數據賦能課堂教學行為診斷

林溫陽 葉興崎

（福鼎市第六中學，福建 福鼎 355200）

新一輪基礎教育課程改革已然進入深水區，以課堂為主陣地的教學行為診斷備受關注。反觀當前囿于主觀經驗的校本教研，無法精確地反映課堂教學全貌；粗放型的聽評課模式難以提供常態化持續跟蹤指導；常規觀摩研討、座談會和問卷調查等研課活動，教研方法單一，缺乏數據實證支撐，存在路徑依賴（Path Dependence）現象。這些因素勢必導致課堂教學行為改進的被動、盲目和隨意。在教育信息化2.0 背景下，國內外學者在課堂教學改革研究領域，高度關注基于數據實證分析的課堂教學行為觀察，重視課堂教學行為數據采集和課堂教學行為診斷方法研究。

一、課堂教學行為診斷新訴求

課堂教學主要是通過師生對話、質疑和討論等言語互動將隱性緘默知識外顯化。課堂教學行為軌跡是以教師的“教”和學生的“學”兩條主鏈，通過師生互動聯結，呈麻花狀類DNA 雙螺旋結構推進。在課堂教學進程中，會產生大量的教學行為數據。深度挖掘課堂教學行為數據，打開課堂教學過程的“黑箱”，能為一線教師提供優化課堂教學行為、提升課堂教學質量的策略支持和實踐指導，能促進學生的“學”實現內化于心、外化為行、轉化為果、分享于眾。開展基于數據的課堂教學行為觀察與診斷研究，是回應當前課堂教學改革研究方法和手段的新訴求，它具有重要的理論和實踐意義：有利于改變當前課堂教學現狀，構建“以學為中心”的高效課堂教學模式；有利于教師反思調控自身課堂教學行為，增強課堂教學效能；有利于培養學生學科核心素養，提升學生學習元認知和創新能力；有利于搭建教師專業成長平臺，促進學習型教研團隊建設。

二、課堂教學行為診斷新工具

課堂教學行為是在一定的教學思想和理論指導下，在特定課堂教學情境中，為實現一定教學目標，運用一定教學模式和策略，促進學生個體成長的課堂師生活動行為的總和，包括教師授課行為、學生學習行為和師生互動行為。借助科學的方法和有效的工具，進行量化觀察和數據分析課堂教學行為，對揭示課堂教學規律，改善教師的“教”和學生的“學”有著重要的作用。國內外課堂教學行為分析方法有S-T 分析法、FIAS 分析法、TIMSS 分析法、IIS 圖分析法等。［1］其中FIAS 分析法應用廣泛，課堂教學行為診斷細致成熟。

美國學者弗蘭德斯（N.A.Flanders，1970）提出師生言語互動分析系統（Flanders Interaction Analysis System，簡稱FIAS），它是一種結構化定量的課堂行為分析技術，通過定時采樣分屬三類的10 種師生言語互動行為，編碼量化課堂教學過程，矩陣分析課堂行為數據，結合課堂觀察提出教學改進方案。［2］在課堂教學行為診斷研究中，發現FIAS 分析法對諸如學生課堂練習、實驗操作和教師板書、演示、巡視等緘默行為處理能力不足。在此，應用改進型FIAS 課堂互動行為編碼系統（如表1 所示），對某一節課的教學實錄進行師生行為量化分析，檢驗課堂教學形態。詳細操作流程分四步：第一步，課堂觀察采樣記錄。按照課堂行為編碼規則，每3 秒取樣一次，時長40 分鐘的一節課，共記錄797 個編碼，并按時序標記，如表2 所示。

第二步：建立互動分析矩陣模型（Interaction Analysis Matrix）。把上述記錄的所有編碼轉換為矩陣坐標，如：（6，7）、（7，16）、（16，5）、（5，5）、（5，5）等。每個編碼分別與前后聯結，形成796 個序對。接著在24x24 矩陣AT=中，使用Excel、Nvivo 或SPSS 統計軟件，將序對（i，j）出現的次數填入對應的矩陣元aij 中，aij 位于矩陣AT 的第i 列第j 行（如圖1 所示）。在由FIAS 定義推導的“積極整合格”區域中數據分布密集，表明課堂氣氛融洽；“缺陷格”區域數據分布密集，表明師生交互出現情感隔閡；對角線上的“穩態格”區域，數據編碼顯示課堂行為持續時長。其中，學生主動回答（10，10）、思考問題（14，14）、學生動手（15，15）和操作練習（21，21）行為時長數值較大，說明教師注重以學為中心的課堂活動，師生互動頻次較高，能很好地激發學生自主學習；講授（6，6）和個人創作（22，22）數值也是相對較大。此時，課堂組織小組合作探究學習，學生充分討論，并獨立完成學習任務。

