基于CSMS技术支持优化小学语文课堂教学

许可 耿丹青

摘   要：运用“基于结构多模型联合的课堂教学智慧评价系统”，对《秋天的雨》课例进行课堂大数据分析。通过前后课例的评价数据对比，发现CSMS自动生成的大数据报告能精准、迅速地诊断出教师课堂出现的问题，为教师优化课堂教学提供客观数据参考，帮助教师在理解CSMS提炼的课堂共性价值的基础上，有针对性地反思和改进学科教学，促进教师专业成长。

关键词：小学语文；CSMS；人工智能；课堂教学改进；教师专业成长

中图分类号：G420   文献标识码：A   文章编号：1009-010X（2023）34-0030-07

《义务教育语文课程标准（2022年版）》明确指出，要倡导课程评价的过程性和整体性，重视评价的导向作用，注重评价主体的多元与互动，以及多种评价方式的综合运用，充分利用现代信息技术促进评价方式的变革。随着现代信息技术日新月异的发展，使用智能技术代替人工进行课堂教学观察和测评已具备较为成熟的技术手段。本文采用课堂教学智慧评价系统（Classroom Structure-based Multimodel-supported Scoring System，简称CSMS），详细分析《秋天的雨》前测、后测两节课例，结合小学语文学科特点探讨CSMS大数据对课堂教学优化的促进作用。

一、研究对象、工具与方法

（一）研究对象

《秋天的雨》是小学语文三年级上册第二单元的第三篇课文，该单元的语文要素是“运用多种方法理解难懂的词语”，是在第一单元语文要素“关注有新鲜感的词语和句子”基础上的延展和提升。本研究按照“前测、反思、改进、再测、总结” 的流程，录制了两节《秋天的雨》新授课上传至CSMS系统进行分析，由授课教师自主开展数字化教学研究。

（二）研究工具

CSMS 是一种运用人工智能实现自动评分的大数据课堂测评工具，它从教师主导、学生主体两个角度，将课堂分为目标定位、课堂艺术、课堂调控、思维激发、评价反馈、整体发展、合作交流、学习体验和目标达成 9 个评分领域，分别对应 9 个指数，每个指数由 3～6 个不等的细项指标合成，共计 40 个细项指标。

（三）研究方法

本研究将自选课堂教学内容、师生互动交流、学生思维激发三个维度作为课堂教学分析的重点，选取CSMS对应的若干指标，对《秋天的雨》前测、后测案例进行分析。分析框架（见表1）中所有指标的量化数据均源自 CSMS导出的评价报告，课堂教学内容等维度的质性分析主要采用教案分析、课堂观察、科组研讨等方法。

二、研究过程

从CSMS系统评价数据对比《秋天的雨》前测和后测的课堂整体表现（见表2），两节课在课堂艺术、思维激发、评价反馈、学习体验几个领域的评分较好且能保持稳定，在合作交流方面后测的提升明显，目标达成、课堂调控和整体发展需要进一步关注。

（一）课堂教学内容

1.教学目标的适切性。基于CSMS大数据分析，《秋天的雨》前测课例在课堂教学活动结构的9个分析领域中，目标定位和目标达成只有7.12分，需要重点关注。目标定位影响着目标达成，报告指向本节课的教学目标定位不准、不适切。

CSMS对目标定位的评价要点为：从正确价值观、必备品格、关键能力三大方面把握教学目标，既重视学科教学，又着眼于综合素质的培育与发展。

在本课例前测中，如表3所示，笔者所设定的教学目标从文本分析来看，所对应的具体指标基本集中在“语言运用”“思维能力”和“学科教学”三个评价点上，而“文化自信”“审美创造”和“综合素质”的培养则没有体现，造成目标定位不准。因此，在后测课例中，笔者调整了教学目标（见表4），在原来的目标基础上增添了“体会中国文字的音韵美”“感受秋天的颜色美”“把秋天画下来”三个内容，弥补了前测课例中的定位不足。

后测课例中，目标定位达到10分，目标达成接近8分，说明修改后的教学目标定位准确，但目标达成方面还有很大的提升空间。

2.教学内容组织的有效性。CSMS按照授课主题将课堂40分钟划分为若干教学活动片段，以时间序列为横轴变量，呈现出教师教学组织、学生学习效果的过程情况，以帮助教师分析教学内容组织的有效性。

《秋天的雨》前测课例目标达成分数只有7.12分，说明在该指标上有待优化。自我复盘和科组研讨认为，本节课例基本能够完成教学目标，但在“能和同学交流自己感兴趣的内容”这个目标上，教师没有给予学生时间进行充分的讨论和交流，更多的是让学生独立思考后点名回答，因而需要重新调整教学内容的组织方式。基于此思考，笔者在后测课例增加了学生自主讨论环节，教师进行巡视，并在小组展示中有针对性地分层提问，关注各个层次学生的需求。经过调整，学生在课堂中充分讨论，各抒己见，呈现出更强的表达意愿。

