基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)英語個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)研究

本文引用格式：.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)英語個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)研究［J].藝術(shù)科技，2025，38（7）：65-67，243.

中圖分類號(hào)：G434；H319.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-9436（2025）07-0065-03

在高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，大學(xué)英語教學(xué)面臨教學(xué)模式單一、學(xué)生個(gè)體差異難以兼顧等現(xiàn)實(shí)困境，亟須探索以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，以提升教學(xué)的精準(zhǔn)性和學(xué)習(xí)的有效性。本文旨在構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的大學(xué)英語個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)框架，通過整合學(xué)習(xí)分析、智能推薦和動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)從標(biāo)準(zhǔn)化教向精準(zhǔn)化學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型。本文聚焦大學(xué)英語教學(xué)場(chǎng)景，結(jié)合建構(gòu)主義理論與精準(zhǔn)教學(xué)理念，提出“數(shù)據(jù)采集一學(xué)生畫像一路徑生成一動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的閉環(huán)設(shè)計(jì)模型，并探討人工智能技術(shù)與教學(xué)實(shí)踐的融合路徑。本文旨在為破解英語教學(xué)同質(zhì)化問題提供技術(shù)方案，為教育數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)理論發(fā)展與實(shí)踐創(chuàng)新提供參考。

育已不再僅僅是語言知識(shí)的傳授，更肩負(fù)著培養(yǎng)跨文化交際能力、批判性思維和自主學(xué)習(xí)能力的任務(wù)。然而，在實(shí)際教學(xué)中，大學(xué)英語課程仍存在諸多亟待解決的問題。傳統(tǒng)課堂教學(xué)模式以教材為中心，內(nèi)容設(shè)計(jì)以應(yīng)試為導(dǎo)向，忽視了學(xué)生之間能力水平、興趣取向與學(xué)習(xí)節(jié)奏的個(gè)體差異。這種標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)方式往往導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不足，教學(xué)效果難以達(dá)到預(yù)期。

此外，隨著高校招生規(guī)模的擴(kuò)大，班級(jí)人數(shù)普遍偏多，教師難以對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化輔導(dǎo)，也難以及時(shí)掌握每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和薄弱環(huán)節(jié)。許多大學(xué)生對(duì)英語學(xué)習(xí)抱有消極態(tài)度，甚至出現(xiàn)“學(xué)而無用”的困惑。在此背景下，如何借助現(xiàn)代信息技術(shù)革新教學(xué)內(nèi)容、方式和評(píng)價(jià)機(jī)制，成為當(dāng)前大學(xué)英語改革的重點(diǎn)課題。

1研究背景

1.1大學(xué)英語教學(xué)面臨的困境與轉(zhuǎn)型需求在信息化和經(jīng)濟(jì)全球化深人發(fā)展的背景下，大學(xué)英語教

1.2數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展為教學(xué)變革提供契機(jī)近年來，教育技術(shù)的飛速發(fā)展為教學(xué)模式轉(zhuǎn)型提供了新動(dòng)能。以大數(shù)據(jù)、人工智能和學(xué)習(xí)分析為核心的“教育數(shù)據(jù)科學(xué)”迅速崛起，為教師精準(zhǔn)教學(xué)與學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了技術(shù)支撐。教育大數(shù)據(jù)具有體量大、維度多、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠詳細(xì)記錄學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、認(rèn)知過程與情感變化，從而為教學(xué)提供全面、動(dòng)態(tài)的反饋機(jī)制。

在英語教學(xué)領(lǐng)域，通過對(duì)學(xué)生在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（如視頻觀看時(shí)長(zhǎng)、測(cè)驗(yàn)正確率、學(xué)習(xí)資源訪問頻率、學(xué)習(xí)路徑選擇等）的深度分析，可以精準(zhǔn)識(shí)別其語言能力特征、學(xué)習(xí)習(xí)慣與認(rèn)知偏好，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源與學(xué)習(xí)需求之間的高效匹配。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的教學(xué)模式強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者中心、精準(zhǔn)支持和持續(xù)反饋，為實(shí)現(xiàn)因材施教提供了可行路徑。

