楊江 曹欣雨

摘 要 該文主要從研究背景、設(shè)計(jì)理念、文本收集、指數(shù)測(cè)量等方面介紹了英語(yǔ)分級(jí)閱讀智能文庫(kù)的構(gòu)建過程。智能文庫(kù)基于中國(guó)大學(xué)生不同的閱讀動(dòng)機(jī)，涵蓋了以需求為導(dǎo)向的四種英語(yǔ)閱讀材料類型，借助國(guó)外的藍(lán)思文本分析器，實(shí)現(xiàn)了學(xué)生的閱讀水平與讀物的閱讀難度之間的匹配，為大學(xué)生提供智能測(cè)試、智能選書和智能推薦服務(wù)，幫助其選擇符合其閱讀水平和閱讀興趣的英文讀物。

關(guān)鍵詞 英語(yǔ)分級(jí)閱讀 文庫(kù)建設(shè) 文本難度

中圖分類號(hào)：G642文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

英文閱讀是學(xué)生英語(yǔ)學(xué)習(xí)的重要環(huán)節(jié)，也是學(xué)生獲取信息的方式之一。然而，隨著高等教育的普及，中國(guó)大學(xué)生英語(yǔ)水平也參差不齊，傳統(tǒng)的英語(yǔ)課堂中的教材難以適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的英語(yǔ)水平，也難度滿足學(xué)生個(gè)性化的閱讀需求。因此，學(xué)生有必要考慮適當(dāng)?shù)恼n外英文讀物，以適應(yīng)和滿足其發(fā)展目標(biāo)。本研究團(tuán)隊(duì)通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)學(xué)生在選擇英文讀物時(shí)存在一定困難，即無(wú)法選擇難度適宜的閱讀材料。一旦選擇不合適的材料，尤其是難度過大的材料，學(xué)生可能會(huì)產(chǎn)生不斷查閱生詞、邊讀英文邊讀中文、放棄閱讀等不良閱讀習(xí)慣。本研究以這一現(xiàn)實(shí)問題為出發(fā)點(diǎn)，試圖建設(shè)一個(gè)英語(yǔ)閱讀文庫(kù)，幫助中國(guó)大學(xué)生學(xué)生找到難度合適的閱讀材料，同時(shí)兼顧其個(gè)性化的閱讀需求。

分級(jí)閱讀（Leveled Reading）是按照讀者的閱讀水平、興趣愛好等要素為不同讀者提供不同讀物的閱讀策略和方法。早在19世紀(jì)，美國(guó)著名的應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)家Stephen D. Krashen在“語(yǔ)言輸入假說”和“情感過濾”理論就體現(xiàn)了分級(jí)閱讀理念，他認(rèn)為人類只有在獲得可理解性的語(yǔ)言輸入時(shí)，才能習(xí)得語(yǔ)言?！罢Z(yǔ)言輸入假說”中的“i+1”理論認(rèn)為，“i”表示學(xué)習(xí)者當(dāng)前的語(yǔ)言水平，“1”則表示的是略高于學(xué)習(xí)者當(dāng)前語(yǔ)言水平的語(yǔ)言知識(shí)。輸入的語(yǔ)言材料高于或低于其現(xiàn)有水平，都不利于其語(yǔ)言學(xué)習(xí)。他還認(rèn)為要真正產(chǎn)生良好的二語(yǔ)習(xí)得效果，輸入的語(yǔ)言材料中的語(yǔ)言成分必須盡可能可被學(xué)習(xí)者理解。他提出的情感過濾是學(xué)習(xí)者在二語(yǔ)習(xí)得過程存在的影響語(yǔ)言吸收的消極因素，即動(dòng)機(jī)、自信心和焦慮感。學(xué)習(xí)者只有在學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)強(qiáng)烈，有自信，無(wú)焦慮感的條件下才能有效地進(jìn)行二語(yǔ)習(xí)得。

