课题申报书：教育数字化转型背景下大学英语人机协同教学评价模型构建与实证研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。教育数字化转型背景下大学英语人机协同教学评价模型构建与实证研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状在当前大学英语教学领域，人机协同教学模式正逐渐崭露头角并蓬勃发展。诸多研究已经表明，人机协同模式有着显著优势，它能够切实提高学生学习的积极性与自主性，让学生从被动接受知识转变为主动探索知识。例如，借助智能学习系统，学生可以依据自身的学习节奏和薄弱环节，自主选择相应的学习内容与练习题目，极大地增强了学习的主观能动性。同时，人机协同还可为学生提供个性化学习支持和反馈。计算机凭借对学生学习过程的全面记录与精准分析，能够针对不同学生的知识掌握情况、学习习惯等，推送契合其需求的学习材料，并及时指出学习过程中存在的问题，辅助学生更高效地掌握知识、提升技能。随着通用人工智能大模型的出现，更是为教育教学带来了前所未有的机遇与挑战。在大学英语教学中，人机协同支持下的教学模式已经收获了一定成果。教师的角色发生了深刻转变，从传统的知识传授者逐步变为引导者和指导者，更加注重启发学生思维、培养学生独立思考和解决问题的能力；学生的主体性也得到了充分培养，学生能够积极参与到学习过程中，主动与智能学习工具互动，不断调整自身学习策略与方法。而且，通用人工智能大模型在多个方面推动了教育教学方式的变革，像是在教师备课环节，教师可利用其生成多样化的教学设计方案、整合丰富的教学资源；在学生学习方面，能够助力学生开展对话式学习，获取个性化学习资源和指导；在教育评价方面，有助于教师开展智能化评测，减轻教师负担的同时，提高评价的科学性、准确性以及时效性。选题意义处在教育数字化转型的大背景下，构建大学英语人机协同教学评价模型有着多方面的重要意义。其一，适应时代发展需求，提升人才质量。当今社会对人才的要求愈发多元化、综合化，不仅要有扎实的专业知识，更要具备良好的信息素养、创新能力以及人机协同意识与能力等。通过构建该评价模型，有助于引导大学英语教学朝着契合时代需求的方向发展，培养出能在人工智能时代游刃有余的高素质人才。其二，培养学生人机协同意识与能力，应对人工智能时代挑战。随着人工智能在各领域的广泛应用，学生未来的学习、工作和生活都将不可避免地与智能机器频繁交互。在此背景下，借助大学英语人机协同教学评价模型的构建与应用，能够让学生在日常学习中逐渐熟悉并掌握人机协同的方式方法，增强其在人机协同环境下的学习与协作能力，从而更好地应对未来社会的诸多挑战。其三，推动高校管理数字化转型，完善学校管理和教育评价体系。高校管理的数字化是提升管理效率、优化资源配置的必然趋势，而科学合理的大学英语人机协同教学评价模型，能够为整个学校的教育教学评价提供有益参考，促进管理方式更加科学、精细，进一步完善学校的管理和教育评价体系，实现教育教学与管理的协同发展。其四，促进大学英语教学模式创新，提高教学质量和效率。传统的大学英语教学模式在一定程度上存在着教学方法单一、个性化不足等问题，人机协同教学评价模型的构建将促使教师积极探索创新教学模式，融合智能技术的优势，为不同学习水平和需求的学生提供更具针对性的教学服务，最终实现教学质量和效率的双重提升。研究价值本研究具备重要的研究价值，具体体现在以下几个方面：首先，有助于构建科学合理的大学英语人机协同教学评价模型，为大学英语教学提供坚实的理论支持和实践指导。当前相关研究虽取得了一定成果，但在教学评价模型的系统性、科学性构建方面仍有待完善，本研究旨在弥补这一不足，通过深入分析人机协同教学各要素及其相互关系，打造出贴合实际教学需求的评价模型，助力教学实践更加有序、高效开展。其次，能够提高学生学习效果，促进学生深度思考和自我反思能力。借助该评价模型，可精准把握学生在人机协同学习过程中的表现与进步情况，进而引导学生发现自身学习的优势与不足，激发其主动思考、深入探究的意识，不断反思学习过程，调整学习策略，实现学习效果的稳步提升。再者，为教师提供更准确的评估和指导，提升教学质量。