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【摘要】大数据时代给英语写作教学带来了新的机遇，本人尝试借助大数据快速抓取有效信息的优势，通过对机器与人工相结合批改学生习作过程中收集到的数据与信息进行分析和筛选，对高中生英语读后续写教学做了些研究和思考。
【关键词】大数据;人工诊断;语料库
【作者简介】王秀琴，浙江省衢州第一中学。
英语写作教学在高中英语教学中占有十分重要的地位，浙江新一轮英语高考中更增加了作文的篇数和比重，新增的读后续写，既是学生从未接触和训练过的新题型，更是学生的语言输出过程中的软肋;对教师而言，老一套的作文指导已然不适合新题型的写作要求，而新题型又难找抓手，难以给学生系统有效地指导。当今互联网的迅速发展把我们带入了一个崭新的大数据时代，同时也给我们英语写作教学带来了新的机遇。本人尝试借助大数据快速抓取有效信息的优势，通过对机器与人工相结合批改学生习作过程中收集到的数据与信息进行分析和筛选，对高中生英语读后续写教学做了些研究和思考。
一、筛选学生高低分作文，结合人工诊断，指导学生合理设置情节
读后续写题型是2016 年10 月在浙江高考中开始使用的一种写作新题型，体裁一般采用记叙文，要求考生读完文章后根据所给的段首句和关键词续写文章。而记叙文的核心是情节，合理的情节是一篇优秀的读后续写习作的基础。合理并突出的情节应该是上文故事的自然延续、稍有高潮但不可弯弯绕绕过多的曲折并有传递正能量的适当升华。一方面教师在写作前要做详尽的要求和指导，另一方面学生写后讲评时可借助大数据筛选高低分作文并结合人工诊断分析得高低分的差异在哪，尤其将情节布局好差进行对比，给学生呈现更多来自身边同学的鲜活例子，让他们对情节布局有更直观的理解。
二、抓取学生错句信息，结合人工归类，帮助学生正确修改错误
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。我们浙江高考新题型的作文尤其是读后续写的作文，学生习作出现的问题虽有共性，但个性化的错误更多，人工很难实现大量错误的摘抄，一般的软件也很难进行抓取和归类。而大数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得我们需要的、高价值的信息，这不仅将广大英语教师从繁重的作文批改任务中释放出来，还大大提升了信息抓取的速度和效度。错误汇总后教师再进行人工分析、归类，并向学生呈现典型错误范例，课上全班一起修改。以下是以某次习作为例的错误归类：
1.语法方面的错误：eg. “Are you play with us？” 将play改为playing
2.词汇运用准确与地道方面的错误：eg. Susan suddenly understood why her parents received a purple dress as her birthday present. 将received 改为bought
3.逻辑方面的错误：eg. Soon she went to her mother’s bedroom and felt sorry about what she said.改为 Susan felt sorry for what she said and then went to her mother’s bedroom.
4.情感及價值观方面的错误：eg.Feeling annoyed，Susan went to the basement.此处annoyed不符合当时应该有的情感。
由于所有的错误范例均来自学生自己或其同班同学，他们觉得很是亲切也乐于去纠错，因此印象深刻也可避免再犯错并提高了他们修改自己习作的能力。
三、汇总学生优秀表达，结合人工分析，引导全班精准仿写亮句
利用机器批改学生习作过程中搜集到的信息和数据进行分析和归类，整理出学生习作中较亮的易得高分的表达结构供全班欣赏、探讨、模仿。
例如本次习作中最典型的表达有：
1.细节替代笼统，描写添生机。Eg.She felt a sense of sadness surging through her.（比sad具体）
2.非谓语动词套用，句子增亮色。Eg.Susan nodded seriously， with tears rolling/streaming/ trickling down her cheeks./eyes glistening with held-back tears.
3.副词修饰，表意提深度。Eg.Feeling terribly sorry for what she said previously， Susan rushed to her mother’s bedroom and apologized sincerely.
4.多种“说”“问”表达，动作更形象。Eg.“How can they be so crazy and exhilarated”，she murmured.
四、整合高分作文语料，结合人工补充，创建续写实用语料库
借助大数据整合高分作文语料，结合教师人工补充，创建符合高中生英语认知水准的地道、系统、实用的语料库供学生借鉴，让学生的每一次写作都感觉有“话”可说、有“料”可用并体验成功的喜悦，真正实现由“被动地写”到“乐于写”的转变，从而提高学生的写作积极性和有效性。
语言学专家格雷厄姆.E.福勒在《如何学好外语》中指出：“学外语时要学会重新思考。要学会用外语新的方式思考，需要一遍又一遍的使用它……直到对这一过程感到得心应手为止”。大数据背景下学生就可以在教师的引导下合理运用软件和语料库重新思考并不断修改自己的习作，从而不断体验成功的喜悦。
参考文献：
[1]李秉德.教育科学研究方法[M].人民教育出版社，2001.
[2]英语课程标准（实验稿）[M].人民教育出版社，2003.
[3]Arthur Brookes， Peter Grundy.英语写作教学[M].人民教育出版社，2000.
