混合式教學模式中的師生互動行為分析方法架構研究

張雪昂 楊志超 李小燕 劉小亮

1.東華理工大學核科學與工程學院 江西南昌 330013;2.東華理工大學地球物理與測控技術學院 江西南昌 330013

信息技術的飛速發展使高等教育的教學模式產生了翻天覆地的變化[1]。以翻轉課堂、MOOC、SPOC等作為典型代表的混合式教學突破了傳統教學中的時空觀念,實現了優質教育資源共享,突出了自主學習與創新培養[2]。未來較長時間內,混合式教學將成為教學改革的重點。但是,混合式教學是一個相對新穎且復雜的學習模式,與傳統教學模式的區別不僅在于應用信息技術等外在差異,而且學生心理、情感、行為等內在因素也隨之變化。在線教學過程中,雖然信息技術豐富多樣,學習方式靈活自主,但教師的監督監控則相對減弱,不能較好地掌握學生學習效果,無法保障教學質量。教學過程中,師生互動是影響教學質量的重要行為[3]。例如,在傳統課堂上,言語、行為、情感、技術等多維互動推進了教學內容的講授、理解與應用過程。但是,通過對本院幾門專業課程的師生調研中,當前在線教學過程的師生之間缺乏有效互動,而且總體教學互動水平偏低,無法激發學生的學習情趣,不能有效落實教學內容,缺乏監督學生學習進程,最終阻礙了學生對于專業知識的掌握與吸收。而且,以實踐能力培養為主的線下教學中,學生在實驗、項目中與教師的技術性互動相對缺乏,教師不能提出引導性問題和啟發式交流,通常只是完成驗證性實驗,而鮮有深層次的理解和擴展技術應用,限制了學生創新能力的培養。因此,為解決上述問題,本文從互動視角入手,提出混合式教學模式中的師生互動行為分析方法架構,繼而通過分析與評價教學互動構建有效互動策略,提升教學質量。

1 理論研究

本研究面向混合式教學模式中的師生互動行為,涉及的理論包括社會語言學、對話教學理論、互動假設理論、交往教學理論[4]。其中,將混合式教學分成線上、線下兩方面分別進行師生互動行為研究,如圖1所示。

圖1 本文研究的理論基礎

線上教學部分著重理論,夯實基礎知識、概念、方法,因此,師生之間主要以言語互動為主。當前以弗蘭德斯互動分析系統—FIAS及其改進的ITIAS、iFIAS、ARSIAS等應用最為廣泛[5]。針對現代教育技術下的教學環境轉變,顧小清和王煒提出了基于信息技術的互動分析編碼系統(ITIAS),在FIAS的分類基礎上細化擴充至18類,并添加了對于課堂信息技術互動的分析[6]。針對線上教學的特殊環境,強調教師與學生的主—客體的明顯變化,將學生的言語行為權重加大,分類細化,逐步弱化教師的作用,形成線上教學言語互動行為理論[7]。

而線下教學部分著重實踐應用,強調對基礎知識的消化、外延和應用,因此,師生之間的互動除了言語之外,還擴展到情感、肢體、技術互動等,形成更加全面的綜合互動行為。以S-T、CLASS等當前應用較好的課堂互動評估系統為基礎,結合專業對于實踐能力的著重培養,突出問題導向、項目驅動、科技創新訓練等特色,細化技術互動內容,強調學生的主體作用,形成線下教學綜合互動行為理論[8]。Pianta提出的《CLASS指南》課堂互動評估系統,在國外得到了廣泛應用和認可[9]。CLASS理論基于“學生和成人之間的相互作用是學生發展與學習的主要機制”,將師生之間的相互影響分為三個維度:情感支持、班級管理、教育支持。將師生關系分為六大類:依賴型、積極參與型、不良型、普通型、憤怒/依賴型、不參與型。Scott L.Graves等人應用CLASS情感支持維度的觀察,研究表明教師對于學生的情感支持會影響學生問題行為的發展[10]。Claire Cameron Ponitz通過使用CLASS進行觀察,發現在互動效果好的課堂中,學生更傾向于高水平的參與行為[11]。

