中圖分類號：H319.3 文獻標識碼：A 文章編號：1673-2596（2025）08-0100-05

大學英語寫作教學作為培養(yǎng)學生語言表達能力、批判性思維及跨文化交際能力的核心環(huán)節(jié)，在全球化與教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重背景下，其重要性日益凸顯。本文將以數(shù)據(jù)特征解析為理論起點，結(jié)合大學英語寫作教學中的典型場景，系統(tǒng)闡釋數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應用路徑，旨在為教育信息化背景下的寫作教學改革提供兼具學術(shù)嚴謹性與實踐操作性的參考，推動“規(guī)?；囊虿氖┙獭睆睦砟钭呦颥F(xiàn)實。

一、數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論

傳統(tǒng)教學模式長期面臨三重瓶頸：其一，人工批改受限于時間成本與主觀性，難以及時提供精準反饋，導致學生重復性錯誤難以根除；其二，教學指導粗放化，教師難以從海量文本中快速定位個體差異，個性化教學流于形式；其三，寫作過程缺乏動態(tài)監(jiān)測，學生的思維軌跡與策略選擇（如詞匯檢索偏好、邏輯調(diào)整路徑）成為“黑箱”，阻礙了教學干預的針對性。

近年來，教育信息化領(lǐng)域的研究表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學方法能夠有效破解上述困境。通過挖掘?qū)W生寫作過程中產(chǎn)生的多源數(shù)據(jù)，包括文本特征數(shù)據(jù)（如詞匯復雜度、句法多樣性）、行為軌跡數(shù)據(jù)（如修改頻率、查詢記錄）及互動數(shù)據(jù)（如資源點擊偏好），教育者可將隱性學習問題轉(zhuǎn)化為顯性分析對象，從而實現(xiàn)教學策略的科學化重構(gòu)。這一過程依賴于數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)的協(xié)同應用。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是一個集成化的軟件架構(gòu)，旨在通過系統(tǒng)化流程對多源數(shù)據(jù)進行采集、存儲、處理與可視化輸出。其核心功能包括數(shù)據(jù)清洗、模型運算及結(jié)果反饋，通常由數(shù)據(jù)庫、算法引擎與用戶交互界面構(gòu)成。在教育場景中，此類系統(tǒng)通過整合學生寫作數(shù)據(jù)（如文本內(nèi)容、行為軌跡）與教學元數(shù)據(jù)（如課程目標、評估標準），生成可操作的學情報告。比如，在線寫作平臺就是一類較為常用的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。它是支持學生完成寫作任務的數(shù)字化工具，兼具內(nèi)容編輯、資源調(diào)用與行為記錄功能。其核心價值在于實時捕獲寫作過程數(shù)據(jù)（如輸入速度、刪除重寫次數(shù)）并提供初級反饋（如拼寫檢查）。數(shù)據(jù)分析技術(shù)則是指一系列用于提取數(shù)據(jù)價值的算法與方法論，涵蓋自然語言處理（NLP）、機器學習、統(tǒng)計建模及語義網(wǎng)絡分析等。在教育領(lǐng)域，這些技術(shù)通過量化語言特征（如詞匯復雜度、句法多樣性）與行為模式（如修改頻率、查詢偏好），將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為教學洞見。

