以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架研究

關(guān)鍵詞：課堂教學(xué)分析；知識(shí)脈絡(luò)；事理邏輯；教學(xué)事件；智慧課堂 【中圖分類(lèi)號(hào)】G40-057【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【論文編號(hào)】1009—8097（2025）08—0116—11【DOI】10.3969/jiss.1009-8097.2025.08.012

引言

課堂是教學(xué)發(fā)生的主要場(chǎng)所，是教育教學(xué)改革的主陣地[1]。教師要認(rèn)識(shí)課堂教學(xué)的過(guò)程，以新的過(guò)程觀(guān)重建課堂教學(xué)實(shí)踐，但僅憑直觀(guān)經(jīng)驗(yàn)，教師無(wú)法觸碰其主導(dǎo)的全部教學(xué)實(shí)事，更無(wú)法獲得專(zhuān)業(yè)性的教學(xué)理解[2Il]。2023年，教育部在《基礎(chǔ)教育課程教學(xué)改革深化行動(dòng)方案》中指出，應(yīng)當(dāng)充分利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，加強(qiáng)過(guò)程性與增值性評(píng)價(jià)，推動(dòng)數(shù)字化在優(yōu)化課程內(nèi)容與教學(xué)過(guò)程等方面的廣泛應(yīng)用[4]。在此背景下，利用智能技術(shù)分析真實(shí)課堂情境中的教學(xué)，已成為課堂教學(xué)分析的重要議題。

知識(shí)是課堂教學(xué)的邏輯起點(diǎn)，是教學(xué)具有教育性的前提[5]。教學(xué)事件是由師生共同參與的最小過(guò)程單元，其事理邏輯可以呈現(xiàn)知識(shí)建構(gòu)主體的交互過(guò)程。作為智能技術(shù)的重要組成部分，知識(shí)圖譜技術(shù)、事理圖譜技術(shù)可以分別對(duì)課堂中知識(shí)的發(fā)生邏輯、教學(xué)事件的事理邏輯進(jìn)行分析，而兩者的結(jié)合，不僅能夠深度挖掘課堂教學(xué)中的知識(shí)脈絡(luò)，還能夠有效揭示知識(shí)建構(gòu)背后的教學(xué)發(fā)生過(guò)程[7I8]。但是，現(xiàn)有研究多關(guān)注課堂交互行為分析，知識(shí)圖譜也多服務(wù)于教學(xué)而非服務(wù)于教學(xué)分析，鮮有研究從知識(shí)脈絡(luò)梳理的視角分析課堂教學(xué)。基于此，本研究應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)和事理圖譜技術(shù)，嘗試從知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的角度分析課堂教學(xué)，期望為教師理解課堂、改進(jìn)教學(xué)行為提供充足證據(jù)，并為厘清教學(xué)發(fā)生過(guò)程、發(fā)掘教學(xué)規(guī)律提供精準(zhǔn)支持。

一相關(guān)研究

1教學(xué)行為分析

教學(xué)行為分析是教學(xué)分析的主流形態(tài)，可追溯至1963年Flanders提出的互動(dòng)分析系統(tǒng)（FlandersInteraction Analysis System，F(xiàn)IAS）。當(dāng)時(shí)的教學(xué)行為分析，主要采用現(xiàn)場(chǎng)觀(guān)察的方式來(lái)記錄課堂話(huà)語(yǔ)行為。隨著錄像技術(shù)的普及和錄像設(shè)備的攜帶越來(lái)越便捷，基于課堂視頻的互動(dòng)行為分析也越來(lái)越盛行——此方法能對(duì)課堂師生表層行為進(jìn)行量化統(tǒng)計(jì)，能概括出課堂的結(jié)構(gòu)，也能通過(guò)對(duì)比獲得不同課堂、不同教師的教學(xué)特征，故受到了很多研究者的青睞[10][1]。但是，此方法因重點(diǎn)關(guān)注表層的行為數(shù)據(jù)和序列關(guān)系，而剝離了課堂活動(dòng)的實(shí)踐境脈且缺少信息內(nèi)容的說(shuō)明，導(dǎo)致無(wú)法判斷真正具有教學(xué)意義的行為[12]。因此，將教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)行為相結(jié)合進(jìn)行的分析逐漸受到研究者的關(guān)注。例如，鄭太年[13]通過(guò)提取學(xué)科術(shù)語(yǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合其頻次、時(shí)間、使用者等的分布情況，來(lái)研究教學(xué)過(guò)程中學(xué)科知識(shí)的受重視程度；楊開(kāi)城等[14]認(rèn)為學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)內(nèi)容存在互賴(lài)關(guān)系，離開(kāi)了任何一方，都難以對(duì)另一方有完整的解釋。

