作者：周顺 王益华 冯鑫华
来源：《中国教育信息化·高教职教》2020年第06期
摘 要：教師的教学行为蕴藏着海量的具有研究价值和应用价值的数据。文章在分析当前教师行为数据研究不足之处的基础上，构建了基于智慧课堂的教师行为数据指标模型，通过课前、课中、课后21个行为指标最终构建了基于智慧课堂的教师行为分析系统。通过单项指标对比分析和教师画像分析为教师教研和学校教研提供了科学依据和数据支撑。最终通过合肥市某数学教师课堂行为数据分析应用案例展示了该系统的可行性和实践价值。 关键词：智慧课堂;教师教学行为;教学行为数据
中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2020）11-0071-05
一、问题的提出
应力测试 教师的专业发展和综合素质提升始终是当前教育改革的核心任务之一。早在2001 年，国家就基于三大基本理念（关注学生发展、强调教师成长、重视以学定教）开始启动新世纪基础教育课程改革。而后，2010年更是制定《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》，把建设高素质专业化教师队伍作为保障教育发展改革的战略任务[1]。在2019年印发的《中国教育现代化2035》中更是进一步明确要建设高素质专业化创新型教师队伍。由此可见，教师成长与发展始终是当前教育发展的核心问题。
教学研究始终是教师成长和发展这一问题的核心关注点，也是促进教师成长和发展的重要途径。当然，教学并非是教师的单向行为，它是连接教师与学生之间的桥梁，教师行为与学生行为构成了教学活动这个行为系统[2]。当前在基础教育领域，主体已由教师逐渐转向学生，诸多的研究者更是将研究重心放在学生行为这个问题上，但是不可否认的是当前教学质量提升的关键仍然寄托于教师的素质以及优质的教学活动安排。随着信息化教育的不断发展，基础教育领域中的教学活动、教学行为类型、实施方式都发生了巨大的变化，因此我们更应当对信息化环境下的教学行为有更清楚的了解和认知，为教师核心素养的提升，以及教师教学行为、教学方法和教学技能的形成、掌握和提高提供依据[3]。
在数据驱动教育教学变革的大数据时代，教师的教学行为蕴藏着海量的具有研究价值和应用价值的数据。如何建立科学的工具收集教师行为数据并对该数据进行有效分析是当前提升教师素质和教学质量亟需解决的一个重要问题。
标定
综上所述，本文基于教学行为大数据新视角，探究如何利用智慧课堂的教学行为数据采集系统丰富教学行为数据采集指标。并通过不同应用场景的划分以及指标体系的建立构建符合智慧课堂环境的分析应用模型。最终通过合肥市XX中学的典型案例，探究智慧课堂环境下的教师行为数据如何指导教师重构智慧课堂，以期优化智慧课堂教学模式，设计新的学习路径，培养学生的核心素养。
地理位置服务 二、相关研究综述
煤仓疏松机 1.智慧课堂相关研究
目前学界对于智慧课堂的研究成果斐然，在智慧课堂技术与课堂实践融合、智慧课堂推进策略、智慧课堂应用下的大数据研究等诸多领域都有着丰硕的研究成果。但当前智慧课堂的构建源自于不同的技术，尤其是在实践层面，有基于电子书包的初代智慧课堂[4]，
活动装置还有基于物联网和教育云端等新技术于一体的新一代智慧课堂[5]，所以对智慧课堂的定义尚未形成统一的结论。基于本研究案例实践的现实情况，本研究无意对智慧课堂进行定义，而主要关注教师使用智慧课堂所带来的教学行为数据。这些教学行为数据使用和分析成为智慧课堂研究中亟待解决的问题。
2.教学行为分析研究
