基于ADIIE 模型的高職英語個性化教學實踐探究

許群愛 李 雪

（1.湖南鐵路科技職業技術學院 基礎課部，湖南 株洲 410002；2.湖南鐵路科技職業技術學院 教務處，湖南 株洲 410002）

高等職業教育專科英語課程標準（2021 年版）指出學生是英語學習的主體，教師應當依據學生認知特征與能力開展教學，滿足學生的不同需求，構建適合學生個性化學習的教學模式，促進學生的全面發展和個性化發展[1]。通過課程學習與實踐落實立德樹人根本任務，逐步形成正確的價值觀、必備品格和關鍵能力。近年來，部分研究者針對個性化教學作了大量卓有成效的研究。現有文獻對個性化教學的分析主要集中在實施個性化學習的內涵、MOOC 和翻轉課堂支持下的個性化學習、個性化學習的環境和資源建設研究[2]。盡管個性化教學的教育思想在中國由來已久，但個性化教學與高職英語的結合研究鮮少。本文試圖從學生學習習慣、學習偏好、學習風格、學習動機及基礎水平等差異出發分析學情，構建基于ADIIE 模型的高職英語個性化教學模式，利用職教云平臺所采集的數據運用協同過濾算法給學生推薦相關資源和符合其認知層次的練習，建立動態化過程性評價，進行英語課程個性化教學實踐，通過學習滿意度調查和學習成績分析，個性化教學改革取得良好教學效果。

1 “實用英語”課程現狀與學情分析

“實用英語”課程目標是培養具有中國情懷、國際視野，能夠在日常生活和職場中用英語進行有效溝通的高素質技術技能人才。該課程的教學對象為高職各專業一年級學生，生源結構比較復雜（包括普通高中和職業高中學生、單招生和統一招生學生），學生層次不同。同時，學生對教師的教學方法、目標、內容等同樣有著差異化的期待，因此，依據上述因素展開研究是個性化英語教學的前提。本研究采用Horwitz 設計的“語言學習觀念調查表”和Oxford 設計的“英語學習策略問卷”進行學情分析[3-5]。

“語言學習觀念調查表”從外語學能、學習困難、語言性質、學習/交際策略和學習動機5個要素設計問卷內容，對于學生給出的答案采用李克特五級計分制進行統計分析。“英語學習策略問卷”原始問卷包含6 個要素：記憶策略、認知策略、補償策略、元認知策略、情感策略和社會策略。根據新課標關于語言學習策略的要求，筆者著重考量元認知策略、認知策略、交際策略和情感策略4個要素，對任教班級發放118份問卷，回收有效問卷118 份。具體統計結果見表1、表2。

表1 語言學習觀念描述統計分析

由表1 可知，外語學能的均值最低，最小值為2.40，表明學生普遍高估了學習困難，對自己的學習能力缺乏信心，低估了自己的語言學習能力。學習困難的均值排列第4，最小值為2.08，表明學生對困難有一定的畏難情緒。學生對語言學習本質的認識存在偏差，過于重視英語語法學習。

學習能力的英語學習策略選取與應用對于英語學習而言，有著極為關鍵的作用。筆者針對學習策略進行描述性統計分析，結果見表2。

表2 英語學習策略描述統計分析

由表2 可知，參與調查的學生每種語言學習策略的均值處于3.11-3.26 之間，表明學生使用學習策略的水平不高，但使用頻率均衡。筆者對英語學習概念和學習策略進行皮爾遜相關分析。結果表明，總學習觀念與認知策略、元認知策略和總學習策略顯著正相關，即總體學習觀念水平越高，認知策略、交際策略和元認知策略的使用頻率則越高。

2 基于ADIIE 模型的高職英語個性化教學實踐

2.1 教學設計

筆者基于數據分析對學習觀念與學習策略的判斷，秉持“課程承載思政”與“思政寓于課程”相結合的理念，依托智慧職教云和釘釘直播平臺，構建基于ADIIE（Analysis,Design,Integration,Implementation,Evaluation）模型的個性化教學模式（如圖1 所示）。通過整合線上線下學習資源，引入基于智慧職教云平臺的教育大數據分析，智能推送課程資源、學習內容和學習方法，實施動態化學習評價，構建個性化學習路徑，積極引導學生主動學習、泛在學習和混合學習，培養學生獨立思考、自主學習、解決問題和團隊合作的能力。

