数据驱动教学范式下大学生英语自主探究学习模式研究*

2021-12-10 01:39鲁晶晶袁朝辉
佳木斯大学社会科学学报 2021年6期
关键词:语料库范式驱动

鲁晶晶,袁朝辉

(陕西科技大学 外语系,陕西 西安 710021)

新世纪《大学英语课程教学要求》提出要全面培养高校大学生的英语综合文化素质及语言运用水平,从而不断实现大学生自主探究学习能力的有效提升。数据驱动教学范式也被称作数据驱动学习,其实质是教师引导学生基于大数据语料库实施语言学习的一种新颖教学方法,此方法最先由Tim Johns教授于上世纪九十年代正式提出[1]。当前,国内部分高校在利用语料库数据驱动教学范式推动大学生英语自主探究学习上进行了一些有益的尝试,特别是在英语词汇、语法、写作等很多方面都得到了广泛地运用。而学界对数据驱动学习范式下英语分项教学研究成果不在少数,而且很多学术论文都提及此教学模式能够推动学生自主学习,但是对于这一预期目前还缺乏实践验证。本文通过实验对照,用统计数据分析了数据驱动学习范式是如何克服传统大学英语课堂学时少、教学内容多的问题,并是如何调动学生课后自主研习兴趣,提高英语自主学习效能的,由此也证明数据驱动学习范式是推动大学生英语教学改革的有效途径。

一、数据驱动教学范式的理论研究与技术支撑

(一)数据驱动教学范式的理论研究

在Tim Johns教授看来,数据驱动教学以建构主义为基础理论,引导学生利用高校提供的在线语料库和网络电子学习资料库开展以探究为主的自主学习活动,数据驱动教学强调学生对知识要点的主动精准探索和对已学知识意义的主动建构,鼓励学习者主动从大量真实的语料中探索、归纳出一些语言应用的规律,构建出属于自己的语言知识体系。对于数据驱动教学范式的理论研究,有必要从语言教学范式的转变历程入手进行探讨。语言教学范式转变大致经历了三个阶段:传统经验模仿教学范式——计算机辅助教学范式——数据驱动教学范式。

首先,传统经验模仿教学范式。在依赖于经验模仿的传统英语教学范式中,教师占据教学主导地位,而学生则只能被动地接受知识[2]。英语课堂教学内容以教材课本为主,过于注重教师经验和知识考点的传授,在教学工具的选择上主要以粉笔、黑板等传统教学工具为主。此种教学范式基于行为主义学习理论建构而成,教师教学偏重于学生的学习习得,忽视学生对于语言知识的探索和创新能力[3]。

其次,计算机辅助教学范式。计算机辅助教学是目前普通高校选用更为普遍的教学范式,其教学内容开始超越传统的书本教材,教师可以通过互联网搜集多样化的音视频、图片动画等教学资源来帮助学生建构语言知识体系,教学媒体也更多地使用多媒体课件、投影白板等,在一定程度上改变了传统经验模仿教学存在的教学内容单一化、教学方式落后、学生兴趣不足等缺点,但是学生在课堂上依然只能被动地接受知识,其自主探究学习的潜力没有得到有效地激发。

最后,数据驱动教学范式。网络大数据时代的到来,为数据驱动教学的开展创造了条件。在数据驱动教学范式中,教师已从传统英语知识要点的传授灌输者变为引导学生建构语言知识体系的指导者、协助者和监督者[4]。数据驱动教学范式倡导教师要引导学生主动获取包含所学知识要点在内的语言资料数据,从而驱动自身的学习需求,提升自己语言学习的兴趣。学习者能够利用各类互联网大数据检索分析工具,充分使用网络语料数据库提供的海量真实语料信息,展开探究式或验证式的语言自主学习,而不仅仅依靠教学课本和教师设计的有限的教学范例,从而为学生自主探究英语学习提供尽可能大的有效语言输入[5]。