作為信息時代的核心生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)在大學英語寫作教學中呈現(xiàn)出以下四個典型特征。一是數(shù)據(jù)海量性。這體現(xiàn)在在線寫作平臺等數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)實時生成的龐大數(shù)據(jù)流中。[2例如，某高校英語寫作課程中，學生在完成“ChineseCuisine\"主題任務時，單次作業(yè)即可產(chǎn)生超過幾千條文本修改記錄，包括高頻詞匯調(diào)整（如將“mouth-watering\"替換為“nutritious\"）、句式結(jié)構(gòu)調(diào)整（如簡單句升級為復合句）以及互動行為數(shù)據(jù)（如在線詞典查詢\"culinaryheritage\"達幾十次）。二是類型多樣性。這要求系統(tǒng)整合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如詞匯錯誤率、句長分布等量化指標，可直觀反映學生的語言基礎(chǔ)能力；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括語義連貫性評分、邏輯關(guān)聯(lián)度分析等深層特征。系統(tǒng)可通過自然語言處理技術(shù)評估段落主題一致性，識別學生是否在論述中偏離核心論點。三是時效動態(tài)性。這強調(diào)數(shù)據(jù)的時間敏感特征。以“PaidHolidays\"寫作任務為例，學生在初期階段頻繁修改時態(tài)（如將“iscelebrated\"調(diào)整為“wascelebrated\"），后期則聚焦邏輯銜接優(yōu)化（如添加\"furthermore\"過渡詞）。此類動態(tài)數(shù)據(jù)為教師分階段干預提供了依據(jù)。四是價值密度差異性。這要求從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。例如，某學生在寫作中反復刪除\"inmemoryof\"搭配的行為數(shù)據(jù)，相較于其最終提交的規(guī)范文本，更能揭示詞匯掌握的薄弱環(huán)節(jié)，需通過數(shù)據(jù)清洗與關(guān)聯(lián)分析實現(xiàn)價值聚焦。

二、數(shù)據(jù)分析在大學英語寫作教學中的作用

數(shù)據(jù)分析技術(shù)的引人，本質(zhì)上是通過對海量、多維教學數(shù)據(jù)的深度挖掘，將傳統(tǒng)經(jīng)驗主義教學轉(zhuǎn)化為實證驅(qū)動的精準干預。其核心價值在于突破傳統(tǒng)教學中“重結(jié)果、輕過程\"“重群體、輕個體\"的局限，從語言基礎(chǔ)能力到高階思維培養(yǎng)，構(gòu)建全鏈條的賦能機制。以下從詞匯語法、句法邏輯、素材推薦等維度展開具體分析。

（一）詞匯與語法層面的精準指導

數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過動態(tài)語料庫與語義分析模型，深度解析學生寫作中的語言基礎(chǔ)問題。在詞匯層面，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)基于語義向量計算技術(shù)，可識別近義詞混淆導致的語義偏差。例如，當學生寫出“AnneFrankwasveryfriendlytomakefriends.\"時，系統(tǒng)通過分析“friendly”在語義空間中的向量位置（側(cè)重性格描述），對比自標語境所需的“主動意愿\"語義（向量聚類為\"eager\"\"enthusiastic\"），自動生成替換建議，從而修正表達失真問題。

在語法層面，依存句法分析技術(shù)可自動檢測時態(tài)一致性錯誤。例如，針對句子“Anne is impressed byhernew classmates onthe firstday.\"，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)追蹤上下文時態(tài)線索（如\"met\"\"talked\"等過去式動詞），提示將“is\"修正為“was”，確保敘述連貫性。此外，系統(tǒng)可量化評估句型復雜度指標（如T-unit平均長度、從屬句占比），針對過度依賴簡單句的學生推薦句式升級方案。例如，將基礎(chǔ)句“PeopleeatZongziduringDragonBoatFestival.\"擴展為包含文化背景的復合句“During Dragon Boat Festival，which com-memorates the ancient poet Qu Yuan，people tradi-tionally consume Zongzi， a glutinous rice dumplingwrappedinbambooleaves.\"，從而提升語言表達的學術(shù)性。

（二）句法結(jié)構(gòu)與篇章邏輯的智能化提升

數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過自然語言處理與機器學習算法，深度介入學生寫作的句法結(jié)構(gòu)與篇章邏輯優(yōu)化。在句法層面，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可量化分析學生的句型分布特征（如簡單句、復合句、復雜句比例），識別表達單一化問題。例如，如果某班級在議論文寫作中復合句占比低于學術(shù)寫作的推薦標準，系統(tǒng)可推送復雜句式模板庫，引導學生通過添加從句或非謂語結(jié)構(gòu)提升語言層次。以學生原句“Theresearch proves the theo-ry.\"為例，系統(tǒng)推薦升級為包含原因狀語從句的復合句“The research conclusively proves the theory be-cause the experimental data consistently aligns withtheinitialhypotheses.\"從而增強論證力度。

