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大數據一詞是由英文單詞“Big Data”翻譯而來。大數據時代的到來既是信息技術領域的一場持久而深刻的變革,更在全世界范圍內開啟了思想的劇變,從而成為引領社會實現新興技術不斷向前發展與變革的利器,深刻地影響著人們的生產與生活。“當今社會已經邁入了大數據時代,大數據已經滲透到當今所有的行業和業務領域,成為重要的生產因素。”[1]在這個宏觀背景下,大數據的社會價值和科學價值的不斷得到彰顯與利用,給高校的教育與管理也帶來了新的機遇。教育領域的大數據運用有其自身的特點,在高校的實現應當側重從學生的學習過程、日常生活的微觀表現進行測量,開展精準的“學生畫像”,有效分析與預測研究對象的學業完成進度與趨勢,從而為學校教育教學質量提升和學生教育管理服務提供保障。
目前,國內不少高校通過利用大數據技術,深度挖掘在校大學生的行為數據,但每個學校都因有自身不同的辦學特色和現實情況,如何結合學校信息化校園建設,開展針對在校學生的行為數據分析與研究,幫助教學、學工等相關部門提供可視化圖表的方式呈現數據分析結果和學業預警等相關意見,從而為學校教育與管理服務,提供決策建議與意見,具有強烈的現實意義和廣闊的應用前景。
2 一卡通數據系統分析云平臺
本文以圍繞學院校園一卡通系統建設,開展智慧校園和智慧管理研究,通過對學生教室考勤、宿舍門禁,校園消費、上網記錄、獎勵資助及購水購電等信息,關聯學生教務、圖書及其他物聯網等應用系統后臺數據庫,結合系統基礎數據庫的表結構特征和關鍵字段,設置相應的邏輯關系和判斷條件,通過校園一卡通大數據分析云平臺,從學生學業警示預警、個性化學習、上網行為、消費行為、獎懲資助和就業幫扶等六個維度,使用聚類、關系規則和序列模式挖掘等技術指標與手段,開展深度數據分析與數據挖掘,形成可視化圖表的方式呈現出數據分析的描述結果,給出相關的建議結論或預警意見,供班導師、輔導員、相關職能部門查看與使用,從而為學校教育、管理與服務提供決策支持和智慧服務。[2]
3 學生行為大數據分析
3.1 學業警示預警分析
基于一卡通數據系統分析云平臺關聯學生教務系統,系統管理員根據權限可以實現實時查看學生個人學業完成及積欠課程的情況,各班導師或輔導員可以統計與分析相關專業學生的學業完成度統計數據,結合學生的課堂考勤、心理測評、圖書借閱、重修課程、上網數據等對學生的失聯、留級及預判延長學制、不能畢業等情況予以預警。根據動態分析數據,班導師和輔導員可以及時與學生本人、任課教師和學生家長取得聯系,幫助學生分析和查找問題,指明努力方向。
3.2 個性化學習分析
基于一卡通數據系統分析云平臺結合學生選修課程、個人興趣與綜合評估,分析學生個人現狀及特點,通過大數據分析,給予相關培養建議,從而圍繞校園數據資源,指導學校相關職能部門定期向學生推送個性化的網絡教學資源、網絡書籍與紙質圖書資源、兼職與就業招聘信息等,提高課外閱讀量和專業學習水平,從而實現個性化教學指導與幫助。
3.3 上網行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對學生的上網行為統計分析,通過對學生上網時間、上網地點、上網時長、上網內容、流量下載等數據建模,挖掘與分析學生上網行為習慣。通過統計分析日均上網或游戲時長較長的學生情況,結合學生學業完成度等,定期開展預警警示工作,班導師和各學院學團也可以有針對性的開展學風檢查、建設與整頓工作,從而更好地培育優良的校風、班風與學風。
3.4 消費行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對校園的消費數據進行分析,發現和診斷群體消費的偏好以及潛在的問題,有效分析與預測未來消費新趨勢,加強后勤服務場所的管理與引導。學校可以針對貧困生等不同身份特征人群開展分類型的數據分析,通過消費數據的挖掘,在貧困生認定和精準幫扶等方面提供可靠的數據支持,從而有效地為學工、教務后勤等部門的管理與服務提供信息數據支持。
3.5 獎懲資助行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對學生在校期間的獎懲資助行為分析,完善學生獎懲助困的動態分析與監控。通過及時完善相關信息,便于后期的數據統計及篩查工作,同時有利于完善貧困生的資助體系,開展貧困生精準幫扶工作,引導與管理好校園義工和勤工儉學崗位。通過全面梳理學生獎勵及資助數據,能有效加強對受處分學生的動態的監控,及時受理學生處分的撤銷與評議,提高受處分學生主動承擔社區及義工服務的意識。
3.6 就業行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對全校或者部分專業提供市場就業細分,結合學生生源地區、專業特長、性格特征、個人愛好、學業完成度、能力模型及求職意向,設計就業工作模型,匹配相關用人單位及招聘信息,通過大數據實施雙向精準推薦,從而更好地服務學生和用人單位。針對就業市場的大數據分析和結論,還可以為學校現有專業建設及人才培養方案的重構,提供數據支撐,從而進一步服務教學與管理工作。
4 數據分析結果評價
基于一卡通數據系統分析云平臺的運用,針對應用系統后臺數據庫開展數據分析,通過大數據挖掘方法,開展系統總體構建設計,利用從原數據層到數據處理層,再到數據庫倉層,最終到終端用戶層的框架模型,維度分析因果和映射關系,輔助以靈活可視化的查詢界面、圖形與圖表等形式,呈現出研究對象的學習、上網、消費、獎懲、資助、閱讀、就業等日常行為特征,分析其行為特征與學校智慧化校園管理與監督之間的關系,為學校的教育、教學與管理工作提供決策建議和意見。
4.1 有助于學校精細化管理
通過平臺,理清管理職責與權限,加強工作的細化與內化,逐步實現學生的精準化管理,既提高了工作的效率,又提升了工作的水平。通過信息系統,改變原有相對粗放的管理模式,量化分析學生的學習行為和日常表現,洞察學習規律,促進管理工作橫向到底、縱向到邊。[3]
4.2 有助于學校精準化服務
通過平臺,運用數據監測,分析與定位重點幫扶的班級及學生,積極關注情況特別學生群體,幫助學業預警、心理異常、經濟特困、就業困難、違紀處分等類型的學生分析困難與問題,找到走出困境的途徑與方法,從而將幫扶工作做到精準到位,幫助每個學生充分發展。
4.3 有助于學校精心化育人
通過平臺,透視教育數據,優化管理與評價機制,建立全方位育人體系,為學校及學生個性化教育和教學干預行為進行準確預測與服務,加強部門間的聯動與溝通,從而推進學校決策的系統化與科學化,打造全員、全過程的育人格局,打造精心育人工程。
關鍵詞 泛在學習 學習生態 有效學習 英語學習 大數據
近年來,移動互聯網、大數據等信息技術發展日新月異,已經成為推動教育變革的重要力量。移動通信終端的普及為學生營造了泛在英語學習環境,大數據技術開啟了個性化智能教育時代,翻轉課堂、MOOC、微課等新型教學模式層出不窮,雖然它們不能取代傳統教學模式,但英語教師必須與時俱進,重視信息技術對傳統英語課堂的改造和提升,以全新的視角思考英語教學的變革方向。
一、研究理論概述
1.泛在學習理論