教师通过参考评价模型反馈的各项数据和分析结果，能更清晰地了解学生的学习状态和需求，从而有针对性地调整教学内容、教学方法以及教学进度等，实现因材施教，更好地发挥引导者和指导者的作用，提高整体教学质量。最后，推动教育数字化转型，促进高校育人方式变革。大学英语作为高校教育的重要组成部分，其人机协同教学评价模型的成功构建与应用，将起到良好的示范作用，带动其他学科探索适合自身的人机协同教学与评价模式，进而从整体上推动高校教育数字化转型进程，促使育人方式朝着更加智能化、个性化、多元化的方向变革。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标构建评价模型并实证研究：本研究旨在教育数字化转型背景下，构建大学英语人机协同教学评价模型，并通过实证研究对其进行检验。例如，通过收集不同高校大学英语人机协同教学过程中的各类数据，运用科学的方法进行分析，以此构建出贴合实际教学情况的评价模型，再在实际教学场景中开展应用与验证。明确评价指标与方法：细致梳理大学英语人机协同教学的评价指标和方法。从教学的各个环节出发，像教师的引导作用发挥程度、学生与智能学习工具的互动效果、学习任务的完成情况等多方面确定具体的评价指标；同时，综合运用定性与定量的方法，如教师与学生的主观评价、基于学习数据的量化分析等，来全面衡量教学效果。验证模型有效性与可行性：利用实际教学案例和数据，验证所构建的评价模型是否有效且可行。比如，对比使用该评价模型前后学生的学习成绩提升情况、学习兴趣变化、教师教学策略调整的合理性等，以此判断模型能否真实反映教学质量，是否能在不同的大学英语教学环境中顺利落地实施。提供科学评价与改进建议：为大学英语教学提供科学可靠的评价工具，助力教师依据评价结果精准发现教学中的优势与不足，进而给出针对性的改进建议。例如，若评价显示学生在口语交流环节通过人机协同学习效果不佳，教师便可据此增加相应的口语练习活动，调整人机协同的方式，优化教学内容与方法，促进教学质量不断提高。研究内容教学特点和模式分析：深入剖析大学英语人机协同教学的特点和模式。在特点方面，研究其如何借助智能技术实现个性化学习支持、实时反馈，以及如何改变传统教学中师生的角色定位等；在模式上，探讨线上线下结合、智能学习系统与课堂教学相互配合等多种形式，分析不同模式在不同教学阶段和场景下的应用优势与局限，例如线上智能学习系统可方便学生随时自主学习，而线下课堂则更利于师生面对面交流互动、开展小组协作等活动。构建评价指标体系：依据大学英语课程标准、教学目标以及人机协同教学的独特性，构建一套科学合理的大学英语人机协同教学评价指标体系。涵盖教师教学行为、学生学习表现、人机互动效果、教学资源利用效率等多个维度，确保每个维度下都有具体、可衡量的指标，如教师运用智能工具创设教学情境的频次、学生利用智能反馈改进学习的及时性、人机交互过程中系统对学生学习问题的精准识别度等，使整个评价体系能够全面、客观地反映教学实际情况。设计评价方法和流程：精心设计大学英语人机协同教学的评价方法和流程。评价方法上，综合运用课堂观察、问卷调查、学生学习数据分析、教师教学反思等多种手段，从不同角度获取评价信息；在流程方面，明确规定先收集哪些数据、如何进行整理分析、怎样依据标准给出评价结果，以及如何将结果反馈给教师和学生等环节，保障评价过程的有序性和规范性，例如先通过智能学习平台收集学生的学习时长、作业完成质量等数据，再结合教师在课堂上观察到的学生参与互动情况进行综合分析。进行实证研究验证有效性：选取多所具有代表性的高校作为样本，开展大学英语人机协同教学的实证研究，将构建的评价模型应用于实际教学中，收集相关数据并进行深入分析，验证评价模型的有效性。例如，在不同层次、不同地域的高校中开展为期一个学期或一学年的教学实验，对比使用评价模型前后学生在英语听说读写各项技能上的提升幅度、教师教学满意度的变化等，以此来检验评价模型是否能准确衡量教学质量，是否有助于推动教学改进。重要观点人机协同是重要发展方向：在当今教育数字化转型的浪潮下，人机协同教学已然成为大学英语教学的重要发展方向。随着智能技术的不断进步，其能够突破传统教学在时间、空间以及个性化方面的限制，为学生提供更加灵活多样的学习方式，像学生可以随时借助智能语音助手练习口语发音、利用智能写作批改工具提升写作水平等，同时也促使教师不断更新教学理念与方法，更好地适应新时代的教学需求。