混合式教学模式中的师生互动行为分析方法架构研究

张雪昂 杨志超 李小燕 刘小亮

1.东华理工大学核科学与工程学院 江西南昌 330013;2.东华理工大学地球物理与测控技术学院 江西南昌 330013

信息技术的飞速发展使高等教育的教学模式产生了翻天覆地的变化[1]。以翻转课堂、MOOC、SPOC等作为典型代表的混合式教学突破了传统教学中的时空观念,实现了优质教育资源共享,突出了自主学习与创新培养[2]。未来较长时间内,混合式教学将成为教学改革的重点。但是,混合式教学是一个相对新颖且复杂的学习模式,与传统教学模式的区别不仅在于应用信息技术等外在差异,而且学生心理、情感、行为等内在因素也随之变化。在线教学过程中,虽然信息技术丰富多样,学习方式灵活自主,但教师的监督监控则相对减弱,不能较好地掌握学生学习效果,无法保障教学质量。教学过程中,师生互动是影响教学质量的重要行为[3]。例如,在传统课堂上,言语、行为、情感、技术等多维互动推进了教学内容的讲授、理解与应用过程。但是,通过对本院几门专业课程的师生调研中,当前在线教学过程的师生之间缺乏有效互动,而且总体教学互动水平偏低,无法激发学生的学习情趣,不能有效落实教学内容,缺乏监督学生学习进程,最终阻碍了学生对于专业知识的掌握与吸收。而且,以实践能力培养为主的线下教学中,学生在实验、项目中与教师的技术性互动相对缺乏,教师不能提出引导性问题和启发式交流,通常只是完成验证性实验,而鲜有深层次的理解和扩展技术应用,限制了学生创新能力的培养。因此,为解决上述问题,本文从互动视角入手,提出混合式教学模式中的师生互动行为分析方法架构,继而通过分析与评价教学互动构建有效互动策略,提升教学质量。

1 理论研究

本研究面向混合式教学模式中的师生互动行为,涉及的理论包括社会语言学、对话教学理论、互动假设理论、交往教学理论[4]。其中,将混合式教学分成线上、线下两方面分别进行师生互动行为研究,如图1所示。

图1 本文研究的理论基础

线上教学部分着重理论,夯实基础知识、概念、方法,因此,师生之间主要以言语互动为主。当前以弗兰德斯互动分析系统—FIAS及其改进的ITIAS、iFIAS、ARSIAS等应用最为广泛[5]。针对现代教育技术下的教学环境转变,顾小清和王炜提出了基于信息技术的互动分析编码系统(ITIAS),在FIAS的分类基础上细化扩充至18类,并添加了对于课堂信息技术互动的分析[6]。针对线上教学的特殊环境,强调教师与学生的主—客体的明显变化,将学生的言语行为权重加大,分类细化,逐步弱化教师的作用,形成线上教学言语互动行为理论[7]。

而线下教学部分着重实践应用,强调对基础知识的消化、外延和应用,因此,师生之间的互动除了言语之外,还扩展到情感、肢体、技术互动等,形成更加全面的综合互动行为。以S-T、CLASS等当前应用较好的课堂互动评估系统为基础,结合专业对于实践能力的着重培养,突出问题导向、项目驱动、科技创新训练等特色,细化技术互动内容,强调学生的主体作用,形成线下教学综合互动行为理论[8]。Pianta提出的《CLASS指南》课堂互动评估系统,在国外得到了广泛应用和认可[9]。CLASS理论基于“学生和成人之间的相互作用是学生发展与学习的主要机制”,将师生之间的相互影响分为三个维度:情感支持、班级管理、教育支持。将师生关系分为六大类:依赖型、积极参与型、不良型、普通型、愤怒/依赖型、不参与型。Scott L.Graves等人应用CLASS情感支持维度的观察,研究表明教师对于学生的情感支持会影响学生问题行为的发展[10]。Claire Cameron Ponitz通过使用CLASS进行观察,发现在互动效果好的课堂中,学生更倾向于高水平的参与行为[11]。

