李理
[摘 要]以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的智能技術飛速發(fā)展,智能技術支持的“精準教學”正在成為研究的新熱點。在高職英語口語教學中,該教學模式研究還在起步階段,相關教學實證研究仍較為匱乏。結(jié)合前期調(diào)研結(jié)果,文章建立了一種基于UMU及iSmart雙平臺的高職英語口語“精準教學”模式,設計了“航空服務英語口語”課程的“精準教學”實施路徑,并開展了為期一年的教學實證。通過問卷、訪談等方式,驗證了該教學模式在增強學習者興趣、提高學練效率、提升自主學習能力等方面的積極效果,同時發(fā)現(xiàn)了該教學模式在功能、評價體系等方面存在的問題,為下一步教學改革實踐指明了方向。
[關鍵詞]英語口語;“精準教學”;實證研究
[中圖分類號] G642? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A [文章編號] 1008-2549(2022) 10-0090-08
一、研究背景
“精準教學”最早是在20世紀60年代由美國學者Lindsley提出的,旨在通過設計測量過程來追蹤小學生的學習表現(xiàn)和支持數(shù)據(jù)決策,[1]后逐漸發(fā)展為用于評估任意給定的教學方法有效性的框架,[2]被廣泛運用于各學科和課程的教學之中。然而自“精準教學”這一概念誕生以來,由于受到數(shù)據(jù)收集、分析等處理技術發(fā)展程度的制約,國外關于精準教學的研究一直處在緩慢發(fā)展的階段。隨著以大數(shù)據(jù)、云計算等為代表的信息技術的發(fā)展,“精準教學”這一理念也逐步進入了中國研究者的視線,對“精準教學”的理論研究和實證研究成為新的熱點。祝智庭等認為精準教學是一種精準、系統(tǒng)地評估教學策略與課程的方法,并提出了信息技術支持的精準教學模式的四個環(huán)節(jié)。[3]鐘紹春從學科圖譜、教學與學習路徑、技術賦能方式等關鍵因素探討了基于大數(shù)據(jù)的“精準教學”與精準學習新模式問題。[4]邢麗麗則進行了基于“精準教學”的混合式教學模式構(gòu)建與實證研究。[5]
國內(nèi)“精準教學”的研究歷程和國外的研究發(fā)展基本一脈相承,從中小學教育到大學層面呈正三角分布:針對中小學教育的研究較為豐富,針對大學、高職層面的研究還在起步階段,特別是高職層面幾乎空白。以“人工智能”“精準教學”“高職”“英語”為合并關鍵詞查詢中國期刊全文數(shù)據(jù)庫,顯示文獻5篇,如魏小然分析了語音技術、圖像數(shù)據(jù)、智能教學系統(tǒng)等智能應用技術,提出了分層、分段教學法促進高職高專英語課程教學改革。[6]鄧麗娜、李奕、梁泳愉等通過人工智能技術,如語料庫、智能平臺和軟件等,輔助開展英語寫作、口語、閱讀等“精準教學”,實施高職高專英語教學改革。[7-9]這表明該研究主題已經(jīng)受到關注,但仍然有著巨大的研究深化空間。
二、基于UMU & iSmart平臺的高職英語口語“精準教學”模式設計
(一)前期調(diào)研
就現(xiàn)有研究文獻來看,目前對于高職公共英語智能化“精準教學”的研究還處于零散的起步階段,智能化“精準教學”現(xiàn)狀的整體輪廓還不明確,智能化“精準教學”的體系建設還很欠缺。為了詳細了解一線教師對智能工具和技術的認識,切實掌握高職公共英語智能化“精準教學”的現(xiàn)狀,對我校公共英語教師進行了訪談。訪談圍繞智能教學環(huán)境、教學工具和技術、教學方法、功能需求、制約因素等五個方面展開,結(jié)果如下:
1.近年來,教師的信息化教學觀念得到大幅發(fā)展,信息化教學水平逐步提高。選擇恰當?shù)闹悄芙虒W工具和技術是一線教師在開展智能化“精準教學”中需要解決的首要問題。
2.在教學實踐中,智能教學工具和技術的應用和傳統(tǒng)教學法還無法做到有機融合,有時會變成簡單的技術堆砌,和整體教學環(huán)節(jié)脫節(jié)。如何設計好智能工具和技術的應用場景是開展智能化“精準教學”的關鍵問題。
3.在功能需求方面,教師對智能工具和技術在教學資源、教學情境和評測方面的作用充滿了期待。
4.教師信息化素養(yǎng)是開展高職英語智能化“精準教學”的制約因素之一。教師信息化素養(yǎng)的可持續(xù)提升是智能化“精準教學”應用的重要內(nèi)涵要素。