在國(guó)際上，個(gè)性化學(xué)習(xí)已成為高等教育發(fā)展的熱點(diǎn)方向。美國(guó)、英國(guó)、芬蘭等國(guó)家在中小學(xué)和高等教育階段廣泛應(yīng)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)輔助教學(xué)決策。例如，麻省理工學(xué)院開發(fā)的OpenLearningInitiative（OLI）平臺(tái)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的CourseSignals系統(tǒng)等，均能實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)路徑動(dòng)態(tài)推薦與預(yù)警干預(yù)。

國(guó)內(nèi)的研究起步較晚，但近年來發(fā)展迅速。清華大學(xué)、北京師范大學(xué)、華東師范大學(xué)等高校積極探索智慧教學(xué)與數(shù)據(jù)賦能的融合路徑。例如，“學(xué)在浙大”平臺(tái)、“愛課程”MOOC平臺(tái)已具備學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)追蹤和個(gè)性推薦功能，初步實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過程的量化和可視化。

然而，從研究現(xiàn)狀來看，多數(shù)項(xiàng)目側(cè)重于技術(shù)實(shí)現(xiàn)，缺乏系統(tǒng)的教學(xué)設(shè)計(jì)與路徑建構(gòu)理論支撐，特別是在大學(xué)英語教學(xué)場(chǎng)景中，尚缺乏針對(duì)性和實(shí)踐性強(qiáng)的個(gè)性化路徑設(shè)計(jì)模型。

2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)英語個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)

2.1理論基礎(chǔ)與設(shè)計(jì)理念

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)不僅是一種技術(shù)革新，更是教育理念和教學(xué)模式的深層次變革。其設(shè)計(jì)基礎(chǔ)來源于以下幾種理論支撐。

2.1.1 建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論

建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論強(qiáng)調(diào)學(xué)生是教育的主體，是知識(shí)意義的主動(dòng)建構(gòu)者[1]，學(xué)習(xí)是學(xué)生主動(dòng)建構(gòu)知識(shí)的過程，強(qiáng)調(diào)學(xué)生的主體地位和個(gè)性差異。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)路徑中，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生個(gè)體特征推送內(nèi)容和資源，正是對(duì)因材施教原則的技術(shù)性實(shí)現(xiàn)。通過“學(xué)生主導(dǎo)一數(shù)據(jù)支持一系統(tǒng)反饋”這一機(jī)制，促進(jìn)知識(shí)的個(gè)性建構(gòu)和技能遷移。

2.1.2精準(zhǔn)教學(xué)理論

精準(zhǔn)教學(xué)關(guān)注教學(xué)內(nèi)容與學(xué)生學(xué)習(xí)能力的高度匹配，強(qiáng)調(diào)通過數(shù)據(jù)分析手段了解學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)與學(xué)習(xí)進(jìn)程，從而為每個(gè)學(xué)生提供最適切的教學(xué)服務(wù)一—為學(xué)生提供個(gè)性化的指導(dǎo)，從而有效提升學(xué)生的學(xué)習(xí)成效[2]。個(gè)性化路徑的核心目標(biāo)就是通過數(shù)據(jù)感知學(xué)習(xí)狀態(tài)，提供最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑和最有

效干預(yù)方案。

2.1.3學(xué)習(xí)分析理論

學(xué)習(xí)分析（LearningAnalytics）技術(shù)通過對(duì)學(xué)習(xí)者及其與學(xué)習(xí)環(huán)境相互作用過程中產(chǎn)生的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量、收集，在此基礎(chǔ)上評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者、監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)行為與效果，通過分析發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中的潛在問題，并對(duì)問題進(jìn)行預(yù)測(cè)與干預(yù)。其充分尊重學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征，滿足學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，為學(xué)習(xí)者提供自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略，促進(jìn)學(xué)習(xí)者個(gè)性化自主學(xué)習(xí)[3]。其能為個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的動(dòng)態(tài)更新、實(shí)時(shí)評(píng)估和預(yù)警干預(yù)提供理論框架與技術(shù)支持。

