数据驱动式语言学习的理论探索和实践
数据库课题驱动教学法的探索
触过哪些应用系统? ” 等问题， 让学生讨论， 使其意识到数据库
技术在现实生活中的应用是相当广泛的。
当学生对数据库技术有了初步了解之后， 再演示一些上 一级学生设计的应用系统作品，让学生知道通过数据库课程 的学习， 自己出能设计一个应用系统。这样， 以发生在学生身 边的例子来激励学生，比照本宣科的给学生讲数据库的绪论 要现实一些， 学生容易接受。另外， 高职高专类的学生非常关 心毕业后的出路问题， 再给学生介绍一些， 由于有较好的设计 数据库应用系统能力而成功就业的例子，就更能激发学生的 学习热情。 由于数据库技术的特点， 要学好这门课程， 必须具有较强 的逻辑思维和严谨的学习态度。学生在学习过程中不会是一 帆风顺的， 特别是一部分基础较差的学生， 他们面临的问题就 更多了。 为了让学生在学习进程中不“ 掉队”教师应根据以往 ， 的教学经验， 在制定教学和实验任务的时候， 必须充分考虑到
数据库技术的应用遍及社会的各个领域，特别是在信息 化社会进程中， 发挥着重大作用。 高职高专类院校招收的许多 专业，都将数据库课程列人了教学计划。与一般本科院校不 同， 高等职业教育是注重实践能力培养、 技能优先的教育。数 据库课程的开设，目的就是培养学生利用某个数据库管理系 统开发一个实用的应用系统的能力。 在教学过程中笔者发现， 要向学生讲解某一知识点不难，只须以一个实例进行操作演 示， 学生就能理解和掌握。但在课题设计阶段 ， 学生很难将所 学知识连贯运用，往往不知如何下手， 或是系统设计到一半 时， 发现困难重重， 无法进行下去， 以致教学很难达到最终 目 的。面对这样的问题， 笔者感到只有根据本课程的特点， 及学 生接受知识的能力， 对教学过程进行重新设计， 才能提高教学
强调什么是数据库应用系统，并将一个预先设计好的应用系 统通过投影演示， 请几个学生试着操作， 并提出如: “ 该应用系
c语言学习心得(优秀10篇)
c语言学习心得（优秀10篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据驱动学习在大学生英语翻译自主学习中的应用
前沿探索
数 据 驱 动 学 习在 大 学 生 英语 翻 译 要 ：数据驱动学习是一种新的科技 的外语学 习方法，学习者通过 分析真 实的语料和数据 ，主动探 索语言使 用规律 ， 进行 自下而上的归纳式学习。本文通过 对数据驱动学习理念与 自主学 习理念进行分析研究 ，利用数据驱动 学习的特征与优 点 ，鼓励和启发学生接 触真实的语料 ，进行 自主 学习，以期 实现在翻译学习过程 中从 “ 教”向 “ 学” 的转 变、从 “ 被动” 向 “ 主动 ” 的 转 变 ，从 而提 高 学生在 英语 翻 译 方 面 自主 学 习 的 能力 。 关键词 ：数据驱动学习 ；英语翻译 ；自主学习；学生
引言 并受益 ，从而提 高写作 水平 。定 性研究 也可 以支 持 以上观 点。 数据驱动学习 （ Ｄ ａ ｔ ａ —ｄ ｒ ｉ ｖ ｅ ｎ Ｌ ｅ ａ ｎｉ ｒ ｎ ｇ ，简称 Ｄ Ｄ Ｌ ）是 ２ ０世 研究表明 ，学习者不仅 喜欢通过 大量真实 的语 言运用 实例来学 纪９ ０年代初 由 Ｔ ｊ ｍ．Ｊ ｏ ｈ ｎ ｓ 提出的一种基于语料库数据 的新 型外 习 （ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｅ ｔ ａ ｌ ，２ ０ ０ ３ ；Ｃ ｈ ａ ｍ ｂ ｅ ｒ ｓ ，２ ０ ０ ５ ） ，而 且 非 常 享 用 这 种 语学 习方法。Ｊ ｏ ｈ ｎ ｓ（ １ ９ ９ １ ：２ ）认为 ：“ 语 言学习者从根本 上看 探索式 的学习方式 （ Ｇ ｉ ｌ ｇ ｕ ｉ ｎ ＆Ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ ，２ ０ ０ ５ ） 。 