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基于数据驱动的大学英语个性化学习路径评估策略探究

本文引用格式：.基于数据驱动的大学英语个性化学习路径评估策略探究［J］.艺术科技，2025，38（11）：86-88.

中图分类号：H319.3文献标识码：A文章编号：1004-9436（2025）11-0086-03

随着人工智能、大数据与学习分析技术的发展，大学英语教学正面临从“统一化传授”向“个性化支持”转型的挑战。个性化学习路径的有效实施离不开科学的评估机制。然而，目前高校英语教学评估仍以传统测试与教师主观判断为主，缺乏系统性与数据支持，难以满足动态教学需求。为此，本文基于“苹果方法”（A.P.P.L.E.），提出了一套数据驱动的评估策略框架，用于系统评估个性化学习路径的适切性与成效。研究旨在为高校英语教学质量提升提供理论支撑与实践指导。

1理论基础与相关研究

数据驱动教学（Data-DrivenInstruction，DDI）是一种基于学习者数据分析的教学模式，旨在通过系统地收集、整理与解读学生在学习过程中的行为数据、作业表现、测试成绩和课堂反馈等信息，辅助教师精准决策，实现教学内容的动态优化与个性化干预。该理念强调教师应运用数据工具识别学生需求、发现学习障碍并评估教学效果，从而灵活调整教学策略，以提升教学质量与学习效果[1]。

个性化学习路径（PersonalizedLearningPath，PLP）是数据驱动教学的核心实践形式之一，主要指根据学生的语言能力水平、学习目标、兴趣偏好和认知风格等个体差异因素，设计个性化的学习内容序列、进度安排与任务类型。PLP强调四个关键特征：其一，学习内容差异化，满足不同学习者的认知起点与目标需求；其二，路径调整具有动态性，可根据学习数据实时更新；其三，路径设计以目标导向为原则，聚焦于能力提升与素养发展；其四，路径中嵌入及时反馈机制，形成闭环教学支持系统，从而提升学习成效与参与度［2]。

在评估个性化学习路径的实施效果方面，“苹果方法”（A.P.P.L.E.）提供了一套系统的理论框架。该方法最初由教育技术领域的学者提出，旨在多维度评估个性化路径设计的科学性与有效性[3]。具体而言，“A.P.P.L.E.”模型包括以下五个核心维度。

A：Adaptability（适应性）——路径能否根据学生学习状况变化进行动态调整；P：Personalization（个性化程度）——路径设计是否充分考虑并回应学生的个体差异；P：Progression（进展性）——路径是否具备递进性，支持知识、技能的螺旋式提升；L：LearningOutcomes（学习成果）一-路径实施是否有助于学生英语能力的显著提升；E：Engagement（学习投人）——路径能否提升学生的学习兴趣、情感投入与主动参与度。

该评估方法强调以数据分析为基础，通过对学习过程与结果的量化与质性结合分析，为大学英语等复杂学科的教学路径优化提供理论支持与实践指导。

2当前大学英语个性化路径评估存在的问题

虽然大学英语教学中逐步引入了个性化学习路径理念，但在评估实践层面仍存在诸多制约因素。

首先，评估维度单一化。当前评估体系仍以词汇测试、语法填空等语言知识考核为主，忽视了学习策略、情感态度和元认知能力等非认知因素的评估[4]。这种以终结性测试为主导的模式难以全面反映学生的个性化发展需求，无法体现学习过程的复杂性。

其次，动态反馈机制缺失。传统的评估多集中在期中、期末等固定节点，难以为个性化路径的实时调整提供有效支持[5]。学习路径一旦确定就呈现静态运行状态，既削弱了评估的反馈功能，又限制了教学对学生需求的及时响应。

最后，数据应用效能低下。虽然各高校普遍配备了智慧教学平台，能够采集学生的学习时间和点击轨迹等行为数据，但这些数据大多停留在采集层面，未有效转化为教学决策依据。数据分析手段的不足影响了评估的精准性和针对性。

这些问题的存在，使得当前大学英语个性化学习路径评估面临着系统性挑战，亟须从评估理念到技术应用进行全面优化。

3基于“A.P.P.L.E.”方法的评估策略构建

为充分发挥“A.P.P.L.E.”方法在大学英语个性化学习中的效能，需要制定覆盖全过程的系统化评估策略。该策略需兼顾科学性、动态性与实用性，具体从以下五个维度展开。

3.1动态适应性评估机制（Adaptivity）

评估机制应从静态结果导向转向动态过程调节，实现“教一学一评”一体化，具体措施如下。

第一，路径分层设计：将学习路径细分为基础巩固型、能力拓展型和策略强化型等子路径，适配不同学习阶段需求。系统可根据学生画像进行智能推荐，同时保留教师人工调整权限，确保路径合理性。研究表明，分层路径设计可使学习效率提升30%以上。

第二，多源数据采集：除学习平台日志外，引入智能手环等可穿戴设备来监测专注度，结合中断点聚类分析