鐘 瑜

辜向東

肖 巍

重慶大學(xué)

1.引言

數(shù)據(jù)挖掘又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，可通過(guò)一定的算法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式與知識(shí)。近年來(lái)，隨著教育信息化進(jìn)程的加快和教育大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，教育數(shù)據(jù)挖掘的重要性逐漸凸顯（牟智佳、俞顯、武法提2017）。2012年美國(guó)教育部發(fā)布藍(lán)皮書(shū)《通過(guò)教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》。2015年中國(guó)國(guó)務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，明確提出要建設(shè)教育文化大數(shù)據(jù)，成立教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室。這標(biāo)志著教育數(shù)據(jù)挖掘在中美兩個(gè)大國(guó)的教育和人才培養(yǎng)中都被提高到了國(guó)家戰(zhàn)略的高度。

我國(guó)外語(yǔ)教育界的專(zhuān)家學(xué)者也意識(shí)到了教育數(shù)據(jù)挖掘的重要性，指出：中國(guó)外語(yǔ)教育政策的制定、外語(yǔ)教育科研、外語(yǔ)測(cè)試的社會(huì)化轉(zhuǎn)向都必須依賴(lài)外語(yǔ)教育大數(shù)據(jù)的支撐，我們應(yīng)該意識(shí)到收集和挖掘外語(yǔ)教育大數(shù)據(jù)的必要性、迫切性和責(zé)任感（劉潤(rùn)清2014；李晨、陳美華2015；蔡基剛、林蕓2016）。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷在外語(yǔ)教育研究中得到應(yīng)用。本文將對(duì)國(guó)內(nèi)期刊發(fā)表的外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)行分析，回顧研究現(xiàn)狀，指出研究不足，對(duì)未來(lái)研究提出建議并進(jìn)行展望，以期進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究的發(fā)展。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

本文以CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)來(lái)源。檢索時(shí)，刊物級(jí)別限定為EI和CSSCI，學(xué)科限定為“外國(guó)語(yǔ)言文字”，以數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)術(shù)語(yǔ)為關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)初選。關(guān)鍵詞參照數(shù)據(jù)挖掘教材（Han，Kamber&Pei 2011）和教育數(shù)據(jù)挖掘研究綜述（Pena-Ayala 2014）選取，包括數(shù)據(jù)挖掘、分類(lèi)、預(yù)測(cè)、回歸、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)分析等50個(gè)詞。對(duì)初選文獻(xiàn)進(jìn)行逐篇審讀，剔除非實(shí)證研究文獻(xiàn)和無(wú)關(guān)文獻(xiàn)，并從保留文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)中溯源檢索，最終得到有效文獻(xiàn)176篇（均為CSSCI期刊論文）。

對(duì)于這些文獻(xiàn)，本文采用“先總后分”的方式進(jìn)行綜述。首先采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法，對(duì)文獻(xiàn)的年度分布、學(xué)科分布、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用分布等的整體特點(diǎn)進(jìn)行梳理，然后采用內(nèi)容分析的方法，對(duì)文獻(xiàn)的具體內(nèi)容進(jìn)行分析，歸納出其特點(diǎn)和不足。

3.結(jié)果分析

3.1 文獻(xiàn)分布特點(diǎn)

3.1.1 年度分布

文獻(xiàn)的年度分布表明研究的發(fā)展趨勢(shì)。圖1顯示，我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究起步于21世紀(jì)初，之后相關(guān)研究的數(shù)量雖略有起落，但總體呈上升趨勢(shì)。這表明數(shù)據(jù)挖掘在外語(yǔ)教育領(lǐng)域逐漸受到關(guān)注。然而，從論文的絕對(duì)數(shù)量看，我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究仍然較少，表明數(shù)據(jù)挖掘在外語(yǔ)教育領(lǐng)域尚有極大的應(yīng)用空間。

圖1 文獻(xiàn)年度分布

3.1.2 學(xué)科分布

文獻(xiàn)發(fā)表的期刊反映不同學(xué)科對(duì)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究的關(guān)注情況。通過(guò)整理文獻(xiàn)所發(fā)表的期刊發(fā)現(xiàn)（圖2）：共有176篇論文發(fā)表于45種期刊，其中，128篇發(fā)表于11種外語(yǔ)類(lèi)期刊，28篇發(fā)表于16種教育學(xué)期刊，7篇發(fā)表于7種心理學(xué)期刊，3篇發(fā)表于3種情報(bào)學(xué)期刊，10篇發(fā)表于8種綜合性社科期刊。這表明，我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究得到了以外語(yǔ)和教育為主的多學(xué)科期刊的關(guān)注。