其次,面向本校235名學生進行了問卷調(diào)查,共發(fā)放235份問卷,收回222份,其中有效問卷222份,有效率為94.5%。問卷著重了解學生對英語智能化教學的接受程度以及對智能工具和技術的具體需求,得到基本結(jié)論如下:
1. 95.5%的受訪學生同意,智能工具和智能技術能夠幫助自己進行精準學習,88.7%的學生較為頻繁地使用智能工具或技術開展英語學習。學生已基本具備使用智能工具進行英語“精準學習”的意識,且智能工具和技術已經(jīng)逐步成為英語學習的必備工具。
2.在影響學生使用智能工具或技術學習英語的因素中,占比最高(53.6%)的是“自學能力較弱”。“缺乏監(jiān)督和指導”“持續(xù)性動機不足”的比例不相上下,分別為53.2%和49.5%?!熬W(wǎng)絡因素(如流量、網(wǎng)速等影響)”也是不可忽視的影響因素,占比46.8%。相反,選擇“技術多樣復雜”這一制約因素的比例最低,僅為22.5%。這說明,技術并非最大的困難,重點是有效進行教學管理監(jiān)督的問題。
3.按照聽、說、讀、寫四個維度劃分,調(diào)研了學生對智能工具和技術的學習需求。在聽說模塊,學生對智能工具和技術的需求按從高到低的順序排列分別是:多場景聽力訓練(如教育、新聞、生活、競賽等場景)(78.4%);可調(diào)節(jié)語速(62.6%);語音準確度測評(62.2%);跟讀功能(61.7%);人機對話(55.4%);機器口語測試(52.3%)。在讀寫模塊,學生對智能工具和技術的需求按從高到低的順序排列分別是提供知識點講解(85.6%);智能推送學習資源(78.8%);智能批改作文(69.8%)??傮w來說,學生對智能工具和技術的功能需求比較集中且權(quán)重較為平均。
4.在和學生代表進行的網(wǎng)絡訪談中得知,焦躁情緒在智能化精準學習過程中較為普遍,是需要教師重點關注的問題之一。
綜合教師訪談、學生問卷調(diào)研和在線座談的結(jié)果發(fā)現(xiàn),目前高職公共英語智能化“精準教學”具備若干特點:智能化“精準教學”已成熱點,自發(fā)性和偶發(fā)性突出;智能化“精準教學”存在盲點,發(fā)展路徑尚不明確;智能化“精準教學”難點各異,需要系統(tǒng)指導逐個擊破。
同時,從功能和應用方面考慮,對現(xiàn)有智能技術和工具進行了遴選,以期將教學需求和智能技術合理匹配。測評使用了較為常見的六款英語智能化學習APP,對其功能應用、用戶友好度、收費情況等各方面進行了單向測評和綜合評估,最終制定了以在線教學平臺(UMU教學平臺)為混合式教學主體、智能學評工具(iSmart)為課前課后練習及測評主體的教學模式,利用UMU平臺提供口語課程教學資源,使用iSmart平臺的跟讀、復述、問答等功能進行口語練習和測評,重點解決跟讀、語音語調(diào)及復述等的精準教學問題。
(二)“精準教學”模式及實施路徑
結(jié)合前期調(diào)研結(jié)果,設計了基于UMU & iSmart雙平臺的課前自學—以UMU平臺為主的課中教學—以iSmart平臺為主的課后復習的教學模式,并設計了相應的教學實施路徑(見圖1)。
在課前自學階段使用的是UMU & iSmart雙平臺。教師在UMU平臺上傳學習資料,在iSmart平臺上布置課前練習任務,實現(xiàn)教學資源精準投送并組織開展測試,學生在UMU平臺上開展自主學習后,登錄iSmart平臺完成單詞跟讀練習,得到精準測評反饋。在此階段達成教學資源配送、學評情境創(chuàng)建、精準測評反饋等目標。
在課中學習階段主要使用UMU平臺。教師根據(jù)課前雙平臺的學習反饋,確立課內(nèi)教學重難點,使用UMU平臺的測試功能開展翻譯等練習后隨即得到系統(tǒng)評分反饋。利用平臺提供的測評結(jié)果數(shù)據(jù)分析,檢驗重難點教學效果。在此階段利用精準測評反饋、大數(shù)據(jù)分析等智能化功能,調(diào)整教學,驗證成果。
在課后階段,主要使用iSmart平臺。根據(jù)課前課中教學效果,教師確定課后學習重點,在iSmart平臺上布置跟讀或復述練習,學生可以反復開展練習,并能及時獲取評價反饋。在此階段實現(xiàn)了開展精準測評、精準支持自主學習、提升學生自主學習能力等目標。
三、基于UMU & iSmart雙平臺的課程建設現(xiàn)狀
2020-2021學年,課題組在UMU平臺上建設了7個單元的網(wǎng)絡課程,先后有本校12個授課班級共計561名學生參與了教學。因UMU是一個公開教學平臺且本課程為免費課程,公眾學員可以通過搜索關鍵詞免費加入課程學習,截至2021年6月,共錄得參與學員4326人。自2020年9月至2021年6月,共上傳文本文件12個;視頻及音頻文件28個;作業(yè)10個;測試8個,初步實現(xiàn)了以下“精準教學”目標:
