一、 研究背景

数据驱动学习是以语料库为基础的一种学习方法。蒂姆教授在 20 世纪 90 年代初提出了这一方法。当下，国内外在数据驱动学习方面的研究已取得一定成果，不过这些研究大多侧重于理论和技术的介绍，有关课堂应用的研究并不多。张北镇等人对间接数据驱动学习的课堂实现模式进行了实证研究。张玲的《基于数据驱动学习的机辅写作教学模式初探》这一研究没有实证数据。基于此情况，本文打算针对数据驱动学习方法在英语写作中的应用展开实证研究。

二、 数据驱动学习方法的理论基础及其特点

教授认为，在数据驱动学习中，学习者具备双重身份，既是研究者，也是像侦探夏洛克·福尔摩斯那样的角色。数据驱动学习的基本理念与“以学习者为中心”的思想相契合，意味着教学活动主要以学习者的自主学习为基础。可以说，数据驱动学习方法的理论基础是建构主义。建构主义理论提倡在教师指导下以学习者为中心进行学习，并且强调学习者要主动探索知识，主动构建所学知识的意义。在很多情况下，数据驱动学习都离不开网络和计算机。在外语学习方面，借助在线语料库，能够察觉到某一词汇的典型搭配词，知晓其使用频率，了解其语体以及语义韵等相关信息，并且还能够完成某一项科研任务。当学习者具备主动运用外部学习环境与学习资源的能力，对学习方式、内容和过程进行自我管控的时候，学习者就开展了某种自主学习的活动。在传统的英语课堂教学模式里，教师处于整个教与学过程的核心位置，是教学的主导者，负责传授知识。而学生则是外部刺激的被动接收者。在数据驱动学习模式之下，教授会鼓励学生积极主动地从真实的语料当中去探寻语言事实。事实上，数据驱动学习并非直接教授某一语言特征。它会向学生提供语言事实，引导学生依据大量的语料库数据去观察语言使用现象，进行概括和归纳。学生能够自我发现语法规则、意义表达以及语用特征，然后据此提出假设并最终得出结论。

数据驱动学习有两种类型：直接数据驱动学习（-on DDL）和课堂数据驱动学习（-off DDL）。其中，前者指的是学习者直接与计算机相接触，并且亲自动手对某一语料库进行检索。学习者不必直接接触计算机，而是由教师完成语料库的检索工作；教师依据教学需求，对检索结果进行挑选、分类，编制出相应的学习材料，以供学生在课堂上使用。本研究涉及的是直接数据驱动学习，文中将其简称为数据驱动学习。与传统外语教学相比较，数据驱动外语学习具备以下这些主要特征：其一，减少了对教师的依赖，将学生的自主学习作为主要的过程；其二，以真实语言作为主要的语言输入；其三，着重强调探索和发现的学习过程；其四，主张自下而上，采用归纳式的学习方式。学生挖掘到语料库中的某些数据后，有时会发现一些被教师忽视的语言现象，有时也可能发现教科书中未提到的语言现象，这样能发挥他们的学习主动性，让他们通过语料库学到更多语言知识，思考更多语言问题。数据驱动学习也叫做发现式学习。教师会给学生提出一个需要解决的问题。在教师的指导下，学生借助海量的语料库数据，运用检索软件，独立地去搜索、分析和处理语料。通过这样的方式，学生能够从中发现和归纳语言规律，进而达到解决某一问题的目的。

学生使用数据驱动学习方法，能够在很短时间内反复接触到语境中的关键词（KWIC），可以快速查找出某个节点词的搭配词，也能够推断出搭配词的某些共同语义特征。通常情况下，为使学生尽快掌握数据驱动学习方法，教师在开始教学时建议使用课堂数据驱动学习方法。在英国国家语料库里，人们能够检索到 to 的 KWIC 索引行句子。在教师的引导下，学生可以发现 to 搭配词所具有的语义特征。

可以发现一些与搭配的高频形容词，例如 new 等，这些形容词大多具有消极或中性语义韵。为向学生明确说明数据驱动学习方法在英语词汇学习中的作用，课堂教学可选用容量更大、更新的美国当代英语语料库的语料，采用比之前更完整的 KWIC 索引行例句。

表 1( 1)

表 1 中的 KWIC 索引行例句 1 包含“to”；在 KWIC 中存在“to”；表 1 的 KWIC 索引行例句 1 涉及“to”；“to”出现在表 1 的 KWIC 索引行例句 1 中；表 1 的 KWIC 索引行例句 1 里有“to”。

左跨距

节点词

右跨距

The war in 1966. It was . It took at a . (这里需要明确“at a ”具体是什么地点，原文未给出相关信息，所以只能这样表述)

to

a mix-up a

the its as it that,

to

a , ED 209 can not .

to

a fire. to the ,

the work of the was and

to

a or an omen,

may be at

to

our .If an

Capt.Warr and , all very and

to

表 1 to的KWIC索引行例句 1 KWIC of to

学生对英语词汇搭配的概念不是很清楚。然而，他们能否在教师的引导下，通过具有搜索引擎功能的在线语料库，找到正确的搭配词，并将其应用于作文的写作和批改呢？基于此，本文开展了一个利用数据驱动学习进行英语写作的实证研究。

