学习分析视角下的数字化课堂互动优化研究

郁晓华 黄沁

摘要：随着我国教育信息化的推进，数字化课堂教学得到实践，但本应为课堂互动现状带来显著改变的技术并未能发挥应有的潜能。该文通过课堂实录视频分析和问卷调查了解了当前数字化课堂的互动现状，并从学习分析的视角切入提出了数字化课堂互动的优化框架，以研究如何应用技术对数字化课堂互动行为数据进行收集、处理和分析，从而实时获知并预估学生的状态和行为，为教师把握课堂互动开展的精准时机和精准对象，采取有效教学干预与策略调整提供有效支撑。接着，研究通过案例设计、原型开发与专家访谈对框架进行了有效性验证。基于学习分析的数字化课堂互动优化框架作为一项通用框架，为提高课堂互动有效性提供了新的技术方法与路径;而其通过加强信息技术与课堂教学的深度融合促进深度学习发生的指导思想，将能很好助力数字化课堂的建设。

关键词：数字化课堂;学习分析;课堂互动;精准教学;视频分析

中图分类号：G434 文献标识码：A

一、引言

课堂互动（Classroom Interaction）是课堂教学活动中最活跃的组成因素，直接影响着课堂教学的效果和質量。相比于传统课堂，1：1数字化课堂除了同样具备传统的师生、教材、桌椅等元素外，更多地融进了先进的信息处理、加工和呈现技术，搭建了一个更能满足师生互动教学需求的泛在技术环境和新型学习空间。课堂的有效互动能有力促进课堂深度学习的发生。虽然当前以电子书包项目为代表的信息技术产品已深入课堂，大大丰富了课堂互动的形式和渠道，但在这些数字化课堂上，课堂互动并没有像我们所期盼的那样发生本质转变;课堂互动的调控权仍集中在教师手上，比如分组、监控、点评等，学生在忙碌于各种工具的使用和交流外，技术在支撑师生、生生互动的“胜任力”方面作为并不显著。因此，即使有着技术的装配，以教师一人之力仍难以在课堂互动有限的时间里既要掌控全局，又要关注个体;既要完成统一预设目标，又要满足班级差异需求。本文将以1：1数字化课堂教学环境为研究环境，基于学习分析技术对课堂互动开展优化研究，旨在通过对课堂互动行为的分析建模和互动状态的可视化呈现，以有效解读课堂互动中的问题与需求，协助教师精准把握课堂互动的时间和对象，做出恰当的决策，从而促进课堂教学的有效互动以及增强课堂深度学习的发生。

二、数字化课堂及其互动现状与优化设想

（一）数字化课堂及其有效互动

泛在互联网络以及移动学习终端的迅猛发展，使得以课堂丰富互动为特征的人手一机即“一对一（One-to-One，简称1：1）”的新型数字化课堂教学环境成为可能。随着数字校园和智慧校园在现阶段的大力推进，数字化课堂作为建设中的重要环节，受到越来越广泛的关注和应用。数字化课堂体现了信息技术在课堂教学活动中的进一步应用渗透与深度融合，引发了教学理念以及教学方式的极大改变。也有学者在不同语境下将其称之为未来课堂、智慧课堂等，本文在此不对它们一一加以概念区分，而统一称为“数字化课堂”。数字化课堂一般包含三个核心特征：每位老师和学生配备一部具有丰富软件（通常配有互动教学平台）的移动设备;课堂能覆盖方便师生使用的无线网络;师生利用移动设备以及其他课堂交互媒体（比如交互式电子白板等）完成课堂教学任务。

