交互课堂量化评优模型的构建与应用

1、    交互课堂量化评优模型的构建与应用    摘要：课堂评价是教学研究的永恒主题，教学交互是未来课堂的核心，客观评价课堂教学交互有助于掌握课堂教学质量和效果。当前采用数据挖掘技术对课堂进行量化评价的研究主要集中在高等学校，基础教育的课堂量化评价要么由专家借助评价指标完成，要么由教师观察师生课堂言语行为凭借公式判断，这些都有一定主观性和局限性。交互课堂教学评优工具的研究既可以促进平等教学竞争和教师专业发展，也可以挖掘有效教学交互的关键特征，改善课堂教学效果。基于交互白板课堂的量化评优模型，采用k-means算法，将有特征差异的全国中小学交互式电子白板学科

2、教学大赛一等奖课堂实录编码结果进行聚类，把类中心与待测课堂实录编码数据做等级变量相关分析，依据变量相似程度实现对待测课堂实录优秀与否的判断。仿真实验结果表明，模型是有效的，且与传统方法相比，在非优秀课堂实录筛选和对比方面更具说服力。关键词：课堂评价，教学交互，评价模型，相似变量，数据挖掘一、引言在课堂量化评价研究中，数据挖掘因集成了众多学科中成熟的工具和技术而被广泛应用。pattanasri等（2013）认为学生可以明确地报告自己的课堂理解，采用机器学习技术根据理解水平对演示幻灯片进行分类，通过数据分析寻找造成演示理解差的原因，以此对课堂教学进行客观评价。黄玉萍等（2013）利用apriori

3、算法，结合sql查询语言挖掘隐藏在教师教学评价系统中的信息，以分析教师课堂教学效果与教师素质之间的关系。郭秀娟等（2009；2010）应用k-means聚类算法和模糊聚类方法对教师授课情况进行分析，较好地实现了课堂教学的量化评价。这些研究都集中在高校，很大原因在于数据挖掘所分析的课堂效果数据是由学生评教产生。高校学生作为成人学习者，在教师评价系统的帮助下，能够较为客观、自主、独立地完成评教操作，数据的真实性和有效性可以保证。而对于基础教育领域的课堂教学效果客观分析，由于缺乏数据，要么依靠专家借助评价指标完成，有一定主观性；要么通过观察师生课堂言语行为，凭借简单公式判断，有一定局限性。许亚峰等（

4、2013）提出教学交互的本质是教学信息在教学主体间的流动，师生、生生以及师生与媒体之间交互的程度直接影响着整个课堂的质量和效果，因此互动是未来课堂的核心，能够客观评价课堂教学交互就显得格外重要。电子白板作为未来课堂一种有效的交互支持技术，前期的研究主要集中在以下几个方面：第一，使用态度。例如mathews-aydinli等（2010）研究了土耳其学生和教师对英语课堂使用交互白板的态度转变。第二，教学理念。例如mohon（2008）提出应用交互白板的课堂教学理念和策略有明显改变。第三，教学模式。例如gillen等（2008）使用交互白板资源的连续性在小学科学课堂中支持多模式教学。第四，教学案例。

5、例如，cutrim-schmid（2008）提出在英语课堂上配备了交互电子白板后的潜在教学收益和缺陷。第五，教学效果。例如warwick等（2008）提出小学教师以交互白板作为学生协作学习和知识建构的工具来提升教学效果。总之，目前对交互白板支持的课堂教学的量化评价研究很少。交互课堂教学评优工具的研究既可以促进平等教学竞争和教师专业发展；也可以挖掘有效教学交互的关键特征，改善课堂教学效果。以交互白板为例的量化评优模型研究，是对交互技术支持的课堂教学量化评价的一个有益探索。二、相关研究课堂评价是教学研究的永恒主题，国内外有代表性的课堂量化评价工具不少，例如国外的弗兰德斯互动分析系统、拉格的记号体系

6、、霍普金斯的教师反应记录表、nina spade等的交际法教学观察量表等；以及国内的量化评价工具，如吴永军等的小学课堂交往时间表、崔允漷的licc模式和李万春等的基于信息熵的课堂教学过程量化评价模型等（程岭，2013）。许多课堂量化评价工具之间有着内在联系，但适用的场合及评价功能差异较大。下文就常用于基础教育领域课堂交互分析的两种量化工具做简要介绍。flanders（1963）提出的弗兰德斯交互分析系统（简称fias），主要为课堂教学中师生言语交互的行为提供编码方案和统计公式，使教师能够从编码数据中了解和反思课堂教与学言语行为，为客观课堂评价奠定了基础。其不足一是fias因时代限制，未考虑学生