也是研究者 ，他的学 习需要 被对语 言资料 的获取 而驱动——因 三 ． 数 据 驱 动学 习应 用 于 大学 英 语 翻译 此用 ‘ 数 据 驱 动学 习 ’ 这 个 术语 来 描 述 这 一 方 法 。 ” 这 种语 言 教 越来 越多的研究者 正在 尝试使用不 同的方 法将数据驱动学 学方法 “ 让学 生 自己用语词 索引软件 去查询本族 语者 口语 或书 习应用于实践教学 ，使之真正为学 习者 所用。针 对 Ｄ Ｄ Ｌ存在 的 面语语料库 ，给他们提 供语言使 用的真实样 例 ，而不是一 些语 问题 ，研究者提出了 “ ｂ型语料库 ” （ Ｗｉ ｌ ｌ ｓ ，１ ９ ９ ８ ） 、“ 微 型文 法书 中设计出的例 子” （ Ｃ ｈ ａ ｒ ｌ ｅ ｓ ２ ０ ０ ２ ：２ ７ ） 。数据驱动学习充分 本” （ 梁茂成 ，２ ０ ０ ９ ）和 “ 本地 学 习者 语料库 ” （ Ｓ ｅ ｉ ｄ ｌ ｈ ｏ ｆ ｅ ｒ ， 利用 了多媒体技术下 的语 料库语 言学方法 ，为传 统 的英语 学 习 ２ ０ ０ ２ ）等不同变通模式 。其 中，Ｓ ｅ ｉ ｄ ｈ ｏ ｆ ｅ ｒ 提 出 的地 方学 习者语 模式 提供 了一个全新 的视角 ，本文 尝试将该方 法应用 于大学英 料库 ， 是 由二语学者产 出的 中介 语构成 ，提供语料 库数据 的学 语 翻译 学 习 。 习者同时也是调查此语 料库 的研究 者。学习者 的典 型 中介语 特 数据驱动学习理念 与自主学 习理念 征能大大提高学习者 的主动性 和积极性。 以上各 种尝试表 明数 （ 一） ． 数 据 驱 动 学 习理 念 据驱动学 习应用于学生 自主学 习不仅具有 可行 性 ，还具备很 大 数据驱动学习理念的主要思想是指引语言学习者充分利用 的发展潜力 。 网络和语料库资源，通过观察和分析大量客观真实的语料，发 甄凤超 （ ２ ０ ０ ５ ）将 这种 学 习模 式 的特 征归 结为 四点 ：一 ． 现语 言语法规则 、意义表达及语用特 征 ， 积极 主动地解 决问题。 以学生的 自主学习为 主要过程 ；二．以真实语 言为主要语 言输 鼓励 与启 发学 生积 极思 考 、提 出质疑 ，概 括和 归纳语 言规 律。 入 ；三．强调探索 和发现 的学 习过程 ；四．主 张 自下 而上 、归 数据驱动学习向学 生提 供语 言 事实 ，学 生通 过对 索 引行 观察 、 纳式的学习。Ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ（ １ ９ ９ ８ ：１ ９ ９ ）称 Ｄ Ｄ Ｌ是 一种 “ 颇具 吸引 分析和比较而最终得出结论 。“ 语料库来源广泛 、语言材料 真实 力的”有 助于 提高准确 性 （ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ）和地 道性 （ ｉ ｄ ｉ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｉ ｔ ｙ ） 地道 、检索快 捷准 确” ，已成 为语 言学 习 的不 可 多得 的语 料 宝 的方法 ，因为它强 调语言输 入的 自然性 ，大量 的真实语 言为学 库。 生营造了真实 的语言环 境 ，有 助于提高学 习者 的语 言直觉 ，从 （ 二） ． 自主 学习理念 而掌握准确地道 的语言 ，而且 能培 养学 习者 的思考 、推理 能力 ， “自主学习” （ Ａ ｕ ｔ ｏ ｎ ｏ ｍｏ ｕ ｓ Ｌ ｅ ａ ｎｉ ｒ ｎ ｇ ）是伴 随着认 知心理 学 使学 习者 “ 通过发现来 学习” 。 和人本主义心理学 的兴起 和发展而产 生的一种学 习理论 。２ Ｏ世 数据驱动语料库规模 超过 ３ ．