用户画像技术在高中英语教学中的应用

李 琦，邓广超

用户画像技术应用在英语教学中，是指教师根据学生的学习习惯、阅读能力、解题思维和内容偏好等要素和信息，利用用户画像技术抽象出来的具有标签化的学生模型，也就是根据学生们的独有特点给学生们打标签，而标签是通过对搜集的学生信息分析出来的、高度精炼的特征标识。运用这种方式可以高度、精炼地概括容易被人理解的特征来描述每一个学生，可以让教师更容易了解学生、理解学生，采集的信息和建立的标签还可以方便计算机处理，最后通过分析得出结论。

用户画像包含5个方面内容，分别是：该技术应用在英语教学中要达到的目标，给学生建模采用的方式与手段，信息的组织，建模或设定标签的标准，关于用户画像搜集到的信息来源验证。目标指的是教师在此过程中通过采集的学生信息来描述特定学生，从而认识学生、了解学生和理解学生。方式即为描述学生的方式，例如教师可以用语言、文字、图像等不同类型的信息来描述学生。按形式不同划分为非形式化手段和形式化手段，非形式化手段如使用文字、语言、图像、视频等方式描述学生；形式化手段，就是教师用数据的方式来刻画每个学生的画像。组织指的是结构化、非结构化的组织形式。标准指的是教师使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画学生的人物形象，从而认识了解学生。验证是依据侧重说明了学生的画像应该来源事实、经得起推理和检验。

一、选题背景和研究意义

随着社会的不断进步和发展，新时代对学生英语水平的要求越来越高，高中英语教学作为英语能力提升的承前启后阶段，也被提出了更高的要求。提高高中英语教学质量、培养社会需要的合格人才，已成为高中英语教学面临的一大课题。高中英语教学本身是一个长期、复杂和枯燥的过程，要在步履艰难的路途中使教师乐教、学生乐学，就要求我们英语教师仔细研究并创新教学方法，积极与其他学科的先进技术相结合，在单纯的英语教学中引入其他创新型教学方法以提高课堂效率，这样不仅能提高英语教学的课堂质量，还可以为沉闷的课堂增添乐趣。

用户画像技术是一项计算机技术，又被称为“用户角色”。用户画像技术可以勾勒出目标用户、联系用户诉求与设计方向的画像，因此，现阶段特别受各行各业的广泛关注。用户画像最早被应用是在电子商务领域，在现今大数据时代背景下，网络中布满用户的信息数据，有效地将每个用户的具体信息、行为特征抽象成标签，通过贴标签让用户的形象具体化，再针对每个标签为不同用户提供最有价值的、特定的服务。随着用户画像技术的进一步成熟，该技术被广泛应用于各个领域，最多是应用于金融行业，在2015年以后，也可见该技术与教育相结合的研究问世。

笔者研究用户画像技术在高中英语教学中的应用目的在于，让高中生在高考的巨大学习压力下，在英语学科知识需要长期积累并且很难激发学生学习兴趣的巨大困难下，教师能够利用计算机技术找准每个学生的定位，了解其兴趣点，各种题型的强弱优势以及学习方法的短板等信息。找准定位后利用用户画像为每个学生设定标签，针对不同特点制定不同的教学方案，因材施教以求达到最好的教学效果。

（二）研究意义

1.学术价值

市易务是一个庞大的国家商业垄断集团，需要大批牙人、仓库管理、催欠等大大小小的管理人员。韩川(北宋殿中侍御史)在《上哲宗乞罢市易》中揭露，“仓务占官六员，仓场专副、书吏、库级等不减百人，月给俸食几千缗。”。

通过在相关数据库中检索，从用户画像技术的兴起至今，该技术应用于英语教学行业的相关成果不多，高中英语教育的相关研究更是少之又少。将计算机技术应用于高中英语教育教学领域，不仅可以填补这一研究领域的空白，也必将促进相关领域研究成果的问世。

2.应用价值

用户画像在教育教学领域中的应用，其应用价值总体包括：

（1）精准定位：根据学生的性格、学习方法等特征，分析学生的学习特点与英语学科的各部分优势与劣势，再针对特定学生，用不同的教学方法教授其知识。

（2）学生统计：根据学生的属性、行为特征对学生进行分类后，统计不同特征下的学生特点、数量分布、兴趣点等数据；分析不同用户画像群体的分布特征。

（3）数据挖掘：以用户画像为基础构建英语教学的教授系统、搜索引擎等，能够高效分析出学生的类型。

（4）用户研究：通过用户画像分析可以了解学生们的学习动态，例如学习习惯、学科偏好、不同题型的学习能力等。

根据用户画像的作用可以看出，用户画像可以用来精准地挖掘学生学习英语学科的兴趣、偏好、不同题型的优势特征，主要目的是通过标签认识学生、了解学生和理解学生，对不同的学生施以不同的教学方法，有效提高学生的英语成绩和学习能力。