课堂互动是指围绕教学目标的实现，调动课堂教学中的各项主要参与因素，以形成彼此间良性交互作用的整体性动态生成过程。课堂的有效互动可从三个方面加以诠释，即有效率、有效果、有效益。有效果指互动结果符合教学预期目标;有效率指较少的投入获得了较高的产出，在较短的时间内获得较多的发展;有效益指在保证效率和效果的基础上，实现整个活动系统的和谐发展。相对于传统课堂互动较多关注人与人之间的交互，数字化课堂的互动还包括人与技术的互动、人与资源的互动、人与环境的互动、技术与技术的互动、技术与资源的互动、环境与资源的互动、资源与资源的互动等。由于数字化课堂更多地融进了先进的信息处理、加工和呈现技术，数字化课堂下的互动行为相比传统课堂更加多样、准确、快速，技术支持下的有效互动应当更为精准，更能促进深度学习的发生。因此，本文将数字化课堂互动的有效研究定位在互动的精准性上，不仅注重课堂互动结果的有效性，更注重课堂上互动过程的有效性，即在恰当的互动时机，面对准确的互动对象（学生、教师、内容或技术）。而要实现数字化课堂的有效互动，一方面需要借助数字化移动设备对学习者在课堂上产生的互动学习行为轨迹进行全面记录和动态追踪，同时还需要结合学习分析技术，对课堂互动开展的精准时机和精准对象进行有效把握，从而实现及时有效的决策支持和交互干预。在这一过程中，目标学习者的精准定位、学习需求的分析和精准预测、内容推送的精准可控和学习效果的精准反馈四个方面，是实现数字化课堂有效互动的充分条件。

（二）数字化课堂互动现状分析

为了发现和梳理当前数字化课堂互动中存在的问题以及教师的实际需求，本文一方面基于实录视频对1：1数字化课堂互动进行编码分析，另一方面对1：1数字化课堂授课教师进行问卷调查，然后以此作为依据，开展基于学习分析的数字化课堂互动优化研究。

1.基于实录视频的数字化课堂互动现状分析

早期课堂互动观察体系（如FIAS、S-T等）的评价因素主要着眼于语言、情感和认知，应用环境主要聚焦在传统课堂。随着技术的发展和资源多样化，交互式电子白板、互动教学支持平台、便携式移动终端等数字设备越来越广泛地在数字化课堂教学中得到应用，因此对于课堂互动分析体系的研究也逐渐加入了对技术、媒体、资源因素的考虑，更聚焦在“行为”上。本文通过整合已有研究结果，在TIMSS录像分析法（编号1）、TTLAS编码系统（编号2）、ICOT量表（编号3）、面向智慧教室的中小学课堂互动观察工具（编号4）与基于人一技术一环境的互动分析编码系统（编号5）的基础上，对个别要素加以细分和重新描述，从教学环节、互动主体、互动形式、互动媒介、使用功能、互动内容、技术支持度以及互动参与度八个维度设计了数字化课堂互动行为分析体系（如表1所示），以编码分析数字化课堂实录视频中的互动问题。

基于对结论的通用性考虑，本文选取了小学、初中两个学段的1：1数字化课堂的全程实录视频共5节（其中数学课2节、英语课2节、语文课1节）;这些视频来自不同学校的常规性课堂（非示范展示类或比赛类课），分别在三种不同的互动教学平台产品环境支持下开展教学。两名编码人员运用表1中的编码规则对所选取的教学实录视频进行以5秒为单位的编码操作，可靠性分析的信度系数为0.814。接着，运用Tableau工具对编码展开分析。从互动.主体、使用功能、学科关系、技术支持度以及互动参与度等方面所展现的当前数字化课堂中的互动现状如下：

（1）课堂交互主体依然以师生互动为主（占61.71%），生生互动出现频率很低，学生单独与技术发生互动的情况鲜有发生，总体互动主体较单一。将互动主体与教学环节进行交叉分析，每个单元格的值为对應互动参与度（取值范围为0-3，如表2所示）平均值，值越大表明参与度越高。表2显示，在师生为互动主体的情况下，互动参与度偏低，平均值在1左右，大多数学生为被动接受状态。而在学生与内容交互以及混合式交互情况下（尤其是学生练习、探索实践等环节），互动参与度较高。

（2）数字化课堂设备虽然具备丰富的功能服务，但实际在课堂中的主要作用依然是媒体呈现（占65.66%），其次是课堂练习或测试。师生会在任务类环节使用“学生个性化作品定制”与“学生作品对比展示”功能，分别占11.29%与6.75%，但此外的大部分功能均少有使用。将互动形式、互动主体、互动参与度进行交叉分析，每个单元格为对应的技术支持度（取值范围为0-3，如表3所示）的平均值，值越大表明支持度越高。总体而言，数字化课堂的技术支持度总体偏低，大多数情况仅教师使用，数字化功能的利用率偏低。但表3显示，在对话交流、内容获取及加工、模仿实践、课堂练习、分析与评价等学生易参与且互动参与度较高的环节，技术支持度也对应较高。

