［摘 要］ 數(shù)字時(shí)代的到來為大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)帶來了重要的機(jī)遇，大數(shù)據(jù)及其分析技術(shù)與傳統(tǒng)手段相結(jié)合將大力推動(dòng)大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)的發(fā)展。通過借助超星泛雅與雨課堂教學(xué)平臺(tái)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式，其中各環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為教學(xué)研究全過程中的質(zhì)量控制和客觀公正的教學(xué)評(píng)價(jià)提供了數(shù)據(jù)支持。采用隨機(jī)森林算法對(duì)學(xué)習(xí)成效影響因素進(jìn)行了分析，為大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)策略的研究提供了理論依據(jù)。實(shí)踐表明，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)模式與教學(xué)策略能夠顯著提升教師的教學(xué)質(zhì)量與學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。

［關(guān)鍵詞］ 大學(xué)英語(yǔ)；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；數(shù)據(jù)挖掘；超星泛雅；雨課堂

［基金項(xiàng)目］ 2019年度江蘇省高等教育改革研究一般項(xiàng)目“三方協(xié)作構(gòu)建大學(xué)英語(yǔ)第二課堂的實(shí)踐研究——思政課程的角度”（2019JSJG340）

［作者簡(jiǎn)介］ 唐冬梅（1981—），女，江蘇連云港人，學(xué)士，江蘇師范大學(xué)科文學(xué)院講師，主要從事大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)研究。

［中圖分類號(hào)］ G423.04［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A［文章編號(hào)］ 1674-9324（2023）13-0000-04［收稿日期］ 2022-11-21

引言

上世紀(jì)下葉，傳統(tǒng)模擬電子主導(dǎo)的技術(shù)逐漸被以數(shù)字電路為基礎(chǔ)的新科技所取代，同時(shí)也拉開了數(shù)字時(shí)代的序幕。伴隨數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析體量的飛速增長(zhǎng)，一個(gè)被稱作大數(shù)據(jù)（Big Data）的時(shí)代已悄然而至。與通信、航天、商業(yè)、金融、國(guó)防等所有其它領(lǐng)域一樣，在大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)這個(gè)傳統(tǒng)的領(lǐng)域中，數(shù)字科技正在掀起一場(chǎng)新的變革，涌現(xiàn)了一大批新平臺(tái)和新手段［1］。2019年末的特殊事件的發(fā)生更是催生與汰選了一些優(yōu)良的在線教學(xué)平臺(tái)，如超星泛雅、雨課堂、釘釘、騰訊會(huì)議等［2］。此類在線教學(xué)平臺(tái)的應(yīng)用，一方面解決了各階段學(xué)生可以足不出戶就能學(xué)習(xí)的問題，同時(shí)也在諸多方面彌補(bǔ)了傳統(tǒng)線下教學(xué)的“短板”。

然而，在這種新媒體大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，如何兼百花之長(zhǎng)，充分融合數(shù)字科技與傳統(tǒng)教學(xué)的優(yōu)勢(shì)并沒有得到深入的探討。主要體現(xiàn)了兩個(gè)方面的問題：一是在教學(xué)模式設(shè)計(jì)中，未全方位引入數(shù)據(jù)采集分析手段；二是尚未將數(shù)據(jù)挖掘等人工智能技術(shù)應(yīng)用到教學(xué)策略的研究之中?；诖?，本文將從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式設(shè)計(jì)和基于數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué)策略研究?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行探討。

一、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式設(shè)計(jì)

各類在線教學(xué)平臺(tái)的運(yùn)行都是以數(shù)據(jù)的收集、傳遞、分析、報(bào)表為技術(shù)框架，教學(xué)過程中的全部信息都以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式加以管理［3］。以超星泛雅平臺(tái)與雨課堂為例，預(yù)習(xí)視頻的瀏覽量、課堂出勤與隨堂測(cè)試結(jié)果、彈幕投稿的參與頻度乃至課后作業(yè)和測(cè)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)都以表格形式存儲(chǔ)在雨課堂的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中，從而在教學(xué)綜合評(píng)價(jià)和課程總結(jié)中可以做到有跡可循、有據(jù)可查，保障評(píng)價(jià)的客觀性與公正性，提高教學(xué)質(zhì)量與效率。

下面以大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)為例，基于超星泛雅和雨課堂在線教學(xué)平臺(tái)探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式，如圖1所示。