二、国内研究现状分析

国内在引进用户画像技术后分别对用户画像理论和用户画像的实际应用这两个方面进行研究，以“用户画像”为主题词，在中国知网数据库检索到的相关文献共2977篇，涉猎计算机软件及计算机应用、图书情报与数字图书馆、企业经济、新闻与传媒、贸易经济、信息经济与邮政经济、自动化技术、金融、工业经济、互联网技术、教育理论与教育管理、高等教育、电信技术、出版、电力工业、工业通用技术及设备和建筑科学与工程等研究领域。其中以“用户画像”和“教育理论与教育管理”为主题词检索到的相关文献有91篇，涉猎内容包括：学生画像技术、个性化学习资源推荐系统、在线平台、学习者画像、大数据、在线学习、在线教育、学习分析；教育资源、开放大学、个性化学习资源推荐、数据挖掘和智慧课堂。在91篇用户画像技术应用于教育教学中的文献中有5篇是将用户画像技术应用于英语教学的，从2010年国内引入“用户画像”的概念后，该技术多应用于经济领域，以提高营销效率为主，随着大数据时代的到来，“用户画像”概念逐渐被大众认知，该技术随之被广泛应用于各行各业。从检索结果看，将该技术应用于高中英语教育教学中的研究很少，具有良好的研究前景，也期待之后“用户画像”技术与高中英语教育教学相结合的研究成果越来越多，更希望通过该技术在高中教学中的大力推广，能够有效提高高中生各学科的学习成绩和学习能力。

三、研究方法

（一）文献资料分析法：文献资料分析法是指通过对收集到的某方面的文献资料进行研究，以探明研究对象的性质和状况，并从中引出自己观点的分析方法。它能帮助调查研究者形成关于研究对象的一般印象，有利于对研究对象作历史的动态把握，还可研究已不可能接近的研究对象。文献资料分析法的主要内容有：第一，对查到的有关档案资料进行分析研究。第二，对搜集来的有关个人的日记、笔记、传记进行分析研究。第三，对收集到的公开出版的书籍刊物等资料进行分析研究。教师可以查阅历次学生考试卷或者学生课堂笔记，通过试卷分析每个学生对英语科目各个题型的掌握程度或学习兴趣等因素，用文献分析法得出的信息给学生制作“标签”，因材施教。

（二）访谈法（interview）：又被称为晤谈法，访谈法是通过访员和受访人面对面地交谈来了解受访人的心理和行为的心理学基本研究方法。因研究问题的性质、目的或对象的不同，访谈法具有不同的形式。根据访谈进程的标准化程度，可将它分为结构型访谈和非结构型访谈。访谈法运用面广，能够简单而迅速地收集多方面的工作分析资料。这种方法常用于师生之间，师与生通过面对面的交流（访谈），使教师深入地认识学生、了解学生、理解学生，收集“用户画像”需要的相关信息，对收集到的相关信息进行分析，得出每个学生的“标签”，针对不同的学生制定相应的学习方法。

（三）可视化分析法：可视化分析法主要是在海量数据关联分析的基础上，可以协助人工操作将数据进行关联分析，同时将数据关联分析以图表的形式展现出来。由于数据关联分析所涉及到的信息比较分散、数据结构可能会不完全统一，而且通常以人工的关联分析为主，加上分析过程的非结构性和不确定性，所以不易形成固定的分析流程或模式，很难将数据调入应用系统中进行分析挖掘。借助功能强大的可视化数据分析平台，可辅助人工操作将数据进行关联分析，做出的完整的分析图表中包含所有事件的相关信息，也完整展示数据分析的过程和数据链走向。同时，这些分析图表也可通过另存为其他格式，供相关人员调阅。

也就是指，高中英语教师可利用可视化工具或软件对学生的学习兴趣、爱好、学习方法等因素进行分析，并以可视化状态形象地、直观地展现出来。

四、用户画像技术在英语教学中的应用

（一）可视化工具：Tableau Public是当下比较流行的可视化工具，因为是一个完全免费试用的工具，最重要的是它支持各种图形、图表甚至地图。用Tableau Public制作的图表可以轻松嵌入到任何网页中，可以通过它们的画廊显示由Tableau Public创建的可视化图形。