圖1 基于ADIIE 模型的個性化教學模式

2.2 教學對象

教學對象為湖南省某高職非英語專業32 名學生。根據前測成績將其分為高、中、低3 個組，課程教學內容一致。

2.3 教學過程

本次教學周期為14 周。教學內容涉及Company,Product,Business Reception,Transportation,Communication,Career Planning,Chinese Traditional Culture 等7 個主題。教師針對每個英語教學主題，精心設置合適的課程思政主題，安排一個英語知識、語言技能與課程思政三位一體且融合運用的小組綜合實踐項目。如對于transportation 教學主題，設置的思政主題是“交通強國、匠心報國”（課程思政要素是鐵路工匠精神、崗位報國、絲路精神），綜合實踐項目為英文運輸方案的制作（物達八方，情通四海），目的是將英語教學與課程思政同向同行，全面貫徹至教學內容和教學過程設計中。

以transportation 主題為例，此主題的個性化教學分為3 個階段：課前引導自主學、課內實施深度學和課后拓展個性化學。課前引導自主學環節，教師通過智慧職教云、釘釘班級群組等平臺上傳和推送四次課的學習資源（包括學習任務單“help Jack transport their goods”、微課視頻中歐班列和“What do you know about China Railway Express？問卷”及PPT 課件、交互動畫等），利用討論、前測等環節引導學生自學，通過“猶新背單詞APP”識記詞匯，制作貨運主題詞匯書。學生在學習過程中遇到問題，可以在“問答討論”中留言，教師及時解答。學生完成自學后，教師通過智慧職教云平臺數據掌握學生測試題與自學情況，并根據上述數據研究學生的學習行為，初步確定教學難點，把握教學重點，合理安排教學進度。

課中實施深度學按聽/讀/寫前活動（prelistening/reading/writing activities），聽/讀/寫中活動（while-listening/reading/writing activities），聽/讀/寫后活動（post-listenning/reading/writing activities）三步進行。聽/讀/寫前活動通過討論、展示學生線上作業，如思維導圖“How do we transport our goods”等復習上節課內容，鋪墊新課交際任務所需重要詞匯、語句。聽/讀/寫活動中通過設計精聽、泛聽、跳讀、尋讀、仔細閱讀、寫作框架、常用句式翻譯等任務，了解貨物運輸的基本流程、掌握不同運輸方式的優劣勢、看懂具體某中歐班列信息和學會制作交通運輸方案。最后進行展示綜合演練項目“我和杰克訂個約，絲路運貨來班列”，包括選擇運輸方式、了解貨運公司、書面溝通貨運方式、刷嘜4 個環節。在不同的教學環節，教師采用不同的游戲活動，包括“拼圖游戲（思維拼圖）”“句子蹲Sentences Down”“我拿到了／我知道了I Got it”“Golden Fingers”“the Lost Treasure”等，讓學生在歡快且具有競爭性的語境中提高英語聽說能力與情感體驗，增加學習的趣味性，提升學生的專注力和獲得感，塑造學生的語言思維能力，培養學生的團隊協作意識，活躍課堂氛圍，助力教學重難點的突破，提升課堂教學成效。

課后拓展個性化學。教師通過學生自評、互評和教師評價實施全面、動態的評價。通過學習檔案，記錄課堂表現；組織視頻音頻作品的組間互評；定期評出學習之星，給予獎勵。最后，教師綜合評價結果，撰寫教學反思，優化教學過程。

在個性化教學實踐過程中，根據學生在智慧職教云平臺的學習行為數據，本研究通過協同過濾算法為學生推薦感興趣的學習資源[6]，通過認知診斷模型為學生推出與認知水平相對應的練習[7]。

智慧職教云平臺資源庫包含Company,Product,Business Reception,Transportation,Communication,Career Planning,Chinese Traditional Cuture 等話題資源，教師用L 代表學習者，ABCDEFG 等對應話題標題，設定最小支持度為0.4，最小置信度為0.5。根據學習者對資源的評分矩陣，使用相似度算法查找待測資源（目標）或用戶的最近“鄰居”，根據鄰居用戶或資源估計未評分的目標資源，并通過預測結果為學習者提供更準確的個性化推薦。