2教學(xué)內(nèi)容分析

教學(xué)內(nèi)容分析以課堂教學(xué)中知識(shí)內(nèi)容的分析為主，通過(guò)呈現(xiàn)知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)以及與知識(shí)有關(guān)的教學(xué)活動(dòng)，來(lái)反映知識(shí)的發(fā)生過(guò)程和教學(xué)目標(biāo)的達(dá)成情況。作為知識(shí)結(jié)構(gòu)化分析中較為成熟的一種技術(shù)，知識(shí)圖譜可以實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)的語(yǔ)義化表示和結(jié)構(gòu)化組織[15]。在教育領(lǐng)域，已經(jīng)發(fā)展出學(xué)科知識(shí)圖譜、課程知識(shí)圖譜、教育知識(shí)圖譜等相關(guān)概念[16][I][18]。教育類(lèi)知識(shí)圖譜能在不同的教育結(jié)構(gòu)中抽取學(xué)科知識(shí)并建立不同學(xué)科知識(shí)之間、學(xué)科知識(shí)與教學(xué)資源之間的語(yǔ)義關(guān)系，最后以關(guān)聯(lián)圖譜的形式呈現(xiàn)。此外，知識(shí)建模圖、知識(shí)概念圖等具有不同的內(nèi)容分析標(biāo)準(zhǔn)，不同程度上促進(jìn)了教學(xué)內(nèi)容分析方法體系的發(fā)展[19][20]。總之，將知識(shí)圖譜應(yīng)用于課堂教學(xué)分析，能夠提煉課堂教學(xué)中的關(guān)鍵內(nèi)容并展現(xiàn)這些內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系，對(duì)于認(rèn)識(shí)課堂教學(xué)中的知識(shí)建構(gòu)過(guò)程至關(guān)重要[21]。不過(guò)，現(xiàn)有研究多關(guān)注知識(shí)圖譜對(duì)教學(xué)的支持作用，而較少關(guān)注其對(duì)課堂教學(xué)分析的支持作用。

3教學(xué)行為與教學(xué)內(nèi)容融合分析

隨著研究的深入，研究者逐漸傾向于將教學(xué)行為與教學(xué)內(nèi)容相融合來(lái)完整分析課堂。教學(xué)信息論認(rèn)為，教學(xué)系統(tǒng)是由不同教學(xué)要素組成的信息網(wǎng)絡(luò)關(guān)系系統(tǒng)，教學(xué)系統(tǒng)中的教學(xué)過(guò)程可被理解為包含信息的一種時(shí)間序列，其中知識(shí)是教學(xué)信息輸入、存儲(chǔ)、輸出的關(guān)鍵要素[2][23][24]。楊開(kāi)城等[25][26]將教學(xué)系統(tǒng)理解為學(xué)生、信息媒體、教師三類(lèi)信息處理主體之間的信息流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，每一條信息流中包含知識(shí)內(nèi)容與主體行為，能夠反映出知識(shí)的建構(gòu)主體和建構(gòu)行為。事理圖譜是一種以事件為中心，用于描述事件信息和事件之間各種關(guān)系的圖譜[27]。將事理圖譜應(yīng)用于學(xué)習(xí)分析，用教學(xué)事件表征師生行為，用事理邏輯表征行為的交互過(guò)程，可實(shí)現(xiàn)對(duì)師生交互行為的分析[28]。此外，事理圖譜中的教學(xué)事件包含知識(shí)信息，故利用事理圖譜技術(shù)進(jìn)行師生交互行為分析時(shí)可以補(bǔ)充知識(shí)脈絡(luò)，獲得的結(jié)果也更能精準(zhǔn)描述學(xué)習(xí)者的知識(shí)建構(gòu)過(guò)程[29]。

概言之，教學(xué)行為與教學(xué)內(nèi)容相融合，能夠起到全面且精準(zhǔn)分析課堂教學(xué)的作用，是課堂教學(xué)分析發(fā)展的必由之路。知識(shí)脈絡(luò)是課堂教學(xué)的邏輯支柱，由知識(shí)脈絡(luò)構(gòu)建的知識(shí)空間具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性，能夠有效約束教學(xué)主體的動(dòng)態(tài)交互過(guò)程[30。基于此，本研究嘗試應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)課堂教學(xué)中的知識(shí)進(jìn)行抽取，來(lái)挖掘課堂教學(xué)知識(shí)脈絡(luò)；同時(shí)，嘗試應(yīng)用事理圖譜技術(shù)對(duì)知識(shí)背后的事件及其關(guān)系進(jìn)行抽取，來(lái)梳理課堂教學(xué)的事理邏輯。由此，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)靜態(tài)結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)建構(gòu)過(guò)程的精準(zhǔn)刻畫(huà)，從知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的視角來(lái)科學(xué)地理解課堂教學(xué)。

二以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架構(gòu)建

為實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)行為的融合分析，本研究以梳理課堂教學(xué)知識(shí)脈絡(luò)為主線(xiàn)，同時(shí)融合事理邏輯，構(gòu)建了以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“分析框架”），如圖1所示。分析框架包含兩個(gè)維度： ① 技術(shù)維度，主要應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)和事理圖譜技術(shù)，先生成課堂教學(xué)的知識(shí)圖譜和事理圖譜，再將兩個(gè)圖譜相融合生成融合圖譜； ② 分析維度，主要按照“重要知識(shí)點(diǎn)挖掘 $$ 知識(shí)演化分析 $$ 知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析 $$ 教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析”的流程，進(jìn)行以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯分析。

圖1以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架

1技術(shù)維度：融合圖譜生成

技術(shù)維度以課堂教學(xué)中的師生語(yǔ)言所轉(zhuǎn)錄成的教學(xué)文本數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和圖譜生成技術(shù)，分別生成課堂教學(xué)的知識(shí)圖譜和事理圖譜，之后借助教學(xué)事件的知識(shí)點(diǎn)屬性，生成融合圖譜。

