教育大数据背景下大学英语精准教学模式实践研究

霍 娜 龙 浩

（1.徐州工业职业技术学院，江苏徐州，221002； 2.苏州大学，江苏苏州，215006）

一、理论概述

数据挖掘广泛应用给社会生活各领域带来飞速发展。教育领域中，大数据的渗透必然会带来技术与课堂的高度融合，发展智慧课堂，开展精准教学，提供精准决策，必将成为教育信息化未来发展的新趋势，对教育领域的深刻变革产生着巨大的影响。[1]精准教学是 Lindsley于20 世纪 60 年代根据 Skinne 的行为学习理论提出的一种教学方法。最早期的精准测试曾应用于未成年人的康复治疗，随后，精准测试应用于教学实践，借助适当的工具对学生学习变化进行测量,旨在通过设计测量过程来追踪学生的学习表现并提供数据决策支持，进一步分析为后续教学提供数据参考，精准指导教学工作。[2]

二、精准教学在教育大数据下的应用

（一）教育大数据为精准教学提供即时数据支持

在传统的多媒体教学中，通过纸质试题检测学生知识掌握情况较为耗时，且收集的反馈信息准确度不高。随着大数据在教育领域的应用，借助互联网通过教学平台可对学生进行学生知识能力检测并获取即时反馈，方便教师快速制定针对性的学习方案，实施教学策略的准确变换，提高了教学效率。[3]同时，教学平台学生端也全面记录了学生当前的学习轨迹和效果，形成可精准反映学生学习情况的数据源，体现了学习效果的及时反馈，为学生精准学习提供数据。

（二）教育数据化实现个性化数据分析

在传统教学模式下，对学生的知识掌握情况进行个性化数据分析需要大量时间和精力，通过试卷等测试方式，只能获取最直接的结果分析，但是学生在学习过程中的各类行为状态都无法体现，很难实现个性化准确数据分析。在教育大数据下，平台自动记录每个学生课堂内外的学习活动，生成准确的个性化数据源，通过数据分析，获取学生线上线下，教学各环节中自主学习能力和知识应用能力提升的量化数值。通过所获数据对学习效果进行评估和预测，有针对性的提出干预意见和改进措施，根据学生特征和行为表现制定精准教学方案，为学生量身打造适合自身发展的学习方法，以适应学生的个性化发展。

三、大学英语精准化教学模式理论研究

（一）教学目标精准化

在传统教学中，教学目标相对比较笼统。大数据的细化程度和教学目标的细化成正比例关系。大学英语教学借助大数据，可将对应教学目标进行合理精细化，明确最终达到的教学效果。针对外语教学，精准的解释和描述学生掌握的知识或技能程度，将每个笼统的目标对应分解、细化为可以量化描述的目标。教育大数据下精准教学目标可以细化为诸如“xx分钟完成语法测试，正确率达到百分之xx”的表述。经过分解量化之后，教学目标精准化使学生明确学习目标，提高自主学习能力，同时对运用知识或技能的速度作要求，符合精准教学的“流畅度”衡量指标。[4]

（二）大学英语精准教学模式

1.预学习数据的精准挖掘和决策

教师在课前推送的前测题对知识点的覆盖是精准教学的核心，根据前测数据分析后产生的教学智慧和策略对精准教学至关重要。课前，教师针对教学目标进行分析，上传相关教学资源并设置自学效果检测试题，为精准挖掘和决策做好数据储备。测试结果通过智能数据及时反馈在教师端，为教师课堂教学提供精准的反馈信息。教师根据数据反馈获取学生全方位的检测相关数据，进行精准决策，及时调整课堂教学的重难点，解决学生的共性问题。根据学生的个体差异添加不同难度的教学资源，不断丰富教学资源库，帮助学生进行选择性学习，为线下课堂教学奠定基础。

2.课堂二次推送，精准检测教学目标

课堂主要是学习者对知识难点的内化过程，通过学习者的互动活动，共同理解消化课前学习数据反馈的疑难点。经过课堂教学知识讲解和重点强化，学生对课前精准反馈的共性问题进行解决和强化，对课前预学习进行补充和提升；同时，课堂提供师生，生生交流平台，对课堂上重难点或容易引发争议的理论点进行探讨，其过程进一步帮助学生内化所学内容[5]。经过线上线下的多环境学习，对教学内容进行强化补缺。为了进一步精准考核学生知识内化度，按照教学目标设置精准考核，进行二次推送，实施输出促成。通过检测，了解学生在进行精准干预后的知识掌握程度，检测学生是否达成教学目标，也为课后的教学决策和学习干预提供数据支持。

3.课后个性化精准施教

课后环节中，对学生有针对性地开展课后干预，实现有效教学反思。教师进一步根据学生的个体差异添加不同难度的教学资源，充实资源库，满足不同层次学生的学习要求。按照课堂二次推送反馈数据，系统智能化推送不同层次的资源进行干预训练，其方向精准，针对性、实效性强。已达教学目标的同学，教师可推送难度较大的提高题目，激励优生进行深层次的知识加工，进行知识提升，培养学生自主学习和选择性学习能力；尚未达到教学目标的同学，要求学生在二次自主学习后重新进行能力检测，直至实现精准教学目标。通过精准巩固和提升，体现了因材施教和精英教育理念；课后在系统中进行师生互动交流，对学生的学习进行进一步精准指导。

大学英语整个线上线下的教学环节中实现了精准教学全覆盖。通过班级整体数据分析图判断学生是否已达成预设教学目标，如未达成，则对当前知识短板进行补充学习；如已达成，按照教学计划进入下一教学目标，如此循环直到全部教学目标完成。

