1. 引言
数据赋能教育评价已成为教育评价改革的重要力量。通过多模态数据和智能技术的结合，教育评价从传统的“以分数为导向”转变为“以学生发展为导向”。这种转变更加关注学生的个体差异和个性化需求，能够为每个学生提供定制化的学习建议和发展路径。多模态数据、智能技术与教育评价的融合已成为智能时代个性化教育评价改革的重要课题。数据赋能教育评价不仅为教育评价带来了新的方法和工具，更为教育的个性化发展提供了有力支持[1]。随着技术的不断进步和教育理念的不断更新，这一领域的探索将为教育的未来发展提供更多的可能性。
2. 研究问题
本文重点探讨广州商学院外国语学院在2024年外研社教学之星比赛决赛中的教学设计、备课、说课和授课表现，结合多模态话语体系，从语言、声音、图像、手势等形式层面分析团队的优缺点，指导搭建课堂教学活动所运用的语言(纯语言、伴语言)和非语言(身体、技术的)多模态话语媒体系统[2]。
3. 研究对象
3.1. 赛事
外研社“教学之星”大赛是一项面向全国高校外语教师的大型公益赛事，自2013年创办以来，已经成为外语教育领域广受认可的比赛。大赛的主要目的是引领教学发展、创新教学理念、交流教学方法，以专业水准、规范流程、科学评价为原则，以多语种、多层次、多模式为特色。大赛积极响应高等教育数字化战略行动，鼓励教师更新教育理念，提升数字素养，在教学全流程中有机融合数智技术，优化教学设计，提高育人成效。
2024年的大赛主题为“外语教材的有效使用：数智融合，创新育人”，旨在通过大赛实现三个目标：有效使用教材，落实育人目标；实现数智融合，提升教学效果；促进团队协作，推动共享共建。大赛分为本科英语组、英语类专业组以及“理解当代中国”组，参赛教师团队需基于全国复赛教学设计方案，完成包括教学设计、展示录像等多个环节的比赛。
3.2. 比赛团队
广州商学院外国语学院在2024年外研社教学之星比赛中表现出色，获得了显著的成果。由罗曼、郭乐、张雅敏、郭遂红、向泽广五位老师组成的大学英语组教学团队荣获特等奖。将前往安徽合肥参加全国半决赛。本文将重点研究广商外国语学院大学英语组团队的赛前赛中表现，通过充分反思指导未来教学实践。
与此同时，本文将分析外研社教学之星官网所发布的历届半决赛特等奖获奖团队，根据其教学设计方案、教学PPT和现场教学视频分析。
3.3. 比赛流程
教学之星比赛于6月20日宣布入围名单，7月22日正式比赛，参赛团赛届时需提交教学设计方案以及教学PPT。团队内将基于《新未来大学英语》：Unit 4 Impressions Matter课文，基于POA (Production-Oriented Approach，以下简称POA)理论指导，制定单元教学目标，录制采访视频，搜集教学材料，制作教学PPT，并合理安排线上教学工具。7月24日，比赛于安徽合肥正式开启，在比赛期间，作者参与教学之星研讨会，学习教学。
赛后，作者根据多模态分析法，对授课PPT、视频材料进行观察和对比分析，分析团队表现和评委取向。
4. 分析与讨论
4.1. 多模态教学设计
在比赛过程中，教师们普遍采用PPT、线上工具和线下互动的形式开展教学工作。1996年，新伦敦小组(New London Group)发表的“多元读写教学：设计社会未来”一文在国际上引起广泛关注，其主要内容是针对学校的读写教学可选择的方向提出了一系列假设，以帮助学生能在不久的将来适应急剧的社会变化，迎接经济全球化、语言文化多元化和交际技术多样化的挑战。他们把“设计”(design)作为实现多元读写能力的一个重要理论概念[3]。根据新伦敦小组(2000)的观点，任何制造意义的过程基本上都是设计行为，一般包括信递行为，设计过程和重新设计[4]。
4.2. 课堂中不同模态的关系设计