隨后這一理念在國(guó)外、尤其在歐美國(guó)家被廣泛接受并不斷發(fā)展?，F(xiàn)今歐美地區(qū)普遍使用的分級(jí)閱讀標(biāo)準(zhǔn)體系主要有藍(lán)思分級(jí)閱讀框架、發(fā)展性閱讀評(píng)估分級(jí)體系、指導(dǎo)性閱讀分級(jí)體系、閱讀能力等級(jí)體系等。但國(guó)外的分級(jí)體系并不適合中國(guó)學(xué)生，尤其是中國(guó)大學(xué)生這一閱讀需求特殊的群體。他們普遍面對(duì)著升學(xué)應(yīng)試、專業(yè)研究、職場(chǎng)工作等現(xiàn)實(shí)壓力，且時(shí)間和精力十分有限，所以他們需要更有針對(duì)性的閱讀材料輔助其英語(yǔ)學(xué)習(xí)。

在本研究領(lǐng)域或相關(guān)課題中，諸多國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)學(xué)生的英語(yǔ)分級(jí)閱讀模式已進(jìn)行了一定教學(xué)實(shí)踐與探索，這對(duì)中國(guó)英語(yǔ)閱讀教學(xué)范式變革產(chǎn)生了重要影響。但絕大部分學(xué)者更關(guān)注中小學(xué)生的英語(yǔ)分級(jí)閱讀，對(duì)大學(xué)生的英語(yǔ)分級(jí)閱讀方面研究甚少，且目前研究也大都存在構(gòu)建該模式的教學(xué)理論上，極少能最大程度地提供一套精準(zhǔn)量化的分級(jí)閱讀方案并實(shí)踐。

因此，在國(guó)內(nèi)大學(xué)生英語(yǔ)閱讀水平參差不齊、國(guó)外的分級(jí)閱讀體系的局限性和專門面向中國(guó)大學(xué)生閱讀需求的量化分級(jí)閱讀方案尚為空白的背景下，我們完成了中國(guó)大學(xué)生分級(jí)閱讀智能文庫(kù)的建設(shè)，并以網(wǎng)站的形式呈現(xiàn)。其特點(diǎn)如下：

（1）根據(jù)情感過濾理論，閱讀材料的選擇以大學(xué)生的特殊閱讀需求為導(dǎo)向，收集的材料致力于涵蓋各專業(yè)領(lǐng)域、場(chǎng)合和用途，并蘊(yùn)含深厚人文思想。

（2）根據(jù)輸入假說理論，文庫(kù)的智能推薦遵循自行建立的 “量化分級(jí)體系”，學(xué)生的推薦讀物難度控制在一定可理解范圍內(nèi)，但比當(dāng)前的閱讀水平高。

（3）智能文庫(kù)經(jīng)過多次測(cè)試與改進(jìn)，進(jìn)一步完善文庫(kù)的用戶體驗(yàn)。

1構(gòu)建思路

智能文庫(kù)的設(shè)計(jì)思路遵循我們自主構(gòu)建的“量化分級(jí)體系”。“量化分級(jí)體系”將Krashen語(yǔ)言輸入假說和“情感過濾”理論作為分級(jí)的理論基礎(chǔ)，以中國(guó)大學(xué)生的英語(yǔ)閱讀實(shí)際為現(xiàn)實(shí)導(dǎo)向，試圖將讀者的閱讀水平與讀物的難度進(jìn)行量化，為大學(xué)生提供可理解的輸入材料，同時(shí)兼顧大學(xué)生的閱讀需求，精心選擇符合其現(xiàn)實(shí)需求的閱讀材料，激發(fā)學(xué)生強(qiáng)烈的閱讀動(dòng)機(jī)。

該體系的量化分級(jí)對(duì)象由兩部分構(gòu)成。一是中國(guó)大學(xué)生的不同的閱讀水平。二是各種英文閱讀材料的難易程度。為了衡量和銜接這兩個(gè)量化對(duì)象，我們借鑒了美國(guó)藍(lán)思分級(jí)閱讀框架體系，使用了一個(gè)統(tǒng)一的度量單位——藍(lán)思值（Lexile，簡(jiǎn)寫“L”）。藍(lán)思值可以用來標(biāo)記材料的閱讀難度，也可以表示學(xué)生的當(dāng)前閱讀水平。