2.1.4人工智能與推薦系統(tǒng)理論

人工智能推薦系統(tǒng)是當(dāng)今最具影響力的信息技術(shù)之一，尤其在教學(xué)資源配置方面，其精確性和個(gè)性化能為教師和學(xué)生提供極大的便利[4]。借助協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、混合模型等算法，可對(duì)學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)順序、學(xué)習(xí)節(jié)奏進(jìn)行個(gè)性化配置，從而提升學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

基于上述理論基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)英語學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)需遵循四項(xiàng)基本原則，即以學(xué)生為中心、以數(shù)據(jù)為依據(jù)、以目標(biāo)為導(dǎo)向、以持續(xù)反饋為動(dòng)力。

2.2學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)流程與關(guān)鍵環(huán)節(jié)

一個(gè)完整的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)過程應(yīng)包含5個(gè)階段：數(shù)據(jù)采集、學(xué)生畫像構(gòu)建、路徑規(guī)劃、實(shí)施追蹤與路徑優(yōu)化。這一閉環(huán)過程能使路徑動(dòng)態(tài)生成并持續(xù)迭代。

2.2.1第一階段：數(shù)據(jù)采集與整合

數(shù)據(jù)采集是路徑設(shè)計(jì)的前提，數(shù)據(jù)的廣度與深度直接影響畫像精度與路徑匹配度。當(dāng)前主要采集的數(shù)據(jù)包括：

行為數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊記錄、任務(wù)完成率、登錄頻率、討論區(qū)活躍度等；能力數(shù)據(jù)：各類測(cè)驗(yàn)成績(jī)、寫作評(píng)分、口語打分等；情感數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)調(diào)查、問卷反饋、即時(shí)情緒識(shí)別（如基于語音或視頻等）；平臺(tái)數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)路徑軌跡、資源使用頻次、模塊停留時(shí)長(zhǎng)等；交互數(shù)據(jù)：師生交流、同伴互評(píng)、協(xié)作學(xué)習(xí)行為等。

采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)需依賴功能強(qiáng)大的智慧教學(xué)平臺(tái)，如超星泛雅、智慧樹、雨課堂、智慧教學(xué)云平臺(tái)等，同時(shí)需保障數(shù)據(jù)安全性與隱私合規(guī)性。

2.2.2第二階段：學(xué)生畫像構(gòu)建

整合數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)通過算法模型形成多維學(xué)生畫像，涵蓋以下維度：

語言能力維度：聽說讀寫譯技能強(qiáng)弱；認(rèn)知風(fēng)格維度：視覺型、聽覺型、動(dòng)手型等；學(xué)習(xí)行為維度：自主性、持久性、反思性；學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)維度：興趣導(dǎo)向、考試導(dǎo)向、實(shí)用導(dǎo)向；技術(shù)素養(yǎng)維度：對(duì)數(shù)字化平臺(tái)的操作熟練度。

目前常用的畫像構(gòu)建方法包括K-means聚類分析、決策樹分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別等。部分高校還嘗試引入生成式AI參與畫像構(gòu)建，提高個(gè)體差異識(shí)別的敏感性與精度。

2.2.3第三階段：個(gè)性化路徑生成與資源推送

學(xué)生畫像形成后，系統(tǒng)根據(jù)其能力水平與目標(biāo)設(shè)定學(xué)習(xí)路徑，主要類型見表1。

學(xué)習(xí)路徑體現(xiàn)為一個(gè)模塊化、可視化的“學(xué)習(xí)地圖”，每個(gè)模塊配有目標(biāo)、資源、任務(wù)與考核形式，學(xué)生可在其中選擇、調(diào)整、復(fù)習(xí)、迭代，實(shí)現(xiàn)“按需學(xué)習(xí)”“可調(diào)路徑”。