泛在學習是指任何人在任何時間和任何地點都可以通過泛在網絡實現任何知識內容的學習。泛在網絡和泛在計算技術為人類實現隨時隨地的泛在學習提供了技術保障,信息技術和教育技術的融合發展正深刻改變著知識的傳播方式和學生的學習方式,不斷重構著教育和學習的生態環境。一方面,移動通信終端的多元化發展解除了傳統英語學習對地點的約束,翻轉課堂、MOOC等新型教學模式使學生可以自由地選擇學習時間、進度、內容和學習方式。另一方面,傳統教學設備正在向數字教學設備變遷,教育領域信息基礎設施建設有效地推動跨區域教學資源整合,海量的多媒體教學內容必須和學生的碎片化時間有效結合,教師需要針對不同學情的學生進行精準施策和差異化施策。
2.學習生態理論
學習生態是由學習群體及其所處的環境共同構成的生態系統。系統由信息技術、多媒體教學設施等支撐,通過以合作、交流、共享、互動為特征的教育實踐,實現知識信息傳遞和有效學習,從而促進系統的不斷優化。學生與學習環境、學生和學習群體之間密切聯系、相互作用,通過知識的吸納、內化、創新、外化、反饋等過程實現有效學習[1]。在泛在學習的背景下,學習生態研究的是教育信息、學習主體、教師、教育信息環境之間相互作用的生態系統,需要從教育信息化建設和應用的視角研究各個生態系統成員之間的相互作用規律,維護生態系統的平衡發展。
3.有效學習理論
有效學習是指學生在教師的指導下,針對學習內容采取適合自己的學習策略,積極主動地參與到學習過程中,高效率地完成知識建構,從而實現學習目標并優化自身知識結構的學習行為。有效學習是對學習內容、學習方法、學習過程、學習結果的價值追求[2],學生可以實現對知識的深層次理解和靈活應用。學習內容的優化在大數據背景下表現為對海量學習內容的篩選、清洗與轉化[3],使之滿足學生的學習需要。學習方法調整是建立在對學生學習情況進行多元評價的基礎上,根據學生個人學習偏好、認知習慣、學習方式、情感態度因素、學習內容的變化而動態進行的。學習過程的積極參與是指學生能夠積極主動地學習,充分和師生進行合作、交流,善于提出問題、分析問題和解決問題。學習評價是學生改變學習計劃、優化學習方法的重要手段,對學生學習可以起到引導、激勵、啟示和教育作用。
二、當前英語泛在學習模式存在的主要問題
1.傳統課堂教學和線上教學環節缺乏有效銜接
首先,魍晨翁媒萄Ш拖呱轄萄г誚萄Ы謐唷⒅識范圍上沒有有效銜接。例如,學生不知道如何在線上學習課堂上沒有掌握的知識點,或者在線上環節重復學習課堂中已經掌握的知識點。其次,缺乏對課堂英語學習和個性化英語自主學習的融合創新設計。在傳統課堂教學中,整齊劃一的教學標準無法滿足英語學習分層分級的差異化教學要求。不同學情的學生對學習時間、空間、內容、方式的需求不盡相同,教師在教學中沒能和學生線上學習的大數據分析結果進行有效的融合對接,僅根據自身的教學經驗和主觀判斷作為實施因材施教的依據,因此其決策缺乏精準性和穩定性。
2.泛在學習缺乏生態性系統設計,學生英語泛在學習的用戶黏性不高
當前泛在學習過程特別是在線學習過程缺乏師生互動性、社交互動性、線上線下互動性。泛在學習僅停留在將文字、圖像、視頻等教學資料數字化、網絡化、集成化和泛在化的階段,這在某種程度上增加了學生英語學習的選擇性和便利性,但缺乏針對不同學生的學習黏性設計,因此泛在學習效果并不理想。
3.英語泛在學習體系缺乏具有“參與感”和“現場感”的語言學習環境
建構主義理論認為,知識的獲得是在學習環境的特定情境作用下,借助教師的幫助與學習伙伴的協作,通過意義的建構過程實現的。因此在英語泛在學習過程中,必須增強學生在特定情境下的溝通和交際活動的參與性[4]。例如,如果在英語課程設計和在線學習設計環節,鼓勵學生廣泛參與學習內容、學習方法、學習偏好的設計,就會讓學生感受到教師對學生的愛與尊重,從而增強學生學習的主動性和積極性,使不同學情的學生都能在學習過程中體驗自我實現感,實現自主學習。另外,教師缺乏對學生多元需求的感知和把握,缺乏語言鍛煉的“現場感”設計,使學生無法在接近真實生活情境的語言環境中得到語言交際鍛煉。
三、基于大數據分析的英語泛在學習生態系統
移動通信和大數據分析技術的發展為有效解決當前英語泛在學習模式存在的問題提供新的方式和途徑。基于大數據分析的英語泛在學習生態系統以學生的英語學習需求、特征、習慣、喜好等大數據挖掘為切入點,聯合學校、互聯網教育機構、教材編寫人員、教師、信息化支撐機構、教育管理機構、在校學生和在職學員等生態系統成員共同把泛在學習落實到教學環境、模式設計、資源開發、評價機制和管理機制等工作中,不僅僅是教育內容資源和信息的共享空間,而且是實施素質教育和個性化學習的公共服務平臺。因此,本文構建了基于大數據分析的英語泛在學習生態系統,主要包括大數據采集、大數據存儲、大數據分析、大數據應用四個子系統,并構建了系統體系結構模型(圖1)。
1.大數據采集子系統
首先,大數據采集子系統要實現數據、文字、圖像、音頻、視頻、多媒體等結構化數據和非結構化數據采集,實現跨區域、跨機構、跨教學環節的數據互聯互通和數據采集功能,解決教育數據資源配置效率不高的問題。其次,實現英語教學設計、教學實施、課程內容建設、網絡學習內容資源建設、語料庫建設、學生學習認知過程監控、學生學習情感態度監控和學習評價等全教學鏈條的數據采集功能,為生態系統成員之間的共生發展提供良好的數據資源基礎。
英語教學設計數據主要采集教師按照教學大綱和教學目標要求對不同學生制定的學習內容、學習進度、學習路徑等數據,厘清學生在課堂上和網絡上分別學什么、在哪學、怎么學的問題。教學過程數據主要采集教師在教學中幫助學生解決英語學習問題的經驗、做法和策略,包括情感態度、認知因素的調控、語言情境的構建、師生的有效互動等。課程內容數據主要是采集教師、學校、互聯網教育機構課程教學內容數據,包括教材內容、課件、題庫、案例等授課內容資料,以及以上資料經過碎片化處理的數據資料。
網絡資源數據庫主要采集互聯網、校園網上英語學習方面的相關資料。英語語料庫數據主要采集中國學習者英語語料庫、美國當代英語語料庫等語料庫內容,以及英語教材、英美小說、散文、演說詞、電影劇本、新聞稿等英文自然語料。學習行為數據庫主要采集學生課堂學習行為和線上學習行為數據。課堂學習行為包括是否預習、復習等,線上學習行為數據采集學習日志、學習習慣、學習時長和學習路徑等。學習評價數據主要采集教師或者在線學習系統對學生的學習能力、學習方法、學習策略運用、學習過程和學習結果的評價數據。學習情感態度數據主要是通過問卷、訪談等方式采集影響學生英語語言習得的動機、態度、焦慮、自信等指標。
2.大數據存儲子系統
大數據存儲子系統主要實現對大數據采集子系統采集的海量結構化、非結構化數據進行數據清理、歸檔、壓縮,實現一體化數據存儲。可以實現跨區域、跨系統的英語泛在學習數據的融合,解決不同教學機構、數據結構、操作系統帶來的信息孤島問題。英語學習數據倉庫是指集成了大數據分析子系統和應用子系統決策分析所需的泛在學習數據,這些數據是按照一定的英語學習主題進行組織,是在對原有分散的各類英語泛在學習數據庫數據進行加工、匯總和整理后得到的,有效地消除了各類源數據中的不一致性,所以英語學習數據倉庫的信息均是關于學生英語泛在學習全局情況的一致性信息。數據倉庫的這些全局性信息同r通過網絡云平臺實現英語泛在學習數據的云端存儲,可以直接由大數據應用子系統調用。
