本文引用格式：.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的大學英語個性化學習路徑設計研究［J].藝術(shù)科技，2025，38（7）：65-67，243.

中圖分類號：G434；H319.3 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）07-0065-03

在高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，大學英語教學面臨教學模式單一、學生個體差異難以兼顧等現(xiàn)實困境，亟須探索以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的個性化學習路徑，以提升教學的精準性和學習的有效性。本文旨在構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的大學英語個性化學習路徑設計框架，通過整合學習分析、智能推薦和動態(tài)反饋機制，實現(xiàn)從標準化教向精準化學習轉(zhuǎn)型。本文聚焦大學英語教學場景，結(jié)合建構(gòu)主義理論與精準教學理念，提出“數(shù)據(jù)采集一學生畫像一路徑生成一動態(tài)優(yōu)化”的閉環(huán)設計模型，并探討人工智能技術(shù)與教學實踐的融合路徑。本文旨在為破解英語教學同質(zhì)化問題提供技術(shù)方案，為教育數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化學習理論發(fā)展與實踐創(chuàng)新提供參考。

育已不再僅僅是語言知識的傳授，更肩負著培養(yǎng)跨文化交際能力、批判性思維和自主學習能力的任務。然而，在實際教學中，大學英語課程仍存在諸多亟待解決的問題。傳統(tǒng)課堂教學模式以教材為中心，內(nèi)容設計以應試為導向，忽視了學生之間能力水平、興趣取向與學習節(jié)奏的個體差異。這種標準化教學方式往往導致學生學習積極性不足，教學效果難以達到預期。

此外，隨著高校招生規(guī)模的擴大，班級人數(shù)普遍偏多，教師難以對學生進行個性化輔導，也難以及時掌握每個學生的學習進度和薄弱環(huán)節(jié)。許多大學生對英語學習抱有消極態(tài)度，甚至出現(xiàn)“學而無用”的困惑。在此背景下，如何借助現(xiàn)代信息技術(shù)革新教學內(nèi)容、方式和評價機制，成為當前大學英語改革的重點課題。

1研究背景

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

1.2數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展為教學變革提供契機近年來，教育技術(shù)的飛速發(fā)展為教學模式轉(zhuǎn)型提供了新動能。以大數(shù)據(jù)、人工智能和學習分析為核心的“教育數(shù)據(jù)科學”迅速崛起，為教師精準教學與學生個性化學習提供了技術(shù)支撐。教育大數(shù)據(jù)具有體量大、維度多、實時性強的特點，能夠詳細記錄學習者的學習行為、認知過程與情感變化，從而為教學提供全面、動態(tài)的反饋機制。

在英語教學領域，通過對學生在線學習數(shù)據(jù)（如視頻觀看時長、測驗正確率、學習資源訪問頻率、學習路徑選擇等）的深度分析，可以精準識別其語言能力特征、學習習慣與認知偏好，進一步實現(xiàn)教學資源與學習需求之間的高效匹配。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動下的教學模式強調(diào)學習者中心、精準支持和持續(xù)反饋，為實現(xiàn)因材施教提供了可行路徑。

在國際上，個性化學習已成為高等教育發(fā)展的熱點方向。美國、英國、芬蘭等國家在中小學和高等教育階段廣泛應用學習分析技術(shù)輔助教學決策。例如，麻省理工學院開發(fā)的OpenLearningInitiative（OLI）平臺、卡內(nèi)基梅隆大學的CourseSignals系統(tǒng)等，均能實現(xiàn)學習路徑動態(tài)推薦與預警干預。

國內(nèi)的研究起步較晚，但近年來發(fā)展迅速。清華大學、北京師范大學、華東師范大學等高校積極探索智慧教學與數(shù)據(jù)賦能的融合路徑。例如，“學在浙大”平臺、“愛課程”MOOC平臺已具備學習數(shù)據(jù)追蹤和個性推薦功能，初步實現(xiàn)對學生學習過程的量化和可視化。

然而，從研究現(xiàn)狀來看，多數(shù)項目側(cè)重于技術(shù)實現(xiàn)，缺乏系統(tǒng)的教學設計與路徑建構(gòu)理論支撐，特別是在大學英語教學場景中，尚缺乏針對性和實踐性強的個性化路徑設計模型。

2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的大學英語個性化學習路徑設計

2.1理論基礎與設計理念

數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化學習路徑設計不僅是一種技術(shù)革新，更是教育理念和教學模式的深層次變革。其設計基礎來源于以下幾種理論支撐。