2 混合式教学中师生互动行为分析方法架构

根据上述理论,将混合式教学模式中的师生互动行为分析方法架构分为线上及线下模式两部分,如图2所示。

图2 师生互动行为分析方法架构

2.1 师生互动行为编码系统

首先,混合式教学模式下,线上教学言语互动行为分成12大类,特别对教师的启发式提问和引导式互动进行强化权重,使教师从传统知识性提问逐渐转化到对学生独立思考能力的提示。其次,针对学生方面,加强主动提问、主动分析问题及解决问题等互动的权重,并进一步细化,着重强调以学生为主体的混合式教学特征。此外,对于互动形式,除了言语之后,应用教学管理系统开展的技术性互动也被赋予编码,从而最大限度地使师生发挥线上教学的优势。对于线下教学部分,着重突出实践与应用,构成综合式互动行为。行为种类分为言语、情感、技术互动三大类,其中情感互动主要突出教师对学生学习热情的调动和主观能动性的激发。而对技术互动,再细化为经典理论、方法验证与研究探索三大类,同样突出学生对知识的内涵理解和外延扩展。总体来看,强化学生的主体性,弱化教师行为权重。整个编码过程对于课程性质,例如理论教学占比较大的公共课、基础课,和实践应用为主的编程课、技术课也进行了充分考虑,避免应用同一标准评价不同性质课程。

2.2 师生互动行为记录方法

对于线上教学部分,采取合适的采样间隔(1s),应用计算机软件对师生言语互动行为进行记录。针对庞大数据量,本研究拟基于机器学习——卷积神经网络方法对师生不同类别的言语行为进行自动识别,即对上述分好类的言语行为进行采样、识别、去噪。样本越大,后期识别算法越快速、准确,然后应用Python语言编程,自动识别互动行为。

对于线下教学,应用手持便携式设备,分别对教师和学生的行为进行录制,得到实践教学实录。然后结合上述已分类的言语、情感、技术互动行为进行识别。本部分工作量较大,因此以学生的行为为主。

2.3 师生互动数据处理方法

对于上述采集、记录的师生互动行为,将数据按照“前后交叉”方式结成“序对”,形成数据矩阵;再根据互动行为变量指标及计算公式,从定量角度处理数据;最后通过矩阵图和定量计算结果分析课堂行为比率、课堂氛围、教师行为结构和学生行为结构等内容,最终以曲线图的形式更加形象地加以展示。

3 效果与结论

本文提出了面向混合式教学模式的师生互动行为分析方法架构,并在我院辐射防护与核安全专业的“核仪器与方法”课程中进行了试验。

其中,线上教学部分,仍然以教师讲授为主,说明在仪器电路、嵌入式系统、存储器等理论知识体系构建过程中,教师所占话语权较多,后期需提高与学生的言语互动。同时,线上教学中增加了实践生产(教学视频)操作环节,使学生了解仪器结构,感受仪器实际生产过程。此外,教师刻意设计了许多开放性问题,启发学生独立思考,促进师—生互动和生—生互动。线下教学的实验部分中,应用核仪器技术解决实际问题,教师准备了大量技术性问题,增强了对学生独立思考能力的引导,同时加强了和学生的情感互动,激励了学生自主学习、自主解决问题的潜力。因此,在“核仪器与方法”课程中,线上与线下课堂的互动效果得到提升,师生言语、行为、情感互动比例恰当。

因此,通过本文的研究,在线上(理论)课堂,师生互动主要体现在提问与回答,教师的引导性提问增强了学生的学习热情。在线下(实践)课堂,学生成为主体,在软、硬件操作和实验中,师生互动行为种类增加,效果增强,提升了对学生的实践与创新能力的培养。

4 展望

(1)当前大学教育中,课堂已经不是教学的唯一阵地。综合性实验以及产学研联合培养方式所涉及的比重越来越高,对于学生实践能力(尤其是工科专业)的要求逐步提高。因此,后续应针对非教学课堂环境下,例如实验室、工程中心、实践基地的师生互动行为进行分析与评价,以提高学生的实践能力和创新能力。

(2)当前的本科教育,要求培养通才、全才,以适应未来社会的要求。因此,后续拟将本研究思路和方法扩展到文科、理科等其他专业,提高所有类型课堂的教学质量,对于综合性人才的培养具有积极意义。