科学评价模型是关键：科学合理的教学评价模型对于提高大学英语教学质量起着关键作用。它就如同教学过程中的“指挥棒”，能够引导教师明确教学目标、调整教学策略，也能帮助学生了解自己的学习状况，激发学习动力。例如，精准的评价模型可以让教师清楚知道在人机协同教学中，是学生自主学习环节设计不合理，还是人机互动引导不到位等问题，进而有针对性地改进教学；对于学生而言，能依据评价结果发现自己在英语学习各板块的优势与不足，有针对性地加强学习。数字化转型带来机遇和挑战：教育数字化转型为大学英语教学评价带来了新的机遇和挑战。一方面，数字化技术使得大量的学习数据得以记录和分析，为构建更加精准、全面的评价模型提供了丰富的数据基础，例如通过学习平台可以详细了解学生的学习轨迹、知识掌握薄弱点等；另一方面，也对评价的科学性、客观性以及教师的数据分析能力、教学调整能力等提出了更高的要求，如面对繁杂的数据如何筛选出关键信息用于评价，如何依据评价及时优化教学内容和人机协同方式等都是需要应对的挑战。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路本研究将围绕教育数字化转型背景下大学英语人机协同教学评价模型构建与实证研究这一核心，按照以下清晰的思路逐步推进：现状分析：首先，深入分析大学英语人机协同教学的现状。通过查阅大量相关文献、收集不同高校实际教学案例以及开展小规模的前期调研等方式，梳理当前人机协同教学在大学英语课程中的应用情况，包括教师和学生对其的接受程度、使用频率、遇到的问题等，同时关注教育数字化转型给这一教学模式带来的机遇与挑战，为后续模型构建奠定现实基础。模型构建：在充分了解现状的基础上，综合运用教育学、语言学、统计学等多学科的理论与方法，构建大学英语人机协同教学评价模型。明确模型的各个要素，如评价指标的选取、权重的确定以及各指标之间的逻辑关系等，确保模型能够全面、客观且科学地反映人机协同教学的质量与效果。实证研究：运用所构建的评价模型开展实证研究。选取多所具有代表性的高校作为样本，设置实验组和对照组，在实验组中应用该评价模型指导教学实践，对照组采用传统教学评价方式。通过实验、问卷调查、课堂观察、学生学习数据分析等多种方式收集数据，对比分析实验组和对照组在教学效果、学生学习成绩提升、学习兴趣变化、教师教学策略调整等方面的差异，以此验证模型的有效性。成果总结与建议：最后，总结整个研究过程中的成果，分析实证研究的数据结果，判断模型是否达到预期目标，是否有效可行。根据研究结果提出针对性的改进建议，为大学英语人机协同教学的进一步优化以及推广应用提供参考，助力教育数字化转型背景下大学英语教学质量的全面提升。研究方法文献研究法：广泛查阅国内外关于大学英语教学、人机协同教学、教学评价模型等方面的相关文献。通过图书馆馆藏资源、学术数据库（如知网、万方、WebofScience等）以及各类教育研究机构的报告等渠道，收集不同视角、不同时期的研究成果，梳理前人在相关领域的理论基础、实践经验以及存在的问题，为本研究的选题、模型构建以及研究思路的确定提供充分的理论依据和参考借鉴，确保研究站在已有研究的前沿基础上开展，避免重复劳动，提高研究的科学性与创新性。调查研究法：采用问卷调查、访谈等方式收集一手数据。针对大学英语教师和学生设计详细的调查问卷，内容涵盖对人机协同教学的认知、使用情况、满意度、期望的评价方式等方面；对部分教师和学生进行深度访谈，了解他们在实际教学和学习过程中的真实体验、遇到的困难以及对教学评价的看法。同时，结合课堂观察，记录人机协同教学过程中的师生互动、学生与智能学习工具的交互情况等，全面了解大学英语人机协同教学的实际情况和需求，为后续模型构建和实证研究提供丰富的数据支撑。实验研究法：选取合适的高校作为实验对象，设置实验组和对照组进行教学实验。在实验组的大学英语教学中应用构建的人机协同教学评价模型，对照组则沿用传统的教学评价方式。在实验过程中，严格控制无关变量，确保两组除教学评价方式不同外，其他教学条件（如教学内容、教师水平、学生基础等）基本一致。