Page 195 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

第四章 案例研究与实证分析

最后，教师进行问题答疑，发布课后作业和下次课的预习内容，定期进行随堂测
试。在课堂集中探究阶段，教师记录每个学习者的课堂学习数据，计算总分并进
行班级排名。这些数据包括小组发言的频次（每次计 0.5 分）、课堂提问和回答

问题的频次（每次计 0.5 分）以及阶段性随堂测试的分数（测试总分均设定为 10
分，共 4 次）。这些数据用作分析学情，以及精准发布课后巩固作业，实施教学
干预的依据。
3. 课后巩固评价，精准实施教学干预

在课后巩固环节，教师根据学习者的学习目标以及课堂学习数据的排名分层
布置课后巩固作业。预习测试平均分为 5 分及以下、课堂学习数据总分位居班级
50% 之后的学习者完成平台发布的课后巩固题。预习测试均分为 6 ～ 8 分、课堂
学习数据总分位居班级20%～50%的同学在完成课后巩固题之余，拓展阅读1～2

篇相同主题的英语新闻报道。预习测试均分为 9 ～ 10 分、课堂学习数据总分位
居前 20% 的学生完成课后巩固习题，并拓展阅读 3 ～ 4 篇相同主题的英语新闻
报道。教师利用平台布置和批阅课程作业，通过平台的学习论坛或者班级讨论群
进行“一对一”或“一对多”的课程答疑，实时在线指导学习，鼓励学习者进行

讨论、探究、互动。教师统计作业完成度、完成质量、讨论提问和发言数量，用
作实施精准教学干预的数据基础。
在教学评价环节，大学英语（阅读模块）课程混合式精准教学结合过程性评

价和结果性评价，将教学评价贯穿整个教学过程。在过程性评价中，教师通过在
线平台实时收集、监测学习者的各项学习数据，定期进行阶段性随堂测试，为每
个学生建立电子档案袋，精准了解学情、精准干预。每位学习者的电子档案袋包
括线上和线下两个部分。线上部分包括在线平台的个人线上学习总时长，微课观
看时长、频次，课前预习测试成绩，课后作业成绩，讨论发言次数等数据。线下

数据包括考勤、小组发言频次、个人提问和回答问题频次以及阶段性随堂测试的
分数。通过实时监控电子档案袋的情况，教师可以尽早发现学习数据偏低和学习
数据起伏较大的学生，及时了解学生面临的困难和问题，尽快实施干预措施，开

展“一对一”教学，帮助学生找到学习中的问题并攻克难点。
本研究将教育大数据和精准教学引入大学英语（阅读模块）课程的线上、线
下混合教学模式，结合课前、课中、课后三个阶段的教学数据，设计线上线下融
为一体、因材施教、按需教学的课程教学模式，该模式既能满足全体学习者的共

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