基于协同分析的高校项目式课堂互动行为研究

2022-09-13虞千惠兰晓红梁耀文

淮南职业技术学院学报 2022年4期

虞千惠，兰晓红，梁耀文

(重庆师范大学计算机与信息科学学院，重庆 401331)

为积极应对新一轮产业革命，国家教育部从2017年始出台一系列工程学科建设的新战略和新要求，以培育高素质的创新型应用人才。项目型学习(PBL)是倡导以问题为导向，以学生为中心的教学方法，具有内源性、整合性、实践性和创造性等特点，是培养具备核心素养的新时代人才的重要途径。而高校目前面临着教法单一、内容固化等教学问题，难以培养出适应新时代工业领域的产业卓越人才。基于此，融合改进型弗兰德斯互动分析法、滞后序列分析法，对高校项目式课堂交互行为进行“外显—内隐”协同分析研究，总结凝练出高校项目式课堂中的三维互动特征，以期为高校开展项目式教学实践提供一定的参考与借鉴。

一、课例来源及分析工具

(一) 课例来源

研究选取重庆市C高校所开设的“Python程序设计”教学课堂实录作为研究样本数据。授课教师为教龄15年的副教授，具有丰富的课堂教学经验，授课方式为项目式教学，授课内容及课堂互动行为均在现代化信息技术支持下的计算机教室中开展实施。

(二) 分析工具

1.改进型弗兰德斯分析系统(iFIAS)。改进型弗兰德斯分析系统(iFIAS)[1]是由方海光教授及其团队在美国学者弗兰德斯提出的弗兰德斯分析系统(FIAS)的基础上改进而来。FIAS将课堂上的互动行为分为教师语言、学生语言和沉寂三类师生言语交互情境编码[2]。但随着信息技术进驻课堂，技术支持下的课堂互动产生多样化转变，FIAS仅从师生言语交互维度出发难以体现信息技术支持下的课堂互动分析，iFIAS增设了技术应用维度，其编码系统见表1。使用iFIAS系统可完成对师生互动、生生互动、生技互动、师技互动等外显行为的观察、量化、编码及分析，从而保证课堂互动观察研究的全面性和科学性。

2.滞后序列分析法。滞后序列分析法(Lag Sequential Analysis，LSA)用于检验某种行为发生后另一种行为紧随发生的情况是否存在统计学意义上的显著性[3]，从而揭示行为序列特征。LSA可以从潜在内隐的角度分析把握智慧课堂中交互行为发生的序列模式，从而获取课堂中的关键行为及后效关联[4]，为交互式PBL课堂教学模式的构建提供路径及思路。融合iFIAS和LSA实现“外显—内隐”协同分析，能够有效发挥出iFIAS对课堂中师生言语、沉寂、技术应用等直观外显活动系统化的编码分析优势，同时针对各维度行为之间的显著性影响以及行为序列流向等内隐因素的深度分析，将具体的行为活动与抽象的行为序列结合，为特征凝练提供科学依据。

二、数据分析

(一) 课堂互动行为数据采集

将样本课堂实录视频以3秒为单位进行分割，为保证编码记录的准确性和客观性，由2位研究人员在异地不接触的情况下根据改进型弗兰德斯互动分析系统( iFIAS) 编码表进行第一轮人工编码。利用spss26.0中的Kappa系数分析检验两位编码人员的编码结果一致性[5]，得出Kappa值为0.875>0.8。证明两位编码人员所得编码数据具有强一致性，本研究符合观察者一致性的要求[6]。再由2位编码人员将不一致的编码定位进行重复观看商讨后确定最终编码数目为1 491，将其导入至iFIAS 编码助手工具进行统计分析。研究依托编码所得数据，从宏观课堂整体交互数据可视化到课堂教学结构、师生言语行为互动以及技术应用等微观多维结构等对高校研讨式课堂互动进行透视分析。

(二)课堂整体交互行为分析

根据师生互动的实例编码进行整体交互分析发现，教师语言、学生语言、技术三个维度存在明显的阶段性起伏特征，表明整体课堂交互设计清晰明显，教学活动安排科学合理。其中教师语言比例显著高于学生语言比例，呈明显的交互波形，表明课堂属于教师引导型课堂；图中技术维度数据显著且平均频次高于66.7 %，课堂中使用频率高，属于典型的技术丰富型课堂；有益于教学的沉寂在课堂交互结构中占比较小，属于紧凑型课堂，其优点在于学习的连贯性与投入性，但学生缺少自主思考机会，难以体现主体性。

(三) 课堂互动结构分析

通过对高校项目式课堂教学样例中师生交互行为师生语言比例、沉寂以及技术使用比例对课堂教学结构进行对比分析发现，在课堂交互行为中教师语言比率占34.51 %，为学生言语行为比率15.17 %的两倍有余，呈现出老师主导趋势。技术应用比率接近教学活动的五成，有益于教学的沉寂占比2.65 %，为学生观看教学微课视频时的课堂活动编码，无助于教学的混乱占比0.14 %，为教师操作失误所引起的无助于教学的混乱。根据课堂结构的组成比率可以看出，师生言语互动及技术应用互动为高校项目式课堂互动中的核心组成要素，因此研究对师生言语行为特征与技术应用特征进行细化分析得出微观视角下的课堂互动特征。

