弗兰德分析法在课堂教学分析中的应用研究——以《轴对称图形》课堂分析为例

肖 刚，金彦红

（西北师范大学教育技术与传播学院，甘肃兰州 730070）

弗兰德分析法在课堂教学分析中的应用研究
——以《轴对称图形》课堂分析为例

肖 刚，金彦红

（西北师范大学教育技术与传播学院，甘肃兰州 730070）

分析课堂教学不仅可以帮助教师全面、准确地了解课堂中师生交互的情形及其存在的问题，而且还可以帮助教师反思和改进自身的教学行为。文章在阐释当前农村中小学教师进行课堂教学分析时存在的问题的基础上，介绍了一种能够用数据准确分析并反映教师课堂教学中存在问题的量化研究方法——弗兰德分析法及用该法对《轴对称图形》课堂教学录像分析的过程。

弗兰德分析法；课堂教学；量化研究

引言

课堂是教师教学的主要场所，是教师最为熟悉的地方，是“一个学生成长、发展和教师专业提高的学习型共同体”，[1]更是一个包含大量复杂的教学情境和教学现象的信息集合体。研究课堂教学特别是信息技术环境下的课堂教学，透过课堂教学中存在的现象，分析课堂教学中真正存在的问题，不仅有助于共同体中学生的自主成长、教师的自我反思和专业发展，更是信息化时代实施新一轮课程改革过程中对教师的基本要求。

近年来，随着信息技术的飞速发展及其在教育领域中的广泛应用，“农远工程”、“校校通”、“班班通”等教育信息化工程的大力推进和新一轮基础教育课程改革的进一步实施，广大农村中小学教师在思想上已经充分意识到对自己的课堂教学进行分析的重要性和迫切性，并在实际课堂教学中进行了研究，但是此类研究依然停留在运用 “旧方法分析新问题”的层面上——运用传统的课堂教学分析方法来分析信息技术环境下的课堂教学，且这种 “穿新鞋走老路”的现象在中小学特别是农村中小学教师课堂教学研究中非常普遍。主要表现在：广大农村中小学教师在对信息化课堂教学进行分析时依然采用传统的课堂教学分析的方法——“参与式”课堂观察，该方法要求听课或者评课教师参与到授课教师的课堂教学现场之中，这虽然可以亲身体验到该授课教师课堂教学的氛围，发现教师教学中存在的问题，但是使用该方法对教师的课堂教学分析只能给出一个宏观性的建议，且受主观因素影响颇大，不能对教师课堂教学中的某些行为细化，并以此来说明该行为到底达到了何种程度，同时对教师课堂教学中存在的问题也不能给出一个明确的指导。因此，如何将分析课堂的主观因素降到最小，使此分析能够对教师教学反思行为更具有可操作性和指导性，即借助一定的技术和方法对教师的课堂教学进行量化的观察和数据处理，来帮助教师全面、准确地了解课堂中师生交互的情形，进而帮助教师通过对课堂教学的观察和深入分析来反思和改进自身的教学行为，就是本文探讨的主要内容。

一、课堂教学行为分析的新方法——弗兰德分析法

弗兰德分析法产生于20世纪60年代，是由美国学者弗兰德提出的一种在课堂教学行为量化分析研究领域中比较成熟的课堂教学分析技术。弗兰德认为：“语言是课堂中主要的教学行为，占所有教学行为的80%左右，从某种意义上说，只要把握了课堂教学中师生语言行为也就把握了课堂教学的实质。”[2]弗兰德分析法主要是通过对课堂教学中师生的语言交流情况进行分析，从而给授课教师一个指导性建议的一种课堂研究方法。

1.弗兰德编码系统

弗兰德分析法由三个部分组成，分别是用于记录课堂教学行为的编码系统，一套关于观察和记录编码的标准，一个用于显示数据、进行分析、实现研究目的的分析矩阵表格。

弗兰德分析法将课堂教学行为分成教师语言、学生语言和无效语言三大类共10个类别，如表1所示。

2.弗兰德观察和记录编码的标准

弗兰德分析法在观察课堂教学行为时，每3秒钟对课堂教学录像采样一次，并按照编码系统规定的意义对其赋予一个编码符号，作为观察的记录。这些符号将代表课堂上按照时间先后顺序发生的一系列事件，从而可以获得以时间为序的较为精确的课堂信息，研究者可以通过对这些编码符号的分析，对课堂中的教学结构、行为模式做出较为精确的判断。