3.大數據分析子系統
認知因素和情感因素是影響英語習得效果的兩個重要方面。大數據分析子系統首先結合學生應該達到的學習目標對學生個體的英語學習認知行為和學習的情感態度進行數據挖掘,分析學生的動機、態度、焦慮、自信、興趣等情感因素,以及學習毅力、能力、習慣、方法、英語水平和常犯錯誤等認知行為因素,對數據挖掘結果進行聚類運算和分類處理,根據學生的學習認知行為和學習態度情況將學生細分,以識別不同學生之間相似的泛在學習需求,以及某個學生個體在不同學習階段泛在學習需求的差異性。同時,大數據分析子系統會對學生的學習過程和學習結果進行動態綜合評價,并根據學習評價結果判斷學習方案的優劣,有針對性地進行線上和線下學習方案的調整。
4.大數據應用子系統
大數據應用子系統包括學習信息推送系統、學習信息定制系統、在線互動學習系統、語言情境仿真系統、知識關聯推薦系統、知識精準搜索系統、知識樹形管理系統和娛樂在線學習系統等應用。學生可以通過學習終端連接到相關應用系統進行英語語言知識的有效學習。學習信息推薦系統自動推薦給學生的學習信息是學生應掌握而目前未掌握的英語知識。學習信息定制系統可以滿足學生根據自身學習需求而定制某類主題的學習信息。學生一方面通過在線互動學習系統可以和輔導教師進行交流互動,解決學習中遇到的問題,另一方面可以通過社交軟件實現和其他學習者的溝通和交流,共享英語學習經驗。
語言情境仿真系統可以實現某類主題的英語學習情境的在線仿真,讓學生在接近真實環境的英語語言情境中進行英語交際鍛煉。知識關聯推薦系統是根據學生所學知識點,自動關聯推薦對應的拓展知識點。知識精準搜索系統可以幫助學生快速實現英語知識的精準有效搜索,從而進行有針對性的學習。知識樹形管理系統可以實現學生已掌握知識和未掌握知識的樹形目錄管理,實現線上學習和課堂學習知識管理的無縫鏈接。
基于大數據分析的英語泛在學習生態系統有利于充分發揮信息技術對傳統英語教育的改造提升作用,可以有效促進信息技術與教學過程、內容、方法和教學評價體系的深度融合。在生態系統的價值取向上注重以促進學生全面健康發展為中心,注重需求導向的個性化學生培養模式。在學生習得效果評價體系上注重加強學習過程評估,強調過程評估和結果評估相結合。系統注重充分挖掘學生的個體差異,充分挖掘學生的學習潛能,圍繞學生英語學習習慣的形成和學習情感態度的培養,以現代信息技術為輔助手段,將英語語言知識進行碎片化、情境化、可視化處理,通過采取教育信息推送、關聯推薦和定制化相結合的方式實現知識的在線傳播,給學生提供個性化、定制化的英語學習信息服務,帶給學生全新的英語泛在學習體驗。
參考文獻
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關鍵詞:學情;教學改革;課程;生源
中圖分類號:TP393 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2017)01-0107-03
生源是學校的生命線,是制約高職院校發展的主要因素,這兩年高職生源的變化,特別是生源的多樣化,已成為影響高職院校教育教學工作的重要因素。以前學生生源來自高考普招,成績基礎好,學習的主動性和積極性高,有一定的求知欲,開展課程教學比較容易,課程教學的效果好。現在的生源多樣化,導致學生的學習態度、主動性和積極性下降,對課程教學造成很大的影響,課程教學實施困難。目前需要研究好學生的學情,采取相應的對策。
1 學生學情分析
對于學生的學情,生源的多樣化,導致學生分化較大,部分學生成績優秀,動手能力強,能認真鉆研專業技術,在國內各種競賽中獲獎,畢業后能在工作崗位中有很好的發展,但也有很多學生不愛學習,課堂不認真聽講,不喜歡動手操作,不喜歡實訓,甚至對于專業不感興趣。
1.1 學生的生源狀況
最近兩年生源狀況如表1所示,數據通信課程教學針對2015級大二學生。
從表中可以看出生源的多樣化:生源混編、自主單招和專業混編。學生的基礎不同,這就給數據通信課程教帶來了困難。
1.2 學生的課程安排狀況
從表2中可以看出,學生課時較多,課表安排很滿,每周28節課,學生任務重,學生沒有自由的時間學習自己喜歡的課程和技能。只能被動的學習課程,長時間會導致學生學習疲勞,對于上課變得麻木,缺少主動參與課程教學活動。同時對于專業課程,方向較多,學生每個方向都學,導致廣而不精。
1.3 調查問卷和訪談結果分析
針對學生的學習態度、興趣、學習方法習慣和將來就業意向,進行調查問卷和分析。調查統計結果如圖1、2、3、4所示。
從學情調查結果的分析中可以看出,學生的學習態度比較差,只有很少的學生有明確的學習目標,很多學生學習被動,甚至有曠課的,不想上課的。學習習慣比較差,不交作業或缺交作業,很多抄襲別人的作業,獨立完成的很少。對于將來的就業意向,一半學生想良好就業,其他學生想創業或自主擇業,還有部分學生沒想好的。
2 數據通信課程教學改革
2.1 以職業認證為導向
以網絡工程師的能力培養作為本課程改革教W的出發點,課程教學內容圍繞網絡工程師的考核內容,首先統計分析認證的重點知識,所占比例,制定課程的教學內容的重難點。
依據網絡工程師的考核要點,對于網絡技術課程的教學,實施改革,通過修改大綱和授課計劃,注重認證的考核內容,提高實踐教學的比例,注重學生的實踐操作能力,增強學生的學習興趣。如表3所示。
2.2利用華為網院的網絡資源
鼓勵學生通過華為網院,在線自主學習專業知識,提高專業技能。同時為學生的考證提供方便,申請折扣號,減輕學生進行網絡工程師認證的負擔。在學生學完每個階段,對于所學內容進行知識的測試,讓學生明白自己的掌握情況,同時也讓老師了解教學效果,進行教學方法的調整。
2.3 對于學生進行分類教學
對于學生在二年級可以分專業方向,把學習的專業更細化,讓學生學習自己感興趣的方向,同時能減少學生的課時,讓學生有時間去思考,引導其去主動學習,防止把時間浪費在過多的專業課程上,使學生學有所長,在學校中能很好地掌握一門專業技能。
課程結束后,對全體學生組織技能競賽,對于表現好的學生進行獎勵,讓學生感受課程學習的成就感,同時明白技能的重要。
3課程教學改革的建議
首先通過校園圖書館、互聯網等媒介廣泛搜集文獻資料,查閱有關高等職業院校學生的學情,了解國內外相關理論,分析其成功經驗和存在問題,為課程教學提供理論基礎。
然后通過設計調查問卷,搜集相關信息,了解學生的學情,通過具體學生的訪談,分析學生的的特點、發展前景和存在問題,找到相應對策。
最后通過課程教學的開展,找到提高學生學習興趣的途徑,進行數據通信課程的教學改革,找到解決問題的策略,為人才培養提供依據和教育教學改革提供方向。
4 結束語
學生生源的多樣化及生源質量的下降,給高職教學造成了很大的難度,高職教學應該分析學生的學情,了解學生的狀況,開展課程教學改革。本論文具體改革的步驟通過問卷調查、訪談、數據統計分析學生的學情,然后基于數據通信課程具體教學改革探索,找到改進學生學習方法、提高專業興趣和技能的建議策略,從而為后面學生的培養提供一定的理論參考和行動策略。
參考文獻
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[2] 卜舒慧.學情分析視角下的高職思政理論課教學方法改革的[J].職教研究,2014.