圖2 期刊學(xué)科分布

文獻(xiàn)作者的學(xué)科背景也能反映出學(xué)界對(duì)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究的關(guān)注情況。通過(guò)整理作者所在的院系發(fā)現(xiàn)（圖3）：137篇論文的作者為外語(yǔ)背景，10篇為心理學(xué)背景，7篇為教育學(xué)背景，4篇為計(jì)算機(jī)、通信和經(jīng)濟(jì)管理背景，還有18篇為外語(yǔ)和其他學(xué)科學(xué)者跨學(xué)科合作。這進(jìn)一步表明，我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘得到了外語(yǔ)等多個(gè)學(xué)科學(xué)者的關(guān)注，而且初顯跨學(xué)科趨勢(shì)。

圖3 作者學(xué)科分布

3.1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用分布

數(shù)據(jù)挖掘的方法很多，常用的有分類(lèi)/預(yù)測(cè)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)間序列挖掘、文本挖掘、WEB挖掘等。分類(lèi)/預(yù)測(cè)是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立模型并預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的取值或所屬類(lèi)別。聚類(lèi)是把大量數(shù)據(jù)按照某種標(biāo)準(zhǔn)歸為若干個(gè)有意義的群組或類(lèi)別。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是通過(guò)頻繁項(xiàng)集的形式發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中的隱藏的有意義聯(lián)系。時(shí)間序列挖掘是對(duì)一系列時(shí)間點(diǎn)上的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以發(fā)現(xiàn)其長(zhǎng)期趨勢(shì)和周期性變化特征。文本挖掘和WEB挖掘則是綜合利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘文本或WEB數(shù)據(jù)中的知識(shí)與模式。不同方法有各自不同的特點(diǎn)和使用范圍，需要根據(jù)具體研究的需要加以采用。

為了解目前國(guó)內(nèi)外語(yǔ)教育研究中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘方法的使用情況，我們對(duì)文獻(xiàn)中用到的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究中最常用的方法是分類(lèi)/預(yù)測(cè)，其次是聚類(lèi)，此外還有3項(xiàng)研究使用文本挖掘，1項(xiàng)研究使用WEB挖掘，1項(xiàng)研究未指明具體使用的方法（見(jiàn)圖4）。對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則等常用挖掘方法和深度學(xué)習(xí)等新興方法則完全沒(méi)有涉及。這表明，目前我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究使用的方法非常有限。

圖4 據(jù)挖掘方法使用分布

每一類(lèi)方法下有多種具體的技術(shù)。由于分類(lèi)/預(yù)測(cè)和聚類(lèi)是使用最多的兩類(lèi)方法，我們對(duì)這兩類(lèi)方法中使用到的具體技術(shù)也進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。圖5顯示：在分類(lèi)/預(yù)測(cè)研究中，使用最多的技術(shù)是回歸分析（主要為線(xiàn)性回歸），其次是決策樹(shù)。線(xiàn)性回歸和決策樹(shù)都是較為經(jīng)典的分類(lèi)/預(yù)測(cè)技術(shù)。前者可建立兩個(gè)或多個(gè)變量之間的線(xiàn)性方程，進(jìn)行連續(xù)變量取值的預(yù)測(cè)。后者可根據(jù)若干輸入變量的值構(gòu)造出一個(gè)逐層分類(lèi)的模型，以預(yù)測(cè)輸出變量的值，并將決策/分類(lèi)過(guò)程以樹(shù)形結(jié)構(gòu)展現(xiàn)出來(lái)。然而，除了這兩種經(jīng)典技術(shù)，其他分類(lèi)/預(yù)測(cè)技術(shù)的使用還十分有限。

圖5 分類(lèi)/預(yù)測(cè)技術(shù)使用分布

圖6 顯示：聚類(lèi)研究中使用最多的技術(shù)是系譜聚類(lèi)和K-means聚類(lèi)。系譜聚類(lèi)和K-means聚類(lèi)技術(shù)出現(xiàn)較早。前者是一種快速聚類(lèi)方法，可隨機(jī)設(shè)置類(lèi)別數(shù)k，適合處理分布集中的大樣本數(shù)據(jù)集。后者不需要預(yù)先設(shè)定類(lèi)別數(shù)k，每次迭代時(shí)僅將距離最小的兩個(gè)樣本/簇聚為一類(lèi)，對(duì)數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性強(qiáng)，可以有效處理稀疏數(shù)據(jù)。可見(jiàn)，對(duì)聚類(lèi)技術(shù)的使用同樣限于少量經(jīng)典技術(shù)中。

圖6 聚類(lèi)技術(shù)使用分布

總體而言，外語(yǔ)教育領(lǐng)域?qū)ι倭拷?jīng)典數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已有較為廣泛的應(yīng)用，但對(duì)于其他常用的或新興的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用非常有限。由于每種技術(shù)都有各自的適用范圍（如線(xiàn)性回歸不能處理非線(xiàn)性關(guān)系，決策樹(shù)不適合處理連續(xù)型數(shù)據(jù)），技術(shù)種類(lèi)的局限必然會(huì)限制可處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型及可研究的問(wèn)題。同時(shí)，部分研究未指明使用的具體技術(shù)，其學(xué)術(shù)規(guī)范性有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

