[摘   要] 本文以大学英语学习者为研究对象，基于学习行为大数据分析方法，探讨学习画像的构建机制与教学应用策略。研究从数据采集、特征提取与维度划分三个方面构建大学英语学习画像模型，将学习画像结果嵌入教学过程，实现个性化资源推送、学习路径优化与精准评价。研究结果表明，学习行为大数据驱动的学习画像不仅能够真实反映学生的学习状态，还能有效支持大学英语精准教学与学习支持系统的优化，推动教学决策的科学化与学习成效的可视化。本文旨在为高校英语教学的智能转型提供可行路径与实践参考。

       [关键词] 学习行为大数据；学习画像；大学英语教学；精准教学；个性化学习

       进入“数智化”时代，教育领域正在经历由传统经验驱动向数据驱动、智能驱动的深刻转型。《教育数字化战略行动》明确提出，要建设学习行为大数据平台，推动教育评价、教学决策与学习支持的精准化与智能化。学习行为大数据的快速积累，使学习过程的可视化、学习规律的可发现成为可能，为外语教学改革提供了坚实的数据基础和技术支撑。在这一背景下，基于学习行为大数据的学习画像（Learning Profile）逐渐成为教育信息化研究的重要方向。通过对学生在在线学习平台、课堂互动、作业系统等多维场景中的学习行为进行采集、挖掘与建模，学习画像能够刻画学习者的认知特征、行为模式与发展趋势，从而为精准教学与个性化学习提供科学依据。

       大学英语作为高等教育通识课程的重要组成部分，是培养学生语言能力、文化理解力和国际交流能力的重要平台。然而，长期以来，大学英语教学普遍存在“内容统一、进度统一、评价单一”的问题，难以有效应对学习者个体差异。面对学习群体多样化、学习行为碎片化的现实，如何借助学习行为大数据，科学构建大学英语学习者画像，从而实现“以学定教”“以数促教”，已成为高校外语教学改革的关键问题。

       1  国内外研究现状

        学习分析（Learning Analytics）与学习画像的研究起源于20世纪初的信息科学与教育测评领域。欧美国家较早将数据挖掘技术与教育研究相结合，通过对学习平台行为数据的分析揭示学习规律。Ferguson（2012）认为，学习画像是基于大数据的学习者特征模型，旨在支持个性化教学与学习预测。 Siemens（2013 ）提出了“数据驱动的教育决策”框架，强调学习分析应服务于教学反馈与学习干预。近年来，随着AI和机器学习技术的应用，学习画像的研究逐渐从静态分析转向动态预测与智能推荐。例如，英国开放大学利用学习数据构建了学生学习风险预测系统，美国的edX与Coursera平台通过学习画像为学习者推送个性化资源。这些研究为高等教育个性化教学提供了理论和技术基础。

       我国关于学习行为大数据与学习画像的研究起步稍晚，但发展迅速。学者们围绕“学习画像构建方法”“学习行为特征挖掘”“精准教学应用”等方向展开了大量探索。例如，王珺（2021 ）提出基于多源学习数据的画像框架模型，强调数据整合与特征可解释性；魏清泉等（2024）构建了AI驱动的个性化推荐策略体系，提升了教学资源推送的精准度；何悦绮（2024）则提出“感知—反馈—干预”闭环的个性化英语学习路径。然而，目前国内研究仍存在一些不足：其一，多数研究停留在理论建模层面，缺乏针对大学英语学习者的实证分析；其二，画像数据多来源于单一平台，缺少跨场景、多维度的行为数据融合；其三，学习画像成果在教学场景中的嵌入与反馈机制尚不完善，尚未形成从“数据分析—教学决策—学习成效”全链条闭环。

2  大学英语学习画像的构建

       大学英语学习画像的构建，是将学习行为大数据转化为教学诊断与个体画像的核心环节。学习画像本质上是一种基于数据分析的学习者认知与行为特征的可视化表达，它能够通过对学生在学习平台、作业系统、课堂互动等环节的多维度数据挖掘，揭示学生学习状态、策略选择和能力发展的规律。构建科学的学习画像模型，不仅有助于教师了解学生的学习差异、调整教学策略，也为精准教学、个性化学习和学习支持系统的优化提供了数据支撑。大学英语学习画像的构建思路总体上遵循“数据采集—特征提取—模型建构—动态反馈”的技术路径，旨在以数据为依据实现从“以教为中心”向“以学为中心”的转变。

