基于大数据的智能写作平台在大学英语写作教学中的应用——以句酷批改网为例

邹 静，孙蕴春

（大连大学 英语学院，辽宁 大连 116622）

0 引言

大数据时代，对于外语教学，尤其是大学英语写作教学来说，既是全新的机会，也提出了严峻的挑战。基于大数据的智能写作平台在英语写作教学中被广泛应用。维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶二位当代最前卫的权威专家都认为，所谓大数据，其实质就是对大量数据加以分析并进行某些方面的预测，而不再仅仅依靠小数据时代的随机采用分析法[1]。因此，把大数据分析应用于智能写作平台，基于该平台进行两校或多校合作进行相同题目的写作活动，协作完成英语写作大数据并进行数据分析，就可以实现分析学生英语写作的行为过程和结果，最终应用到写作教学中，从而精准地促进和改进大学英语写作教学。

1 理论依据及智能写作平台的优势

1.1 理论依据

二语习得的自动化过程就一个反复操练的过程。从认知主义的写作观点来看，英语写作过程应该是一个自知自觉的过程，一般要经历三个递进的步骤：文章构思预备阶段、实际书写阶段和修改润色阶段，这一过程对文章作者的一贯要求就是自始至终都要积极思考[2]。智能写作平台可以使整个写作过程自然地处于课堂教学状态之中，调动英语写作学生的主动性和兴趣。并通过以上不同的写作阶段的不断循环使用，切实有效地改进和提升学生的英语写作能力和技能。这与相关二语习得理论“第二语言的习得需要有足够的语言输出，在输出过程中了解自己的缺漏”是一致的[3]。智能写作批改系统更加关注写作过程，为学习写作提供了反复练习和修改的平台，通过增加语言输入和输出的频率，来增加学生的练习机会，从而不断提高学生的英语写作能力。

1.2 实验原理

以目前被广泛地应用于英语写作教学中的句酷批改网(www.pigai.org)为例，该系统包含丰富的语料库资源和非常智能的云计算技术。其技术原理是把学生初步形成作文文稿和业已配置好的标准语料库资源进行检测和对比，然后通过映射形成一个对应此位学生写作作业的作文分数、相关评语和修改意见。智能作文平台所给出的修改意见不但包括整体反馈，即给出一个总分，同时对句子、篇章结构和内容分别打分或给出评语，而且还包括写作各个分项反馈，即针对每句的单词拼写、语法和词汇等问题进行反馈。学生可以根据智能平台给出的修改意见，进行不限次数的修改和再修改，直至达到比较满意的分数。智能写作平台正是基于这样的原理，来提供有效的让学生与很多借鉴的过程性评价、同时辅之以总结性评价，使学生能感受到受攻略式、引导式的学习快乐，在和英语作文老师的最终交流之前，通过与机器交互的过程中，完成了一个提高英语写作技能的有机过程。

2 基于智能写作平台的“两校同题英文写作”活动以及基于大数据的反馈分析

2.1 活动概况

2016 年11月，北京联合大学和大连大学共同开展了以On Shared Economy为题的同题英文写作活动，共收集了2000多篇学生作文。利用大数据进行分析，在以下几个方面得到了数据反馈：

2.2 在语言方面获得的数据反馈情况

2.2.1 关于作文初稿和终稿在词汇和句子方面的变化：

如表1，终稿在词汇使用方面更加丰富、词汇的平均长度也有所增加、所使用词汇的难度的平均水平也有一定程度的提高。这是因为学生们在获得系统给出的批改提示、词汇提示之后，从自己的大脑中搜索到更恰当的词汇来取代初稿中不恰当的词汇。平均词长变化不大，平均词汇难度略有增加，说明学生在修改过程中，有意识地使用较难词汇来代替较简单的词汇。句子作为书面表达的基本单位，反映了大学生写作的语言水平，而句子长度是判断句法水平高低的指标之一。一般来说，大学生英语作文的平均句长为15个词就达到了基本要求。此次作文初稿平均句长为14个词，终稿的平均句长为15个词，比初稿略多，说明大学生在写作过程中看到系统反馈以后，有意识地增加了长句或从句。

表1 初稿和终稿在词汇和句子方面的变化

2.2.2 篇章方面的变化

初稿和终稿文章平均长度、连词平均数量对比如表2，从文章的篇幅来看，平均长度多出了7个单词，说明大学生在写作过程中并没有大规模改动整体内容，并未对内容进行明显的删减或增加。另一方面，可以看出文章中增加了连词的使用数量。这足以说明在作文的修改期间，大学生在写作过程中借助于批改网系统的反馈和提示，有意识地通过使用连词或衔接词使作文更加连贯和更有逻辑性。

