基于大数据分析的大学英语评价体系实施路径探究

摘要：本文分析大数据背景下大学英语教学评价存在的主要问题，探讨如何有效地挖掘和分析数据，探讨真实的教学规律和本质，构建符合大学英语课程本身特征的多维度精准评价体系，全面触发学生学习积极性，从而有效提高教学质量，完善教学管理，实现教与学的双向提升。

关键词：数据分析；大学英语；多元评价

引言

新《大学英语教学指南》（2020 版）要求：各高校建立科学的综合评测体系，涵盖教学全部环节，开发多样化评价方法，“教学管理者、专家、师生均参与评价”，为课程实施和管理提供科学反馈，充分发挥测评对教学的诊断、导向等多重功能，从而提高大学英语教学质量和大学生的英语能力。

1 大学英语教学评价存在的主要问题

1.1 教师数据分析能力有待提升

大学英语课程因为学生基数大，传统教学评往往受困于数据量大且复杂。评价标准缺乏科学规范性等问题造成最终评价出现偏差，无法从中获取教学的有效信息。数据分析是一种新型的技术手段，需要像Excel，MySql，Python，SPSS等工具对大量数据进行抽取、转换、分析以及模型化处理。这需要教师具备一定的工具使用技术和数据分析技巧，以分析指标，发现指标规律，并进行专业化处理，从中提取辅助决策的关键性数据，使得最终结果更为准确。

1.2 教学评价缺乏促学指向

学习信心、情绪、态度，意志等非智力因素是影响学生学习过程和学习效果的重要因素。积极、坚韧和持之以恒是英语学习成功的重要心理品质。教学评价活动不但要诊断学生对学习内容的掌握，还应关注学生的个体差异，帮助不同层次的学生持续体验英语学习的进步和成功，更全面地了解和发现自己，保持和提高英语学习的兴趣和自信心。促进学习是为了改进和优化学习过程，从而提高教学效果。以学习促进为导向的教学评价活动设计，既要关注教学目标，也要关注学习过程，实现教、学、评的真正融合。

1.3 教学评价缺乏多维量化

对标新《大学英语教学指南》，目前应用型本科院校大学英语课程评价呈现以下不足：首先，评价方式较为单一、落后，无法使用新兴科技手段搭建课程评价平台，提供便捷、科学的评价信息；其二，评价内容局限化，评价标准和主体片面化。没有形成交互式、多元参照的评价标准。其三，评价机制重学业，轻综合素养。

2 精准评价实施路径

2.1 优化评价体系

2.1.1学前诊断性精准评价

参照《中国英语能力等级量表》，借助 iTest 等教育信息化系统，通过英语能力测评模型从听、说、读、写、译 5 个维度标签化学生英语能力，形成学生英语能力画像。根据不同的维度，细分为不同的层次，每个层次都制定与学生水平相一致的教学目标、方案和要求，让学生在“最近发展区”得到有效的发展。

2.1.2学中过程性精准评价

细化教学任务，降低难度，减少焦虑。课前预习、测试与反馈，课中的即学、即测、即反馈，课后巩固拓展，检验测试。实现形成性评价即时化，教学诊断实时动态化。通过即时的激励性评价帮助学生建立自信，激发自学潜能，促成持续性学习。

2.1.3学后终结性精准评价

通过课前课中课后的各种听说读写测试捕捉学生学习轨迹，精确掌握每个学生的学习状况，建立相关模式，找到最优的教学模式，评价与教学有机结合，共同作用，相互促进，有效提高学生英语综合能力。

2.2 构建多元评价体系

多元评价包括评价主体多元、维度多元、方式多元和指标多元。多元主体包括教师点评、学生互评、AI评阅、学生自评等；多元维度包括听、说、读、写、译 5个专业维度和行为、能力、认知、态度、情感等的心智维度；多元方式包括形成性评价与终结性评价结合；多元指标涵盖出勤、小组合作、任务表现、课堂参与等。各个维度和层次形成交互式、多元参照的评价标准体系。

2.3 量化评价标准

基于多元评价体系设计多个多层级多指标的量化评价表，使用数据分级工具进行多平台数据联动以确保数据的动态性、连续性和实时性，实现从重视静态的终结性评价向重视动态过程的多元化评价的转变。动态多元化评价数据的细化和全渗透，能有效促发学生竞争意识，激发自主学习动力和培养自主学习习惯，逐而提升学生英语综合能力。

2.4 有机结合质性评价

英语是一门强调大量实操和展示的课程。量化评价注重的是可测性的品质与行为，强调统一性，共性和准确性，容易忽略学生的个性心理特征和行为表现。因此，科学的多元评价体系应该涵盖定期定量的质性评价。质性评价强调通过观察，访谈，自我反思等描述无法量化的重要品质与行为，尊重学生丰富的个性心理发展和行为表现，这更贴合有现代人本思想和发展性评价的理念，让学习更有“人情味”，避免让学生觉得学习就是应对各种APP和开学平台。

2.5 科学设计多元评价的权重

权重设计是多元评价体系的重要环节。通过实验班对比发现，沿用多年的3：7的过程性评价和终结性评价权重，学生容易出现考前临阵磨枪，平时学习自我管理态度松散的现象。反之，通过提高过程性评价比例至70%、终结性评价降至30%，学生的学习积极性和态度有明显的改善，学习效果有明显的提高。过程性评价所涵盖的内容之间的权重和终结性评价各项考察内容的权重都必须根据学生的专业和具体情况进行不断的实验和调整。

影响英语学习的因素很多，随着过程性评价权重的大幅提高，这就对教师平时的课程设计提出来更高的要求，每一堂课应该都有其具体的词汇，语法，能力（听说读写）的要求和相应的测试，这涉及到不同平台之间数据的转换和联动，为了得到更精确的教学规律和本质现象，数据的分析需要更多的因子和聚性分析。

3 结语

利用数据挖掘技术和方法构建教学评价的相关模型，探索评价对象与评价指标之间的关系成为教学评价的发展趋势。大学英语教师应该及时更新教师的评价理念，主动提升新兴科技测评手段能力和数据分析能力。学校也应加大设备投入，为学生综合语言能力的全面提升提供便捷平台，以科技促教，以科技促学。

参考文献：

[1] 教育部高等学校大学外语教学指导委员会.大学英语教学指南：2020[M].北京：高等教育出版社，2020：12-14.

本文为海口经济学院教改课题《大数据赋能大学英语精准教学路径研究》Hjyj2022058论文成果之一。