大数据时代下的大学英语教学新模式

由华

（北京林业大学 外语学院，北京，100085）

大数据时代下的大学英语教学新模式

由华

（北京林业大学 外语学院，北京，100085）

随着大数据时代的来临，大学英语教学也产生了大数据驱动的教学新模式。如何利用大数据为学习者提供支持，促进英语学习的大发展，这是值得深入探索的重要课题。本文结合大数据的几个重要应用特征，从单词学习、口语练习、阅读学习、写作教学等环节，探讨和分析了有利于大数据分析的大学英语教学新模式和新手段，希望藉此改进当前的教学策略和教学活动，满足学生的个性化学习需求。

大数据；大学英语教学模式；教育数据挖掘；学习分析

引言

当下，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界。各行各业更加意识到，谁能率先实现大数据，谁对大数据的挖掘和应用更为深刻，谁就将抢占未来先机。教育行业也不例外，对于教育行业来说，大数据是传统教育研究走向科学实证的重大机遇。

一、大数据特点

“大数据（big data）”这一概念对于我们来说已不陌生，维基百科上给出的大数据定义是：数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具获取、管理、处理、整理，成为帮助企业经营决策，达成更积极目的的信息。[1]国际数据公司（IDC）认为，大数据是符合4V特征的数据集，即海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。[2]美国教育部在2012年10月发布了 《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》（Enhancing Teaching and Learning Through Education Data Mining and Learning Analytics）报告，内容主要包括以下五个方面：个性化学习解读；教育数据挖掘和学习分析解读；自适应学习系统中大数据应用介绍；美国教育数据挖掘和学习分析应用案例介绍；美国的大数据教育应用挑战和实施建议。指出“大数据”具有数据量大、数据多样和数据产生速度快三大特征。[3][4]

大数据的创新是沿着从数据到大数据，从分析和挖掘到发现和预测的方向发展的。随着各种云平台的应用，大数据也越来越多地引起关注。翻转课堂、MOOC和微课可以说是大数据变革教育的第一波浪潮。

二、教育中的大数据应用

教育领域中的大数据有广义和狭义之分，广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中教师和学生的行为数据，它具有层级性、时序性和情境性的特征;而狭义的教育大数据是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。[4]

美国教育部《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告指出：教育数据与其他领域的数据比较起来，有一些独特的特征。总结起来就是教育数据是分层的（hierarchical）。有键击层（keystroke level）、回答层（answer level）、学期层（session level）、学生层（student level）、教室层（classroom level）、教师层（teacher level）和学校层（school level），数据就寓居在这些不同的层之中。掌握了不同层级的数据，就可以为身处不同层级的人提供相应的数据报告，帮助他们更好地认知“Where they are, what they know,what they can do to improve”，辅助更科学的决策。[3]

大数据在教育中的应用流程也可以简单地概括为三步：

第一步，数据的获取(含数据整理和存储)。理论上说，未来的智慧教室，可以从各种传感器记录学生的行为。台湾有个教授研究的智能椅垫就是其中的一个例子，学生坐在这个垫子上，就会自动记录他的压力分布，从而分析出他是否注意力集中等等。还在研究的比如和模式识别相关的，通过摄像头和传感器的实施分析，捕捉每个孩子的学习状态。也可以靠电子教材，电子题库等等，把考试、练习这两个环节打通，把考、学、练三点一线串起来，获取数据。未来应用还可以通过可穿戴设备获取数据。

第二步，数据的分析。这个是学习分析学的范畴，需要对停留时间，反复程度做详细分析，定位一个学习难点，还需要有语义分析，机器学习等等内容以及背后的学习心理学支撑。

第三步，数据的呈现。呈现最重要的课题是“自适应学习”。其实这是和学习分析学相关的，也就是说，分析出来学生需要加强的地方，同时配套的考、学、练部分也就自动加强。考，托福考试的机考某种程度上说也是自适应调整。练，一般是根据之前的数据积累，以及对上一道题的分析，出下一道题。学，涉及到学生综合素质评测的问题，是个综合结果。