2.2.4第四階段：過程追蹤與動(dòng)態(tài)反饋

系統(tǒng)需內(nèi)置多個(gè)監(jiān)測(cè)機(jī)制，追蹤學(xué)生在學(xué)習(xí)路徑中的表現(xiàn)。學(xué)習(xí)軌跡圖譜：記錄學(xué)生在每個(gè)模塊的停留時(shí)間、操作行為、完成度；動(dòng)態(tài)能力曲線：繪制學(xué)生在各項(xiàng)能力維度上的變化趨勢(shì)；即時(shí)反饋系統(tǒng)：對(duì)作業(yè)、答題、口語練習(xí)進(jìn)行即時(shí)評(píng)價(jià)；情緒監(jiān)測(cè)機(jī)制：識(shí)別學(xué)習(xí)倦怠、情緒波動(dòng)等狀態(tài)，及時(shí)預(yù)警。

系統(tǒng)可根據(jù)學(xué)生的行為表現(xiàn)，實(shí)時(shí)調(diào)整路徑難度、資源推送與任務(wù)順序，真正實(shí)現(xiàn)“路徑即人、路徑隨人”。

2.2.5第五階段：路徑優(yōu)化與教師干預(yù)機(jī)制

教師在路徑優(yōu)化中扮演著關(guān)鍵角色。路徑審核人：教師可對(duì)系統(tǒng)推薦的路徑進(jìn)行人工審查，添加或刪除模塊；個(gè)別指導(dǎo)者：對(duì)于表現(xiàn)異?；?qū)W習(xí)效果不佳的學(xué)生，教師可提供面談或?qū)W習(xí)方案調(diào)整；情感支持者：教師通過反饋與激勵(lì)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力；內(nèi)容建設(shè)者：教師可上傳自定義任務(wù)、測(cè)試題庫、語音講解等資源，豐富路徑生態(tài)。建立“教師一學(xué)生一系統(tǒng)”三方聯(lián)動(dòng)機(jī)制，有助于保證學(xué)習(xí)路徑的科學(xué)性、人文性與實(shí)效性。

2.3智能技術(shù)與平臺(tái)工具的融合應(yīng)用

個(gè)性化路徑設(shè)計(jì)離不開先進(jìn)教育技術(shù)的支撐，以下是幾種關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

2.3.1大數(shù)據(jù)與AI算法

協(xié)同過濾算法：根據(jù)“相似用戶”選擇推薦學(xué)習(xí)資源;預(yù)測(cè)性分析模型：預(yù)測(cè)學(xué)生的考試表現(xiàn)、學(xué)習(xí)中斷風(fēng)險(xiǎn)；自

然語言處理技術(shù)（NLP）：用于口語、寫作的智能批改；情感分析技術(shù)：識(shí)別學(xué)生的情緒狀態(tài)，判斷其心理負(fù)擔(dān)；推薦系統(tǒng)引擎：動(dòng)態(tài)推送符合學(xué)生興趣與能力的內(nèi)容。

2.3.2智能平臺(tái)與工具支持

平臺(tái)通過“數(shù)據(jù)一算法一反饋”三維協(xié)作機(jī)制，不斷優(yōu)化個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的效果。

2.4多元化路徑類型示例與實(shí)踐方案

為更好地滿足不同學(xué)生的需求，可以在路徑設(shè)計(jì)中提供以下多元化路徑方案：

任務(wù)型路徑：以任務(wù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)為導(dǎo)向，如完成一場(chǎng)英語演講、撰寫一篇博客等；項(xiàng)目型路徑：圍繞真實(shí)項(xiàng)目進(jìn)行組織，如模擬國(guó)際會(huì)議、小組調(diào)研項(xiàng)目等；情境型路徑：構(gòu)建虛擬情境，如模擬機(jī)場(chǎng)、咖啡店對(duì)話等，提升實(shí)用表達(dá)能力；融合型路徑：跨課程融合學(xué)習(xí)，如“英語 + 心理學(xué)”“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(jī)制，組織小組學(xué)習(xí)社群、興趣小組，提升社交性學(xué)習(xí)能力。