（1）知識(shí)圖譜生成

知識(shí)圖譜生成的主要任務(wù)是將課堂教學(xué)中的知識(shí)點(diǎn)及其關(guān)系全部提取出來(lái)，并以圖譜形式顯示。知識(shí)點(diǎn)具有豐富的屬性，其屬性模型可表示為：知識(shí)點(diǎn) lt; 主體，事件，時(shí)間戳，教學(xué)環(huán)節(jié)，文本 gt; 。其中，主體是指教師、學(xué)生或教學(xué)媒體；事件對(duì)應(yīng)知識(shí)點(diǎn)發(fā)生時(shí)的教學(xué)事件；時(shí)間戳是指知識(shí)點(diǎn)發(fā)生時(shí)的具體時(shí)間；教學(xué)環(huán)節(jié)指知識(shí)點(diǎn)發(fā)生時(shí)所處的教學(xué)環(huán)節(jié)，本研究采用何克抗[31提出的智慧課堂理科教學(xué)五大環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，即創(chuàng)設(shè)情境、啟發(fā)思考、小組（自主）探究、協(xié)作交流、總結(jié)提高；文本是指與知識(shí)點(diǎn)有關(guān)的轉(zhuǎn)錄文本。知識(shí)圖譜生成的主要流程如下：首先，借用國(guó)內(nèi)較為成熟的一套開(kāi)放中文自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)——語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)（Language TechnologyPlatform，LTP），對(duì)教學(xué)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析等操作，提取全部知識(shí)點(diǎn)及其關(guān)系，再通過(guò)人工審核對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行修補(bǔ)、完善，獲得初始知識(shí)圖譜；之后，使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)程序，自動(dòng)添加知識(shí)點(diǎn)屬性模型中缺少的屬性；最后，將知識(shí)點(diǎn)及其關(guān)系用圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j存儲(chǔ)與顯示，生成知識(shí)圖譜[32]。

（2）事理圖譜生成

事理圖譜生成的主要任務(wù)是將課堂中的教學(xué)事件及其關(guān)系全部提取出來(lái)，并以圖譜形式顯示。本研究采用詹澤慧等[33]設(shè)計(jì)的教學(xué)事件本體，其屬性模型可表示為：教學(xué)事件 ?lt; 知識(shí)點(diǎn)，認(rèn)知水平，工具，學(xué)習(xí)環(huán)境，持續(xù)時(shí)間，教學(xué)環(huán)節(jié)gt;。其中，知識(shí)點(diǎn)為教學(xué)事件中包含的知識(shí)點(diǎn)；認(rèn)知水平對(duì)應(yīng)教學(xué)事件中知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知目標(biāo)水平；工具為教師在授課過(guò)程中用到的智能化或非智能化教學(xué)用具；學(xué)習(xí)環(huán)境分為線(xiàn)上、線(xiàn)下或混合學(xué)習(xí)環(huán)境；持續(xù)時(shí)間為教學(xué)事件持續(xù)的時(shí)間；教學(xué)環(huán)節(jié)為教學(xué)事件發(fā)生時(shí)所處的教學(xué)環(huán)節(jié)，仍采用智慧課堂理科教學(xué)五大環(huán)節(jié)。事理圖譜生成的主要流程如下：首先，使用LTP對(duì)教學(xué)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、命名實(shí)體識(shí)別、主體標(biāo)注、類(lèi)型識(shí)別等操作，提取全部教學(xué)事件，其中教學(xué)事件類(lèi)型參照詹澤慧等[34]設(shè)計(jì)的TSM（T表示教育者、S表示受教育者、M表示教學(xué)媒體）編碼表進(jìn)行分類(lèi)；接著，添加教學(xué)事件關(guān)系（在教育領(lǐng)域，教學(xué)事件關(guān)系一般為順承關(guān)系[35]），描述教學(xué)事件的演變過(guò)程；然后，使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)程序，自動(dòng)添加教學(xué)事件本體模型中缺少的屬性——在此過(guò)程中，若檢測(cè)到不包含知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)事件，就自動(dòng)將其刪除；最后，將教學(xué)事件及其關(guān)系用圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j存儲(chǔ)與顯示，生成事理圖譜。

（3）融合圖譜生成

融合圖譜包含知識(shí)及其屬性、知識(shí)之間的關(guān)系、教學(xué)事件及其屬性、教學(xué)事件之間的關(guān)系、知識(shí)與教學(xué)事件之間的關(guān)系等全部信息，是后續(xù)對(duì)課堂教學(xué)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)。融合圖譜生成的主要流程如下：首先，依據(jù)教學(xué)事件中包含的知識(shí)點(diǎn)屬性，使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)程序，將生成的事理圖譜與生成的知識(shí)圖譜進(jìn)行匹配、融合；之后，用圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j存儲(chǔ)與顯示，生成課堂教學(xué)融合圖譜。

2分析維度：以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯分析

（1）重要知識(shí)點(diǎn)挖掘

① 知識(shí)脈絡(luò)生成：課堂教學(xué)中知識(shí)的發(fā)生不是突然的，必然有“前因后續(xù)”。知識(shí)的發(fā)生由何種交互方式主導(dǎo)，可以從對(duì)應(yīng)的教學(xué)事件中挖掘。融合圖譜包含課堂教學(xué)中的所有知識(shí)點(diǎn)及其關(guān)系，以及知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的教學(xué)事件。因此，依據(jù)融合圖譜，便能生成整個(gè)課堂教學(xué)的知識(shí)脈絡(luò)。

