初中英語教育評估的機器學習方法與應用

王飛

摘? 要：在初中英語教育中，學生核心素養的培養至關重要。機器學習方法能夠輔助初中英語教育評估反饋的框架，實現對學生核心素養發展水平的預測。文章研究了機器學習技術在初中英語教育評估中的應用，重點討論其預測學生核心素養的潛力。通過分析，展望機器學習方法在初中英語教育中的作用，并總結了未來的研究趨勢。

關鍵詞：初中英語；核心素養；機器學習；教育評估

隨著教育領域的不斷發展和信息技術的進步，機器學習技術的引入為解決學生英語學習水平評估問題提供了新視角和新方法。機器學習可以分析大量的學生數據，包括考試成績、作業表現、學習記錄等多方面的信息，以幫助教育工作者更全面地評估學生的知識掌握情況。通過數據驅動的方法，機器學習建立并運用深度學習模型，根據多維度的信息預測學生的學習進展。另外，機器學習還可以采用個性化的方法，根據每名學生的需求和潛力，提供量身定制的教育支持，從而更好地滿足學生的多樣性和差異性。

一、初中英語教育評估現狀分析

在初中英語教育中，學生的核心素養發展水平一直都是教育工作者非常關注的核心問題。根據《義務教育英語課程標準（2022年版）》相關要求，教育工作的重點應當放在落實學生英語核心素養的培養上，而這一轉變的前提是教師對學生知識掌握情況的準確把握。教師只有深入了解每名學生的學習進展，才能進一步提供有效的、個性化的教育支持。然而，現有的英語學習評估方法，通常無法全面反映學生的英語語言能力和知識水平，難以為教師的針對性教學提供全面而準確的信息。具體原因可以從以下幾個方面進行總結。

1. 缺乏對持續學習過程的反映

傳統評估方法通常只能捕捉到學生在某一特定階段的表現，著重于學生在特定時間點的知識掌握程度，而無法有效展示學生在整個初中階段的持續學習過程和全面發展，無法全面反映學生在更長時間跨度內的學習進展和潛力。

2. 忽略學生個體差異

初中生的英語學習進展受到個體差異、學習習慣、興趣愛好、家庭背景、社會環境等多種因素的影響。這些因素導致傳統的評估方法難以全面考慮和分析學生的個體特征。

綜上可知，僅依靠局部非連續的考試環節，教育工作者難以全面了解學生在復雜學習條件下的整體表現和潛力。未來，教育評估需要更多地關注學生的長期發展，以及如何更好地滿足每名學生獨特的學習需求和條件。

二、初中英語教育評估的機器學習框架討論與分析

為解決初中英語教育中學生知識掌握水平的預測問題，機器學習技術提供了一種潛在的高效解決方案。這種技術能夠處理大量數據，提供準確的學習成果預測，從而幫助教師更好地了解學生的學習情況，并輔助教師據此調整教學方法。下面從以下幾個方面對初中英語教育評估中的機器學習框架進行詳細地分析與討論。

1. 初中生英語學習表現的機器學習數據集

在初中英語教育中應用機器學習進行預測，數據收集及處理是基礎和前提。為了建立一個準確、有效的預測模型，需要采集廣泛且多樣化的數據來源。這一過程涉及以下幾個重要步驟。

第一步，學生學習表現數據的收集。

需要從各個角度廣泛收集學生的學習表現數據，以全面掌握他們在英語學習過程中的表現和進步，包括隨堂口語聽說表現、寫作作業成績、英語綜合考試成績、英語文化感受情緒表現等多種形式的數據。這些數據的多樣性和全面性將有助于構建一個更加合理且準確的學生學習表現畫像。

第二步，個體差異數據的考慮。

為了使機器學習模型更加準確和個性化，還應該全面考慮學生的個體差異。因為每名學生都具有獨特的個體特征，故個體差異數據的收集和分析與最終的機器學習預測表現存在潛在的映射關系。因此，將包括學生的年齡、性別、英語學習背景和興趣等在內的個體差異數據納入英語學習表現預測過程，將對學生的英語學習過程分析產生重要影響。為此，考慮將個體差異數據融入機器學習模型，以實現更精準和個性化的學習分析和預測。