7、、教师在教学过程中与教学媒体的交互，交互主体考虑不足；二是主要考虑言语行为交互，对其他交互行为，例如教师示范、学生练习等未分析，交互类型考虑不足。顾小清等（2004）提出的基于信息技术交互分析系统（简称itias）是在对fias的分类进行细化和完善后提出的。itias主要更新了编码表，但修改后的编码表对媒体应用上的考虑仍然缺乏，只有教师使用技术、学生使用技术、技术作用学生三类。交互白板在中小学课堂已广泛使用，hennessy等（2007）认为交互式电子白板的课堂具有其特有的教学方法和教学策略，因此itias系统不考虑媒体交互特性的做法很难支持该类课堂的具体分析。三、交互课堂量化评优模型建立评优

8、模型建立的思想是：依据特定编码标准，利用课堂观察获取特定获奖等级课堂实录集的编码数据，通过聚类算法对实录集中样本编码数据进行分类，将待测课堂实录的编码数据与聚类各中心数据做相关性分析，以两变量相似程度预测待测课堂实录的评优结果。交互课堂实录评优经过编码、聚类和比较三个重要处理阶段，如下图所示。1.编码中小学课堂教学效果可以通过实施课堂观察，以符号记录重要教与学行为，利用计算机辅助软件帮助分析得到。因此判定待测课堂实录的第一个阶段是建立编码表。编码表力求简单易操作，并能够充分体现现有课堂的交互特征。（1）建立编码表构建编码表的课堂实录选自第四届全国中小学交互式电子白板学科教学大赛一等奖课堂实录。

9、此次大赛共评选出小学一等奖224名，中学一等奖80名。采用随机抽样，由多名一线教师利用自身学科敏感性，在一等奖课堂实录中选取样本小学42份和中学18份，一共60份样本构成主要教与学行为提取对象。通过观察发现，这些行为都体现出一定的交互性，符合交互现象是教学活动的基本特征。教学交互是一种发生在学生和学习环境之间的事件，包括学生和教师、学生和学生、学生和各种物化资源之间的相互交流和相互作用（beauchamp et al.，2010；舒娜等，2010）。以此为依据，研究人员邀请往届交互式电子白板学科教学大赛获奖教师为专家，通过对60份大赛课堂实录的观察，利用德菲尔法筛选出40个主要交互式电子白板课

10、堂教与学行为。依据大赛公布的执教者现场说课或上课荣获第一名为抽样条件，从初始筛选的60份大赛课堂实录中再次抽出14份一等奖课堂实录作为分类抽样样本，如表1所示。层层筛选的目的是为了确保样本在学科教学中既具有代表性，又能体现最优教学效果。对表1中14个样本进行40个主要教与学交互行为次数记录，得到表2所示数据。建立编码表的首要任务就是筛选必要行为。40个行为中呈现总数不足样本总数的被认为不是优秀课堂必要交互行为，因此删除序号3、10和11等16个交互行为。其中序号3“显示ppt”呈现总数仅为7，似与实际教学情况矛盾。分析发现，这是因为多数观察者难以分辨实录中的白板课件和ppt课件，仅能统计课件呈

11、现的信息表现形式，例如文字、图形、视频和动画等。删除这个行为一能解决观察者判定难问题，二能淡化软件对教学交互的影响。观察每个课堂实录统计数据，出现单一样本对观察特征影响过大问题，因此采用删除或合并方式解决。例如序号39“实物教具”在9个样本中统计值为0，某一样本中统计值为7。分析认为由于计算机软件的仿真性逐步提高，实物教具有逐步被取代的趋势，所以删除序号39代表的交互行为。同样，某一样本的“访问网络”行为呈现数目与该行为总值之比大于50%。分析认为在样本中分布差异较大应与硬件环境支持和课程内容选择有关，而且“访问网络”、“操作对象”和“应用程序”三项在某些教学过程中不能清晰界定。例如访问数学专

12、题网站时，通过控制网站提供的按钮对正方体进行旋转，不方便归类于“访问网络”或“操作对象”；或某些学科辅助应用程序可以支持网络访问，不方便归类于“访问网络”或“应用程序”。因此把这三项合并为“效果修饰”一项，共同的特征都是为了加强呈现效果而采用的提效手段，并能直观反映教师的信息素养，让其课堂的开放性、专业性更强。某一样本“视频动画”行为呈现数目与该行为总值之比大于50%，分析认为在样本中分布差异较大应与执教者的教学媒体选择偏好有关。为避免教师过分重视媒体表现而忽视与学生交互，依据教育资源建设技术规范（余胜泉等，2002）对媒体素材类型的界定，本研究把引发不同媒体表现形式的行为进行合并，即把“显示