（3）教学环节的安排在学科上有所差异。当前数字化课堂的教学环节主要集中在新课讲授与课堂练习（如表4所示），数学与英语的教学环节安排相比语文要丰富些。但在互动形式上，学科之间的差异性不太明显，所占比率最大的为教师教授及演示。

2.对数字化课堂授课教师的问卷调查

参考ICOT量表等已有编码指标，本文调查问卷从开展数字化课堂的动机及期望、数字化课堂优劣势、互动发生的教学环节、互动可使用的媒介等方面加以设计。问卷以电子形式向具备信息技术教学经验的60位教师发放，其中38名教师具备1：1数字化课堂教学经验。经筛选，共回收50份有效问卷。分析后揭示的当前授课教师对数字化课堂互动的实际需求情况如下：

（1）普通信息技术教学环境课堂中师生互动所占课堂时间主要在20%以下，而数字化课堂环境中师生互动的时间比例则集中在20%-40%，甚至有达到80%以上。数字化课堂在—定程度上提高了师生互动行为的发生，且数字化课堂教学环境下的互动行为在教学各环节所发生的机率都普遍高于普通信息技术教学环境。但生生互动的主体情况依然较少，依然以教师引导为主，学生的自主参与度还有待提升。

（2）对于数字化课堂教学，教师们多数持有比较积极的态度。相比传统课堂，开展过数字化课堂教学的教师多数认为数字化课堂更能丰富教学资源、形式更为便捷，有利于管控和及时了解学生状态等，但担心“师生间部分交流被忽视”。而未开展过数字化课堂教学的教师主要将不足之处归咎在数字工具的界面设计、功能使用以及课堂管控等（等图1、图2所示）。

（3）针对数字化课堂的优化期望，“加强学情诊断、完善学生数据分析体系、实时因材施教”所占比率最大，为78%，其次是“丰富教学资源”“改善技术设备”以及“优化教学模板”，分别为76%、74%和74%。

（三）数字化课堂互动现状总结及优化设想

根据视频分析和问卷调查的结果，本文将数字化课堂的现状及其可优化之处总结为以下四个方面。

1.从互动主体角度，目前数字化课堂的互动主体依然以师生互动为主，且多数互动是在教师主控和引导下发生，学生主动产生的互动较少。针对这一现状，需进一步丰富互动主体，扩大互动途径，让更多学生参与到互动中，并利用数字化课堂丰富的数字资源与功能调动每个学生的积极性，引导学生主动参与、发起课堂互动行为，而不是总在教师的主控下被动参与互动。

2.从互动参与度角度，在学生练习与巩固、探索实践等学生更具备自主权的教学环节，课堂技术支持度高，此时生生互动或混合式主体的互动参与度较高，而在新课讲授等学生自主权较少的环节，学生易处于被动接受状态，互动参与度偏低。同时，教师担心学生自主使用技术会“走神”“开小差”，因此当前课堂大部分时间只有教师可以使用技术，课堂总体技术支持度偏低，互动参与度也偏低。针对这一现状，需完善课堂的管控功能及相关支持服务，帮助教师在归还学生自主权的同时，又能把控好课堂秩序。

3.从互动功能角度，教师使用功能有限，幻灯片播放为数字化设备的主要用途。虽然教师们表示数字化课堂功能较多，但在课堂实时反馈上未能起到较多协助作用。针对这一现状，一方面可结合教师实际需求与学科特征，将功能进一步重组和模块化;另一方面，可加强学情诊断、完善学生互动分析监控，帮助教师及时了解课堂实时状态，支持策略的调整或教学干预的实施，开展精准互动。

4.从课堂时效角度，由于学生学习能力差异，课堂上完成任务的进度参差不齐，尤其是在探索实践环节或课堂测试环节，提前完成的学生容易处于“无所事事”的状态，而遇到困难的学生又无法及时得到帮助。因此，在课堂有限的宝贵时间内，教师难以顾及到每位学生的学习需求，课堂时效未最大化。针对这一情况，一方面可通过可视化学情诊断将学生的需求状况及时警示给教师，另一方面则可由平台自动定位每位学生的学习需求，推送自适应的、契合学生特征的资源，有效协助教师实现差异化教学，提升课堂时间利用率。

