胡光明

(無(wú)錫科技職業(yè)學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214028)

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基于大數(shù)據(jù)的高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作錯(cuò)誤特點(diǎn)分析
——以中介語(yǔ)為載體

胡光明

(無(wú)錫科技職業(yè)學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214028)

大數(shù)據(jù)技術(shù)目前已經(jīng)應(yīng)用于學(xué)生英語(yǔ)作文的自動(dòng)批改，從中介語(yǔ)理論和錯(cuò)誤分析理論入手對(duì)英語(yǔ)作文進(jìn)行分析，可以得出較可靠的結(jié)論。本文采集“百萬(wàn)同題英語(yǔ)寫(xiě)作”相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合中介語(yǔ)理論對(duì)高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作特點(diǎn)進(jìn)行分析和歸因，在此基礎(chǔ)上提出改進(jìn)教學(xué)策略的幾點(diǎn)建議。

大數(shù)據(jù)高職英語(yǔ)寫(xiě)作中介語(yǔ)

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)(big data)概念是由英國(guó)牛津大學(xué)教授Viktor Mayer-Sch?nberger和《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志數(shù)據(jù)編輯Kenneth Cukier在2008年提出的，目前已在計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科研究中廣泛應(yīng)用。上述兩人在他們的知名論著《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中將這一概念描述為“不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理”，并指出大數(shù)據(jù)不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；其特點(diǎn)不是精確性，而是混雜性；數(shù)據(jù)間不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系[1]。

現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)、結(jié)果呈現(xiàn)等，原則上基于五個(gè)方面的目的：一是可視化分析(Analytic Visualizations)，直觀展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話；二是數(shù)據(jù)挖掘算法 (Data Mining Algorithms)，深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘分析價(jià)值；三是預(yù)測(cè)性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)，根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出預(yù)測(cè)性判斷；四是語(yǔ)義引擎(Semantic Engines)，即開(kāi)發(fā)智能解析、提取、分析數(shù)據(jù)的工具；五是數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理(Data Quality and Master Data Management)，標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具，確保預(yù)先定義好的高質(zhì)量分析結(jié)果[2]。就外語(yǔ)教學(xué)研究來(lái)說(shuō)，目前對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要集中在可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘兩個(gè)方面。

二、中介語(yǔ)理論的錯(cuò)誤分析方法

中介語(yǔ)(interlanguage)也可譯為“過(guò)渡語(yǔ)”或“語(yǔ)際語(yǔ)”，是美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家Larry Selinker在1972年提出的重要語(yǔ)言學(xué)概念。它是指在第二語(yǔ)言習(xí)得過(guò)程中，學(xué)習(xí)者通過(guò)一定的學(xué)習(xí)策略，在目的語(yǔ)輸入的基礎(chǔ)上形成的一種既不同于其母語(yǔ)，也不同于目的語(yǔ)，伴隨學(xué)習(xí)過(guò)程向目的語(yǔ)逐漸過(guò)渡的、動(dòng)態(tài)的語(yǔ)言系統(tǒng)[3]。幾十年來(lái)，中介語(yǔ)的相關(guān)理論已經(jīng)成為解析第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生偏誤的主要研究工具之一。

Selinker的研究認(rèn)為，學(xué)習(xí)者自己輸出的任何語(yǔ)言都有一定語(yǔ)法規(guī)范的，只是這個(gè)語(yǔ)法規(guī)則發(fā)源于他自己，而不與目的語(yǔ)規(guī)則相對(duì)應(yīng)，這樣就出現(xiàn)了以中介語(yǔ)為表現(xiàn)形式的錯(cuò)誤。中介語(yǔ)的石化(Fossilization)現(xiàn)象是中介語(yǔ)理論的重要組成部分，它是指學(xué)習(xí)者的語(yǔ)言都存在一個(gè)共同的問(wèn)題:經(jīng)常犯同樣的錯(cuò)誤, 而且學(xué)到一定程度便停滯不前，這就是石化的癥狀，所有的中介語(yǔ)都存在著石化問(wèn)題。中介語(yǔ)石化的原因有很多，包括年齡因素影響、母語(yǔ)負(fù)遷移、語(yǔ)言輸入錯(cuò)誤、學(xué)習(xí)策略偏差等等[4]。

