基于信息技术的飞速发展，碎片化学习从英语学习变化出发，实时做出策略的调整，给予学习者英语系统学习以外的帮助。从当代大学生学习整体情况看，与传统纸质阅读方式相比，碎片化阅读方式更加符合大学生需求，能够有效利用碎片化时间学习英语知识，有助于提高学生英语学习兴趣，强化学习效果。但由于海量数据，学生并不能快速提取出其中的有用资源，这增加了学生学习难度，而本文的研究，希望可以帮助学生提升碎片化学习效果。1英语碎片化阅读中学习资源自适应推荐的紧迫性分析从以往移动端英语阅读APP情况看，通常篇幅非常长，并不能很好的为读者提供契合其意的需求，导致学生做题效率低，对英语学习自信心造成了不利影响。究其原因，不难发现，这类APP大部分都是将自身系统作为中心，缺乏对用户的分析，所以呈现出来的内容与用户的兴趣、偏好、需求等严重不相符。一般就是，系统直接给用户提供学习内容，只能是人主动适应系统，无法实现系统与用户之间的双向交流，严重缺乏交互性，学习效果自然不明显[1]。此外，对于大学生而言，当利用移动端获取网络资源学习时，英语阅读资源本身就非常丰富，并且形式多样，虽然可以方便学生阅读，但是网络信息超载问题也较为突出。以学生的知识认知以及学习能力，很难快速地筛选、处理大量数据信息，所以，想要获取自己所需的内容，存在较大困难。事实上，阅读过程本身就是一个复杂的认知过程，但目前的英语阅读APP还无法实现向学生推送符合需求的学习资源，也无法充分结合学习者需求变化，调整下一次推送的资源，导致学生学习适应性问题也愈发突出。2英语碎片化阅读中学习资源自适应推荐模型的构建2.1英语碎片化阅读资源模型构建在英语阅读中，对应的阅读材料的题型、题材、难度等，都会直接影响到学习效果。题型不同，所考察的思维也不同，而学习者本身存在个体差异，熟悉材料程度不一，自然答题效果也不同。如果全面理解并掌握阅读材料的差异特征，系统才可以结合学习者实际情况推送针对性的资源，对此，本文从英语阅读资源中的题型、题材、难度三方面，汇集英语阅读资源主要特性，并建立特性模型[2]。如图1所示。图1资源自适应推荐资源模型其中，题型包含了细节题、非细节题两种，在细节题中有分为事实细节题、推理判断题、语义理解题。非细节题包括主旨大意题、观点态度题。而题材主要涵盖了两大类，即人文社会、自然科学。难度主要为难、易两个等级。故此，英语阅读资源的模型记为：题型、题材、难度。2.2英语碎片化阅读资源设计原则（1）学习内容短小性。基于碎片化学习需求下，需要学习内容模块断小，才可以使得学习者可以在短时间内完成学习任务。所以，在设计英语阅读内容时，需要从学习目标出发，合理设计学习资源；（2）知识关联性。在设计时，需要保证系统知识框架、模块之间可以实现分割，使其成为具有关联性的知识点，实现知识碎片化。（3）分层性。由于学习者存在个体差异，所以，应当从要不同的学习者在各个阶段的需求出发，形成内容多元化，进而满足个体学习的差异性，以针对性的提升英语水平。（4）内容吸引性。由于碎片化学习方式，不会受到时间、地点的约束，这便促使学习者的学习行为、注意力无法集中。所以，在设计过程中，需要结合学习者具体的学习特点、兴趣爱好出发，以学习者可能感兴趣的形式，以此达到提高学生学习积极性、持续性的目的。2.3学习资源自适应推荐模型构建为落实学习资源自适应推送，需要结合学习者模型、资源模型的不同值，借助有关数据，采用机器学习算法ID3有效确定不同学习者的资源推送策略，并相应的生成学习者需要学习的资源，在此基础上，整合成明确的学习资源推送给学习者。在整个过程中，系统会根据对应的学习反馈，有针对性的调整并再次推送相应的策略，最终，有效实现英语阅读资源的自适应推荐[4]。具体过程如图2所示。图2英语碎片化阅读中学习资源自适应推在学习场景中，白色圆圈为学习者，灰色圈为碎片化学习资源；学习者模型中，“*”为数据的稳定程度，其中没有的表示较为稳定，有“*”的代表需要较长时间才会更新，“**”则表示更新速度非常快。