６亿词 ，涵盖 １ ９ ９ ０年至 ２ ０ ０ ７ 纪８ Ｏ年代 ，Ｈ ｏ ｌ ｅ ｅ（ １ ９ ８ １ ）将 “自主学 习”这一 概念 引入英 语 年美 国境内多个领域 （ 口语 、小说 、杂志、报纸 、学术期 刊等 ） 教学领域 ，认 为 自主学 习就是学习者 自我负责管理学 习的能力 ， 的语料 ；查询功能强 大 ，既可 以对词 亡 进行词 频 、搭 配 、类联 即能够确定学习 目标 、选 择合适 的学习方法 和技巧 、确定 学习 接等一般常用 的查 询，也 可以确定要 查询的字词 的词性 、语料 内容和进度 、监控学 习过程 以及 评估学 习成果 。总 的来 说 ，自 类型 、 某一时段的使用 信息等。学生在 翻译过程 中，通 过语料 主学 习是一种学习模 式 ，是学 习者 在 总体 目标 的宏 观 调控 下 ， 库 的查询 ，能快速 精确 的得到所要 的信息 ，同时可 以克服 翻译 在教师的指导下 ，根 据 自身条 件和需要 制定并完 成具体学 习 目 中单纯依靠字典 的方 式 ，拓展学生视 野。以某个特定 学生群体 标 的学 习模式 。 的翻译语料建立起 的小 型双语语料 ，可 以让学生研究 自己的语 ＝ ． 数 据 驱 动 学 习 的主 要 特 点 言 ，更容易激发学生兴趣 ，对翻译学 习更有针对性 。 数据 驱动学 习的主要特点是 引导学习者在探 索性 的任务 中 四 ．结 语 通过观察大量真实语料 ，发现和归纳语言现象 ，包括语法规 则、 基 于语 料库 的数据 驱动学习模式使教学 空间 由封 闭走 向开 语 义表达和语用特征 。和传 统教学 的不 同之 处在于它 是以学 习 放 ，学习者被认为是知识 的主动 建构者 ，学 习过程 被认为是 自 者 自主学 习为 主；以真实 的语 言为观察 对象 ；强调 自我发现和 我创 建、 自我激励 的知识 建构过程 。对 于刚进大学校 园还不 习 探索的学 习过程 ，是一种 自下而上 的归纳式学 习。Ｄ Ｄ Ｌ突破 了 惯于 自主学 习的新 生 ，数据驱动模 式教会 了学生 自主学习 、小 传统外语教学模式 ，将语 料库语言 学发展 的成果与现 代信息技 组合作和 自我探 索发现 。教师应 该及早灌输 自主学 习意识 ，并 术相 结 合 ，应 用 于 二 语 教 学 ，起 了 开 创 性 的作 用 （ Ｈ ｕ ｓ ｔ ｏ ｎ ， 提供学生充分 的机会进行 自主学习和小组合作 。
实践应用，驱动探索——以“生活与百分数”复习课为例
经验交流实践应用，驱动探索———以“生活与百分数”复习课为例文|陈碧钦《义务教育数学课程标准（2022年版）》强调要基于真实情境和素养导向，注重培育学生终身发展和适应社会发展所需要的核心素养。
新课标还强调要在真实情境中提高学生的问题解决能力。
“生活与百分数”这部分内容，既是一节活动课，又是一节复习课，体现了鲜明的实践性特点，可以与学生日常生活紧密关联，让学生接触更多的数学知识，对数学的思维方法有效变通，同时还能助力学生归纳、总结、创造能力得到有效提升。
在“生活与百分数”这部分知识的学习中，转化与归纳两种思想有效融合，概念理解与知识应用相互推进，所以，在“生活与百分数”这节复习课教学中，教师要重视以实践应用驱动学生主体探索，让学生能够运用数学的语言去表达生活事物的规律，用数学的方法进行数据的分析，并引导学生灵活自如地应用数学思维来解决问题，带动学生以数学的眼光观察世界，助力学生综合素养稳步提升。
在生活教育理念的指引下，数学教师要积极引导学生进行任务实践，应用已有知识经验去做出理性判断，进而推动学生数学核心素养全面发展。
一、情境创设数学知识的学习要以良好的生活经验做支撑，生活经验的积累可以让学生在数学学习中始终保持思维活力。
在真实情境中应用知识也能提高学生数学学习的成就感。
因此，在“生活与百分数”教学中创设良好的情境是实现高质量育人的重要一步，首先，问题情境的提出要体现真实性。
百分数在生活中有广泛的应用，在任务创设时，避免单纯套用教材中出现的一些固定模式，而是可以更好地贴近生活，让学生去考虑百分数的具体应用。
