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1 引言

随着信息技术的迭代升级，海量数据生成、存储与分析技术已渗透社会的各行各业。高等教育信息化建设正从“工具驱动”转向“数据驱动”。“大学英语”作为一门兼具工具性与人文性的核心通识课程，其传统的“一刀切”式课堂教学、单一的终结性评价机制，已难以满足新时代复合型创新人才培养对自主学习能力、思辨能力和跨文化沟通能力的需求[1]。

教育场景中的大数据，并非测试成绩、考勤率等常规教学数据信息的简单叠加，而是依托学习管理系统、在线课程平台、智能测评工具等形成的多来源、高频率、可关联的数据集。大数据“4V”特征在大学英语教学中的主要表现为：学习过程数据规模大（Volume）、数据形态多元（Variety）、反馈更新速度快（Velocity）、能够为学习趋势分析提供数据参考（Value）。因此，大数据技术为优化知识的传授方式和获取渠道提供了新的技术可能，也为教师从经验判断走向基于证据的教学决策提供了条件[2]。探讨大数据背景下重构大学英语的培养途径，对推动高等教育数字化转型具有重要的现实意义。

2 大数据对大学英语教学的重塑效应

在大学英语场景中，大数据的作用并不在于单纯将教学搬到线上，而在于借助对多平台、多模态学习数据的整合分析，将“4V”特征转化为资源配置、教学支持与评价反馈能力。大数据对大学英语教学的重塑效应主要体现在以下三个方面。

2.1 学习泛在化与资源生态化

传统大学英语教学高度依赖纸质教材和固定的课堂时间。在线课程平台（如慕课、微课、雨课堂、SPOC等）是实现泛在学习的重要载体，但真正支撑其持续优化的是平台积累的资源点击轨迹、检索记录、学习时段分布等大规模过程数据。基于这些数据，系统可以结合学生的专业背景、兴趣偏好和任务完成情况，从海量资源中筛选、分类和推荐适合的英语学习素材（如TED演讲、行业学术文献、地道外媒报道等），从而构建动态开放、可持续更新的英语学习资源库，实现更具针对性的泛在学习[3]。

2.2 教学精准化与需求个性化

每位学生的英语基础、学习风格、认知速度和记忆规律都存在客观差异。与仅反映学习结果的常规教学数据相比，大数据更强调对完整学习过程的连续追踪和多维关联分析。通过对学生线上听课时长、课后测试正确率、论坛互动频率、电子文本停留时间、作业修订次数、口语练习录音特征等“数字足迹”进行整合分析，系统能够为学生绘制相对完整的学习者画像（Learner Profile）。教师据此可以更清晰地识别学生在听力、语法、口语表达、学术阅读等方面的薄弱环节，在教学设计中实现教学内容的精准推送与个性化辅导[4]。

2.3 评价全过程化与反馈即时性

传统教学评价往往以期末一张试卷“定乾坤”，存在明显的滞后性。大数据背景下的教学评价，更强调对过程数据的实时采集与动态反馈。智能语音测评系统、自动化作文批改系统（如句酷批改网、Pigai等）能够对学生的口语发音、写作语法错误和修订轨迹，提供较为及时的反馈；学习管理系统（LMS）则能持续生成周度、月度学习报告，便于教师和学生根据数据变化，动态调整教学与学习策略。

3 当前大数据背景下大学英语人才培养面临的现实困境

大数据带来的技术红利显而易见，但在国内高校大学英语的实际教学实践中，技术与学科的深度融合仍面临诸多现实瓶颈。

3.1 “数据孤岛”现象严重，平台融合度低

目前，高校普遍引入了多种教学平台和软件（如超星学习通、中国大学MOOC、智慧树、各类单词打卡工具等）。然而，这些平台往往由不同的技术开发商提供，底层数据标准不一，接口不开放。学生在A平台上的阅读数据、在B平台上的口语数据、在C平台上的测试数据无法进行有效互联互通。教师面对碎片化、割裂的数据，难以形成对学生英语综合应用能力的完整、全景式评估，形成了典型的“数据孤岛”。

3.2 评价设计设置单一，易催生形式化线上学习行为

在实际教学中，部分高校和教师片面追求“教学信息化”的形式。例如，一味追求线上课程的建设数量，或者在课堂上过度依赖各种教学App刷题、抽签互动，导致课堂教学出现“为了用技术而用技术”的浮躁现象。部分线上学习数据（如在线时长、讨论区发帖量）的采集维度较为单一，可能导致学生为完成量化指标，而出现低效或形式化参与的现象[1]。这意味着在技术应用中，需更注重过程性数据的质量设计。由此可见，此类问题根源在于评价机制和制度设计存在偏差，并非大数据技术本身带来的必然结果。

3.3 师生数据素养（Data Literacy）普遍欠缺

大数据驱动教学的前提，是教学主体具备良好的数据素养。现阶段多数大学英语教师的知识体系仍集中于语言学、文学和教学法，面对纷繁复杂的教学数据图表，缺乏有效的数据清洗、数据挖掘和教学反思能力，常常“看图不知其意”。从学生层面来看，部分学生习惯了被动接受知识，缺乏利用数据报告反思自身学习盲区、主动规划英语学习路径的意识与能力[2]。

4 大数据背景下大学英语创新人才培养路径构建

针对上述现实困境，高校必须突破传统的教学惯性，从环境、教学、评价、主体四个维度入手，系统性构建大数据驱动的大学英语创新人才培养路径。

4.1 顶层设计：构建互联互通的智慧英语教学环境

要释放大数据的威力，必须破除底层技术隔阂，搭建一体化智慧教学载体。

构建校级大学英语大数据综合智慧平台：高校应协同技术服务商，整合现有各类分散的教学App和线上课程平台，建立统一的数据集成标准。在合法、正当、必要的原则下，对学生的日常考勤、线上自主学习、多媒体实训、阶段测验、期末考试，以及大学英语四六级成绩等数据进行清洗、关联与分层存储，形成连续性、可追溯的英语学习数据库[3]。

