“学生中心”视角下S-T分析法的 构建及其应用研究

赵明洁

(南京师范大学教育科学学院，江苏南京 210000)

S-T分析法是一种运用可视化手段反映教学模式和教学质量的分析方法。传统S-T分析采用现场观察、手工记录的方法对教师与学生的课堂行为进行记录，并运用图像分析教学模式和教学质量，具有操作简单、易于推广的优点。随着教育信息化日趋深入，课堂教学逐步融入新的理念、新的技术，S-T分析法也经历多次演进。首先，智慧教室的逐步推广使基于视频的S-T分析法成为可能。[1]基于视频的S-T分析法对课堂干扰较少且支持回溯，既保留了传统S-T分析法的优点，又与课堂视频分析的新技术相结合，可以有效提高课堂观察的质量和效率，为教师研讨与反思教学提供助力。其次，教学理念的不断更新对改进S-T分析法提出了新要求。改进型S-T分析法对传统S-T分析的数据采集、统计、分析等方面进行了改进，并对教学模式的判定方法进行了补充，提高了S-T分析的精确性和科学性。[2]但是，不论是基于视频的S-T分析法还是改进型S-T分析法都没能实现以学生为中心，未能达成以学定教、以学评教。

此外，以往样态的S-T分析法在对教师和学生的行为进行编码时，默认教师行为以外的所有行为都是学生行为，对学生的关照和关注不够，没有区分有效的课堂行为和无效的课堂行为，也没有关注学生个体的具体行为。于是这样的编码方式可能会得到一种荒谬的结果：几乎所有的学生都游离于学习活动之外，只有少数几名学生积极参与学习活动，教师却得到了较高的评价。同时，由于没有关注行为的有效性，以往样态的S-T分析法的应用范围较窄，只能反映教师的教学模式和教学质量，对于学生的课堂参与度、学习风格、受关注程度等信息不能给予反馈。因此，本文以学生中心为研究视角，从编码方式和数据分析两方面对S-T分析法进行改进，重构“学生中心”视角下的S-T分析法。“学生中心”视角下的S-T分析法以学生的学习行为作为评价的依据，根据学习行为的有效性为学生建立分析档案，最终汇总形成对教师的评价。以学生中心为研究视角对S-T分析法的改进，既符合“以学定教”的育人观，[3]也符合“以学评教”的评价观，有助于构建“以生为本”的课堂和指向学生发展的教育评价体系。[4]

一、S-T分析法及其演进

S-T分析法是一种编码课堂中教师行为与学生行为，通过计算教师行为占有率Rt与学生行为占有率Rs，以及行为转换率Ch，绘制相关图形分析教学模式、评价教学质量的可视化分析方法。S-T分析法在与新技术、新理念的不断碰撞中，逐渐呈现出以下几种典型样态。

(一)传统S-T分析法

传统S-T分析法具有以下特征：(1)现场观察。传统S-T分析法不使用课堂教学视频作为媒介，而是由观察人员直接进入课堂教学现场进行观察。现场观察虽未直接参与教与学的进程，但或多或少地产生了“研究者效应”，无形中对教师的教与学生的学产生影响，不能保障原始课堂的真实性，有较大的局限性。(2)手工记录。传统S-T分析法采用手工记录的方式。观察人员手持S-T数据记录卡纸，在实际课堂中，设定采样时间，在观察课堂教学的同时快速分辨课堂行为，进行编码并记录收集到的数据。这一过程对研究人员要求较高，需要观察者一心多用，并且熟悉编码原则和编码方式，能够在短时间内快速判断实际课堂行为。一旦错失某个应观测的数据或者编码记录出现错误，则很难进行补救工作。