表1 課堂教學師生互動行為編碼體系

表2 某一節課堂教學行為編碼

第三步：比率分析課堂結構和形態。使用SAS 數據分析套件，計算師生言語行為比率、技術交互比率、媒體資源使用率等，解析課堂結構；計算教師提問率及反饋率、學生應答率及主動提問率等，分析師生互動行為；計算直接影響與間接影響比率、積極影響與消極影響比率（1-3 列次數：7-8 列次數）等，進行LSD（Least Significance Difference，即最小顯著差異法）多重比較。結合對照Flanders 師生言語比率常模數據，可以將課堂教學大致劃分為生控型、生導型、均衡型、師導型和師控型五種類型。

第四步：繪制時間線標記圖，觀察師生在各個時段的課堂行為，直觀顯示課堂交互類型。如圖2 所示，上方6 行為教師間接教學行為，以教師為主導，學生為主體；下方4 行為教師直接教學行為，以教師講演示范，學生被動接受為主。圖2 中填充部分大多數在講授（6）之上，表明課堂教學風格是以學為中心的開放型課堂。

圖2 時間線標記圖

三、定位課堂形態，改進教學行為

（一）數據定位課堂教學形態

杜威認為，學生身心的發展、素質的形成主要是通過學生活動來實現，教師的教學不能直接作用于或者轉化為學生的發展；佐藤學亦認為，自主學習是學習者不斷地準備開始與世界、他人和自我展開三重對話，被動學習則表現為一種非自覺的、勉強的能動性。依據上述觀點，為了區分學生學習的主體性和自主性的高低，將課堂教學劃分為四種形態（如圖3 所示）。水平方向以學生言語行為占比Rs=Ns/N（其中Ns 表示學生S 行為數，N 表示行為采樣總數）來標識，Rs 值越大表明學生主體性發揮越充分；垂直方向以學生學習主動比率Si=Ni/Ns（其中Ni 表示學生主動行為數，Ns表示學生S 行為數）來標識，Si 值越大表明學生學習自主性越強。

圖3 四種課堂教學形態

如圖3 所示I 區：學生本位－自主學習。課堂發揮了學生主體地位，學生自主能動地設計問題、解決問題而展開學習，學習處于主動探究狀態，課堂教學是真正促進了學生的發展。II 區：教師本位－自主學習。課堂以教師的教為本位，雖然是以學生的問題為導向，但問題的解決是由教師直接來解答，學生無實質性參與，學習處于主動接受狀態。III 區：教師本位－勉強學習。課堂以教師的教為本位，以教師預設的限定性問題為導向，而非學生在學習中真正遇到的問題，學生缺乏學習內驅力，沒有獨立完成學習活動的時間和空間，學習處于被動接受狀態。IV 區：學生本位－勉強學習。課堂以學生的學為本位，學生只是在教師預設問題的外在驅動下勉強學習，并非內在自覺地主動建構，學習處于被動探究狀態。研究表明：I區以學生的活動為本位，以學生的問題為導向，課堂真正發揮學生主體的主動性，是教學追求的高效課堂教學形態；II 區是和IV 區是需要改進的課堂教學形態；III 區是應當避免的課堂教學形態。

筆者以粵教版高中信息技術必修（1）第三章《設計最優旅行路線方案》的項目式教學為例，進行基于視頻的課堂教學行為診斷。整堂課包括指導（Guidance）、活動（Action）、經驗（Experience）、評價（Evaluation）和分享（Share）五個環節。統計師生行為主體的不同行為活動，其中教師言語行為占比為62.4%（常模約為68%），學生言語行為占比為25.2%（常模約為20%），體現課堂發揮了學生的學習主體性地位。其中，教師言語－學生驅動比率為30.2%（常模為42%），學生言語－學生主動比率為36.8%（常模約為34%），表明學生學習是主動探究，為理解而學。

（二）改進課堂教學行為方式

運用上述基于數據的課堂教學行為診斷工具，研究表明好課堂是問題驅動，并留置充裕的靜默思考時間，讓學生積極思考、大膽質疑，教師重在激疑，引導學生在同伴互助、教師點撥中釋疑。面對學生學習遇到難題，是經驗匱乏還是知識缺陷，是技能缺失還是體驗不足，不同教師群體的教學行為存在多維度顯著性差異。［3］在特定的40 分鐘課堂時空中，“教”是條件或手段，“學”是本體或目的，教師教的行為應以滿足學生個體發展需求為教育價值取向。［4］如教學目標是培養學生的操作技能，那么最有效的方式是讓學生動手操作，教師適宜采取操作示范、方法指導和跟蹤反饋等方式；又如教學目標是培養學生的情感態度與價值觀，那么最有效的學習方式是情境體驗呼喚情感，教師適宜采取創設情境、組織活動、引導反思等方式。

課堂教學是一個動態的復雜系統，課堂教學行為的有效性與教學情境密切相關。［5］采用量化編碼方式將課堂行為劃分為“單位行為”，容易忽視對課堂教學的整體認知。此外，課堂教學行為編碼也有待完善。如：手勢、眼神和表情等非語言行為缺少編碼；采納、接受及鼓勵行為分類，有時難于權衡界定。這些都將影響后期的行為數據分布、時間線標記和比率計算精度。隨著人工智能技術在教育領域的廣泛應用，以及課堂觀察理論研究的不斷深入，基于數據的課堂教學行為診斷操作將更加簡便易行，且精度要遠高于人工分析。