較長(zhǎng)時(shí)間處于同一群體的外語(yǔ)學(xué)習(xí)者，在他們學(xué)習(xí)的環(huán)境、時(shí)間、策略、語(yǔ)言基本能力、溝通壓力等方面都非常相似，使他們中介語(yǔ)石化的原因和石化后錯(cuò)誤輸出的類(lèi)型也趨于相同。以往基于類(lèi)似視角的研究只能采取抽樣的方式來(lái)進(jìn)行分析，近年來(lái)在大數(shù)據(jù)相關(guān)理論指導(dǎo)下，可對(duì)相同群體學(xué)習(xí)者具有共性的石化中介語(yǔ)進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘，先總結(jié)出錯(cuò)誤特點(diǎn)，再分析錯(cuò)誤成因，進(jìn)而改進(jìn)教師的教學(xué)策略，并引導(dǎo)學(xué)習(xí)者自我糾正、強(qiáng)化，避免出現(xiàn)中介語(yǔ)的石化現(xiàn)象。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)支持的英語(yǔ)寫(xiě)作批改

北京詞網(wǎng)科技公司開(kāi)發(fā)的批改網(wǎng)，是目前中國(guó)最大的英文在線寫(xiě)作平臺(tái)，可實(shí)時(shí)指出學(xué)生的英語(yǔ)作文語(yǔ)法、詞匯、篇章等方面的錯(cuò)誤，并提出修改意見(jiàn)，幫助學(xué)生對(duì)寫(xiě)作錯(cuò)誤進(jìn)行更新、改進(jìn)和替換式的修改，并通過(guò)即時(shí)反饋不斷改進(jìn)，提升英語(yǔ)寫(xiě)作水平。在使用批改網(wǎng)寫(xiě)作過(guò)程中留存下來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)，包含全國(guó)使用該平臺(tái)寫(xiě)作的每位學(xué)習(xí)者的每篇作文的詞匯、搭配、語(yǔ)法等常規(guī)錯(cuò)誤，均已被云計(jì)算系統(tǒng)分別指出并歸類(lèi)，這些數(shù)據(jù)便是典型的大數(shù)據(jù)。如該公司2015 年開(kāi)展的“百萬(wàn)同題英語(yǔ)寫(xiě)作”活動(dòng)，就收到來(lái)自全國(guó)31個(gè)省市地區(qū)的學(xué)生作文1,093,126 篇。筆者希望結(jié)合中介語(yǔ)理論，通過(guò)該次比賽批改網(wǎng)平臺(tái)作文留存下來(lái)的數(shù)據(jù)，找到其中高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作的錯(cuò)誤特點(diǎn)加以分析，并提出教與學(xué)策略的改進(jìn)建議。

批改網(wǎng)系統(tǒng)可對(duì)學(xué)生提交的作文從詞匯、句子、篇章結(jié)構(gòu)、內(nèi)容相關(guān)度 4個(gè)大類(lèi) 192 個(gè)維度進(jìn)行拆分，每個(gè)維度在與英語(yǔ)本族語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)對(duì)比后，對(duì)作文的內(nèi)容、組織、語(yǔ)體、詞匯、語(yǔ)法和格式等進(jìn)行單項(xiàng)打分，同時(shí)給出個(gè)性化的反饋。在此平臺(tái)進(jìn)行作文提交并實(shí)時(shí)查看學(xué)生的反饋，根據(jù)反饋建議進(jìn)行多次修改，以期望達(dá)到能力所及的分?jǐn)?shù)。

四、中介語(yǔ)理論指導(dǎo)下的高職學(xué)生英語(yǔ)作文錯(cuò)誤大數(shù)據(jù)分析

統(tǒng)計(jì)顯示，本次同題寫(xiě)作有71%的學(xué)生在提交后至少修改了1次，有39%的學(xué)生修改5次以上，甚至有超過(guò)1%的學(xué)生修改超過(guò)50次。通過(guò)初版與終版作文的對(duì)比，這些修改使原始錯(cuò)誤在10個(gè)錯(cuò)誤類(lèi)型上有33.88-56.79%的修正(見(jiàn)表1)。中介語(yǔ)理論認(rèn)為，改正錯(cuò)誤是一種使學(xué)習(xí)者的中介語(yǔ)向目的語(yǔ)趨進(jìn)的方法，而且能夠根據(jù)指示進(jìn)行自我修正，也從另一個(gè)層面說(shuō)明了學(xué)習(xí)者的這些可自我改正的中介語(yǔ)并未真正石化。

表1　初、終版作文典型錯(cuò)誤對(duì)比情況

(一)寫(xiě)作錯(cuò)誤分類(lèi)