② 指標(biāo)計(jì)算：按照教學(xué)信息論的觀(guān)點(diǎn)，知識(shí)的流動(dòng)是分析教學(xué)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的關(guān)鍵[3]。因此，當(dāng)生成知識(shí)脈絡(luò)獲得知識(shí)網(wǎng)絡(luò)后，便可借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的中心度和中介中心度來(lái)衡量知識(shí)點(diǎn)的重要程度[37]。其中，中心度是描述節(jié)點(diǎn)集中程度的度量指標(biāo)，可以映射使用該指標(biāo)衡量知識(shí)點(diǎn)在課堂教學(xué)的重要程度；中介中心度體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的控制能力，可以映射使用該指標(biāo)衡量知識(shí)點(diǎn)與其他知識(shí)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的程度。具體來(lái)說(shuō)，知識(shí)點(diǎn)中心度 C（x） 按照公式（1）進(jìn)行計(jì)算，其中“x的點(diǎn)入度”表示指向知識(shí)點(diǎn)x的邊的加權(quán)數(shù)量，“ x 的點(diǎn)出度”表示知識(shí)點(diǎn) x 指向其他知識(shí)點(diǎn)的邊的加權(quán)數(shù)量。

C（x）=_X 的點(diǎn)入度 +x 的點(diǎn)出度 公式（1）

知識(shí)點(diǎn)中介中心度 R（x） 按照公式（2）、公式（3）、公式（4）進(jìn)行計(jì)算。其中， G_jk 表示知識(shí)點(diǎn)j到知識(shí)點(diǎn) k 存在的所有路徑， G_jk（x） 表示知識(shí)點(diǎn)j到知識(shí)點(diǎn) k 存在的經(jīng)過(guò)知識(shí)點(diǎn)x的所有路徑，而 B_jk（x） 表示知識(shí)點(diǎn) x 控制知識(shí)點(diǎn) j 與知識(shí)點(diǎn) k 交往的能力； A（x） 表示知識(shí)點(diǎn) x 對(duì)所有知識(shí)點(diǎn)的控制能力； R（x） 是對(duì) A（x） 進(jìn)行歸一化處理，表示知識(shí)點(diǎn) x 對(duì)所有知識(shí)點(diǎn)的相對(duì)控制能力。

B_jk（x）=G_jk（x）/G_jk公式（2）

公式（3）

R（x）=2A（x）/（n²-3n+2）公式（4）

按照中心度和中介中心度表征的含義，本研究設(shè)計(jì)了知識(shí)貢獻(xiàn)度和知識(shí)關(guān)聯(lián)度兩個(gè)指標(biāo)。借助 Gephi軟件，計(jì)算出所有知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)貢獻(xiàn)度和知識(shí)關(guān)聯(lián)度，之后分別生成知識(shí)貢獻(xiàn)度圖譜和知識(shí)關(guān)聯(lián)度圖譜。根據(jù)這兩個(gè)圖譜，便能觀(guān)察到課堂教學(xué)中的重要知識(shí)點(diǎn)以及某一知識(shí)點(diǎn)與其他知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度，還可分析其他特殊知識(shí)點(diǎn)（如目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)、異常知識(shí)點(diǎn)等）的完成情況。

（2）知識(shí)演化分析

知識(shí)演化分析主要呈現(xiàn)課堂教學(xué)中的知識(shí)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)演化的過(guò)程，完成知識(shí)貢獻(xiàn)度演化圖和知識(shí)關(guān)聯(lián)度演化圖的生成。本研究借助知識(shí)點(diǎn)的時(shí)間戳屬性獲取該知識(shí)點(diǎn)的具體發(fā)生時(shí)間，結(jié)合從教學(xué)開(kāi)始到該時(shí)間點(diǎn)形成的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，先計(jì)算此時(shí)此刻知識(shí)點(diǎn)中心度和此時(shí)此刻知識(shí)點(diǎn)中介中心度，隨后以時(shí)間為軸，分別生成知識(shí)貢獻(xiàn)度演化圖和知識(shí)關(guān)聯(lián)度演化圖——此過(guò)程由 Python 語(yǔ)言編寫(xiě)算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。為清晰顯示知識(shí)演化所經(jīng)歷的具體教學(xué)環(huán)節(jié)，智慧課堂理科教學(xué)五大環(huán)節(jié)會(huì)被顯示在演化圖中。根據(jù)這兩個(gè)演化圖，可以直觀(guān)地從知識(shí)點(diǎn)隨時(shí)間演化的情況進(jìn)一步解讀課堂中知識(shí)點(diǎn)的發(fā)生過(guò)程，從而掌握某些重要知識(shí)點(diǎn)的整體演化趨勢(shì)，達(dá)到深度理解教學(xué)的目的。

（3）知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析

知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析是對(duì)重要知識(shí)點(diǎn)及其建構(gòu)過(guò)程進(jìn)行細(xì)粒度分析，過(guò)程如下：首先，借助融合圖譜，將重要知識(shí)點(diǎn)的“前因后續(xù)”提取出來(lái)以獲取知識(shí)序列，知識(shí)序列的長(zhǎng)度可依據(jù)分析目標(biāo)來(lái)確定；之后，統(tǒng)計(jì)該知識(shí)序列相關(guān)的教學(xué)事件及其轉(zhuǎn)換頻次，呈現(xiàn)該知識(shí)序列建構(gòu)的事理邏輯。通過(guò)這一分析過(guò)程，便可獲取該知識(shí)序列的建構(gòu)主體、關(guān)鍵事件、交互形式等信息細(xì)節(jié)。