大数据在教育中的应用促使了翻转课堂、MOOC和微课程的出现，也开始改变了传统的教育模式。在翻转课堂中，学生可以根据个人情况自主制定学习进度，老师可以根据学生在做题的数据，有针对性地了解学生学习上遇到的问题。传统课堂不再讲解新课，而成为学生当堂做作业、讲解问题或做实验的场所。MOOC的出现就是升华的翻转课堂，MOOC的兴起，使“用视频再造教育”的学习模式迅速推广到高等教育，而且进展到可以通过选修MOOC获得学分、进入正轨教育的程度。而微课程是对翻转课堂的回应，是学生自主学习不可或缺的资源。微课程是教学视频浓缩精华的微型课，微课程实践的积累，将导致微课程群的形成，微课程群的应用又会形成新的应用数据，将有利于大数据分析与挖掘、发现与预测的创新应用。

三、大数据背景下的大学英语教学新模式探索

“语言是人类思维的载体，研究语言，研究怎么应用语言，这是非常值得做的事情，尤其是在大数据时代”（中国工程院院士李德毅）。首都师范大学副校长周建设指出，中国目前有超过1亿在校学生学习英语，通过对海量教学数据的收集和分析更能客观真实地反映学生英语能力和教学效果。大学英语教学新模式要坚持“以学生为主体”的原则，充分考虑不同层次学生的要求，形成 “语言+文化+应用技能”的课程要求和“分级、分课型”的教学模式，注重培养学生的英语综合应用能力，特别强调听说能力和自主学习能力，使大学英语教学个性化，并具有可操作性，使得基础课的语言能力与文化素质课程培训和应用能力培养能有机结合，为非英语专业的学生拓展知识、提高文化素养提供多种选择。

1.单词学习新模式

结合MOOC平台进行单词教学。大数据可以使得语料内容对单词学习进行反哺，比如可以先选择自己想要学习的词汇表（比如四六级词汇），选好后即进入单词的学习。每一个单词都被设定为会在用户面前穿插出现多次，只有用户每一次都精准地记住了、选对了词义，系统才会 “放过”这个词，而后不断汇入新的词让用户学习。听到的不会的单词可以加入单词本，过后可以继续学习、复习。每个单词都配有多个例句，这些例句大多来自有声读物、美剧、名人演讲、欧美金曲等趣味性比较强的内容，可以让用户除了记住词的拼写以外，还能把单词置于句子中去理解它在不同场景下的具体意思和用法。

在大数据背景下，系统可以自动从互联网采集课程——基于时间轴断句、基于原文分词，自动化、规模化地积累语料库，而这些被拆分出的句子就可以贡献给单词作为例句。语料库规模化之后，这个系统还可以拓展到词组、句子的学习。其实目前学单词的APP已有不少了，比如“扇贝单词”、“拓词”、“百词斩”、“不背单词”等可供选择。笔者在大学英语教学中向学生推荐了上述学单词APP后，学生背单词的兴趣和效率提高了很多，背单词不再是一件机械枯燥的单一任务，而是将听、说、读、写、背融为一体，将考、学、练有机结合的全方位学习体验，充满了乐趣和挑战。 这进而极大地促进了学生学习英语的热情，很值得推广。

2.口语学习新模式

结合当前已有的交互式外语口语训练平台进行教学，利用智能语音分析技术，可以从发音、节奏、音量三个层面去分析比对学习者所说的英语，并给予评分，借此帮助学习者通过自主学习，切实高效地提升口语和听力能力。同时此类平台还能够详细记录学生的学习情况，包括学生的在线学习时间以及学习次数，使老师在教学中有效掌握学生的学习进度与学习目标，实现针对不同层次学生的个性化教学要求，有效评估学生学习成绩。教师也可以把口语作业放在训练平台上，比如要求学生训练成绩不低于80分，这样学生就可以在系统的指引下，不断修正口语达到要求；这种模式也可以应用在较大范围内的口语竞赛上，不仅举办简单，而且学生兴趣盎然。这样的平台目前有“口语伙伴”、“Myet”、“畅言交互式多媒体教学系统”等。