本次同題作文題目為“We are what we read(閱讀成就你我)”，是聚焦“閱讀是學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的重要部分(reading is a critical part of learning and growth)”和“實(shí)踐中學(xué)習(xí)(learn by doing)”的觀點(diǎn)辯論。結(jié)合大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，我們可以按照Carl James對(duì)中介語(yǔ)錯(cuò)誤的分類(lèi)[5]，即本體錯(cuò)誤、詞匯錯(cuò)誤、語(yǔ)法錯(cuò)誤和語(yǔ)篇錯(cuò)誤四個(gè)層次，每個(gè)層次再根據(jù)平臺(tái)網(wǎng)的維度進(jìn)行二級(jí)分類(lèi)歸納，便可總結(jié)出高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作中介語(yǔ)的主要特點(diǎn)。依據(jù)Carl James的錯(cuò)誤分析理論和平臺(tái)錯(cuò)誤的分類(lèi)，可將此次寫(xiě)作數(shù)據(jù)中的中介語(yǔ)錯(cuò)誤二級(jí)分類(lèi)如下: (1)本體錯(cuò)誤：拼寫(xiě)、大小寫(xiě)、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等錯(cuò)誤；(2)詞匯錯(cuò)誤：詞性誤用，動(dòng)詞錯(cuò)用(如不定式、分詞、動(dòng)詞連用、情態(tài)動(dòng)詞等)以及形容詞，冠詞，介詞，副詞等的錯(cuò)誤使用；(3)語(yǔ)法錯(cuò)誤：時(shí)態(tài)錯(cuò)誤、語(yǔ)態(tài)錯(cuò)誤、主謂一致錯(cuò)誤、搭配錯(cuò)誤；(4)語(yǔ)篇錯(cuò)誤：成分缺失、成分冗余等。

(二)寫(xiě)作錯(cuò)誤歸因

根據(jù)本次比賽的大數(shù)據(jù)報(bào)告分析，統(tǒng)計(jì)出高職院校學(xué)生的高頻錯(cuò)誤的前9項(xiàng)(見(jiàn)表2)。由于對(duì)語(yǔ)篇錯(cuò)誤的判斷往往取決于對(duì)寫(xiě)作主題的主觀呼應(yīng)，在比較多的情況下難以用正誤來(lái)機(jī)械判斷，故以下略去語(yǔ)篇錯(cuò)誤，從本體錯(cuò)誤、詞匯錯(cuò)誤、語(yǔ)法錯(cuò)誤三個(gè)方面進(jìn)行歸因分析。

表2　高職院校學(xué)生高頻錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)

1.本體錯(cuò)誤

從表2可清晰看出，高職院校學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作的本體錯(cuò)誤出現(xiàn)最多，其中拼寫(xiě)、大小寫(xiě)、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)三項(xiàng)的錯(cuò)誤之和就占了總體錯(cuò)誤的43.53%。以下是一些實(shí)例，相關(guān)錯(cuò)誤標(biāo)為黑體斜體：

例1(大寫(xiě)錯(cuò)誤)：First of all, Give a man a rod rather than give a man a fish.

例2(小寫(xiě)錯(cuò)誤)：When i was a little girl, i always wondering why my mom just are addicted to the book every second once she got time.

例3(單引號(hào)錯(cuò)誤)：As a vivid saying:“there is a long distance between theory and practice.”

例4(拼寫(xiě)錯(cuò)誤)：…,it can boarden our horizons, to inspire our potential, so that we learn more useful information from books.

相比之下，高職院校學(xué)生所犯的上述本體錯(cuò)誤比“985”本科院校的學(xué)生多出了11.6% (數(shù)據(jù)來(lái)自北京語(yǔ)言智能協(xié)同研究院發(fā)布的《2015百萬(wàn)同題英語(yǔ)寫(xiě)作大數(shù)據(jù)分析報(bào)告(全學(xué)段·詳盡版)》) 。一方面，這反映了高職學(xué)生的英語(yǔ)詞匯基礎(chǔ)較差，詞形記憶不牢，發(fā)音和拼寫(xiě)對(duì)應(yīng)記憶能力也不強(qiáng)(如例4中的“boarden”的錯(cuò)誤就源于學(xué)生將“broad”和“board”兩個(gè)詞的發(fā)音和字形混淆，并已形成石化中介語(yǔ))；另一方面，也反映出高職學(xué)生對(duì)寫(xiě)作中的細(xì)節(jié)檢查不仔細(xì)。

2. 詞匯錯(cuò)誤

此項(xiàng)錯(cuò)誤中的動(dòng)詞錯(cuò)用、詞性誤用、名詞數(shù)格錯(cuò)用等占錯(cuò)誤總數(shù)的15.74%。實(shí)例如下：

例5(雙謂語(yǔ)錯(cuò)誤)：But therearestill a large number of peoplestandon the side of reading.

