大数据影响下的英语写作教学改革——以句酷批改网为例

■石青

(重庆交通大学,重庆 400074)

一、引言

《英语课程教学要求》[1]指出“无论是主要基于计算机的课程还是主要基于课堂教学的课程，其设置都要充分体现个性化，考虑不同起点的学生，既要照顾起点较低的学生，又要为基础较好的同学创造发展的空间。”英语写作是一项极具个人色彩的行为，具体体现在语言和思想上，因此每个学生存在的问题各不相同。由此可见，英语写作十分需要个性化指导。然而在实际英语写作教学过程中，由于各种原因，个性化教学无法很好地开展。

（一）传统写作教学中存在的问题

在我国传统英语写作课程中，大多以语言规则的教授为主。首先语言规则繁多，而且学生们存在的问题又各有不同，他们的问题是无法在课堂上被一一解答的，这就会让学生感到课堂学习缺乏针对性；其次由于学生人数较多，一般教学班在30-60人，教师批改作文的任务往往十分繁重。从学生提交作文到得到反馈的过程最少也要两三天时间甚至更久，这导致了学生们的问题无法得到及时的解答，个性化教学更是无法有效开展[2]。最后，在英语的重要性逐渐被弱化的后英语时代，现在英语教学课时普遍被压缩，专门的英语写作课时量非常有限，甚至没有。所以，在传统的写作教学中寻找改革思路，把写作从课上延伸到课外，由线下到线上延伸是顺应时代需求的。

（二）大数据正在改变英语写作教学模式

随着计算机的普遍应用，现如今已经出现很多在线写作辅助系统，人们的写作习惯也逐渐由纸笔转换到计算机上。大数据的发展，也给教育领域带来了巨大的变化，我们可以通过分析数据来探寻英语写作中存在的更深层次的因果关系。“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人类的行为数据；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。”大数据的核心在于挖掘和预测使用者的需要，以便更好地做出决策判断[3]。句酷批改网（http://www.pigai.org）就是基于计算机语料库和云计算机技术的在线英语作文批改系统。在大数据支持下，它通过与标准语料库的比对，生成一套评分标准，并对学生作文进行逐句和整体的评分。在截止日期之前，学生们可多次对其作文进行修改，这样的操作设置正好契合了过程化写作的理论思想，即写作并不是一稿定终身，而是需要不断修正和学习，最终能顺利表达自己的思想[4]。除机器评分以外，批改网上还可以进行同学互评和教师点评，增强了教学的互动性，改善了传统写作的单一性。再加上它从词汇丰富度、从句总数、平均词长、平均句长等方面给出了相应分数，使写作标准变得丰富且明确，让学生感到有理可依，同时学生们的学习成长轨迹也变得十分清晰。由此可见，在线写作系统和大数据学习分析的应用正在逐渐改变英语写作教学的生态模式，打破写作在时间和空间上的界限。

二、现有的研究

近年来，我国学者杨晓琼和戴运财[5]、石晓玲[6]、顾成华[7]等对基于批改网的英语写作教学实践进行了深入研究，结果均表明批改网有助于提高学生的英文写作水平。但是如果仅单纯地布置写作任务，不对平台产生的数据进行分析，有可能使布置线上写作任务流于形式，并没有很好地发挥其作用。现阶段，将线上写作数据分析之后，再结合线下讲评的教学改革研究还尚不多见。本篇将对在线写作平台批改网中的学习者生成的数据进行学习分析，并将其与线下课堂教学相结合，以探究此教学改革实验的有效性。

三、理论基础

（一）以写促学理论

根据王初明[8]的“以写促学理论”，又称写长法，其具体操作方法如下：

（1）设计出能唤起学生表达欲望的写作任务。

（2）每周布置一篇写作任务，字数越长越好。

（3）在学生的作业里挑出优秀作文在课堂上进行集体评阅，让学生们了解自己与优秀作文的差距，并启发学生的写作思路。

（4）不纠缠学生作文中的错误，重点放在肯定优点上。他提出外语技能是学出来的，而不是教出来的。在写作过程中要少改学生写作任务中的错误，重点在于肯定学生的优点。在大量正确语言输入的影响下，语言中的错误会逐渐减少。写作后评阅优秀作文，可以使同学们明白自己的差距和努力方向。

（二）输出驱动-输入促成假设（output-driven，input-enabled hypothesis）

Krashen[9]在1985年提倡语言教学的核心是要为学习者提供丰富的可理解性输入，尤其是略高于学习者目前水平（即“i+1”）的语言输入。而Swain[10]在1995年提出了“可理解输出假设”，明确了二语习得中语言输出的重要性，即输出有助于促进学习者准确地使用语言。文秋芳[11]结合我国的教学实际情况，在2014年明确了输出和输入的关系，把学“learn”和用“use”结合起来。她认为输入可促成当前产出任务的完成。学生将以语言输出为导向，自主选择输入材料，来提高输出能力，即“输出驱动-输入促成假设”。

四、教学实验的研究设计

（一）研究问题

写作平台上数据分析与线下英语写作课程教学相结合，是否可以有效提高学生们的写作表现？

（二）研究对象

实验组为2018级四个教学班的90名学生，对照组为2017级四个教学班的90名学生。实验时间均在他们入学的第一学期。在16周教学周里，每两到三周布置一次作文，共计五次写作训练，实验组和对照组五次作文的题目一致，由学生们在批改网上提交完成，写作任务时间截止前可根据系统反馈多次修改。对照组的学生在批改网上进行自主作文练习，他们在写作前后均没有教师指导与反馈。实验组同学则按照此次教学模式进行，具体操作模式见下节。为保证数据的真实性，在实验过程中均未告知他们正在参与写作实验。