1.精準投放教學資源:紙質(zhì)教學資源呈現(xiàn)扁平化特點:呈現(xiàn)方式單一、重點內(nèi)容不突出、結(jié)構(gòu)性不強。在UMU平臺上則可以靈活編輯教學資源,通過有目的地編排和設計,針對每一個知識點精準提供教學資源,形成“知識點+教學資源”的教學模塊。在UMU平臺上,這種教學模塊以階梯形任務排序,組合成一個整體的教學單元。教學模塊既幫助構(gòu)建了完整的教學閉環(huán),也可以按需單獨使用(如微課或重點教學內(nèi)容等),實現(xiàn)了整體教學目標和個體教學重點的有機統(tǒng)一。
2.精準開展詞匯練習:傳統(tǒng)口語教學中詞匯部分的教學一般采用跟讀、朗讀等方式,不僅耗時、形式單一,且學習效果的評價也流于表面。借助UMU平臺的測試功能,學生可以靈活選用選擇、默寫、翻譯等方式開展詞匯學習,即學即練,即學即測,既豐富了學習和測試的方式,還能從單詞拼寫、單詞意義等多角度考查學生詞匯的掌握程度。詞匯是語言學習的基石,使用UMU平臺可以精準開展基礎詞匯訓練,提高整體教學效率。
3.精準支持拓展學習:傳統(tǒng)教學模式下,課后拓展學習的教學資源多由教師提供信息或渠道,主要靠學生自覺、主動獲取。這種方式存在諸多弊端,如時效難以約束、質(zhì)量無法保障,且受到學生自主學習能力水平的極大制約。在UMU平臺上,借助模塊式的課程設計,教師可以精準地將教學資源投放到課后拓展學習模塊,為學生提供“精準學習”支持。
自2020-2021學年第二學期起,課題組在本校6個授課班級(學生人數(shù)276人)中啟用iSmart平臺作為口語練習和測評平臺,共上傳口語練習4次,參與人次達到1082次,參與率為96.95%。課題組在iSmart平臺上分別設置了3次練習(共68道測試題)作為前測,選取其中得分率低于85%的16道題在期末作為后測發(fā)布,通過對比前后測,發(fā)現(xiàn)在重點難點考題上,學生得分率均有明顯提升(見表1、圖2)。
四、基于UMU & iSmart雙平臺的高職英語口語“精準教學”效果分析
為了檢驗教學效果,2020年7月,課題組面向232名學生開展了“基于UMU平臺的口語教學效果”問卷調(diào)查,回收問卷224份,參與率為96.6%。問卷主要針對“教學資源滿意度”“課程參與度”“教學模式適應程度”“自主學習完成度”“希望和建議”等幾部分,并通過隨堂反饋、訪談、座談等方式,重點了解學生對基于UMU平臺的“精準教學”效果的反饋。90 %的學生非常認可教學資源的建設和在線呈現(xiàn)方式;88.5%的學生對課程感興趣; 80.1%的學生能夠自主開展課前學習,完成課前學習任務;78.9%的學生則認同“留痕評價”能幫助自己在自主學習條件下明確重難點內(nèi)容,直觀了解學習效果(見圖3)。學生普遍認可UMU平臺的“精準教學”效果,其中,快速、便捷獲取課后拓展資源提升了學生開展自主學習的熱情,有助于提高學習效果。同時,針對詞匯開展的“精準教學”收到了良好反響。詞匯并不是傳統(tǒng)口語課程的教學重點,對詞匯教學效果的測評長期以來也較為缺失,而基于UMU平臺的詞匯練習則能讓教師在完成詞匯教學后第一時間檢驗學習效果,學評結(jié)合更緊密,提高了教和學的效率。
課題組針對iSmart平臺以問卷和開放式訪談的方式對276名學生進行了調(diào)研,問卷主要針對“參與度”“精準教學效果”“吸引度”“優(yōu)缺點評價”等幾部分。本次問卷共收回262份有效問卷,有效率為95.6%。93.1%的學生是首次使用iSmart這一英語口語精準學評智能工具,在問到“和傳統(tǒng)口語練習和測試方式相比,你是否同意iSmart平臺的口語練習和測試更有趣、更有吸引力”時,高達92%的學生給出了正面、肯定的答案。89.7%的學生愿意主動參與iSmart平臺的口語測試和練習。87.1%的學生認為iSmart能幫助自己有效發(fā)現(xiàn)自己口語中存在的問題,92.7%的學生認為iSmart能為自己的口語課后自主學習提供更直接、更有效的幫助。87.4%的學生認同通過iSmart平臺的使用整體提高了自己對學習英語口語、練習英語口語的興趣。在談到平臺有效性問題時,88.1%的學生認同“使用iSmart平臺對提高自身口語水平有幫助”,高達90.1%的學生表示在今后的口語學習中愿意繼續(xù)使用iSmart平臺(見圖4)。