第三步，教育周期性和循環性的考量。

在初中英語教育中應用機器學習，還應該考慮教育的周期性和循環性，從而實現長期學習數據的收集與分析。該舉措在關注學生單一時間點學習表現的同時，還通過時間的維度，進行更加深入和全面的數據分析。一方面，通過比較不同年級或不同層次學生的學習表現，幫助教師識別教學內容和教學方法在不同群體中的教學效果，為教育內容和教學策略的調整提供依據；另一方面，通過縱向追蹤學生的學習進展，識別學生在特定知識點或技能上的長期進步，并揭示學生學習動力和習慣的形成過程。通過不斷積累和深入分析周期性和循環性學習表現數據，幫助教師更高效地了解學生的學習需求，以促進學生的發展和進步。

第四步，數據處理與質量保障。

收集到的數據需要經過嚴格地處理和篩選，以確保數據質量。這包括數據的規范化、缺失值處理、異常值檢測，以及數據的一致性和邏輯性檢查等步驟。嚴格的數據處理和篩選環節，可有效保障收集的學生英語學習表現數據質量，從而為構建高效、準確的機器學習模型打下堅實的基礎。

第五步，隱私保護和倫理考量。

在初中英語教育的機器學習應用中，必須重視數據收集和處理工作對數據隱私的保護。對于收集到的敏感數據，如學生的個人信息、學習成績等，需要采取嚴格的安全措施防止數據泄露和濫用。在分析數據時，應使用脫敏數據，以確保個人信息不會被泄露。

通過細致地收集和處理廣泛且多樣化的數據，可以為初中英語教育中的機器學習預測提供堅實的基礎和保障。這不僅有助于提高模型的預測準確度，還可以為教師提供更加精確的教學決策支持。

2. 初中生英語學習表現的特征工程

特征工程是機器學習應用中的關鍵步驟，該環節的核心任務是將原始數據轉化為可供機器學習模型理解和分析的特征集。在初中英語教育領域中，特征工程的過程尤為重要，它直接影響模型的預測效果和應用效率。為了準確把握初中英語教育評估機器學習過程中的關鍵屬性，可從以下角度考慮進行特征工程時的要點。

英語學習歷史：包括學生在英語學習上的歷史成績、進步速度、考試和測試的表現等。這些歷史數據有助于模型理解學生的學習基礎和成長軌跡。

學習習慣偏好：每名學生的學習風格都是獨特的，了解學生的學習風格有助于預測適合學生的教學方法。

英語學習興趣：學生對于英語學習的感興趣程度可以極大地影響他們的學習動力和學習效果。因此，收集有關學生興趣的數據對于構建特征集尤為重要。

英語學習背景：包括家庭背景、文化環境、以往的學習經歷等。這些背景信息有助于更全面地了解學生的英語學習情況。

特征工程的目標是構建一個信息豐富、具有代表性的學生英語知識掌握特征集。通過精心選擇和構建這些特征，機器學習模型可以更準確地預測學生對英語知識的掌握水平。良好的特征工程不僅關注數據的量化處理，還要充分考慮數據的質量和代表性，確保所選特征能夠充分反映學生英語學習的個性化需求和能力。這樣，機器學習模型才能提供更精確的預測和更有效的學習支持，進而為教師提供有價值的參考和決策依據。

3. 初中生英語學習表現的機器學習模型訓練

機器學習模型訓練是決定其應用效果的關鍵因素。為了確保模型的有效性和準確性，需要先選擇合適的機器學習模型。在教育領域，常見的模型包括決策樹、隨機森林、深度神經網絡等，這些模型均有其獨特的優勢和應用場景。近年來，隨著深度學習方法的大規模應用，人工智能的模型性能已顯著提升，可以支持大規模、高強度、復雜場景的分類與預測任務。尤其是深度學習方法在高維特征的深度抽象提取方面的優勢，極大促進了對學生英語學習過程的抽象屬性與規律的總結和理解。這對于教師來說是極大的助益，因為這樣的技術可以提供更準確的信息反饋和教學調整指導。例如，深度神經網絡能夠從學生的學習行為、成績變化和其他相關數據中提取深層次的特征，從而更加準確地預測學生的學習成效和未來表現。