借助藍(lán)思文本分析器（The Lexile Analyzer），可以直接測(cè)量并確定英文閱讀材料的難度指數(shù)，即藍(lán)思值，也可以間接衡量學(xué)生的閱讀水平指數(shù)。衡量學(xué)生閱讀水平的原則是學(xué)生在自身能力范圍內(nèi)所能勝任的難度最大的閱讀材料。學(xué)生所能勝任的閱讀材料難度的最大值，即代表該學(xué)生的閱讀水平值。確定學(xué)生閱讀水平指數(shù)的實(shí)現(xiàn)途徑是搭建一個(gè)閱讀測(cè)試平臺(tái)，制定靈活的測(cè)評(píng)機(jī)制，學(xué)生通過進(jìn)行一系列閱讀理解測(cè)試，獲得閱讀水平指數(shù)。

學(xué)生閱讀水平測(cè)試平臺(tái)以“量化分級(jí)體系”為參照標(biāo)準(zhǔn)，其所有試題都應(yīng)保證其來源的權(quán)威性和可靠性，試題應(yīng)標(biāo)記難度指數(shù)，并盡量保證試題的難度范圍足以涵蓋中國(guó)大學(xué)生的閱讀水平，且各個(gè)難度區(qū)間數(shù)量均衡。量化分級(jí)體系規(guī)定的難度指數(shù)范圍為500L-1900L，每個(gè)難度區(qū)間試題的數(shù)量應(yīng)不少于100道，便于系統(tǒng)隨機(jī)抽題進(jìn)行測(cè)試，保證測(cè)試結(jié)果的可靠性。其次，測(cè)試平臺(tái)應(yīng)遵循我們制定的“預(yù)估+調(diào)整”的測(cè)評(píng)機(jī)制。小組將測(cè)試材料根據(jù)考試類別和難度區(qū)間兩個(gè)方面進(jìn)行了精確劃分，首先，讀者應(yīng)根據(jù)自己的閱讀動(dòng)機(jī)，選擇進(jìn)行的英語(yǔ)考試類型，然后系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上從該考試類型的題庫(kù)中隨機(jī)抽取1道閱讀理解，如果學(xué)生的答題準(zhǔn)確率低于60%，可以選擇換題重測(cè)或選擇降低試題難度等級(jí)，系統(tǒng)為其隨機(jī)抽取難度指數(shù)區(qū)間降低100L的試題;若學(xué)生的準(zhǔn)確率介于60%-80%，學(xué)生的閱讀水平數(shù)值即為該閱讀材料的難度指數(shù);若學(xué)生的準(zhǔn)確率高于80%，學(xué)生可選擇加大測(cè)試難度，即為其隨機(jī)抽取難度指數(shù)升高100L的試題，該生的閱讀水平指數(shù)等于能夠勝任的閱讀材料的難度指數(shù)最大值。

“量化分級(jí)體系”下的智能書庫(kù)由三大模塊構(gòu)成：智能測(cè)試、智能選書和智能推薦。這三個(gè)模塊是學(xué)生體驗(yàn)系統(tǒng)功能的步驟，也是研究者進(jìn)行系統(tǒng)研究和開發(fā)的過程。智能測(cè)試模塊是一個(gè)學(xué)生英語(yǔ)閱讀水平測(cè)試平臺(tái)，制定測(cè)評(píng)機(jī)制，提供一系列閱讀理解試題，通過測(cè)試的學(xué)生可以準(zhǔn)確評(píng)估自身閱讀水平，確定閱讀水平指數(shù)，為之后的系統(tǒng)推薦提供參考依據(jù)。