2.1.1 建構(gòu)主義學習理論

建構(gòu)主義學習理論強調(diào)學生是教育的主體，是知識意義的主動建構(gòu)者[1]，學習是學生主動建構(gòu)知識的過程，強調(diào)學生的主體地位和個性差異。在數(shù)據(jù)驅(qū)動路徑中，系統(tǒng)根據(jù)學生個體特征推送內(nèi)容和資源，正是對因材施教原則的技術(shù)性實現(xiàn)。通過“學生主導一數(shù)據(jù)支持一系統(tǒng)反饋”這一機制，促進知識的個性建構(gòu)和技能遷移。

2.1.2精準教學理論

精準教學關(guān)注教學內(nèi)容與學生學習能力的高度匹配，強調(diào)通過數(shù)據(jù)分析手段了解學生的知識狀態(tài)與學習進程，從而為每個學生提供最適切的教學服務一—為學生提供個性化的指導，從而有效提升學生的學習成效[2]。個性化路徑的核心目標就是通過數(shù)據(jù)感知學習狀態(tài)，提供最優(yōu)學習路徑和最有

效干預方案。

2.1.3學習分析理論

學習分析（LearningAnalytics）技術(shù)通過對學習者及其與學習環(huán)境相互作用過程中產(chǎn)生的學習大數(shù)據(jù)進行測量、收集，在此基礎上評價學習者、監(jiān)測學習行為與效果，通過分析發(fā)現(xiàn)學習中的潛在問題，并對問題進行預測與干預。其充分尊重學習者的個性特征，滿足學習者個性化學習需求，為學習者提供自適應學習策略，促進學習者個性化自主學習[3]。其能為個性化學習路徑的動態(tài)更新、實時評估和預警干預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)是當今最具影響力的信息技術(shù)之一，尤其在教學資源配置方面，其精確性和個性化能為教師和學生提供極大的便利[4]。借助協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、混合模型等算法，可對學習資源、學習順序、學習節(jié)奏進行個性化配置，從而提升學習效率和學習體驗。

基于上述理論基礎，數(shù)據(jù)驅(qū)動的大學英語學習路徑設計需遵循四項基本原則，即以學生為中心、以數(shù)據(jù)為依據(jù)、以目標為導向、以持續(xù)反饋為動力。

2.2學習路徑設計流程與關(guān)鍵環(huán)節(jié)

一個完整的個性化學習路徑設計過程應包含5個階段：數(shù)據(jù)采集、學生畫像構(gòu)建、路徑規(guī)劃、實施追蹤與路徑優(yōu)化。這一閉環(huán)過程能使路徑動態(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)采集是路徑設計的前提，數(shù)據(jù)的廣度與深度直接影響畫像精度與路徑匹配度。當前主要采集的數(shù)據(jù)包括：

行為數(shù)據(jù)：點擊記錄、任務完成率、登錄頻率、討論區(qū)活躍度等；能力數(shù)據(jù)：各類測驗成績、寫作評分、口語打分等；情感數(shù)據(jù)：學習動機調(diào)查、問卷反饋、即時情緒識別（如基于語音或視頻等）；平臺數(shù)據(jù)：學習路徑軌跡、資源使用頻次、模塊停留時長等；交互數(shù)據(jù)：師生交流、同伴互評、協(xié)作學習行為等。

采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)需依賴功能強大的智慧教學平臺，如超星泛雅、智慧樹、雨課堂、智慧教學云平臺等，同時需保障數(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生畫像，涵蓋以下維度：

語言能力維度：聽說讀寫譯技能強弱；認知風格維度：視覺型、聽覺型、動手型等；學習行為維度：自主性、持久性、反思性；學習動機維度：興趣導向、考試導向、實用導向；技術(shù)素養(yǎng)維度：對數(shù)字化平臺的操作熟練度。

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)絡識別等。部分高校還嘗試引入生成式AI參與畫像構(gòu)建，提高個體差異識別的敏感性與精度。

2.2.3第三階段：個性化路徑生成與資源推送

學生畫像形成后，系統(tǒng)根據(jù)其能力水平與目標設定學習路徑，主要類型見表1。

學習路徑體現(xiàn)為一個模塊化、可視化的“學習地圖”，每個模塊配有目標、資源、任務與考核形式，學生可在其中選擇、調(diào)整、復習、迭代，實現(xiàn)“按需學習”“可調(diào)路徑”。

2.2.4第四階段：過程追蹤與動態(tài)反饋

系統(tǒng)需內(nèi)置多個監(jiān)測機制，追蹤學生在學習路徑中的表現(xiàn)。學習軌跡圖譜：記錄學生在每個模塊的停留時間、操作行為、完成度；動態(tài)能力曲線：繪制學生在各項能力維度上的變化趨勢；即時反饋系統(tǒng)：對作業(yè)、答題、口語練習進行即時評價；情緒監(jiān)測機制：識別學習倦怠、情緒波動等狀態(tài)，及時預警。

