胡光明

(无锡科技职业学院，江苏 无锡 214028)



基于大数据的高职学生英语写作错误特点分析
——以中介语为载体

胡光明

(无锡科技职业学院，江苏 无锡 214028)

大数据技术目前已经应用于学生英语作文的自动批改，从中介语理论和错误分析理论入手对英语作文进行分析，可以得出较可靠的结论。本文采集“百万同题英语写作”相关数据，结合中介语理论对高职学生英语写作特点进行分析和归因，在此基础上提出改进教学策略的几点建议。

大数据高职英语写作中介语

一、大数据技术

大数据(big data)概念是由英国牛津大学教授Viktor Mayer-Sch?nberger和《经济学人》杂志数据编辑Kenneth Cukier在2008年提出的，目前已在计算机、信息科学、统计学等学科研究中广泛应用。上述两人在他们的知名论著《大数据时代》中将这一概念描述为“不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理”，并指出大数据不是随机样本，而是全体数据；其特点不是精确性，而是混杂性；数据间不是因果关系，而是相关关系[1]。

现有的大数据处理技术，包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、数据挖掘、模型预测、结果呈现等，原则上基于五个方面的目的：一是可视化分析(Analytic Visualizations)，直观展示数据，让数据自己说话；二是数据挖掘算法 (Data Mining Algorithms)，深入数据内部，挖掘分析价值；三是预测性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)，根据可视化分析和数据挖掘的结果做出预测性判断；四是语义引擎(Semantic Engines)，即开发智能解析、提取、分析数据的工具；五是数据质量和数据管理(Data Quality and Master Data Management)，标准化流程和工具，确保预先定义好的高质量分析结果[2]。……