例如，我国人口约占世界总人口的22%，这就是一个真实的数据。
学生在其他学科中也接触过这一数据，所以，以此作为问题情境，学生既不会觉得突兀，也不会产生理解偏差。
其次，情境的创设要与主题紧密相连。
复习课与新知识学习显著不同，复习课更强调培养学生自身关联整合意识，让学生在课堂上思维碰撞，语言表达，提高学生问题解决能力，所以在复习课中，问题情境的创设要与主题紧密关联，避免抛出过多、过杂的其他信息，影响学生的专注力。
综合实践活动数据驱动评价与实践
浚学占等猩2021年6月15日・67・投稿网址:综合卖践活动数据驱动评价与卖践粹福建莆田市城厢区筱塘小学陈峻英摘要《中小学综合实践活动课程指导纲要》提出，综合实践活动情况是学生综合素质评价的重要内容，但课程实施过程中的学生评价存在诸多不足，影响了评价的有效性。
笔者所在学校于2018年9月开始实践大数据背景下活动课程的评价，经过两年来的实践研究，提出了线上成长评价策略——数据驱动评价，即基于发展性评价理念，探索增值评价，通过大数据分析手段，将学生参与活动过程的情况量化"积分”，设计与学生素养培养目标相对应的“成长章”,“积分”与“成长章”的关联评价，以评价发展导向，促进学生在活动实践中获得成长。
关键词综合实践活动数据驱动评价实践行动学生持续发展《中小学综合实践活动课程指导纲要》提出综合［努力程度，增值评价与发展性评价的核心思想紧密实践活动情况是学生综合素质评价的重要内容，学生|契合。
评价是课程实施的重要组成部分，以评价引领学生综:数据驱动评价以发展性评价理念为理论基础，探合能力的提升，促进学生健康成长叫从人本主义思|索增值评价，大数据视域下全面全程跟综学生学习实想出发，评价应注重发展性，以促进人的自我实现、自［践过程，强调多元评价与个性评价，将量化评价与质我发展为目标罠因此，综合实践活动评价应关注学［性评价相结合，适应综合素质评价的需要，发挥评价生的持续发展叫采用数据驱动精准评价，对学生在］价值导向功能，激励学生自我持续发展。
活动实践中的表现做出更为客观的评价，在理念上J 2.数据驱动评价的特征方式上回归育人目标、回归生命本质。
；一是评价内容数据化。
借助信息化手段，收集、一、数据驱动评价的内涵［呈现活动过程数据，精准分析学生实践活动中发展状1.基于发展性评价理念!况的关键信息，对其进行个性化评价与指导。
学生从具有代表性的建构主义学习理论、多元智能理［数据化评价中清晰了解自己活动实践过程的具体表论、教育人类学教育思潮，推动了教育评价的变革，尤|现,获得自我认同感,提高自我认识能力,给学生个体其是学生的学习评价，把促进人的发展作为评价的主:持续发展的动力，促进其不断成长。
计算机算法课程的任务驱动式教学探索与实践
计算机算法课程的任务驱动式教学探索与实践【摘要】随着我校本科教学质量工程改革的开展，针对计算机算法课程存在的问题，本文提出了“任务驱动式”的教学改革，即在算法教学采用“提出任务→讨论→讲授→练习”模式。
本文对该教学模式进行了详细的阐述。
我校本年度的教学实践中该教学模式取得了较好的效果。
【关键词】计算机算法；任务驱动教学；教学改革0 引言计算机算法是高校计算机专业高年级学生与研究生的一门重要专业课程，同时也是一门与计算机有关的非计算机专业如管理信息、系统工程、应用数学的专业课[1]。
课程的教学目的是学会应用算法解决计算机领域中常常遇到的实际问题，设计与分析各种算法的基本原理思想、方法与技术。
通过本课程的学习能够使学生掌握各种算法的基本思想，培养对算法复杂性进行正确分析的能力，为独立地设计算法和对给定算法进行复杂性分析奠定坚实的知识基础，进而为其编写出高效程序、开发出优秀软件系统奠定基础。
算法是程序的灵魂，它给出解决问题的一系列步骤，是程序设计的核心部分。
讲授的具体内容包括算法的基础知识，包括抽象计算模型、算法基本概念、算法复杂性分析基础；算法设计的基本方法，包括递归与分治法、贪心法、动态规划方法、回溯法、分支限界法等。