表2 篇章的平均长度、连词平均数量对比

2.3 作文中出现的错误类型及数据分析

范德林顿认为，智能写作平台的反馈之所以有效，主要是由于它给出的反馈是有非常针对性的和个性化的。其次，它能非常准确地指出错误所属的类型并能够加以合理的解释和说明，最后，它能够促使大学生在写作过程中进行自我改正[4]。基于Chandler的错误分类方法[5]以及“句酷批改网”能够识别的错误类型，本研究将根据收集到的作文，把语言错误分为中式英语、词汇、语法和规范性错误（拼写、标点、大小写等）四大类进行数据分析。四类错误分别在初稿和终稿中出现错误的次数如表3：

表3 语言错误四种类型及数据反馈

2.3.1 中式英语的分类及数据统计情况

初稿和终稿中出现错误次数最多的是“中式英语”，说明大学生在英语写作中比较容易犯中式英语错误。“中式英语”是指中国的大学生在英语学习过程中由于受到汉语的思维和表达方式，以及由于受到本国文化的影响，有时会编造出具有汉语母语特征的不伦不类的英语表达。由于不符合英语表达习惯，所以被称为“中式英语”或“汉语式英语”。根据相关研究的统计，中式英语大致可以分为以下两类：就词汇方面来说，存在着不恰当用词、不正确搭配、词汇的重复使用，以及词性的错误使用。在句子方面，主要表现在句子重心偏移和句子衔接问题两大问题，统计数据见表4。

中式英语问题中，用词不当非常普遍，究其原因是由于很多大学生的背诵英语词汇的时候仅仅采用与汉语进行对应的记忆方法，并未对词义和用法加以全面了解和掌握。例如"It’s not a small plate of dish for our country to develop economy."正确的英语表达应为"It’s a piece of cake for our country to develop economy."

中式英语的另一个表现是搭配不当，主要是因为大学生在写作过程中中把汉语词汇机械生硬地直接翻译成英语词语，结果就是无法通顺的表达意思。比如要表达“经济发展要求大学生不断学习新知识"，英语句子会写成"Economic development requires that college students should learn new knowledge continuously."这句话中，“学习知识"被表达成"learn knowledge"便是不当搭配，不符合英语习惯，应改为"learn something new"。

中式英语的第三种表现是用词重复，造成累赘。出现此类错误的原因通常是由于学生把想要表达的意思先用汉语想好，然后再逐字翻译成英语，因此造成了某些词语的重复使用。例如：“加快经济改革的步伐"被表达成"to accelerate the speed of business development"，规范的表达应为"to accelerate business development"，"speed"既是用词重复。又如："有必要加强经济制度的建设"被表达成："It is necessary to strengthen the building of economic system."，规范的表达应为"It is essential to strengthen economic system." 这里的"building" 便是冗余词汇。

第四种是词性误用。在汉语中，一个词可能具有几种词性，我们往往需要通过上下文来判断词性。英语中的词性的变化取决于词在句中充当的成分，词性的变化也多半意味着词形的变化。由于学生在记忆单词时倾向于一种机械性的记忆，只关注汉语意思，不关注词性和词汇的英语释义，导致不分词性的混用，导致在写作中频繁出错。例如"If we work hard, we will success. "中"success"是名词，应改为动词"succeed"。又如"We have to keep health in order to make more contributions to the economic development."中"health"是名词，应改为形容词"healthy"。

句子层面的中式英语错误主要集中在句子重心和句子衔接两个方面。在英语中，为了保持平衡，句子结构一般遵守“句末重心"的规则，然而汉语却没有这方面的约束。例如"Reading of newly published materials is also important."应为"It is also important to read newly published materials."。另外，在句子衔接方面，汉语句子重“意合”，不太注重逻辑形式，句式不拘一格。由于中国学生习惯了汉语的思维方式，写出的句子大多结构松散，缺乏必要的连接、副词或介词短语等。即便学生意识到这一问题，试图在作文中使用过渡性衔接词，但是有时候还是会出现错误使用的问题。例如"Because China is a developing country,so we should work harder to make it stronger."这句话同时使用了表示因果关系的连词"because，so"，因此造成了连词使用错误。

表4 中式英语的统计情况（单位：次）

2.3.2 词汇、语法和语言规范性方面的错误及改正情况

如表5，学生在初稿中出现错误较多的分别是搭配错误和主谓一致错误。这说明学生在这两方面需要进一步加强，教师在课堂写作训练中应向学生重点强调这两方面。另外，终稿改正率较高的分别是名词单复数错误和拼写错误。这说明学生通过系统提示和查字典，比较容易地能够纠正这两类错误。但是，搭配错误和成分不完整的改正率最低。在终稿中的关于句子结构的修改情况也有些不尽人意。搭配错误的改正率也不太理想。因此，在写作教学过程中，教师对此应该加以重视。另外，批改系统也需要进一步改进和优化批改水平，在指出搭配错误的同时，能够提供正确搭配，为学生进行有效修改提供更为具体的反馈和指导。

