大数据背景下的高校雅思听力教学模式研究

雅思听力测试是评判留学生英语综合能力的关键指标，教学质量好坏直接关系到学生在国际环境中的竞争力。当下高等教育多以统一进度、标准内容的方式展开教学，难以适应个体差异造成的不同学习需求。在这种情形下，大数据技术的应用给冲破传统教学瓶颈给予了关键支撑，通过采集并剖析大量学习数据，可以形成学生听力能力的精准画像，深入探究群体特点和个体不足之处。依靠大数据推动的教学革新既符合教育信息化发展的趋向，也是改善高校雅思听力课程体系，提升教学质量的关键途径之一。

一、大数据背景下的高校雅思听力教学模式的重要性

（一）提升教学精准度

借助大数据技术整合课堂互动，课后练习以及模拟考试等多种来源的数据，可以形成起科学的量化分析体系。而且能察觉到个人在“逻辑关联词应用”和“数字信息获取”等地方所表现出的个别化不足之处。按照数据驱动的诊断手段，教师就可以冲破经验限制，针对要害问题开展精准配置资源的工作，进而达成教学效能的有效加强并改进干预成果[1]

（二）优化学生学习路径

利用大数据技术，可以按照个体的历史学习轨迹创建个性化的模型，然后动态地生成定制化的指导计划。通过持续观察用户的练习时长，正确率变动以及复习频次等行为数据，平台就能预先察觉到学习存在的隐患，进而给使用者给予即时的干涉意见，以此来改良学习路径规划，达成高效又可持续发展的自主学习模式。

二、大数据背景下的高校雅思听力教学模式的策略

（一）构建动态评估体系理论

系统依靠对学生听力学习过程中的连续性数据采集，形成了包含“评估 - 反馈 - 干预 - 再评估”的循环机制。它的评价模型融合了行为数据和结果数据，形成了多维度综合评判框架。凭借大数据分析技术，可以随时确定个体听力发展的实际水平及其可能的增长空间，从而为制定个性化的教学方案给予精确的数据支撑，保证教育引导一直聚焦于核心能力培育的关键之处。

例如，雅思教学团队创建了依托学习管理系统（LMS）的动态评价体系，此平台可以及时收集并存储有关“精听训练”模块内音频片段重复播放的次数、字幕查阅频次、“错题整理”功能下所标记的问题类型。诸如“生词未掌握”、“连读现象不明朗”等情况的数据。并且能从“模拟测试中心”成绩的变动走向里挖掘出能够表征学生语言能力发展水平的核心要素，比如“语音识别的精确性”、“词汇理解的速度”以及“逻辑思维水平”等等。在学生面对“学术讲座”这类类型材料时屡屡出现类似“however”或者“therefore”这类逻辑关联词语被错误地听到的现象之后，就应当立即启动预警机制，而且还会安排推送相关的微型课程资源并给予额外的专门练习任务来做有针对性的支持。依据能力雷达图所反映出的状况，教师针对学生开展“信号词定位”专门训练课程，并在课堂当中采取分组教学形式展开试验。按照研究数据表明，经过两周持续性干预之后， 83% 的学生在该题型上的得分增长幅度高于 20% ，此种动态评估方式促使静态评价向过程指导方向转变，从而有效加强了教学干预的实际效果和精确度。

（二）个性化学习推送系统理论的构建

这个个性化学习推送系统把建构主义学习理论和协同过滤算法结合起来，突出表现学习主体在知识形成过程中的主动作用。依靠大数据技术，系统可以精确地把学习者的认知特点和资源需求匹配起来，通过分析学生听力训练时的错误分布，所学知识点的把握状况以及兴趣喜好等多方面的数据，创建起用户画像和资源标签之间的对应模型。在学习过程当中，算法随时评判资源供应和个体需求是否相符合，而且按照当前的能力水平来动态地推荐合适的听力材料，剖析视频和练习任务，做到“量身定做”的细致化教学目的[2]。

例如，高校和教育科技企业联手打造的雅思听力智能化学习平台，凭借多维标签体系来达成对听力资源的系统分类。这个平台从“应用场景”（校园生活服务，学术研讨等），“难度层级”（1 到5 级），“核心能力点”（细节捕捉，主旨归纳等）这三个方面对资源实施精准标注，用户初次使用的时候要经过基线测评。然后系统就会依照测评结果生成一份包含“高频错题情境”和“薄弱技能领域”的个性化学习路线，在实际应用过程中，如果用户在“租房对话”环节屡次把“租金构成要素”当作正确选项而错失得分机会，那么就推送相关场景的强化训练资料，并且关联“租金术语解析”专题课程。相反，如果用户在“笔记速记”环节表现出色，那么就优先给予更为具有挑战性的“学术讲座摘要撰写”任务，从而进一步优化综合素养。从研究数据可看出，使用这个系统的学生成了平均学习时长少了 15% ，听力模拟考试比原来传统的学习方法提高了大约 23% 的学习效率，充分证实了个性推荐机制在这个提高学习效果上面的优势十分明显。

结语

大数据技术给高校雅思听力教学模式革新赋予了关键的理论根基和实际途径，凭借创建动态评价体系，可以做到教学干涉的精确化经营。依靠个性化的学习推荐系统，可以改善学生的自学路线，依靠教学行为剖析模型，促使教育决策走向科学化。这些举措有效地弥补了传统教学在精确度，个性化服务以及内容更新等方面存在的缺憾，明显改进了教学质量和学习效率。从长远来看，在数据搜集技术不断更新，算法模型不断改进的形势下，依托大数据的雅思听力教学将会朝着智能化，自适应方向发展，从而为跨文化交流能力和留学竞争力培育给予有力支撑，也为高校外语教育的数字化转型开拓新的道路。

参考文献

[1] 商颖 . 大数据背景下高校雅思听力教学模式改革分析 [J]. 长春师范大学学报 ,2022,41(07):166- 169.

[2] 刘 卓 . 窄 式 策 略 在 雅 思 听 力 教 学 中 的 应 用 [J]. 海 外 英语 ,2021,(07):73- 74.