大数据-算法-数据驱动学习对高中生英语词汇搭配学习的影响实证研究.pdf

大数据在教育领域的应用正在日益显现其重要性，尤其是在高中英语教学中。本研究关注的是数据驱动学习（Data-Driven Learning，DDL）如何影响高中生的英语词汇搭配学习，这是语言学中的一个重要概念，对于提高学生的语言水平具有关键作用。在当前的高考导向下，语法搭配往往比词汇搭配更受重视，导致学生在实际运用中频繁出现词汇搭配错误。然而，词汇搭配对于提升学生的英语熟练度至关重要。 研究表明，词汇搭配错误主要由教学方法和语言迁移引起，并且与语言能力有紧密联系。尽管已有研究探讨了词汇搭配错误的原因及其与语言能力的关系，但关于词汇搭配教学的实证研究相对较少。因此，本研究尝试利用DDL方法来探索其对高中生词汇搭配学习的影响，以弥补传统词汇教学的不足，并增强学生对词汇搭配的认知。 DDL方法的核心是通过数据分析，让学生从大量实际语料中发现规律，从而学习和理解词汇搭配。本研究采用纸质版DDL方法，关注DDL对不同类型的英语词汇搭配学习效果，具体包括动词+名词、形容词+名词和副词+形容词三种常见搭配类型。同时，研究还探究了DDL对学生的生成性知识（productive knowledge）和接受性知识（receptive knowledge）的掌握情况。 实验结果表明，DDL方法在所有三种类型的词汇搭配学习上都取得了显著的进步。特别是，学生在动词+名词搭配上的进步最为明显，而副词+形容词搭配的进步相对较小。这反映了DDL方法在帮助学生理解和运用常见词汇搭配方面的有效性，尤其在动词与名词的搭配上，可能是由于这些搭配在日常语料中更为频繁，因此更容易通过数据分析得到学习。 进一步的研究可能需要探讨DDL与其他教学方法的结合，以优化教学效果，同时关注不同学生群体对DDL的接受程度和学习策略。此外，还可以深入研究DDL对学生长期语言能力发展的影响，以及如何将DDL应用于其他语言技能的教学中。DDL为解决高中英语词汇搭配教学问题提供了一种新的、基于数据的有效途径，有助于提升学生实际语言运用能力。