智能選書模塊中，基于對(duì)學(xué)生的多元閱讀需求的深度挖掘，我們?yōu)閷W(xué)生提供種類齊全、主題豐富的英文材料，學(xué)生可以給自己的需求訂閱不同種類的閱讀材料，或選擇自己感興趣的文章、書籍類型或主題。智能推薦模塊中，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)參照平臺(tái)提供的學(xué)生閱讀水平數(shù)值，結(jié)合學(xué)生已選擇的閱讀材料類型或主題，自動(dòng)從書庫(kù)中推薦符合其水平、滿足其需求的閱讀材料，幫助大學(xué)生選擇合適的英文閱讀材料。

系統(tǒng)的建設(shè)的出發(fā)點(diǎn)是竭力實(shí)現(xiàn)面向中國(guó)大學(xué)生的英語(yǔ)閱讀智能推薦。各個(gè)模塊的建設(shè)都是為了這一總目標(biāo)服務(wù)。其中測(cè)試平臺(tái)模塊將幫助學(xué)生對(duì)自己的閱讀水平認(rèn)知更加清晰明確，避免盲目選擇閱讀材料難度過大或過小;幫助學(xué)生通過具體的閱讀水平指數(shù)的變化找到進(jìn)步空間、樹立閱讀目標(biāo)、制定閱讀計(jì)劃等;激發(fā)閱讀學(xué)生的閱讀主觀能動(dòng)性，促進(jìn)閱讀習(xí)慣養(yǎng)成。

2構(gòu)建過程

大學(xué)生英語(yǔ)分級(jí)閱讀智能書庫(kù)是一個(gè)由5萬(wàn)多篇英語(yǔ)文章、2萬(wàn)多本英文原著和1000套測(cè)試題組成的龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。主要的建設(shè)過程包括文本收集、文本預(yù)處理、文本標(biāo)注、指數(shù)測(cè)量和系統(tǒng)開發(fā)。

2.1文本收集

文本收集的依據(jù)是選擇與中國(guó)大學(xué)生閱讀動(dòng)機(jī)緊密相關(guān)的英文材料，有針對(duì)性地滿足大學(xué)生的閱讀實(shí)際需求?；谶@一思路，我們首先對(duì)全國(guó)大學(xué)生的英語(yǔ)閱讀動(dòng)機(jī)進(jìn)行了抽樣調(diào)查，研究了大學(xué)生閱讀動(dòng)機(jī)的差異性（見圖1）。其次，根據(jù)大學(xué)生的實(shí)際閱讀需要，我們確定了文本選擇的四種類型，包括升學(xué)應(yīng)試類、專業(yè)學(xué)習(xí)類、職場(chǎng)工作類和文學(xué)素養(yǎng)類。擬定文本類型后，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)大批量獲取文本。

2.1.1動(dòng)機(jī)研究

研究小組通過問卷調(diào)查的方式調(diào)查了來自全國(guó)各地的高校大學(xué)生3000名的英語(yǔ)閱讀動(dòng)機(jī)。其中接近65%的大學(xué)生的英語(yǔ)閱讀動(dòng)機(jī)是順利通過英語(yǔ)考試，如大學(xué)英語(yǔ)四六級(jí)、考研、出國(guó)留學(xué)考試等。一部分學(xué)生是為了更好地進(jìn)行專業(yè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)，如閱讀國(guó)際教材、了解國(guó)際新聞等。一接近15%的學(xué)生的閱讀動(dòng)機(jī)是提升文學(xué)素養(yǎng)，他們以個(gè)人興趣為出發(fā)點(diǎn)爾，喜歡閱讀英文小說，認(rèn)為閱讀小說是一種思想交流、情感共鳴。研究表明，學(xué)生長(zhǎng)期堅(jiān)持閱讀英語(yǔ)原版小說，活的文化語(yǔ)境更有利于閱讀習(xí)慣的養(yǎng)成，有利于學(xué)生在語(yǔ)言表達(dá)時(shí)更加地道。極少數(shù)學(xué)生閱讀英文材料是為了更好的適應(yīng)將來的工作環(huán)境，主要體現(xiàn)在面試求職、國(guó)外出差時(shí)的正常交際、特定場(chǎng)合下的談判溝通等。