在计算机算法的教学中，如何开展好课程的教学改革、提高教学方法是我们应该认真思考的问题。
我校的提高本科教学课程质量工程项目中把计算机算法列入了教改项目。
针对该课程难度大和学生学习兴趣差的特点，在教学中引入了任务驱动式教学模式。
经过了一学期的教学实践，取得了较好的教学效果。
本文安排如下：第1节描述算法课程的现状和存在的问题；第2节介绍任务驱动式教学在算法课程如何实施；最后一节给出结论。
1 计算机算法教学中存在的问题1）计算机算法课程具有知识点多，内容涉及面广并且学习难度大。
该课程其前驱课程离散数学、程序设计、计算方法、数据结构等联系紧密[2]。
另外需要有一定的数学基础，对学生的抽象思维和逻辑思维能力要求高，同时实践性强等特点，使得许多学生学习该课程感到相当困难。
“理论+实践”双元驱动理念下课程教学改革与创新——以统计学课程为例
［收稿时间］2023-04-03［基金项目］校级教学改革课题“新文科背景下国家一流本科专业多维协同建设模式的探索与实践”（JGY2001017）。
［作者简介］韩中（1984—），男，江苏人，教授，博士，硕士研究生导师，研究方向为经济统计学、国民经济核算。
2023年8University Education［摘要］大数据时代的来临和数字经济的迅速发展使社会对专业数据统计分析人才提出了更高的要求。
课程组坚持以立德树人为根本目标，秉承“理论+实践”双元驱动的教学理念，从教学资源、教学模式、评价方式、创新实践等方面对统计学课程进行教学改革与实践，课程教学效果明显提升，较好地实现了理论知识学习与统计方法实践双元驱动的教学目标。
［关键词］大数据时代；“理论+实践”双元驱动；教学创新［中图分类号］G642.0［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2023）15-0040-04大数据时代的来临和数字经济的迅速发展使社会对专业数据统计分析人才的需求与日俱增，经济社会发展亟须一大批兼具理论素养与实践技能的交叉复合型统计人才。
作为财经类高校经济管理类专业的专业基础课，统计学课程旨在传授学生统计学的基本理论和方法，使学生能够科学、准确地运用各种统计方法分析并解释经济社会现象。
然而，在课程教学中，部分学生对统计学基本理论一知半解，无法完全理解和掌握，对统计方法的使用也不熟练，尤其是在运用所学统计方法分析现实经济社会问题时，往往忽略统计方法的应用前提，造成统计方法的误用。
学生无法做到学以致用、知行合一，课程教学目标也难以达成和实现。
为了有效消除学生理论知识掌握不透、统计方法应用不熟、理论知识与实践应用相脱节的教学痛点和难点，本课程教学团队（以下简称课程组）秉承“理论+实践”双元驱动的理念，从教学资源、教学模式、评价方式、创新实践等方面对课程进行了全面系统的改革与实践。
一、课程教学的痛点和难点（一）数据时代知识升级数据时代知识升级，，教学资源不足大数据时代，人们更注重数据分析和挖掘数据价值，要求专业数据统计分析人才同时具备统计学、数学、人工智能等方面的知识及相关能力，教学资源的时代性、前沿性、交叉性有待进一步加强。
数据驱动教学的实践(3篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，教育领域也在不断变革。
近年来，数据驱动教学作为一种新兴的教学模式，逐渐受到广泛关注。
数据驱动教学强调利用数据分析和挖掘技术，对学生的学习过程、学习成果进行跟踪、分析和评估，从而实现个性化教学、精准教学。
本文将结合实际案例，探讨数据驱动教学的实践。
二、数据驱动教学的理论基础1. 知识建构理论知识建构理论认为，学习是一个主动建构的过程，学生通过与他人互动、与环境的互动，不断构建自己的知识体系。
数据驱动教学正是基于这一理论，通过收集和分析学生的学习数据，了解学生的知识建构过程，从而为学生提供个性化的学习支持。
2. 联通主义理论联通主义理论强调知识之间的联系，认为学习是一个网络化的过程。
