基于數據驅動的大學英語個性化學習路徑設計研究

本文引用格式：.基于數據驅動的大學英語個性化學習路徑設計研究［J].藝術科技，2025，38（7）：65-67，243.

中圖分類號：G434；H319.3 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）07-0065-03

在高等教育數字化轉型背景下，大學英語教學面臨教學模式單一、學生個體差異難以兼顧等現實困境，亟須探索以數據驅動為核心的個性化學習路徑，以提升教學的精準性和學習的有效性。本文旨在構建基于大數據與人工智能技術的大學英語個性化學習路徑設計框架，通過整合學習分析、智能推薦和動態反饋機制，實現從標準化教向精準化學習轉型。本文聚焦大學英語教學場景，結合建構主義理論與精準教學理念，提出“數據采集一學生畫像一路徑生成一動態優化”的閉環設計模型，并探討人工智能技術與教學實踐的融合路徑。本文旨在為破解英語教學同質化問題提供技術方案，為教育數據驅動的個性化學習理論發展與實踐創新提供參考。

育已不再僅僅是語言知識的傳授，更肩負著培養跨文化交際能力、批判性思維和自主學習能力的任務。然而，在實際教學中，大學英語課程仍存在諸多亟待解決的問題。傳統課堂教學模式以教材為中心，內容設計以應試為導向，忽視了學生之間能力水平、興趣取向與學習節奏的個體差異。這種標準化教學方式往往導致學生學習積極性不足，教學效果難以達到預期。

此外，隨著高校招生規模的擴大，班級人數普遍偏多，教師難以對學生進行個性化輔導，也難以及時掌握每個學生的學習進度和薄弱環節。許多大學生對英語學習抱有消極態度，甚至出現“學而無用”的困惑。在此背景下，如何借助現代信息技術革新教學內容、方式和評價機制，成為當前大學英語改革的重點課題。

1研究背景

1.1大學英語教學面臨的困境與轉型需求在信息化和經濟全球化深人發展的背景下，大學英語教

1.2數據技術發展為教學變革提供契機近年來，教育技術的飛速發展為教學模式轉型提供了新動能。以大數據、人工智能和學習分析為核心的“教育數據科學”迅速崛起，為教師精準教學與學生個性化學習提供了技術支撐。教育大數據具有體量大、維度多、實時性強的特點，能夠詳細記錄學習者的學習行為、認知過程與情感變化，從而為教學提供全面、動態的反饋機制。

在英語教學領域，通過對學生在線學習數據（如視頻觀看時長、測驗正確率、學習資源訪問頻率、學習路徑選擇等）的深度分析，可以精準識別其語言能力特征、學習習慣與認知偏好，進一步實現教學資源與學習需求之間的高效匹配。這種數據驅動下的教學模式強調學習者中心、精準支持和持續反饋，為實現因材施教提供了可行路徑。

在國際上，個性化學習已成為高等教育發展的熱點方向。美國、英國、芬蘭等國家在中小學和高等教育階段廣泛應用學習分析技術輔助教學決策。例如，麻省理工學院開發的OpenLearningInitiative（OLI）平臺、卡內基梅隆大學的CourseSignals系統等，均能實現學習路徑動態推薦與預警干預。

國內的研究起步較晚，但近年來發展迅速。清華大學、北京師范大學、華東師范大學等高校積極探索智慧教學與數據賦能的融合路徑。例如，“學在浙大”平臺、“愛課程”MOOC平臺已具備學習數據追蹤和個性推薦功能，初步實現對學生學習過程的量化和可視化。

然而，從研究現狀來看，多數項目側重于技術實現，缺乏系統的教學設計與路徑建構理論支撐，特別是在大學英語教學場景中，尚缺乏針對性和實踐性強的個性化路徑設計模型。

2基于數據驅動的大學英語個性化學習路徑設計

2.1理論基礎與設計理念

數據驅動的個性化學習路徑設計不僅是一種技術革新，更是教育理念和教學模式的深層次變革。其設計基礎來源于以下幾種理論支撐。

2.1.1 建構主義學習理論

建構主義學習理論強調學生是教育的主體，是知識意義的主動建構者[1]，學習是學生主動建構知識的過程，強調學生的主體地位和個性差異。在數據驅動路徑中，系統根據學生個體特征推送內容和資源，正是對因材施教原則的技術性實現。通過“學生主導一數據支持一系統反饋”這一機制，促進知識的個性建構和技能遷移。