關鍵詞:大數據;統計學;前景
一、引言
在現如今的社會,無論是干什么都離不開信息。小到穿衣吃飯,大到國防軍事,每一樣都需要信息才能完成。信息是一個名詞,圍繞著它有信息的產生、信息的處理加工、信息的傳遞、信息技術的發展等等的一系列環節。所以在現代社會信息就如同一個核心細胞,其他細胞的工作都是圍繞它展開進行的。我們對信息一定要敏感而精準。
二、何為大數據時代
大數據最初是由麥肯錫公司所提出來的,它在物理、生物、化學、金融、通訊行業出現并存在已經有一段時日,但它真正為人們所熟知認識卻是因為互聯網行業的飛速發展。人們總是用它來表述現時代是一個信息爆炸、海量、共享的時代。現如今一個決策的出臺不再是憑借昔日的經驗和感覺,而是數據的收集、整理、處理、分析所得出的結論。這就表示了一個新的時代,也就是信息數據時代的到來,經濟、商業、金融、貿易等多個領域,信息已經成為主宰。這就是大數據時代,也是信息的年代。
三、統計學專業基本概況
統計學,從名稱來看貌似是一個新興專業,其實不然,它是一門非常古老的學科。它最早始于希臘雅典的亞里士多德時代,距今已有兩千多年的歷史。統計學是通過對數據信息的搜索、整理、分析、描述,以達到窺測所測對象的本質的目的,它是預測對象未來性的一門綜合性科學。運用到了大量的數學和其他學科的專業知識,它的使用范圍幾乎涵蓋了社會科學和自然科學的各個領域。統計學家王見定的研究已經說明了數理統計學永遠打不敗社會統計學,所以在以后的發展道路上,將是社會統計學與數理統計學共存與互補共同前行的模式。
目前作為高校所開設的一門學科,統計學專業主要有一般統計、經濟統計兩類專業方向,它所培養的是具有良好的數學、經濟學素養,熟練掌握統計學的基本理論和方法,熟練地運用計算機分析數據,在企業、事業單位、經濟管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作,或在科研、教育部門從事研究和教學工作的專業型精英類人才。
四、如何很好發展大數據時代下的統計學專業
首先從上文的論述中我們可以得出以下結論:統計學的技術手段是,搜索、整理、分析、描述數據,它的目的是預測、推斷檢測對象的本質,它是一門綜合性非常強的科學性學科。從它的使用廣度上來看,它幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。所以統計學的“勢力”非常大。
而統計學所依賴的基礎則是數據,傳統的統計學中數據的收集主要包括實驗數據、調查數據以及各種途徑收集到的第二次數據。但是在經過一段時期的實踐后人們發現這種方法得到的數據經常會存在一定范圍內的誤差,這對樣本的客觀性是一個根本上的影響,同時樣本選取結果產生影響,因此傳統的數據收集方法很難適應統計學的飛速發展的需要。從這個層面上來說,大數據的出現是科學發展到一定階段的必然結果。因此大數據的產生和統計學的發展有著密不可分的關系。從另一面來看大數據的出現也是統計學中的核心環節實現,也就是數據的采集實現了大幅度的跨越。大數據時代的到來意味著檢測對象的任何數據都能應用到統計過程中,打破了數據采集處理的局限性,再加上精準、合理的統計處理方法,使得統計結果將更具有代表性和說服力。
同時大數據、統計學、云計算技術三者的強強聯合,預計未來的統計學勢必會發生革命性的變革。大數據將對未來產生深刻影響,目前可以預見的統計學未來發展的前景有以下兩個關鍵的點:第一點是在數據中科學性將和數據本身形成聯盟。數據科學獨立門戶成為一門專門的學科勢不可擋,數據的重要性不言而喻。統計學也將乘浪前行迎來新的發展的奇跡。對于數據平臺,也將實現跨領域共享,最終將數據的共享擴展到企業層面,成為未來產業的一員。第二點則是數據的管理處理的競爭力大大增強,數據管理成為企業競爭力中的核心競爭力,直接關乎財務表現。數據資產是一個企業的核心資產,這個理念會逐步深入人心。之后,企業對于數據管理便有了更加精準的定位,企業就會將數據管理作為企業核心競爭力,持續發展,戰略性規劃與運用數據資產。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關。屆時,統計學的相關知識將會有大作為,每一位統計學專業的學生的就業前景將是不可估量的。統計學的發展前景也是一片大好,大數據、云計算、統計學三者則是珠聯璧合,我國乃至全世界的信息技術又會迎來新的浪潮,并且是一浪高過一浪,讓我們拭目以待。
五、結束語
本文就大數據,統計學二者的定義、概念首先做了介紹。其次是對統計學和大數據包括云計算在內的聯合后的優勢,以及未來的發展前景做了合理的分析與預測。數據時代已經起航,我們每一個人萬萬不可落后,我們要追趕信息技術的時代潮流,乘風破浪,迎難而上。為我國信息技術的發展增磚添瓦,為實現自我的價值奮斗不息。
參考文獻:
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關鍵詞:首都醫科大學;圖書館;流通借閱;數據分析;讀者服務
中圖分類號:G258.6 文獻標識碼:A 文章編號:2095-5707(2017)01-0040-07
Abstract: Objective To provide references for the resources construction of university libraries, business process optimization, user behavior research, and reader service improvement. Methods Excel 2010 was used to analyse the circulation data of 2013-2015 undergraduate, graduate students, international students, teachers and other readers from the Aleph 500 automated management system. Results In 2013-2015, there were downward trends of the numbers of visitors and the borrowed books. The numbers of borrowed books were more prominent in March and September. Lending period presented 10:00, 16:00, 18:00 and 20:00 four peaks. Book categories mainly focused on R, I, H, and so on. There were obvious regularities of borrowing preferences of students of various subjects. Conclusion Libraries of medical colleges and universities can increase self-service publicity, adjust human resources according to the borrowing situation, strengthen the construction of library resources, and pay attention to the reconstruction of the space and the arrangement of the environment.