2.1.2文本收集類型

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，我們面向大學(xué)生的英語(yǔ)顯示閱讀需求，以實(shí)際需求為導(dǎo)向，確定了智能書庫(kù)需要收集的四種文本材料類型：英語(yǔ)考試類、英語(yǔ)學(xué)習(xí)類、職場(chǎng)英語(yǔ)類和原版小說類。其中英語(yǔ)考試類材料以閱讀理解的形式納入測(cè)試題庫(kù)中，作為測(cè)試學(xué)生英語(yǔ)水平的材料來源。

英語(yǔ)考試類文章的具體類別為大學(xué)英語(yǔ)、英語(yǔ)專業(yè)、考研英語(yǔ)、出國(guó)留學(xué)等，文章來源是各種考試閱讀真題。英語(yǔ)學(xué)習(xí)累文章的具體類別是英文刊物、新聞時(shí)訊、學(xué)科基礎(chǔ)和專業(yè)教材等，文章來源是China Daily及各種外刊、VOA等新聞廣播、各學(xué)科的英文原版教材等。英語(yǔ)職場(chǎng)類文章包括精英演講、面試英語(yǔ)、外貿(mào)英語(yǔ)、商務(wù)會(huì)話等，文章來源是各專業(yè)領(lǐng)域的名人演講稿、面試和外貿(mào)相關(guān)的教材等。英語(yǔ)原版小說的主題有金錢、權(quán)利、愛情、犯罪、驚悚、懸疑、成長(zhǎng)、友誼、人生、宗教、動(dòng)物、諷刺等40余種。英語(yǔ)原版小說將近1萬(wàn)本，一本小說同時(shí)標(biāo)注有2-4個(gè)主題，為學(xué)生創(chuàng)造了更大的選擇空間。收集過程盡量保持各個(gè)分類中材料類型和數(shù)量上的平衡。

2.2文本預(yù)處理

文本預(yù)處理包括對(duì)收集到的4萬(wàn)多篇文章、近1萬(wàn)本小說進(jìn)行文本核對(duì)、格式檢查和信息標(biāo)注。信息標(biāo)注在Microsoft Office Excel電子表格軟件中進(jìn)行，標(biāo)注完成后利用程序?qū)VC格式文件轉(zhuǎn)換成SQL語(yǔ)句文件，將其導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中。

標(biāo)注內(nèi)容由材料類型決定。文章類標(biāo)注內(nèi)容包括：文章標(biāo)題、適用類型、字?jǐn)?shù)和難度指數(shù)。書籍標(biāo)注內(nèi)容包括：書名、封面圖片、作者、主題、摘要、目錄和難度指數(shù)。其中文章類中的適用類型，和書籍類中的主題、摘要部分由小組查閱資料、反復(fù)討論確定。表1和表2列舉了部分英語(yǔ)文章和小說的詳細(xì)標(biāo)注信息。

2.3指數(shù)測(cè)量

指數(shù)測(cè)量是英語(yǔ)智能文庫(kù)構(gòu)建過程中的重要環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到讀物難度與讀者閱讀水平的匹配。根據(jù)測(cè)量的對(duì)象，指數(shù)測(cè)量劃分為兩個(gè)部分：讀物難度測(cè)量和學(xué)生閱讀水平測(cè)量。針對(duì)讀物難度的測(cè)量，我們使用的工具是由國(guó)外MetaMetrics研發(fā)的藍(lán)思分級(jí)閱讀框架下的藍(lán)思文本分析器（Lexile Analyzer）來獲得讀物難書指數(shù);針對(duì)學(xué)生閱讀水平的測(cè)量，我們遵循了“分級(jí)量化體系”的原則之一：即學(xué)生的閱讀水平指數(shù)直接等于其能勝任的最大難度的測(cè)試文章的難度指數(shù)。