（4）教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析

教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析是從整體的教學(xué)層面對(duì)與知識(shí)脈絡(luò)有關(guān)的事理邏輯做進(jìn)一步分析。不同于僅統(tǒng)計(jì)事件發(fā)生頻次的統(tǒng)計(jì)分析，滯后序列分析著重于分析事件之間的顯著轉(zhuǎn)換序列[38]。基于此，本研究采用滯后序列分析法，獲取課堂教學(xué)事件的顯著轉(zhuǎn)換序列。當(dāng)獲得課堂中的知識(shí)脈絡(luò)進(jìn)而獲得其背后的教學(xué)事件轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)后，便可按照滯后序列分析法的思路，來(lái)檢驗(yàn)一個(gè)教學(xué)事件之后另外一個(gè)教學(xué)事件出現(xiàn)的概率及其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著性[39]。借助GSEQ軟件對(duì)教學(xué)事件轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到教學(xué)事件轉(zhuǎn)換頻次和調(diào)整后的殘差表。根據(jù)滯后序列分析理論，如果Z-score gt;1.96 ，表示該轉(zhuǎn)換路徑具有顯著意義。此外，為了更直觀(guān)地呈現(xiàn)教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列，可以依據(jù)具有顯著意義的數(shù)據(jù)繪制出教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列圖譜，以直觀(guān)顯示并解讀背后的教學(xué)交互模式[40]。

通過(guò)上述流程，便可實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)課堂教學(xué)過(guò)程的多維度分析。與以固定秒數(shù)進(jìn)行課堂切分的教學(xué)交互分析不同，這種依據(jù)知識(shí)脈絡(luò)對(duì)課堂教學(xué)進(jìn)行切分進(jìn)而融合事理邏輯進(jìn)行分析的方法，緩解了課堂交互行為分析中主觀(guān)性強(qiáng)的弊端，調(diào)和了以交互行為為主、以?xún)?nèi)容知識(shí)為輔的不平衡關(guān)系，也避免了冗雜信息的干擾，將真正有價(jià)值的教學(xué)事件抽取出來(lái)，從而更加精準(zhǔn)地挖掘知識(shí)建構(gòu)視角下的課堂教學(xué)規(guī)律。

圖2課堂教學(xué)融合圖譜

三以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架應(yīng)用效果

為檢驗(yàn)以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架的可用性和有效性，本研究以廣東省 S中學(xué)的一個(gè)高一自然班的學(xué)生為研究對(duì)象，在一節(jié)“失重與超重”物理智慧課堂中進(jìn)行了分析框架的教學(xué)應(yīng)用。

1技術(shù)維度：融合圖譜生成

依據(jù)分析框架中技術(shù)維度知識(shí)圖譜生成和事理圖譜生成的流程，本研究分別生成“失重與超重”物理智慧課堂實(shí)錄轉(zhuǎn)換文本的知識(shí)圖譜和事理圖譜，并按照融合圖譜生成的流程，生成課堂教學(xué)融合圖譜，如圖2所示。在圖2中，本研究參考教學(xué)事件TSM編碼表，用深綠色結(jié)點(diǎn)表示師生交互事件、紅色結(jié)點(diǎn)表示教師與教學(xué)媒體交互事件、藍(lán)色結(jié)點(diǎn)表示生生交互事件、黃色結(jié)點(diǎn)表示學(xué)生與教學(xué)媒體交互事件，并用棕色結(jié)點(diǎn)表示知識(shí)點(diǎn)。

2分析維度：以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯分析

基于融合圖譜，本研究對(duì)“失重與超重”物理智慧課堂教學(xué)進(jìn)行了包含重要知識(shí)點(diǎn)挖掘、知識(shí)演化分析、知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析、教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析的以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯分析。

（1）重要知識(shí)點(diǎn)挖掘

本研究按照重要知識(shí)點(diǎn)挖掘的流程，依據(jù)融合圖譜生成“失重與超重”物理智慧課堂的知識(shí)脈絡(luò)。之后，本研究借助Gephi-0.10.1軟件，計(jì)算出各知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)點(diǎn)中心度和知識(shí)點(diǎn)中介中心度，并生成了知識(shí)貢獻(xiàn)度圖譜（如圖3所示）和知識(shí)關(guān)聯(lián)度圖譜（如圖4所示）。為方便顯示，后文的知識(shí)關(guān)聯(lián)度指標(biāo)數(shù)據(jù)均擴(kuò)大100倍。

圖3顯示，“重力”（49）、“失重”（48）、“超重”（37）、“加速度”（36）、“支持力”（29）、“加速”（28）、“方向”（26）等作為關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，在“失重與超重”物理智慧課堂中有較高的貢獻(xiàn)度。這與該課的教學(xué)目標(biāo)相符：認(rèn)識(shí)超重、失重現(xiàn)象，知道產(chǎn)生超重、失重現(xiàn)象的條件。因此，這些關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)即為促使教學(xué)目標(biāo)達(dá)成的重要知識(shí)點(diǎn)。

圖4顯示，“加速度”（19.1）、“失重”（17.8）、“重力”（17.5）、“拉力”（11.2）、“方向”（8.3）、“支持力”（7.5）等知識(shí)點(diǎn)在整個(gè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中與其他知識(shí)的關(guān)聯(lián)十分緊密，對(duì)于串聯(lián)起整節(jié)課的知識(shí)內(nèi)容發(fā)揮了重要作用。