20世纪中期，课堂教学行为研究随着教学改革的推进从其他教学问题中独立出来，成为研究者关注的问题。教师行为的研究始于克瑞兹（Kratz）对优良教师品质的意见调查，至此之后虽历经50余年的发展，但始终只是一种间接研究。到20世纪60年代开始，国外教师行为研究产生巨大转向，开始研究课堂教学行为与教学效果之间的关系，探讨教学行为因素，为改进教学效能提供参考。尤其是瑞安斯通过鉴定课堂中的教师行为而得出的“教师有效/无效行为分辨表”，为后来的“过程—结果法”奠定了一定的基础[6]。
在课堂教学行为中，师生之间的互动是课堂教学中的本质性行为[7]。对于教学互动行为的研究始终没有中断过，随着技术的更新，教学互动行为的分析研究方法更是进一步发展。弗兰德斯分析法（FIAS）以师生间的言语互动为分析元素，通过对师生间的言语互动
行为进行编码、记录、定量分析，结合课堂观察中的对教学描述的分析，从而得出较为全面的教师行为和学生学习之间的关系 。S-T教学分析法通过观察课堂教学过程，按一定的频率对教学过程进行采样，将课堂行为分为教师行为和学生行为，最终通过形成S-T数据和S-T曲线确定教学模式。顾小清等人通过改进弗兰德斯课堂互动分析系统，通过增加学生语言和技术的互动行为设计出了基于信息技术的互动分析系统（ITIAS）。穆肃等人通过对课堂教学行为的分类与总结，利用定时抽样编码建立数据矩阵的方式设计了基于教学活动的课堂教学行为分析系统（TBAS）。
这些系统运用“过程—结果法”的课堂教学行为研究方法，通过一些课堂观察工具以及量化统计和分析，极大丰富了教学行为研究的成果。但是仍然存在不少问题，最重要的问题就是教师的教学行为被置于一个狭义的概念范畴下进行，当前教学行为已经不仅仅局限于课堂场景，教学行为已逐步延伸至全环节。
三、智慧课堂教学行为数据收集分析系统
1.智慧课堂大数据收集分析系统总体框架
智慧课堂数据挖掘分析的关键是获取海量的教学行为数据以及如何对这些数据进行挖掘分析。[8]基于智慧课堂开展的教学过程复杂且从单一的授课环节延展至备课、作业等课前和课后环节。过往研究中以问卷、视频分析等方式收集和分析数据，难以体现整个智慧课堂教学的全环节。所以，为更针对智慧课堂大数据进行分析应用，本文重点围绕整体学习的影响因素和海量教学行为数据获取及建模分析等关键问题，构建了智慧课堂大数据收集分析系统框架，如图1所示。
整个系统分为三个层级，包括基础数据及模型层、大数据智能分析能力层以及应用与服务层。在基础数据及模型层，除了用户数据、考试数据以外，系统会收集和挖掘各种结构化、半结构化乃至非结构化的数据，根据教学智慧课堂的不同教学阶段建立相应的数据仓库。大数据智能分析能力层主要是应用技术层，涉及大数据和人工智能这两个领域的诸多技术应用。而整个系统最为核心的是应用和服务层，本层将针对不同的角建立相应的应用专题，不同的角可根据自身的需求从本层的各个主题实现角所需的功能。
在整个系统中，无论是基础数据及模型层还是应用与服务层的构建都需要完整的数据指标。由于智慧课堂的教学贯穿教学全环节和全场景，所以在课前、课中、课后三个环节
中会累积大量的数据，可能来自于老师、学生、学校管理者、家长。这些数据有过程性数据也有结果性数据，伴随式采集所有埋点会导致数据驳杂且难以进行分析，所以针对系统中的所有数据，综合考虑功能性、结构性、应用性、角性等多重因素。笔者将整个系统所需要构建的指标模型拆分成以教师教学为主导的教学行为数据，以学生学习为主导的学习行为数据以及管理层管理与建设的基础数据与建设、监管数据这三个子模型。对每个子模型所需要的指标进行分聚类分析和单独建模，最终满足应用层的使用。
2.智慧课堂教学行为数据指标构建