具体而言，图1呈现的是《秋天的雨》前、后测两节课例的CSMS教学效果序列分析对比，前测案例中前10分钟的师生发言相关度较低，只有0.39。这个时间段以学习词语为主，由于比较简单，教师的提问以“会不会”“能不能”为主，学生以读为主，教师没有关注到学生此阶段的“问题意识”，并且学生读均以齐读为主，对于学生是否已经精准掌握是有所忽视的，可见教学组织方式有待优化。基于此思考，后测課例教师更多地让学生自主发问，转换了提问模式，增加了“思考再答”型，前14分钟的师生发言相关度增加到0.46，后半段也达到0.71，主要学习风格也增添了能动型。

（二）师生互动交流

1.课堂言语互动。从CSMS分析数据可知（见表5），前、后测课例中师生交互总次数分别达到 248 次和304次，学生主动发言次数分别达59次和77次，教师激励学生主动参与互动的比例达 19.54%和20.15%，教师善于鼓励学生主动参与课堂，在启发性、教师正面回应学生、教师发问、教师聚焦讲授与提问、师生话题交流稳定、学生表达稳定方面的指标值高于常模，说明师生的言语互动丰富，教师善于鼓励学生主动参与课堂，给予学生较多的表达机会。但在学生发问比率方面，前测课例为0.15低于常模0.35，仍有较大优化空间。

基于上述分析，笔者在后测课例中加入“小组讨论”和“有什么疑问”的问题进行优化，但“学生发问”的指标仍然不太理想。经科组讨论，原因可能在于《秋天的雨》这篇文章的脉络清晰、层次分明，又极具散文抒情特点，学生容易理解，教师教学时更多的是让学生在朗读中感受秋雨的神奇，而学生对文章内容本身并不会有太多思辨，这正是文体带来的局限。

2.课堂问答评互动。从CSMS分析数据可知（见表6），前测课例只有2种有效的问答评互动，即简单型模式2次、追问型模式0次、学生讨论思考再答型模式4次。这说明前测案例中教师提问模式趋向单一和封闭，学生可思考空间不大，不利于培养学生深度思考的能力。经过调整教学策略，后测课例增加了集体讨论和追问环节，数据显示简单型缩减为1次，追问型增至1次，出现了8次学生讨论思考再答型，对促进学生深度思考有所优化。

3.课堂类型。课堂类型主要由师生互动模型进行体现，通过记录课堂师生对话顺序和时长，由此生成两个指标 Rt（教师行为占比）和Ch （师生行为转换次数占比），据此两个指标将课堂分为讲授型、练习型、对话型和混合型 4种类型，可以反映课堂教学活动的主要倾向。CSMS数据显示（见图2），前测案例的课堂类型属于对话型，学生很活跃，师生之间互动充分，教师可以继续保持这种互动方式。根据此数据分析，在后测课例中继续保持这种互动方式，教师以语言积极激发学生主动参与课堂的欲望，课堂类型也为对话型。

师生互动曲线描述的是课堂上教师和学生的互动历史情况。如图3所示，两节课的师生互动都很充分，曲线差异不大，均在倾斜角为45°的直线上方，师生互动比接近，前测课例为0.77、后测课例为0.74，师生之间的互动频繁且较为合适。

（三）学生思维激发

CSMS对于课堂教学在学生思维激发方面的评价采用学习发生知行模型进行分析。如图4所示，该模型将常用的“四何”（若何what if、为何why、是何what、如何how）分类方法与学生的“知”“行”进行关联，来刻画学习发生的规律。CSMS基于知行模型，用“四何”作为教师课堂知识传递方式的典型代表，其分布情况可以反映教师对场景设置、概念抽象、原因探索、知识练习的总体规划。

注：方式①，创设情境，探究现象背后的原因（即内化建构），激发解释欲；方式②，基于已有知识概念体系，探究问题背后的原因（即内化建构），激发解释欲；方式③，基于已有知识概念体系，探索如何解决问题（即思想练习），激发实践欲；方式④，创设情境，探索如何采取行动去解决情境中的问题（即思想练习），激发实践欲。课堂教与学的活动若按照这4 种学习发生方式依序组织成①→②→③→④周而复始，能更有效激发学生思维，促进学生认识水平螺旋式上升发展。

1.知识传递的主要方式。根据CSMS数据（见表7），前测课例的“若何：为何：是何：如何”的比例分布不均，其中“若何”占43%，说明教师能有效创造情境引导学生品读秋的颜色美，但“是何”“如何”的比例偏低。

经过复盘和科组研讨，笔者发现由于体裁所限，《秋天的雨》并不需要太多的“为什么”“怎么做”之类的思考，而是需要学生在朗读中感受美。但“为何”“如何”也是促进学生产生内化建构、完成思想练习的重要方法，这两项比例低导致教师推动有效学习程度分数偏低（0.13），因此，在教学中需要适当增加“为何”和“如何”类的问题，启发学生思考。充分运用“四何”能使学生对课堂知识有清晰的认识，推动学生有效学习的发生。