Key words: Capital Medical University; libraries; circulation; data analysis; reader services
流通借閱是高校圖書館開展的基本業務之一,流通借閱數據分析是圖書館文獻資源建設、業務流程優化、用戶行為研究、讀者服務提升的重要依據。隨著網絡技術對人們閱讀行為的改變,圖書館已經從知識收藏中心向學習中心轉變。各高校圖書館越來越重視對流通借閱數據的分析挖掘,通過對借閱率與學生學習狀態相關性分析、探索用戶利用圖書館館藏資源現狀,挖掘用戶行為,提出相應的服務對策[1-9]。本文通過對首都醫科大學各類型讀者在圖書館中產生的流通借閱數據進行深度分析,力圖為圖書館文獻資源建設、用戶服務和空間利用提供參考依據,充分發揮圖書館的文獻保障與學習支持功能。
1 資料與方法
以首都醫科大學2013-2015年的本科生、研究生、留學生、教師等各類型讀者產生的流通借閱數據為研究對象,數據均來自首都醫科大學圖書館使用的Aleph500自動化管理系統,應用Excel 2010統計分析讀者到館情況、借閱率、閱讀偏好等。
2 結果
2.1 到館情況
首都醫科大學圖書館2013-2015年讀者到館及借閱情況如表1。整體上,到館次數2013年最高,2014年各月份均出現大幅下降,2015年有所回升,但仍低于2013年;借閱人數各年度和月份變化較到館情況變化相對較小。可以看出各年份、各月份到館借閱率均低于7%,2014年9月最高為6.99%,3年的平均到館借閱率為2.84%。
2.2 借閱情況
圖1所示為首都醫科大學圖書館2013-2015年每年1~12月份的借閱冊數情況,可以看出每年的借閱情況逐月分布情況較為規律,通常每年2月、8月為寒暑假時間,借閱量較低,3月、9月為開學初,借閱量明顯較大,緊接著又呈現逐月下降的趨勢。2013-2015年借閱量逐年遞減。2013、2014年借閱量分別為53 651、40 198冊,下降25.08%;2015年借閱量為36 253冊,相對2014年下降9.81%。3年的到館人均借閱冊數分別為4.54、4.15和4.06冊,均呈逐年下降趨勢。2015年3月、9月時間段的借閱量尤其突出。
圖2為2013-2015年各時段12個月份的平均值,整體上分時段借閱量有4個波峰,分別在10:00、16:00、18:00和20:00左右出現。其中16:00的波峰最明顯,相應的借閱量最多;其次是上午10:00、晚上18:00和20:00;晚間的借閱量比上午11:00-14:00之間的借閱量還要高。
依照《中國圖書館分類法》22基本大類對首都醫科大學圖書借閱量進行統計,結果如表2所示。可以看出2015年占借閱總量排名前三的類分別是R類占42.97%、I類占20.84%、H類占9.22%,前三類占總量的74.03%;其次是Q類4.55%、O類4.04%、T類4.04%、K類3.77%、B類3.72%、C類1.53%;其余均低于1%;借閱量高于4%的前6類占閱讀總量的85.66%。
各類圖書占本類館藏百分比可以用來衡量某類圖書的利用率。表2可以看出I類借閱量占本類館藏百分比為12.95%,此類圖書利用率最高;其后依次是Q、B、J各占本類館藏百分比分別為7.63%、7.36%、7.02%;后面依次是R、C、H、K、O、P借閱量占各類館藏百分比在5.26%~6.77%之間;其余均低于5%。
表3詳細分析2015年各月份各類圖書借閱量,各個月份的22基本大類情況趨于一致,R(醫藥、衛生)、I(文學)、H(語言、文字)等3類圖書借閱量明顯較多,其次是Q(生物科學)、O(數理科學和化學)、T(工業技術)、B(哲學)等4類。9月份為借閱高峰,各類圖書的借閱量都高于其他月份,其次是3月份也相對較多,3月份和9月份借閱量分別為6200、6380冊;2月份及8月份寒暑假期間,借閱量均低于200冊;7月份有一半時間是暑期,借閱量為1760冊,比正常月份稍低;其余月份均在2000~4000冊之間。
表4列出了2013-2015年的外借次數排名前20位的二級類目。可以看出2013-2015年3年借閱量排名前5位均為中國文學、基礎醫學、常用外國語、中國醫學、臨床醫學;6、7位為預防醫學及衛生學、內科學,但排名稍有變化;其后是歐洲各國文學、自動化技術及計算機技術、外科學、藥學、美洲各國文學、心理學、亞洲各國文學、化學、神經病學與精神病學類目,排名各年份稍有化;其余是中國人物傳記、分子生物學、數學、法律、中國史類目。整體上來看排名前20位的二級類目2013-2015年變化不大。
2.3 各學科學生借閱偏好
由于系統內部不能獲取研究生、博士生的具體學科類別,僅選擇2015年本科生各學科借閱圖書排名前10位的二級類目,然后綜合各學科前10位的二級類目,共得到口腔、臨床醫學、中藥學等12個學科30個二級類目的借閱情況(見表5)。
可以看出各學科學生借閱圖書有一定共性,同時也非常有學科特色。橫向來看,基礎醫學、中國文學和常用外國語是所有學科的學生借閱量都比較大的二級類目。縱向來看,臨床醫學學科學生人數總體較多,呈現出借閱量整體較高的情況,所借圖書的學科范圍也最廣泛,包含各國文學、常用外國語、中國哲學、心理學社科類;基礎醫學、臨床醫學、中國醫學、內科學、外科學、神經病學與精神病學醫學各科、自動化技術及計算機技術等。中國文學、常用外國語這2個二級類目在各專業借閱量都在排在前10位,除此之外,中藥專業學生側重中國醫學、基礎醫學、化學、藥學二級類目;護理學專業的學生側重臨床醫學、基礎醫學;公共事業管理學科的讀者側重預防醫學和衛生學、自動化技術及計算機技術、心理學;中醫學專業側重中國醫學、基礎醫學、心理學;生物醫學工程學科的讀者相對更關注自動化技術及計算機技術、數學、無線電電子學及電信技術;藥學專業的學生側重化學、藥學、心理學;基礎醫學側重基礎醫學和各國文學;康復治療專業學生側重基礎醫學、臨床醫學和心理學;法學專業學生側重法律及預防醫學和衛生學;兒科學生較多關注基礎醫學、內科學、藥學、心理學。
3 討論
綜合分析2013-2015年首都醫科大學圖書館各類型讀者的流通借閱數據,可以看出到館人次及借閱數量呈逐年下降趨勢,借閱的月份、時段、圖書類別及各學科學生借閱偏好具有明顯的規律性。基于2013-2015年流通借閱數據的分析,高校圖書館應采取以下措施,更好地服務讀者,提升服務質量。
3.1 加大自助服務宣傳