此外,教師通過課堂觀察、訪談等方式了解到,“學、練、評”功能集為一體的iSmart平臺能幫助學生獨立完成學習閉環(huán),極大提高了口語學練效率?;趇Smart平臺開展的學練活動對緩解學生在口語學習中的抵觸、焦慮情緒效果明顯,學生的學習興趣得到提升。在課堂觀察中發(fā)現(xiàn),學生自發(fā)開展口語練習的比例顯著上升。
師生雙方也從應用、測評等方面對iSmart平臺提出了希望和建議。學生較為關注智能化問題,如希望平臺提供智能對話等功能。教師則普遍認為系統(tǒng)評估的精準度還有待提升,也對智能題型和復雜題型的應用場景有更高需求。
在為期一學年的教學實踐中,課題組出了一套基于UMU & iSmart雙平臺的精準教學“組合拳”,在以詞匯為主的基礎教學中取得了較好成績:利用UMU平臺開展詞匯拼寫及翻譯教學,幫助學生解決“記單詞”的問題;利用iSmart平臺開展詞語發(fā)音、語音語調(diào)練習,幫助學生解決“讀單詞”的問題。這一“精準教學”實踐得到了學生的認可,接下來,課題組將繼續(xù)探索開展更高級別、更深層次的英語“精準教學”實踐。
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(責任編輯:劉潔)
A Case Study of Oral English Precision Teaching Based on UMU & iSmart Platform
Li Li
(School of Humanities and Social Science, Guangzhou Civil Aviation College, Guangzhou)
Abstract:? Intelligent technology represented by big data and artificial intelligence is developing rapidly, and "precision teaching" supported by intelligent technology is becoming a new hot spot in research. In the oral teaching of English for higher vocational education, the research on the teaching mode is still in its infancy, and the empirical research on related teaching is still relatively lacking. Combined with the results of the previous research, this paper establishes a "precision teaching" model of higher vocational English speaking based on UMU and iSmart dual platforms, designs the implementation path of "precision teaching" of "Aviation Service English Speaking" course, and carries out a one-year teaching empirical demonstration. Through questionnaires, interviews and other methods, the positive effects of the teaching mode in enhancing the interest of learners, improving the efficiency of learning, and improving the ability of independent learning are verified, and the problems in the function and evaluation system of the teaching mode are discovered, which points out the direction for the next step of teaching reform practice.
Key words: Oral English; Precision teaching, Case study