2.3.1測(cè)量工具

該分析工具主要從兩個(gè)維度來衡量讀物難度，即語(yǔ)義難度（Sematic Difficulty）和句法難度（Syntactic Complexity）（Lennon&Burdick，2004）。文本復(fù)雜度的測(cè)量單位是Lexile值（Lexile mesurement，L）。

藍(lán)思文本分析器衡量語(yǔ)義難度的基本理念是詞匯頻率。一個(gè)詞匯在閱讀中出現(xiàn)的頻率越高，即越常出現(xiàn)，讀者就會(huì)越熟悉，相應(yīng)閱讀起來的難度就會(huì)越低，反之亦然。詞匯頻率是通過大型語(yǔ)料庫(kù)計(jì)算得出的頻率。具體計(jì)算方式為：在6億詞匯量的語(yǔ)料庫(kù)中，計(jì)算出某一詞匯在每五百萬(wàn)詞中出現(xiàn)次數(shù)的對(duì)數(shù)（Log），并以此對(duì)數(shù)作為詞匯頻率。

分析器測(cè)量文本的句法難度是通過易讀性公式進(jìn)行計(jì)算的。計(jì)算一篇文章的難度時(shí)會(huì)先將文章分成125到140個(gè)不等的單詞分段，通過一個(gè)代數(shù)公式（Lexile equation），把該片段的詞匯頻率和句子長(zhǎng)度綜合運(yùn)算，得出每一片段的藍(lán)思值，最后再根據(jù)對(duì)所有片段的藍(lán)思值進(jìn)行平均，從而計(jì)算出這篇文章的藍(lán)思值。

2.3.2文本難度指數(shù)

經(jīng)過文本收集和預(yù)處理，小組人工將4萬(wàn)多篇英語(yǔ)文章和近1萬(wàn)本英語(yǔ)小說一本本導(dǎo)入藍(lán)思文本分析器，測(cè)量每一本的藍(lán)思值，并將該指數(shù)標(biāo)注在預(yù)處理表格中的文本難度的空白部分。由于篇幅有限，該論文僅列舉部分英文文章和小說的信息標(biāo)注結(jié)果，英語(yǔ)文章以CET4閱讀和China Daily為例，英語(yǔ)小說以簡(jiǎn)·奧斯汀的代表作《傲慢與偏見》（Pride and Prejudice）為例。在測(cè)量所有讀物的藍(lán)思值后，我們統(tǒng)計(jì)了這些讀物所在的藍(lán)思值區(qū)間，為了符合預(yù)計(jì)要求的文本讀物難度，即文庫(kù)中的讀物難度指數(shù)均控制在500L-1900L之間，該指數(shù)區(qū)間外的文本將被剔除。

2.4系統(tǒng)開發(fā)

2.4.1網(wǎng)站技術(shù)分析

本項(xiàng)目建設(shè)的大學(xué)生英語(yǔ)分級(jí)閱讀智能文庫(kù)以網(wǎng)站形式呈現(xiàn)，網(wǎng)站在Ubuntu操作系統(tǒng)環(huán)境下運(yùn)行，利用Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)軟件創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)，主要開發(fā)語(yǔ)言是PHP，圖片的處理工作使用了Adobe Photoshop CC 2019，并對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行不斷優(yōu)化，提升用戶體驗(yàn)。由于PHP的執(zhí)行網(wǎng)頁(yè)速度較快，開發(fā)性和延展性良好，所以我們選擇了的網(wǎng)站后臺(tái)開發(fā)語(yǔ)言是PHP。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)我們使用了MySQL，可視化操作界面是PhpMyAdmin，直接通過網(wǎng)頁(yè)遠(yuǎn)程操作位于云服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫(kù)。網(wǎng)站框架使用了CSS、HTML5和JS。CSS框架簡(jiǎn)化了web前端開發(fā)的工作，提高了工作效率。HTML5框架可以讓用戶拜托對(duì)平臺(tái)的依賴，用戶打開瀏覽器，直接就可以訪問到所需的信息;用戶可以離線使用，也能對(duì)頁(yè)面文檔進(jìn)行緩存，下次訪問時(shí)更加快捷;并且HTML5具有跨平臺(tái)的特性;JS框架安全性高，不被允許訪問本地的硬盤，且不能將數(shù)據(jù)存入服務(wù)器，不允許對(duì)網(wǎng)絡(luò)文檔進(jìn)行刪除和修改，從而有效地防止數(shù)據(jù)的丟失或?qū)ο到y(tǒng)的非法訪問。