在篇章邏輯層面，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)通過銜接詞密度計算與主題鏈分析，識別邏輯斷層并提供動態(tài)優(yōu)化建議。例如，當學生寫作中出現(xiàn)突兀的語義轉(zhuǎn)折“Anniehad no idea.She found comfort in the first class.\"時，系統(tǒng)會檢測到銜接詞缺失，建議添加“However”或“Surprisingly\"以明確轉(zhuǎn)折關(guān)系。此外，系統(tǒng)可構(gòu)建邏輯關(guān)系知識圖譜（如因果、對比、遞進），針對論證薄弱的段落推薦強化結(jié)構(gòu)。例如，在討論飲食健康的議論文中，若學生僅羅列事實\"Fast foodisconvenient butunhealthy.”，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)會提示補充因果鏈“Whilefast food offers time-saving benefits，its high satu-rated fat content may lead to long-term health riskssuch asobesity and cardiovascular diseases.”，從而提升論述的嚴謹性。

（三）個性化素材推薦機制

智能算法基于語義分析與學生畫像，實現(xiàn)寫作素材的精準匹配與分級推送。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)通過語義向量計算技術(shù)，識別學生寫作內(nèi)容的主題焦點與語言風格，從海量語料庫中篩選適配素材。例如，在“Chi-neseCuisine”主題寫作中，若學生側(cè)重“飲食文化對比”，系統(tǒng)會推薦對比句式模板“WhileNorthernChi-nese cuisine emphasizes hearty wheat-based disheslike dumplings，southern cuisine is renowned for itsdelicate rice-based delicacies and seafood special-ties.”。同時，系統(tǒng)結(jié)合學生的語言水平動態(tài)調(diào)整推薦難度：針對初級水平學生，推送基礎(chǔ)搭配（如“stir-friedvegetables\"“steamedfish\"）；針對高階學生，則引入文化負載詞（如\"gastronomicdiversity”\"culinaryheritage\"）及學術(shù)表達（如“epitomizetheintegrationof historical and geographical influences\"）。

此外，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可通過分析學生的詞匯使用頻率，識別表達單一化問題并生成近義詞庫。例如，針對高頻使用“delicious”的學生，系統(tǒng)推薦“savoury”“flavorful”“exquisite”等近義詞，并嵌人例句“Theexquisite presentation of Cantonese dim sum not on-lypleases the palate but also embodies the artistryofChineseculinarytraditions.”。這種分級推薦機制既避免了信息過載，又確保學生在“最近發(fā)展區(qū)\"內(nèi)實現(xiàn)能力突破。

（四）多維度質(zhì)量評估體系

數(shù)據(jù)分析技術(shù)突破了傳統(tǒng)評分方式的單一維度局限，構(gòu)建了涵蓋語言形式、內(nèi)容深度與邏輯嚴謹性的綜合評估模型。在語言層面，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)通過型符比（TTR）與學術(shù)詞匯占比量化學生的詞匯多樣性，例如針對重復使用\"important\"7次的作文，系統(tǒng)標記并推薦\"crucial\"\"pivotal\"等替換詞，同時自動檢測時態(tài)錯誤與主謂不一致問題，提供修正范例。在邏輯層面，銜接詞密度分析與主題模型技術(shù)可識別段落連貫性不足的問題，例如學生在“ChineseFestivals\"寫作中偏離至“Western Holidays”，系統(tǒng)提示“Refocusonthecoretheme”，以回歸主題。內(nèi)容深度評估則通過對比學生作文與范文庫，識別文化細節(jié)缺失問題，如針對泛泛而談的\"Chinesefoodisdiverse.”，系統(tǒng)建議補充“Sichuan's numbing spicy hotpot”與“Guang-dong'ssubtly flavoreddim sum\"等具體案例。最終，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整合各維度數(shù)據(jù)生成可視化雷達圖報告，直觀呈現(xiàn)學生的優(yōu)勢與短板，為個性化學習路徑規(guī)劃提供科學依據(jù)。

三、優(yōu)化數(shù)據(jù)分析應用于大學寫作的策略

數(shù)據(jù)分析技術(shù)對教學的賦能效果，不僅依賴于算法模型的先進性，更需以高質(zhì)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以創(chuàng)新應用為橋梁、以教師能力為保障，形成“數(shù)據(jù)一技術(shù)—人\"的協(xié)同閉環(huán)。以下從數(shù)據(jù)采集、應用方式及教師素養(yǎng)三方面提出系統(tǒng)性優(yōu)化路徑。