3.阅读教学新模式

在大学英语阅读教学实践中，要努力激发学生的学习动机，强化英语阅读技巧训练。结合MOOC平台进行阅读教学，首先，收集学生阅读难句，学生在平台上阅读文章（可以是十年来的四六级考试阅读题），凡有读1-2遍不懂的句子，均作标记，系统会自动记录下来。搜集的数据有一定规模后，即可进行专项的阅读难句训练，每天系统自动推送阅读难句供学生来读，支持学生的各种BYOD（自带终端），系统提供针对每个阅读难句的交互式问答训练，直到学生读懂读顺为止；开始难句较多，直到几十句以后，会越来越少，一个月后几乎没有了。因为大脑已经熟悉了这些难句的结构，可以预判和自动整理语序，这样可以大幅度提高阅读速度和能力。此外，系统也可以进行词频统计，自动统计历年来阅读考试的词汇频度顺序，让学生对高频词汇重点记忆，使阅读薄弱的学生逐步减少阅读障碍，激发阅读兴趣。目前，针对阅读教学的平台工具较少，大多是只实现了部分功能的小型工具软件。

4.英语写作教学新模式

传统英语写作教学中，教师上课讲解理论知识，分析写作素材，布置写作任务，学生课后完成作业，教师会按照要求对作业进行批改，之后将作业发还给学生。这种教学模式效率低下，学生常常因为上交作品不能得到教师及时批阅和针对性的反馈而失去热情，作业应付了事。大数据时代对传统写作授课方式产生了冲击。首先，在写作教学资源方面，通过互联网学生可以获取丰富、多样化的写作素材，静态和动态语料库以及功能强大的检索工具、网络搜索引擎可以为大学英语写作教学提供诸如写作内容、词汇、搭配等方面信息和帮助。其次，在写作过程中，学生可以随时查阅资料，克服语言、内容上的障碍，同时学生与学生之间或学生与教师之间实时在线互动，作品互享，学生不仅能够互相学习，还能够及时发现写作中存在的问题。最后，在评估方面，近年来还涌现出了一批作文自动智能评估系统，能够从词汇、语法、篇章和内容等多维度进行评价，并给学生的写作同步提供各类反馈信息，为学生提供及时有效的建议，提高英语写作教学的效率。[5]此外，大数据还能够帮助教师进行技术分析，了解和掌握学生的实际学习情况，并结合学生特点以及教材内容等制定科学、合理的教学计划。例如，中国高校英语写作教学协同创新联盟发起的“中国学生英文写作能力调研活动”，通过在线平台“批改网”可以在一个月的时间里搜集到近百万篇同题英语作文，在较短的时间里获得体量庞大的英语作文电子数据。更重要的是通过对海量数据进行分析挖掘，可以从多角度客观真实地反映中国在校大学生英语能力和英语教学效果，获取有助于英语作文评判的数据标准。英语写作平台目前有“批改网”、“体验英语写作系统”、“极智批改网”和“新东方批改网”等。北京林业大学大学英语采用“批改网”作为作文教学的辅助手段，效果显著。学生在创作过程因为有多渠道的帮助，网上提交的作品质量比以往有很大提高。

结语

大数据时代可以让教育者真正读懂学生，大数据使“经验式”教学模式变为“数据服务”教育模式。教师可以根据数据关注每个个体学生的微观表现，通过学生相关数据的分析，有针对性地调整教育方案，从而实现个性化教育。未来的学习将是大数据驱动的新时代，教育从业者最好的选择就是积极迎接这个新时代，通过大数据来分析学习进程和结果，进一步改善教学的方式与方法。

[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]徐鹏等.大数据视角分析学习变革—美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].远程教育杂志,2013(6):8,11-17.

[5]王海啸.大数据时代的大学英语写作教学改革[J].现代远程教育研究,2014(3):66-72.

（编辑：王晓明）

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