該教學(xué)模式分為教學(xué)準(zhǔn)備、教學(xué)過程、教學(xué)總結(jié)三個(gè)階段。其中，教學(xué)準(zhǔn)備包括前期準(zhǔn)備和資源建設(shè)兩個(gè)模塊，教學(xué)過程分為課前、課中和課后三個(gè)環(huán)節(jié)，教學(xué)總結(jié)主要是基于教學(xué)數(shù)據(jù)的教學(xué)評(píng)價(jià)與總結(jié)報(bào)表。事實(shí)上，該模式下各環(huán)節(jié)的具體教學(xué)活動(dòng)都需和在線教學(xué)平臺(tái)的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)持續(xù)地進(jìn)行信息交換。以前期準(zhǔn)備為例，該環(huán)節(jié)旨在對(duì)本輪教學(xué)對(duì)象進(jìn)行調(diào)查研究，了解學(xué)生高考成績(jī)、中學(xué)時(shí)代英語(yǔ)學(xué)習(xí)狀況、存在的“短板”和未來的期許等，并根據(jù)調(diào)查結(jié)果對(duì)現(xiàn)有的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，甚至在需要的時(shí)候針對(duì)性的組織教學(xué)團(tuán)隊(duì)。前期準(zhǔn)備環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的具體形式為學(xué)生相關(guān)數(shù)據(jù)的采集和分析。例如，可通過主成分分析方法（Principal Component Analysis，PCA）對(duì)多數(shù)學(xué)生的英語(yǔ)學(xué)習(xí)障礙和大學(xué)階段的目標(biāo)期許進(jìn)行分析。

該教學(xué)模式中教學(xué)過程的課前、課中與課后環(huán)節(jié)都是基于數(shù)據(jù)展開的。例如，通過超星泛雅平臺(tái)可以在課前環(huán)節(jié)中布置預(yù)習(xí)視頻，啟發(fā)學(xué)生對(duì)下節(jié)課相關(guān)背景的了解和相關(guān)問題的思考，而每一個(gè)學(xué)生的瀏覽次數(shù)和時(shí)長(zhǎng)都被平臺(tái)記錄了下來，成為教師全過程質(zhì)量控制的重要“抓手”。再例如，基于雨課堂的課中環(huán)節(jié)中可以設(shè)計(jì)預(yù)習(xí)檢查、復(fù)習(xí)檢查和隨堂測(cè)驗(yàn)等教學(xué)活動(dòng)，從而科學(xué)有效地檢查學(xué)生對(duì)上堂課知識(shí)的掌握情況和這堂課內(nèi)容的預(yù)習(xí)情況，均布于課中時(shí)間的隨堂測(cè)驗(yàn)更能夠督促學(xué)生全神貫注，緊跟課堂節(jié)奏。相較于傳統(tǒng)教學(xué)，學(xué)生課堂反應(yīng)更積極，氣氛更活躍，精神更集中，其原因正是學(xué)生明白每一項(xiàng)活動(dòng)中每個(gè)人的表現(xiàn)都將以數(shù)據(jù)的形式存儲(chǔ)下來，成為結(jié)課評(píng)價(jià)的客觀依據(jù)。

教學(xué)總結(jié)是該教學(xué)模式的最后一個(gè)階段，也是即成數(shù)據(jù)的綜合分析階段。通過對(duì)過程和結(jié)果數(shù)據(jù)的梳理歸納形成學(xué)習(xí)與教學(xué)評(píng)價(jià)報(bào)告［4］。以雨課堂為例，在課程結(jié)束時(shí)，學(xué)生的彈幕投稿、加分、不良標(biāo)簽、答題成績(jī)、出勤情況等相關(guān)數(shù)據(jù)都被匯總于一張報(bào)表之中；同樣，超星泛雅平臺(tái)中預(yù)習(xí)視頻的瀏覽量、課后作業(yè)與期中測(cè)驗(yàn)成績(jī)、投票討論等活動(dòng)的參與度等數(shù)據(jù)也都收于后臺(tái)數(shù)據(jù)?；谏鲜鲞^程數(shù)據(jù)與結(jié)果數(shù)據(jù)的融合，即可對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成效進(jìn)行客觀、公正、有效的評(píng)價(jià)，生成學(xué)生學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)報(bào)告。與此同時(shí)，同一課程組中不同教師的教學(xué)數(shù)據(jù)中還可提取相關(guān)信息用作教師評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué)策略研究