表1课堂教学行为编码系统[3]

3.分析矩阵

弗兰德分析矩阵是按照一定的规则记录课堂教学行为编码数据而形成的一张表格。通过该分析矩阵，研究者可以计算出师生语言行为比例，描绘出课堂上教师和学生语言比率变化情况，从而得出一堂课的基本轮廓和总体特征、课堂的动力、总的课堂氛围以及学生的参与程度，课堂的教学模式；某一节课是以指导性为主还是以非指导性为主，学生是被限制的还是自由的，学生的学习是主动还是被动的。

4.弗兰德分析法在课堂教学分析中的优势

弗兰德分析法能够成为中小学教师客观、公正地观察课堂教学现象，发现课堂教学中存在问题，进行教学反思、专业成长以及“成为研究者”[4]、“做专家型教师”[5]所必须掌握的一种能力、方法和工具，是由于它在课堂教学过程中分析师生言语互动性方面具有以下优点：

（1）其对课堂教学行为进行了分类并对每类语言行为进行了可操作性定义，方便观察者对课堂语言行为进行甄别、归类和记录。

（2）用“代码”反映了课堂教学的原貌并客观地记录课堂教学中所发生的事件及其序列，这为随后进行的课堂分析奠定了扎实的基础，克服了传统课堂教学分析的主观性，大大提高了分析评价的客观性和科学性。

（3）弗兰德分析法采用分析矩阵和曲线分析的同时，将复杂的课堂教学现象转化为相对简单的数学问题，能够及时反馈教师在教学中存在的问题，提出改进方案，具有极强的诊断性。

二、弗兰德分析法在教师课堂教学分析中的运用

L老师是某所中学一名具有两年教学工作经历且上进心强的数学教师，为了尽快能成为一个教学经验丰富、教学能力很强的教师，两年来曾多次邀请本校教学经验丰富、有“泰斗”美誉的同事和领导来听课，借此听取专家们（对他来说）的建议，从而改进和反思自己的教学，但是实际效果不佳。他说：“每一次专家们的建议或者意见都令人感到迷茫，他们给出的都是一些宏观方面的建议，对课堂教学中到底存在哪些具体问题也没有指出来；课堂教学氛围、学生回答问题的积极程度到底怎样、提问频率有多高等都没有给出一个明确的数字，这使我对今后的课堂教学感到很茫然。”为此，我们决定对该教师的某节课堂教学运用弗兰德分析法进行分析。

1.获取课堂教学信息

在采取信息源的过程中，我们考虑到传统的参与式课堂观察或者摄像等获取信息的方法不仅会影响教师教学水平的正常发挥，而且还会分散学生的注意力，从而使整节课堂教学变成了一堂“观摩课”和“发挥失常课”，导致不真实、不自然课堂教学情况发生，于是，我们在该教师、学生未知的情况下采用了该校刚引进的一套新型教学媒体——智能录播系统获取了该教师《轴对称图形》一节课的教学录像。

2.记录课堂教学行为编码

在每3秒取样一次该教师的课堂教学行为之前，我们把课堂教学中一些容易混淆的行为做了如下规定。[3]

（1）当教师叫某一名学生的名字时，属于类别4；

（2）当教师重复学生的正确答案时，属于类别2；

（3）教师不是以嘲笑的态度和学生开玩笑，属于类别2，如果是讽刺、挖苦学生，属于类别7；

（4）如果观察者不能确定某一语音行为具体属于哪一类别时，就归属于类别10。

《轴对称图形》课堂教学录像时长38分钟，按规定每3秒采样一次，获得761条记录信息并将其填入Excel数据采集记录表中。

3.获取分析矩阵

由于使用手动绘制分析矩阵既费时又费力且不准确，为此，我们运用了由首都师范大学王陆老师团队研发的信息化科研方法工具集中的弗兰德分析软件，获得弗兰德分析矩阵表、弗兰德分析诊断表以及弗兰德师生语言比率动态特性图，分别见图1、图2、图3。