       在具体构建过程中，首先需要建立科学合理的指标体系。学习画像的核心在于以可量化的行为数据反映学习特征，因此指标的选取既要符合大学英语课程的教学目标，又要具备可操作性和可测量性。综合国内外有关研究成果（Ferguson ，2012；王珺，2021 ），本研究将学习画像划分为三个维度：学习投入、学习策略与学习成效。学习投入主要反映学生在学习活动中的参与程度和持续性，如学习时长、登录频率、任务完成率和互动参与度等；学习策略体现学生在学习过程中的方法与路径选择，包括资源使用频率、学习路径规划、反馈响应与协作学习行为；学习成效则从结果层面衡量学生的语言能力与学习效果，包括在线测评成绩、作业表现、学习进步率以及综合能力提升等。三个维度之间既相互独立又彼此关联，共同构成了大学英语学习者的行为特征体系。这一体系不仅涵盖了学习过程的主要环节，也体现了大学英语教学的综合目标：知识掌握、能力提升与学习自主性的培养。

       在指标体系确定之后，学习画像的构建进入数据特征提取阶段。本研究的数据来源主要包括在线学习平台日志、AI测评系统、作业记录以及课堂互动数据。在线学习平台提供了学生的登录信息、学习时长与学习路径等基础数据；AI测评系统记录了学生在听、说、读、写各项技能上的表现与反馈；而作业系统和课堂互动记录则呈现了学生的任务完成情况、参与程度以及合作特征。这些数据通过统一编码与清洗去噪后，形成多维度的数据集。为了提高数据的可比性，连续型数据如学习时长、测评分数采用标准化处理，离散型数据如任务完成率被转化为比例形式，文本类数据则通过自然语言处理技术提取关键词频次与情感倾向，从而量化学生在讨论区与互动活动中的参与质量。此外，研究团队对时间序列数据进行了趋势拟合分析，以提炼学生学习行为的节奏与稳定性。经过特征工程处理后，研究团队最终确定了12项核心变量作为画像建模的输入参数。

       值得强调的是，学习画像并非静态的结果，而是伴随学习过程不断变化的动态模型。为了实现这一目标，本研究在画像构建中引入了“感知—分析—反馈—干预”循环机制。系统首先通过学习平台自动感知学生的行为数据，并在后台实时更新特征变量；其次，算法对新数据进行分析，识别学习趋势或潜在风险。当发现学生的学习投入连续下降或学习策略使用单一时，系统会自动生成反馈报告，提示教师或学生进行相应调整。教师可依据画像变化实施差异化干预，如增加学习激励、调整任务难度或推送适配资源。同时，学生端也能接收个性化学习建议，例如语音训练模块推荐、阅读理解任务优化等。这种双向反馈机制实现了学习画像与教学行为的深度融合，使学习画像从静态描述转向动态决策支持，形成了数据驱动下的“诊—学—评—改”闭环教学模式。

       3  学习画像在大学英语教学中的应用

        学习画像的最终价值并不止于建模与可视化，而在于其在教学实践中的应用效能。通过将画像结果嵌入教学全过程，可以实现从“数据描述”到“教学诊断”，再到“智能决策”的转化。

       在个性化学习资源推送方面，学习画像的核心作用在于识别学生的个体差异并据此提供差异化的学习内容。传统大学英语教学往往采用统一教材与固定任务，难以照顾学生在语言基础、学习兴趣与认知水平上的差异。而学习画像的引入，使得教学系统能够根据学生的学习投入、学习策略和成效数据生成个性化推荐方案。例如，对于学习投入高但词汇掌握薄弱的学生，系统会自动推送词汇联想记忆练习与语境应用视频；对于阅读成绩较低的学生，则优先推荐分级阅读材料与阅读策略指导视频。此外，AI测评系统会根据学生在口语测评中反复出现的发音错误或语法偏误，推荐针对性语音矫正或语法复习模块。这种资源推送机制使学生能够在“弱项”领域得到强化，实现“短板提升”与“优势拓展”的平衡。教师也可通过平台后台查看学生的资源使用情况，从而在教学过程中有针对性地进行补充或指导，形成线上与线下教学的互补。

       学习画像的应用不仅在于资源推荐，还在于对学习路径的动态优化。大学英语学习是一个长期的、阶段性发展的过程，不同阶段的学生在学习重点和策略上存在显著差异。画像系统通过对学习行为进行持续监测与分析，可以发现学生学习路径中的关键节点与瓶颈。例如，当系统识别到学生在连续两周内任务完成率下降且互动参与度降低时，会判断其学习动机下降，进而自动推送学习激励提示或任务分解建议；若发现学生在听力训练中的正确率持续提升但阅读速度停滞，系统会推荐跨技能学习模块，引导其在不同技能间平衡发展。教师可根据这些动态数据调整教学内容，如在课堂中设置“高频错误讲解”“学习策略分享”等活动，以帮助学生改进学习方法。此外，系统还可为不同类型学习者设计差异化学习路径：自主型学习者可选择更开放的任务与项目式学习；依赖型学习者可接受更明确的学习步骤指导；被动型学习者则通过任务奖励与小组合作激活学习兴趣。这样就建立起以数据为依据、以个体需求为导向的灵活学习路径，使学生在多样化的任务中获得成长。