3.2 研究?jī)?nèi)容分析

目前，我國(guó)外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究按研究?jī)?nèi)容可以分為四類(lèi)：外語(yǔ)學(xué)習(xí)（125篇）；外語(yǔ)教學(xué)（26篇）；外語(yǔ)測(cè)試（18篇）；文獻(xiàn)計(jì)量（7篇）。下文將依次對(duì)這四類(lèi)研究的內(nèi)容進(jìn)行分析。

3.2.1 外語(yǔ)學(xué)習(xí)

外語(yǔ)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘研究主要關(guān)注三個(gè)方面：外語(yǔ)整體水平、單項(xiàng)外語(yǔ)技能、外語(yǔ)學(xué)習(xí)認(rèn)知心理。

外語(yǔ)整體水平是學(xué)習(xí)者外語(yǔ)能力的綜合體現(xiàn)，在研究中通常用學(xué)生外語(yǔ)考試（如TEM、CET、期末考試）的總成績(jī)來(lái)反映。我們共檢索到29篇研究外語(yǔ)整體水平的文獻(xiàn)。研究者利用線(xiàn)性回歸、粗糙集、決策樹(shù)、K-means聚類(lèi)等技術(shù)探測(cè)多種因素對(duì)外語(yǔ)整體水平的影響。這些因素主要分為四類(lèi)：1）認(rèn)知心理因素，如學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)觀念、學(xué)習(xí)自主性、自我效能、人格特質(zhì)；2）語(yǔ)言因素，如外語(yǔ)基礎(chǔ)、聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)等分項(xiàng)技能、詞匯知識(shí)、語(yǔ)法知識(shí)；3）行為因素，如課堂表現(xiàn)、上網(wǎng)行為；4）人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素，如專(zhuān)業(yè)、性別。研究表明：這些因素的不同維度會(huì)對(duì)外語(yǔ)整體水平產(chǎn)生不同程度的影響。例如學(xué)習(xí)策略中的元認(rèn)知策略對(duì)外語(yǔ)整體水平有正向預(yù)測(cè)力（譚霞、張正厚2015），而情感策略在不同條件下對(duì)外語(yǔ)整體水平有正向、負(fù)向或者零預(yù)測(cè)力（袁鳳識(shí)、劉振前、張福勇2004；康建東2010；馮立新2013）。

單項(xiàng)外語(yǔ)技能是外語(yǔ)整體能力的有機(jī)組成部分。我們共檢索到67篇研究單項(xiàng)外語(yǔ)技能的文獻(xiàn)，涉及寫(xiě)作、閱讀、詞匯、口語(yǔ)、聽(tīng)力、語(yǔ)音、語(yǔ)法、語(yǔ)用等方面，其中對(duì)寫(xiě)作（20篇）、閱讀（16篇）、詞匯（11篇）的研究最為豐富。研究者通常用測(cè)試成績(jī)來(lái)表示技能的高低，并利用線(xiàn)性回歸、系譜聚類(lèi)和決策樹(shù)的方法探討多種因素對(duì)這些技能的影響。以研究最多的寫(xiě)作為例，研究者主要探討五類(lèi)因素對(duì)兩種寫(xiě)作類(lèi)型（獨(dú)立寫(xiě)作、綜合寫(xiě)作）、四種寫(xiě)作體裁（議論文、說(shuō)明文、概要寫(xiě)作、學(xué)術(shù)論文）的寫(xiě)作質(zhì)量的影響。這五類(lèi)因素包括：1）作文文本特征，如流利度、準(zhǔn)確度、易讀度、詞匯和句法復(fù)雜度、銜接手段、引用特征；2）認(rèn)知心理因素，如學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)策略、自我效能、情緒、模態(tài)轉(zhuǎn)換能力、自動(dòng)評(píng)分技術(shù)感知；3）寫(xiě)作任務(wù)因素，如題型、提示特征；4）語(yǔ)言因素，如詞匯、口語(yǔ)、聽(tīng)力和閱讀水平；5）人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素，如性別、專(zhuān)業(yè)。研究表明，上述因素的不同維度會(huì)對(duì)不同類(lèi)別寫(xiě)作的質(zhì)量產(chǎn)生不同程度的影響。例如，反映準(zhǔn)確度的T單位正確率、反映復(fù)雜度的作文型符比、反映連貫性的銜接手段型符均能有效預(yù)測(cè)考生議論文的成績(jī)，但只有T單位正確率能有效預(yù)測(cè)考生的概要寫(xiě)作的成績(jī)（張新玲、李清華、張潔2010）；積極向上的長(zhǎng)時(shí)情緒有助于寫(xiě)作創(chuàng)新（梁匯娟、初彤2013），而焦慮會(huì)對(duì)寫(xiě)作質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響（李航2015）。