（一）完善數(shù)據(jù)采集機制

在教育信息化背景下，數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量直接決定了寫作教學分析的深度與廣度。要實現(xiàn)這一目標，必須構(gòu)建一個集成化的智能寫作平臺，該平臺應當實現(xiàn)多維度、全過程的數(shù)據(jù)采集，并建立完善的數(shù)據(jù)治理機制。

從技術(shù)架構(gòu)來看，一個完整的智能寫作平臺需要實現(xiàn)四個層面的數(shù)據(jù)同步采集。首先是文本內(nèi)容數(shù)據(jù)，包括詞匯選擇與替換（如將“important\"改為“cru-cial\"）、句式結(jié)構(gòu)調(diào)整（如簡單句升級為復合句）、篇章邏輯銜接等語言特征。其次是修改軌跡數(shù)據(jù)，需要精確記錄每一次增刪改操作的時間戳、內(nèi)容變化及其頻率，例如某學生在30分鐘內(nèi)對過渡詞“however\"進行了5次修改。再次是屏幕操作數(shù)據(jù)，如光標移動速度、停留時間、滾動頻率等行為指標。這些數(shù)據(jù)能夠反映學生的寫作流暢度和思考過程。最后是背景信息數(shù)據(jù)，包括任務難度等級、寫作時限要求、參考資料使用情況等環(huán)境因素。這四個維度的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，可以提取出具有教學價值的關(guān)鍵特征。例如，當檢測到某學生頻繁刪除“culturaltaboos\"并最終替換為“socialetiquette\"的行為模式時，結(jié)合其查詢“cross-culturalcommunication\"的屏幕記錄，系統(tǒng)可以準確推斷該生存在跨文化表達障礙這一學習痛點。

為確保采集數(shù)據(jù)的有效性，必須建立嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系。首要工作是制定科學的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，一方面要過濾誤觸輸入等無效信息（如持續(xù)時間小于0.5秒的鍵盤操作），另一方面要通過算法識別異常值（如超過平均修改次數(shù)3倍標準差的數(shù)據(jù)點）。同時，還需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化處理，包括時間序列對齊、特征值歸一化等，以確保不同來源的數(shù)據(jù)具有可比性。

在數(shù)據(jù)安全方面，需要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)隱私保護機制。在技術(shù)層面，要實施數(shù)據(jù)匿名化處理（如將學號轉(zhuǎn)換為隨機ID）；在管理層面，需要制定《寫作數(shù)據(jù)使用規(guī)范》，明確數(shù)據(jù)使用范圍和權(quán)限分級。某教育科技公司的實踐表明，通過采用差分隱私技術(shù)，可以在保護學生隱私的同時，保持數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性誤差不超過 2% 。[5]

從教學應用的角度來看，這種全面的數(shù)據(jù)采集能夠產(chǎn)生顯著的教育價值。教師可以通過分析班級整體的修改熱區(qū)圖，快速定位普遍存在的語言問題；通過追蹤個體的寫作過程曲線，了解學生的學習策略差異；通過對比不同難度任務下的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，評估教學內(nèi)容的適切性。

（二）創(chuàng)新數(shù)據(jù)應用方式

在教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析成果的有效轉(zhuǎn)化是衡量技術(shù)賦能價值的關(guān)鍵指標。要實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值向教學成效的轉(zhuǎn)化，需要建立系統(tǒng)的干預機制，將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的教學行動。這一轉(zhuǎn)化過程包含三個核心環(huán)節(jié)，即個性化學習支持、精準教學干預和動態(tài)效果評估，每個環(huán)節(jié)都需要依托特定的技術(shù)支持和方法創(chuàng)新。