1.师生言语行为特征。师生言语行为是教学设计、教学组织、课堂活跃度及教学效能的重要评估指标。通过课堂观察法对样本分类编码得出高校项目式课堂中师生言语行为数据。教师语言中对学生的间接影响与直接影响比率为85.71 %，教师语言中对学生的积极强化与消极强化比率为210.71 %，表明教师在学生回答问题后倾向于采用鼓励、表扬、复现学生观点的积极强化方式提升学生自我效能感及课堂参与度。教师提问频次总计为67次，其中教师提出开放性问题占比4.48 %，封闭性问题占比95.52 %。学生言语行为中学生被动应答的比率为96.67 %，主动说话的比率为3.33 %，在案例课堂互动中未见生生互动的分组教学活动设计。体现出我国课堂中常存的弊病即学生缺少发散性思维训练，课堂中学生常机械化地按照老师预先设置的教学任务或活动完成学习任务，师生难以处于平等的水平上进行知识及信息的双向交互。

2.技术应用特征。在实例课堂中技术应用占比为47.53 %，其中教师操纵技术比例为45.86 %，学生操纵技术比例占55.14 %，高校项目式课堂教学常采用“教师讲授—教师演示—学生操作—教师点评”模仿式教学，因而学生操作技术与教师操作技术比例相近。

(四) 课堂互动行为关联分析

为进一步揭示师生互动行为的序列流向及影响显著性水平大小等关键性特征，研究基于滞后序列分析法(LSA)，采用GSEQ软件对高校项目式课堂进行交互行为序列分析。将原始编码表导入GSEQ5.1软件中，利用Table Statistics功能得出课堂交互行为的联合频次及调整后的残差参数(Z-score)表，若Z-score值〉1.96时，代表行为序列呈现显著性水平。遴选出表中Z-score达到显著性水平的行为序列绘制行为转换序列如图1所示。图中各个节点分别与编码表1中的互动行为一一对应，箭头方向表示行为序列方向，连线上方数值代表显著性水平大小，连线的粗细反映其数值大小。其中行为14(学生操纵技术)在课堂交互序列中达最高显著性水平，并且行为序列指向自身，这与上文的技术应用分析结果具有一致性，表明在高校项目式课堂中由学生作为技术操纵主体，利用计算机技术实现问题解决方案的制定以及问题解决过程的具体实施，是高校项目式教学课堂的核心行为组成部分。编码5(教师讲授)的显著性水平达到17.07，表明教师仍是课堂活动开展的中心推进者，通过教师的直观语言铺设陈述性知识与学生原有认知结构之间的链接之路。行为8(学生被动应答)与行为2(教师表扬鼓励)之间存在双向链接关系，对样本视频案例回顾分析发现，当学生处于被动应答状态时教师倾向于对此类学生进行鼓励表扬。根据教师期望效应(Pygmalion effect)，教师的鼓励和认在一定程度上能够提高学生的自我效能感从而激发学生的学习潜力，增加学生的课堂参与积极性。同时行为2(教师表扬或鼓励)对行为9.1(主动应答)和行为9.2(学生主动提问)具有显著性影响，可以得出教师的正向积极回应能够显升提高学生的课堂参与度。分析发现，高校项目式教学行为序列转换图中存在“2—8—4.2—3—2”的闭环序列。在闭环序列中行为9.1(学生主动应答)指向行为4.2(教师提出封闭性问题)的行为序列显著性水平最高，表明教师倾向于根据学生所答内容进行知识再挖掘，采用追问的方式训练学生的思维敏捷性、灵活性。但不足之处在于教师提问多为局限于教学情境中的封闭性问题，缺少对知识点的归纳、分析、综合等高层次的思维活动。

三、结论与启示

通过对例课所呈现的效果加以协同分析后，总结提炼后得出以下高校项目式课堂的基本特征如图2所示；特征包含内隐、外显两个维度，内隐特征表现为师生互动的内部原因，外显特征表现为内因驱动下师生互动形成的可观测结果。各维度包含师——生交互、师——技交互、生——技交互三个二级维度。

图2 行为转换序列图

图3 高校项目式课堂行为特征图

(一) 师—生互动特征

通过协同分析发现，师—生互动内隐维度特征表现为“应答延伸，正向强化”，外显特征表现为“教师主导，以问促教”，教师通过在课堂中提出问题推进教学进度，组织教学任务。教师的指令性语言贯穿于课堂教学始终，对维持课堂秩序及提高教师课堂掌控力具有积极意义，进而让学生的思想意识受到积极指令性语言的引导实现教学目标[7]。

(二) 师—技互动特征

师—技互动内隐维度特征为“虚实结合，助力教学”，外显特征表现为“技术融汇，灵活运用”。教师根据课程“Python程序设计”的学科特性、知识特点、教学活动的独特性，在课堂中利用传统教具讲授程序式设计的逻辑流程部分的内容，能有效实现问题解决的过程可视化。学生在填补流程图的过程中体会到程序设计算法思维的逻辑性、严密性，在解决问题时将计算思维融会贯通，真正实现知识迁移运用，同时融合微课、教学视频等其他多媒体教学文件，实现见微知著、举一反三的巩固提升。