例6：(情態(tài)動(dòng)詞錯(cuò)誤)Itiscanbecome some possible development.

例7：(名詞單復(fù)數(shù)錯(cuò)誤)So we can gain many old and newknowledgesfrom the books.

例8：(連詞錯(cuò)誤)Althoughit is funny,butalso from the side reflects the books for the role of a man’s life’s achievement.

詞匯錯(cuò)誤中，詞性混淆使用、兩個(gè)動(dòng)詞連用、不定式的“to”錯(cuò)用、介詞錯(cuò)用或缺失、混淆名詞的可數(shù)性和修飾詞錯(cuò)誤等是常見(jiàn)的錯(cuò)誤類(lèi)型。在例8中“although”和“but”出現(xiàn)在同一句中，很明顯是受了漢語(yǔ)的“雖然……但是……”關(guān)聯(lián)詞的影響，在其學(xué)習(xí)英語(yǔ)連詞時(shí)對(duì)此語(yǔ)法不夠重視，于是在寫(xiě)出此句子時(shí)，其“although…but”表示轉(zhuǎn)折的中介語(yǔ)是石化的，這種石化只有當(dāng)學(xué)習(xí)者自己認(rèn)識(shí)到錯(cuò)誤的原因并主動(dòng)學(xué)習(xí)改正時(shí)，才會(huì)逐漸消除。

3.語(yǔ)法錯(cuò)誤

語(yǔ)法錯(cuò)誤中主謂一致錯(cuò)誤和搭配錯(cuò)誤最為突出，占24.17%。實(shí)例如下：

例9(主謂一致錯(cuò)誤)：Itteachus work and behave, practice thinking , too.

例10(搭配錯(cuò)誤)：We cangrowthmuchknowledgewhich we do not achieve in classes.

例11(搭配錯(cuò)誤)：As we all know,readmillionsofbooks,travelmillionsmiles.

例9和例10同時(shí)還存在詞性錯(cuò)用問(wèn)題。從例10和11可知，學(xué)生的寫(xiě)作受到了母語(yǔ)的影響，意圖使用一一對(duì)應(yīng)的方式來(lái)表達(dá)漢語(yǔ)中的“增長(zhǎng)知識(shí)”和“讀萬(wàn)卷書(shū)，行萬(wàn)里路”的意思，卻沒(méi)有顧及英語(yǔ)本族語(yǔ)中是否有這種表述的規(guī)則。這種現(xiàn)象在中介語(yǔ)的理論中稱(chēng)為母語(yǔ)負(fù)遷移，即學(xué)習(xí)者用母語(yǔ)規(guī)則獲得的知識(shí)技能對(duì)目的語(yǔ)知識(shí)技能的習(xí)得產(chǎn)生了負(fù)面影響。缺少外語(yǔ)學(xué)習(xí)的語(yǔ)言環(huán)境, 缺乏對(duì)所學(xué)語(yǔ)言的文化和社會(huì)背景的了解, 根深蒂固的母語(yǔ)語(yǔ)言思維方式和表達(dá)方式的影響等等，都會(huì)造成外語(yǔ)學(xué)習(xí)的母語(yǔ)負(fù)遷移現(xiàn)象。在高職學(xué)生的英語(yǔ)作文中，這種“中式英語(yǔ)”的錯(cuò)誤尤為突出。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)批改英語(yǔ)作文的一個(gè)優(yōu)勢(shì)是，平臺(tái)對(duì)比的是英語(yǔ)本族語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)，盡管系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)大量重復(fù)的中式英語(yǔ)表達(dá)法，但不會(huì)被該平臺(tái)采用，同時(shí)平臺(tái)可以通過(guò)關(guān)鍵詞進(jìn)行對(duì)比，挑選和指出寫(xiě)作者的中式英語(yǔ)錯(cuò)誤，如本次比賽總結(jié)出的高頻中式英語(yǔ)搭配30組(見(jiàn)表3)。同時(shí)，平臺(tái)實(shí)時(shí)將中式英語(yǔ)錯(cuò)誤反饋給寫(xiě)作者，有利于其后續(xù)的探究式自學(xué)。