在后测课例中，笔者加入了“为什么说秋天的雨是一把神奇的钥匙？”“你是如何理解五彩缤纷的？”等问题，给予学生更多的时间充分讨论秋天的颜色，启迪学生思考并内化，进行自主创造（如句子仿写）。经过调整，后测课“四何”数量总数从68增至88，说明后测课例比前测课例更具有问题意识，更能激发学生思考。具体而言，“若何”比例上升至51%，“如何”比例上升至22%，说明学生在此课堂中更能深入思考去解决问题。此外，“为何”比例仍然偏低，推动有效学习程度从0.13升至0.22，上升程度不大，说明今后在此类体裁的课堂教学中，教师在优化知识传递方式上还有很大的上升空间，同时在课堂设计中需要特别关注“四何”分布，以推动有效学习。

2.教师的教学风格。知行理论通过分析处理信息的方式（横轴从左到右代表从概念到场景）， 以及处理完信息之后的响应方式（纵轴从下到上代表从内化建构到思想练习）， 凝练而深刻地刻画教师的教学风格和学习者的学习风格。教学风格分布越均匀，表示教师对各类学生的兼顾越好。前测课例中，如表8所示，教师的教学风格分布不均，其中“概念→思想练习”占52.63%，说明整节课侧重于在具体任务中引导学生运用左脑进行推理探究，对现实型的学生兼顾较好，而“概念→内化建构”只有7.89%，比例偏低，无法兼顾哲理型的学生。此外，教师的教学风格强烈程度也会影响学生的思维发展，风格越强烈，对应风格的学生则兼顾更好。前测课例中，教师的教学风格强烈程度值为0.14，并不明显。后测课例中，笔者对教学的内容和组织方式进行调整，把课堂还给学生，促进学生自主思考，合作研究，数据显示“概念→内化建构”的教学风格有所上升，更好地兼顾了哲理型的学生，但相应教学风格也增强了，上升至0.35，需要教师继续思考如何在兼顾各种风格学生的情况下促进学生思维的发展。

3.学生的学习风格。在本课例中，前测、后测学生的学习风格偏向感悟型和能动型（见表9）。《秋天的雨》的重点在于通过不同方式的朗读来感受秋天的美好，并且注重在理解课文的基础上进行自主创作，所以感悟型的学生和能动型的学生分布比较均匀，两次分析均超过35%，而哲理型和现实型学生的比例偏低。导致这一现象的原因可能来自于抒情文体所限，但也给教师进一步优化教学设计提供了不同角度的思路。

三、总结和反思

（一）课堂教学智慧评价能帮助教师诊断教学问题

人工智能支持的CSMS能全面呈现课堂教学的各要素数据，能精准、迅速地诊断出教师课堂出现的问题，并为教师优化课堂提供前沿教学思想理论指导，为教师改进教学提供导向性的可行策略。教师上传课例后10分钟就能导出报告，相比定时间、定地点的科组研讨或专家指导，CSMS具有极大的时间和空间优势。同时，教师基于诊断报告，能快速检查教学意图的实现情况，从中发现自己教学上的短板，寻找优化点。如在本研究的前测课例中，笔者通过“课堂概要”分析图可以看出其他指标的得分都在8分以上，只有目标达成和目标定位为7.12分，因而很快清楚需要在课堂目标定位、目标达成方面进行重点关注，并在接下来的后测课例中重新设置教学目标，让教学目标更能体现培养学生核心素养的需求。

（二）信息技术支持与教师自我反思相融合促进课堂教学优化

教学方式变革的着力点是课堂，课堂转型最核心的要素是教师。教师在使用这些工具时要谨记，使用大数据的目的是为了帮助教师而不是支配教师，应警惕评价“主辅关系”的移位。与此同时，教师在“依靠”大数据的同时要理性分析，融入自己的思考，不可过度“依赖”。比如此次课例《秋天的雨》是一篇文质兼美的抒情散文，两个课例都是第一課时，由于文体局限，在现实课堂中存在教学重点的偏差，重朗读而轻提问，重学科本位而轻关联融合；由于课时限制，第一课时更重感受而轻思考，无法面面俱到，所以一些评价数据显示出来不够“漂亮”。教师要理性对待这些不“漂亮”的数据，要以数据为支撑，结合学生和课堂实际优化改进。

（三）改进学科教学

纵观各学科课程标准，其本质都是以人为本的教学，都强调“加强课程综合，注重关联”，这便是课堂教学的共性价值，是每个学科的课堂教学都要体现的。CSMS设计的课堂教学“整体实施情况”评价框架为教师提炼其蕴含的课堂教学共性特征提供了依据。如果缺乏整体意识，教师在课堂中就容易因学科教学意识太强而导致教学片面化、知识倾向化。根据评价数据显示，《秋天的雨》这篇文章“语文味”很浓，学科指向明显，所以教师在设计中鲜少会关联其他学科进行综合学习，后测课例虽安排了“把秋天画下来”的关联美术学科的课后作业，但由于课后检测并不能在课堂评价中呈现，从而启示教师要深入思考如何在学科指向明显的课堂教学中加强关联，拓展学科教学，促进学生综合发展。