间接DDL教学法在EFL课堂中的成效——一项词汇学习实验研究

"大数据-算法-间接数据驱动词汇学习在EFL课堂中的应用一项准实验研究" 本文探讨了大数据和算法如何在英语作为外语（EFL）课堂中促进词汇学习，特别是通过一种称为间接数据驱动学习（DDL）的方法。DDL是一种以语料库为基础的语言学习策略，它利用计算机生成的索引来帮助学生探索和理解目标语言结构。这种教学方法在理论上已被证明有效，但由于实际操作中的高成本、耗时和技术复杂性，尚未广泛应用于实际教学场景。 该准实验研究以97名英语水平中下的非英语专业大学生为研究对象，他们来自一所二本院校。研究选择40个《新标准大学英语综合教程2》第5至8单元的重点词汇作为目标词汇。被试被随机分配到实验组和控制组，实验组采用间接DDL教学，而控制组则接受传统的词汇教学。实验持续13周，之后对两组进行后测和一周延时后测，以评估DDL对词汇习得的影响。同时，实验组学生还需填写关于学习风格和对DDL态度的问卷。 研究结果显示，实验组在后测和延时后测中的词汇测试成绩显著优于控制组。这表明间接DDL教学模式不仅有助于学生深入理解和记忆目标词汇，还能提升他们的自主学习能力。大部分学习者对间接DDL持积极态度，认为这是一种有效的词汇学习工具，但也指出在学习过程中遇到的挑战，如复杂的分析步骤和生词干扰。 尽管没有显著的统计证据表明学习风格差异与DDL学习成果之间的关系，但这项研究暗示了可能存在个体差异，这可能是某些学生未能充分利用DDL方法的原因。作者强调了三个关键因素对于成功实施间接DDL课堂的重要性：学生培训、教师指导和操作界面的易用性。 总结来说，这项研究为大数据和算法在EFL词汇教学中的应用提供了实证支持，揭示了DDL的潜力，同时提出了改进和优化的建议，以克服实践中的障碍。未来的研究可以进一步探索如何针对不同的学习者特征调整DDL方法，以提高其普遍适用性和效果。