(二)数据驱动教学范式的技术支撑

现今科技的发展推动人类开始由IT(信息技术)时代迈入DT(数据技术)时代,大数据作为新型的科技智慧力量正渗透到各行各业,高等英语教学在大数据技术的冲击下正悄然发生一场革命。随着我国教育信息化战略的实施,当前高校英语信息化教学环境正在不断得以优化,云计算、大数据、人工智能为核心的新技术在高校英语教学中的运用越来越广泛,这就为基于互联网和语料库的英语自主学习创造了条件[6]。

如时下高校流行的COCA语料库,充分展示出数据容量大、数据内容及种类丰富、数据价值高、数据查询速度快等特点,其能将海量书面语和口语材料文本信息、语音视频等多媒体文件同语料库索引技术有机融合,将图像、文字、音频等自然融入语言文本分析之中,实现语料库检索与多媒体文件展示的同步关联,无形间激发了学习者自主探究学习的兴趣,使学习者自发主动地利用人工智能去挖掘信息,获取知识含金量更高的语言习得要点,并以此为拓展建构丰富的语言知识体系[7]。与此同时,数据驱动教学范式可以使学习者突破封闭的物理教学时空,自主进入无界限的学习场域,无论是在课堂、宿舍,还是图书馆、家里,都可以实现线上线下的互动学习,有效地弥补大学英语课堂面授中存在的时间有限、课时相对不足的现实问题。此外,数据驱动教学范式还支持实现对英语课堂教学过程和结果的数据采集,通过对教学大数据的深度挖掘和分析,能够将数据背后隐藏的教学意义与教学价值呈现出来,帮助教师改进教学策略,辅助学生更精准高效地学习[8]。

二、数据驱动教学范式下大学生自主探究学习模式的建构

(一)大学生自主探究学习模式的构建

由数据驱动教学范式理论可知,利用大数据语料库设置英语课堂教学情境,对于激发学生学习兴趣、提升学生自主探究能力、实现所学新旧知识间的关联、构建完善的知识体系等多方面都具有重要意义。高校英语教学的目标是引导大学生实现对英语语言文化知识及意义体系的建构,而这个过程除了依靠教师对书本教材的重点点拨外,更重要的是要依靠大学生通过自主探究去完成学习[9]。网络大数据和语料库技术的融合,通过人机交互模式来建构交互式英语学习的环境,充分利用图文、音频、视频等来实现多感官刺激,调动大学生参与英语学习的积极性和主动性;另外,学生还可以根据自身学习需求实现对于语言知识的筛选,这对于培养大学生发现问题、解决问题的能力具有重要意义。

数据驱动教学范式下大学生英语自主学习模式的流程,主要分为三个阶段:提出问题—材料分析—归纳总结。首先,提出问题是教师在课堂上对学生预习和复习中产生的问题提出疑问或假设;其次,材料分析是学生通过自主学习或小组集体协作,针对教师提出的问题借助大数据语料库进行真实语料的检索,通过对词汇使用语境的分析,获取检索词汇、短语或某语法形式在一定语境中的使用行为,从而自主地解决学习进程中的各种疑惑;最后,归纳总结是学生在教师引导下,通过对检索词汇的分布、搭配、使用频率等数据分析,归纳出其常见的固定搭配,比较和掌握同义词间微妙的使用差别,熟练相关的句型和翻译写作的技巧等。

(二)大学生自主探究学习模式的特点

通过上文的分析,可以清楚地了解数据驱动范式下自主探究学习模式的基本构建方法,这一新型的自主学习模式体现出如下特点:

首先,该模式充分强调学习者的中心地位。在大学生自主探究式学习中,大学生调动了自身参与学习的积极性,使自己成为英语语言知识文化意义的建构者,成为语言学习思维创新的开拓探究者。大数据语料库可以使大学生获得精准的图文、音视频教学资源,帮助学生通过某一知识点的探究式学习自主构建语言知识体系,并进行英语文化背景知识的学习。