4.结果分析

（1）矩阵分析

在图1所示的分析矩阵中，我们可以发现：

①落在积极整合格的记录次数较为密集，而缺陷格的记录次数很少，这说明该课堂教学中教师和学生的气氛比较融洽。（积极整合格是1-3行与1-3列相交的区域，缺陷格是7-8行与6-7列相交的区域。）

②这堂课形成的封闭矩形框落在了 （4—4）、（4—8）、（8—8）、（8—4）四个点上，也就是说这堂课是典型的讲授—训练教学模式，师生互动回应流由“教师提问 →学生回答教师的问题→教师再提问……”几个环节构成，如图2所示。

③从图2中我们还可以看到所有数据的最大值是（9—9）行为，即学生主动讲话行为。这是因为在本节课中，教师把学生分成了小组，共进行了三次小组活动，在小组活动中，学生都积极发言，互相讨论，这些都被研究者记录为“学生主动讲话”编码。同时还可以看到教师提问、讲解和指示以及学生应答的值也比较高，本节课教师没有大段的讲解，而是以问题和任务的形式让学生去探索，所以教师不断地提问，请学生或小组回答，还在小组活动过程中提示学生该如何做，给不同的小组以不同的指导。

（2）比率分析

①课堂结构。根据图1，我们可以看出：

教师的语言比率=（1-7）列次数/总次数=48.4%

学生的语言比率=（8-9）列次数/总次数=38.0%

课堂沉寂比率=第10列次数/总次数=13.7%

教师提问比率=第4列次数/总次数=13.9%

从教师语言比率、学生语言比率、课堂沉寂比率，可以看出这节课是以教师语言为主的，但是学生也积极参与其中，是一个比较开放的课堂。

②教师倾向。根据图1我们还可以计算出：

间接影响与直接影响比率=（1-4）列次数/（5-7）列次数= 106.7%

积极影响与消极影响比率=（1-3）列次数/（6-7）列次数= 150.0%

我们可以看到在这节课中间接影响与直接影响的比率大于1，这表明教师倾向于以鼓励为主的提问、对学生的学习进行启发性的指导。从积极影响与直接影响的比率来看也大于1，说明了教师倾向于接纳、鼓励学生的话语，从而使整堂课的气氛比较宽松，进而极大地调动起了学生参与积极性。

（3）曲线分析

在图3中，我们可以看出整堂课中教师的语言比率一直很高。基本上在教师每一语言比率高峰后都会出现学生较小的语言比率高峰，说明教师比较注意学生的反应，教师与学生间的互动情况较好，在8分钟、14分钟、29分钟、35分钟各有一个学生较高的语言比率高峰。

通过分析矩阵和语言比率动态特性曲线图，我们知道该教师在课堂教学中调动起了学生学习的积极性和主动性，课堂氛围活跃，课堂真正“动”了起来，但是我们也发现教师明显缺乏（3—9）行为，即教师缺乏以学生的观点引领和发展课程的行为，因而没能形成探究—创造型的课堂教学模式。

结束语

课堂是教师教学的主要场所，也是教师最为熟悉的地方。作为信息化时代的教师，不仅要不断加强自己的信息化教学能力，而且还要不断提升自己的教研能力。课堂虽是一个教学信息非常复杂的环境，但却是教师进行课堂教学分析、反思和改进自己教学行为的主要信息源。对课堂教学的分析不能仅仅运用参与式的课堂观察方式来进行，还应该结合量化研究的方法如弗兰德分析法，将课堂教学中复杂的教学情境、师生言语信息进行编码并加以量化，通过数据来有力地说明教学中师生互动性程度、课堂氛围活跃程度以及课堂教学结构等方面真正存在的问题，从而为教师教学反思、改进自己的教学行为给出一个明确指引。

[1]王鉴，李录琴.“学习型共同体课堂”的理解与建构[J].教育理论与实践，2008，28（2）.

[2]张一春.教育技术研究方法[M].南京：南京师范大学出版社，2008.

[3]王陆.信息化教育科研方法——发挥技术工具的威力[M].北京：教育科学出版社，2008.

[4]宁虹，刘秀江.教师成为研究者：教师专业化发展的一个重要趋势[J].教育研究，2000，（7）.

[5]鲍传友.做研究型教师[M].北京：教育科学出版社，2009.4.

（编辑：王天鹏）

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1673-8454（2011）24-0044-04