自助服務指在一定的條件下根據用戶的閱讀興趣、需要偏好來完成的書目查詢、藏書借閱、資料檢索、文獻復印、學習空間使用等活動,從而實現自主服務的一種讀者服務方式[10],北京大學、清華大學、上海交通大學、廈門理工學院乃至國外高校圖書館都在不斷探索自助服務新方式[11-15]。自助服務逐漸成為流通借閱服務的主流服務方式。我館統計數據表明,自助借閱服務占所有借閱量的60%以上,可以繼續加大自主服務宣傳,培養讀者自主服務方式,提倡師生自主完成圖書借還服務。
3.2 根據到館借閱情況調整人力資源
傳統的老館舍由于要開設不同的閱覽借閱室,人員尤顯不足,根據到館人數、借閱數據,在借閱高峰如每學期開學之初,加大人力投入,每天的10:00,16:00,18:00,20:00幾個借閱高峰時段適當增加一線流通人員數量,保證服務質量,非借閱高峰可以適當縮減人員。
3.3 加強館藏資源建設
除了保證醫學特色資源建設以外,適當增加文學、生物科學、哲學、藝術等類圖書,與院系緊密集合,針對不同的專業學科適當補充各學科個性化需求。加大電子資源的使用宣傳。提供讀者來館隨時薦購、書展現場采購、學科館員推送、微信、網站等多渠道薦購圖書。
3.4 注重館舍空間改造
讀者來圖書館,很大程度上是利用館舍空間環境,所以傳統圖書館的館舍空間改造,人文環境優化尤為重要。首都醫科大學圖書館設立了研究生自習室、研討室等,并進一步細化閱覽室學科功能,如我館2009年成立了外文圖書閱覽室,使用館員自創的作品裝飾優化內部裝飾、提升人文氣息,現已成為吸引讀者休閑閱讀的重要場所。2015年9月成立了社會科學閱覽室,收藏A~G類圖書,促進社科圖書的管理流通,自開通以來,借閱量較之混雜在自然科學大書庫一起流通時有了顯著提高。
4 小結
在大數據環境下,對于圖書流通借閱數據進行有效的分析,能夠為圖書館改善提升服務質量,深度挖掘用戶行為,揭示其潛在的規律,為圖書館科學管理、資源建設和學科服務提供依據與參考。圖書館服務應結合用戶統一認證系統、電子資源訪問情況對借閱數據進一步挖掘,充分發揮圖書館的信息保障與學習支持作用,豐富圖書館的館藏資源,優化圖書館空間環境,提高圖書館資源的利用率,有針對性地對不同學科的讀者開展個性化服務,為圖書館科學管理提供事實依據。
參考文獻
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【關鍵詞】struts;hibernate 教學數據分析;設備管理
Web開發往往涉及技術較多,隨著MVC軟件開發理論的不斷深入,極大地提高了軟件可維護性、可閱讀性,但同時也增加了軟件開發的工作量,提高了軟件開發的成本。軟件開發框架的出現,改變了這種狀態,框架(FrameWork)為Web應用提供了預備的軟件架構和相關軟件包,可以大大提高開發Web應用的速度和效率。在Java社區,開源項目進行得十分活躍,許多優秀的開源框架更是為我們提供了幫助,結合Struts和Hibernate這兩個開源框架來構建應用是一個十分有效的技術選擇。本文研究了沒有采用EJB技術的基于Struts和Hibernate框架的輕型J2EE軟件架構技術和開發方法,并給出了在教學數據分析統計與設備管理系統中的具體應用。
在J2EE的多層次結構中,Web層框架遵循MVC模式的Struts架構,業務邏輯處理有JavaBean操作類完成,數據持久層采用Hibernate框架。本文將該框架架構應用于專業設置數據統計分析系統,利用調研信息輸入專業設置信息條,最終生成統計信息報表;將基于改框架搭建石化企業設備管理系統,完成設備基本信息管理、備品備件管理、附屬設備管理、故障登記管理等。
Web層中Struts框架的基本結構(見圖1),Web層框架采用Struts架構存在以下幾個方面優點。
a)可以為一個模型在運行時同時建立和使用多個視圖。變化一傳播機制可以確保所有相關的視圖及時得到模型數據變化,從而使所有關聯的視圖和控制器做到行為同步。
b)視圖與控制器的可接插性,允許更換視圖和控制器對象,而且可以根據需求動態地打開或關閉、甚至在運行期間進行對象替換。
c)模型的可移植性。因為模型是獨立于視圖的,所以可以把一個模型獨立地移植到新的平臺工作。需要做的只是在新平臺上對視圖和控制器進行新的修改。
d)潛在的框架結構。可以基于此模型建立應用程序框架,不僅僅是用在設計界面的設計中。
業務邏輯處理層:
該層是業務處理中心,考慮業務邏輯的需要具備靈活性,系統將業務處理類封裝成JavaBean,并向上提供調用接口,為以后系統維護、擴展提供了方便。當系統業務發生改變,系統只需要更改相應的業務處理類,其他部分不需要進行修改。
數據持久層:
一般的研發模式,在數據層封裝了SQL語句,并采用JDBC直接鏈接數據庫,雖然這種模式相對于封裝了JDBC的數據層框架而言,效率較高,但弊端在于相對增加了開發成本,降低了系統擴展性、柔韌性以及復用性,并且在數據庫移植方面也大大地減弱。為了提高數據層的可維護性和移植性,系統數據層框架將采用O/RMapping模式的Hibernate框架,它是一個獨立的對象持久層框架,Web層框架和數據層框架的耦合是松散的,數據持久層具有可替換性。使用Hibernate框架,使系統真正具有了在不同數據庫上部署的能力,同時在開發的過程中使面向對象的開發思想貫穿其中。基于上述各層框架搭建的系統架構如圖2所示。
關鍵詞:日語教學;翻轉課堂;VLS
在二語習得領域中關于詞匯學習過程的研究――詞匯學習策略研究(簡稱VLS)早在二十多年前已經被國內外學者所關注,VLS的指導訓練,對于第二語言的詞匯習得很有效。關于VLS運用情況的研究,是教師在進行VLS指導時,從數量眾多的學習策略中準確選擇出合適的策略并進行指導的關鍵依據。因此,本研究擬從二語習得領域的VLS理論出發,調查研究在翻轉課堂中日語學習者的詞匯學習過程。研究日語學習者在翻轉課堂實施過程中VLS的變化和特征,調查VLS和詞匯習得的相關性。
一、~匯學習策略(VLS)研究簡介
(1)語言學習策略的分類
語言學習策略,指的是學習者在學習或運用語言的過程中所采取的思維或行為活動,它是學習者為達到某一特定學習目的所采取的思維活動和行為活動。自從20世紀70年代以來,西方許多心理學家和應用語言學家便開展二語學習策略研究。其中被廣泛采用的分類方法之一就是Oxford(1990)提出的語言學習策略分類。后來,Schmitt(1994)在Oxford(1990)分類的基礎上,又總結出了58項目的語言學習策略分類。
在詞匯學習策略分類方面,Gu and Johnson(1996)總結出了91項目的VLS分類;Nation(2001)開發了側重于詞匯知識的側面和學習階段的新VLS分類法。