通过一个学期或一学年的实验周期，对比分析两组学生在英语听说读写各项技能的提升情况、学习兴趣变化、学习自主性提高程度等方面的数据，直观地验证所构建评价模型对教学效果的影响，检验模型的有效性。统计分析法：运用专业的统计分析软件（如SPSS、Excel等）对收集到的各类数据（包括问卷调查数据、实验前后的成绩数据、课堂观察记录数据等）进行整理、统计和分析。采用描述性统计分析数据的基本特征，运用相关性分析、差异性分析等方法探究不同变量之间的关系以及实验组和对照组之间的差异显著性，通过因子分析等方法对评价指标进行降维和权重确定，确保评价模型的科学性和合理性。依据统计分析结果，准确判断所构建的大学英语人机协同教学评价模型是否有效，能否真实反映教学实际情况，为研究结论的得出提供有力的数据支持。创新之处构建针对性评价模型：聚焦教育数字化转型这一时代背景，构建专门适用于大学英语人机协同教学的评价模型。当前虽然有不少关于教学评价以及人机协同教学的研究，但针对大学英语学科且结合数字化转型背景的综合性评价模型尚不完善。本研究将充分考虑数字化技术在大学英语教学中的应用特点，如智能学习工具的使用、线上线下混合式教学模式、个性化学习资源推送等与人机协同教学紧密相关的要素，构建出贴合实际、更具针对性的评价模型，填补这一领域的研究空白，为大学英语人机协同教学实践提供科学的评价工具。综合运用多元研究方法：将多种研究方法有机结合，提高研究的科学性和可靠性。不仅运用文献研究法梳理理论基础和前人经验，还通过调查研究法深入了解实际教学情况和需求，采用实验研究法进行实证验证，最后利用统计分析法对大量数据进行精准分析。这种多方法融合的方式，能够从不同角度、不同层面全面探究大学英语人机协同教学评价模型的构建与应用问题，避免单一方法的局限性，使得研究结果更具说服力，研究结论更能指导教学实践。关注个性化学习需求：在评价模型的构建和应用过程中，充分关注学生的个性化学习需求。教育数字化转型为实现个性化学习提供了技术支持，人机协同教学模式更是有助于针对不同学生的学习风格、学习进度和知识掌握情况提供差异化的学习服务。本研究的评价模型将把对学生个性化学习需求的满足程度作为重要的评价维度，通过对学生学习过程数据的分析，为学生提供个性化的评价和反馈，引导教师调整教学策略，进一步促进学生的个性化发展，使大学英语教学更好地适应学生个体差异，提高整体教学质量和学生的学习效果。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础理论基础：本研究依托人机协同教学理论以及教育评价理论等多方面理论支撑。人机协同教学理论为分析大学英语教学中人与机器如何有效配合、发挥各自优势提供了框架，指导我们明确在教学各环节中教师、学生以及智能学习工具的角色与互动方式；教育评价理论则帮助我们科学地确定评价的维度、指标以及相应的评价方法，确保构建的教学评价模型能够全面、客观且准确地衡量教学质量与效果。例如，依据教育评价理论中关于形成性评价与终结性评价相结合的理念，我们在模型构建中既考虑对学生学习最终成果的考量，也注重对学习过程中阶段性表现的评价，以此实现对教学效果的动态监测与全面把握。实践基础：一方面，研究团队积累了丰富的大学英语教学实践经验，熟悉传统教学模式下存在的问题以及学生的学习需求，这有助于精准定位人机协同教学在大学英语课程中的应用要点与优势发挥方向。例如，在过往教学中发现学生口语练习机会相对不足、个性化学习难以有效落实等问题，为人机协同教学模式下针对性解决这些问题提供了现实依据。另一方面，团队成员也参与过相关课题研究，对于教学模式创新、教学评价等领域有着一定的研究基础，了解相关研究的前沿动态和方法路径，能够站在已有研究成果之上开展更为深入的探索，避免重复劳动，提高本研究的质量与效率。团队基础：研究团队成员具备扎实的专业背景，涵盖教育学、英语语言学、计算机科学等多个相关学科领域，多学科的知识结构使得团队能够从不同角度审视大学英语人机协同教学评价模型构建这一复杂问题。教育学专业背景的成员擅长把握教学规律与学生学习心理，英语语言学专业成员能精准对接大学英语教学的专业要求与特点，计算机科学专业成员则可提供智能技术应用方面的专业支持，确保模型构建既符合教学实际，又能充分利用数字化技术优势。