三、 实验设计(一) 实验目的

本实验的目的在于，实验班的学生在教师的引导下，运用数据驱动学习法，借助 BNC、COCA 等在线语料库检索工具，去检索指定词以及作文中搭配不当的词。通过对检索节点词和搭配词的语体特征、使用频率以及语义韵进行研究，来探究在线自主学习对学生自改作文所产生的影响。实验假设为：实验对象借助在线语料库进行自主学习写作，其中包含在线提交以及在教师引导下的学生自主修改等一系列活动，这样做能够使实验对象的作文成绩得到显著提升。

(二) 实验对象

上海理工大学 2014 级有 21 名新生参加本实验，还有 21 名是对照组。这 42 名学生的高考英语成绩相近。他们之前都没接触过语料库，也没有数据驱动学习的经历。在实验前，对实验组和对照组的学生进行了作文前测。此测验要求实验班和对照班的学生完成 150 字左右的作文。

(三) 学习材料及要求

教师从英美报刊杂志中选取了 16 篇短文，每篇短文都包含以下词汇中的一个：to、to、gain、、、、、、、、、、、、。这些 16 个词汇被组成了 8 对近义词（组），对于学生而言，通常会存在一定的困难。实验组的学生需要学习 16 篇短文以及 8 组近义词的区别，课堂教学要完成词汇辨析及搭配等练习，课后还要完成一个短学期 5 篇短文的写作练习。对照组的学生也需要学习这些内容。同一教师给实验组和对照组的学生讲解 16 篇短文。不同之处在于，对照组学生所学的有关近义词的内容大多来自英语同义词词典，或者是朗文、牛津等英语工具书。实验组的学生首先要学会语料库相关知识，包括检索方法以及数据驱动学习方法。然后，他们需要亲自动手去检索 BNC 和 COCA 语料库。最后，他们要自己对近义词的异同进行归纳总结。

(四) 实验步骤

首先，教师要让受试学生尽快适应数据驱动学习方法。为此，教师会事先挑选并编辑好美国当代英语语料库 COCA 的“关键词语境”（KWIC）完整例句，然后将这些例句打印出来发给学生，或者通过多媒体大屏幕展现给学生。接着，引导学生进行观察、思考，让学生提出假设，再验证假设，最终让学生总结出某词搭配词规律性的东西。受试学生能够通过观察短语“to”的 KWIC 例句，从而归纳出“to”搭配词所具有的语义特征或者语义韵。

表 2( 2)

表 2 中的 KWIC 索引行例句 2 涉及到“to”这个词

左跨距

节点词

右跨距

希望他在生活中能有一吨那么多。

to

the work of his and

, ’s can be all-,

to

GPS .

our long we’re .

to

, live than at any time

this …, has so far been

to

the of a of high- …

is an safe mode of and,

to

in , is .

they be up more,

to

the of more and

表 2 to的KWIC索引行例句 2 KWIC of to

受试学生在多媒体教室接受训练，训练为期八周。每人配备一台联网的计算机。每次上课时间为 90 分钟。教学内容是一组近义词。在教师的指导下，采用数据驱动学习法检索在线语料库 BNC 和 COCA。第二周至第六周学习指定词汇的高频搭配词及其语义特征。同时，每周在课外完成一篇短文练习。要求受试学生学会凭借数据驱动学习方法来辨别所学词汇，还要学会用其解决写作过程中碰到的疑难问题。受试学生需以电子文本的格式发邮件交给教师。教师在批改时，不会对学生的作文进行直接修改，只是指出作文中用词错误、语法错误以及搭配不够理想的地方，并且发现每个实验学生的作文都存在各种不同的问题。通常情况下，学生能够通过查找在线语料库来解决问题，有时还会借助句酷批改网。他们可以借此解决大部分搭配问题以及一部分语法问题。部分学生的作文需要自己修改两到三次，才能够基本满足教师的要求。在第九周，实验组和对照组都参加了短学期作文测试，并且后续测试的作文题材与之前的测试相同。

教师对对照班作文的提交和批改采用传统方式，即学生上交纸质版作文，教师指出其优缺点，改正其中的病句和用词错误。然而，两个班的评分均依据大学英语四级作文的评分标准，学生的实际得分是从 15 分制转换为百分制。

四、 实验结果与分析

实验前后的作文成绩是由批改网来判定的，同时采用了 SPSS 统计软件进行分析，其结果如下。

表 3( 3)

表 3 展示了实验班和对照班作文前后测的描述统计情况。其中包括实验班作文前后测的相关数据，以及对照班作文前后测的相关数据。

项目

班级

人数

均值

标准差

均值标准误差

前测

21

66.57

5.016

1.095

作文分数

21

66.81

5.671

1.238

后测

21

77.26

4.008

0.875

作文分数

21

71.81

3.916

0.855

表 3 实验班和对照班作文前后测描述统计 3 of of and of and

表 4( 4)

