基于人工智能大数据技术的地方高校英语多模态教学策略探究

周雪

摘  要：随着人工智能和大数据技术的不断发展，教育领域逐渐开始应用这些技术改进教学方法和学习体验。英语教学作为一门重要的基础学科，需要探索新的教学策略以满足学生的多样化需求。多模态教学是一种结合不同感官通道的教学方法，能够提供丰富的学习体验和个性化的教学内容。基于此，文章通过大量的文献分析对基于人工智能大数据技术的高校英语多模态教学的必要性和当前教学现状进行了全面研究，結合案例分析针对问题提出通过创新教学理念、整合教学资源、调整教学关系以及完善多元评价等方面与大数据技术的融合策略，旨在为地方高校英语教育提供新的教学模式和方法，促进学生的英语学习成果和教育公平性。

关键词：人工智能；大数据技术；高校英语；多模态教学

中图分类号：G420    文献标识码：A    文章编号：1673-7164（2024）11-0110-04

在多模态教学中，教师可以通过运用图像、视频、声音等多种形式的教材和资源以及与学生互动的方式，创造出更加具有互动性和趣味性的学习环境。与此同时，人工智能大数据技术可以收集、分析和利用海量的学生学习数据，通过智能算法和个性化推荐系统，为教师提供定制化的教学指导和个别化的学习支持。因此，探究基于人工智能大数据技术的地方高校英语多模态教学策略，对于提升英语教学质量、更全面地培养人才具有重要意义。

一、基于人工智能大数据技术的地方高校英语多模态教学的必要性

作为一门重要的国际交流语言，英语的学习和掌握对于学生的职业发展和全球视野的拓展至关重要。人工智能大数据技术为教育领域带来了革命性的变化，为英语教育提供了全新的机遇和挑战。多模态教学作为一种创新的教学方法，结合人工智能大数据技术的应用，能够为高校英语教育带来诸多新的变化。多模态教学有利于推动“人工智能+教育”实践的深入，人工智能大数据技术的应用为多模态教学提供了更广阔的发展空间。通过多模态教学，学生能够在不同的感知通道中进行学习，提高语言应用能力和综合素养。人工智能大数据技术的应用能够更好地支持和促进多模态教学的实施，为教师和学生提供更加精准、个性化的教学和学习支持。［1］

人工智能技术能够实现对学生学习过程的智能化监测和分析。通过学习管理系统和学习分析工具，教师可以获得学生在多模态学习中的详细数据，包括学习时间、学习进度、学习偏好等。基于这些数据，教师可以进行个性化的教学设计和指导，针对学生的学习特点和需求提供有针对性的教学支持，从而提高教学效果。大数据技术通过收集和整合来自不同渠道的教学资源和学习材料，如教材、学术论文、网络课程等，人工智能大数据技术可以为教师提供更多元化、质量更高的教学资源，丰富教学内容和手段。并且通过对学习数据的分析和挖掘，可以发现学生的学习偏好、难点和潜在问题，为教师提供有针对性的教学反馈和调整建议。

人工智能大数据技术能够做到多模态学习环境中的智能化交互和评价，为教学过程提供更加智能化和个性化的支持。一方面，通过语音识别技术，人工智能系统可以实时分析学生的口语表达，并提供即时的纠正和反馈。通过这种个性化的语音交互，帮助学生改善发音、提高口语流利度，从而提升英语学习的效果。另一方面，利用自然语言处理技术，人工智能系统可以理解学生的书面表达，检测语法错误、提供写作建议，并指导学生进行修正和改进。通过与人工智能系统的交互，学生可以得到及时、准确的个性化指导，提高写作质量和语言表达能力。

二、基于人工智能大数据技术的地方高校英语多模态教学现状

传统的英语教学理念主要侧重于语法教学和纸质教材的应用，对于多模态教学的理解和运用存在滞后现象。一些教师仍然局限于传统的教学模式，对于人工智能技术的概念和操作仍存在一定的陌生感，缺乏实际运用的经验，未能充分认识到多媒体教学资源和人工智能技术在英语教学中的潜力和优势，限制了多模态教学策略的开展。此外，多模态教学需要依托于先进的人工智能大数据技术，包括智能辅助教学系统、语音识别技术等。然而，地方高校在技术支持和基础设施方面相对滞后，导致教师在开展多模态教学时面临技术应用的困难。缺乏专业的技术支持团队和教育技术专家，也限制了多模态教学的广泛应用和实施。

多模态教学涉及教师在教学过程中运用多种媒体和技术进行教学设计和指导。然而，地方高校的教师大多缺乏相关的专业素养和技术能力，需要进行教育培训以提高其教学能力和技术应用水平。此外，多模态教学强调学生的积极参与和互动，但在地方高校的英语教育中，学生互动的机会相对较少。传统的课堂教学仍然以教师为中心，学生更多扮演被动接受知识的角色。缺乏有效的学生互动机制和合作学习机会，限制了学生在多模态教学环境中的主动参与和交流，降低了教学效果和学习动力。最后，在地方高校的英语教育中，传统的评价方式主要依赖于笔试形式，难以准确评估学生在多模态教学环境中的语言表达能力和综合能力。缺乏有效的评价工具和指标体系，制约了多模态教学策略的进一步推广和应用。［2］