多種在線教學(xué)平臺(tái)與社交媒體的廣泛應(yīng)用提供了海量的教學(xué)數(shù)據(jù)，不僅為教學(xué)管理、活動(dòng)組織、總結(jié)評(píng)價(jià)提供了客觀的依據(jù)，同時(shí)也可以通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘獲取有價(jià)值的信息，為研究教學(xué)策略提供數(shù)據(jù)支持，下面舉例說明［5-6］。

近來，在大學(xué)英語(yǔ)的“教”與“學(xué)”中，部分師生有如下疑問或有待商榷的看法：（1）一些教師想知道進(jìn)入大學(xué)階段1到2年后學(xué)生的英語(yǔ)水平在多大程度上仍然受中學(xué)時(shí)期英語(yǔ)基礎(chǔ)的影響，同時(shí)還想了解不同地域之間教育水平的差異是否還在影響著學(xué)生的英語(yǔ)成績(jī)；（2）有的學(xué)生進(jìn)入大學(xué)階段后有一種觀點(diǎn)，認(rèn)為在大學(xué)英語(yǔ)的學(xué)習(xí)方面存在所謂的“瓶頸”或“天花板”，再努力也難見成效，這導(dǎo)致了他們消極懈怠的學(xué)習(xí)態(tài)度；（3）個(gè)別學(xué)生在觀看英文電影的過程中，在一定程度上鍛煉了聽力，了解了英語(yǔ)國(guó)家的文化，也積累了一些口語(yǔ)化的詞匯，從而堅(jiān)定地認(rèn)為觀看英文電影基本可以替代常規(guī)的英語(yǔ)學(xué)習(xí)，故大幅減少了背單詞、讀課文等傳統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的時(shí)間。為了解決教師的上述疑問以及驗(yàn)證學(xué)生的這些看法，筆者通過騰訊共享文檔于所在學(xué)院的大二學(xué)生中開展了一次小型調(diào)查活動(dòng)，目的是研究大學(xué)英語(yǔ)考試成績(jī)的綜合影響因素，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括120名學(xué)生的性別（Gender）、年齡（Age）、省份（Province）、高考英語(yǔ)成績(jī)（Score_of_college_admission_exam）、每日學(xué)習(xí)英語(yǔ)時(shí)間（Time_on_english_study）、是否晨讀（Morning reading）、晨讀時(shí)間（Morning_reading_time）、是否喜愛英語(yǔ)（Fond_of_english）、是否有學(xué)習(xí)規(guī)劃（Having plan）、是否使用單詞背誦APP（Using_words_reciting_app）、是否愛看英文電影（Like_watching_english_movies）、是否已通過英語(yǔ)四級(jí)（Passed_cet_4）、上學(xué)期期末英語(yǔ)成績(jī)（Score_of_last_semester）等內(nèi)容。采用隨機(jī)森林（Random Forest）算法分別以是否已通過英語(yǔ)四級(jí)和上學(xué)期期末英語(yǔ)成績(jī)?yōu)轭A(yù)測(cè)目標(biāo)（Dependent），以其它數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)依據(jù)（Predictors）進(jìn)行了分類與回歸分析研究。

隨機(jī)森林是在決策樹（Decision Tree）算法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的［7］。決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)模型，包括根節(jié)點(diǎn)、分節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)。樣本數(shù)據(jù)自根節(jié)點(diǎn)開始按照不同屬性分類，不斷在各個(gè)節(jié)點(diǎn)按照屬性進(jìn)行分類，形成新的分支，直至落入標(biāo)明類別的葉節(jié)點(diǎn)中。隨機(jī)森林，顧名思義，是很多決策樹的有機(jī)組合，從原有樣本數(shù)據(jù)中有放回地每次抽取相同數(shù)量的樣本，由單一決策樹進(jìn)行個(gè)體分類。眾多決策樹形成了隨機(jī)森林，通過投票表決形成最終的分類結(jié)果。本文中，隨機(jī)森林的算法實(shí)現(xiàn)是在Statisitica 12.0中實(shí)現(xiàn)的。

首先進(jìn)行以是否已通過大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)（Passed_cet_4）作為預(yù)測(cè)目標(biāo)的分類研究，生成了如圖2所示的各屬性重要度分級(jí)表。