(2)以日語學習者為對象的VLS研究
本來針對詞匯的學習策略研究就不多(天野,2014),以日語學習者為對象的VLS研究就更是少之又少(王婉瑩2007,于2010,橋本2007)。
王婉瑩(2007)以47名非日語專業的中國大學生為調查對象,以O ‘Malley and Chamot(1990)的分類法為依據制作調查文件并進行詞匯小測,調查了詞匯知識和VLS的相關性,同時,王還將日語專業學生和非日語專業學生的VLS進行了對比。
于(2010)在研究中,對同一批調查對象的不同學習階段分別進行了初級和中級兩次學習策略調查,分析了根據學習階段的不同VLS的使用傾向的變化。
橋本(2007)也在研究中對學習者的VLS使用傾向和詞匯知識的相關性進行了調查。
以上這些以日語學習者為對象的VLS研究,都是以先行研究的VLS分類為基礎進行問卷調查,分析學習者在眾多VLS中主要使用了哪些學習策略,并探討了其與詞匯知識和日語綜合成績的相關性。
二、詞匯學習策略(VLS)在翻轉課堂中的實施方案
(1)實施翻轉課堂的對象
日語學習者中,初學者花費在詞匯學習上的時間最長。但是,一年級學生前期主攻發音,單詞的學習量不大。因此,本研究計劃以日語專業2年級的本科生,約50人為研究對象。將其分成A班和B班,分別稱為A實驗組(實施翻轉課堂的班級)和B參照組(不實施翻轉課堂的班級)。
(2)實施翻轉課堂的課程
在國內的大學日語教育中,為培養學生“聽、說、讀、寫、譯”的能力,通常都設有“綜合日語”、“日語視聽”、“日語會話”、“日文寫作”等多樣課程。因為詞匯知識是語言4技能的基礎,所以每樣課程都會或多或少涉及到詞匯的學習,所以本研究計劃在詞匯學習量最大的“綜合日語”課程中導入翻轉課堂,實施期間為半年,即大二上學期。
三、詞匯學習策略(VLS)在翻轉課堂中的實施驗證
本研究擬采用的語言學習策略測試工具主要為Oxford編制的SILL表,使用的數據統計分析工具為社會科學統計軟件包SPSS.19。具體實驗方法如下:
(1)自由敘述調查法
在二年級學期末,即實施翻轉課堂半年后,以實驗組和參照組為對象,采用自由記述的形式讓學生寫出各自采用的詞匯學習策略,再將取得的記述進行分類,結合先行研究的VLS分類項目,適當修正添加,特別注意添加一些翻轉課堂環境下特有的學習策略,制成符合調查對象特點的VLS調查問卷。
(2)問卷調查法
用制成的VLS調查問卷,在學期末分別對實驗組和參照組進行VLS使用頻度調查,回答形式分為“1幾乎不用”、“2不太使用”、“3有時使用”和“4經常使用”4項,其調查結果分別命名為調查A和調查B。
(3)量化分析和描述性分析法
將調查A和調查B的各項回答數值化,即“經常使用+15”、“有時使用+5”、“不太使用-5”和“幾乎不用-15”,得到的數值稱為“VLS的使用量”。然后再采用描述性分析法求得每一項VLS的平均值和標準偏差
(4)t檢驗分析法
首先,為了調查翻轉課堂環境下的學習者VLS與傳統課堂環境下的學習者VLS相比,有何特色和變化,需要對實驗組和參照組的VLS使用量進行t檢驗。比較在同一項VLS條件下,兩組的VLS使用量之間是否存在差異.
(5)相關分析法
為調查翻轉課堂環境下的學習者VLS與詞匯習得的相關性,需要以實驗組為對象對其VLS各項目和測試2的成績進行相關分析。
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作者簡介:
關鍵詞:交際能力;交際策略;獨立學院;實證研究;口語
[中圖分類號]H319.3
[文獻標識碼]A
[文章編號]1006-2831(2015)02-0030-4 doi:10.3969/j.issn.1006-2831.2015.01.008
1 . 引言
由于全球化進程的加速,作為國際化通用語言的英語在中外各項交流活動中顯得愈發重要。具備較好的英語口語交際能力不僅符合社會對人才的要求,而且也是增強未來職業競爭力一個重要的砝碼。外語教學的任務之一就是培養學生的交際能力。但目前我國大學英語教學實踐中仍是傳統教學模式占主導,“啞巴英語”現象十分嚴重,提高學生的口語交際能力已成為英語教學的一個迫切任務。而交際策略能力的培養是提高交際能力的一個必要途徑。目前國內對交際策略的研究大多局限于對交際策略理論的介紹,關于交際策略的實證研究還不充分且研究對象大多為普通院校的學生,甚少關注獨立院校非英語專業大學生。假如交際策略的這些理論能被證實在獨立院校非英語專業大學生群體內同樣發生效力,那么必將拓寬交際策略研究的視野。本文正是基于上述背景和目的,擬從實證的角度考察交際策略培訓對獨立院校非英語專業大學生交際能力的影響。
2 . 文獻綜述
自Selinker(1972)提出交際策略這一概念后,國內外學者開始了對交際策略的相關研究。關于交際策略的定義,不同的學者有不同的解釋。Ellis在前人研究的基礎上,對交際策略的定義作了較為全面的闡釋,她指出交際策略是“學習者潛在有意識采用的一種心理語言計劃,用來替代一個無法完成的表達計劃”(Ellis, 1985)。由于對交際策略的理解不同所以會產生不同的分類方法。其中Dornyei(1995)對交際策略的分類被認為是較完整的分類,他總結了前人的研究成果,把交際策略分為三大類:減縮策略(信息放棄、話題放棄)、成就或補償策略(迂回、近似、造詞、非語言手段、母語直譯、外語化、語碼轉化、求助)和延時策略(使用填充語)。其中第三類策略即延時策略是其他分類中所沒有的。關于交際策略的可授性學術界有兩種看法,一派認為交際策略不可教授,他們指出母語中形成的策略能力可自由地向目標語遷移,且認為教師只需講授語言知識,而無需特別關注學生策略能力的培養;另一派則認為交際策略是可授的,Dornyei(1995)、王立非(2002)、孔京京(2004)等從實證的角度證明了這一觀點。本文依據Dornyei(1995)的交際策略分類標準,重點培訓以下三種策略:(1)話題回避策略,指在交流中避而不談那些較難或不愿回答的話題;(2)迂回策略,指在用目標語表達某一事物時遇到困難,通過描述或解釋其特點以彌補因目標語知識不足而引起的交際障礙;(3)延時策略,即使用諸如“well”,“let me see”等填補詞獲取思考時間,從而保證交際順暢進行。
3 . 研究設計
3 . 1 研究問題
(1)獨立院校非英語專業大學生在口語中交際策略的使用情況如何?
(2)口語交際策略培訓對學習者的策略使用頻率有怎樣的影響?
(3)口語交際策略培訓能否提高學習者的口語流利度?
(4)獨立院校非英語專業大學生對交際策略培訓的認識如何?