三、基于人工智能大数据技术的地方高校英语多模态教学策略

（一）创新教学理念，构建教学网络平台

创新教学理念是实施多模态教学的基础，多模态教学要求教师从传统的以教师为中心的教学模式转变为以学生为中心的教学模式。教师应该鼓励学生积极参与和主动探索，培养学生的自主学习能力和批判性思维能力。教师可以通过设定探究性学习任务、启发性问题和讨论活动，激发学生的学习兴趣和主动性。教师应根据学生的不同需求和学习风格，灵活地调整教学策略和教学资源，以提高教学效果和学生的参与度。为了确保教师胜任地方高校英语多模态教学，高校需要加强教师培训和专业知识更新的支持，培训课程应该涵盖多模态教学的原理和方法，教师需要了解如何利用多媒体教材、虚拟实验和在线交流等教学工具来增强学习体验。［3］教师还应学习如何利用人工智能大数据技术来支持多模态教学，包括智能辅助教学系统、学习分析和个性化学习路径设计等方面。

构建教学网络平台是实现多模态教学的重要手段，地方高校可以借助现有的在线教育平台或自主开发教学平台，建立一个全面、互动的教学网络平台。教学网络平台应集成多媒体教材和学习资源，为学生提供丰富多样的学习内容。教师可以上传和共享各种形式的多媒体教材，包括音频、视频、图像等，以多样化的方式呈现学习内容，激发学生的兴趣和好奇心。为实现学生的自主学习，平台还需提供在线电子书库、学术期刊数据库等学习资源，供学生自主选择和深入阅读，拓宽他们的知识广度和深度。［4］依托教学网络平台的交流便捷性，也可以实现在线讨论、问答环节、协作项目等形式，学生可以与教师和其他同学进行互动和思想碰撞，分享自己的观点和思考，扩展自己的视野。这种互动的学习环节可以帮助学生更好地理解和应用所学知识，培养他们的批判性思维和解决问题能力。

（二）整合教学资源，筛选个性化学习资源

地方高校面临着教学资源有限的挑战，无法像一些知名高校那样拥有丰富的教育资源和优质的师资力量。因此，通过利用人工智能整合教学资源和利用大数据技术筛选个性化学习资源的方法，教师能够为学生提供更加丰富多样、个性化的学习资源，提高学生的学习效果和学习动力。利用人工智能技术整合教学资源是基于大数据技术的个性化学习的关键。人工智能技术具有强大的信息处理和分析能力，可以帮助教师从各个渠道获取并整合多样化的教学资源，以满足学生的个性化学习需求。人工智能技术中的信息检索功能可以帮助教师从海量的教学资源中快速准确地检索到与特定主题或学习目标相关的内容。通过智能搜索引擎和数据挖掘技术，教师可以根据学生的学习需求，获取相关性高、质量优秀的教学资源，节省了教师在查找教学资源上的时间和精力。人工智能技术中的语义分析功能可以帮助教师理解和评估教学资源的质量和适用性。通过对教学资源的文本、图像和视频等多模态数据进行深度分析，人工智能系统可以理解资源的内容、结构和学习目标，从而帮助教师判断教学资源的有效性和可用性。教师可以借助这些智能分析结果，筛选出适合不同学习水平的学生的教学资源，为其提供个性化的学习体验。

利用大数据技术筛选个性化学习资源，可以更好地满足学生的学习需求。通过收集和分析学生的学习数据，教师可以获得有效的信息，如学生的学习行为、学习成绩、学习偏好等。这些数据可以帮助教师建立学生的学习模型和学习画像，深入了解每个学生的学习特点和学习需求。基于学生的学习模型和学习画像，教师可以针对学生的个体差异，提供个性化的学习资源和学习支持。通过大数据技术的分析，教师可以了解学生的学习风格、学习习惯和学习偏好。对于喜欢文字学习的学生，教师可以筛选和推荐相关的教材、课文和学术论文，以满足他们对文字信息與文学内容的需求。对于喜欢视觉学习的学生，教师可以选择包含图像和视频的教学资源，帮助他们更好地理解和记忆知识。对于喜欢听觉学习的学生，教师可以提供音频和语音指导的学习材料，以满足他们通过听觉感知学习的需求。大数据技术还可以为教师提供更深入的学生学习分析和评估数据。通过分析学生的学习数据，教师可以了解学生的学习进度、学习效果以及存在的学习难点。基于这些分析结果，教师可以调整和优化学生的学习资源，提供更加个性化的学习支持。例如某个学生在某一学习领域遇到困难，教师可以通过大数据分析发现这一情况，并选择相应的学习资源和辅导方式，帮助学生克服困难，提高学习效果。