(二)基于视频的S-T分析法

“由于现代信息技术的发展,视频的录制、存储、回放和分析都变得在技术上易于实现,因而可以记录和再现课堂教学的过程和场景,从而将过程的‘黑箱’可视化。[5]借力于信息技术，研究者在传统S-T分析法的分析框架内逐步引入视频分析方法，发展成为基于视频的S-T分析法。与课堂现场观察相比较，课堂视频分析方法具有易于储存、方便记录、支持回溯、对课堂干扰较少等优势。基于视频的S-T分析法改变了传统S-T分析法现场观察的局限，可通过多种手段获取课堂视频，如现场录制、远程录制、云摄像机自动录制。因此，基于视频的S-T分析法与传统S-T分析法相较，具有以下优势：(1)全面复现。视频可以全面真实地再现课堂教学的动态性和复杂性，[6]其易于保存、支持回溯的特点使基于视频的S-T分析法为教师参与教育评价和提高教师自身专业发展提供了可能。由于视频对课堂进行了全面复现，教师可以利用基于视频的S-T分析法进行自我反思和开展课堂教学研究，实现新手教师的专业化发展。同时，教师之间也可以通过互相参与教育评价，彼此进行分析，使专业交流更加客观深入。(2)真实高效。课堂视频作为一种多媒体记录方式，对课堂干扰较少且方便研究人员记录。课堂视频可采用程序控制、自动录制的方式获取，研究人员不需进入现场即可获得一手材料，对课堂的干扰较小，可以得到更真实的课堂信息。同时，研究人员还可以借助于相关视频观察和数据分析软件(如Nvivo)更高效地记录相关信息,并利用计算机迅速对数据进行分析，多元化地呈现分析结果。

(三)改进型S-T分析法

基于视频的S-T分析法并不是S-T分析法发展的最终样态。其后的研究者们站在不同的研究视角下，提出了不同样态的改进型S-T分析法。

1.关注师生互动的改进型S-T分析法

刘立新、杜为民等学者关注到师生之间频繁互动，提出将课堂教学中的行为分为三种行为:学生S行为、教师T行为和师生互动D行为。在进行具体运算时，将D当作教师行为T处理，在S-T分析图中，一个D对应单位时间内的45度倾角的线段。[7][8]

这一样态的改进型S-T分析法将课堂行为划为教师行为、学生行为和师生互动行为三种行为，较之前的划分方式更符合课堂教学的实际情况，有利于提高课堂分析的信度和效度。

2.“时间抽样，动态补偿”的改进型S-T分析法

通过这种方式，将原本的应该记为一个行为的第i个行为转换为n+1个行为，充分考虑了某一行为的持续时间，提高了S-T分析的有效性。依据时间抽样，动态补偿原则，每次抽样不仅包括取样时刻样本行为的类别信息还包括了样本行为的持续时间，并且，取样不再是通过机械的固定的方式，而是根据行为的变化，动态调整两个相邻样本间的时间间隔来获取更加有效的数据信息。

但是，这两种对S-T分析法的改进，仍主要关注教师的教。关注师生互动的改进型S-T分析法虽然引入了师生互动行为D，但是教师是D行为的主导者(只要教师发起了互动行为就记录为D，某一学生个体是否参与互动并不影响D行为的认定)，并且D行为仅表示教师与学生之间产生了互动，不能体现参与互动的学生数量；“时间抽样，动态补偿”的改进型S-T分析法只改进了数据采集、统计及分析方法，仍沿袭传统S-T分析法的编码方式(传统S-T分析法默认当T行为未发生时，按照S行为进行编码)，这种编码方式忽略了单个学生在课堂中真实的学习行为，与“学生中心”的教学理念不相符。如表1所示，除表中列出的11种T行为之外的行为，都可以归为“其他”，作为S行为的一种表现形式。

表1 T行为和S行为的具体表现形式[9]

而我国历次基础教育改革，着重强调“学生中心”“以学定教”“以学评教”，通过调整教与学的关系、时空结构和活动方式，力求把课堂的主体权利还给学生。因此，本文站在学生中心视角下，对S-T分析法进行了改进。