（2）知識(shí)演化分析

依據(jù)分析框架中的知識(shí)演化分析流程，本研究計(jì)算了此時(shí)此刻知識(shí)點(diǎn)中心度和此時(shí)此刻知識(shí)點(diǎn)中介中心度，生成了知識(shí)貢獻(xiàn)度演化圖（如圖5所示）和知識(shí)關(guān)聯(lián)度演化圖（如圖6所示）。

圖5知識(shí)貢獻(xiàn)度演化圖

圖6知識(shí)關(guān)聯(lián)度演化圖

圖5顯示了整節(jié)課中重要知識(shí)點(diǎn)在哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)、其貢獻(xiàn)度在哪個(gè)環(huán)節(jié)明顯上升等信息。例如，“重力”的知識(shí)貢獻(xiàn)度在前期的創(chuàng)設(shè)情境、啟發(fā)思考兩個(gè)環(huán)節(jié)迅猛增長(zhǎng)，但在兩次小組（自主）探究環(huán)節(jié)均較為平緩；在中期的創(chuàng)設(shè)情境、啟發(fā)思考兩個(gè)環(huán)節(jié)又有所增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)趨勢(shì)不如前期；在后期的創(chuàng)設(shè)情境、啟發(fā)思考、總結(jié)提高等環(huán)節(jié)，再次出現(xiàn)了迅猛增長(zhǎng)。從教學(xué)環(huán)節(jié)來(lái)看，小組（自主）探究環(huán)節(jié)的知識(shí)點(diǎn)加工較少，這與實(shí)際情況相符，因?yàn)樵谛〗M（自主）探究環(huán)節(jié)，教師與學(xué)生的交互更多地發(fā)生在小組內(nèi)。從整體演化來(lái)看，可以看到“重力”“加速度”“失重”“超重”“支持力”等知識(shí)點(diǎn)基本貫穿了整節(jié)課，說(shuō)明在本節(jié)課中這些知識(shí)點(diǎn)是學(xué)習(xí)的重點(diǎn)。考慮到本節(jié)課的目標(biāo)是掌握“失重和超重”，顯然本節(jié)課中相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)貢獻(xiàn)度符合課程目標(biāo)要求。

圖6顯示，在整節(jié)課的前半部分，“拉力”“重力”“速度”“靜止”“方向”等知識(shí)點(diǎn)一直處于知識(shí)關(guān)聯(lián)的重要位置，說(shuō)明教學(xué)前期更多地圍繞這些知識(shí)點(diǎn)展開(kāi)；而到了整節(jié)課的后半部分，“加速度”“拉力”“重力”“失重”“支持力”等知識(shí)點(diǎn)逐步承擔(dān)起知識(shí)關(guān)聯(lián)的作用且其作用越來(lái)越重要，說(shuō)明教學(xué)中后期更多地圍繞這些知識(shí)點(diǎn)展開(kāi)。進(jìn)一步分析具體的知識(shí)點(diǎn)，可以看出： ① “失重”自500s后出現(xiàn)至2000s前，知識(shí)關(guān)聯(lián)度一直徘徊在9.0左右；2000s后“失重”的知識(shí)關(guān)聯(lián)度呈上升趨勢(shì)，一直穩(wěn)步持續(xù)至17.8左右，說(shuō)明此知識(shí)點(diǎn)貫穿于整個(gè)教學(xué)過(guò)程，且逐步上升至前列，由此凸顯了此知識(shí)點(diǎn)在整個(gè)課堂教學(xué)中的重要程度。 ② “加速度”自400s左右出現(xiàn)后，其關(guān)聯(lián)度便一直維持較低水平到2100s左右，說(shuō)明在這段時(shí)間里，此知識(shí)點(diǎn)不是教學(xué)的重點(diǎn)；而在2100s后，“加速度”的關(guān)聯(lián)度陡然上升，在2300s左右上升至最高點(diǎn)并持續(xù)到教學(xué)結(jié)束，而這段時(shí)間處于啟發(fā)思考環(huán)節(jié)，說(shuō)明在啟發(fā)思考環(huán)節(jié)此知識(shí)點(diǎn)受到了重點(diǎn)關(guān)注。

（3）知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析

對(duì)比分析知識(shí)貢獻(xiàn)度、知識(shí)關(guān)聯(lián)度這兩個(gè)指標(biāo)中知識(shí)點(diǎn)的排名，可知“失重”“加速度”“方向”的排名均靠前，故本研究選取“失重-加速度-方向”進(jìn)行知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析。在這個(gè)知識(shí)序列中，“失重-加速度”共發(fā)生12次、“加速度-方向”共發(fā)生10次，其對(duì)應(yīng)的教學(xué)事件轉(zhuǎn)換圖如圖7所示。

圖7知識(shí)序列對(duì)應(yīng)的教學(xué)事件轉(zhuǎn)換圖

圖8教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列圖譜

圖7顯示，除學(xué)生回答（SA）外，其余教學(xué)事件均由教師主導(dǎo)，反映了教師在“失重-加速度-方向”這個(gè)知識(shí)序列的建構(gòu)過(guò)程中起主要作用。在此知識(shí)序列產(chǎn)生的事理邏輯中，教師講授（TS）、教師反饋（TF）、展示作品（TST）與其他教學(xué)事件關(guān)聯(lián)密切，且 TSTS （轉(zhuǎn)換6次）、 （轉(zhuǎn)換3次）、 TFTS （轉(zhuǎn)換2次）等教學(xué)事件的轉(zhuǎn)換頻次較高，說(shuō)明“失重-加速度-方向”這個(gè)知識(shí)序列的建構(gòu)主要圍繞教師講授、教師反饋、展示作品這三個(gè)教學(xué)事件及其轉(zhuǎn)換展開(kāi)。