2 混合式教學中師生互動行為分析方法架構

根據上述理論,將混合式教學模式中的師生互動行為分析方法架構分為線上及線下模式兩部分,如圖2所示。

圖2 師生互動行為分析方法架構

2.1 師生互動行為編碼系統

首先,混合式教學模式下,線上教學言語互動行為分成12大類,特別對教師的啟發式提問和引導式互動進行強化權重,使教師從傳統知識性提問逐漸轉化到對學生獨立思考能力的提示。其次,針對學生方面,加強主動提問、主動分析問題及解決問題等互動的權重,并進一步細化,著重強調以學生為主體的混合式教學特征。此外,對于互動形式,除了言語之后,應用教學管理系統開展的技術性互動也被賦予編碼,從而最大限度地使師生發揮線上教學的優勢。對于線下教學部分,著重突出實踐與應用,構成綜合式互動行為。行為種類分為言語、情感、技術互動三大類,其中情感互動主要突出教師對學生學習熱情的調動和主觀能動性的激發。而對技術互動,再細化為經典理論、方法驗證與研究探索三大類,同樣突出學生對知識的內涵理解和外延擴展。總體來看,強化學生的主體性,弱化教師行為權重。整個編碼過程對于課程性質,例如理論教學占比較大的公共課、基礎課,和實踐應用為主的編程課、技術課也進行了充分考慮,避免應用同一標準評價不同性質課程。

2.2 師生互動行為記錄方法

對于線上教學部分,采取合適的采樣間隔(1s),應用計算機軟件對師生言語互動行為進行記錄。針對龐大數據量,本研究擬基于機器學習——卷積神經網絡方法對師生不同類別的言語行為進行自動識別,即對上述分好類的言語行為進行采樣、識別、去噪。樣本越大,后期識別算法越快速、準確,然后應用Python語言編程,自動識別互動行為。

對于線下教學,應用手持便攜式設備,分別對教師和學生的行為進行錄制,得到實踐教學實錄。然后結合上述已分類的言語、情感、技術互動行為進行識別。本部分工作量較大,因此以學生的行為為主。

2.3 師生互動數據處理方法

對于上述采集、記錄的師生互動行為,將數據按照“前后交叉”方式結成“序對”,形成數據矩陣;再根據互動行為變量指標及計算公式,從定量角度處理數據;最后通過矩陣圖和定量計算結果分析課堂行為比率、課堂氛圍、教師行為結構和學生行為結構等內容,最終以曲線圖的形式更加形象地加以展示。

3 效果與結論

本文提出了面向混合式教學模式的師生互動行為分析方法架構,并在我院輻射防護與核安全專業的“核儀器與方法”課程中進行了試驗。

其中,線上教學部分,仍然以教師講授為主,說明在儀器電路、嵌入式系統、存儲器等理論知識體系構建過程中,教師所占話語權較多,后期需提高與學生的言語互動。同時,線上教學中增加了實踐生產(教學視頻)操作環節,使學生了解儀器結構,感受儀器實際生產過程。此外,教師刻意設計了許多開放性問題,啟發學生獨立思考,促進師—生互動和生—生互動。線下教學的實驗部分中,應用核儀器技術解決實際問題,教師準備了大量技術性問題,增強了對學生獨立思考能力的引導,同時加強了和學生的情感互動,激勵了學生自主學習、自主解決問題的潛力。因此,在“核儀器與方法”課程中,線上與線下課堂的互動效果得到提升,師生言語、行為、情感互動比例恰當。

因此,通過本文的研究,在線上(理論)課堂,師生互動主要體現在提問與回答,教師的引導性提問增強了學生的學習熱情。在線下(實踐)課堂,學生成為主體,在軟、硬件操作和實驗中,師生互動行為種類增加,效果增強,提升了對學生的實踐與創新能力的培養。

4 展望

(1)當前大學教育中,課堂已經不是教學的唯一陣地。綜合性實驗以及產學研聯合培養方式所涉及的比重越來越高,對于學生實踐能力(尤其是工科專業)的要求逐步提高。因此,后續應針對非教學課堂環境下,例如實驗室、工程中心、實踐基地的師生互動行為進行分析與評價,以提高學生的實踐能力和創新能力。

(2)當前的本科教育,要求培養通才、全才,以適應未來社會的要求。因此,后續擬將本研究思路和方法擴展到文科、理科等其他專業,提高所有類型課堂的教學質量,對于綜合性人才的培養具有積極意義。