表 4 展示了实验班和对照班在实验前后分别进行的独立样本 T 检验情况。其中包括实验班实验前后的 T 检验以及对照班实验前后的 T 检验。

阶段

方差齐性检验

均值t检验

f值

t值

自由度

显著性

平均差

平均差标准误差

95%置信区间

前测

EVA

0.051

0.144

40.000

0.886

0.238

1.652

-3.577

3.101

EVNA

0.822

0.144

39.410

0.886

0.238

1.652

-3.579

3.103

后测

EVA

0.108

-4.459

40.000

0.000

-5.452

1.223

-2.981

-7.924

EVNA

0.744

-4.459

39.978

0.000

-5.452

1.223

-2.981

-7.924

注:EVA= ; EVNA=

表 4 实验班和对照班实验前后独立样本T检验 4 T-test of and of and

实验后测显示，实验班的平均分是 77.26，对照班的平均分是 71.81。独立样本 T 检验结果为 t = -4.459，df = 40，p = 0.000 小于 0.05，两个班平均相差 5.45 分，有显著差异，也就是实验班的作文后测成绩明显高于对照班。因此, 不同的教学方法对大学生英语写作水平产生了不同影响。

实验班学生在教师引导下，通过语料库在线自主学习英语作文中某些词汇的搭配，这使得英文词汇习得效果显著提高。教师指出不当搭配后，实验班学生能即刻运用数据驱动学习所获词汇搭配知识来修改自己的作文。同时，利用计算机或语料库，学生也能轻松发现语法错误，并在语料库中快速推断出某词的语法规则。对照班的学生平时不采用数据驱动学习方法，他们往往只是孤立地记忆单词或语法规则，注意不到语块的学习，这样就会影响语言表达的准确程度和流利程度。语料库的语料是一种经过浓缩的阅读，学生能够从中概括出有用的句型及用法，并且能够有效地将被动词汇转化为积极词汇。

五、 数据驱动学习的优势及其与ESP之关系

就写作而言，数据驱动学习方法有以下作用。它能在极短时间内很便捷地给学习者提供关于词汇的一些信息，比如语体特征、语义韵特征、使用频率以及其搭配词等相关信息。而利用传统的教学方法，很难获取到这方面的信息。词典和教科书不容易在简短的篇幅内把复杂的语体特征阐释清楚，然而数据驱动学习方法会帮助学习者轻松地解决语体等相关问题。这样能极大地便利学生在作文中正确地选词。数据驱动学习方法的第二个优势是能够培养学生的发现式学习能力，而这是传统填鸭式教学所无法达成的，此学习方法还能培养学生的创新思维能力。第三，ESP 的教学或科研在某些方面或许离不开数据驱动学习。在国内学术界，卢思源先生堪称 ESP 的奠基人。20 世纪 70 年代末，卢先生任教的上海机械学院率先在全国设立了科技英语专业。这一事件在当时轰动全国，其影响深远，从后来中央电视台连续播放卢思源先生主持的工程师英语讲座便可看出。然而，近四十年过去后，传统 ESP 词汇教学的情况以及非英语专业学生用英语所写专业论文中词汇的使用状况都还不够理想。有些问题能够借助数据驱动教学模式来解决，不过，在这方面展开的研究还比较欠缺。如今，国内有相当多的学者提出大学英语应向 ESP 转型。在这样的背景下，提倡在英语论文写作或词汇教学中应用数据驱动学习方法，这不仅是必要的，而且具有可行性。可以预见，在不久的将来，这种方法很有可能会发展成为 ESP 词汇教学和写作教学的一种主流方法。

六、 结束语

后测后对学生进行访谈得知，学生学会了自己去观察，学会了自己去分析真实语境资料，并且培养出了归纳词汇用法的能力。这种发现式的学习方法提升了学生学习的积极性和自觉性。对照班后测作文成绩虽有提高，但与实验班相比差距很大。采用数据驱动学习方法来指导学生英语作文，能够大幅提升学生的作文成绩。因为在这个过程中，学生能够接触到大量的真实语料。通过自身的观察，他们可以便捷地对词汇的用法进行分析归纳，证实自己的假设，进而产生学习中的成就感。数据驱动学习方法确实可以鼓励学生使用语料库以及相关检索工具，去寻找正确的词汇搭配。数据驱动学习方法充分挖掘了学生的学习潜能，同时也调动了他们的学习积极性。自主学习和学习成绩之间或许并非一种简单的因果关系，然而近些年来，以教师和教材为中心的传统外语教学理念已遭受到了挑战。计算机、语料库语言学以及网络技术在不断发展。传统的教师传授学生接受的那种“填鸭式”教学模式，正面临着来自“多媒体、多模态、多情境、多资源渠道的综合立体、开放式学习系统”的各种挑战。信息技术与课程整合的研究，让外语教学形成了新的教育信息化教学范式。传统的教学模式必然会被取代。这种取代是由教师引导且学生积极参与的课堂教学，以及课外自主式学习的复合型学习模式来完成的。