指向深度學習的高中信息技術學科在線教學交互實踐

敖培 上海市晉元高級中學

● 時空分離情境下在線教學面臨的問題與挑戰

與傳統的線下師生面對面直接互動的教學不同，教與學行為的時空分離是在線教學的本質特征，時空分離情境下在線教學的師生互動需要借助媒介實現。如今的在線教學基礎技術問題已經鮮少發生，但是教學時空分離帶來的交互障礙卻愈發凸顯，成為新一輪在線教學面臨的最大挑戰。

一是，在線下設計的面對面交互學習活動中，時空分離情境下的在線實施明顯受到技術環境局限、原有資源或工具不匹配、學生參與低、學情反饋延時等因素影響，無法按照原有教學計劃直接、實時、連續、有效地開展。二是，在在線教學過程中，學習資源的交互往往是基于班級即時通信工具的。但是，由于各學科海量信息頻頻刷屏，資源的無序組織和管理，使得原本系統化的學習資源被迫時空碎片化，學習資源效能大打折扣。三是，學生在多平臺間的學習交互，使得學習過程數據分散，直接導致學情分析變得煩瑣復雜，無法對學生學習過程進行有效的監督、支持和評價。

● 指向深度學習的在線教學交互實踐路徑

深度學習是培養學生學科核心素養的重要途徑。從同質等效的實施維度看，線上教學和線下教學追求通過深度學習實現學科核心素養的培養目標是一致的。從教學交互理論視角審視時空分離情境下在線教學面臨的問題，可以發現從教學系統觀出發，以學生為中心，解決學生與教師、學習資源、學習活動、學習環境之間有效互動問題，是促進學生在線深度學習，進而形成學科核心素養的關鍵。筆者參照陳麗教授提出的教學交互層次塔模型[1]，構建了指向深度學習的在線教學交互實踐路徑，如下頁圖1所示。

圖1 指向深度學習的在線教學交互實踐路徑

整個在線教學的起點是學科核心素養。通過操作交互、信息交互和概念交互三層從低級到高級的交互，促進深度學習的發生，進而達成學科核心素養培養目標。

● 按需優選組合平臺，營造適切在線學習環境

線上教學首要解決的就是網絡學習環境問題。筆者所在學校綜合考慮免費開放平臺運行的穩定性、運行環境的兼容性、平臺操作的易用性，多平臺安裝、切換人機負擔，便捷聽評課等問題，推薦“騰訊會議”作為在線教學平臺、“QQ群”作為課后作業布置與批改平臺。基礎型課程行政班建號建群，校本課程教師建號建群，營造與線下教學類似的時空環境，便于師生快速適應線上教學。在此基礎上，信息備課組結合學科教學特點，選擇“騰訊會議”作為在線教學平臺。根據師生統一賬號多類型終端登錄，能夠有效記錄和統整教學全流程數據和資源的要求，選擇“學習通”作為信息發布、課堂檢測、課后答疑、作業布置和批改平臺。

● 眾籌共享學習資源，保障高質量教學供給

為了滿足師生在線教與學的個性化、差異化需求，備課組在“學習通”平臺上建設了網絡課程。通過學校的“主備研討課”，備課組整體規劃單元項目學習，在明確教學進度、教學目標、教學內容和教學策略后，由備課組長按章節上傳章節學習要求、“空中課堂”視頻、學歷案、課后作業、階段性反饋測試等公共資源，組內教師上傳錄制視頻、教學PPT、課堂檢學測試、課后作業等個性化資源，確保高質量的教學資源供給。截至目前，該課程資源每個班級學生的章節總學習次數均達到三千余次。

● 關注在線信息交互，激活“二二三四”課堂教學架構潛能

以在線學習環境為中介的信息交互是教與學的再度整合，促進深度學習發生的重點。“二二三四”課堂教學架構是筆者所在學校近年來積極推行的一種教學設計和實施模式。[2]基于“二二三四”課堂教學架構，可以將教師精心設計開發的、多種媒體呈現的學習資源和學生的學習活動有效融合，突破教與學再度整合瓶頸。

