大數據分析在高校信息化教學中的應用
——以中國礦業大學為例

陳 婭

（中國礦業大學 外文學院，江蘇 徐州 221116）

大數據分析在高校信息化教學中的應用
——以中國礦業大學為例

陳 婭

（中國礦業大學 外文學院，江蘇 徐州 221116）

在科技飛速發展的時代，信息化已融入了日常教學，為學生提供第二課堂，豐富了學生的課下生活，同時也為教育者提供技術支持，使其更了解學生的情況。然而，依舊有很多數據沒有得到充分利用，信息化教學平臺沒有發揮其應有的價值，文章以中國礦業大學英語信息化教學為例，以大數據分析為切入點，探討英語信息化的發展方向。

信息化；英語教學；大數據

培養人才、發展科技、服務社會，是高等學校的3項基本職能。自2016年起，國務院針對大學以及學科建設明確提出了“雙一流”的任務要求，目的是要加快建成一批世界一流大學和一流學科。為此，培養具有國際視野和跨文化交際能力，掌握一定的信息技術和信息化素養是我國高校，特別是理工類高校大學生培養的全新目標。這既是由信息科技的飛速發展和廣泛應用所造成；同時也是基于大數據技術對當前高校教學改革的一次全新的歷史機遇，即如何利用大數據來服務教學，服務師生，推動傳統教學模式的改革。然而，必須承認的現實問題是，大數據已經在語言信息處理和語言學習中發揮了重要的作用，但是廣大外語教師由于學科背景和專業發展的局限性，對于大數據和信息化技術的理解、接收和應用總體呈現出相對滯后的格局。而如何更好地對海量數據進行分析，進一步支持學生的深度學習，實現教師從信息的提供者向引導者的轉換，成為教育工作者亟待解決的問題。本文以中國礦業大學英語信息化教學及其教學平臺為例，通過對其現狀的分析，以大數據分析為切入點，深入探討英語信息化的發展方向。

1 信息化技術對英語多元化教學支撐的現狀

信息化環境下的外語教學改革是近10年來我國外語界的大事，也是改革的主流。隨著信息技術在教育領域的不斷發展，各種智能化學習平臺、課程管理系統的建立，推動了教學信息化的進步，實現了教學內容、手段和方法的現代化。一系列在線學習、批改網等學習軟件，為學生提供英語學習的第二課堂，根據北京外研社在線測試平臺、句酷批改網等在線學習網絡平臺的統計，我國大部分省屬院校和很大部分的重點高校非英語專業學生的外語學習都不同程度地使用上述學習平臺。一方面，這些平臺促進了學習資源的豐富化和多元化，同時也使得在線學習與在線師生、生生互動成為當前外語教學改革的另一個亮點，以中國礦業大學為例，中國礦業大學在這方面也具有多年的實踐經歷。作為一所教育部全國重點高校，該校大學英語教學改革已經經歷了多個發展階段，同時也在信息化建設方面取得了諸多的成績，而需要進一步改進的問題包括也同樣不容忽視。

1.1 在線學習軟件的缺陷

目前使用的在線學習軟件，為學生的課外學習提供了很多資料，也方便了老師對學生學習情況的掌握。此類軟件提供在線學習的時間、在線練習的分數，但缺乏對學生和教師的信息反饋，比如學生只能看到自己某些題做錯了，并顯示正確答案，卻沒有對題目的解釋，而教師也只能看到學生總共的學習時間及考試成績，無法得知學生的做題軌跡以及錯題分布，從而進行跟蹤教學。

1.2 教學軟件缺乏數據支撐

隨著“以人為本”教學理念的日益深入人心，教學實踐也更提倡因材施教、個性化教學，因此老師們更希望獲取學生的階段性或者長期的學習情況進行分析。比如入學分數與學習能力之間的關系，采用一種教學方法后，某個學生對該方法的適用性等，而目前的軟件大都體現單一成績，沒有數據分析，從而使老師實現個性化教學還存在一定的難度。

1.3 建學軟件有待繼續優化

目前的在線學習軟件只提供學生總的學習時間，而沒有對學習軌跡以及思考時間的記錄，難免會存在一些掛網刷時間的問題，此外，所有學生的學習內容相同，沒有個性化的推送，也造成一些抄襲現象的存在，在一定程度上，使得這些軟件喪失了其原本的意義。因此，信息化教學軟件還需要進一步地深入開發，真正發揮其功能，為學生的學習及教師的教學提供更有效的幫助。

2 大數據分析在英語教學中的應用

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據看起來是遠離校園的事務，但實際上人們已經生活在大數據時代，每天接收的手機軟件的新聞推送、購物平臺的“猜你喜歡”等，都是大數據的產物，那么教學同樣可以采用大數據的方式對學生的學習習慣進行分析，進而推送適合于學生的個性化方案。