二、“学生中心”视角下S-T分析法的构建

“学生中心”的课堂，即“以学为本”“少教多学”“以学定教”的课堂。[11]在以学为本、以学定教的课堂中，对教学过程的关注应从教师的教转向学生的学，学生的有效学习才是课堂教学的中心，教师教学的内容、形式、速度、难度,以及评判教的效果等,要以学生学习的问题、疑难、需求以及学习的质量、效果来确定和评价。然而，传统S-T分析法在对教师和学生的行为进行编码和数据处理时，将T行为(以及D行为)以外的课堂行为，均默认为S行为进行编码处理，忽略了单个学生的学习行为是否有效，与“以学为本”“以学定教”的教育改革主基调不符。因此，“学生中心”视角下的S-T分析法将从编码方式、数据分析两个维度对其进行重构。

(一)编码方式

“学生中心”视角下S-T分析法的编码方式关注课堂中单个学生的课堂参与情况，并以其是否有效学习作为编码的基础。

1.将学生按照班级座位从左到右、从前到后进行编码。在班级中随机对若干名学生进行抽样，通过远程视频录像记录这些学生在某节课堂的行为表现(可以依据不同的研究目的和班级规模来确定样本量)。不同于以往的关注教师教学行为的课堂视频录像，这里讲的课堂视频录像的镜头主要对准学生，并详细记录作为研究对象的学生的具体行为表现。

2.通过反复观看课堂视频录像，对学生行为和教师行为进行有效性编码。编码以某一时刻学生是否发生学习行为为最终依据，来界定教师的行为T和学生的行为S是否有效发生。如：第i秒教师正在进行讲授行为，而作为研究对象的某学生A正在睡觉，则认为第i秒的教师行为T为无效行为，记为Tx；如该时刻学生A正在记笔记，则该学生的学习行为有效，记为T。同理，如取样的某一时刻未发生教师行为，学生A进行了有效的学习行为，则记为S；若取样时刻未发生教师行为，学生A未进行有效的学习行为，则记为Sx。通常而言，教师与学生进行互动行为时，默认该行为有效(如单独指导该学生做练习)，所以可以将互动行为记为D。具体编码方式如表2所示。

表2 “学生中心”视角下的课堂行为编码方式

3.对于课堂行为的编码本文结合传统S-T分析法的编码方式，弗兰德斯互动分析系统[11][12]以及郭绍青等学者的“有效教学”课堂分析编码体系，[13]将课堂行为分为三大类，一共15种子行为，如表3所示。

表3 “学生中心”视角下的课堂行为的具体表现形式

“学生中心”视角下S-T分析法的编码方式与传统S-T分析法最大的不同在于始终关注学生的行为，以某一名学生行为的有效性作为判断与该学生有关的教与学是否有效的标准。换言之，“学生中心”视角下的S-T分析法只考虑教学活动对单名学生的意义(而不是整个集体)，并可以运用现代技术实现为每一名学生建立分析档案，通过对每个学生的行为分析汇总得出对教师的评价。在对课堂行为进行编码时，首先判断行为的类别，然后根据学生的状态判断行为是否有效。即使教师行为发生，但作为研究对象的学生并没有表现出表4的学生行为，那么可以认为教师行为没有有效作用于学生，则教师行为也是无效的。这样的评价方式，不仅要求教师有扎实的专业基础，提供高频次交互促进教学活动的开展；而且要求教师关注课堂中的每一位学生，充分调动学生的主观能动性，提高学生的课堂参与度。

(二)数据分析方式

传统S-T分析法未关注教师与学生的无效行为，将无效行为当作有效行为进行数据分析，其结果存在偏差。“学生中心”视角下的S-T分析法剔除了教师与学生的无效行为，可以获得更精确的结果。以下内容将从S-T数据序列与S-T图、变量修正、Rt-Ch分析图三方面建构“学生中心”视角下S-T分析法的数据分析方式。

1.S-T数据序列与S-T图

S-T数据序列是一种S-T数据收集工具。研究者通过对教学过程的实际观察和观看课堂教学过程录像资料，以一定的时间间隔进行采样，并根据采样结果进行编码，以相应的S、T、D符号计入到规定的表格中，便构成了一个S-T数据序列。“学生中心”视角下的S-T分析法在传统S-T数据分析序列的基础上加入了无效行为Tx和Sx，如表4、表5所示。