同时，团队成员具备较强的研究能力，有着主持或参与各类教育科研项目的经验，熟悉科学研究的流程与方法，能够保障本研究按计划有序推进，取得可靠且有价值的研究成果。条件保障经费保障：学校高度重视本研究项目，为其提供了充足的研究经费支持。这笔经费将专项用于多个方面，包括购买相关的研究资料、开展调研活动、组织专家咨询与论证会、进行数据采集与分析等。例如，利用经费订阅国内外权威的教育类学术期刊、数据库资源，确保研究能及时获取最新的理论与实践成果；资助研究团队前往不同高校开展实地调研，深入了解大学英语人机协同教学的实际情况；邀请领域内专家对研究过程及阶段性成果进行指导与评估，保障研究的科学性与规范性，为研究的顺利开展奠定坚实的物质基础。设备保障：学校配备了完善的计算机、网络等设备资源，满足本研究在数据收集、模型构建以及实证研究等环节的需求。在数据收集方面，高性能的计算机能够流畅运行各类数据采集软件，方便从不同渠道收集教师教学、学生学习过程中产生的海量数据；稳定且高速的网络环境确保线上调研、远程协作以及与外部资源平台的数据交互得以顺利进行。在模型构建阶段，计算机的强大运算能力有助于运用复杂的算法对收集的数据进行分析处理，确定评价指标的权重等关键要素。而在实证研究过程中，通过学校的网络设备，可实现对不同实验组和对照组所在教学场景的实时监控与数据传输，保障研究数据的完整性与准确性。场地保障：学校提供了丰富多样的场地支持，如图书馆、实验室等场所。图书馆丰富的藏书资源以及安静舒适的学习环境，为研究团队查阅文献、开展理论研究提供了便利条件，团队成员可以在这里深入挖掘前人在教育评价、人机协同教学等领域的研究成果，汲取智慧，为模型构建寻找理论依据和灵感来源。实验室则配备了先进的教学实验设备以及相应的技术支持人员，为本研究开展实证研究创造了良好的硬件与软件环境。在实验室中，能够模拟不同的大学英语人机协同教学场景，精准控制实验变量，对构建的教学评价模型进行科学有效的验证，确保研究成果的可靠性与可行性。研究步骤第一阶段：文献研究和现状分析：本阶段将集中精力进行全面且深入的文献研究，通过广泛查阅国内外各类学术数据库（如知网、万方、WebofScience等）、教育研究机构发布的报告以及相关专业书籍等，收集关于大学英语教学、人机协同教学、教学评价模型等多方面的文献资料。梳理前人在这些领域的研究成果、实践经验以及存在的问题与不足，同时关注教育数字化转型背景下人机协同教学的新趋势与新特点。在此基础上，结合对不同高校大学英语教学实际情况的调研，包括发放问卷、实地访谈、课堂观察等方式，了解当前大学英语人机协同教学在各高校的应用现状，例如教师和学生对人机协同教学的认知程度、使用频率、教学过程中遇到的实际问题以及取得的初步成效等，为后续模型构建奠定坚实的现实基础。第二阶段：构建教学评价模型：基于第一阶段对文献和现状的充分把握，综合运用教育学、语言学、统计学等多学科的理论与方法，着手构建大学英语人机协同教学评价模型。首先，依据大学英语课程标准、教学目标以及人机协同教学的独特性，确定模型的评价指标体系，涵盖教师教学行为、学生学习表现、人机互动效果、教学资源利用效率等多个维度，并确保每个维度下都有具体、可衡量的指标。接着，运用科学的方法（如层次分析法、因子分析法等）确定各评价指标的权重，明确各指标在整体评价中的相对重要性。同时，梳理各指标之间的逻辑关系，构建出一个结构合理、逻辑严谨、能够全面客观反映人机协同教学质量与效果的评价模型，使其不仅在理论上符合教学规律，在实践中也具备可操作性。第三阶段：实证研究：选取多所具有代表性的高校作为样本，将构建好的大学英语人机协同教学评价模型应用于实际教学场景中开展实证研究。在样本高校中设置实验组和对照组，实验组按照所构建的评价模型来指导和开展大学英语教学实践，对照组则沿用传统的教学评价方式。在实验过程中，通过多种方式收集数据，如定期开展问卷调查了解教师和学生的主观感受与反馈、进行课堂观察记录教学过程中的实际情况、收集学生学习平台上的学习数据（如学习时长、作业完成质量、测试成绩等）以及教师教学反思记录等。运用专业的统计分析软件（如SPSS、Excel等）对收集到的各类数据进行整理、统计和分析，对比实验组和对照组在教学效果、学生学习成绩提升、学习兴趣变化、教师教学策略调整等方面的差异，以此来直观验证所构建评价模型对教学效果的影