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摘要：近年來，互聯網教育理念逐漸加深，顛覆了傳統的教育教學方式，同時也打破了教育資源的限制。通過互聯網學生可以接觸到更多優質的教學資源，提高自主學習能力。在分析了大學英語教育的現狀及存在的問題后，提出教學方式的改進建議以及大數據互聯網技術應用中學生的個性化學習方式，促進大學英語教育的發展。
關鍵詞：互聯網；大學英語；教學方式
一、我國大學英語教育存在的問題
（一）教學模式單一，創新性不足
傳統的教學模式是通過板書加上多媒體的方式進行授課，教學方案主要是圍繞教材展開。大部分學校仍然采用大班授課制，這種教學方式不能制定個性化的教學方案。但是，每個學生的英語水平良莠不齊，使用同一種教學方案顯然不能達到最好的教學效果。只通過教材進行教學的形式過于單一，并沒有從多維度切割英語知識，致使學生只能通過一個角度去審視英語，選擇性差，部分學生不能構建自主學習的知識體系。
（二）學生積極性差，缺少學習興趣
目前，大學英語教育還是以應試為主，在通過等級考試后不用因為英語成績而擔心不能順利畢業，所以很多學生對英語的學習會松懈下來，從而失去學習的積極性，不能主動學習。在枯燥的語法知識和閱讀寫作的訓練中，沒有學習興趣是很難堅持的，這也導致了很多大學生英語應用能力差。
（三）缺乏語言環境，應用性不足
模仿是學習英語的重要方法，需要通過日復一日的練習不斷提高語言表達能力，從而縮短溝通時的反應時間，最后將語言融入到日常生活當中。但是，目前學生缺少語言環境，導致很多學生張不開口。即使在不斷的學習中，學生可以熟練的使用英語，但也需要教師進行指點和校正。同時，外教資源比較匱乏，造成學生缺乏學習英語的語言環境。
（四）教學工具落后，輔助性欠缺
隨著時代的發展，教學工具也在不斷的升級換代，多媒體教學已經成為主流。通過音頻和視頻的方式可以更好的傳遞知識。但是在大數據互聯網技術發展的今天，目前的教學工具顯然已經不能滿足以學生為主體的教學思路。在課下時間，它們不能提供整合知識體系的復習工具，不能針對每個學生的英語水平制定出個性化的訓練方案及評價體系，也不能為教師與學生之間的及時溝通提供便利。
二、互聯網大數據背景下大學英語教育的優勢
（一）充分展現學生主體地位，培養學生自主學習能力
在傳統的大學英語課程中，英語教師是教學的發起者、組織者，學生與教師之間的溝通時間較短，不能及時進行答疑，有效性欠缺。相比在互聯網教育下，翻轉課堂理念的提出使學生可以根據自己的實際情況來自主安排學習計劃，例如通過慕課、微課等課程平臺觀看教學視頻進行學習，學生對掌握不牢的知識可以通過反復觀看教學視頻進行理解，從而幫助學生更好的消化和吸收知識。翻轉課堂將學習的主動權從教師轉移給學生，通過這種方式教師可以有更多的時間與學生進行交流，促成學生的個性化學習，提高學生自主學習能力。教師可以更多的在學習方法上引導學生，并且還可以推薦優質的視頻資源給學生，提高學生學習的積極性。
（二）開展針對性教學，提高教學效率
在現有的教學模式下，教師對測驗和考試的題型通常會采取問答的形式逐一進行講解，這樣不能查找學生的知識缺陷，也不能有效地解決學生的問題。而通過大數據算法，教師可以在每次測驗和考試的題型中，總結出學生易錯的和預測出可能出錯的題型，進行有針對性地講解和指導，從而提高了教學效率。
（三）增進師生之間的聯系
在傳統的大學英語教學模式中，學生與教師之間除了上課時間外，平常很少聯系，這也造成了教師反饋的延遲。而在大數據互聯網時代下，通過互聯網教學平臺可以為教師和學生提供線上交流的環境，教師可以在平臺中隨時回答學生的提問，以及批改學生的音頻和文檔作業，這種方式為師生的互動提供了良好的環境，同時也拉近了師生之間的距離，從而更有效地進行教學。