式中，Mijk为存储在第k排货架，第i列、第j行货位的货物的质量；h为货位高度；xijk为判断货位是否为空的决策变量。

表4 某课堂传统S-T序列表

表5 某课堂“学生中心”视角下的S-T分析序列表

S-T图是指以原点为教学的起始时刻，纵轴为S，横轴为T，按照S-T数据序列的记录将测得的S、T、D行为分别在数轴上给予表示，可以直观显示S行为、T行为和交互行为D的课堂占有时间。其中每一个S代表沿纵轴移动一格(一格代表一个单位时间)，每一个T代表沿横轴移动一格，每一个D代表沿横轴的45°夹角射线移动一格。“学生中心”视角下的S-T分析法在原有的三种行为的基础上加入了无效行为Tx和Sx。因为Tx和Sx不代表有效的课堂行为占有，则S-T图中出现Tx和Sx时，均按无效行为处理，即仅仅记录在S-T序列表中，不在S-T分析图中体现出来。因此，“学生中心”视角下的S-T图比传统S-T分析图短。如图1、图2所示。

图1 某课堂传统S-T分析曲线图

图2 某课堂“学生中心”视角下的S-T分析曲线图

2.变量修正

传统的S-T分析法涉及Rt、Rs、Ch等变量。Rt是指课堂教学中教师行为的占有率。Rs表示课堂教学在学生行为的占有率。Ch表示师生行为的转化率。当教师和学生的行为不是完全有效的时候，Rt、Rs和Ch的值也相应地发生了改变。笔者用N0表示记录的S-T序列中无效行为出现的频数(包括教师的无效行为和学生的无效行为)，R0来表示课堂无效时间的总占有率，实则根据上述分析：

R0=N0/N；

Rt+Rs+R0=1；

因此，教师行为占有率Rt和学生行为占有率Rs均因为无效行为占有率R0的产生而数值下降。

由于存在无效行为，所以也将存在无效转换，即如果该学生并没有发生有效学习行为，则相应的教师或者学生行为无效，对应的行为转换也无效(也即Tx→S、Sx→T、T→Sx、S→Tx、D→Tx以及D→Sx均为无效转换)。所以真实的师生行为转换率为：

Ch=(g-g0-1)/N；

在总的行为统计量N不变的情况下，由于多产生了无效行为转换率g0师生行为转换率Ch和传统S-T分析中产生的师生行为转换率相比，数值下降。

表6 公式变动表

3.Rt-Ch分析图

Rt-Ch分析图主要用来分析教师的教学模式，计算Rt和Ch的值，将计算所得的(Rt，Ch)投射到图3所示坐标轴中，通过观察落点所在区间，可得出教师的教学模式。[14]

图3 传统S-T分析法的Rt-Ch图

Rt-Ch分析图将教师的教学模式通过量化分析的方式投射在坐标轴中，可以直观地显示教师的教学风格，为教师回溯教学过程、改进教学实践提供了指导。但传统的S-T分析法只能评价教师在课堂上实际展开的课程，而不是学生实际体验到的课程。对于不同的学生而言，学生的课堂参与度不同，所以学生体验到的课程是不同的，不能用同一个数值代表课堂中的所有学生，也不能用这一数值评价教学。“教学过程既不是单纯的教授过程，也不是单纯的学习过程，它是教师教授活动与学生学习活动的统一”。教师不能专注于自己的教授活动，而忽略了教授是为了学习服务的。[15]如果教师不能充分调动学生的积极性，课堂教学仅仅是教师的“单人表演”，没有学生的积极响应，用传统S-T分析法分析该课堂的教学模式就会出现较大的偏差。因此，要分析一名教师的教学模式，应该考虑全体学生体验到的课程，以学生体验到的课程作为评价的标准。