其次,数据驱动教学范式为学习者的语言学习创设了真实而有价值的语言学习情境。众所周知,语言的学习需要与真实的社会文化背景结合,教师课堂上使用的更多的是依据教材内容开发的多媒体课件,课堂中教师要在有限的时间内完成导学、知识要点点拨、知识关联讲解、课堂进度把控等,自然无法深入真实语言环境来详细地讲解知识重点,而在数据驱动教学方式中,大学生可以基于大数据语料库提供的多样真实的语言文化场景,自主探究新颖且富有思考价值的学习内容,激发大学生的学习兴趣,丰富其学习的过程,促使其投入更多的时间进行探究式学习和创新思维的拓展与开发。

再次,数据驱动教学范式下的大学生英语自主学习模式,更加注重协作探究式学习。此模式中大学生参与自主学习的各种行为数据,如语料库检索、视频音频点击、在线提问等各种自主学习的行为数据被智能教学平台所记录,大学生可以通过多种渠道同教师和同伴进行协作式探究,如对基于大数据语料库中的各种语法规则、语义表达、词汇搭配、句型特征等英语语言现象进行观察、分析和归类,从而开展验证式、探究式地学习,共同完成对所学英语知识体系的意义建构。教师也可以获取学生自主学习能力、学习目标达成度、学习疑难之处等信息,来有针对性地给予解答,并适时调整自己的教学方案,对之进行精准教学,以此来帮助大学生更好地制定学习计划、定制学习资源,改进自主学习的方法,使之学会在学中用、在用中学的双向结合,推进数据驱动的精准教学。

三、数据驱动教学范式下大学生英语自主探究学习实践验证与讨论

为了促进数据驱动教学范式下大学生自主学习模式的推广和应用,研究自主探究式学习对大学生英语学习效果的影响,现对大学英语公共课的数据驱动教学范式进行实践验证,并对实践过程和统计结果进行讨论。

(一)研究对象与研究方法

本项研究对象为某大学2019级旅游管理学院两个班级的各39名学生,对这两个班级在大学一年级时的大学英语期末考试平均成绩对比可以发现,两个班级英语综合水平大致相当。实验班(A班)同对照班(B班),选用一样的教材和英语教师,每周均有6课时的课堂教学。教师在实验班开展为期一年的数据驱动教学,推动学生在教师指导下展开课外自主探究式学习;同时在对照班实施传统的英语教学。本研究的前测和后测试题均为任课教师从大学英语六级历年考试真题中随机抽取,保证了测量工具具有较高的信度和效度。实验前,对两个班进行前测;一学年实验结束后,再对两个班进行后测。获取的数据采用 SPSS19.0统计软件展开分析。最后,对实验班学生进行专项问卷调查。

(二)实验过程及结果分析

1.实验过程

流程1:教师对实验班的学生进行为期一周的自主学习策略培训。首先实验班被分为9个小组,每组4人,每组推选出一名学习组长。然后对各小组展开数据驱动自主学习的策略培训,授课内容为大数据语料库的使用规则和使用方法。

流程2:教师在课堂面授中会向学生提出检索关键词汇和多项自主学习任务,各小组可根据教师布置的任务,也可以由各小组成员发现并提出问题,利用大数据语料库展开检索探究,通过对重点词汇、短语搭配、常用句型、语法规则等真实场景的用法和频率等进行分析探讨,最终达到解决学习问题的目的。

流程3:充分发挥任课教师的作用,指导各学习小组对检索内容和自主学习的结果进行归纳和总结,帮助学生对目标语料的语法规则、语用特征、语义表达等语言现象进行内化吸收。

流程4:通过为期一年的数据驱动教学范式实践教学,对实验班和对照班学生进行问卷调查和成绩统计,收集并分析数据。

2.结果分析

通过实验测试,发现实验班39人在使用数据驱动教学范式自主学习后,整体学习成绩不但比前测成绩上升了20.8分,而且比对照班平均成绩高出14.3分。整体通过率比前测提高了13.2个百分点,比普通班通过率高出7.2个百分点。同时,对两个班级的前测成绩和后测成绩运用统计软件进行检验,结果显示,实验前后两次成绩配对样本取值为12.520,p<0.01(相关系数达到0.01显著性水平,表明研究对象英语成绩的显著提高与采用数据驱动学习模式存在高度的相关性(如表1所示)。

