大數據分析在英語教學中的應用

蔡文

【摘要】傳統英語教學在大數據時代面臨著深刻轉變教學模式的要求，如何理解大數據的真實含義和正確運用信息工具分析和挖掘教室和學生的行為，成為英語教學不可回避的課題，本文從理論和案例實踐討論了英語教學中數據分析的應用，探索更有效率的教學方法。

【關鍵詞】教學互動 數據挖掘 在線教育

【中圖分類號】G642 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2015）18-0006-02

隨著信息技術的進步和社會的發展，硬軟件信息系統在各行業和領域快速增長。這些ICT系統采集、處理、積累的數據量越來越大，數據增速也越來越快，以至用所謂爆炸性增長等詞匯已無法形容數據的增長速度。在大數據時代，讓科學研究及教育領域能夠憑借信息技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個教授與被教授者的數據成為了可能，從而讓全方位研究“教學互動雙方的行為”成為了可能。特別對于我們教育工作者來說，我們將比任何時代都更接近認識真正的學生。

2011年知名咨詢公司麥肯錫全球研究院發布了一份題為《Big data： The next frontier for innovation， competition and productivity》的報告。報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于大數據的運用預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。第二年美國政府通過網站發布了《Big Data is a Big Deal》，表示將投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”， 在發布這一倡議同時，6個美國聯邦部門和機構承諾，這些資金將用于大大改善從海量數據信息獲得、組織和收集知識所必需的工具和技能，并透露多項正在進行中的聯邦政府計劃，以應對大數據時代以及大數據革命帶來的機遇和挑戰。

那么我們如何通過大數據分析來實現認識真正的學生，了解學習行為數據背后的原因，從而真正讀懂我們的學生？期末考試的一張英語試卷，它帶給我們的數據是什么？是簡簡單單的一個90分？如果我們了解正確的技術與方法，充分利用IT系統的計算能力，我們可以得到許多隱藏在試卷背后的數據：可以是每一大題的分數分布，每一小題的得分，客觀題選擇了什么選項，每一題的平均用時，檢查了哪些題目，修改了哪些答案，亦或者不同專業分數的差異分布……等等，這些遠遠比簡簡單單的分數所透露的信息要有價值得多。其實除了考試，課堂面授、遠程輔導、課外活動的各個環節都滲透了這些大數據。

在《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》中特別強調：強化信息技術應用。教師應該提高信息技術水平，更新教學觀念，改進教學方法，提高教學效果；應該鼓勵學生利用信息手段主動學習、自主學習；應該增強運用信息技術分析解決問題的能力。

（一）什么是大數據和數據分析？

縱觀人類歷史，每一次劃時代的變革都是以新工具的出現和應用為標志的。蒸汽機把人們從農業時代帶入了工業時代，計算機和互聯網把人們從工業時代帶入了信息時代，而如今大數據時代已經到來，它源自信息時代，又是信息時代全方位的深化應用與延伸。大數據時代的生產原材料是數據，生產工具則是大數據技術，是對信息時代所產生的海量數據的挖掘和分析，從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。

業界（IBM 最早定義）將大數據的特征歸納為4個“V”（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統的數據分析有著本質的不同。

幾位行業領軍任務的觀點也更鮮明的揭示了大數據思維的本質。“今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。” “非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。” “你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”所以說，探求數據價值取決于把握數據的人，關鍵是人的數據思維；與其說是大數據創造了價值，不如說是大數據思維觸發了新的價值增長。

數據分析，又稱為知識發現（Knowledge Discovery），是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。知識發現過程通常由數據準備、規律尋找和規律表示3個階段組成。數據準備是從數據中心存儲的數據中選取所需數據并整合成用于數據分析的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含規律找出來；規律表示則是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規律表示出來。如果能夠對這些數據進行分析，探尋其數據模式及特征，進而發現某個群體或組織的興趣和行為規律，專業人員就可以預測到未來可能發生的變化趨勢。這樣的數據分析過程，將對工作有很多幫助。

維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Forecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適等。

（二）英語教學中的大數據策略

新東方無疑是傳統精英面授教學的最強者，通過網羅優秀教師、強化記憶方法、研究考試要點等創造了英語教學的中國合伙人神話，這里無意討論新東方的成功之處，僅就互聯網時代在線英語教育市場對它的沖擊探討未來高校英語教學者利用大數據策略的必然。

2013年的在線教育市場風起云涌，無論是新創業公司還是老牌互聯網公司都盯上了在線教育市場，這說明在線教育將迎來市場的爆發階段。

由于信息時代的來臨，在線教育無處不在，對高校英語教學也產生了深遠的影響。 首先，傳統的教學模式受到了嚴峻的挑戰。信息時代的今天，學生們對于手機和電腦的操作已經非常熟練，任何感興趣的內容通過網絡，視頻，微信“掃一掃”等功能都能快速的查詢到。學生已經非常習慣于這種信息獲取渠道的即時性與便捷性，教師的角色定位經歷了幾次變化，由教學的主體變成了現在的主導者。而在大數據時代，教師的作用更是會發生翻天覆地的變化。教師將很有可能成為課堂的組織者，以及學習方法的授予者。

中國高校英語寫作教學協會同創新聯盟通過在線形式在一個月的時間里搜集到近30萬篇英語作文，在較短的時間里獲得數量如此龐大的英語作文電子數據，這在過去沒有相應技術支持的情況下是難以想象的。《中國學生英語寫作能力調查藍皮書》對海量數據進行分析，獲取有助于英語作文評判的數據標準，同時對提高學生英語寫作能力提供有針對性的建議。

另一個典型的例子是批改網，上線半年累計批改英語作文近3000萬篇。我們非常想了解批改網的評分標準，對此充滿興趣，據了解批改網總共有192個判斷維度，包括平時我們所熟悉的拼寫、語法、詞匯、搭配錯誤等，這192個維度正是批改網的大數據技術核心。一組實驗數據：把老師批改過的作文讓批改網再重新批改，其中人工評分和機器評分的基本一致率達到92.03%。現在，積累的數據足以對每一個用戶的英語能力做出評價，而這個評價又會在用戶下一層次的學習中起到分類作用，方便用戶定制個性化的英語學習課程。

在高校英語教學實踐中可以利用大數據分析工具開展以下方法：

第一，對學生的發展進行多元評估，實現教學過程評估，發現學生的常態，改造課堂的流程。如果有一個課堂交互APP，通過對學生在課堂中點滴微觀行為的捕捉，幫助我們了解學生對知識的掌握程度以及感興趣程度，進而反思我們的教學是否滿足了學生的需求。

第二，大數據實現了學生課外在線學習的積累，可以通過后臺數據庫統計一個學校、一個區域的整體情況，獲得有價值的數據報告。

第三，分析和發掘作業和考試背后的有效數據，通過數據的歸類與分析，能夠幫助我們了解每一個學生的需求，實現個性化教育。

總之，大數據分析是順應潮流，大勢所趨，它將改變英語教學的未來。

參考文獻：

[1]James Manyika. Big Data： The Next Frontier for Innovation， Competition and Productivity. McKinsey Global Institute， 2011.

[2]Tom Kalil. Big Data is a Big Deal. Office of Science and Technology Policy， 2012.

[3][英] 維克托·邁爾·舍恩伯格. 大數據時代. 浙江人民出版社， 2012.