三、基于学习分析的数字化课堂互动优化框架

（一）学习分析技术的引入

“十三五”期间，“深化应用”与“融合创新”被作为教育信息化的重要指导原则，要求进一步创新应用数字化环境与教育资源，促进信息技术与教学从简单融合向深度融合的转变，尤其是发挥新技术在教学中实现优质资源共享，学习数据采集，学生自主学习与形成性评价等方面的作用。作为教育技术发展第三次革命推动力的学习分析（Learning Analytics）技术，以收集和解析学习行为数据为重点，挖掘并分析针对学习者个人或者某一群体的学习行为数据，再将结果反馈给教师、学习者或管理者，以对教与学活动进行干预。在本文看来，这一技术的引入可为数字化课堂互动的优化提供很好的实现手段与途径。

目前，已有相当多关于学习分析应用模型和实践框架方面的研究，虽百家百言，但均涉及数据的收集与处理、分析的方法与技术、应用的目标与对象三方面的内容。经过梳理筛选，本文着重参考了Lisa（丽莎）和Elias（伊莱亚斯）的学习分析持续改进循环模型和Chatti（沙提）等的学习分析参考模型。丽莎和伊莱亚斯所提模型展现了在组织机构、计算机、理论与人力四大资源的支持下，如何实现数据收集之获取和选择、数据处理之聚合与预测以及知识应用之优化與使用这三大阶段，并通过知识应用的分享回归到数据收集，使之持续循环。沙提所提模型由数据与环境、技术支持、利益相关者与目的四个维度组成，将学习分析的主要步骤列为数据采集、数据预处理、数据的分析及应用，同时把影响学习分析的因素融入到数据环境与技术中，将内部限制（例如：技能限制）与外部约束（例如：伦理、隐私、管理等）融入利益相关者维度，使得设计学习分析框架的多重因素更加清晰。数字化课堂环境为课堂互动行为数据的收集、分析与呈现提供技术支持，而借助学习分析技术，学生与教师可及时陕速地对课堂现状进行分析和判断，不仅有利于学生调整自身学习状态，还便于教师快速直接解读当下课堂中的互动程度以及预测学生的状态与需求，进行有效干预，从而实现课堂的精准互动，促进课堂深度学习的发生。

（二）优化框架

基于学习分析技术的数字化课堂互动优化框架以优化课堂互动的教学应用为方向，将这一目标预解决的问题映射为对应需求的课堂互动行为数据，经过数据来源、数据处理、结果分析以及结果呈现四个步骤，最后落脚到课堂互动的精准定位与有效干预上。除引人学习分析技术外，本文还借鉴了课堂教学行为、学习设计（Learning Design）以及精准教学方面的理论研究成果。其中，课堂教学行为有效性研究的核心是通过探究教师教导行为与学生学习行为之间关系的本质和规律，分析如何更好地组织与实施课堂教学以更有效地实现教学目标，可有力指导课堂有效互动行为的理解、设计与组织;学习设计注重以学习者活动为核心，注重教师教学实践与教学规划的配合，基于详细的步骤计划和明确的阶段目标，可有效从活动根源和过程上保证对课堂互动行为进行学习分析的可操作性;精准教学作为一种面向知识教学的高效教学方法指导，在信息技术的赋能下，可全面、精准、快速地实时记录学习者的各项行为数据，并通过学习分析和可视化等处理，进一步清晰呈现学习者的学习状态，从而帮助课堂教师精准评估及预测当前教学交互活动以及下一步教学策略与干预的合理性。

本优化框架按照自下而上顺序，共包含数据收集层、行为分析层与教学应用层三个层级，三个层级之间相互连接，循环优化，如下页图3所示。

1.数据收集层

作为数字化课堂互动优化的基础支撑，是分析当前课堂教学情况和学生学习状态的主要依据，其来源于数字化课堂互动行为主体——教师、学生、内容与技术四者之间的传递信息，数字化课堂环境为互动行为数据的采集提供了互动教学支持平台、移动终端APP、人工录入（如课堂观察）以及其他信息系统等多种采集途径。结合教学行为理论，数据收集层的互动数据可分为学习过程与学习结果两大类，两者需整合为最终的教学干预提供真实、即时的数据支撑。