[4]葛炳芳.英语阅读教学中的读后活动：理念、策略与思考[J].英语学习，2018，12月下半月刊.
【关键词】大数据;人工诊断;语料库
【作者简介】王秀琴，浙江省衢州第一中学。
英语写作教学在高中英语教学中占有十分重要的地位，浙江新一轮英语高考中更增加了作文的篇数和比重，新增的读后续写，既是学生从未接触和训练过的新题型，更是学生的语言输出过程中的软肋;对教师而言，老一套的作文指导已然不适合新题型的写作要求，而新题型又难找抓手，难以给学生系统有效地指导。当今互联网的迅速发展把我们带入了一个崭新的大数据时代，同时也给我们英语写作教学带来了新的机遇。本人尝试借助大数据快速抓取有效信息的优势，通过对机器与人工相结合批改学生习作过程中收集到的数据与信息进行分析和筛选，对高中生英语读后续写教学做了些研究和思考。
一、筛选学生高低分作文，结合人工诊断，指导学生合理设置情节
读后续写题型是2016 年10 月在浙江高考中开始使用的一种写作新题型，体裁一般采用记叙文，要求考生读完文章后根据所给的段首句和关键词续写文章。而记叙文的核心是情节，合理的情节是一篇优秀的读后续写习作的基础。合理并突出的情节应该是上文故事的自然延续、稍有高潮但不可弯弯绕绕过多的曲折并有传递正能量的适当升华。一方面教师在写作前要做详尽的要求和指导，另一方面学生写后讲评时可借助大数据筛选高低分作文并结合人工诊断分析得高低分的差异在哪，尤其将情节布局好差进行对比，给学生呈现更多来自身边同学的鲜活例子，让他们对情节布局有更直观的理解。
二、抓取学生错句信息，结合人工归类，帮助学生正确修改错误
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。我们浙江高考新题型的作文尤其是读后续写的作文，学生习作出现的问题虽有共性，但个性化的错误更多，人工很难实现大量错误的摘抄，一般的软件也很难进行抓取和归类。而大数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得我们需要的、高价值的信息，这不仅将广大英语教师从繁重的作文批改任务中释放出来，还大大提升了信息抓取的速度和效度。错误汇总后教师再进行人工分析、归类，并向学生呈现典型错误范例，课上全班一起修改。以下是以某次习作为例的错误归类：
1.语法方面的错误：eg. “Are you play with us？” 将play改为playing
2.词汇运用准确与地道方面的错误：eg. Susan suddenly understood why her parents received a purple dress as her birthday present. 将received 改为bought
3.逻辑方面的错误：eg. Soon she went to her mother’s bedroom and felt sorry about what she said.改为 Susan felt sorry for what she said and then went to her mother’s bedroom.
4.情感及價值观方面的错误：eg.Feeling annoyed，Susan went to the basement.此处annoyed不符合当时应该有的情感。
由于所有的错误范例均来自学生自己或其同班同学，他们觉得很是亲切也乐于去纠错，因此印象深刻也可避免再犯错并提高了他们修改自己习作的能力。
三、汇总学生优秀表达，结合人工分析，引导全班精准仿写亮句
利用机器批改学生习作过程中搜集到的信息和数据进行分析和归类，整理出学生习作中较亮的易得高分的表达结构供全班欣赏、探讨、模仿。
例如本次习作中最典型的表达有：
1.细节替代笼统，描写添生机。Eg.She felt a sense of sadness surging through her.（比sad具体）
2.非谓语动词套用，句子增亮色。Eg.Susan nodded seriously， with tears rolling/streaming/ trickling down her cheeks./eyes glistening with held-back tears.
3.副词修饰，表意提深度。Eg.Feeling terribly sorry for what she said previously， Susan rushed to her mother’s bedroom and apologized sincerely.
4.多种“说”“问”表达，动作更形象。Eg.“How can they be so crazy and exhilarated”，she murmured.
四、整合高分作文语料，结合人工补充，创建续写实用语料库
借助大数据整合高分作文语料，结合教师人工补充，创建符合高中生英语认知水准的地道、系统、实用的语料库供学生借鉴，让学生的每一次写作都感觉有“话”可说、有“料”可用并体验成功的喜悦，真正实现由“被动地写”到“乐于写”的转变，从而提高学生的写作积极性和有效性。
语言学专家格雷厄姆.E.福勒在《如何学好外语》中指出：“学外语时要学会重新思考。要学会用外语新的方式思考，需要一遍又一遍的使用它……直到对这一过程感到得心应手为止”。大数据背景下学生就可以在教师的引导下合理运用软件和语料库重新思考并不断修改自己的习作，从而不断体验成功的喜悦。
参考文献：
[1]李秉德.教育科学研究方法[M].人民教育出版社，2001.
[2]英语课程标准（实验稿）[M].人民教育出版社，2003.
[3]Arthur Brookes， Peter Grundy.英语写作教学[M].人民教育出版社，2000.
[4]葛炳芳.英语阅读教学中的读后活动：理念、策略与思考[J].英语学习，2018，12月下半月刊.