九江职业技术学院学报 ３４ ２０ｌ７．２ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉｕｊｉａｎｇ Ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ＆Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ 基于大数据的大学英语教学模式研究 杨静 ３３００１３） （江西财经大学，江西南昌摘要：建立基于大数据的大学外语教学模式，通过大数据对学生的学习行为进行分析，不但能够为 每一位学生都创设一个“私人订制”的外语教学环境和个性化的教学课程，还能建立一个智 能预警模型以便早期发现学习过程中的问题，为改变教学方法提供依据。 关键词：大数据；大学英语；教学模式 中图分类号：Ｈ３１９．３文献标识码：Ａ文章编号：１００９—９５２２（２０１７）０２—００３４—０２ 在大学外语教学过程中，最重要的是要形成“学生思考 一低、实时处理。同时能够快速获取、处理和分析，从中提取 教师观察一发现存在问题一精准化推送”的教学模式，我 们称这种模式为“反馈闭环”全流程的生态机制。这个闭环 过程在传统的、教室式的、学生人数较少的教学情况下，也 有价值的信息数据。大数据处理也很重要。大其实不是好 事，大数据的魅力不在于它大，而在于这么大的数据里可以 产生越来越多的价值。 许有效，但是当参与的学生达到一定数量时，同时不同学生 云计算技术（ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ），是把服务器还有存储进 行虚拟化，将ＣＰＵ、存储虚拟之后按需要分配给所建虚拟 机。通过这项技术，可以在数秒之内，达成处理数以千万计 甚至亿计的海量数据。 之间的外语水平存在不同差异时，要想创建这种有效的“闭 环反馈机制”，就变得异常困难，并且也不现实。而互联网 具有分享、远程、快捷的特点，使其在社会资源配置中能够 有效发挥优化和集成作用。通过网络与大数据、云计算技术 虽然大数据与云计算功能不同，但是二者之间存在相互 依赖的关系，大数据是我们需要处理的海量数据。而云计算 技术是大数据处理的最佳技术和平台，未来，这种趋势的发 展将越来越让二者的关系更紧密。同时应用云计算技术来处 理大数据，处理的实时性将大大增强。 精准推送，缩短老师与学生、学生与学生之间的距离，实行 精准的“一对一”教学。建立基于大数据的外语教学模式， 能够为每一位学生都创设一个量身定做的学习环境和个性化 的课程，还能创建一个早期预警模式以便发现滑坡甚至厌学 等潜在的风险，通过针对性学习，为学生以后的学习提供一 个富有挑战性而非厌倦的学习模式。 一大数据使教育变得更加个性化。个性化的例子很多，阿 里巴巴的手机淘宝，每个人打开看到的界面都是不一样的， 阿里巴巴３．５亿用户，每个人看到的界面全部不一样。背后 是什么，背后是数据，毫秒之间立刻完成，我给你提供一个 个性化的界面，世界上的商品千千万万，我让你看到你最感 兴趣的，最可能买的商品。 二、基于大数据的外语教学模式 学习者是学习过程的积极参与者和问题解决者，是学习 过程的中心环节。一方面学习者应改变被动求学的思想，积 极应对学习任务，利用各种可利用的资源学习语言；另一方 、大数据技术 “大数据”（Ｂｉｇ ｄａｔａ）通常用来形容一个公司或者组织 创造的大量非结构化合半结构化数据，例如图片、视频、留 言。这些数据无法保存到表格或者数据系统里，用于分析 时，会花费过多的时间和金钱。大数据技术的战略意义不在 于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行 专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这 种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”， 通过“加工”实现数据的“增值”。 面，学习者应掌握适合自己的学习策略和方法，提高学习效 率，学会思考，同时应学以致用，进行交互式学习。只 有不断地解决问题、发现问题，学习者才能在语言学习中获 得一种成就感和满足感，真正意义上实现知识的主动建构。 基于大数据的大学英语教学模式，老师不再是单纯为学 与传统数据相比，大数据的价值和优势更加凸显，这也 是大数据广泛应用的根本原因所在。大数据主要来源于互联 网、移动互联网等，比如图片、留言、音频、视频等非结构 化数据。大数据其特征是体量巨大、类型繁多、价值密度 收稿日期：２０１７—０２—１３ 作者简介：杨静，江西财经大学外语学院讲师，研究方向为应用语言学。 基金项目：江西省社会科学“十二五”规划项目青年项目“大学英语视听认知水平差异现象及对策研究”（１５ＹＹ２７）。 ２Ｏ１７．２ 九江职业技术学院学报 （杨静：基于大数据的大学英语教学模式研究） ３５ 生解释单词、句法、语法和多放几篇录音，而是将整个学习 （一）课程设置要重新定位 过程行为的数据进行整合做出判断；通过科学的测量方法， 大数据时代来临后，各种线上课程，如慕课的兴起，高校 深入了解每个学生的外语水平及根据水平，确定相应的学习 对于慕课的认可与认定使得大学英语课程面临着前所未有的挑 需求，从而创造更多激发学生学习外语兴趣的机会，引导学 战。慕课是当今时代的趋势，但是对于目前的大学英语教学实 生能够自发深入挖掘符合自身需求的海量、有价值的外语语 际隋况而言，课程的设置需要与时俱进，既要融合大数据的优 料。外语教学活动正实践着由教师为中心转变为以学生为中 势特点，也要能在线上课程的冲击下突出自己的特点和长处。 心的模式，以书本和课堂为中心向大规模语料和自主学习为 （二）注重信息网络技术人员和设施的保障 中心的模式转变，这种转变也给外语教学和教师，甚至学生 大数据涉及庞大的网络尤其是大量数据的收集、检索以 学习行为带了新的机遇与挑战。 