2.1.2精準教學理論

精準教學關注教學內容與學生學習能力的高度匹配，強調通過數據分析手段了解學生的知識狀態與學習進程，從而為每個學生提供最適切的教學服務一—為學生提供個性化的指導，從而有效提升學生的學習成效[2]。個性化路徑的核心目標就是通過數據感知學習狀態，提供最優學習路徑和最有

效干預方案。

2.1.3學習分析理論

學習分析（LearningAnalytics）技術通過對學習者及其與學習環境相互作用過程中產生的學習大數據進行測量、收集，在此基礎上評價學習者、監測學習行為與效果，通過分析發現學習中的潛在問題，并對問題進行預測與干預。其充分尊重學習者的個性特征，滿足學習者個性化學習需求，為學習者提供自適應學習策略，促進學習者個性化自主學習[3]。其能為個性化學習路徑的動態更新、實時評估和預警干預提供理論框架與技術支持。

2.1.4人工智能與推薦系統理論

人工智能推薦系統是當今最具影響力的信息技術之一，尤其在教學資源配置方面，其精確性和個性化能為教師和學生提供極大的便利[4]。借助協同過濾、內容過濾、混合模型等算法，可對學習資源、學習順序、學習節奏進行個性化配置，從而提升學習效率和學習體驗。

基于上述理論基礎，數據驅動的大學英語學習路徑設計需遵循四項基本原則，即以學生為中心、以數據為依據、以目標為導向、以持續反饋為動力。

2.2學習路徑設計流程與關鍵環節

一個完整的個性化學習路徑設計過程應包含5個階段：數據采集、學生畫像構建、路徑規劃、實施追蹤與路徑優化。這一閉環過程能使路徑動態生成并持續迭代。

2.2.1第一階段：數據采集與整合

數據采集是路徑設計的前提，數據的廣度與深度直接影響畫像精度與路徑匹配度。當前主要采集的數據包括：

行為數據：點擊記錄、任務完成率、登錄頻率、討論區活躍度等；能力數據：各類測驗成績、寫作評分、口語打分等；情感數據：學習動機調查、問卷反饋、即時情緒識別（如基于語音或視頻等）；平臺數據：學習路徑軌跡、資源使用頻次、模塊停留時長等；交互數據：師生交流、同伴互評、協作學習行為等。

采集高質量的數據需依賴功能強大的智慧教學平臺，如超星泛雅、智慧樹、雨課堂、智慧教學云平臺等，同時需保障數據安全性與隱私合規性。

2.2.2第二階段：學生畫像構建

整合數據后，系統通過算法模型形成多維學生畫像，涵蓋以下維度：

語言能力維度：聽說讀寫譯技能強弱；認知風格維度：視覺型、聽覺型、動手型等；學習行為維度：自主性、持久性、反思性；學習動機維度：興趣導向、考試導向、實用導向；技術素養維度：對數字化平臺的操作熟練度。

目前常用的畫像構建方法包括K-means聚類分析、決策樹分類、神經網絡識別等。部分高校還嘗試引入生成式AI參與畫像構建，提高個體差異識別的敏感性與精度。

2.2.3第三階段：個性化路徑生成與資源推送

學生畫像形成后，系統根據其能力水平與目標設定學習路徑，主要類型見表1。

學習路徑體現為一個模塊化、可視化的“學習地圖”，每個模塊配有目標、資源、任務與考核形式，學生可在其中選擇、調整、復習、迭代，實現“按需學習”“可調路徑”。

2.2.4第四階段：過程追蹤與動態反饋

系統需內置多個監測機制，追蹤學生在學習路徑中的表現。學習軌跡圖譜：記錄學生在每個模塊的停留時間、操作行為、完成度；動態能力曲線：繪制學生在各項能力維度上的變化趨勢；即時反饋系統：對作業、答題、口語練習進行即時評價；情緒監測機制：識別學習倦怠、情緒波動等狀態，及時預警。

系統可根據學生的行為表現，實時調整路徑難度、資源推送與任務順序，真正實現“路徑即人、路徑隨人”。

2.2.5第五階段：路徑優化與教師干預機制

教師在路徑優化中扮演著關鍵角色。路徑審核人：教師可對系統推薦的路徑進行人工審查，添加或刪除模塊；個別指導者：對于表現異?；驅W習效果不佳的學生，教師可提供面談或學習方案調整；情感支持者：教師通過反饋與激勵激發學生的學習動力；內容建設者：教師可上傳自定義任務、測試題庫、語音講解等資源，豐富路徑生態。建立“教師一學生一系統”三方聯動機制，有助于保證學習路徑的科學性、人文性與實效性。