外語(yǔ)學(xué)習(xí)認(rèn)知心理也受到一定關(guān)注。我們共檢索到25篇探討外語(yǔ)學(xué)習(xí)認(rèn)知心理的文獻(xiàn)，主要涉及學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)焦慮、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)自主性等話(huà)題。研究者采用線(xiàn)性回歸和K-means聚類(lèi)的方法探討它們的影響因素。一方面，教師教育行為和方法、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)環(huán)境等外界因素會(huì)影響學(xué)生外語(yǔ)學(xué)習(xí)的認(rèn)知心理。另一方面，外語(yǔ)基礎(chǔ)、智力、計(jì)算機(jī)素養(yǎng)、自我效能、性別角色及個(gè)性/人格特征等學(xué)習(xí)者內(nèi)部因素也會(huì)影響外語(yǔ)學(xué)習(xí)認(rèn)知心理。此外，還存在各因素交互影響的情況。例如學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)影響學(xué)習(xí)策略（王家明2007；溫宏蘭、曾志宏 2013），學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)目標(biāo)又影響學(xué)習(xí)自主性（徐錦芬、李斑斑 2014）。

上述三方面的研究共同表明，影響外語(yǔ)學(xué)習(xí)的因素極其復(fù)雜，而且影響因素彼此交錯(cuò)。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于厘清這些關(guān)系，更好地探究和構(gòu)建外語(yǔ)學(xué)習(xí)的內(nèi)在機(jī)制。

3.2.2 外語(yǔ)教學(xué)

外語(yǔ)教學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘研究主要涉及三個(gè)方面：教學(xué)質(zhì)量、教學(xué)支持系統(tǒng)、教師發(fā)展。

教學(xué)質(zhì)量指教學(xué)活動(dòng)及其結(jié)果滿(mǎn)足社會(huì)需要和學(xué)生個(gè)體成長(zhǎng)發(fā)展需求的程度，是外語(yǔ)教育成敗的關(guān)鍵，受到多種因素的影響。我們共檢索到15篇研究教學(xué)質(zhì)量的文獻(xiàn)。研究者利用線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)、K-means聚類(lèi)、系譜聚類(lèi)、EM聚類(lèi)等技術(shù)探討影響外語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量的因素。這些因素主要分為三類(lèi)：1）教師因素，如教學(xué)投入、教學(xué)管理策略、教學(xué)模式、多媒體教學(xué)手段的使用情況、課外與學(xué)生的溝通程度、教師學(xué)歷和科研水平、教師國(guó)籍等；2）學(xué)生因素，如學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)期望、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)焦慮、交流意愿、計(jì)算機(jī)操作技能、性別等；3）教學(xué)環(huán)境因素，如學(xué)校類(lèi)型、課程類(lèi)型、課件長(zhǎng)度和形式、教學(xué)設(shè)備特征等。相比于傳統(tǒng)的同行評(píng)價(jià)和學(xué)生評(píng)價(jià)，基于數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，可融合更大數(shù)量、更高維度的數(shù)據(jù)，能更加客觀、全面、準(zhǔn)確地探測(cè)因素間的關(guān)系。例如王彩虹、高新琳、高旭陽(yáng)（2015）結(jié)合全國(guó)性英語(yǔ)教育項(xiàng)目，對(duì)大量教師版和學(xué)生版課堂效能評(píng)價(jià)表、課堂教學(xué)調(diào)查問(wèn)卷中的密集數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，研究新課程標(biāo)準(zhǔn)下全國(guó)全程英語(yǔ)教育的現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)。吳羊（2010）基于決策樹(shù)方法，以學(xué)生考試成績(jī)明顯進(jìn)步為質(zhì)量指標(biāo)，考察教師、學(xué)生和教學(xué)環(huán)境等三方面共13個(gè)因素對(duì)教學(xué)質(zhì)量的影響，明確各因素的重要程度和層級(jí)關(guān)系。此類(lèi)研究可為教學(xué)質(zhì)量體系的構(gòu)建提供新的技術(shù)路線(xiàn)和更為客觀的依據(jù)。