（三）大学英语精准教学考评机制

基于大数据的精准教学模式中，考评模式主要通过智能技术手段分析学生的学习情况，生成可视化的评价报告。主要为过程考核，包括成绩数据和活动数据。成绩数据是指数学模型下阶段性班级测验成绩，教师可基于这些直观的数据结果精准评价学生的学习成效。[6]活动数据包括学生在自主学习过程中的活动轨迹；包括自主学习完成度，检测学生学习态度；还包括学生在主观活动环节的参与度，用来精准评价学生学习过程中的思维深度及活跃程度。各教学平台中对每个同学进行个性化信息储存，记录了学生完整的学习轨迹，对学生学习过程进行分析，对学生学习成果进行多方位的评价。这些过程性考核通过大数据的积累逐步形成学生学科学习画像，对学生的学情进行全面客观的分析评价，可作为学生职业生涯规划的有力数据支撑。

四、实证分析

针对精准教学在大学英语教学中的应用效果，笔者基于蓝墨云平台在学校的大学英语课程中利用该模式进行了准实验研究。参与研究的对象为2017级机电专业的学生。两个班级有效人数均为40名，并配同一授课教师。在实验前，笔者首先对所教授的两个班学生的英语水平进行了测试，将两个班随机设置实验班和对照班，并进行了为期一年的教学实验。在实验期间，实验班接受精准教学模式，而对照班接受常规的教学模式。实验结束后，笔者再次对两个班英语水平进行分项测试，得出结论。本研究所有测试数据都使用SPSS19.0进行分析。

（一）学习成效对比分析

为了比较大学 英语精准模式对学习者英语能力的提升。在实验前后，分别对实验班和对照班进行成绩测试。成绩分析如下：

图一 实验班和对照班前测后侧总成绩对比

在实验前对所教授的两个班学生的英语水平进行了测试，从图一可知，实验班与对照班在实验前成绩相当，对照班学生均值比实验班均值稍高，但两者并无显著性差异（p＞0.05）。试验后，实验班的平均成绩和对照班的平均成绩存在显著性差异（sig.=.000），实验班的成绩明显优于对照班成绩，两个班的平均成绩差距达到10。且实验班后测成绩的标准差缩小，表明班级英语成绩较为平均，成绩两级分化得到一定的改善。

为了更好的判断学生在英语分项成绩的差异，笔者将后测试题分为听说读写译五部分，对单项成绩进行搜集并对比分析如下：

图二 实验班和对照班期末成绩分项对比

图二进一步说明在精准教学模式下，和对照班相比较实验班在听说读写译各方面都有显著进步。其中听力（listening），阅读（reading），写作（writing）和翻译（translation）方面有显著性差异（p＜0.05），表明精准教学对学生的听读写译四方面提升较大。这四分项中，对照班和实验班平均差值都在两分左右，尤其是阅读层面，均值差距最大。究其原因，在精准教学模式下，对英语阅读能力测试结果更为精准，学生根据测试数据及时调整学习状态。学生在课前精准挖掘和其他自测环节中也获取大量词汇，提升了阅读能力。图二还可看出，实验班和对照班在口语（speaking）方面差距不大，未呈现显著性差异（p＞0.05），说明精准教学模式对听力和口语的提升不够明显。主要原因在于精准模式下，口语能力测试较为困难，数据精准度不够。另外，英语语言环境欠缺，学生自主训练较少。由此可知，精准教学模式对英语学习者的学习效果有显著的促进作用，表明精准教学的可行性以及可操作性。

（二）综合能力提升及学习体验对比分析

实验完成后，针对学习兴趣、学习目标、自主学习能力、学习方法以及团队合作能力这几个层面对实验班和对照班进行问卷调查，以检测学生综合能力的提升。结果对比分析如下：

图三 学生综合能力提升数据对比分析

由图三数据可以看出，对照班和实验班在学习兴趣、学习目标、学习方法和自主学习能力四个方面的提升存在显著性差异（p＜0.05），说明精准教学的先进性和可取性。在精准教学 模式下，课前教师推送的资源库以及习题测试为学生明确学习目标，为学生选择性学习奠定基础；精准测试进一步促进自主学习，大数据系统存储的学习数据可作为学生了解学习进度和知识掌握情况的依据，利用大数据对一段时间的学习效果进行全面客观的了解，方便学生及时调整学习方法，提高学习效率，进而提高学习兴趣。上图可看出，在“团队合作能力”这一指标中未存在显著性差异，说明精准教学对团队合作能力提高很有限。究其原因，精准教学模式更多强调学生的自主学习和精准测试，且英语学科的特殊性对团队合作要求不高，团队任务设置较少，学生团队能力提升不显著。

在教学试验结束后，对实验班就“喜欢度”“适应度”和“推广度”三方面的学习体验进行问卷调查，得出如下数据分析：

从图四测试结果来看，有近70%的学生非常喜欢精准教学模式。选择“非常喜欢”“比较喜欢”和“非常适应”“比较适应”精准教学模式的总比例均达到80%。由此可见，实验班绝大部分同学对精准教学模式持赞成态度，学生满意度比较高，充分证明了精准教学在学生学习体验层面的有较高的支持率。精准教学在英语课堂上利用教育大数据获取了学生绝对的认可，全班有近80%的学生“非常愿意”和“比较愿意”把此模式推广到其他学科中，以期在其他学科中成为教学新常态。

图四 实验班教学模式学习体验数据分析

结语：教育大数据支撑下的精准教学模式核心是教师在课前推送的前测题对知识点的覆盖，重点是教师根据前测数据分析后产生的教学智慧和策略。精准教学模式在课堂的实施，使学生对课程的理论和操作各方面的技能掌握更为牢固，促使学生的自主学习能力得到很大提升。在具体教学中，应该完善精准测试和智慧决策，做好教学评价环节，让精准教学成为课堂教学的教育新常态。