表5 词汇、语法和语言规范性方面的错误情况（单位：次）

3 基于以上数据分析，关于智能写作平台在写作教学实践中的应用反思。

3.1 对教授英语写作的教师的几点建议

首先，智能写作平台在英语写作的教学过程中在很大程度上减轻了任课教师批改学生英语作文的工作负担，但是，“教师是教学过程的主导”这一教育根本规律仍然不能撼动，任课教师仍然需要在写作教学中发挥主导作用。因此，在日常英语写作教学中，教师应当把注重学生语言知识的功底，与着力培养学生的英语思维的两项基础任务齐驾并驱，努力地渐进式地减少学生在英文写作中的中式英语错误；同时，让学生的写作训练在智能平台的帮助下，从模仿好的英语文章开始——模仿文章的总体构思、组织结构方式，从篇章总体布局着眼，训练地道的英文思维和写作习惯，掌握号文章段落之间、句子之间衔接和连贯的正确手法。

其次，教师的反馈和修改意见应该在写作教学中引起足够的重视。Zamel[6]和Keh[7]的过程写作理念把不断的反馈视为写作的重要组成部分。不能否认，智能写作平台能够给出非常及时的反馈，并且参照语料库对学生作文中的语言使用情况给出大致的评分。然而，智能写作系统还是不能全面地、细致地和具体地进行精准的评价和反馈。因此，教师反馈的参与自然是英文写作教学中不可或缺的并且是最重要的环节。教师要对个体学生作文的主题相关性、篇章逻辑性、措辞适合度和思想性、流畅性等进行详细的审阅和及时的反馈，在作文教学的每一个环节中都能够尽量提供有个体针对性的反馈。

最后，教师在英语作文教学过程中要重点关注学生在英文句式多样性方面所能产生的问题。句式多样性，是学生英语写作习练过程中的短板，这是一个普遍性的问题。实际上因为是人工智能平台写作习练过程尚不尽人意的一个侧面。所以，仅仅依靠自动批改写作平台是无法完全弥补学生在句式多样性方面的缺陷。因此，建议教师在日常英语教学中加强对句式多样性的关注，强化状语从句、表语从句、同位语从句和定语从句的训练和使用，鼓励学生将从句、简单句等灵活转换为各类复杂句式，以提高学生句法复杂性方面的英语写作能力。

3.2 对智能写作平台——句酷批改网的期望

智能写作平台——句酷批改网的确能够成功地进行及时打分、按句点评，不限次数修改，调动学生的写作和修改热情，提高英文习作的有效性，然而，也有一些亟待改进的地方。

首先，由于批改网系统更多的关注语法、拼写、句型、搭配等表层方面的反馈，在具体的篇章结构、作文的内在逻辑性和使用各种衔接手段来达到连贯性方面的提示不够具体。另外，反馈还存在以下问题:第一，把正确的表达判断为错误，或给出“低频警示”，判断为“疑似中式英语”。第二，系统未能识别出某些错误，如某些拼写错误和搭配错误。如，动名搭配"help students"虽然是正确的，但是"how help students"为不定式使用错误，句酷批改网却未能够根据语境识别出这些错误。第三，句酷批改网系统对作文的思想内容、流畅性、措辞、与主题相关性和篇章逻辑性进行详细的反馈。

因此，智能写作平台的技术开发人员，还有语言学和英语教育工作者需要进一步探索新的技术和方法，提升智能写作平台的使用效果和可信度。

4 结语

总之，大数据已经被更多地应用在教育领域，教育和教学的方式都因此而发生了巨大的变革。如果有了外语大数据为我们的教学提供帮助，我们就能更好地评判英语大学生的宏观情况以及学生的个体情况，并进一步聚焦于教学中难点和重点内容，只有这样，大数据才能更好地服务于英语教学。对于大学英语写作教学来说，只是单一的传统书面批改模式已不能很好地满足当前现代化教学的需求，因此智能写作平台的客观评价与教师主观评价能够合理地结合才是正确的选择，即教师能够基于系统反馈给予学生更加具体的修改建议。尽管如此，本文收集和分析的数据样本数量还不十分充足，基于智能写作平台的英语写作大数据分析和研究以及由此产生的英语写作教学创新，需要全体英语教学的老师共同努力进行进一步探索。

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格, 肯尼思·库克耶. 大数据时代: 生活、工作与思维的大变革[M]. 杭州: 浙江人民出版社,2013.

[2]朱纯. 外语教学心理学[M]. 上海: 上海外语教育出版社,1994.

[3]徐跃进, 周林强. 文字处理软件与英语写作教学[M]//计算机辅助语言教学理论与实践. 上海: 复旦大学出版社,2006: 248-254.

[4]Van Der Linden E. Does feedback enhance computer assisted language learning? [J]. Computers & Education, 1993(21):89-102.

[5]Chandler J. The efficacy of various kinds of error feedback for improvement in the accuracy and fluency of L2 student writing [J]. Journal of Second Language Writing, 2003(12):267- 296.

[6]Zamel V. Responding to student writing [J]. TESOL Quarterly,1985(19): 79-101.

[7]Keh C L. Feedback in the writing process: a model and methods for implementation[J]. ELT Journal, 1990(44):67-72.