1.關注學科本質，厘清教學設計起點

在線教學設計應該立足學科整體，在分析課程標準和教材內容的基礎上，明確單元落實主要學科核心素養和學科大概念的對應關系，解析學科大概念的涵義并將其解構，圍繞單元核心概念和單元重要概念，利用圖形化工具梳理形成單元知識網絡，進而從知識網絡中洞察學科科學本質。以枚舉算法單元為例，利用魚骨圖工具梳理形成知識網絡（如下頁圖2）。學生在以往數學學科學習過程中對枚舉算法思想已有所涉及，在日常學習生活中也有應用。那么，為什么在高中信息技術課程中還要繼續學習枚舉算法呢？從這一問題出發，就不難發現計算機在利用枚舉算法解決問題中發揮的作用是教學過程中要抓住的學科科學本質，是教學設計的邏輯起點。

圖2 枚舉算法知識網絡

2.喚醒學生已有經驗，結構化設計學習活動

為了促進深度學習的發生，需要通過“聯想與結構”[3]，設置符合學生認知水平和認知規律的、具有邏輯性和層級性的問題串或問題鏈，引導學生合理使用學科方法，循序漸進地將系統性的學科知識與學生個體經驗相互轉化。以《初識枚舉算法》一課為例，“三線”融合結構化設計教學，圍繞知識線設置學生熟悉的古典名著《三國演義》相關內容為情境的問題線，編程解決問題一般過程的方法線貫穿兩個問題解決。從學生已有生活學習經驗出發，基于認知序有機串接各類線索，在問題解決過程中不斷喚醒、改造學生經驗，使學生的原有經驗進入新的結構化，從而逐步加深對枚舉算法的認識，在問題解決中落實計算思維學科素養培養。

3.活動中動腦動嘴動手，技術加持下逐步理解知識

與線下教學相比，在線教學過程中如何突破虛擬時空帶來的互動障礙，讓學生積極“動”起來，顯得尤為重要。筆者認為，依據信息技術學科不同教學內容的特點，采用不同的在線教學模式，可以有效激發學生在線教學期間課堂參與熱情。

（1）基于網絡直播的學習活動組織方式

該模式采用課前預學、對話式研學、進階式檢學“三段式”活動組織方式，適用于理論性較強的內容教學。在課前預學環節，教師使用“學習通”中“作業”功能布置探究任務。在對話式研學環節，由教師主持課堂探究和競賽活動，學生使用“騰訊會議”中的“共享屏幕”功能，分小組交流匯報探究過程和成果，師生利用“互動批注”功能進行互動、交流、點評。在進階式檢學階段，學生通過“學習通”平臺完成測試內容，鞏固本節課所學知識。

（2）基于錄制視頻的學習活動組織方式

該模式采用微視頻導學、反饋式檢學、對話式助學“三段式”活動組織方式，適用于實踐性較強的內容教學。在視頻導學環節，教師將提前錄制好的上機操作視頻和教學PPT資源上傳至“學習通”平臺中，學生自主學習相關內容。在反饋式檢學環節，學生通過平臺中基礎性題目的測試，檢驗對上機操作關鍵環節的掌握程度。在對話式助學環節，學生使用平臺中教師提供的學習資源進行上機操作，通過“騰訊會議”中的“共享屏幕”功能向教師尋求個性化指導，促進知識的內化和遷移。

● 關注概念建構，面向學科核心素養優化作業設計

1.運用思維導圖促進知識體系重構

完整的知識體系建構是形成學科核心素養的重要前提。基于問題解決的知識結構組織和學科知識體系結構組織差距較大。這種以最小知識集解決一個主題問題的教學組織方式，在一定程度上雖然可以培養學生解決問題的能力，但是對于學生自主建構學科知識體系是有一定困難的。為了解決以上問題，可讓學生在課時學習結束后，結合課堂筆記和教材自主整理本節課知識點，將其填寫到單元知識結構學科思維導圖對應位置上，填寫方式可以是文字，也可以是流程圖和表格。在整個單元結束后，一張完整的學科思維導圖就呈現了完整的單元學科知識體系。