13、图片”、“显示文本”、“视频动画”和“播放音频”四项合并为“呈现形式”一项。这样余下行为未出现单一样本对总值影响过大问题。“书写文字”、“批注勾画”和“绘制图形”三项行为合并为“电子板书”，既能体现与“呈现形式”行为的差异，便于教师编码，又能突出板书技能的重要性。“主动回答”和“被动回答”两项行为合并为“学生回答”，原因在于课堂上有很多因素促使学生举手回答问题，但不能由此判断学生主动与否，故合并。把“学生讨论”修改成“师生讨论”，因为学生讨论过程中，教师必须参与其中，才能很好地引导与组织，保障集体讨论活动有序进行，而两个或多个学生的对话交流并不能统计进入该项，故修改。研究还效仿flanders

14、（1963）增加了“沉寂混乱”行为来评价课堂交互的有效性，以明确界定其是影响教学开展情况的编码。例如授课过程中，因为教师对交互白板操作不熟练或者授课思路不连贯，造成课堂中一段时间没有有效交互，表现在教师频繁操作白板却无法得到希望结果，学生不知所措造成混乱状态；或者教师提出问题后学生无响应，学生表现为沉寂状态，教师无法继续开展教学。建立编码表的第二项任务是选取编码符号集，综上所述，本研究对40个主要交互行为进行删除合并，最终确认以编码0到f共16个符号为代表的16个重要交互行为，详见表3。此编码表采用16个符号表示交互式电子白板课堂中16种重要的交互行为，借鉴计算机十六进制符号表示编码符号，包含

15、“0-9”的数字和“a-f”的字母，这些符号在键盘上的位置便于观察者在计算机辅助软件中快速完成记录。这种表示方式和表示内容得到往届交互式电子白板学科教学大赛获奖教师的认可。（2）确定编码规则编码规则包括取样间隔和记录准则。课堂观察的相关研究通常采用时间取样和事件取样。本研究采用便于新手教师掌握的时间取样，根据永岡慶三（1983）提到的多数课堂上教师或学生发言状态持续时间在24秒，故设定2秒的固定取样时间间隔。记录准则大致分为三方面：第一，每间隔2秒观察者就依照编码表记录课堂实录中出现行为的对应符号，这样一节4050分钟的课大约有12001500个编码，利用计算机辅助软件统计不同行为出现的总次数

16、。第二，为了帮助观察者准确判断课堂实录中出现的交互行为，建立详细记录规则，例如2秒内出现多次相同行为只计数一次；一个行为持续时间超出2秒，每2秒计数一次等。本文因篇幅原因不对此作详细介绍。第三，编码人员在编码前必须进行相关培训。2.聚类考虑到编码认定有一定主观判定因素，为了让结论有更好推广意义，所以本研究邀请28位普通一线教师经过培训后对上文筛选出的14个电子白板课堂实录进行观察编码，每个课堂实录要求有两份编码结果，每位教师仅对一份课堂实录进行编码。由于优秀课堂实录样本共同特征未知，利用相关性分析工具双侧检验发现，相关系数正负值均有，即优秀课堂实录的样本优秀特征并不一致，这样就不能以某个重要行

17、为统计结果进行待测课堂实录优秀程度判断。推测优秀课堂实录虽然集体不相似，但可能分类相似，某类的优秀特征明显。即样本a和b较为相似，c和d较为相似，而a和c、d或b和c、d可能差异较大，这样可以把a和b划分成一类，c和d划分成一类，获得各类的优秀特征。聚类算法大致分为划分聚类和分层聚类，各种聚类中优秀算法不胜枚举。本研究采用较为成熟的k-means算法实现对优秀课堂实录样本的聚类，采用均值法求得类中心用以表示优秀特征分布情况，便于判断待测课堂实录优秀与否。3.比较此模块的核心思想是把待测课堂实录与优秀课堂实录编码数据各类中心比较，以获得的相似度来判断优秀程度。通过对课堂实录编码统计数据观察发现：数据不一定呈正态线性分布；取值是有限次数；取值代表不同程度；变量的值有序；样本数不足30。诸多特征符合等级变量用斯皮尔曼相关系数进行相关性分析的要求。比较算法运算步骤如下，符号注释如表4所示：输入：k，tr，te，i，j输出：rjn，sigjn，neg（y），pos（y），abn（y）（1）设置聚类的类数初始值k=1，