改进后的S-T分析法可以分析课堂中单个学生体验到的课程，也可以通过对全部学生所得数据的汇总，分析教师的教学模式。如上文所述，经变量修正后的Rt值和Ch值均下降，即如果该课堂的某位学生课堂参与度较低，则该学生体验到的课程的(Rt，Ch)点位于教师实际展开的课程的(Rt，Ch)点的右下方。这种现象表明，如果教师不能很好地调动学生的积极性，那么教师教的与学生学的可能完全是两种不同的课程。“学生中心”视角下的S-T分析法为教师进行教学反思和解决后进生学业不良问题提供了信息支持。

三、“学生中心”视角下S-T分析法的 应用研究

本研究选取了义亭小学四年级二班语文课“扫一屋与扫天下”的课堂视频片段，运用“学生中心”视角下的S-T分析法进行分析与评价。该班级共40名学生，一排安置四张双人课桌，两名学生共用一张课桌，课桌之间有一条一米左右的过道，方便教师指导坐在后排的学生。课堂片段共计15分30秒，取样周期为15秒，采取传统的S-T分析法共采集62个样本点，如表7所示。笔者以视频中第二排中间的学生A和第一排靠右的学生B为研究对象进行课堂观察，得到与表7不同的S-T分析序列，如表8、表9所示。

表7 传统S-T分析序列

表8 A同学的“学生中心”视角下S-T分析序列

表9 B同学的“学生中心”视角下S-T分析序列

如果采用传统S-T分析法，能分析教师的教学模式和教学质量。“学生中心”视角下的S-T分析法除了可以分析教师的教学模式和质量之外，还可以反映如下问题。

(一)学生的课堂参与度

传统S-T分析法面对的是整个班级的学生，进行分析的单位也是学生集体，而不是某一学生个体。于是，传统S-T分析法存在一个默认的前提，即所有的学生的课堂参与是等值的。而改进后的S-T分析法承认不同学生的课堂参与度之间存在差异，以单个学生作为分析对象，不仅可以宏观分析课堂教学质量，而且可以对不同学生之间的课堂参与度差异进行微观比较，从学生个性化需要出发，更好地为学业不良的学生提供帮助。

在该视频片段中，学生A在62个样本点中一共出现了16个无效行为样本，故学生A的课堂无效时间总占有率R0为0.258。学生B在62个样本点中共出现了7个无效行为样本，故学生B的课堂无效时间总占有率R0为0.1129。同一名教师，同一个课堂的情况下，两名学生的课堂参与度有较大的不同。比较学生A和学生B的S-T分析序列可知，学生A在刚开始上课时课堂参与度较高，后期课堂参与度有明显下降；学生B的课堂参与度较高，有很好的自制力。因此，教师在教学过程中，可以对学生A表示更多的关心(如提问、口头表扬)，常常唤起其注意，提高其课堂参与度。

同一个课堂，不同的学生，有不同的课堂参与度。[16]教师可以通过合理的引导提高学生的课堂参与度。“学生的学习行为是由教师来组织、引导和调控的,教师行为是学生发展的外在依据。”[17]教师的行为和学生的行为在教与学的过程中形成了一一对应的关系。“学生中心”视角下的S-T分析法为教师合理引导学生，提高学生的课堂参与度提供了依据。同时，教师也可以通过多个学生的S-T分析，整体化、多元化反思自己的教学。教学质量通过学生行为进行反映，促使教师的教学活动不仅仅关注某些几名自主参与课堂活动的学生，而反思如何通过课堂教学，使所有的学生得到发展。通过这一分析评价，对教师课堂活动范围，课堂互动频率和教育技术使用情况都提供了参考。尤其是对新手教师反思自己的试讲经历、获得教学经验、得到自我提升、实现专业发展提供了方法之门。

