本文为江苏联合职业技术学院课题《元认知策略指导下提升五年制高职学生英语学习力的教学实践研究 》研究成果之一

随着教育技术的发展，评价体系的构建已不再局限于传统的纸笔测试，而是向更加动态的评估模式转变，教师在教学过程中，通过大数据技术分析学生的学习数据，能够更加科学地对学生的学习成效进行评价。同时，这种体系能够实时监控学生的学习进程，评估学生在不同阅读任务中的表现，以及学生对复杂文本的理解能力。此外，大数据还能为教师提供关于学生学习偏好及其弱点的详细反馈，使教师能够制定更个性化的教学计划，以适应每位学生的具体需要。

一、智能数据解析：英语阅读学习力动态评价

在高等职业教育中，智能数据解析技术的应用为英语阅读课堂的学习力评价提供了全新的视角。通过实时数据分析，教师可以获得学生学习行为的深入洞察，从而实现对学习过程的动态评价。这种基于大数据的评价系统不仅能够揭示学生的学习效率，还能识别出学习过程中的关键转折点。同时，通过对这些数据的精确分析，教师能够及时调整教学策略，优化学习内容，确保教学活动更贴合学生的学习状态。

以高等教育出版社出版的英语1B课程中的《Jobs and Hobbies》为例，在教学过程中，教师要引导学生完成一系列的阅读理解以及词汇应用活动。通过智能数据平台，教师可以获得每个学生在这些活动中的阅读速度、重点段落的停留时间、词汇复习频率以及在线互动问答的参与度等表现数据。例如，如果数据显示学生在讨论与“hobbies”相关的段落时参与度提高，但在处理与“jobs”相关的内容时反应迟缓，教师便可以针对这一发现进行个别指导，提供更多关于职业相关词汇的练习，或者设计更具吸引力的教学活动以提升学生的学习动力。同时，智能数据解析还能帮助教师进行更细致的学习成果评估，如通过分析学生在完成《Jobs and Hobbies》相关测验的表现，教师可以了解到哪些词汇或概念学生没有充分掌握。此外，数据分析还能揭示学习材料的难度是否适合学生的当前水平。如果大多数学生在个别部分表现不佳，这就表明教学内容设置过于复杂或者教学方法需要调整。通过这样的数据反馈，教师可以更准确地掌握教学效果，及时作出调整，不断提升教学质量。这种基于大数据的学习力评价不仅提高了评价的精确度，也极大地增强了教学的有效性（如表1所示）。

表1 英语阅读学习能力动态评价

二、课堂交互机制：英语阅读学习力多元评价

多元评价不仅涵盖了传统的教师主导评价，还包括学生自评和互评等形式，这些都是促进学生主动学习以及批判性思维的重要工具。教师在教学过程中通过引入这些互动机制，能够让学生的学习过程变得更加动态化，提升学生的课堂参与度，这不仅有助于提升学生对学习材料的理解，还能增强学生的自我反思能力。此外，这种评价方式强调学习过程的全面性，要求教师不仅要关注学生的知识掌握程度，还需关心学生学习协作能力的发展，提升学生的综合素养。

以高等教育出版社的英语1B课程《Around the House》为例，在教学过程中，教师可以设计一系列的活动，提升学生对家庭环境相关词汇的掌握。活动前期，教师通过大数据分析工具预测学生对特定词汇的掌握程度，据此引导全班进行针对性地词汇预习。接着，在小组讨论环节，大数据应用于监测学生对词汇在不同上下文中的使用频率和准确性，以便教师调整教学策略。教师还可以组织教学活动，让学生在模拟的家庭环境下运用这些词汇进行交流，并大数据实时记录每位学生的表达效率及其交流互动情况。这一阶段，教师还要引导学生对自己的表现进行自评，评价包括词汇使用的正确性、语言的流畅性及交流的有效性。教师利用收集到的大数据，引导学生根据设定的评价标准进行自我反思，还可以鼓励同组学生互评，大数据工具此时提供辅助分析，帮助学生识别同伴交流中的创造性表达及其潜在改进点。通过这种方式，教师能够利用大数据带领学生从多维度深入理解和评价自己的语言运用情况，显著提升教学的针对性。此外，通过大数据的引入，教师还可以增强学生的自我评价及其互评能力，这不仅能够提升学生的学习动力，也能让学生学会在团队中有效地给予与接受建设性反馈，为其未来的学习奠定了坚实的基础。

三、评价创新融合：阅读综合素质形成性评价

形成性评价强调过程与反馈，注重学生能力的持续发展与实时改进，而不仅是对学习结果的一次性评判。这种评价方式促进了学生在学习过程中的自我调整以及教师的教学反馈，实现了教学与评价的有机融合。在高职英语阅读课程中，形成性评价通过对学生阅读理解、词汇使用、思维批判等多方面能力的持续跟踪，帮助教师更精准地把握教学进度以及学生学习状态，从而进行针对性的教学优化。

以《Health and Body Care》单元为例，这一单元的学习不仅涉及健康和个人护理的专业词汇，还包括相关的实际应用和跨文化理解，这些都是形成性评价可以深入探讨的方面。在这种评价模式下，教师可以鼓励学生参与到小组讨论或情景模拟等各种互动式学习活动中，以提升其实际运用英语进行沟通的能力。例如，教师可以要求学生模拟在药店寻求药物建议的情景，学生需要使用正确的健康以及护理相关词汇进行交流。通过智能系统记录每位学生在此类活动中的表现数据，教师能够了解学生发言的频率、用词的准确性以及互动的有效性，从而获得关于学生英语实际运用能力的实时反馈。接着，教师可以利用这些数据来进行更深入的个性化教学。如果数据显示某位学生在使用健康相关词汇时表现不佳，教师可以及时提供额外的词汇训练。此外，形成性评价的一个重要方面是反馈的及时性，教师的反馈可以帮助学生理解其在学习过程中的具体问题，并提供改进的方向。如通过分析学生在完成《Health and Body Care》相关活动的表现，教师可以提供具体的反馈，指出学生在表达健康建议时的语言组织问题，或者在跨文化交流中的不足，并给予相应的练习建议。通过这种方式，形成性评价不仅需要教师关注学生的语言技能提升，还应注重学生如何将这些技能应用于实际情境中，从而更全面地提升学生的英语综合应用能力。

结束语：综上所述，在高职英语阅读教学中，大数据技术的运用已显著提升了教学和评价的精确性及有效性。通过对学生的学习行为进行实时监控与分析，教师能够深入洞察学生的学习需求，识别学习过程中的关键问题，并据此调整教学策略。同时，教师通过自评和互评等多元化评价机制的引入，还能够增强学生的自主学习能力，为学生的个性化学习路径提供了坚实的支持。此外，教师利用这种以数据为驱动的教学评价模式，不仅使教学活动更加贴近学生的实际学习状态，还能够促进教育资源的合理分配以及教学方法的持续创新。

参考文献：

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