2.4.2建設(shè)策略

網(wǎng)頁(yè)的設(shè)計(jì)和網(wǎng)頁(yè)的制作涉及多方面的專業(yè)知識(shí)，因此在開發(fā)時(shí)我們先進(jìn)行了全面規(guī)劃，根據(jù)網(wǎng)站的內(nèi)容與功能寫好了需求計(jì)劃書、確定了網(wǎng)站的主題，對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行整體的規(guī)劃。另外對(duì)于網(wǎng)站相關(guān)素材的收集、開發(fā)和測(cè)試網(wǎng)站、網(wǎng)站域名空間的申請(qǐng)與備案提前寫好了網(wǎng)站策劃書。

網(wǎng)站以橘色和桃紅色、白色為主色調(diào)，頁(yè)面布局以簡(jiǎn)潔明了為主，在網(wǎng)站上方設(shè)置導(dǎo)航欄方便學(xué)生頁(yè)面跳轉(zhuǎn)。網(wǎng)站主要針對(duì)在校大學(xué)生閱讀需求展開設(shè)計(jì)，保證網(wǎng)頁(yè)的主題簡(jiǎn)潔和使用方便時(shí)網(wǎng)站建設(shè)的主要切入點(diǎn)，進(jìn)行網(wǎng)站整體系統(tǒng)架構(gòu)的規(guī)劃。本網(wǎng)站主頁(yè)面框架圖如圖2所示。

后臺(tái)建設(shè)：

（1）閱讀測(cè)試題庫(kù)后臺(tái)。閱讀測(cè)試題庫(kù)包含三個(gè)數(shù)據(jù)表：閱讀題表、選項(xiàng)表和答案表，它們之間通過唯一的ID相聯(lián)系，并且閱讀題表含有不同的等級(jí)分類。通過MySQL的圖形化界面PhpMyAdmin將經(jīng)過處理的題庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)表中，為題庫(kù)后臺(tái)提供數(shù)據(jù)支持。閱讀測(cè)試題庫(kù)后臺(tái)處理流程主要有五個(gè)步驟：：第一，接受瀏覽器返回的用戶預(yù)估閱讀水平情況信息;第二，題庫(kù)中隨機(jī)抽取相應(yīng)試題;第三，將抽取到的土木轉(zhuǎn)換為HTML文件;第四，將HTML頁(yè)面文件發(fā)送到用戶瀏覽器病顯示給用戶;第五，用戶開始答題。

（2）讀物后臺(tái)。閱讀文庫(kù)為用戶提供電子書的閱讀和下載，它的實(shí)現(xiàn)過程不同于題庫(kù)。電子書是以PDF和TXT文本方式保存在云服務(wù)器端的，我們用了一個(gè)瀏覽器顯示PDF文件的腳本文件PDF.js，利用該腳本文件將位于云服務(wù)器上的PDF文件顯示給用戶。分級(jí)文庫(kù)包含了一個(gè)閱讀材料信息表，保存了所有文章和書籍的標(biāo)注信息。智能文庫(kù)的后臺(tái)處理主要有五個(gè)步驟：第一，接收到通過用戶測(cè)試得到的藍(lán)思值區(qū)間和選擇的某一讀物類型;第二，通過算法將符合條件的書籍信息從書籍信息表中提取出來;第三，將提取出來的信息進(jìn)行處理添加到HTML頁(yè)面，并返回給用戶;第四，如果用戶選擇閱讀或下載該書籍，則通過書籍名計(jì)算出書籍文件的路徑，然后根據(jù)書籍文件路徑將書籍內(nèi)容利用PDF.js顯示給用戶。