在模型訓練過程中，需要使用已有的數據對模型進行訓練。這些數據包括學生的學習記錄、測試成績、參與度、學習反饋等。在訓練過程中，模型將學習如何根據輸入的特征預測學生的英語知識掌握水平。通過反向傳播算法，模型可以在預測結果與真實結果之間誤差的基礎上不斷迭代，從而提升預測性能。完成訓練的模型能夠幫助教師更好地了解學生的學習需求和進展，為制訂更加有效的教學計劃和干預措施提供支持。此外，這種基于機器學習的評估方法也可以作為補充傳統評估的手段，為教育評價體系帶來更全面和動態的評價視角。

4. 初中生英語學習表現的預測和評估

經過訓練的模型可被用于預測學生的英語知識掌握水平，并提供有關學習進展的重要信息。具體包括如下幾個方面。（1）英語知識掌握水平的預測。這些預測是基于模型對訓練數據的學習所得，可以在短時間內生成，提供有關學生當前學習狀態的分析。（2）采取支持措施的依據。一旦預測出學生的英語知識掌握水平，教師可以采取相應的支持措施，包括提供額外的學習資源、安排個性化的輔導、制訂學習計劃或調整教學方法等，以確保學生在英語學習中不掉隊，并保持積極的學習動力。（3）模型性能評估。將模型的預測結果與學生的實際表現進行比較，以計算各種評估指標，如準確度、召回率、F1分數等，計算后的評估指標可以揭示模型在不同情況下的表現，幫助教師了解其局限性和優點。（4）模型改進和優化的方向?；谀Ｐ驮u估的結果，教師可以決定是否需要對模型進行改進和優化，這可能包括調整模型參數、改進特征工程、增加更多的訓練數據等。模型的不斷改進有助于提高其性能，使其更好地滿足教學需求。

三、初中英語教育評估的機器學習對策與建議

基于上述討論的機器學習框架，本部分探討針對初中英語教學評估機器學習應用方面的對策建議。

1. 加強推廣機器學習預測學生初中英語核心素養狀態的應用

鑒于機器學習算法在分析學生的英語學習狀態方面的優勢，通過推廣學生英語學習狀態的方法，強化教師識別初中英語學習困難的學生，并為采取相應的教學干預措施做出指導。

2. 探索根據機器學習個性化學習路徑預測制訂學生英語學習的指導方案

基于學生的初中英語學習歷史和評估結果，利用機器學習算法預測每名學生的個性化學習路徑。通過分析學生的弱點和需求，為其提供特定的學習資源和建議，以幫助他們更有效地學習初中英語知識。

3. 拓展基于機器學習的初中英語教學策略優化

利用機器學習算法分析學生的學習數據和評估結果，優化初中英語教學策略。從數據驅動的角度，定量、精準分析學生的學習表現和教學干預效果，從而動態地調整教學策略，以為學生提供有效的教學支持。

4. 發展初中英語機器學習智能輔助教學工具

通過大力開發智能輔助初中英語教學工具，利用機器學習算法為教師提供個性化的教學建議和引導。這些工具可以根據學生的學習數據和評估結果，為教師提供針對性的教學策略和教學資源。

四、結論與展望

本文討論了機器學習技術在初中英語教育評估中的應用，為解決學生知識掌握預測問題提供了一種創新且有效的方法。通過應用數據驅動模型，教師不僅可以準確地了解學生的學習進展，還能根據每名學生的具體情況為其提供個性化的教學支持。這一應用不僅有助于提高教育質量，還能顯著提高教學效率。未來，研究者可以進一步探索和發展更為高效和精準的機器學習模型，更好地滿足初中英語教育的特定需求。機器學習技術還可以與其他先進的教育技術和方法結合，如增強現實（AR）、虛擬現實（VR），以及游戲化學習，共同創造更豐富、互動性更強的學習體驗。

參考文獻：

［1］中華人民共和國教育部. 義務教育英語課程標準（2022年版）［J］. 北京：北京師范大學出版社，2022．

［2］陳麗，李波，郭玉娟，等. “互聯網 +”時代我國基礎教育信息化的新趨勢和新方向［J］. 電化教育研究，2017，38（5）：5-12，27.

［3］黃濤，趙媛，耿晶，等. 數據驅動的精準化學習評價機制與方法［J］. 現代遠程教育研究，2021，33（1）：3-12.

［4］余明華，馮翔，祝智庭. 人工智能視域下機器學習的教育應用與創新探索［J］. 遠程教育雜志，2017，35（3）：11-21.