（4）教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析

本研究按照分析框架中教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)化序列分析的流程，得到整節(jié)課的教學(xué)事件轉(zhuǎn)換頻次數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示：教學(xué)事件轉(zhuǎn)換頻次較高的是TS $$ TS（334次）、TT $$ TT（97次）、 TQSA （88次）、TF $$ TS（69次）、TST $$ TS（55次）、TF $$ TF（51次）。可見(jiàn)，本節(jié)課的教學(xué)事件基本以教師（T）主導(dǎo)為主，體現(xiàn)出講授型課堂的典型特征，但并不能說(shuō)明這些序列是需要關(guān)注的教學(xué)事件轉(zhuǎn)換序列，還需進(jìn)一步對(duì)教學(xué)事件轉(zhuǎn)換序列進(jìn)行顯著性分析。借助GESQ5.1軟件計(jì)算教學(xué)事件的轉(zhuǎn)換頻次，本研究得到了調(diào)整后的殘差表。根據(jù)滯后序列分析理論，本研究挑選出具有顯著意義（Z-score gt;1.96 ）的教學(xué)事件轉(zhuǎn)換序列，繪制了教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列圖譜，如圖8所示。

圖8顯示，本節(jié)課具有如下典型特征： ① 以教師為主的傳統(tǒng)講授，表現(xiàn)為T(mén)T $$ TT（Z-score ：=22.66 ）、TS $$ TS（Z-score =21.48? ）、TD $$ TQ（Z-score ：=8.69 ）、TF $$ TS（Z-score ：=6.7 ）、TT $$ TD（Z-score ：=6.59 ）等教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列均以教師主導(dǎo)為主，即教師主導(dǎo)了整個(gè)教學(xué)的知識(shí)建構(gòu)過(guò)程。 ② 以學(xué)生為主的探究學(xué)習(xí)，表現(xiàn)為 SVSV （Z-score ）、 SDSD （Z-score ：=18.51 ）、SD $$ SPD（Z-score=10.21）、SPD （Z-score ：=9.77 ）、Sv $$ SPD（Z-score ）等教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列均以學(xué)生主導(dǎo)為主，即學(xué)生在模擬仿真、言語(yǔ)討論、數(shù)據(jù)處理、做實(shí)驗(yàn)等過(guò)程中主動(dòng)習(xí)得知識(shí)。 ③ 以教師和學(xué)生交互為主的教學(xué)交互，表現(xiàn)為師生言語(yǔ)互動(dòng)—一教師提問(wèn)后學(xué)生回答（ TQSA ，Z-score=23.64）、學(xué)生回答后教師反饋（ SA TF，Z-score ：=8.38 ），以及其他形式的師生互動(dòng)，如教師發(fā)送題目后，學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)處理（ （TSQSPD ）或言語(yǔ)討論（ ΔTSQSD ）；教師播放完視頻后學(xué)生觀(guān)看（ ），觀(guān)看完畢后教師提問(wèn)（ ；教師布置任務(wù)后，學(xué)生進(jìn)行仿真模擬（ TTSV ）；學(xué)生處理數(shù)據(jù)后，教師展示學(xué)生的作品（SPD $$ TST），或者教師給出新的指示（ ），之后學(xué)生繼續(xù)做實(shí)驗(yàn)（ ?ΔTISCD ）。

四結(jié)論與建議

1研究結(jié)論

本研究構(gòu)建了以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架，旨在通過(guò)應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)和事理圖譜技術(shù)，自動(dòng)挖掘課堂教學(xué)中的知識(shí)點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的教學(xué)事件，并通過(guò)圖譜融合分析，揭示課堂教學(xué)中的知識(shí)發(fā)生邏輯及其背后的事理邏輯，其創(chuàng)新了課堂教學(xué)的分析框架。

通過(guò)在一節(jié)“失重與超重”高中物理智慧課堂中進(jìn)行分析框架的教學(xué)應(yīng)用，本研究驗(yàn)證了該框架的可用性和有效性： ① 應(yīng)用兩類(lèi)圖譜技術(shù)，獲得了該節(jié)課中所有知識(shí)點(diǎn)及其相關(guān)的教學(xué)事件； ② 通過(guò)重要知識(shí)點(diǎn)挖掘，明確了該節(jié)課的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)及其貢獻(xiàn)度； ③ 通過(guò)知識(shí)演化分析，揭示了該節(jié)課中不同教學(xué)環(huán)節(jié)關(guān)注的重點(diǎn)，如“加速度”在啟發(fā)思考環(huán)節(jié)受到了重點(diǎn)關(guān)注； ④ 以“失重-加速度-方向”知識(shí)序列為例，通過(guò)知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析，明確了此知識(shí)序列的建構(gòu)主體、教學(xué)事件及轉(zhuǎn)換邏輯； ⑤ 通過(guò)教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析，得到了該節(jié)課中知識(shí)脈絡(luò)背后的教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列，揭示出該節(jié)課的典型特征。