3英语碎片化阅读中学习资源自适应推荐APP的设计与应用3.1系统设计3.1.1基础层基础层主要是作用于校园网，为自适应学习资源推荐系统提供网络服务，进而达到系统网络使用需求。3.1.2数据层数据层，顾名思义，主要就是操作和管理系统数据，对数据进行采集、加工处理、交换、存储等。在这一层级，涵盖了资源类、管理类、行为类以及评价类各个数据。其中资源类数据，主要就是英语阅读资源、英语阅读能力测试量表资源、认知风格测试资源等；而行为类数据，所指的就是学习者行为数据，比如自设学习计划、学期测试等；管理类数据，主要是学习者的个人信息、软件信息等；最后的评价类数据，当中包括了答题练习结果数据等。3.1.3服务层服务层的主要作用就是链接数据层、应用层，为用户提供应用服务，借助ASP.NETWebAPI框架，能够实现为HTTP客户端提供API，进而满足Web的创建服务。如图3所示。图3系统总体架构图3.1.4应用层在应用层，主要就是实现登录与注册、自主练习等功能。系统通过记录用户身份验证、阅读能力、认知程度等信息，为学习者提供相应的资源推荐，同时，学生者可以借助自主练习，自由选择模块学习，制定学习计划等。而这些都将会被记录，系统会掌握学生者基本信息以及学习行为。3.1.5用户层用户层，是系统直接接触用户的层面。使用英语碎片化阅读中学习资源自适应推送系统的用户，一般主要针对准备报考或者目前正在学习英语四级的学生。3.2实际应用及效果学生在实际使用该APP时，只要连接本校的wife，就可以直接快速访问服务器端的数据库，无需登录账户密码。首先，学生在使用APP前，需要先注册后才可以登录使用。在注册过程中，需要用户填写基本信息，同时，还需要进行初步的测试，即认知风格测试、英语阅读能力测试，主要目的是让系统记录用户综合情况，为后续推荐提供方便。当学生登录成功后，会进入到情境获取界面，此时系统会获取到学生当前地理位置综合情况，判断环境音量嘈杂程度。其次，系统会结合学生的实际需求，进行自适应推送个性化的英语碎片化阅读资源。在资源推荐界面中，会现实出“提交”，“查看全文”，“我要做错题”三个选项。当学生完成对应界面的练习时，通过点击“提交”，可以即时查看练习结果，如果无法理解题目时，可以通过“查看全文”按钮，再次仔细该片段对应的阅读篇章。如果学生想要针对错题进行练习时，可以通过“我要做错题”按钮，直接进入到用户的错题集开展相应的练习。再次，学生可以结合自身情况进行自主练习，无论选择哪种模式进行练习，练习界面与资源推荐的练习界面一致。最后，系统会记录学生全过程的学习行为、信息，比如错题集、阅读历史、学习进度、阅读能力、认知风格，还有就是软件的一些基本设置信息。为了进一步验证该APP的应用效果，本文选择了准备报考英语四级的一部分人作为研究对象，让其使用该APP，时间为一个月。最终收集这些学生的学习记录数据，而后采用相关分析，多因素方差分析、回归分析、聚类分析等方法进行了综合分析。通过这些学生普遍反映再加上分析，可以得出英语阅读学习资源的题型、学生的阅读能力、认知风格、学习目标的制定，直接影响着学习效果。其中题型、题材*难度、认知风格、阅读能力*音量会对学生做题准确性产生较大的影响。由于不同的学生所倾向的学习资源不同，所以系统会因人而异，合理向其推荐适合的资源。综合来看，该英语碎片化阅读中学习资源自适应推荐系统，虽然在题型，阅读能力、认知风格、学习目标的选取以及取值范围设定上还相对合理，但是题材以及难度取值范围的设定，还有学习情境音量获取方式上还需要进一步研究。4结语总之，通过本文的分析，不难发现，本文只是站在碎片化角度研究了碎片化学习以及英语阅读。为实现真正意义上的提高学生整体英语学习效能，还需要进一步深入研究，如何把碎片化阅读和英语阅读相结合以促进学习者知识结构的构建，进而推动学生学习能力的发展。
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