從圖2中可見，影響大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)是否通過的因素中，前期基礎(chǔ)占居首要位置，從很大程度上了說明了英語(yǔ)學(xué)習(xí)的長(zhǎng)期性和連續(xù)性。其次，生源身份也是重要的影響因素，這表明不同地區(qū)之間的英語(yǔ)教學(xué)水平存在顯著的差異，且仍然在影響著學(xué)生的英語(yǔ)成績(jī)。高考英語(yǔ)成績(jī)已成為歷史，生源省份非個(gè)人隨意能夠選擇，因此這兩個(gè)因素對(duì)學(xué)生而言屬于外在的客觀因素，然而接下來的三個(gè)屬性參數(shù)，即每日學(xué)習(xí)英語(yǔ)時(shí)間（Time_on_English_study）、是否晨讀（Morning reading）、晨讀時(shí)間（Morning_reading_time），不僅具有較高的重要度，而且完全可為學(xué)生的主觀能動(dòng)性所改變。相較而言，是否喜愛英語(yǔ)（Fond_of_English）、是否有學(xué)習(xí)規(guī)劃（Having plan）、是否使用單詞背誦APP（Using_words_reciting_app）、是否愛看英文電影（Like_watching_English_movies）等因素卻并未如預(yù)期那樣能夠起到顯著的推動(dòng)作用。

通過對(duì)大學(xué)英語(yǔ)學(xué)習(xí)影響因素的分析，需要承認(rèn)中學(xué)時(shí)期的英語(yǔ)基礎(chǔ)與地域之間英語(yǔ)教育水平的差異對(duì)大學(xué)階段英語(yǔ)學(xué)習(xí)的長(zhǎng)期影響，但更應(yīng)當(dāng)看到通過充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，在語(yǔ)言學(xué)習(xí)上投入更多的精力，那么最終英語(yǔ)綜合水平的提高將是“水到渠成”的。同時(shí)，通過分析也可以發(fā)現(xiàn)一些本末倒置的做法是收效甚微的。比如，一些同學(xué)試圖通過大量觀看英文電影來代替常規(guī)的學(xué)習(xí)方式。參考上文圖2的分析結(jié)果，是否喜愛觀看英文電影這一因素對(duì)英語(yǔ)成績(jī)的貢獻(xiàn)度并不突出，以其作為了解英文國(guó)家文化的窗口、學(xué)習(xí)間隙的消遣和口語(yǔ)專項(xiàng)研習(xí)或許是適宜的選項(xiàng)，而讓其占據(jù)英語(yǔ)學(xué)習(xí)時(shí)間的主體部分則并不可取。

如圖3所示，在對(duì)近期英語(yǔ)考試成績(jī)的回歸研究中發(fā)現(xiàn)各因素的重要度排序與圖2較為相近。高考英語(yǔ)成績(jī)的歷史因素和生源省份的地域因素在對(duì)近期英語(yǔ)成績(jī)的影響中仍然占據(jù)首要位置。包括是否晨讀、晨讀時(shí)間、每日學(xué)習(xí)英語(yǔ)時(shí)間等在內(nèi)的主觀能動(dòng)因素在對(duì)近期英語(yǔ)成績(jī)的預(yù)測(cè)中的貢獻(xiàn)度也較為顯著。與對(duì)大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)通過情況的分類研究不同，學(xué)生的性別因素稍顯突出。這是由于進(jìn)入大學(xué)階段以來，相較男生而言，女生更能潛下心來投入到英語(yǔ)的學(xué)習(xí)中去。語(yǔ)言學(xué)習(xí)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過程，不會(huì)一蹴而就，因此具有沉穩(wěn)淑靜、孜孜以求特質(zhì)的女生在大學(xué)英語(yǔ)學(xué)習(xí)階段更易嶄露頭角。與圖2類似，是否喜愛英語(yǔ)、是否喜愛觀看英文電影、學(xué)生年齡、是否使用百詞斬、墨墨背單詞等App、是否有英語(yǔ)學(xué)習(xí)規(guī)劃等因素也未如人們一貫認(rèn)為的那樣會(huì)顯著的給大學(xué)英語(yǔ)的學(xué)習(xí)推波助瀾。