綜上所述，本研究提出的分析框架能夠揭示知識(shí)脈絡(luò)，并融合事理邏輯對(duì)課堂教學(xué)進(jìn)行有效分析，不僅有助于教師總結(jié)教學(xué)規(guī)律、深化教學(xué)理解，為其教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)施提供重要的反思工具，也能幫助教師更準(zhǔn)確地把握學(xué)生知識(shí)學(xué)習(xí)的進(jìn)展與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從而為促進(jìn)學(xué)生的發(fā)展提供更精準(zhǔn)的教學(xué)干預(yù)。

2應(yīng)用建議

為了進(jìn)一步推動(dòng)以知識(shí)脈絡(luò)融合事理邏輯的課堂教學(xué)分析框架在教育實(shí)踐中的應(yīng)用，本研究根據(jù)分析框架的核心功能和應(yīng)用效果，提出以下應(yīng)用建議：

① 教師應(yīng)靈活使用分析框架以滿(mǎn)足課堂教學(xué)與專(zhuān)業(yè)發(fā)展需求。首先，分析框架提供了重要知識(shí)點(diǎn)挖掘、知識(shí)演化分析、知識(shí)序列與事理邏輯細(xì)粒度分析、教學(xué)事件顯著轉(zhuǎn)換序列分析四個(gè)分析維度來(lái)進(jìn)行課堂教學(xué)分析，教師可以根據(jù)具體教學(xué)場(chǎng)景選擇合適的分析維度。其次，分析框架的應(yīng)用不要局限于課后分析，教師可以在課堂中實(shí)時(shí)使用此分析框架對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行反思和調(diào)整。例如，通過(guò)分析課堂中知識(shí)動(dòng)態(tài)演化的過(guò)程，教師可以及時(shí)識(shí)別學(xué)生對(duì)某些知識(shí)點(diǎn)的掌握進(jìn)度，從而靈活調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和策略。再次，分析框架能夠揭示學(xué)生在知識(shí)建構(gòu)中的關(guān)鍵點(diǎn)與困難點(diǎn)，教師可以依據(jù)分析結(jié)果，為學(xué)生提供更加個(gè)性化和有針對(duì)性的教學(xué)反饋。最后，教師可以通過(guò)分析框架提供的數(shù)據(jù)與反饋，識(shí)別自身教學(xué)中的優(yōu)勢(shì)與不足，進(jìn)而持續(xù)改進(jìn)，提升自身的專(zhuān)業(yè)能力。

② 研究者應(yīng)靈活拓展分析框架以滿(mǎn)足課堂教學(xué)分析需求。首先，研究者可以進(jìn)一步擴(kuò)展分析框架的理論視角，如結(jié)合認(rèn)知科學(xué)、學(xué)習(xí)科學(xué)等多學(xué)科理論，揭示課堂教學(xué)活動(dòng)與學(xué)生學(xué)習(xí)之間的深層關(guān)聯(lián)。其次，研究者可以應(yīng)用分析框架進(jìn)行不同教學(xué)環(huán)境、學(xué)科、地區(qū)等的對(duì)比分析，從而豐富教學(xué)數(shù)據(jù)，深度挖掘教學(xué)特征或教學(xué)規(guī)律。最后，研究者可以通過(guò)集成更多學(xué)科特定的知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)與事件數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升分析124框架在課堂教學(xué)分析中的適用性與精準(zhǔn)度。

③ 學(xué)校或企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)多方面支持以滿(mǎn)足課堂教學(xué)服務(wù)需求。一方面，學(xué)校或企業(yè)應(yīng)為分析框架的應(yīng)用提供技術(shù)支持，包括硬件設(shè)施、軟件工具等，確保分析框架能夠在教學(xué)過(guò)程中順暢運(yùn)行。另一方面，學(xué)校或企業(yè)應(yīng)為教師和研究人員提供培訓(xùn)支持，幫助他們深入理解分析框架的應(yīng)用方法和功能特點(diǎn)，提升其在實(shí)際教研中的應(yīng)用能力。

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Research on the Classroom Instruction Analytical Framework Integrating Knowledge Context with Event Logic

LI Tong-De ZHAN Ze-Hui[Corresponding Author] LI Ting-Ting ZHENGLin-lin JI Yu （SchoolofInformationTechnologyinEducation，SouthChinaNormalUniversityGuangzhou，Guangdong，China0631）

Abstract： Clasrooms are the primaryarenaforeducational reform，with knowledge serving as thelogical startingpointof instruction，whilethelogicofteachingevents presents theinteractiveprocessofknowledgeconstruction.Howtodeeplyexplore the knowledge contextinclassroom teaching byusing inteligent technologiesandanalyze theunderlying evenlogic，hereby extracting the truly valuable teaching proces，has becomea critical research direction for improving the qualityofclasroom teaching.Therefore，thispaper firstlyconstructedaclasroom teachinganalysis frameworkthatintegrated knowledgecontext withtheeven logic，with the primary focus onmapping the knowledge trajectoryin clasroom teaching.Subsequently，the framework was applied in a highschool physics smart classroom lessonon“Weightlessness and Overweight”，demonstrating its usabilityandeffectivenes.Theresultsindicatedthat with thehelpofthis framework，the knowledgecontext inclassroom teachingand theunderlying evenlogiccanbeclearlypresented，and important knowledgepointsand theirevolution procees， as well as thesignificant transformationsequencesofteaching eventsandothercharacteristicsofclasroom teachingcanbe revealed.Thisstudy innovatedthe analyticalframeworkofclasroom teaching andconducts teaching aplications， whichcan provide both theoretical reference and practical guidance for smart teaching.

Keywords： classroom instructionanalysis; knowledge network; event logic;teachingevent; smartclasoom