利用学习分析技术支持初中英语个性化阅读路径推荐的实证研究

引言

阅读教学是初中英语课程的核心环节，然而班级授课制下难以兼顾学生多样化的学习需求。有的学生因词汇量不足或文本理解能力有限而逐渐落后，还有的学生则因教学内容缺乏挑战性而降低学习兴趣。学习分析技术的成熟为这一困境提供了突破方向。该技术可通过对学习过程数据的捕捉与分析，客观反映学生的真实学情，让教师有可能为不同学生设计相匹配的学习方案。

一、现实教学瓶颈与技术赋能方向

目前初中英语阅读教学面临的主要问题在于标准化课程实施难以适应学生个体间显著存在的学习差异。教师往往受限于时间与精力，难以实时、精准地掌握每位学生在不同学习阶段的实际状态。一方面，统一的教学进度与内容安排往往无法兼顾学生的异质性需求。例如，在词汇教学环节，学生因原有知识结构、语言感知能力及学习习惯的不同，呈现出截然不同的接受程度和理解速度。部分学生能够迅速掌握新知识，而另一些则需要更多内化和练习的时间。若缺乏有效的监测与反馈机制，教师难以及时辨别这类分化现象，导致教学设计难以灵活响应学生的真实学情，在一定程度上影响了教学效果的提升。

而学习分析技术可依托数字学习平台，采集学生在阅读过程中产生的行为数据，如单位文本阅读时长、互动练习的正确率、错题集中的错误类型等。通过对这些数据进行整合与分析，能够识别出学生在特定主题或语言知识点上的薄弱环节，从而为教师提供客观的学情参考和决策支持。

二、个性化阅读路径的实施框架

基于学习分析技术的个性化阅读推荐，其有效实施依赖于三个紧密衔接的核心环节，即学情诊断、内容匹配与路径动态调整。这些环节共同构成一个能够响应不同学生需求的适应性学习框架，在真实教学情境中具有较强的可操作性。

（一）多维度学情诊断

学情诊断作为实施个性化阅读推荐的基础环节，核心在于利用技术手段全面、动态地评估学生的阅读能力现状。系统应从词汇识记水平、阅读流畅度、信息捕捉能力以及推理判断等多个维度构建学生阅读能力的综合画像，从而实现精准的教学干预。以仁爱版 Love Mother Nature! 单元为例，教师可在课前利用智能学习平台组织核心词汇筛查测试，测试内容涵盖该单元重点词汇，如“environment”、“pollution”、“recycle”等。系统自动分析测试结果，快速识别出词汇掌握薄弱的学生群体，并生成可视化报告提示教师重点关注。

在教学过程中，教师可融入基于真实语篇的阅读诊断任务，例如让学生阅读一篇关于湿地保护的短文并回答相关问题。系统通过分析学生的答题行为数据——如完成时长、错误选项分布及回溯阅读次数等，判断学生在细节定位、主旨归纳或逻辑推理方面的具体困难。若多名学生在推断题上错误率较高，系统将提示教师有必要开展推理策略的显性教学。这种诊断并非一次性的静态评估，而是持续伴随整个单元的学习进程。在“Wrapping up the Topic”阶段，教师可再次通过综合性的阅读任务检验学生的学习进展，系统据此更新学生能力画像，为下一单元的学习路径规划提供依据。通过这样多层递进、持续跟进的诊断机制，教师能获得可靠的数据支持，从而实现真正以学定教、因人施策的个性化阅读教学。

（二）分层内容推荐机制

在获得具体学情数据之后，系统需根据诊断结果建立清晰的分层内容推荐机制。这个机制旨在为不同能力水平的学生提供与其认知准备度相匹配的阅读材料和学习任务，避免以往教学带来的学习效率低下问题。对于基础尚不牢固的学生，系统可优先推送位于教材“Preparing for the Topic”部分的基础词汇讲解和句型练习，并配套提供经过简化的短文或配图文本，以降低认知负荷，帮助建立学习信心。对于已达到单元基本要求的学生，则主要推荐“Exploringthe Topic”中的标准阅读篇目及理解性练习，确保其对主题内容的扎实掌握。而针对学有余力、需要挑战的学生，系统可进一步引导其接触“Developingthe Topic”阶段所涉及的拓展性读物或思辨性问题，例如观点论述文、跨文化对比阅读等，以满足其高阶思维发展的需求。

（三）动态调整机制

个性化阅读路径的成功实施，关键在于其是否具备基于学习者反馈进行动态调整的能力。学生的阅读能力并非静止不变，因此系统需建立一种持续监测和灵活响应的机制，依据其最新表现及时优化推荐内容。例如，系统如果在新的主题单元开启前的预备性测评中，发现某位学生表现出良好的知识储备和理解水平，便可自动为其跳过部分已掌握的练习环节，提前进入更具挑战性的阅读任务。相反，若学生在学习过程中出现明显的知识遗忘或理解障碍，系统应能迅速捕捉到此类信号，并适时推送复习性材料或变式练习，为其提供巩固和再学习的机会，从而真正实现阅读路径与学习者状态的同步适应。

三、教学实施建议与注意事项

在推进个性化阅读路径的具体实践过程中，学校与教师需共同关注几个切实可行的方面，以保证技术手段与教学实际有效融合：

第一，教师需更多地关注学生的个体发展差异，利用系统提供的学情数据，识别不同学生的需求，并给予有针对性的指导；第二，教师应提升数据应用能力，学会解读学习分析系统所生成的诊断报告，不仅关注知识漏洞，还要及时察觉学生的学习情绪变化，给予必要的情感支持和动机激励；第三，在学校层面应加强配套资源建设，特别是开发或引入与仁爱版各单元主题紧密结合的分级阅读数字资源库，确保不同层次的学生都能够获得难度适中、题材相关的阅读材料，从而保障个性化推荐的内容供给。最终，这项工作的有效推进，需要教师发展新的教学能力，同时也需要学校提供持续的技术和资源支持，构建起数据驱动下“因材施教”的新型教学协同机制。

总之，利用学习分析技术实现个性化阅读路径推荐，是改进初中英语阅读教学的有益探索。通过数据驱动的学情诊断与内容推荐，能够使阅读教学更加贴近学生的实际需求，实现差异化教学。

参考文献

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