通過對(duì)調(diào)查所獲數(shù)據(jù)的上述分類與回歸研究，徹底解決了部分教師先前的疑問，高考成績(jī)的歷史因素與教育水平差異的地域因素的影響依然存在，同時(shí)也證偽了部分學(xué)生選擇“躺平”的理由與看電影可以代替日常學(xué)習(xí)的錯(cuò)誤理念。基于數(shù)據(jù)挖掘所得的這些結(jié)論，可以在“教”與“學(xué)”的策略中做一些針對(duì)性的調(diào)整：（1）面對(duì)歷史與地域因素，教師應(yīng)因材施教，對(duì)相關(guān)學(xué)生進(jìn)行專門指導(dǎo)，甚至特別選材；（2）讓數(shù)據(jù)講話，使學(xué)生明白大學(xué)英語(yǔ)的學(xué)習(xí)是一個(gè)漸進(jìn)的過程，耕耘必有收獲，鼓勵(lì)且讓他們相信只要足夠努力，終將實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)綜合水平的提升；（3）承認(rèn)觀看英文電影等輔助學(xué)習(xí)方式的積極貢獻(xiàn)的同時(shí)，也需要認(rèn)清其局限性，不能本末倒置，讓其在英語(yǔ)學(xué)習(xí)中擠占主導(dǎo)地位來躲避背單詞、讀課文等“痛苦”的環(huán)節(jié)，而只能將其定位為有益的學(xué)習(xí)輔助手段和時(shí)不時(shí)的休閑方式。

與此類似，通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的“挖掘”還可以對(duì)其它因素與教學(xué)成效的相關(guān)性進(jìn)行比較研究。例如常見的翻轉(zhuǎn)式、啟發(fā)式、滿堂灌的教學(xué)方式對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成效的不同貢獻(xiàn)度，再如課堂上教師授課中英語(yǔ)與漢語(yǔ)的應(yīng)用比例為多少更有利于學(xué)生英語(yǔ)水平的進(jìn)步，活躍的與嚴(yán)肅的課堂氛圍哪一種更好等等。基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)@得這些問題的科學(xué)解答，從而讓教師能夠?qū)虒W(xué)策略進(jìn)一步優(yōu)化。

結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，大學(xué)英語(yǔ)教育應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)、順勢(shì)而為。本文借助超星泛雅、雨課堂等在線教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)模式，其中各環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)的全過程質(zhì)量管理和教學(xué)評(píng)價(jià)提供了客觀的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)用便于教師從教學(xué)相關(guān)的大數(shù)據(jù)中提取有效信息，為教學(xué)策略的調(diào)整提供理論依據(jù)。將這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式與教學(xué)策略應(yīng)用于教學(xué)實(shí)踐，顯著提升了教學(xué)質(zhì)量與學(xué)習(xí)成效。

參考文獻(xiàn)

［1］唐冬梅.大學(xué)英語(yǔ)線上線下混合式教學(xué)中思想政治教育探索［J］.教育教學(xué)論壇，2022（9）：153-156.

［2］張健，劉飛.基于“泛雅”教學(xué)平臺(tái)的“數(shù)值分析”混合式教學(xué)模式探索［J］.中國(guó)建設(shè)教育，2019（6）：6.

［3］張敏潔，杜化俊.混合式教學(xué)實(shí)施現(xiàn)狀及研究趨勢(shì)分析［J］.中國(guó)教育信息化，2020（1）：82-85.

［4］朱燕華，陳莉萍.大學(xué)英語(yǔ)智慧課堂教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.外語(yǔ)電化教學(xué)，2020（4）：9.

［5］洪常春.人工智能時(shí)代大學(xué)英語(yǔ)生態(tài)教學(xué)模式構(gòu)建研究［J］.外語(yǔ)電化教學(xué)，2018（6）：29-34.

［6］王哲，張躍.大數(shù)據(jù)方法與外語(yǔ)教學(xué)創(chuàng)新研究：以“2015年百萬同題英文寫作研究”為例［J］.外語(yǔ)電化教學(xué)，2015（5）：6.

［7］關(guān)博.基于數(shù)據(jù)挖掘的大學(xué)英語(yǔ)多維教學(xué)模式研究［J］.產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2019（17）：2.

Abstract： The advent of the digital age has brought important opportunities for college English teaching. The combination of big data and its analysis technology with traditional means will strongly promote the development of college English teaching. In this paper， with the help of superstar Fanya and Rain class teaching platform， a data-driven teaching mode is constructed， and the data formed by each link provides data support for the whole process teaching quality management and the objective and fair teaching evaluation. The Random Forest algorithm is used to analyze the factors of learning effectiveness and provides a theoretical basis for the study of college English teaching strategies. Practice shows that the data-driven college English teaching mode and teaching strategies significantly improve the teachers teaching quality and students learning results.

Key words： college English teaching; data driven; data mining; superstar fanya; rain class