（三）调整教学关系，创建智能产学研教室

通过创建智能产学研教室，可以有效整合产业、学术界和学生之间的资源和优势，提升教学和教研的质量与效果。地方高校需要积极与相关产业企业建立紧密的合作伙伴关系，特别是与英语教学相关的企业或者机构合作，可以为教师和学生提供更加贴近实际需求的教学资源和实践机会。例如，可以与在线教育平台合作，共享其所提供的优质教学内容和技术支持。与英语培训机构合作，可以开展实践课程、举办专题讲座或研讨会，为学生提供更丰富的英语学习机会。

教学与教研的紧密结合是创建智能产学研教室的核心。通过教师和学生的参与，可以将实际的教学案例和问题引入教研过程中，激发创新思维和研究兴趣。教师可以通过与学生的合作，探索和研究多模态教学的有效方法和策略，结合人工智能和大数据技术，开发出适用于地方高校英语多模态教学的创新教学模式。通过与产业界的合作，可以将实际的产业需求和问题纳入教研课题中，促进教研成果的应用和转化。在智能产学研教室中，教师的角色是引导者和指导者。教师需要充分运用自身的专业知识和经验，引导学生参与到产学研的活动中，指导学生在真实情境下运用所学知识和技能，提升实际应用能力。同时，教师还需密切关注学生的学习过程和表现，通过人工智能的数据分析和挖掘功能，对学生在多模态英语教学中的学习情况和表现进行实时监测和评估，帮助他们针对性地提升英语技能。在以人工智能大数据技术为基础的智能产学研教室平台上，教师可以与产业界专家、学术界研究人员展开深入的合作研究，共同探索英语多模态教学的前沿理论和方法。［5］学生则可以通过参与产学研项目，与企业合作解决实际问题，增强实践能力和团队合作意识。这种跨界合作与交流不仅促进了教学和教研的融合，也为学生的综合素质和职业发展打下了坚实基础。

（四）完善多元评价，借助网络可视化技术

人工智能可视化技术的引入，为教学评价提供了全新的可能性。通过借助网络可视化技术构建学生学习成果的展示平台，地方高校可以为教学评价提供更加丰富和多样化的内容展示方式。学生可以将多模态作品展示在学习档案中，通过网络平台上传自己的作品，以多媒体形式展示，拓展展示与交流的平台。比如他们可以上传自己的稿件，展示自己在写作方面的进步和技巧运用。对于口语演讲，学生可以上传演讲录音或视频，供其他人评价和欣赏。这样的方式不仅可以让学生展示自己的学习成果，还可以激发其他学生的学习兴趣和灵感。［6］此外，地方高校英语课程中常涉及实践环节，例如实地考察、调研报告、跨文化交流等。学生可以将自己的实践报告整理成电子文档或演示文稿，上传至学习档案中。他们还可以分享自己参与的项目成果，如与企业合作的英语商务计划、社会实践项目等。通过多媒体的展示形式，学生可以清晰地展示自己的实践经验、研究成果和解决问题的方法。

网络可视化技术在教学评价中的应用，可以提供客观和可量化的指标。通过学习平台或应用程序收集学生的学习数据，可以了解学生在课程中的活跃程度、课堂参与情况以及在线讨论的频率等。这些数据能够客观地反映学生对学习的投入程度和主动参与程度。教师可以通过对学生参与度数据的分析，了解每个学生在多模态学习中的表现，并根据结果进行个性化的指导和支持。通过网络可视化技术，可以记录学生在学习平台上的在线学习时长。教师可以通过分析学生的学习时长数据，了解学生对多模态学习的投入程度和学习时间分配。学生自己也可以通过对自己学习时长的监控，进行自我评估和学习计划的调整。这样的数据分析和可視化展示，可以帮助教师和学生更好地把握学习进度和时间管理，提高学习效果。

四、结语

综上所述，通过多模态教学，学生能够在听、说、读、写等多个方面进行全面的学习，提高语言应用能力。而借助人工智能大数据技术，可以实现对学生学习过程和学习成果的全面监测和评估，为教师和学生提供个性化的指导和反馈，进而更有针对性地开展后续的学习及纠正自己学习过程中的问题。因此，地方高校可以灵活运用基于人工智能大数据技术的英语多模态教学策略，培养学生的综合语言能力和实际应用能力，提升其在全球化背景下的竞争力。

参考文献：

［1］ 王英慧. 基于大数据技术的高校英语多模态教学策略探究［J］. 广西广播电视大学学报，2022，33（06）：71-75.

［2］ 蓝翠艳. 基于U-MOOC云平台的课程多模态教学研究——以《商务英语视听说》课程为例［J］. 吕梁教育学院学报，2020，37（01）：122-123.

［3］ 李娜，张丽丽. 大数据背景下研究生英语课程多模态教学有效性研究［J］. 知识窗（教师版），2023（01）：45-47.

［4］ 常颖. 大数据背景下大学英语多模态交互教学模式探析［J］. 科技风，2020，418（14）：47.

［5］ 杨柳. 大数据背景下大学英语多模态交互教学模式探析［J］. 黑龙江工业学院学报（综合版），2019，19（11）：123-126.

［6］ 李沁优. 大数据时代多模态英语网络教学平台建设研究［J］. 校园英语，2019（34）：68.

（荐稿人：李玲，湖北工程学院副教授）

（责任编辑：罗欣）