为保证构建全方位、多维度的教学行为模型。研究者前期通过智慧课堂使用教师的需求调研，重点分析影响智慧课堂教学的各项因素，对智慧课堂实践运用中的老师进行观察，设计出一套观察指标。具体来说观察内容包括教授、提问、提示、反馈与评价、讨论、预习、板书、演示/展示、作业指导、作业布置、互动管理等十余项指标。
由于智慧课堂教学相比传统教学更为复杂，涉及到更多的教学流程，所以在教学行为数据收集与分析系统设计之初就开始以多维视角进行考虑，一方面考虑到智慧课堂教学贯穿课前、课中、课后的全过程，通过三阶段全方位的教师行为分析研究，去选取合适的埋
点数据;另一方面考虑智慧课堂平台自身的特点，即可视化呈现、立体化互动、及时化评价、数据化决策等特点构建模型。不仅如此，在研究过程中笔者分析了智慧课堂教师的典型需求，总结出教师自身有以下几个典型需求：①能够将教师在课前、课中、课后使用智慧课堂的行为及结果数据，进行分场景展示。②能够将自己和同年级同科下其他教师的使用情况进行对比呈现，了解自己在整体中的使用情况。③智慧课堂数据统计不仅包括自己的行为，也包括和学生的课堂互动、作业、辅导和分享等行为统计。④能够将所带班级学生参与课堂互动、作业完成的情况进行例举呈现。
结合多维视角的考虑以及教师典型需求的分析，笔者构建了基于智慧课堂课前、课中、課后三大模型，囊括21项数据指标的教学行为数据模型，如图2所示。
课前指标主要包括备课资源下载/上传、备课资源优化/修改这两项业务模型。智慧课堂在发展过程中特别注意资源建设，根据当前主流教材版本，建立一套包括教学设计、知识讲解、知识探究、拓展素材、测试训练、师范课例，覆盖教师备课、授课、考试测评及教研进修等全应用场景的体系化教学资源库。在课前环节，教师的教学行为会紧紧围绕这些资源进行开展，通过不同种类的资源下载、上传、修改、优化数据可以看到教师的信息
化备课情况，累积数据也可生成备课趋势分布，看到教师的备课重点。通过不同教师间的数据堆叠，更能看到校内备课排名分布情况。
课中指标模型主要关注课本/课件同屏、授课内容板书、师生交流互动和重点问题讲评四个环节。教师课前所备的各种资源包括智慧课堂系统中本身包括的各种资源，课件的使用情况能直接体现教师课堂教学的丰富性。不同的学科有不同的学科工具，比如语文和英语学科的点读与跟读评测、聚焦重点句和翻翻卡，数学学科的网络画板、函数画图，化学和物理学科的电子实验等等。通过对白板、学科工具、语音助手等工具和模块使用数据的统计能够分析出教师信息化素养以及本堂课中教师的授课情况。不仅如此，结合立体化的交流互动数据，如抢答、分组讨论、PK板、投票等多样化的互动方式及其数据，我们可以分析出智慧课堂教师所使用的教学模式。高速公路收费系统
课后指标主要包括作业布置、资源共享和重难点讲评。课后的作业考虑到学生用眼保护以及学生平板管理和作业批改效率，智慧课堂有两种不同的作业可供选择：一种是传统纸质作业;另外一种是电子作业。教师可根据作业类型以及作业性质进行选择，但是无论选择哪一种都可以将数据同步到系统里。纸质作业既可以通过网阅（即先扫后改），也可以
通过手阅（先批改后扫描）进行，这样通过教师批改后既保留了批改的痕迹，又有电子化数据保证每个学生的学业情况和过程性数据。同时在教师行为这一侧，可以看到教师布置不同类型题目的行为数据也可以看到这些不同类型题目的完成情况。此外，通过智慧课堂所配置的网络学习空间，教师能够进行高效、及时的课后辅导，而通过行为数据收集系统既可以收集教师在网络学习空间进行辅导的量化统计分析数据又可以保留每一个数据背后的具体辅导内容。
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