2.編制綜合類型作業促進學科核心素養發展

隨著“雙新”的推進，信息技術學科的命題也將有所調整，學科核心素養和問題解決能力成為考查重點。為了適應這一變化，需根據新課標學業水平考試命題建議要求，圍繞真實生活情境，設置能夠評估學生知識、技能和問題解決能力的綜合類型題目。以《中國城市空氣質量數據分析與可視化》作業為例，題目以地理學科AQI環境知識為情境，主要考核學生計算思維水平1“按照問題解決方案，選用適當的數字化工具或方法獲取、組織、分析數據，并能遷移到其他相關問題的解決過程中”。作業代碼和數據分析報告最終通過學習通平臺上傳。通過平臺的師生和生生互動，不同的學生選擇不同渠道、采用不同方法解決了作業中遇到的問題。

● 釋放在線教學數據效能，智慧反饋干預教與學

1.多維度教師畫像，調整優化教學策略

基于網絡的教學方式變革，使得整個教學流程的每一個環節都會留下數據的“印跡”。學校和教師均可以依據這些數據“印跡”，從不同維度對教學進行評價和自評價，從中發現教學流程中存在的問題，及時調整教學策略。

從教學資源建設的維度，通過數據“印跡”，既可以知道教師建設資源的種類、數量和頻度，同時也能分析出資源使用的效度。例如，從“學習通”資源使用情況中，可以看出作業答案解析瀏覽量較多，答疑視頻瀏覽量較少。根據以往經驗，在課堂教學有效性得到保證的前提下，大多數學生比較關注自己作業的作答情況，在與正確答案對比和回看課件后能夠自行解決問題，部分學生對無法解決的問題需要觀看答疑視頻。因此，能夠初步判斷教學資源的有效性，并及時調整資源類型。

從教學設計與實施的維度，平臺統整后的課程囊括了凸顯備課組集體智慧的公共資源，也整合了凸顯教師個人教學智慧的個性化資源，能夠清晰反映備課組教學系統架構和個人創新應用路徑。通過這種共建共享的方式，組內教師可以取長補短、相互借鑒，共同發現教學中存在的問題，及時調整教學策略。

作業的有效性是影響在線教學質量的重要因素。以“數據分析常用工具”部分作業為例，教師設置了5道選擇題、1道排序題和1道編程簡答題，通過平臺作業反饋結果可知，學生客觀題目反饋較好，但主觀編程簡答題目反饋效果極差。筆者通過問卷調查，發現部分學生由于設備和軟件環境等問題未能安裝Python軟件是引發問題的因素之一，同時，對于代碼修改題目，學生缺乏解題思路技巧是引發問題的又一重要因素。綜合以上因素，筆者在后續調整了作業類型，將編程題目改編為多道選擇題目和填空題目，不僅可以為學生思維搭建階梯，還可以緩解學生因缺乏編程環境帶來的學習困擾。

2.多維度學生畫像，個性化干預學習過程

基于學生學習過程產生的數據，利用適當的數據分析方法對學生學習行為進行畫像，可以較為準確地把握各類學生學習情況，及時對學生學習過程進行個性化干預。根據學校高一年級對學生學習進行過程性評價的相關要求，結合學科和班級特點，筆者依據學習通平臺課程章節任務點、課堂測試、作業、考試等環節，設置評價指標和權重。綜合考量平臺反饋的數據和學生課堂表現，教師可以利用平臺“教學預警”功能及時提醒學生完成相關學習任務，提示學習過程中需要注意的問題。

此外，還可以基于平臺數據進行進一步的挖掘，根據分析結果進行有針對性的分層教學和分類指導。例如，從信息技術學科合格性水平考試要求出發，可以采用K-Means聚類算法[4]篩選出底部學生。底部學生呈現兩種特征：一種是作答時長較長，但正確率卻極低，說明學習態度沒有問題，需要關注學生學習能力的提升；另一種是作答時長極短，正確率極低，這類學生除了學習能力亟待提高外，可能學習態度改進是最大的問題，需要通過班級教學共同體和家校共同體合力轉變學生學習態度。