       在教学层面，学习画像为教师的教学决策提供了科学依据。传统的教学决策往往依赖教师经验，缺乏对学生学习过程的量化把握。学习画像的引入改变了这一局面，使教师能够基于实时数据调整教学设计与课堂节奏。教师可通过数据反馈了解班级整体学习投入状况、任务完成率和学习策略分布，从而判断教学进度是否适宜。例如，若数据显示多数学生的学习投入指数下降，教师则可以适当调整教学内容的难度，增加课堂互动或情境任务；若发现学生在某一单元的学习策略使用率高但成效低，教师则需分析是否存在策略失效或资源不匹配的问题。此外，学习画像还支持教学团队的协同管理。通过画像数据，教师可以识别学生的群体特征并形成数据报告，为教研组制定教学改进方案提供依据。这一机制推动了大学英语教学从经验管理走向数据管理，实现了教学活动的科学化与可持续优化。

       学习画像还在精准评价体系的构建中发挥着关键作用。长期以来，大学英语评价体系多以期末考试成绩为主，难以反映学生在学习过程中的综合表现。学习画像则通过多维度数据融合，形成了过程性与终结性相结合的精准评价体系。系统能够根据学生的学习投入、策略使用和任务表现自动生成学习指数（Learning Index），并以可视化图表展示其阶段变化趋势。这种动态评价不仅能量化学生的学习成效，还能帮助教师识别学生的潜在学习问题。例如，某学生成绩稳定但学习投入指数较低，表明其依赖应试技巧而缺乏持续学习动力；另一学生测评成绩波动较大但互动参与度高，则可能是学习策略不稳定导致的结果。教师可以据此进行个性化评价与指导，避免单一成绩评价带来的偏差。此外，系统还支持学生自我评价与同伴互评功能。学生可以查看自己的学习曲线，了解在群体中的位置与变化趋势，从而激发自主学习意识。

       4  结语

        随着教育数字化转型的深入推进，学习行为大数据已成为推动教学创新与质量提升的重要资源。本文以大学英语教学为研究对象，基于学习行为大数据构建学习画像模型，并将其应用于教学实践中，探索了数据驱动的精准教学新路径。研究通过指标体系设计、特征提取与聚类建模，揭示了大学英语学习者的多样化特征，并验证了学习画像在个性化资源推荐、学习路径优化与精准评价中的有效作用。综上所述，学习行为大数据驱动的学习画像为大学英语教学提供了一条由“数据分析”走向“精准教学”的可行路径。它不仅实现了教学管理的数字化与科学化，也促进了教学理念从“统一化”向“个性化”的转变。学习画像作为教育数智化的重要成果，正在成为高校外语教学改革的新引擎。通过数据赋能，教师能够更精准地理解学生，学生能够更有效地规划学习，教学过程也因此更具灵动性与针对性。未来，随着数据技术与教育理念的持续融合，学习画像将在促进学习公平、优化教学评价与提升人才培养质量等方面产生更加深远的影响，为高校英语教学的智能化、可持续发展提供坚实的理论支撑与实践路径。

参考文献

[1]   FERGUSON R. The state of learning analytics in 2012 ：a review and future challenges[R] . Milton Keynes： Knowledge Media Institute ， The Open University，2012.

[2]    SIEMENS G. Learning analytics：the emergence of a discipline[J]. American behavioral scientist，2013， 57（ 10）： 1380-1400.

[3]    何悦绮 . 基于“感知—反馈—干预”闭环的英语听说个性化训练路径研究[J]. 外语界，2024，45 （2）：85-92.

[4]    刘立国，陈蕾. 学习画像在高校英语教学中的应用研究[J]. 中国远程教育，2023（4）：66-73.

[5]    王 珺.  基于多源学习数据的学习者画像构建研究——以大学英语混合学习为例[J] . 现代教育技术，2021，31（9）：75-81.

[6]    魏清泉，王琦. 基于AI驱动的个性化推荐策略体系构建研究[J]. 电化教育研究，2024，45（3）：22-30.

[7]    张玲，李梦 . 学习行为大数据驱动下的高校外语精准教学模式研究[J]. 外语电化教学，2022，43 （6）：19-25.