教學(xué)支持系統(tǒng)可以有效地支撐教學(xué)，提高教學(xué)效率和質(zhì)量。我們共檢索到7篇研究外語(yǔ)教學(xué)支持系統(tǒng)的文獻(xiàn)。研究者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、文本挖掘、WEB挖掘、決策樹(shù)、貝葉斯、條件隨機(jī)場(chǎng)、K-means聚類(lèi)等技術(shù)，開(kāi)發(fā)智能伴學(xué)系統(tǒng)、學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)、教學(xué)材料甄選輔助系統(tǒng)，建設(shè)專(zhuān)門(mén)用途語(yǔ)料庫(kù)，或者構(gòu)建新型寫(xiě)作能力培養(yǎng)模式、學(xué)術(shù)摘要語(yǔ)步自動(dòng)識(shí)別模型等。例如孫力、張凱、丁波（2016）利用K-means聚類(lèi)和決策樹(shù)方法，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)歷教育本科學(xué)生英語(yǔ)相關(guān)課程成績(jī)及學(xué)習(xí)信息的分析，構(gòu)建可實(shí)現(xiàn)考試成績(jī)細(xì)分預(yù)測(cè)的學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)可在考前數(shù)月對(duì)考生成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率在80%以上，可提前對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生進(jìn)行必要的干預(yù)。劉華（2008）基于文本分類(lèi)和聚類(lèi)方法，對(duì)大規(guī)模的對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)報(bào)刊閱讀新聞進(jìn)行話(huà)題聚類(lèi)和分級(jí)，實(shí)現(xiàn)可自動(dòng)更新的教學(xué)材料甄選輔助系統(tǒng)，避免傳統(tǒng)教學(xué)中依靠話(huà)題有限、內(nèi)容滯后的教材和教師人工選材耗時(shí)耗力的弊端，并可有效輔助教材和詞表編寫(xiě)。這些研究從實(shí)踐應(yīng)用的角度出發(fā)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)教學(xué)的自動(dòng)化支持，突破傳統(tǒng)教學(xué)的局限。

教師是教學(xué)的主體，教師發(fā)展是提高教育質(zhì)量的有效保障。我們共檢索到4篇教師發(fā)展的研究。研究者利用線(xiàn)性回歸的方法，探討影響教師發(fā)展不同方面的因素，主要涉及研修成效、教學(xué)態(tài)度、教師信念、職業(yè)適應(yīng)等方面。研究表明，海外研修對(duì)高校教師開(kāi)設(shè)全英文專(zhuān)業(yè)課程、轉(zhuǎn)變涉外課程教學(xué)方式效果顯著（劉春香、趙中建2014）；外語(yǔ)教師信息素養(yǎng)自我效能對(duì)教師網(wǎng)絡(luò)教學(xué)態(tài)度有顯著影響（王琦2010）；教師信念受到外部環(huán)境因素（考試文化、學(xué)校文化、家長(zhǎng)、同事）和教師個(gè)人因素（專(zhuān)業(yè)發(fā)展觀、學(xué)歷）的共同影響，其中影響最大的因素是教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展觀（張鳳娟、劉永兵2011）；隨著時(shí)間的推移，自主學(xué)習(xí)能力對(duì)英語(yǔ)教師的職業(yè)適應(yīng)能力和專(zhuān)業(yè)發(fā)展越來(lái)越重要（莊玉瑩2016）。從這些研究可以看出，教師要取得自身長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，既需要良好的外部環(huán)境支持，更需要積極的內(nèi)在觀念、能力和行為支撐。

上述對(duì)外語(yǔ)教學(xué)的研究表明，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅可以幫助探明影響教學(xué)質(zhì)量和教師發(fā)展的復(fù)雜因素及其關(guān)系，推動(dòng)教學(xué)理論的發(fā)展，還可以用于教學(xué)自動(dòng)化支持系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，為教學(xué)實(shí)踐提供切實(shí)支撐。

3.2.3 外語(yǔ)測(cè)試

外語(yǔ)測(cè)試的數(shù)據(jù)挖掘研究主要集中在三個(gè)方面：自動(dòng)評(píng)分、試題開(kāi)發(fā)、智能測(cè)試。

自動(dòng)評(píng)分是近年外語(yǔ)測(cè)試領(lǐng)域關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)，旨在讓計(jì)算機(jī)最大限度地模擬人工評(píng)分。我們一共檢索到10篇自動(dòng)評(píng)分的文獻(xiàn)，涉及翻譯和寫(xiě)作。研究者利用線(xiàn)性回歸、聚類(lèi)、決策樹(shù)、貝葉斯、支持向量機(jī)、文本挖掘等方法，提取與翻譯或?qū)懽髻|(zhì)量相關(guān)的文本特征集，結(jié)合人工評(píng)分結(jié)果，構(gòu)建自動(dòng)評(píng)分模型，并通過(guò)測(cè)試和比較檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч７g自動(dòng)評(píng)分研究涉及說(shuō)明文、記敘文、英譯漢三種體裁，英譯漢和漢譯英兩個(gè)方向，字詞、句子、篇章等多個(gè)層面的數(shù)十個(gè)甚至上百個(gè)特征。例如袁煜（2016）分析了單語(yǔ)、雙語(yǔ)、語(yǔ)言模型三個(gè)層面共167個(gè)譯文質(zhì)量相關(guān)特征，用模擬退火算法挑選出最優(yōu)特征集，用支持向量機(jī)和貝葉斯模型構(gòu)建評(píng)分系統(tǒng)。結(jié)果表明該特征集可從內(nèi)容充分性和語(yǔ)言流暢性?xún)煞矫鎸?duì)譯文質(zhì)量進(jìn)行有效評(píng)估，該系統(tǒng)具有不依賴(lài)參考譯文、不受譯文語(yǔ)篇限制的優(yōu)點(diǎn)。寫(xiě)作自動(dòng)評(píng)分研究主要集中在寫(xiě)作表現(xiàn)測(cè)量指標(biāo)的類(lèi)別及特性分析（陳慧媛2010）、作文語(yǔ)法評(píng)分模塊構(gòu)建（賀俊杰、王昉2012）、寫(xiě)作內(nèi)容質(zhì)量評(píng)分新方法開(kāi)發(fā)（劉力、麥陳淑賢、金檀2013）等方面。相比于人工閱卷，自動(dòng)評(píng)分更加經(jīng)濟(jì)、客觀、穩(wěn)定、高效，系統(tǒng)復(fù)用性高，這些研究可為大規(guī)?？荚囋u(píng)卷實(shí)踐提供支撐。

