周更新推薦模型；

接口規范：確保與現有LMS兼容。

第四，質量監控指標：

學生滿意度 ?4.2/5 ：

路徑調整響應時間 lt;24 小時；

資源更新周期 ?1 個月。

第五，持續改進機制：

每學期末開展成效評估；

成立由教師、技術人員和學生代表組成的工作組；建立快速迭代通道，72小時內響應關鍵問題。

4結語

本研究圍繞數據驅動背景下大學英語個性化學習路徑的評估問題，提出融合“A.P.P.L.E.”理念的多維評估策略，涵蓋適應性、個性化、進展性、學習成果與學習投入五個核心維度。研究在評估指標拓展、人機協同機制、增益模型建構與教學閉環優化方面提出了系統性設計。本研究提供了理論構建與策略框架，尚需進一步實證驗證，并解決平臺建設、教師素養與數據倫理等現實挑戰。未來研究可聚焦于策略驗證、平臺開發與跨學科融合，推動個性化英語教學評估機制的深化與落地。

參考文獻：

[1]Means B，Chen E，DeBarger A，Padilla C. Teachers'ability to use data to inform instruction： Challenges and supports[R]. Washington，DC：U.S.DepartmentofEducation，Officeof Planning，Evaluationand PolicyDevelopment，2O11-O2-01.

[2]Pane JF， Steiner ED，Baird M D，et al. Informing Progress： InsightsonPersonalizedLearningImplementationandEffects [R].Santa Monica， CA： RAND Corporation，2017-07-11.

[3]ZhangY，WangH.EvaluationModelsforPersonalized LearningPathways：The APPLEFramework[J].Journalof Educational TechnologyDevelopment and Exchange，2020， 13（2）： 55-70.

[4］劉駿，李海霞.大學英語課程考核機制改革的探索與實踐 [J].外語電化教學，2020（1）：82-87.

[5]Fang Y，Wang Q.Real-time Assessment in Personalized Language Learning： Issues and Opportunities [J] . Language Learningamp; Technology，2021，25（3）：115-132.