3 . 2 研究對象
本文以江蘇大學京江學院2014級醫療保險專業兩個平行班的54名學生為研究對象,一班為實驗組另一班為對照組。他們的基本信息見表1。從表1可以看到兩組在總人數、男女比例和語言水平等方面不存在差異。此外,兩組的口語教師為同一人,選用的教材都為《新視野大學英語視聽說教程》第二版,教學進度相同。對實驗組進行為期16周的策略培訓,而對照組仍采用常規教學。
3 . 3 研究工具
本文定量研究采用的工具為問卷調查、口語測試,定性研究的工具則為半結構訪談法。其中調查問卷是依據Dornyei對交際策略的分類并借鑒一些學者的問卷自行設置的。它包括三部分:(1)個人信息;(2)學生對交際策略的態度;(3)培訓前學生交際策略的使用頻率。第(2)、(3)部分采用李克特五級量表進行評分,從“5=完全贊同、總是使用”到“1=完全不贊同、從來不用”。培訓前、培訓后對實驗組和對照組各進行一次口語測試。兩次口試題型相同,難度相當。題型包括:(1)口頭問答,參照《On the Teachability of Communication Strategies》(Dornyei, 1995),要求學生不直接給出答案而需對問題作出解釋;(2)看圖說話,參照《交際英語教程》(李莜菊,2002),要求學生根據圖片內容進行描述;(3)定義單詞,選自《朗文英漢雙解詞典》(2003),具體詞匯、抽象詞匯各選取5個。半結構訪談是為了定性研究,補充并驗證定量分析的結果。在策略培訓后一周從實驗組內部隨機抽取6名學生(男、女生各3名)進行訪談。訪談主要包括兩個方面:(1)學生在接受策略培訓后對策略的認可度、態度等;(2)學習者在平時口語交際中使用或不使用某一策略的原因。
3 . 4 研究過程
培訓前一周向兩個平行班發放問卷,并進行一次口語測試。針對問卷調查的結果在實驗組內重點培訓話題回避、迂回和延時三種策略,將策略教學穿插于平時的教學活動中,而對照組則實行常規教學。具體實施過程如下:
在策略培訓階段,教師首先通過中文詳細講解各個策略的定義,通過實例向學生展示其具體用法,并對其在具體語境中的使用情況作出評估,讓學生了解具體策略使用的場合及優缺點;之后結合教材讓學生有目的地練習,教師要及時地對其表現作出評價,讓學生對各個策略的使用有一個完整清晰的認識。在三種具體策略培訓結束后,給學生分配具體任務讓其綜合練習這三種策略,教師在練習后同樣對學生的表現作出評價。
3 . 5 數據收集與分析
培訓前一周向兩個平行班發放問卷調查54份。為了保證數據的真實有效,在填寫問卷前向學生說明調查的目的及填寫細則。剔除信息不全的4份無效問卷后,共回收有效問卷50份。根據交際策略問卷調查中的李克特五級量表的得分,利用SPSS20.0對兩個平行班學生的策略態度及使用頻率的相關數據進行描述性統計分析。兩次口語測試全程采用MP3錄音,之后將錄音內容轉寫成文字。人工識別并數出對照組和實驗組在兩次口語測試中各策略的使用頻率,然后將數據輸入軟件SPSS20.0進行描述性統計及配對樣本t-檢驗以便分析策略培訓對策略使用頻率的影響。語速的衡量標準是將學生完成每一題的總詞數除以該段話所用的總時間(以秒為單位)長度。利用SPSS20.0對每組兩次口語測試的語速進行配對樣本t-檢驗以便分析策略培訓對語速的影響。培訓后一周,隨機選取實驗組內幾名同學,男女比例得當,為了保證訪談結果的真實性和有效性,采用中文對其進行訪談,訪談全程錄音。將訪談內容錄音進行轉寫,用于分析學習者對交際策略培訓的態度和具體運用交際策略的實際情況。
4 . 結果與討論
4 . 1 50份有效問卷的數據統計結果(見表3)
表3顯示在培訓前,實驗組和對照組的策略態度和使用頻率平均分分別在2.5~2.9和2.9~3.2之間。按照Oxford提出的方法,均值在2.5~3.4之間,即代表對該策略不了解或不常使用。問卷結果顯示在接受策略培訓前學習者總體對交際策略了解不多,因為在大學外語教學中仍是傳統教學模式占主導地位,大多數學生重讀寫能力輕聽說能力,重語言知識的積累輕語言知識的應用。他們在課堂中幾乎沒有接受過專業的口語訓練,對交際策略了解甚少,所以造成其交際意識薄弱。從表3我們還可以看到獨立院校非英語專業的學生在平時的口語交際中有時會使用交際策略但使用頻率偏低。各策略的使用頻率從高到低依次是回避策略、延時策略、迂回策略。由于學習者第二語言知識欠缺,在交際中很少能直接用目標語進行順暢地交流,所以在遇到交際障礙時,傾向于回避交際困難或使用一些填充詞獲得思考時間。
4 . 2 兩次口語測試中實驗組和對照組各交際策略的使用頻率(見表4)
根據表4顯示的數據,我們可以清楚地看到在策略培訓前對照組和實驗組各策略的使用頻率相當,并不存在顯著差異。策略培訓后,對照組僅在回避策略上有微小進步,其余兩種策略的使用頻率則不及培訓前。而實驗組在策略培訓后各策略的使用頻率有了較大的提升,尤其是延時和回避策略。為了檢測實驗組在培訓后各策略使用頻率的進步幅度是否明顯,我們進行了配對樣本t-檢驗,結果見表5:
根據表5我們可以看到各策略的p值都小于顯著性水平,即p
4 . 3 兩次口語測試中實驗組和對照組的語速對比情況見表6。
表6的數據顯示,在經過將近一學期的學習后兩組學生的語速都有一定的進步。為了考察其語速進步是否明顯,將兩次口語測試的語速進行了配對樣本t-檢驗。數據結果顯示,對照組在兩次口語測試中的語速沒有出現顯著性差異,p=.839(p>.05),而在實驗組p值(p=.000)明顯小于顯著性水平即p=.05,說明在經過交際策略培訓后實驗組的口語語速有了明顯的提升,從而間接地證明了交際策略培訓對學習者的口語語速有積極的影響。
4 . 4 通過分析半結構訪談的錄音內容得出的結果
通過分析半結構訪談的錄音內容可以得出大多數學習者對交際策略培訓持積極態度,并希望教師能將交際策略教學貫穿于課堂活動中。訪談中大多數學生表示在平時的口語交際中較多地使用回避策略,因為它可以幫助他們規避較難的表達或話題,減輕口語焦慮,增強自信心。雖然他們認識到過多使用回避策略的消極影響,但限于自己的外語水平,在交際中仍不可避免地使用此策略。這從側面解釋并佐證了問卷結果。此外大多數學生認為延時策略對其口語交際有很大的幫助。他們認為通過使用如“let me see”“well”等填充語可幫助其贏得思考時間,從而保持交際的順暢,但是根據訪談內容的錄音,我們得出雖然大多數學生認可延時策略,但他們只了解一些簡單的填充語或只單純地使用一種或幾種填充語,不能根據具體情境使用多樣合適的填充語,這在很大程度上限制了口語的自然性和流利性。大多數學生雖然認可迂回策略但在平時的口語交際中很少使用這一策略。這主要是因為此策略對目標語水平要求較高,而獨立院校非英語專業學生二語水平總體欠缺,導致其在日常交際中很少使用此策略來應對交際障礙。通過對訪談內容的定性分析,補充并驗證了上文的定量結果。
5 . 結語
通過以上的分析與討論,本研究得出以下結論:(1)獨立院校非英語專業學生總體交際策略意識淡薄,在平時的口語交際中很少運用交際策略。(2)通過交際策略培訓可以增強學習者的交際能力,具體體現為兩個方面:(a)交際策略培訓有助于相應策略使用頻率的提高;(b)有助于口語流利度的提升。(3)大多數實驗組的學生比較認可交際策略的培訓。
本文通過定性和定量研究不僅證明了交際策略的可授性,而且還證實交際策略的相關理論同樣適用于獨立院校非英語專業大學生,拓寬了交際策略研究的視野。此外本文對外語教學也有一定的啟示意義。外語教師應將交際策略教學貫穿于平時的課堂活動中,以此提高學生的策略意識和策略能力。此外,教師應向學生說明交際策略不是萬能的,過多地使用交際策略會阻礙其二語的習得。
參考文獻
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