路徑多樣化有助于激發(fā)學(xué)生的參與感與成就感，從而增強(qiáng)學(xué)生持續(xù)學(xué)習(xí)動(dòng)力。

2.5實(shí)施保障機(jī)制與優(yōu)化建議

為確保路徑設(shè)計(jì)有效落地與執(zhí)行，需構(gòu)建完善的制度與支持機(jī)制。

2.5.1 制度支持

建立學(xué)習(xí)路徑評(píng)估機(jī)制，將其納入學(xué)業(yè)成績(jī)考核；推行學(xué)習(xí)路徑積分制，用于認(rèn)證學(xué)習(xí)成果；鼓勵(lì)學(xué)生參與路徑設(shè)計(jì)，形成路徑共創(chuàng)機(jī)制。

2.5.2教師發(fā)展支持

建設(shè)“數(shù)據(jù)素養(yǎng)與教學(xué)設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)體系；鼓勵(lì)教師參與平臺(tái)內(nèi)容建設(shè)，獲取教學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)；設(shè)立“路徑優(yōu)化研究共同體”，促進(jìn)教師協(xié)作。

2.5.3 未來優(yōu)化方向

引人AIGC（AI生成內(nèi)容）技術(shù)，為學(xué)生提供智能對(duì)話練習(xí)、口語對(duì)答；推進(jìn)XR（AR/VR）技術(shù)在英語學(xué)習(xí)路徑中的應(yīng)用，提升沉浸式體驗(yàn)；推動(dòng)學(xué)習(xí)路徑與職業(yè)能力模型對(duì)接，實(shí)現(xiàn)“學(xué)業(yè)一職業(yè)”一體化培養(yǎng)。

3結(jié)語

本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理念，構(gòu)建了大學(xué)英語個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)的理論框架與實(shí)踐模型，通過整合學(xué)習(xí)分析、智能推薦與動(dòng)態(tài)反饋技術(shù)，探索了從標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)向精準(zhǔn)化學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型的有效路徑。研究提出“數(shù)據(jù)采集一學(xué)生畫像一路徑生成—?jiǎng)討B(tài)優(yōu)化”的閉環(huán)設(shè)計(jì)流程，并結(jié)合智能平臺(tái)與多元化路徑類型，為破解大學(xué)英語教學(xué)同質(zhì)化問題提供了系統(tǒng)性解決方案。研究結(jié)果表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑能夠精準(zhǔn)適配學(xué)生的個(gè)體差異，提升學(xué)習(xí)效率，增強(qiáng)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，同時(shí)推動(dòng)課程體系重構(gòu)與教學(xué)治理現(xiàn)代化，為高校英語教學(xué)改革提供理論支撐與實(shí)踐范式。

然而，本研究也存在一定的局限性：首先，個(gè)性化路徑設(shè)計(jì)與實(shí)施高度依賴技術(shù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)質(zhì)量，部分高校可能面臨基礎(chǔ)設(shè)施不足或數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題；其次，學(xué)生畫像的構(gòu)建算法仍需優(yōu)化，尤其在情感識(shí)別與動(dòng)機(jī)分析方面，現(xiàn)有技術(shù)的準(zhǔn)確性有待提升；最后，路徑動(dòng)態(tài)調(diào)整的實(shí)時(shí)性與教師人工干預(yù)的平衡機(jī)制仍需進(jìn)一步探索。未來研究可聚焦多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、生成式AI在路徑設(shè)計(jì)中的應(yīng)用以及跨學(xué)科學(xué)習(xí)路徑的開發(fā)，以進(jìn)一步完善個(gè)性化學(xué)習(xí)體系，推動(dòng)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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