（三）教学模式

此次教学以文秋芳的“输出驱动-输入促成假设理论”为导向，在王初明“以学促写”的操作模式上，根据班级实际情况稍作调整，设计出以下教学模式：

1.学期开始时，教师根据教学大纲和班级情况为学生制订写作计划，并充分利用网络在每次写作前后为学生们提供丰富的语料支持。

2.平均2-3周在网上发布一个作文任务，请学生按要求在规定时间内完成。

3.每次写作任务完成后，教师到批改网后台获取写作数据，并整理发布给学生们以供参考。数据中包括学生们各方面写作数据表现，如词汇丰富度、从句总数、平均词长、平均句长等，以EXCEL表格形式导出并发布到网上。学生在了解自己数据表现的同时，可与全班各单项平均数比较，也可和班上其他同学的数据进行比对，这样能够更清晰全面地了解到自己写作中还存在哪些问题，是否在写作练习过程中得到了改善。

4.教师帮助同学们分析解读数据，利用批改网帮学生们建立个性化学习档案，将各项维度的数据按分数段进行分组，给每个分数段的学生们相应建议，实现个性化教学。

5.在课堂上，根据后台数据的错误共性分析，对存在的普遍问题进行统一讲解，再结合范文讲评，帮助学生解答写作中的困惑，并提供优秀范本。

6.布置下一次写作任务。据布鲁纳的发现教学观所述，帮助学生建立学习知识体系的过程比传授知识的过程更为重要[12]。学生在数据中更全面地了解自己，从而促进他们有选择地进行自主学习。教学数据可以从一个更客观的角度帮助学生主动接受自己的不足，感到写作不再是教师单方面主观的评判过程，使他们更乐于接受。

（四）研究工具

1.批改网维度分析引擎

本研究主要数据依托于批改网维度分析引擎。在大数据云技术支持下，分析引擎会把学生作文与标准语料库进行比对，根据评判作文的192个维度为学生们写作各方面表现打分，同时给出相关评语和修正意见。

2.半开放式访谈

本次研究在进行中和结束后对班上各学习层次的学生进行了焦点式访谈，更深入全面地了解学生对批改网的看法，以便及时对教学计划进行修正。

（五）数据分析

1.末次作文修改平均分变化图

图1所示为实验组和对照组的五次作文训练最终平均分趋势变化图。由图可知实验组与对照组中最开始成绩相当接近，且实验组还略低于对照组。经过几次作文训练以后，实验组的平均分数在稳步提高，后三次作文的均分都高于对照组。而对照组虽然分数也有提升，但上升的趋势不显著，后期还略有下滑。实验组中，最高平均分和最低平均分的差值达到了10.35分，而对照组的差值为7.8分，分数提高幅度不及对照组。

图1 实验组对照组作文得分变化

2.实验组五次写作训练详细情况分析

附表1 所示为实验组学生的写作综合表现。由附表1可知，实验组学生的写作不仅表现在最终平均分数的提高，各个维度都有稳步提升，幅度从14%到40%不等。首先，词汇丰富度越来越高，据学生们反映，这与批改网的提示，还有课堂上老师教授都有关系。据实验组中表现为良的同学反映说，“老师每次上传的写作数据表我都会认真看，会关注自己的名次和数据是否有提升，在老师的建议下，我学会了如何利用网络资源和语料库来优化自己的表达。”其次，平均句长和从句密度也有增加，表明学生们句子结构愈加合理，句式变化也越来越丰富。另外，五次写作的修改平均次数都保持在7次左右，说明批改网的即时评价与评分系统对他们的写作是有正面影响的，分数的变化可以促使他们发挥主观能动性积极修改，同时也侧面反应出这种教学模式可以调动学生们的学习热情。

五、结论和建议

以上实验表明，此次基于大数据的批改网的写作教学改革能较有效地增强学生们的写作表现。笔者在实验的过程中有以下几点感受：

（一）教师角色的转变

在大数据时代，教师所需要具备的能力结构也在悄悄发生变化。如今教师仅仅掌握最基础的数字化教学能力是无法满足当今教育的需求的，还需具备分析专业数据的能力。根据分析和利用学生学习留下的数据来制订下一步教学计划，及时调整教学方式，从而更有效地辅助教学，这是今后教师应该长期学习的一项技能。

（二）学习平台数据的整合

现各大学习平台中都存有大量学生的使用数据，教育工作者们可以从中分析出学生们的学习模式和学习偏好。然而单个平台只能看出某一方面的数据，并不能系统全面地分析出学生们在整个学习过程中的行为轨迹。所以，整合各大学习平台数据是十分必要的，通过数据整合，能够更系统而且清晰全面地了解学生的学习过程，从而总结出更适合学生们的学习模式，所以整合平台数据也是今后教育数据工作者需要努力的方向。

此外，本研究还存在一些明显不足：第一，实验周期较短，每个组仅有16周，此次教学改革还需要一个更长期的周期来证明其有效性；第二，在教学中笔者只是分组给出学习和改进意见，在这样的背景下，个性化教学只能是一个相对的概念，若要实行更精准的个性化教学，还需要更多的探索和实践。

附表1 实验组学生写作综合表现