三、互聯網背景下大學英語教育的教學策略
（一）面授與翻轉課堂相結合
翻轉課堂可以充分利用互聯網技術，有效提高教學效率，促使學生自主學習。在這種方式下，教師的引導作用顯得尤為重要。翻轉課堂以知識點為單元進行分類，幫助學生分塊學習和吸收。同時，教師的面授可以引導學生構建知識體系，在學習各個知識點時，可由教師為學生推薦或指定視頻資源進行學習。在互聯網大數據背景下，面授與翻轉課堂相結合的方式有助于學生構建完整的知識體系。
（二）建立大數據自主性學習平臺
1．利用大數據學習平臺建立多維度評價體系。首先，在大學英語教學開始之前，利用大數據學習平臺在閱讀、聽力、口語、寫作等方面對學生進行測驗，綜合評判學生各個維度的優勢及劣勢，生成學生的綜合評分，并且可以通過蛛網圖或柱狀圖等更直觀的方式展現給教師和學生。其次，分析測驗中各環節的評分，更深入地挖掘學生的痛點，更加全面、客觀的了解學生英語的綜合水平。［3］2．制定個性化學習方案。每個學生的水平不同，訓練方法也要因人而異。第一，學習平臺需要根據評價體系中的綜合評分劃分學生等級，并且根據等級制定相應的訓練方案。只有適合自己的方案才是最好的，并且在適合自己水平的訓練中，每次階段性的提高也會帶動學生的積極性，激發學習熱情。第二，訓練方案中的練習題要針對學生各項評測中的痛點進行推送。該階段可以嘗試使用協同過濾的算法。協同過濾是指利用已有的用戶群過去的行為或者意見，預測當前用戶最可能喜歡哪些東西或者對哪些東西感興趣。很多學生雖然可以做對練習題，但是可能并沒有真正的讀懂和理解文章，通過該算法可以預測學生的潛在痛點，并推送相應的訓練題以鞏固知識點。第三，找出學生易錯的題型，由教師統一講解。在個性化訓練之后，教師也需要通過周期性的觀察學生是否出現群體性的知識盲區，平臺可以通過社交網絡算法，挖掘多個擁有類似特征的學生群體。社交網絡算法是為了研究節點和節點關系的算法，可以理解為每個學生是一個節點，通過所做題型的行為數據而產生關系連接在一起。例如，通過社交網絡算法，平臺可以計算出閱讀差的學生可能是因為語法的問題，并且計算出兩者之間的相關性較大，通過網絡圖可以發現群體性現象，那么不管學生之前是否做對過該類型的訓練題，平臺均應該為此類學生群體推送相關聯的訓練題。因此，大數據算法的出現可以幫助學生精準地定位問題，識別知識盲區，提高學習效率。3．建立問題反饋機制。在大學英語教育中，寫作和口語是重要的項目，對于有意向繼續深造的學生來說，兩者都是必不可少的能力。在自主性平臺中，學生可以將自己的文章上傳到平臺，首先由平臺檢查程序性的語法以及標點符號的錯誤，隨后由教師進行文章結構的點評和句式的分析。通過這樣的方式學生可以與教師進行更便捷的溝通。同時，對自主訓練和課程中遇到的問題，學生同樣可以給教師留言，教師可以充分利用課下時間，幫助學生解決問題，提高英語水平。
（三）學習效果的追蹤及反饋
通過平臺中的自主性學習，教師需要周期性的對學生進行測驗，檢驗學習成果。與此同時，教師可以通過平臺的數據統計分析出總體及各維度的學習情況，以校驗平臺的預測推送訓練與學生實際的知識盲區是否保持一致，并不斷迭代平臺中的模型算法。教師針對每一階段反饋出的問題，制定新的教學計劃，從而引導學生使用新的學習思路完善自己的知識體系，以提高學生的英語綜合素質。
參考文獻：
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［2］陳 敏．人工智能＋大數據背景下大學英語教學變革研究［J］．智庫時代，2019（22）：211－213．
［3］李曉凡．大數據背景下大學英語自主學習模式研究［J］．湖北開放職業學院學報，2019（6）：114－115．
作者:杜弘斌 楊帆 單位:河北大學