表1 两个班级的前测成绩和后测成绩对比

而针对实验A班39名学生的专项问卷调查显示如表2所示:

表2 实验A班39名学生的专项问卷调查

调查问卷结果表明,数据驱动教学范式下的大学生英语自主探究学习模式使实验A班88.8%的学生认为自己的英语词汇水平获得明显地提升,这也反映着考试卷面上学生的词汇辨析和完形填空分数得到较大提升,接下来提升较为明显的几项英语语言技能分别为写作水平、阅读水平、听力水平,只有在学生的翻译和口语水平提升方面未能获得学生的较高认可。

纵观上述实验和问卷调查结果可以看出,同传统学习模式相比,绝大多数学生更加认可数据驱动的自主探究学习模式。通过该模式的学习,大学生不但在词汇、短语、句型使用水平上有很大提高,而且有助于促进大学生依靠大数据语料库工具提升自己的归纳总结、小组协作、自主探究和语言数据检索等各项能力,这一结果表明,数据驱动教学范式实践教学对学生的英语学习产生了良好促进作用。

(三)实验讨论与研究启示

1.实验讨论

通过上述研究不难发现,借助大数据语料库学习的大学生,能够接触到海量的、有价值的语料资源,对英语词汇、短语、句型的考点有了更为精准而深入的认知,多数同学认为数据驱动自主学习激发了自身的学习动力和兴趣。还有学生表示,自己以前学习都是通过对课堂有限知识的吸收内化来完成的,课后更多地是习题演练。通过数据驱动学习,自己投入英语学习的时间明显增多,在解决了单词、短语搭配以及同义词、多义词的辨析后,单词记忆的容量得到成倍地增长。还有学生认为,自己从前在学习方法上只是孤立地背单词、学语法,接触了数据驱动教学模式后,才明白英语知识关联性的重要性,只要一个检索关键词,就可以引导出丰富的短语、句式和无数真实的语用场景,从而实现对自己知识结构不断地充实和优化,在实现成绩显著提升同时,也激发了对英语学习的兴趣。

2.研究启示

第一,要注重培养大学生的自主学习能力。数据驱动教学范式让英语课堂教学空间由封闭迈向开放,大学生成为语言知识的主动建构者,语言数据检索和人机互动的学习过程成为大学生自我激励下的知识建构过程,教师要更多地指导大学生学会适应数据驱动教学范式,掌握人机互动的学习方法,加强自主学习监控,从而不断提升学生的自主探究能力和协作创新能力;第二,充分发挥教师的指导作用,不断督促教师实现自身知识结构的更新,提升自身的数据运用能力。在数据驱动教学中,教师必须熟悉大数据语料库的工作模式,扮演好知识传授者、技术指导者、自主学习协助者和自主学习管理者等多元化的角色。同时教师有必要对学生进行学习策略培训,帮助学生利用大数据语料库检索来扩充自身的英语知识体系,不断用自有的知识结构去内化吸收新的语言知识输入,达到语言学习效能的真正提升。

四、结论

本研究以现代语言学和建构主义教学理论为基础,利用大数据语料库对数据驱动教学范式下大学生英语自主探究学习模式进行了研究与实践,结果显示数据驱动教学范式不但能够提高大学生概括、分析、语言知识归纳和实践创新的能力,而且有助于增强大学生的自主学习和协作学习的能力,使大学生的英语考试成绩有显著提升,很好地解决了当前高校英语课堂教学学时安排少与学习内容多之间的矛盾。但是也要注意,数据驱动学习并非适合所有的语言学习者,对于语言初学者或者基础太弱的学生可能达不到预期效果,此问题还需要相关教师和研究者进行更多元化的教学方案设计和教学研究才有望得以解决。然而,随着科技的发展,基于大数据云计算和人工智能的数据驱动学习活动,必然有着广阔的发展前景。

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