(二)学生的学习风格

了解不同学生的学习风格，尊重学生的学习风格，并引导学生在学习过程中学会“扬长避短”，对于实现教师课堂教学效果的提高和学生个性发展具有重要意义。传统课堂教学要了解学生的学习状况通常采用传统测试的方式，即通过诊断性测试来了解学生。诊断性测试的方式通常只能反映学生的当前学习水平(即：知识掌握的薄弱点、理解偏差等)，对于单个学生的学习风格并不能有效反馈。“学生中心”视角下的S-T分析法可以通过对视频的分析，帮助教师在教学活动进行之前就充分地了解学生的学习风格：一方面，“学生中心”视角下的S-T分析法通过长时间对学生课堂行为的记录，可以获得庞大的数据信息，通过对这些数据信息的进一步统计分析，可以针对学生的学习风格形成档案记录，在教师进行教学活动之前即可将学生长期稳定的学习风格反馈给教师或其他教育工作者。另一方面，“学生中心”视角下的S-T分析法也可以依据某一具体时间段内多名学生对该单元或该堂课的不同反映情况对一个教学单元或一堂课的不同时间内分别匹配(失配)不同类型的学习者。如前文针对“扫一屋与扫天下”这一课堂单元的视频记录情况可以得知：学生A在课堂后半段实践的课堂无效行为明显增多，针对这一情况，可以在课堂教学后半段时间对学生A进行持久关注或给学生A一段休息时间，重新唤起学生A的注意力。而学生B的课堂无效行为基本呈现一定间隔实践的规律性特征，可以针对这一情况，给予学生B间断性刺激(如每隔一段时间对学生B进行言语鼓励)唤起学生B的注意力。

(三)学生享有的教育关照度

“从班级层面来说，教育关照度是指在一个班级单位内，教师对每个学生关心和照顾的程度。”[18]皮格马利翁效应表明：受到越高教育关照度的学生，越容易走向成功。较高的教育关照度有利于提高学生的课堂参与度和归属感，有利于培养学生自尊、自信的优良品质和学习自主性。但是在现实的课堂生态中，存在着教师个人精力有限和学生人数众多之间的矛盾。如何实现课堂管理的最优化，使每个学生都充分享有教育关照是一个值得教师和教育研究者们思考的问题。“学生中心”视角下的S-T分析法为研究这一问题提供了分析工具。

表8中第5行第2列，即视频中的10分30秒时，教师与学生A发生了互动行为D。在表8中可以清晰地观察到，互动行为D发生前，学生A一直处于无效行为状态，互动行为D发生后，学生A迅速进入了学习状态，并且保持良好。教育关照度的提高带来了学生行为的显著变化。同样的，表8第6行中出现了大量的无效行为。该取样时间段内，学生分成小组进行合作学习。但是学生A所在的小组中，两名小组成员发生了矛盾，小组合作受到影响，小组内其他成员也因此没有进行合作学习。教师在经过该小组时并没有及时发现这一问题并进行干预，所以学生A发生了长时间的无效行为。

“学生中心”视角下的S-T分析法关注学生的行为变化，反映学生享有的教育关照度，有利于教师管理课堂，促进课堂活动的有效展开；有利于开掘课堂活力、发挥课堂的生长功能;[19]有利于倡导“学生中心”“以学评教”“以学定教”的教学氛围、营造良好的课堂生态。

(四)教育进程中的公平问题

数据显示,发达国家的班级规模一般都控制在25人以内，并且仍在不断进行小班化探索。[20]但是，改善我国大班额现状需要时间和相应的探索。

运用“学生中心”视角下 的S-T分析法可以关注到教育进程中的公平问题。“学生中心”视角下的S-T分析法以学生个体为分析单位得到了不同的分析结果。若不同学生的师生互动频率和教学模式的转化频率不同，则该学生享有的教育关照度不同。如在前文所述的课堂视频中，位于第二排中间的学生A在视频记录的时间内进行一次师生互动，教学模式转化了16次；位于第一排右侧的学生B师生互动一次，教学模式转化了16次：则A、B两名学生享有的教育关照度相当。这一案例提供了一种研究思路，即运用“学生中心”视角下的S-T分析法大量采集数据，并通过比较同一班级不同座位圈层的学生享有的教育关照度的不同，使教师反思教育进程中的公平问题并改进座位编排。