表3　高頻中式英語(yǔ)搭配30組

五、高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作教學(xué)策略的改進(jìn)

目前，高職學(xué)生的英語(yǔ)寫(xiě)作教學(xué)，大多傾向于教授邀請(qǐng)信、求職信、報(bào)價(jià)詢盤(pán)等應(yīng)用文的寫(xiě)作，或?yàn)榱藨?yīng)試而機(jī)械訓(xùn)練學(xué)生使用所謂寫(xiě)作“模板”來(lái)進(jìn)行三段式議論文的寫(xiě)作。這種教和學(xué)的方式實(shí)際上源于實(shí)用主義至上的指導(dǎo)思想，導(dǎo)致學(xué)生的語(yǔ)言基礎(chǔ)不牢、寫(xiě)作知識(shí)出現(xiàn)斷層等問(wèn)題?；诖?，提出如下建議。

(一)鞏固基礎(chǔ)知識(shí)，提高寫(xiě)作能力

寫(xiě)作能力的提高與學(xué)生詞匯的掌握及正確使用、語(yǔ)法知識(shí)的鞏固以及閱讀和口語(yǔ)交流量的增加有著密不可分的關(guān)系。在總授課時(shí)數(shù)有限的情況下，有機(jī)結(jié)合讀與寫(xiě)、詞匯學(xué)習(xí)與語(yǔ)篇訓(xùn)練，利用批改網(wǎng)、電子書(shū)包等網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)督促學(xué)生課后自學(xué)和訓(xùn)練，可大幅度提高學(xué)習(xí)效果。如教師要布置一篇議論文“It pays to be honest”，可在布置前通過(guò)相關(guān)平臺(tái)發(fā)布與honesty、integrity、merit等關(guān)鍵詞相關(guān)的短文，供學(xué)生課后閱讀，然后在課上點(diǎn)評(píng)，隨后教授文中一些重點(diǎn)詞匯用法，最后將寫(xiě)作任務(wù)布置下去。這種基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的知識(shí)鞏固與能力訓(xùn)練的有機(jī)結(jié)合，有助于學(xué)生在不斷嘗試和輸入中使自己的中介語(yǔ)逐漸向目的語(yǔ)靠近。

(二)實(shí)現(xiàn)由結(jié)果教學(xué)法向過(guò)程教學(xué)法轉(zhuǎn)變

結(jié)果教學(xué)法關(guān)注“最終結(jié)果”，教師關(guān)注的重點(diǎn)就是檢查學(xué)習(xí)者的作文是否順暢、語(yǔ)法是否正確、論述是否符合外語(yǔ)習(xí)慣等。而過(guò)程教學(xué)法則有一系列發(fā)展、變化的階段性教學(xué)目標(biāo)，即指導(dǎo)學(xué)習(xí)者制定寫(xiě)前計(jì)劃；營(yíng)造交互氛圍、鼓勵(lì)全員參與、收集寫(xiě)作素材、 理清寫(xiě)作思路、形成新穎想法；寫(xiě)出初稿；審視、評(píng)價(jià)初稿；重復(fù)以上步驟并完成終稿[6]。在大數(shù)據(jù)寫(xiě)作平臺(tái)上，上述過(guò)程在人機(jī)互動(dòng)的同時(shí)，如果再加上教師觀察學(xué)生修改過(guò)程后的點(diǎn)評(píng)，不僅有助于提高學(xué)生寫(xiě)作興趣，還有助于對(duì)癥下藥，及時(shí)糾正中介語(yǔ)錯(cuò)誤。

(三)借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)訓(xùn)練學(xué)生自我糾錯(cuò)能力

語(yǔ)言學(xué)習(xí)是一個(gè)不斷犯錯(cuò)誤又不斷糾正錯(cuò)誤的過(guò)程，在諸如批改網(wǎng)這樣的可實(shí)時(shí)反饋寫(xiě)作者錯(cuò)誤并給出意見(jiàn)的平臺(tái)上，可以更加快捷地呈現(xiàn)自我糾錯(cuò)的過(guò)程。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，對(duì)于詞匯、標(biāo)點(diǎn)等主體錯(cuò)誤，寫(xiě)作者往往能在第一次反饋后就修改正確；而對(duì)于綜合性的語(yǔ)法錯(cuò)誤, 或由于受母語(yǔ)負(fù)遷移的影響產(chǎn)生的中式英語(yǔ)錯(cuò)誤,大多數(shù)寫(xiě)作者無(wú)法在第一次修改后得到徹底改正，往往是由新的錯(cuò)誤替代舊的錯(cuò)誤。此時(shí)，教師的作用極為重要,只有及時(shí)指出并講清楚錯(cuò)誤的類(lèi)型后,學(xué)生才能意識(shí)到錯(cuò)誤并進(jìn)行糾正，并通過(guò)正面的評(píng)價(jià)反饋，激發(fā)學(xué)生的寫(xiě)作興趣。