系統(tǒng)可根據(jù)學生的行為表現(xiàn)，實時調(diào)整路徑難度、資源推送與任務順序，真正實現(xiàn)“路徑即人、路徑隨人”。

2.2.5第五階段：路徑優(yōu)化與教師干預機制

教師在路徑優(yōu)化中扮演著關(guān)鍵角色。路徑審核人：教師可對系統(tǒng)推薦的路徑進行人工審查，添加或刪除模塊；個別指導者：對于表現(xiàn)異常或?qū)W習效果不佳的學生，教師可提供面談或?qū)W習方案調(diào)整；情感支持者：教師通過反饋與激勵激發(fā)學生的學習動力；內(nèi)容建設者：教師可上傳自定義任務、測試題庫、語音講解等資源，豐富路徑生態(tài)。建立“教師一學生一系統(tǒng)”三方聯(lián)動機制，有助于保證學習路徑的科學性、人文性與實效性。

2.3智能技術(shù)與平臺工具的融合應用

個性化路徑設計離不開先進教育技術(shù)的支撐，以下是幾種關(guān)鍵技術(shù)的應用場景。

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”選擇推薦學習資源;預測性分析模型：預測學生的考試表現(xiàn)、學習中斷風險；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)：識別學生的情緒狀態(tài)，判斷其心理負擔；推薦系統(tǒng)引擎：動態(tài)推送符合學生興趣與能力的內(nèi)容。

2.3.2智能平臺與工具支持

平臺通過“數(shù)據(jù)一算法一反饋”三維協(xié)作機制，不斷優(yōu)化個性化學習路徑的效果。

2.4多元化路徑類型示例與實踐方案

為更好地滿足不同學生的需求，可以在路徑設計中提供以下多元化路徑方案：

任務型路徑：以任務驅(qū)動學習為導向，如完成一場英語演講、撰寫一篇博客等；項目型路徑：圍繞真實項目進行組織，如模擬國際會議、小組調(diào)研項目等；情境型路徑：構(gòu)建虛擬情境，如模擬機場、咖啡店對話等，提升實用表達能力；融合型路徑：跨課程融合學習，如“英語 + 心理學”“英語 + 編程”等，提升語言遷移能力；社群型路徑：依托同伴互助機制，組織小組學習社群、興趣小組，提升社交性學習能力。

路徑多樣化有助于激發(fā)學生的參與感與成就感，從而增強學生持續(xù)學習動力。

2.5實施保障機制與優(yōu)化建議

為確保路徑設計有效落地與執(zhí)行，需構(gòu)建完善的制度與支持機制。

2.5.1 制度支持

建立學習路徑評估機制，將其納入學業(yè)成績考核；推行學習路徑積分制，用于認證學習成果；鼓勵學生參與路徑設計，形成路徑共創(chuàng)機制。

2.5.2教師發(fā)展支持

建設“數(shù)據(jù)素養(yǎng)與教學設計”教師培訓體系；鼓勵教師參與平臺內(nèi)容建設，獲取教學獎勵；設立“路徑優(yōu)化研究共同體”，促進教師協(xié)作。

2.5.3 未來優(yōu)化方向

引人AIGC（AI生成內(nèi)容）技術(shù)，為學生提供智能對話練習、口語對答；推進XR（AR/VR）技術(shù)在英語學習路徑中的應用，提升沉浸式體驗；推動學習路徑與職業(yè)能力模型對接，實現(xiàn)“學業(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)動理念，構(gòu)建了大學英語個性化學習路徑設計的理論框架與實踐模型，通過整合學習分析、智能推薦與動態(tài)反饋技術(shù)，探索了從標準化教學向精準化學習轉(zhuǎn)型的有效路徑。研究提出“數(shù)據(jù)采集一學生畫像一路徑生成—動態(tài)優(yōu)化”的閉環(huán)設計流程，并結(jié)合智能平臺與多元化路徑類型，為破解大學英語教學同質(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)動的個性化學習路徑能夠精準適配學生的個體差異，提升學習效率，增強學習動機，同時推動課程體系重構(gòu)與教學治理現(xiàn)代化，為高校英語教學改革提供理論支撐與實踐范式。

然而，本研究也存在一定的局限性：首先，個性化路徑設計與實施高度依賴技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)質(zhì)量，部分高校可能面臨基礎設施不足或數(shù)據(jù)采集標準不統(tǒng)一的問題；其次，學生畫像的構(gòu)建算法仍需優(yōu)化，尤其在情感識別與動機分析方面，現(xiàn)有技術(shù)的準確性有待提升；最后，路徑動態(tài)調(diào)整的實時性與教師人工干預的平衡機制仍需進一步探索。未來研究可聚焦多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、生成式AI在路徑設計中的應用以及跨學科學習路徑的開發(fā)，以進一步完善個性化學習體系，推動教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化發(fā)展。

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