全文概述

本书探讨了数据驱动学习（DDL）在语言教学中的应用，强调通过语料库工具促进词汇和语法的学习。它介绍了多种语料库工具及其使用方法，并对比了DDL与生成式AI的区别，突出DDL在提升语言意识和批判性思维方面的优势。

DDL的核心理念与益处

DDL通过探索真实语言数据来发现语言模式并内化用法，鼓励发展语言意识、注意技能和批判性思维。研究表明，DDL能有效促进学习者自主性和语言意识，在提高词汇、语法和纠错等方面显示出积极成果。

教师在DDL中的作用

教师在DDL中提供指导和设计活动，精选适合不同学生背景的语料库工具，提前测试查询以确保课堂顺利进行，并灵活设定目标。教师还需开发基于语料库内容的语言学习任务，评估学习者的表现。

学习者如何利用语料库工具

学习者通过直接参与语料库工具分析语言模式、搭配和语境中的用法，理解数据概念，解释和分析数据，并运用推论过程发展认知技能。DDL鼓励学生通过观察语言证据形成假设，识别语言模式。

常用语料库工具介绍

Concordancers如AntConc和SketchEngine可生成搭配行，显示单词或短语在其上下文中的摘录。其他在线工具如CorpusMate、Linggle、Compleat Lexical Tutor等也提供了便捷的搜索选项，帮助学习者更好地利用语料库。

DDL与生成式AI的区别

DDL提供真实、透明的语言数据，旨在帮助学习者通过探索数据发现模式，而生成式AI则执行文本总结、问答等任务。DDL强调学习者的主动思考和决策过程，而生成式AI更关注成品输出。