六、結(jié)語(yǔ)

總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)是提供高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作實(shí)時(shí)提交、反饋和修改驗(yàn)證的平臺(tái)，但大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是只負(fù)責(zé)提供“是什么”的材料，而從數(shù)據(jù)中看出端倪、找出規(guī)律的原因探究，以及利用數(shù)據(jù)分析原因、探索“怎么做”的路徑規(guī)劃等，都是數(shù)據(jù)使用者的工作。本文將大數(shù)據(jù)與基于中介語(yǔ)的錯(cuò)誤分析理論相結(jié)合，找出高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作錯(cuò)誤的一些特點(diǎn)，針對(duì)這些特點(diǎn)，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，高職英語(yǔ)教師可以在寫(xiě)作課上嘗試更多教學(xué)和訓(xùn)練手段，收集更多精準(zhǔn)的、不同維度的語(yǔ)料并加以分析，以促進(jìn)高職英語(yǔ)寫(xiě)作教學(xué)水平的提高。畢竟，大數(shù)據(jù)平臺(tái)和技術(shù)是“器”，只有正確使用它的理念和方法的“術(shù)”，才能使其更好地發(fā)揮作用。

[1][英]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫(kù)克耶.大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤譯.杭州：浙江人民出版社，2012:31.

[2] 大數(shù)據(jù)分析與處理方法介紹[EB/OL]．36大數(shù)據(jù)，http://www.36dsj.com/archives/3512，2013-09-23．

[3] Selinker, L..Interlanguage[J]. International Review of Applied Linguistics in Language Teaching,1972(10)：209.

[4] 姚鳳華.中介語(yǔ)的石化及教學(xué)對(duì)策[J].常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2009(5) : 48-50.

[5] James，C．Errors in Language and Use: Exploring Error Analysis[M].Beijing: Foreign Language Teaching &Research Press，2001: 98-99.

[6] 秦旭．中介語(yǔ)的石化現(xiàn)象與英語(yǔ)寫(xiě)作的學(xué)習(xí)過(guò)程[J]．北京第二外國(guó)語(yǔ)學(xué)院學(xué)報(bào)，2002(2) ．

(責(zé)任編輯：趙淑梅)

On the Characteristics of Students’ English Compositional Errors in Higher Vocational College Based on Big Data——Taking the Theories of Interlanguage as the Carrier

HU Guangming

(WuxiProfessionalCollegeofScienceandTechnology,Wuxi,Jiangsu214028,China)

The technology of big data has been applied in marking and correcting students’ compositions. With more than a million participants submitting compositions of the same topic in 2005, the contest has gathered massive amount of data. Reliable and systematic conclusions can be reached by using originated from the theories of interlanguage and error analysis to analyze compositions. The paper collects corresponding data from the contest and analyzes them based on theories of interlanguage, so as to find higher vocational college students’ traits and attribution on English writing, therefore puts forward relevant constructive suggestions on teaching strategies.

big data; higher vocational colleges; English writing; interlanguage

2016-05-26

教育部職業(yè)院校外語(yǔ)類(lèi)專(zhuān)業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)課題“基于大數(shù)據(jù)的高職英語(yǔ)寫(xiě)作教學(xué)創(chuàng)新研究”之重點(diǎn)課題“基于大數(shù)據(jù)的高職學(xué)生英語(yǔ)寫(xiě)作特點(diǎn)研究——以中介語(yǔ)為載體”(課題編號(hào)GZGZ5414-13)。

胡光明(1972—)，男，湖南寧鄉(xiāng)人，無(wú)錫科技職業(yè)學(xué)院外語(yǔ)與基礎(chǔ)教育學(xué)院院長(zhǎng)、副教授；研究方向：英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)與多媒體教學(xué)，高職教育管理。

G642.3

A

1005-5843(2016)09-0071-05

10.13980/j.cnki.xdjykx.2016.09.014