（二）测评工具：iTEST智能测评云平台是一款在线测试平台，由外研社出品，致力于为外语教学提供在线测评服务。这款平台基于大数据分析的核心技术和云服务的基本架构，可以测评多种类型、多种模式和多种规模的考试。能够把教学、自习和测试有效地结合。iTEST拥有海量云题库，题库管理系统和测评管理系统，测评评价体系，测评结果分析系统，为教师创新教学模式、开展创新型教育方法研究和促进师生交流提供智力支持。

（三）学生画像模型的构建

1.构建模型

2018年，中华人民共和国教育部和国家语言文字工作委员会印发的《中国英语能力等级量表》指出，英语能力包括语言能力、听力理解能力、阅读理解能力、书面表达能力、口头表达能力、语用能力、组构能力、口译能力、笔译能力。而这些能力分别体现在听、说、读、写、译这5个方面上。

2.测评方法的设计

教师可以通过测评软件里的海量题库给学生们设计测评方法，也可以通过平时的英语测验、月末小考、期中期末的考试试卷来给学生测评。例如：高中的英语试卷满分为150分，其中整个试卷分为四大部分，分别为：第一部分听力、第二部分阅读理解、第三部分语言知识运用（包括完形填空和在空白处填入适当的单词或括号内单词的正确形式）、第四部分写作（包括短文改错和书面表达）。

第一部分听力在整个试卷中占比20%，这一部分的分数可以体现出学生听力理解能力。第二部分阅读理解分数在整个试卷中占比26.7%，这一部分的分数可以体现出学生的阅读理解能力、笔译能力等。第三部分语言知识运用的分数在整个试卷中占比30%，这一部分成绩的高低可以反映出学生的语用能力、组构能力。第四部分写作的分数占整个试卷的23.3%，这一部分的成绩可以反映出学生的语言能力和书面表达能力。教师可以采集多次的英语考试成绩作为数据资源，通过对英语试卷中的各个部分的成绩占比，勾勒出每一个学生的英语能力画像，为学生创设标签。

3.数据收集

在构建模型和设计测评方法之后，教师收集数据包括属性数据和能力数据，数据来源包括用访谈法了解到的学生们对学习的兴趣或通过测评之后收集到的分数数据，这些数据作为构建画像的依据是整个过程中非常重要的一个环节，是构建画像的重要依据。

4.画像模型的构建与可视化

按上述观点，画像模型的构建过程为：标签模型的构建——测评机制的创设——数据采集——关联映射——模型可视化。教师利用访谈法和iTEST智能测评云平台对学生英语能力和个人属性数据进行处理和分析，与设定的标签关联映射，用百分比标签学生的语言、听力理解、阅读理解、口头表达、书面表达、组构、语用、口译、笔译能力。与设定的标签模型关联成数据映射。再运用可视化工具制图，可以形象地表现出学生的英语能力。

5.模型分析

以图1为例，按照以前固有的学生英语能力评价方法来分析，学生甲的听、说、读、写、译的总分数为416分，学生乙的总成绩为420分，得出学生乙的英语能力高于学生甲，但实际学生乙的听力、阅读理解能力均低于学生甲。对比学生甲和学生乙的英语能力画像不难分析出，学生甲具有相对较强的听力理解能力、阅读理解能力和翻译能力，而学生乙的表达能力、写作能力、语言能力和学生甲比都略胜一筹。因此，基于用户画像的高校学生英语能力评价方法可以帮助教师更加精准地、深入地了解学生的英语能力，促进教师因材施教、分类分层教学，为英语教学研究提供决策依据，具有一定的学术价值和现实意义。

图1 学生甲和学生乙的英语能力画像

五、结语

在大数据时代，学生画像模型的构建有效弥补了单向输送式教学方法无法满足学生的个性化学习需求，互联网为教师和学生打开了全面认识与了解的大门，教师通过英语能力模型的构建、能力测评、数据采集、画像模型的构建与可视化、画像模型分析等步骤对学生的英语能力进行分析，能有效找准学生学习英语的个性化需求，因材施教，培养新时代应用型英语人才。在今后的教学研究中，应继续大力发展互联网和教育教学相融合，提高学生学习能力。