数据驱动教学通过分析学生的学习数据，揭示知识之间的联系，帮助学生建立知识网络，提高学习效率。
3. 学习分析理论学习分析理论认为，通过收集、分析和应用学习数据，可以了解学生的学习状态、学习需求，为教师提供决策依据。
数据驱动教学正是基于这一理论，通过数据分析和挖掘，为教师提供教学改进的方向。
三、数据驱动教学的实践步骤1. 数据收集（1）学习行为数据：包括学生的学习时间、学习频率、学习时长、学习内容等。
（2）学习成果数据：包括学生的考试成绩、作业完成情况、项目成果等。
（3）学习态度数据：包括学生的出勤率、课堂参与度、学习兴趣等。
2. 数据处理与分析（1）数据清洗：对收集到的数据进行整理、筛选、去重等操作，确保数据质量。
（2）数据可视化：利用图表、图形等可视化手段，将数据呈现出来，便于教师和学生直观地了解学习情况。
（3）数据挖掘：运用数据挖掘技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为教学改进提供依据。
3. 教学改进（1）个性化教学：根据学生的学习数据，为每个学生制定个性化的学习计划，满足学生的个性化需求。
（2）精准教学：根据学生的学习数据，调整教学内容、教学方法和教学进度，提高教学效果。
（3）协作学习：利用学习数据，分析学生的协作学习情况，促进师生、生生之间的交流与合作。
人工智能课堂教学实践(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今社会的一个重要研究领域。
在教育领域，人工智能的应用也逐渐普及，为课堂教学带来了新的活力。
本文将探讨人工智能在课堂教学中的实践，分析其优势与挑战，并提出相应的改进措施。
一、人工智能课堂教学的优势1. 个性化学习人工智能可以根据学生的学习情况，为学生提供个性化的学习方案。
通过分析学生的学习数据，AI系统能够识别学生的兴趣、优势和不足，从而为学生量身定制学习内容和方法。
2. 智能辅导人工智能可以帮助教师减轻工作负担，实现智能辅导。
例如，AI系统可以自动批改作业，提供即时反馈，帮助学生及时调整学习策略。
同时，AI还可以根据学生的学习进度，推荐合适的学习资源。
3. 丰富教学手段人工智能技术可以丰富教学手段，提高课堂互动性。
例如，利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，可以为学生提供沉浸式的学习体验；利用语音识别技术，可以实现课堂问答的智能化，提高学生的参与度。
4. 数据驱动教学人工智能可以收集和分析大量教学数据，为教师提供决策依据。
通过对学生学习数据的分析，教师可以了解学生的学习效果，调整教学策略，提高教学质量。
二、人工智能课堂教学的实践案例1. 智能辅导系统某学校引入了智能辅导系统，该系统可以根据学生的学习进度和成绩，为学生推荐合适的学习内容。
系统还提供了自动批改作业、智能问答等功能，帮助学生及时巩固知识点。
2. 虚拟现实课堂某高校利用VR技术开设了虚拟现实课堂，让学生在虚拟环境中学习。
例如，在生物课上，学生可以进入虚拟的细胞世界，观察细胞的结构和功能；在历史课上，学生可以穿越时空，亲身体验历史事件。
3. 智能语音助手某中学引入了智能语音助手，用于课堂问答。
学生可以通过语音提问，系统会自动识别问题并给出答案。
这有助于提高课堂互动性，激发学生的学习兴趣。
三、人工智能课堂教学的挑战1. 技术限制目前，人工智能技术在课堂教学中的应用还处于初级阶段，存在技术限制。
智慧教育技术的理论探索与实践创新
智慧教育技术的理论探索与实践创新第一章理论探索智慧教育技术的理论探索是指对智慧教育技术的概念、内涵、特点、发展趋势等进行系统、科学、深入的研究探讨的过程。
智慧教育技术是指利用现代信息技术手段，对传统的教育模式进行深刻的变革和创新，以提高教育教学质量、效益和科技含量。
智慧教育技术的理论探索主要包括以下几个方面：1.智慧教育技术的内涵和特征。