及整理，这样才能方便教师找出学生学习的规律和特点，对 大数据时代既给传统教育带来了挑战，同时也为教师及 症下药，根据学生的学习行为的趋势和问题更好地改进教 时了解和掌握学生学习行为提供了便利。在教学过程中，学 学，同时，以数据为基础监控教学的发生、发展，形成良性 生的行为表现都可以被数据化，教师通过对行为数据化分 循环。当然，信息时代的急速发展需要学校对于相应的信息 析，从而查找教学模式存在的问题，从而完善和优化教学模 网络技术设备的投资和相关技术支撑人员的培养，这样才能 式。例如，老师在教学中会经常提出有关问题让学生回答， 保证基于大数据的新的教学方法的实施的可能性。 学生回复后，输入答案到键盘后，答案正确与否就会立刻展 （三）注重基于大数据的教学研究和师资培养 现出来，教师也就很快了解和掌握学习情况，并针对性地优 基于大数据的教学研究由于英语教师在计算机网络技术 化教学模式策略，提供一些针对性教学模式供参考。在线学 知识方面有所，这方面的研究仍有待学界的重视和关 习过程中，学生的学习行为会被记录下来，形成大数据源， 注。学科体系和理论基础还不够完善，尤其需要老师们结合 包括学习者用鼠标的每一次点击、停留时间的长短、提问的 理论与实践，不断推进这方面的研究的深入与创新。信息时 次数、参与讨论的多少，所有活动轨迹都可以记录下来，不 代下，教学能力的定义已经不仅仅是传统的英语知识和能力 同人有不同的轨迹，大数据针对这些不同的轨迹提供个性化 的储备以及教学经验的积累，老师们还要学习和掌握计算机 的解决方案。 网络技术来顺应大数据时代下大学英语教学的新模式和新方 法。学校要培养基于信息技术的教学方法的合格的有潜力的 师资，为基于大数据的大学英语教学提供保障。 参考文献 ［１］Ｆｌｏｗｅｒｄｅｗ，Ｊ．，＆Ｍｉｎｅｒ，Ｌ．Ｓｅｃｏｎｄ ｌａｎｇｕａｇｅ ｌｉｓｔｅｎｉｎｇ： 图１大数据学习特性 Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃｅ【Ｍ］．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ 单个学习者的行为数据似乎是杂乱无章的，没有规律可 Ｐｒｅｓｓ，２００５：４５—６８ 循，然而当参与学习的人数积累到一定程度时，这些学习者 ［２］朱建平．大数据对大学教学的影响［Ｊ］．中国大学教 的学习行为特点和规律就会随着数据的不断涌现而逐渐呈现 学，２０１４（９）：４１—４４ 出来，这就是数据挖掘。数据挖掘一般是指从大量的数据中 （３］王倩．大数据安全的现状与发展［Ｊ］．计算机与网络， 通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。通过学习行为数据进 ２０１３（１６）：６６—６９ 行数据挖掘，可以实现对不同的学习者提供有针对性的帮助 ［４］李祥歌．基于大数据时代的数据挖掘及分析［Ｊ］．电 和个性化的学习需求，发现不同群体对不同知识点的不同反 子制作，２０１５（３）：８１ 应，不同环境的不同反应等，分析出哪些知识点需要重点强 ［５］梅德明．大数据时代语言生态研究［Ｊ］．外语电化教 调，分析出哪些知识点的难易程度，分析出哪些知识点适合 学，２０１４（１）：３—８ 哪部分群体，从而实现对不同的学习者群体因材施教、个性 ［６］蒙岚．大数据时代的教育变革与教学改进——以加拿大与 化教学和指导。 中国的英语教学为例［Ｊ］．江西社会科学，２０１４（１２）： 三、基于大数据的外语教学应当注意的问题 ２４７—２５】 Ｏｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ Ｅｎｇｌｉｓｈ Ｔｅａｃｈｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｙａｎｇ Ｊｉｎｇ （Ｊｉａｎｇｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｎａｎｃｈａｎｇ，Ｊｉａｎｇｘｉ，３３００１３） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ａ ｃｏｌｌｅｇｅ Ｅｎｇｌｉｓｈ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｍｏｄｅ ｂａｓｅｄ Ｏｆｆ ｂｉｇ ｄａｔａ，ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｏｆ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｂｉｇ ｄａｔａ．Ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｆｏｒ ｅｖｅｒｙ ｓｔｕｄｅｎｔ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ａ“ｐｒｉｖａｔｅ ｃｕｓｔｏｍ”Ｅｎｇｌｉｓｈ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｅｒ。 ｓｏｎａｌｉｚｅｄ ｔｅａｃｈｉｎｇ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ａｎ ｉｎｔｅＵｉｇｅｎｔ ｐｒｅ—ｗａｒｎｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｌｅａｒｎ‘ ｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｉｇ ｄａｔａ；ｃｏＨｅｇｅ Ｅｎｇｈｓｈ；ｔｅａｃｈｉｎｇ ｍｏｄｅ