教学课堂是一个充满互动的多模态、多角色的复杂环境，各个角色之间相互影响，彼此之间的动态关系对课堂专注度的影响不容忽视[5]。本文在教学之星比赛结束后，归纳总结了教学多个教学环节中不同模态相互配合，从而实现1 + 1 > 2效果的基本原理，设计了基于知识图谱的英语基础类课程混合式教学模式。
课前，通过语言 + 图像多媒体模态的结合，实现课前热身(Motivating)。教师根据本次课的教学目标抽取出对应的知识图谱，除了课程领域的教学资源，另外补充了开放领域的非结构性资源，比如文本、图像和视频等类型中的论文、教学视频[6]。将相关视听学习资源上传至U校园平台，发布学习任务清单。学生根据知识图谱自主学习相关联的教学内容，完成预习任务，实现第一次知识内化。教师再根据预习情况确定教学重难点，针对性地调整教学策略。
课中，通过声音 + 图像 + 手势，调动学生学习积极性(Enabling)。教师根据预习任务完成情况，基于知识图谱梳理出错率较高的知识点，播放课前采访互动视频、优秀外宣媒体案例等多媒体影像材料刺激学生的听觉、视觉感官，激发学习兴趣，完成重难点导入；布置课中测试题，并通过课堂展示、线上投票等互动方式调动学生学习状态，检验知识点掌握情况，帮助学生完成第二次知识内化。例如，在2024~2025下学年大学英语II课堂实践中，第一单元(Dis)connecting in the digital age布置了以Cyberbully为主题的写作任务，完成率仅为86.67%，在同一单元布置第二次任务时，结合多模态教学设计理念，基于已有资源进行再设计，布置的Emoji设计与说明任务，将图像与文本模态相结合，任务完成率达到97.14%，学生完成多模态任务的积极性远高于完成单一文本模态任务。
此外，规范化教学手势和教姿教态，根据课堂重心的变化适时走动，引导学生注意力，并结合手势，指引学生将目光放在黑板适当的位置，以免走神。根据选择性注意理论[7]，个体不可能同时注意所有呈现的刺激，总是有选择地注意某一刺激而忽视同时呈现的其他多种刺激。在课堂教学中，指点手势作为一种引导行为，能够有效地帮助学习者在黑板或电子白板上迅速捕捉需要深度加工的材料，使学生的视觉空间注意力聚焦于教学内容，从而忽略其他可能的教学干扰因素。同时，教师的指点手势还能够营造一种师生互动的实时感，使学习者沉浸于学习情境中，将有限的认知资源投入到知识建构的过程中[8]。
课后，通过语言 + 声音 + 图像三模态，引导学生完成评价(Assessing)。本次比赛采用“师生合作评价体系”，将形成性评价、总结性评价与数智化评价相结合。从语言模态出发，通过定期的测验、作业、项目报告等方式，教师及时了解学生的学习进度和存在的问题，以便进行针对性的指导和帮助。通过在线学习平台U校园、超星学习通和FiF口语训练平台等工具，教师可以方便地收集学生的英语语言学习数据，分析学生的学习习惯、能力和兴趣等，从而制定更加精准的教学计划和评价策略。从声音和图像模态的角度出发，FiF口语训练课后作业和演讲采访等实践活动，能够多方位锻炼学生的英语实际运动能力。
5. 结语
本研究探讨了多模态隐喻在大学英语教学中的应用，旨在提高教学效果，增强学生课前课中课后的学习效率，并强化他们的实践应用能力。通过分析语言、声音、图像、手势这四种不同模态的使用情况，揭示了多模态隐喻在大学英语教学中的潜在价值和实践策略。在未来的教学实践中，我们应进一步探索多模态教学在大学英语教学中的应用。通过引入多模态教学方法，可以激发学生的学习兴趣，提高他们的语言运用能力和跨文化交际能力。然而，要充分发挥多模态教学在大学英语教学中的作用，还需要更多的实证研究来验证其有效性。同时，针对不同学习风格和水平的学生，教师需要设计出更加个性化和有效的教学策略。