在個性化學習支持方面，智能寫作系統(tǒng)應當基于學生的個體數(shù)據(jù)分析，自動生成有針對性的訓練內(nèi)容。當系統(tǒng)檢測到班級超過 60% 的學生存在邏輯銜接問題時，可以智能生成包含\"however\"\"furthermore”“incontrast\"等過渡詞的填空練習模塊，并根據(jù)學生的完成情況動態(tài)調(diào)整題目難度。對于句法單一的學生（如復合句使用率低于 30% ），系統(tǒng)可推送從句改寫任務，要求學生將“Because theweatherwasbad.Westayed at home.”改寫為“Because the weather wasbad，westayedathome.\"這樣的復合句。針對詞匯匱乏的學生（如詞匯多樣性指數(shù)低于0.5），系統(tǒng)則會推薦同義詞擴展訓練，例如提供\"important\"的替代詞庫（\"crucial\"“vital\"\"significant\"等），并要求學生在不同語境中準確運用。

精準教學干預的實現(xiàn)需要依托多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。熱力圖是呈現(xiàn)班級整體學習狀況的有效工具：用紅色高亮顯示時態(tài)混用（錯誤率 gt;40% ）主謂一致（錯誤率 .gt;35% ）等高頻率問題區(qū)域；用綠色標示復合句使用率提升（增幅 gt;15% ）、過渡詞正確率提高（增幅 gt;20% ）等進步領(lǐng)域。這種可視化呈現(xiàn)不僅幫助教師在備課時快速定位教學重點（如需要重點講解的語法項目），還能為分層教學提供依據(jù)。更先進的可視化工具，如雷達圖可以展示個體學生的能力結(jié)構(gòu)，氣泡圖能呈現(xiàn)錯誤類型與任務難度的關(guān)聯(lián)性，為個性化輔導提供直觀參考。

動態(tài)效果評估系統(tǒng)構(gòu)成了教學干預的閉環(huán)機制。智能平臺需要實時追蹤干預措施的實施效果，包括即時反饋學生的練習完成情況（如正確率、耗時等），定期生成學習進展報告（如周報、月報），預警干預失效的個案（如連續(xù)三次練習未達標準），這些構(gòu)成了增值評價體系。增值評價不僅關(guān)注學生的學習“質(zhì)量”，更強調(diào)“提質(zhì)”。這一評價促使教師更加關(guān)注每位學生的成長和全面發(fā)展，激勵教師不斷改進教學方法。

（三）提升教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)

在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)已成為實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動教學的核心競爭力。研究表明，教師的數(shù)據(jù)解讀與應用能力直接決定了教育技術(shù)工具的使用效能，是技術(shù)落地的關(guān)鍵因素。學校需要建立系統(tǒng)化的分層培養(yǎng)體系，通過針對性培訓提升教師的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，這一過程應當包含三個遞進層次的能力培養(yǎng)，并輔以相應的支持機制。

基礎(chǔ)能力培養(yǎng)聚焦技術(shù)工具的操作應用。這一層次的培訓內(nèi)容包括學情報告生成與解讀（如理解詞匯復雜度、句法多樣性等指標）、數(shù)據(jù)可視化工具使用（如熱力圖解讀）基礎(chǔ)診斷功能操作等。培訓應當采用工作坊形式，通過真實案例演示平臺操作流程。例如，教師需要掌握如何導出班級的“詞匯重復清單”，識別學生過度使用\"important”\"good\"等基礎(chǔ)詞匯的情況。

進階能力培養(yǎng)著重發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學設計能力。這一階段需要教師掌握基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果診斷學習問題、設計針對性干預方案、評估干預效果等專業(yè)技能。培訓應采用案例教學法，指導教師如何將“詞匯重復清單\"轉(zhuǎn)化為詞匯拓展訓練，將“邏輯薄弱清單”設計為過渡詞專項練習。以南京某高校為例，英語系教師根據(jù)系統(tǒng)生成的“中式英語特征報告”，開發(fā)了“去中式英語”工作坊，通過對比分析中英文表達差異，幫助學生避免直譯錯誤。經(jīng)過一學期后，學生作文中的中式英語錯誤減少 38% ，效果顯著。[10]