学习过程：在发生学习行为过程中所产生的系列互动数据，比如反应时间、言语表达、标记收藏等，可视为一种“形成性信息”，主要分为情感类、表达类与操作类三类数据。

学习结果：相比学习过程，学习结果的数据直接明了，往往作为一种“结果性信息”。学习结果的数据可以是学生在课堂上完成的某次测试、某项任务的成绩，也可以是教师评价、学生互评以及自评所得，将这类“成绩”与习题或任务对应的知识点进行匹配，可直接反映学习者当下对某个知识点的掌握情况。

2.行为分析层

行为分析层作为本框架的中心层级，以学习分析技术为核心，在特定理论与技术的支持下对采集的互动行为数据进行处理、分析和呈现，将互动优化的落脚点与互动干预的实施策略“精准”落到课堂实处。

技术支持：数据挖掘技术对点击按钮频次、查看界面时间、调用功能次数等学习过程数据进行加工处理，发掘潜在信息;可视化技术将数据分析结果图示化，以最快速、直观的形式呈现给教师与学习者，减低报告的复杂度，提升课堂调整的效率;云技术为数据储存、数据运算以及数据共享提供支持，更包含有海量的学习资源，为差异化教学、策略学习奠定基础。

学习分析技术：学习分析的应用分为“数据来源”“数据处理”“数据分析”与“结果呈现”四个环节。数字化课堂互动行为数据从“数据来源”存储到后台进行“数据处理”，经清理、变换以及集成后再在“数据分析”中选取适当的分析方法和技术，结果以统计图表、仪表盘、图谱等方式可视化到“结果呈现”，最后输出到教学应用层。

3.教学应用层

教学应用层以教师可根据课堂现状即时调整教学进度、丰富数字化课堂互动形式、促进课堂深度学习的发生等为目的，通过精准定位和互动干预，落脚在有效互动、策略学习与差异化教学三大主要方面。

有效互动：在学习分析技术支持下，课堂互动状态随时得以反馈和诊断，教师可快速根据当前课堂问题所在，精确调整互动主体、互动形式与互动时机，调动一切积极因素，实现有效干预，增强课堂时效。

策略学习：通过学生个性化学习轨迹的记录与跟踪，分析学生的学习风格及偏好，推断学生的学习需求与问题，在推送学习资源或调整学习步骤时结合这些因素实现自适应，从而有效调动学生的学习兴趣和主动性，实现策略学习。

差异化教学：有效定位每个学生的学习进度及状态，为每个学生打标签，在教师推送课堂资源或学习任务时，分类推送不同难度级别，满足个性化学习需求，实现差异化教学。

四、框架的案例应用及评价

（一）“差异化教学一问题学生预警”应用案例的设计

运用基于学习分析的数字化课堂互动优化框架，本文设计了“差异化教学一问题学生预警”的应用案例，以期改善数字化课堂中学生主动参与度低、教师无法实时了解课堂状态、学生学习进度参差不齐等问题。案例设计按照“预解决问题-数据收集-行为分析-教学应用”的流程开展，如图4所示，应用情境为数字化课堂常规教学。

1.预解决的问题：案例将利用1：1数字化课堂中移动设备所提供的平台及服务，帮助教师快速准确发现“问题学生”，尽可能最大程度利用课堂时间采取有效措施帮助“问题学生”解决他们所遇到的困难。此案例设计中提到的“问题学生”主要包括：走神、开小差的学生;因学习能力较差未能及时跟上学习进度的学生;对于知识点应用错误的学生。

2.目标数据收集：“问题学生”的发现，主要是利用教学平台在课堂练习、课堂任务等环节中获取的相关数据，以可视化界面向教师呈现学生的不同进展加以揭示。可采集的目标数据一般包括：接收时间、反应时间、完成进度、完成结果等。

3.分析与定位：结合学生的完成进度与完成结果在教师端界面上可视化显示当前全班答题的不同状态。根据一定的规则，可将学生分析定位为以下几类：

完成任务的学生：指已提交作品且答案正确的学生，其对应符号显示为蓝色;

问题学生：已完成任务、但答案错误的学生视为当前任务完成失败，其对应符号显示为红色;另外完成进度小于10%以及任务接收时间排倒数几位的学生视为还未开始答题，其对应符号也显示为红色;