2.1 數據分析方法

數據分析方法分為以下幾個：（1）分類分析，對于具有明確界限的數據進行分類處理，這是數據分析中最基本的分析方法，根據分類情況提供簡單的數據圖，并對后續分析進行數據準備；（2）聚類分析，聚類指的是將抽象或物理對象的集合分成由類似對象組成的多個類的過程，通過聚類模型對數據按照一定規則進行迭代處理，使得不規則數據逐漸劃分到不同的區間，從而找到一定的數據集，進而分析同類數據的特性；（3）關聯規則，就是挖掘出隱藏在大型數據中的令人感興趣的聯系，關聯分析是數據挖掘的重要部分。通過對既有數據的分類，進行二次乃至多次劃分，從而找到其與其他屬性間的內在聯系，目前在商業領域具有廣泛的應用。

目前常見的數據挖掘分析工具主要有dedup，theano，starcluster等，這些工具通過機器學習、數據優化等方式，為各行各業提供了強有力的技術支持。

2.2 應用分析過程

2.2.1 數據采集及預處理

數據采集的過程，即為數據庫設計的過程，大數據模式下的數據庫不再是單一的數據表格，而是復雜的多維并行數據庫，包括學生信息數據庫（包括生源地、入學分數、歷次考試成績等）、題目數據庫（題型、知識點、題目等）、題目與學生的映射關系庫（題目、做題學生、對錯，錯題次數等）、學生個人做題軌跡庫（做題時間、題目、知識點、題型、錯誤率等）、學生個人學習軌跡庫（瀏覽板塊、瀏覽時間、瀏覽頻率等）等。

2.2.2 數據簡單分類

通過對學生題目與學生映射關系的分類，劃分同一題目、同一知識點的錯誤人數，可通過表格或餅狀圖進行可視化顯示，為教師集中教學提供幫助。通過對個人做題軌跡的分類，對每個學生，查找其知識匱乏點，進而可以在題目數據庫中查找到相關知識點的題目對其進行針對性推送，對學生進行知識點強化，從而使得學習平臺對于每個學生來講都是定制化的。

2.2.3 數據聚類分析

通過對學生學習軌跡庫進行曲線構圖，并賦予一定的權重，進而對學生的興趣點、關注點、熱愛點進行分類劃分，并結合其知識點掌握情況，對其發展方向有目的地引導，推送更適應于該范圍學生的學習方法和拓展學習資料等。

2.2.4 數據關聯分析

通過幾個數據庫的結合，發掘一些內在的關聯，比如某一生源地的學生對于口語的關注度要高于其他生源地學生，再比如入學分數在一定范圍內的學生，其學習熱情更高等。這無疑為老師改變教學方法、實現個性化教學提供了有效依據。

3 結語

現有的信息化教學中，很多數據沒有得到有效利用，軟件平臺沒有充分發揮其應有的價值，在數據被深度挖掘的情況下，分析出更有利于教學發展的多元化信息，為實現真正的人才培養，提供更有效的依據。但是隨著人工智能的發展，外語教師需要在技術與人文、機器與教育者之間取得平衡，大數據是一把雙刃劍，在外語教學中的應用也不例外。過度地依靠大數據而弱化課堂互動和情感教學，弱化教師和學生的主觀能動性，弱化學生在語言學習中的主體性，只能會讓學習者和教師成為技術的工具。這是我們必須直面和警惕的“技術陷阱”。而實現良好的平衡則需要從教育全局出發，從外語教育大綱、課堂教學大綱以及語言測試與評估等一系列改革出發，制定符合信息化時代的、基于大數據應用的外語教學與改革新模式。

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[2]趙寧.讓精彩的多媒體網絡世界走進英語課堂教學[J].現代交際（學術版），2016（5）：203-204.

[3]高立偉.關于大數據時代數據信息可視化的研究[J].電子世界，2013（16）：19.

[4]張海笑.數據挖掘分類技術在高校教學中的應用研究[D].廣州：廣東工業大學，2005.

Application of big data analysis in informationization teaching in colleges and universities:taking China University of Mining and Technology as an example

Chen Ya
（Foreign Languages College of China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China）

In the age of the rapid development of science and technology, informatization has come into the daily teaching. It provides the students with the second class, enriches the students’ spare time, and at the same time provides the educators with the technological supports so that they can know their students better. However, there are still much data that were not made full use of and the teaching platform of informatization didn’t play its real value. Taking the teaching of informatization of CUMT as an example, this paper regards the big data as the entry point and discusses the development direction of English informatization.

informatization; English teaching; big data

陳婭（1988— ），女，江蘇徐州，碩士，實驗室助理；研究方向：高校行政管理。