智慧教育技术是集信息技术、教育科学、认知心理学、人机交互、数据挖掘等多学科知识为一体的复合型技术。
其主要特征是高度智能化、数据驱动和个性化服务。
通过智慧教育技术的应用，可以实现教学内容的精准推送和跨越式演进、学生能力的实时评估和差异化教学、教学过程的自主管理和科学优化等。
2.智慧教育技术的应用场景和形态。
智慧教育技术主要适用于教育领域的各个重要环节，如课程设置、教学设计、教学评价、师生互动、数据分析等。
同时，智慧教育技术的应用形态也非常多样化，包括在线教育、移动教育、虚拟现实教育、社交化学习等。
更为重要的是，这些形态的应用之间也存在各种深入融合和交互，形成了广阔的智慧教育技术生态圈。
3.智慧教育技术的发展趋势和前景。
随着时代的变迁和科技的进步，智慧教育技术也在不断革新和发展。
未来，智慧教育技术的趋势主要体现在以下几个方面：一是深入融合人工智能、物联网、区块链等新兴技术，实现更为智能、精准的教育服务；二是借助巨量数据和数据挖掘等技术，实现教育教学过程的优化和升级；三是加强对智慧教育技术人才培养和社会应用的支撑和保障，真正实现智慧教育技术的发展和普及。
第二章实践创新智慧教育技术的实践创新是指利用现代信息技术手段，对传统的教育模式进行深刻的变革和创新的过程。
智慧教育技术的实践创新应该以学生为中心，以教师教学质量的提升和学生能力的提高为最终目标，主要包括以下几个方面：1.智慧教育技术的教学应用。
教育信息化化已成为当今时代的趋势，将智慧教育技术与学科融合，不断探索教学互动的模式，对学科教学活动进行定制化。
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在学习者主导的DDL中， 学习者是真正的研究者， 因而 更具真实性。 词典编撰是语料库的最初功能， 所以最具有真 实性的DDL活动就是研究及编写字典定义。学习者可以选 择他们想要学习的词，根据上文中提到的在线语料库关锡 词语境共现，以及教师提供的字典模板提出他们自己关于 该词的定义， 另外找出从语境共现中提取的有代表性的短 语来解释他们的定义。 最后， 学习者将 自己的定义与权威字 典的词的定义进行比较。 如果教师想强调某个词的用法， 也 可在课堂上采用这种方法亲自给学生演示。 归纳法也可用于学习动词短语。传统的动词短语教学 只是给学习者呈现动词小品词搭配词组及其意义，比如gel
学习者支配的DDL。比如Col ins COBUILD网站http://www. l
可以生成40行的语境共现样本。香港虚
学习者通过观察真实语言使用情况来验证先前已经形成的 假设 ， 可以是词法语法书籍上的规则 ， 也可以是教师给出的
假设 。 4. 数据驱动式语言学 习的实践
料， 组织成以适当顺序排列的信息单元。 习题生成软件和语
境共现器等认知工具对于发挥语言学习者在课堂中实验和
BNC, USTVTALK, UKNEWS等语料库在内的四百万词的语
料库。其显示的行数可以从10行到500行 自由选择， 每行的 词数也可从35个到60个选择。与关键词一起出现的相关词 的位置也可进行选择 ， 非常有助于学习词汇搭配。 在教师主 导的DDL中， 教师根据语境共现信息设计各种练习， 比如通 过语境推测关键词， 总结单词的搭配使用等。 3 两种数据驱动式语言学习活动 驱动式语言学习主要应用两种研究 法。一种是 自 下而上的 法， 通过观察关键词在语境中的出现规律， 概 括归纳出词法规则。另一种是自 上而下的 法， 即假设一 验
共现
证一 结论的方法， 通过演绎得出结论。
3.1 归纳式DDL活动
1. 前言
信息技术的迅速发展引发了人们对语言学习方法的重 新思考。 计算机工具的出现为语言学习强调内容、 语境和任 务的真实性提供了便利。 新技术可以解决一系列实际问题 ， 尤其在语言资源的真实性方面。新技术为语言学习提供了 真实的内容 、 任务和交流机会 ， 而内容 、 任务以及课堂交流 的真实性对语言学习也发挥了重要作用。数据驱动学习， 即 Johns所说:“ 语言学习者从根本上也是研究者， 他的学习需要