进行中的学生：已开始答题、但还未提交作品的学生视为正在答题中，不进行特别标注，但点击头像可在底部状态栏目中查看其实时板书。

4.对应干预措施：发现“问题学生”后，在教师端的可视化界面，向教师提出预警，同时向学生发出帮助引导，帮助其解决问题。从教师和学生出发，可以有以下干预方案：

针对完成任务的学生：平台提示其“成功提交作品”，可进行查看解析、继续答题或帮助同伴。选择查看解析，可查看详细的练习题解析;选择继续答题，平台自动向其推送习题库中同类习题;选择帮助同伴，学生将会出现在“求助同伴”的可选列表中。

针对问题学生：超过一定时间后，平台自动提示“已超时，可选择以下帮助选项”：查看提示、求助同伴或教师辅导。选择查看提示，平台向其推送相关知识点内容;选择求助同伴，则可选择一名同学向其发出求助申请;选择教师辅导，则教师端显示该名学生的举手求助，并发出问题预警。

“差异化教学一问题学生预警”案例主要利用数字化课堂的设备与技术，记录学生在课堂练习的各时间点，结合完成进度、反应时间等学习过程与完成结果等两类数据，发出可视化预警，快速帮助教师发现“问题学生”，协助开展个性化指导和教学干预。同时，针对提前完成课堂练习与有困难的学生，系统分别推送更多练习及求助提示，能有效提升他们对课堂时间的利用率，改善师生互动与生生互动的精准发生，及时解决课堂中的实际问题。

（二）面向数字化课堂的互动优化框架评估

为了对基于学习分析的数字化互动课堂优化框架进行有效性验证，本文对“差异化教学一问题学生预警”案例开发了交互原型，通过专家访谈和问卷调查两种方式开展评估。

1.专家访谈与结果分析

在分别对4位数字化课堂研究学者、2位数字化课堂互动平台技术人员进行1对1的半结构化访谈后，获得的评价反馈为：目前数字化课堂对课堂互动的促进作用远远没有达到最佳效果。“差异化教学一问题学生预警”案例的设计思想契合实际需求，且能够达到预期目的。“诊断学生”“实时提醒”“生生互助”等功能点可以有效帮助教师快速发现遇到困难的学生并采取措施，能提高课堂时间的利用率，促进有效课堂互动的发生。

2.教师问卷调查

研究者向25位数字化课堂教师演示“差异化教学一问题学生预警”案例原型，并以电子形式发放反馈问卷，问卷回收率为80%。问卷从案例设计的逻辑、功能使用、界面呈现三方面了解受访者对案例设计的评估反馈，采用经典的里克特五级量表。量表总分均值为4.3 1，标准差为0.69，说明受调查教师的态度倾向较稳定，对案例持积极肯定态度，间接认同了优化框架的合理性。

五、结束语

本文通过实录视频编码分析与调查问卷对数字化课堂互动现状与问题进行了梳理和总结，然后在此基础上，将学习分析技术引入数字化课堂互动的优化研究，提出了数字化课堂互动的优化框架，以期能有效提升课堂互动的精准性，促进课堂深度学习的发生。作为一项通用框架，基于学习分析的数字化课堂互动优化框架的三个层级不仅可为教师或研究者提供数字化互动的优化思路与方案实施的设计流程，还能为数字化课堂开发技术人员提供功能开发思路，具备理论研究与实践指导的价值。但由于框架未对技术开发和实现算法做具体考虑，真正投入实践应用还存在较大差距;并且在复杂的真实教学情境下，还存在较多不可控的因素和问题未考虑完全，这些都对优化框架的适用性提出挑战。因此，在今后的研究中，框架的应用细节还需要进一步具体化和可操作化，并结合更广泛、多样的真实课堂情境加以修訂和完善，同时开展课堂精准互动对教学成效影响的实验验证。结合课堂信息技术的发展趋势，引进学习分析技术，对课堂信息化教学中的困惑进行问题求解，有效把握数字化课堂互动开展的精准时机和精准对象，优化课堂互动，进而提升教学有效性，促进学生的全面发展，是信息化大环境下面向深度学习的课堂变革发展的必然趋势。

收稿日期：2017年11月15日

责任编辑：宋灵青