試題開(kāi)發(fā)旨在為考試提供有效的題目集合，是考試順利實(shí)施的前提。我們一共檢索到3篇試題開(kāi)發(fā)的文獻(xiàn)。兩項(xiàng)研究利用線(xiàn)性回歸分析了TEM4聽(tīng)力文本可聽(tīng)性特征對(duì)聽(tīng)力題目難度的影響（彭康洲、張艷莉2013）和高考英語(yǔ)試卷多選題選項(xiàng)可猜性對(duì)猜測(cè)概率的影響（鄧杰2012），為試題開(kāi)發(fā)質(zhì)量保障提供了支撐。一項(xiàng)研究利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)大學(xué)英語(yǔ)試卷聽(tīng)力和閱讀題型的智能組卷（朱正才、楊惠中2008），極大提高試題開(kāi)發(fā)的效率。這些研究均以大規(guī)模高風(fēng)險(xiǎn)考試為對(duì)象，試題開(kāi)發(fā)的質(zhì)量和效率尤為重要。目前的研究?jī)H限于部分題型，更多的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用于輔助更多考試和題型的開(kāi)發(fā)。

智能測(cè)試側(cè)重于施測(cè)的智能化，目前流行的有自適應(yīng)測(cè)試和網(wǎng)絡(luò)化測(cè)試。我們一共檢索到3篇智能測(cè)試的文獻(xiàn)，分別對(duì)這兩方面進(jìn)行了探索。兩項(xiàng)研究利用貝葉斯等方法設(shè)計(jì)大學(xué)英語(yǔ)語(yǔ)法與詞匯自適應(yīng)測(cè)試與輔導(dǎo)系統(tǒng)（李昕、荊永君、劉天華2013）和基于語(yǔ)音評(píng)測(cè)的英語(yǔ)口語(yǔ)智能導(dǎo)師系統(tǒng)原型（梁迎麗、梁英豪2012），可為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的測(cè)試和即時(shí)反饋。一項(xiàng)研究利用線(xiàn)性回歸發(fā)現(xiàn)影響學(xué)生網(wǎng)絡(luò)化外語(yǔ)測(cè)試適應(yīng)度的四大因素（測(cè)試環(huán)境、測(cè)試規(guī)程、網(wǎng)考輸入和回答方式），為智能測(cè)試改進(jìn)提供了參考（王春渝、鄒曉玲2011）。這些研究可以提高智能施測(cè)的效率和針對(duì)性。

隨著外語(yǔ)考生數(shù)量的不斷增加和考生背景越來(lái)越多樣化，外語(yǔ)測(cè)試逐漸轉(zhuǎn)向智能化和社會(huì)化是不可避免的趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)資源以及人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)有助于這種轉(zhuǎn)向的實(shí)現(xiàn)。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)的研究有助于推動(dòng)我國(guó)外語(yǔ)測(cè)試研究和實(shí)踐的智能化和社會(huì)化。

3.2.4 文獻(xiàn)計(jì)量

相比于傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述，基于數(shù)據(jù)挖掘的文獻(xiàn)計(jì)量有明顯優(yōu)勢(shì)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)大量文獻(xiàn)快速而客觀的量化分析，挖掘文獻(xiàn)中反應(yīng)的熱點(diǎn)和隱藏的趨勢(shì)，并用可視化圖譜的方式將結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)，非常清晰、直觀。

