大数据背景下大学英语课堂创新研究

在全球数字化发展背景下，传统大学英语教学长期面临统一授课与学生个体差异之间的矛盾，导致教学效果难以进一步提升。如何打破这种“一刀切”的模式，实现针对不同学生的规模化教学，已成为当前教学改革的关键问题。近年来，随着大数据技术逐渐成熟，为解决这一难题提供了新的可能。本文主要探讨大数据如何通过重塑教学逻辑，推动大学英语教学向个性化、精准化和智能化方向转变，并分析大数据在大规模因材施教中的理论依据和实践路径。

一、大学英语课堂创新的必要性

当前，大学英语教育正面临多重挑战，同时也拥有了相对的创新契机，而大数据技术在教育领域的深度渗透正重塑英语学科教学形态。在大学英语课堂上，存在着传统的统一化教学模式难以满足学生差异化需求和教师引文缺乏动态学习数据支持而无法精准识别个体能力短板与兴趣倾向的问题；而相辅相成的成绩评价体系却偏重标准化测试，忽视了语言应用能力与跨文化交际素养的过程性发展。因此大学英语教育迫切需要建立数据驱动的新教学模式，以达到技术融合推动教学从“规模化供给”向“精准化培养”转变。在这种情况下，利用大数据赋能推动教育创新成为新的趋势。首先，可以利用学习分析、自适应系统和智能语料库，实现英语教学个性化学习路径，为师生提供精准的内容和实时反馈；其次，通过分析多种学习行为数据，教师可以拓展过程性评价的维度，从而推动语言能力与数字素养共同提升。

二、大数据与教育融合的现状及特征

1. 大数据技术的教育应用特征

大数据技术在教育中的应用主要有三大特点：一是能够采集多种类型的数据，比如学生的课堂表现、在线学习记录和测验成绩；二是借助机器学习和自然语言处理等技术，对这些数据进行深入分析和规律挖掘；三是将分析结果用于实际教育场景，比如精准评估学习情况、推荐个性化内容，以及辅助教师做出更科学的决策。这样一来，教育过程变得更加智能、自适应，也越来越依赖数据的支持。

2. 大学英语教学中的大数据应用现状

现在，很多大学英语课都在用像 itest、U 校园这样的智能学习平台，尝试借助数据来帮助教学。不过，这些做法还遇到了一些明显的困难。

首先，不同平台之间的信息互不相通。学生的学习记录、成绩和课程安排等数据都散落在不同地方，没办法拼出一个完整的学习情况图。这样一来，就很难真正从这些信息中发现有用的东西。

其次，这些技术工具和老师实际的教学设计常常配合得不够好。平台虽然功能多，但往往更注重技术本身，没有很好地融入到真实的课堂活动和个性化学习中去，对教学改进的帮助有限。

另外，很多老师对数据的理解和应用能力还不足，不太清楚怎样利用平台提供的学习信息来调整自己的教学，结果这些数据真正能起到的作用就比较有限。

三、大数据驱动下的大学英语课堂创新路径

1. 教学模式创新

大数据技术助力大学英语教学更加关注每位学生的个体需求，逐步改变以往“统一讲授”的模式。通过观察学生的学习习惯、薄弱环节和兴趣方向，教师能够灵活调整教学安排，例如为不同学生提供更适合的学习资源，安排有针对性的练习内容，并组织以实际问题或项目为核心的小组合作任务。课堂形式也不再局限于教师单方面讲解，而是转向“依据学情指导 + 任务驱动”的方式，兼顾精准支持与学生自主探索。

2. 评价体系创新

传统的以考试成绩为主要标准的评价方式，正逐渐被更加全面、关注学习过程的评价体系所取代。如今，教师可以借助技术手段，对学生在课堂中的表现、在线学习时长、作业完成情况以及小组合作中的贡献等多方面进行记录和综合分析，逐步形成反映每位学生学习特点的整体图景。系统还能够运用语言分析技术，自动对学生的口语流畅程度和写作表达的丰富性等进行评估，并及时给出改进建议。这样不仅实现了“发现问题—提供反馈—持续优化”的良性循环，也推动教学评价从单纯看重结果，转向更加注重学生成长与进步的发展性评价。

3. 教师角色转型

教师从知识的传授者逐渐转型为学习过程的引导者、数据分析的支持者和教学策略的调整者。教师需具备数据解读能力，通过可视化报表识别群体薄弱环节与个体学习障碍，进而调整教学节奏与重点。同时，教师更专注于组织研讨、激发思辨、提供人文关怀，成为学生与数据世界之间的“协调者”，促进技术与教育的深度融合。

4. 资源建设创新

当前，英语教学资源正呈现出智能化和自适应性的发展趋势。学习平台能够整合多样化的教学内容，如视听材料、在线课程和模拟练习等，并依据学生的学习进度与具体需求，自动推送与之匹配的学习资源，例如定制个人阅读篇目、生成针对性语法训练等。教学资源的构建机制也逐渐从静态预设转向动态调整。通过持续跟踪学生对资源的使用效果与反馈，平台能够不断优化资源的内容与组织形式，形成“使用- 反馈- 优化”的可持续改进循环。

四、结束语

大数据技术正在深刻改变大学英语课堂的教学方式，为实现“针对不同学生进行个性化培养”提供了有力支持。其核心在于，通过观察和了解学生的学习过程、知识掌握情况和实际应用表现，教师可以更全面地把握每个学生的特点和需求，使教学安排不再仅仅依赖统一的教学计划或个人经验，而是更加注重实际依据，做到因人而异、精准施教。具体来说，系统能够及时识别每位学生的薄弱环节和优势所在，从而自动提供与之匹配的学习内容和建议路径。教师也可以基于整体学习情况，灵活调整教学策略，真正做到因材施教。这种基于实际数据的教学方式，有效协调了“面向全体”和“关注个体”之间的关系，在提升教学效率和扩大受益面的同时，切实满足每一位学生的成长需求，推动大学英语教学进入更加智能和科学的新阶段。

参考文献：

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[2] 何克抗 . (2017). 大数据支持下的个性化学习研究 .

[3] 教育部 . (2022). 教育信息化 2.0 行动计划 .