表3 顯示，A 和B 同時出現3 次，A、B、G同時出現2 次，并同時滿足最小支持度0.4，最大的頻率{A，B，G}由此產生。在教育資源推薦領域，協同過濾是廣泛應用的算法[8]。如果在練習推薦中使用此推薦方法，通常會忽略與練習相關的知識點信息，故而在推薦的準確性上有明顯的局限性。認知診斷模型引入了Q 矩陣的概念，即運動知識點的關聯矩陣[9]。因此，本研究采用認知診斷模型進行練習推薦，個性化習題推薦基于筆者所在學校的“實用英語”課程，該課程利用智慧職教云平臺建立電子習題庫。習題庫中各題型及題量如下：選擇題421 題（含單選題和多選題）；判斷題40 題；填空題（客觀）32 題；匹配題36 題；閱讀理解19 篇；視聽題38 題；填空題（主觀）9 題；問答題36 題；附件作答題10 題。根據認知診斷模型，習題由能夠反映學生知識水平的知識點組成，其評估主要通過題干和選項分別進行建模，然后通過比較用戶的答案。在教學過程中，首先，教師通過智慧職教云平臺統一布置課堂或課外工作，然后根據平臺提供的數據，并采用個性化習題推薦方法[10]，分析學生知識的薄弱環節，將待推薦的候選習題有針對性地推薦給學生。

表3 學習者——學習資源名稱

2.4 個性化教學實踐評價

教師構建以學生為中心的教育生態，進行教與學全過程的信息采集，開展過程考核；建立學習檔案卡，依托智慧職教云和釘釘數據，對學生每次課的語言表達、行為表現及觀察反思進行記錄，結合作業、單元過關測驗，借助學生自評與互評、教師評價開展全方位、動態的評價。

3 基于ADIIE 模型的高職英語個性化教學實踐效果與分析

3.1 教學效果

3.1.1 個性化教學對高分組的成績影響

由表4 可知，對于高分組的學生而言，在后測環節，思想內容部分提分最多，個性化教學實踐在寫作部分對寫作篇幅、思想內容、語言、篇章組織結構的提升具有顯著效果（P 值均小于0.05）。

表4 個性化教學對高分組在寫作前/后測中成績影響的差異

3.1.2 個性化教學對中分組的成績影響

由表5 可知，對于中分組的學生而言，在后測環節，思想內容、語言部分提分最多，個性化教學實踐在寫作部分對寫作篇幅、思想內容、語言、篇章組織結構的提升具有顯著效果（P 值均小于0.05）。

表5 個性化教學對中分組在寫作前/后測中成績影響的差異

3.1.3 個性化教學對低分組的成績影響

由表6 可知，對于低分組的學生而言，在后測環節，寫作篇幅、思想內容部分提高最多，個性化教學實踐在寫作部分對寫作篇幅、思想內容、語言篇章、組織結構的提升具有顯著效果（P 值均小于0.05）。

表6 個性化教學對低分組在寫作前/后測中成績影響的差異

3.2 個性化教學學生滿意度調查

在教學實踐結束后，筆者對學生下發問卷且對問卷結果作出研究分析。調查問卷采用李克特五級量表[11]，共發放問卷32 份，回收有效問卷32 份。問卷從教學設計、資源及習題推薦、評價方式、問題解決率、知識狀態掌握等級滿意度等5個維度對學生滿意度展開分析，均值分別為4.69、4.57、4.75、4.80、4.62，均接近五級量表最高等級，說明學生對個性化教學具有較高滿意度。

4 結束語

教學實踐證明，在“實用英語”課程教學中實施基于ADIIE 模型的個性化教學，能促進學生綜合能力提升。通過協同過濾推薦學習資源及認知模型診斷匹配與認知水平相對應的習題，能最大限度地調動學生的主動性及積極性，有利于對主題的深度挖掘，培養思辨能力。在今后的研究中，應進一步擴大研究對象的范圍，使研究成果更具客觀性和適用性。另外，在課后學習環節，由于部分學生自覺學習習慣難以養成，如何在課程教學實施中激勵學生潛移默化地形成持之以恒的自主學習習慣值得后期探索。