在外語(yǔ)教育領(lǐng)域，研究者利用CiteSpace和SPSS等工具進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量研究，主要使用K-means聚類(lèi)和系譜聚類(lèi)技術(shù)分析國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)熱點(diǎn)。一些研究以SSCI期刊文獻(xiàn)為來(lái)源，分析商務(wù)英語(yǔ)方面的研究熱點(diǎn)及對(duì)我國(guó)商務(wù)英語(yǔ)教育和研究的啟示。一些研究以CNKI期刊文獻(xiàn)為來(lái)源，分析大學(xué)英語(yǔ)課堂教學(xué)和閱讀教學(xué)、外語(yǔ)教育信息化以及二語(yǔ)習(xí)得哲學(xué)思想等方面的研究熱點(diǎn)及對(duì)我國(guó)外語(yǔ)教育的啟示。例如陳堅(jiān)林、王靜（2016）通過(guò)對(duì)我國(guó)外語(yǔ)教育信息化研究20年共2896篇文獻(xiàn)的系譜聚類(lèi)，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的十五大研究熱點(diǎn)并基于此展望“互聯(lián)網(wǎng)+”深度融合的新常態(tài)。類(lèi)似研究有利于研究者把握學(xué)科發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢(shì)。

基于數(shù)據(jù)挖掘的文獻(xiàn)計(jì)量研究的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)。但是，目前的文獻(xiàn)計(jì)量工具只能對(duì)一些容易量化分析的指標(biāo)進(jìn)行分析，對(duì)文獻(xiàn)中的細(xì)節(jié)和存在的問(wèn)題較難把握，這恰恰是人工梳理的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際研究中，可根據(jù)實(shí)際需求選擇或結(jié)合使用。

4.不足與建議

目前，我國(guó)外語(yǔ)教育界已經(jīng)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)展開(kāi)較為廣泛的研究，取得了一定成績(jī)，但是仍然存在一些明顯的不足。理清這些不足不僅有助于我們理解研究現(xiàn)狀，也可為未來(lái)的研究指明發(fā)展方向。下文將依次闡釋主要的不足及其原因，并提出改進(jìn)建議。

技術(shù)方面，存在使用的技術(shù)種類(lèi)較少、技術(shù)使用不夠規(guī)范的不足。在技術(shù)種類(lèi)方面，目前的研究主要使用線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)、系譜聚類(lèi)、K-means聚類(lèi)四種經(jīng)典技術(shù)，而其他技術(shù)較少或沒(méi)有使用。由于每種技術(shù)都有自身的適用范圍，技術(shù)種類(lèi)的局限必然會(huì)限制可處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型及可研究的問(wèn)題。未來(lái)研究可以加強(qiáng)對(duì)更多技術(shù)的應(yīng)用甚至針對(duì)外語(yǔ)教育研究的特殊需求進(jìn)行必要的改進(jìn)。在技術(shù)使用規(guī)范性方面，一些研究存在未說(shuō)明具體使用何種技術(shù)、選擇的技術(shù)與數(shù)據(jù)特點(diǎn)不匹配、未說(shuō)明數(shù)據(jù)分布檢驗(yàn)、未區(qū)分訓(xùn)練集和測(cè)試集、缺乏模型交叉檢驗(yàn)的必要步驟等問(wèn)題。這些不規(guī)范都可能會(huì)降低研究結(jié)果的可靠性。造成這些不足的原因可能在于外語(yǔ)教育界缺乏數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引介，研究者大都為外語(yǔ)背景，缺乏數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，較難掌握復(fù)雜技術(shù)，過(guò)于依賴(lài)現(xiàn)成工具（如SPSS）中集成的少量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等。外語(yǔ)教育界應(yīng)該加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引介、培訓(xùn)、教材編寫(xiě)和人才培養(yǎng)，積極推進(jìn)跨學(xué)科復(fù)合知識(shí)體系構(gòu)建和跨學(xué)科合作，逐漸突破技術(shù)的限制。

數(shù)據(jù)方面，存在數(shù)據(jù)量較小、數(shù)據(jù)來(lái)源有限的不足。在本綜述涉及的176篇文獻(xiàn)中，數(shù)據(jù)量在100以?xún)?nèi)的研究有42例，100-500的研究82例，500-1000的研究26例，1000-5000的研究9例，5000以上10例。數(shù)據(jù)量最小為15，最大為5.2億。另外還有個(gè)別研究未說(shuō)明具體的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢(shì)在于處理大數(shù)據(jù)，分析小數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)模型不穩(wěn)定的情況。未來(lái)研究應(yīng)當(dāng)滿(mǎn)足所選擇的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)量的基本要求，當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時(shí)，也可嘗試用多重交叉驗(yàn)證等方法彌補(bǔ)，并可使用不同數(shù)據(jù)量建立多個(gè)模型，探測(cè)最佳數(shù)據(jù)量。進(jìn)一步的分析表明，小樣本數(shù)據(jù)大都采用問(wèn)卷調(diào)查、測(cè)試、課堂觀察等外語(yǔ)教育領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)收集方法。這些方法容易受人力、物力和財(cái)力的影響，一般較難獲取大數(shù)據(jù)，而且搜集到的數(shù)據(jù)可能存在不夠客觀的現(xiàn)象。大樣本數(shù)據(jù)主要來(lái)自語(yǔ)料庫(kù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、各級(jí)別教務(wù)/考務(wù)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)課堂等，但這種研究數(shù)量較少。目前，國(guó)家和許多研究者越來(lái)越多地公開(kāi)教育數(shù)據(jù)，各級(jí)教學(xué)管理單位對(duì)數(shù)據(jù)挖掘需求不斷增加，持有教育數(shù)據(jù)的企業(yè)尋求合作研究逐漸增多，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)和語(yǔ)料庫(kù)越來(lái)越豐富和完善，以網(wǎng)絡(luò)課堂、網(wǎng)絡(luò)測(cè)試平臺(tái)、移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等為代表的新型教育環(huán)境逐漸成為常態(tài)。這些都將利于外語(yǔ)教育大數(shù)據(jù)的搜集和利用。未來(lái)研究可以加強(qiáng)對(duì)公開(kāi)數(shù)據(jù)集和新型教育環(huán)境的利用，并通過(guò)跨界合作實(shí)現(xiàn)共贏，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，為外語(yǔ)教育服務(wù)。