2.3智能技術與平臺工具的融合應用

個性化路徑設計離不開先進教育技術的支撐，以下是幾種關鍵技術的應用場景。

2.3.1大數據與AI算法

協同過濾算法：根據“相似用戶”選擇推薦學習資源;預測性分析模型：預測學生的考試表現、學習中斷風險；自

然語言處理技術（NLP）：用于口語、寫作的智能批改；情感分析技術：識別學生的情緒狀態，判斷其心理負擔；推薦系統引擎：動態推送符合學生興趣與能力的內容。

2.3.2智能平臺與工具支持

平臺通過“數據一算法一反饋”三維協作機制，不斷優化個性化學習路徑的效果。

2.4多元化路徑類型示例與實踐方案

為更好地滿足不同學生的需求，可以在路徑設計中提供以下多元化路徑方案：

任務型路徑：以任務驅動學習為導向，如完成一場英語演講、撰寫一篇博客等；項目型路徑：圍繞真實項目進行組織，如模擬國際會議、小組調研項目等；情境型路徑：構建虛擬情境，如模擬機場、咖啡店對話等，提升實用表達能力；融合型路徑：跨課程融合學習，如“英語 + 心理學”“英語 + 編程”等，提升語言遷移能力；社群型路徑：依托同伴互助機制，組織小組學習社群、興趣小組，提升社交性學習能力。

路徑多樣化有助于激發學生的參與感與成就感，從而增強學生持續學習動力。

2.5實施保障機制與優化建議

為確保路徑設計有效落地與執行，需構建完善的制度與支持機制。

2.5.1 制度支持

建立學習路徑評估機制，將其納入學業成績考核；推行學習路徑積分制，用于認證學習成果；鼓勵學生參與路徑設計，形成路徑共創機制。

2.5.2教師發展支持

建設“數據素養與教學設計”教師培訓體系；鼓勵教師參與平臺內容建設，獲取教學獎勵；設立“路徑優化研究共同體”，促進教師協作。

2.5.3 未來優化方向

引人AIGC（AI生成內容）技術，為學生提供智能對話練習、口語對答；推進XR（AR/VR）技術在英語學習路徑中的應用，提升沉浸式體驗；推動學習路徑與職業能力模型對接，實現“學業一職業”一體化培養。

3結語

本文基于數據驅動理念，構建了大學英語個性化學習路徑設計的理論框架與實踐模型，通過整合學習分析、智能推薦與動態反饋技術，探索了從標準化教學向精準化學習轉型的有效路徑。研究提出“數據采集一學生畫像一路徑生成—動態優化”的閉環設計流程，并結合智能平臺與多元化路徑類型，為破解大學英語教學同質化問題提供了系統性解決方案。研究結果表明，數據驅動的個性化學習路徑能夠精準適配學生的個體差異，提升學習效率，增強學習動機，同時推動課程體系重構與教學治理現代化，為高校英語教學改革提供理論支撐與實踐范式。

然而，本研究也存在一定的局限性：首先，個性化路徑設計與實施高度依賴技術平臺和數據質量，部分高校可能面臨基礎設施不足或數據采集標準不統一的問題；其次，學生畫像的構建算法仍需優化，尤其在情感識別與動機分析方面，現有技術的準確性有待提升；最后，路徑動態調整的實時性與教師人工干預的平衡機制仍需進一步探索。未來研究可聚焦多模態數據融合、生成式AI在路徑設計中的應用以及跨學科學習路徑的開發，以進一步完善個性化學習體系，推動教育數字化轉型的深化發展。

參考文獻：

[1］侯艷霞.建構主義理論下的大學英語個性化教學研究［J]：湖北廣播電視大學學報，2021，7（32）：131-132.

[2」趙陽.精準教學理念下大學英語混合式教學評價體系實踐應用[J」.佳木斯職業學院學報，2024，40（8）：126-128

[3」楊帥，白海城.基于學習分析理論的“互聯網+”時代成人個性化自主學習模式探究[J」.未來與發展，2019（3）：72-75.

[4」王年英.大數據背景下人工智能技術在大學英語教學中的運用分析[J].科研成果與傳播，2024（2）：162-164.