3測(cè)試效果與改進(jìn)

為了發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站存在的不足，研究小組在本校招募了由不同年級(jí)、不同學(xué)院的25名被試。經(jīng)測(cè)試與分析，我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站中存在的一些問題，并且在問題發(fā)生處增加質(zhì)量控制措施。測(cè)試內(nèi)容包含兩個(gè)部分，即用戶體驗(yàn)測(cè)試和網(wǎng)站測(cè)試。

用戶體驗(yàn)測(cè)試中，我們獲得了寶貴的用戶反饋，如網(wǎng)站頁(yè)面美觀整潔，功能齊全;讀物種類齊全，且自行下載，離線閱讀;英語(yǔ)水平測(cè)試比較靈活，測(cè)試結(jié)果較為精準(zhǔn)。值得改進(jìn)的地方是文庫(kù)下載的閱讀材料中，遇到生詞時(shí)不支持點(diǎn)擊查詞功能，我們的改進(jìn)方法是試圖開發(fā)英文字典詞庫(kù)鏈接技術(shù)，比如歐陸詞典、朗文詞典等，讀者遇到生詞可以點(diǎn)擊查詢。

網(wǎng)站測(cè)試中，我們主要進(jìn)行了功能測(cè)試，弱網(wǎng)測(cè)試和性能測(cè)試等。負(fù)載測(cè)試，測(cè)試對(duì)象分別在一天中四個(gè)不同時(shí)間段登錄網(wǎng)站，測(cè)試網(wǎng)站速度，同時(shí)通過相應(yīng)的軟來測(cè)試負(fù)載，能允許多少個(gè)用戶同時(shí)在線。兼容性測(cè)試，測(cè)試對(duì)象在不同的瀏覽器下登錄網(wǎng)站，觀察網(wǎng)站頁(yè)面外觀是否一致，檢測(cè)網(wǎng)站兼容性。測(cè)試結(jié)果是測(cè)試結(jié)果：網(wǎng)頁(yè)能在多個(gè)瀏覽器中使用，頁(yè)面布局整齊協(xié)調(diào)，界面分辨率合格，能夠顯示全部功能，能在不同瀏覽器中使用，但低版本瀏覽器比高瀏覽器中的性能要差一些，需要使用滾動(dòng)條才能顯示所有界面。其他功能正常。我們提出了改進(jìn)方案，即優(yōu)化網(wǎng)站內(nèi)部頁(yè)面布局，精簡(jiǎn)頁(yè)面，以方便用戶能夠快速的找到所需要的頁(yè)面。

4結(jié)論

中國(guó)大學(xué)生分級(jí)閱讀智能文庫(kù)的建設(shè)遵循了我們自行構(gòu)建的“分級(jí)量化體系”，是專門面向中國(guó)大學(xué)生的現(xiàn)實(shí)閱讀需求的量化分級(jí)閱讀方案。在國(guó)內(nèi)這一研究尚為空白的背景下，大學(xué)生英語(yǔ)分級(jí)閱讀智能書庫(kù)構(gòu)建要解決的難題很多，包括對(duì)如何將讀物的閱讀難度進(jìn)行量化，學(xué)生的閱讀水平如何測(cè)試，選擇何種閱讀材料以滿足大學(xué)生的現(xiàn)實(shí)閱讀需求，收集到的文本處理，以及后期的系統(tǒng)開發(fā)等。這一智能書庫(kù)結(jié)合了中國(guó)讀者的實(shí)際閱讀需求，幫助讀者測(cè)量自己的閱讀水平，找到適合自己水平和興趣的讀物，促進(jìn)了大學(xué)生養(yǎng)成持續(xù)良好的英語(yǔ)閱讀習(xí)慣，提高英語(yǔ)閱讀能力。

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