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基于数据驱动的大学英语个性化学习路径设计研究
本文引用格式:.基于数据驱动的大学英语个性化学习路径设计研究[J].艺术科技,2025,38(7):65-67,243.
中图分类号:G434;H319.3文献标识码:A文章编号:1004-9436(2025)07-0065-03
在高等教育数字化转型背景下,大学英语教学面临教学模式单一、学生个体差异难以兼顾等现实困境,亟须探索以数据驱动为核心的个性化学习路径,以提升教学的精准性和学习的有效性。本文旨在构建基于大数据与人工智能技术的大学英语个性化学习路径设计框架,通过整合学习分析、智能推荐和动态反馈机制,实现从标准化教向精准化学习转型。本文聚焦大学英语教学场景,结合建构主义理论与精准教学理念,提出“数据采集一学生画像一路径生成一动态优化”的闭环设计模型,并探讨人工智能技术与教学实践的融合路径。本文旨在为破解英语教学同质化问题提供技术方案,为教育数据驱动的个性化学习理论发展与实践创新提供参考。
育已不再仅仅是语言知识的传授,更肩负着培养跨文化交际能力、批判性思维和自主学习能力的任务。然而,在实际教学中,大学英语课程仍存在诸多亟待解决的问题。传统课堂教学模式以教材为中心,内容设计以应试为导向,忽视了学生之间能力水平、兴趣取向与学习节奏的个体差异。这种标准化教学方式往往导致学生学习积极性不足,教学效果难以达到预期。
此外,随着高校招生规模的扩大,班级人数普遍偏多,教师难以对学生进行个性化辅导,也难以及时掌握每个学生的学习进度和薄弱环节。许多大学生对英语学习抱有消极态度,甚至出现“学而无用”的困惑。在此背景下,如何借助现代信息技术革新教学内容、方式和评价机制,成为当前大学英语改革的重点课题。
1.1大学英语教学面临的困境与转型需求在信息化和经济全球化深人发展的背景下,大学英语教
1.2数据技术发展为教学变革提供契机近年来,教育技术的飞速发展为教学模式转型提供了新动能。以大数据、人工智能和学习分析为核心的“教育数据科学”迅速崛起,为教师精准教学与学生个性化学习提供了技术支撑。教育大数据具有体量大、维度多、实时性强的特点,能够详细记录学习者的学习行为、认知过程与情感变化,从而为教学提供全面、动态的反馈机制。
在英语教学领域,通过对学生在线学习数据(如视频观看时长、测验正确率、学习资源访问频率、学习路径选择等)的深度分析,可以精准识别其语言能力特征、学习习惯与认知偏好,进一步实现教学资源与学习需求之间的高效匹配。这种数据驱动下的教学模式强调学习者中心、精准支持和持续反馈,为实现因材施教提供了可行路径。
在国际上,个性化学习已成为高等教育发展的热点方向。美国、英国、芬兰等国家在中小学和高等教育阶段广泛应用学习分析技术辅助教学决策。例如,麻省理工学院开发的OpenLearningInitiative(OLI)平台、卡内基梅隆大学的CourseSignals系统等,均能实现学习路径动态推荐与预警干预。
国内的研究起步较晚,但近年来发展迅速。清华大学、北京师范大学、华东师范大学等高校积极探索智慧教学与数据赋能的融合路径。例如,“学在浙大”平台、“爱课程”MOOC平台已具备学习数据追踪和个性推荐功能,初步实现对学生学习过程的量化和可视化。
然而,从研究现状来看,多数项目侧重于技术实现,缺乏系统的教学设计与路径建构理论支撑,特别是在大学英语教学场景中,尚缺乏针对性和实践性强的个性化路径设计模型。
2基于数据驱动的大学英语个性化学习路径设计
2.1理论基础与设计理念
数据驱动的个性化学习路径设计不仅是一种技术革新,更是教育理念和教学模式的深层次变革。其设计基础来源于以下几种理论支撑。
2.1.1建构主义学习理论
建构主义学习理论强调学生是教育的主体,是知识意义的主动建构者[1],学习是学生主动建构知识的过程,强调学生的主体地位和个性差异。在数据驱动路径中,系统根据学生个体特征推送内容和资源,正是对因材施教原则的技术性实现。通过“学生主导一数据支持一系统反馈”这一机制,促进知识的个性建构和技能迁移。
2.1.2精准教学理论
精准教学关注教学内容与学生学习能力的高度匹配,强调通过数据分析手段了解学生的知识状态与学习进程,从而为每个学生提供最适切的教学服务一—为学生提供个性化的指导,从而有效提升学生的学习成效[2]。个性化路径的核心目标就是通过数据感知学习状态,提供最优学习路径和最有
效干预方案。
2.1.3学习分析理论
学习分析(LearningAnalytics)技术通过对学习者及其与学习环境相互作用过程中产生的学习大数据进行测量、收集,在此基础上评价学习者、监测学习行为与效果,通过分析发现学习中的潜在问题,并对问题进行预测与干预。其充分尊重学习者的个性特征,满足学习者个性化学习需求,为学习者提供自适应学
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