理结果。 3.2 演绎式DDL活动 演绎式 的方法不 同于从事实中归纳 出规律 的归纳法 。
被对语言资料的获取而驱动， 因此用‘ 数据驱动学习’ (DDL) 这个术语来描述这一方法。 "(Johns,1991 )这种语言教学方法
“ 让学生 自己用语词索引软件去查询本族语者 口语或书面
语的语料库， 给他们提供语言使用的真实样例， 而不是一些
拟 语言中 .hk提 心 供一系 列小型专 料 业语
库。 http://w ww.lextutor.ca/concordancers/concord e.htr I的在线 n
语境共现软件Online Concordancer 可 以搜索包括Brown,
语言教学中最重要的任务就是 为学习者提供适 当资
on, get of , get by, get through， f 学习者很容易混淆。而通过给
学生呈现一系列动词词组的语境共现，学生分小组推测词 组的意思， 然后和小组其他成员共享他的推测结果。 学生都 对这些动词词组进行了深人而有效地研究， 学生通过应用 这种有效的语料库数据检索策略， 加深了对词组的印象。 语料库是学习特定语言和文化词搭配的极好资源。可 以充分利用语料库学习习惯用法。小组中每个成员负责检 索某个词的某一下义词，最后和其他成员共享其检索和推
语法书中 计出 例子。1(C 设 的 1 harles,2002)
2.数据驱动语言学习的教学设计 数据驱动式语言学习既可以是教师主导，也可以是学 习者主导， 主要取决于设施情况。同时， 也和教师是否愿意
控制“ 源数据” 有关。比方说， 对于低水平学习者， 教师有更
多控制力。学习者可以使用很多在线免费语料库资源进行
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研究就具有重要作用。教师使用这些工具可以为课堂设计
合适练习， 创建任务， 能让学习者积极参与， 并能有意识探
索 目标语言。这些任务和学习项 目能够帮助读者建立语言 意识 ， 目 理解 标语言的结构和功能。 很多外语教师可能认为使用习题生成工具既费时又费 力，但实际上适应多媒体超文本环境的新型文本和数据处 理工具已经发展到相当高的水平， 其操作简便。因此， 可以 预计适应课堂学习的真实材料将进入普通课堂教学中。此 外 ，大量学习者相关的材料已经以光盘和因特网等 字形
持别像银行和股票等这些大型服务性机构在 实际应 用过程
管理效率， 为企业的经营决策提供便利的信息服务。 如何才 能够做到信息及时准确呢?那就需要用到数据库同步技术。 什么是数据库同步技术? 数据库同步技术: 通过交换每个成员中所有已更新的 记录和对象， 来更新一个副本集的两个成员的过程。 当每个 副本集内的更改都相互应用于另匕 个副本集时，两个副本 集成员就实现了同步。数据库同步又分三种:直接同步; 间
2 0 年月 中 刊 0 6 1 号 旬 夫教喻 才
数 据 驱 动 式 语 言 学 习的理 论 探 索和 实践
刘 珊 左年念
( 中国地质大学 外国语学院， 湖北 武汉 430074)
摘 要: 本文介绍了数据驱动式语言学习的基本 内容， 阐述了其与任务型语言学习的关系， 出了两种数据驱动 提 式教学活动，并介绍了几种应用软件和在线工具进行数据 驱动学习的方法。 关键词 : 数据驱动学习 任务型学习 语料库 语境
夫教货 2 0 年” 中 刊 料0 6 ，号 旬
SQL 数 据 库 同 步 技 术 的 应 用
杜经纬 杨光年
(太原理工大学， 山西 太原 030024)
摘 要: 近年来随着计算机应用技术的迅速发展 ， 各行 业对计算机应用的广度和深度也不断提高，同时对计算机 的 依赖性也越来越强，如何提高计算机应用系统的及时性 和准确性， 这就需要在处理数据时要达到数据库同步处理。