研究?jī)?nèi)容方面，存在研究對(duì)象集中、實(shí)踐應(yīng)用研究偏少的不足。首先，研究人群過(guò)于集中。85%的研究以學(xué)生為研究對(duì)象，其中90%以大學(xué)生為研究對(duì)象。造成這一現(xiàn)象的原因可能是研究者大都是高校教師，而高校學(xué)生是高校教師接觸最多、有最多感性和理性認(rèn)識(shí)、相對(duì)最容易獲取數(shù)據(jù)的群體。然而，除了大學(xué)生，教師和中小學(xué)外語(yǔ)學(xué)習(xí)者也是非常重要的外語(yǔ)教育相關(guān)群體，以他們?yōu)閷?duì)象的研究還非常有限。未來(lái)研究可以加強(qiáng)對(duì)不同群體的挖掘。其次，研究語(yǔ)種過(guò)于集中，94%的研究集中在英語(yǔ)上，過(guò)于偏重英語(yǔ)教育研究必然不能支撐我國(guó)整個(gè)外語(yǔ)教育體系的發(fā)展。未來(lái)研究可以加強(qiáng)對(duì)其他語(yǔ)種的挖掘。再次，實(shí)踐應(yīng)用研究偏少。大部分研究只是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行偏理論的因素間關(guān)系探討，只有少量研究從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，通過(guò)模型構(gòu)建、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方式切實(shí)解決外語(yǔ)教育中的實(shí)際問(wèn)題。其原因可能在于這樣的研究往往對(duì)技術(shù)要求較高，一般研究者難以勝任。但是，理論與應(yīng)用研究互相依托，才能進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)外語(yǔ)教育的發(fā)展。研究者可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)素養(yǎng)，未來(lái)可以加強(qiáng)實(shí)踐應(yīng)用研究。

5.結(jié)語(yǔ)與展望

本文結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量和內(nèi)容分析的方法，對(duì)我國(guó)CSSCI期刊上發(fā)表的176篇外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)行了分析，梳理了國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。研究表明相關(guān)研究數(shù)量不斷增加，得到了多個(gè)學(xué)科的期刊和學(xué)者的關(guān)注，廣泛使用了經(jīng)典技術(shù)。研究?jī)?nèi)容主要涉及外語(yǔ)學(xué)習(xí)、外語(yǔ)教學(xué)、外語(yǔ)測(cè)試、文獻(xiàn)計(jì)量四個(gè)方面，取得了一定成績(jī)。然而，目前研究尚存在使用的技術(shù)種類(lèi)較少、技術(shù)使用不規(guī)范、數(shù)據(jù)量偏小、數(shù)據(jù)來(lái)源有限、研究對(duì)象較為集中、實(shí)踐應(yīng)用研究較少等不足。我們分析了這些不足的原因并提出了改進(jìn)建議。

我國(guó)是一個(gè)外語(yǔ)教育大國(guó)，外語(yǔ)學(xué)習(xí)者和考生數(shù)量位居世界前列，目前我國(guó)外語(yǔ)教育正處于深度改革和轉(zhuǎn)型期，有著進(jìn)行外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究的天然優(yōu)勢(shì)和迫切需求。教育數(shù)據(jù)挖掘上升為國(guó)家戰(zhàn)略，相關(guān)研究必然會(huì)得到更多的政策和資源支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步也為外語(yǔ)教育數(shù)據(jù)挖掘研究提供了有力的技術(shù)支持。相信隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在外語(yǔ)教育界的不斷普及、外語(yǔ)教育研究者數(shù)據(jù)挖掘意識(shí)和能力的不斷提升、以及跨界融合的不斷加深，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在外語(yǔ)教育領(lǐng)域得到更為廣泛而深入的應(yīng)用，有望為我國(guó)外語(yǔ)教育的改革和優(yōu)化提供強(qiáng)有力的支撐。

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