創(chuàng)新層面培養(yǎng)強調(diào)跨學科協(xié)作與校本模型開發(fā)。這一層次的教師需要具備與數(shù)據(jù)科學家協(xié)作的能力、教育需求的技術(shù)轉(zhuǎn)化能力、校本模型的評估優(yōu)化能力。學校應當建立跨學科教研團隊，共同開發(fā)適合本校學情的分析模型。此外，支持保障體系是培養(yǎng)計劃有效實施的關(guān)鍵。學校需要建立常態(tài)化研修制度（如每月數(shù)據(jù)應用研討會）教學反思機制（如數(shù)據(jù)應用日志）專業(yè)學習社群（如數(shù)據(jù)分析興趣小組）。

結(jié)語

數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過“數(shù)據(jù)采集一動態(tài)診斷一智能干預一效果評估\"的閉環(huán)機制，重構(gòu)了大學英語寫作教學的全流程。其核心價值在于將經(jīng)驗主義教學轉(zhuǎn)化為實證驅(qū)動的精準教育，使隱性的學習問題顯性化、碎片化的指導系統(tǒng)化。未來，隨著自然語言處理與教育大數(shù)據(jù)的深度耦合，寫作教學將進一步邁向個性化與自適應化。教育者需以開放姿態(tài)擁抱技術(shù)變革，通過提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)、創(chuàng)新教學模式，在信息化浪潮中實現(xiàn)\"規(guī)?；囊虿氖┙獭?，為全球化背景下培育具有國際競爭力的人才培養(yǎng)注人持續(xù)動能

參考文獻：

[1][4]孫有中，等.英語專業(yè)寫作教學與思辨能力培養(yǎng)座談[J].外語教學與研究（外國語文雙月刊），2011（07）：604.

[2]田浩，曾海軍.大數(shù)據(jù)時代的教育：若干認識與思考——訪中國科學院院士梅宏教授Ⅲ].電化教育研究，2020，41（07）：5.

[3]蔡基剛.中國大學生英語寫作在線同伴反饋和教師反饋對比研究[].外語界，2011（02）：66.

[5]Abadi，M.，Chu，A.，Goodfellow，I.，McMahan，H.B.，Mironov，I.，Talwar，K.，amp;Zhang，L..Deep Learning with Differential Privacy[C]//Pro-ceedings of the 2O16 ACM Conference on Com-puter and Communications Security （CCS'16），NewYork：ACM Press，2016：308-318.

[6]金玉梅，陳航.教育大數(shù)據(jù)挖掘的價值定位、現(xiàn)實限制與有效策略[].教育理論與實踐，2021，41（19）：3-8.

[7]王玉彤，王秀娜.增值評價指導教育教學的探索].實踐探索，2024，6（04）：165-166.

[8]王大偉，呂立杰.教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)的內(nèi)涵、發(fā)展困境及提升策略[].中國教育學刊，2023（07）：21-27.

[9]楊現(xiàn)民，李新.中小學教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)的現(xiàn)狀、評價及意義[].教育學報，2021，8（03）：12-20.

[10]史煜.英語“讀后續(xù)寫\"教學及其評價[].教學與管理，2020（27）：109.

[11]鄭云翔.信息技術(shù)環(huán)境下大學生個性化學習的研究[J].中國電化教育，2014（07）：126.

（責任編輯 曹彩霞）

Exploring the Role of Data Analysis in College English Writing Instruction and Its Optimization Strategies

HU Jing'， XU Zhenzhen2

（1. Northwest Normal University， Lanzhou 73007O， China; 2. South-Central Minzu University， Wuhan 430074， China）

Abstract：The deep integration of artificial inteligence andeducational informatization has provided data-driven innovative approaches for collge English writing instruction.Based ona three-tier framework encompassing data feature analysis，teaching application scenarios，and optimization strategies，this paperexplores the core empowerment mechanisms of data analysistechnology in writing pedagogy.Research demonstrates that data analysistechnology can accuratelyidentifylatent learning issuesand dynamically optimize teaching strategies throughmulti-dimensional interventions，including lexical and grammatical eror correction，syntactic enhancement，logical reinforcement，personalized resourcerecommendations，real-time process monitoring，and multi-faceted quality evaluation.Ultimately，thisapproach achievessystematicimprovement instudents'writing proficiency.

KeyWords：Data Analysis;CollgeEnglish；Writing Instruction; Precision Teaching;Educational Informatization