這是軟實力英語的第654篇原創文章。
傳統的教學方式，“一隻粉筆，一塊黑板，一個教鞭，一本書，老師從頭講到尾”，正在日益受到現代化的MOOC（massive open online courses大型開放式網絡課程）的挑戰。網絡雲課堂的最大優勢，可以通過大數據分析學生的聽課情況，推出個性化的教學解決方案。
現在我們瀏覽網絡新聞，集合了大數據的AI 已經能夠根據閱讀者的喜好推薦相應的文章，與之相對應的廣告，也是通過大數據算法，推送我們感興趣的商品。
在不知不覺中，大數據已經滲透到我們生活的方方面面。幾年前，大數據對我們來說，還只是一個概念，如今已經成了我們生活的一部分。
利用大數據學英語，告別原始日積月累，已經受到越來越多的老師和機構的重視。舉個簡單的例子，學生每次考試的成績都不一樣，有的時候懸殊二、三十分。從大數據角度來分析，除了每次考前對相關知識的掌握程度之外，還包括身體狀態，心情，做題順序，考試時間的分配，做題的速度，試卷難易度，考場環境等諸多因素。
在收集了大數據之後，還有一個重要環節，那就是數據分析。我們要學會分析影響考試成績的幾個重要因素，抓住重點，抓住主要矛盾，有效提高考試成績。
歷年考試真題，是我們數據庫中的核心數據，通過分析歷年考試真題，總結出高頻詞彙，高頻考點，出題規律，助力我們個性化學好英語。
01
高頻詞彙
以高考英語歷年試卷的完形填空為例，經過大數據分析，我們發現，有些詞彙是出題者比較偏愛的詞彙，在近10年中，出現頻率高達10次以上，將這些詞彙按詞性分類，再按詞頻順序排列，就可以製作出一個個性化的單詞表。
有了大數據分析，無論是學英語還是其它學科，就有了針對性，不再像過去大海撈針式訓練，效率比較低下。當然，如果時間比較充裕，可以一步一步，穩紮穩打，但是，面對六門功課，這樣做就不太現實了。
02
高頻考點
英語的知識點有上萬個，每一個考點又可以演化出許多變化，如果時間比較有限，就不適合一個一個地記憶，這樣就沒有時間進行鞏固記憶。
比較理想的方法，就是通過大數據分析，找出歷年高頻考點，先搞懂記住這些數量有限的知識，然後再根據自己的時間，去擴展鞏固低頻考點，這屬於戰略問題。
整理高頻考點的時候，最好是像上面的圖片一樣，以句子的形式進行分類整理，這樣做最大的好處是有語境，便於記憶，也容易看出出題者對考點的變化套路。
03
出題規律
分析歷年中考高考題，可以發現許多出題規律，再進行鍼對性訓練，就能做到有的放矢。
例如完形填空題，就有原詞重現、同義反義、並列關係、邏輯推理等八大類型。
閱讀理解題的出題也是有規律可循的，除了常見的細節題、主旨題、推斷題、猜詞題之外，同義替換應該說是最常見的一種出題方式，即將原文定位句換一種表達方式，有同義詞替換、不同的句式替換等。
很多學生做了大量的閱讀理解題，但是正確率一直沒有提升，主要原因就是盲目地做題，而不瞭解出題規律，導致效率低下，事倍功半。
04
個人數據庫
最後，是建立個人數據庫，根據每題歷史得分，製作一個數據表，然後再分析自己的薄弱環節。
人們經常說的錯題本，就是一種個人數據庫，只要好好利用，勝過無數測試卷。
網絡化自學模式是未來發展的趨勢，許多app已經具備了類似建立個人數據庫的功能。一些軟件可以根據使用者每次做題的情況，智能地從題庫中推送適合用戶水平的題，直到用戶徹底掌握同類題型為止。
我是苗爸，“職業化家庭英語啟蒙訓練”推廣人。我會每天分享英語啟蒙和高考英語相關的原創文章。
今天的分享到此結束。我們明天再見！