建立分级分类的数据治理体系：平台建设应符合《中华人民共和国个人信息保护法》相关要求，明确数据采集告知与用户授权范围，落实脱敏处理、访问权限控制、异常审计和备份恢复机制。针对历史数据，应建立清洗标准、缺失值处理规则及不同系统之间的字段语义映射方案，确保数据可用、可管控、可追溯。

建设多模态智慧教室（Smart Classroom）：改造传统的语音室，引入支持语音识别、学习行为记录和智能追踪的硬件设备。智慧教室可在明确边界和用途的前提下，记录学生在小组合作讨论中的发言频次、语速及句法复杂度等数据，为口语教学和跨文化思辨能力培养提供完整的过程性证据。

4.2 路径创新：推进“线上自主+线下思辨”的精准教学模式

依托智慧教学环境，大学英语教学应逐步摆脱“教师讲、学生听”的单向灌输式授课模式，转向为基于数据证据的翻转课堂与精准混合式教学。

4.2.1 课前：数据驱动的精准内容预习

教师根据大数据平台反馈的上一单元错题率、本单元预习视频的点击热点及作业文本中的高频错误点，精准掌握学生的共性难点。例如，平台在“环境污染”主题单元的预习日志、随堂测验与作业样本中，持续显示学生对学术英语中的非谓语动词造句普遍存在困难，教师即可调整线下课堂重心，减少对简单词汇的重复讲解，转而围绕这一重难点设计专项教学内容。

4.2.2 课中：深度互动的多元思辨课堂

基础语言知识已在课前通过线上解决，线下课堂可用于高阶能力的培养。教师可利用大数据分析出的学生兴趣倾向，设计辩论（Debate）、角色扮演（Role-play）及项目式学习（Project-based Learning）活动。课堂上，教师使用投屏和即时互动软件，接收学生产出的语篇，进行现场点评与生生互评，提升学生的跨文化交际能力与逻辑思辨能力[4]。

4.2.3 课后：算法支撑的个性化分层推送

课后作业不再是统一的布置“抄写单词”或“完成第三单元练习”。大数据系统会根据每位学生课上表现的薄弱点，自动推送分层作业。基于学生画像的个性化学习处方推送示例如表1所示。

表 1 基于学生画像的个性化学习处方推送示例

Table 1 Examples of personalized learning prescription push based on student profiles

4.3 评价重构：搭建“多模态+全过程”的动态考评机制

大数据背景下的大学英语，不仅要关注“学到了什么”（结果），更要关注“是怎么学的”（过程）。

建立多模态动态评估矩阵：将评估触角延伸至学生学习的每个环节。学生的最终英语成绩可重新划分为：线上学习投入与任务完成质量（如有效学习时长、讨论贡献质量，占20%）、日常口语与写作智能评阅成绩（占30%）、线下课堂项目式产出与协作表现（占20%）、期末综合语用能力测试（占30%）。

引入智能动态预警机制：大数据平台可设置关键指标的参考阈值。当系统检测到学生作业的文本相似度或语言风格出现显著异常时，可向师生双向发送参考性提示，以便教师进行人工复核和针对性辅导。教师可据此及时提供学业支持与心理疏导，帮助学生调整学习方案，提升自主学习效率。

4.4 队伍赋能：全面提升师生的大数据素养

数字化技术的落地，最终需要由人来驱动。提升师生两大数据主体的素养，是深化改革的软实力支撑。

教师数字化转型的常态化培训：高校应加大教育技术学培训力度。引导大学英语教师学习基本的统计学知识，掌握如何解读“标准差”“雷达图”“项目难易度”等教学数据指标；鼓励教师运用SPSS等统计工具开展行动研究（Action Research），学会用数据讲好“教学改革故事”[1]。

学生数据自省能力与数字责任的培养：在大学英语新生第一课中，应加入“数字化英语学习方法论”的指导，教会学生如何看懂学情诊断报告，如何利用AI工具和大数据资源进行“自我诊断—制定计划—执行打卡—成效反思”的闭环自主学习。同时，加强数字道德教育，引导学生合理使用智能工具，规避各类学术不端行为[2]。

5 结语

大数据与大学英语教学深度融合，是高等教育数字化转型的重要组成部分。该模式有助于突破传统英语教学整齐划一、反馈滞后的局限，为实现个性化、更加高效的语言学习提供可行路径。然而，大数据并非解决教学问题的万能方案。在推进大学英语人才培养途径创新的过程中，各高校必须保持清醒的技术理性，坚守语言教学作为人文学科的“温度”与“灵魂”。通过构建互联互通的智慧环境、实施精准的混合式教学、完善动态全过程考评体系，将多维数据分析结果精准应用于教学策略的动态调整，从而实现对每位学生学习需求的有效响应，培养既具备熟练外语技能、又拥有高水平数字素养的国际化复合型创新人才[3]。

参考文献

[1] 胡杰辉，伍忠杰．基于密歇根大学经验的大学英语外语慕课建设与应用思考［J］．外语电化教学，2018（1）：27-32．

[2] 蔡基刚．转型时期的我国大学英语教学特征研究——再论我国大学英语教学发展方向［J］．外语教学与研究，2019，51（3）：448-456．

[3] 战双娟，麦学校．大数据时代大学英语个性化学习生态模型构建研究［J］．外语界，2021（4）：89-96．

[4] 杨宗凯．数字化转型推动高等教育高质量发展［J］．中国高等教育，2022（23）：4-6．