何皓怡 劉清堂 吳林靜 鄧偉 郝怡雪

摘要：教師工作坊為校際間教師的協(xié)同研修提供了良好的平臺，是促進教師專業(yè)發(fā)展的主要方式之一。該文針對教師工作坊研修過程中難以進行有效監(jiān)測和及時指導(dǎo)的問題，利用學員研討產(chǎn)生的交互式文本數(shù)據(jù)，提出了一種教師工作坊中學員話題挖掘方法。該方法利用內(nèi)容語義分析法對學員評論反思內(nèi)容進行整體分析；運用LDA模型自動挖掘不同類型學員發(fā)表的評論中的隱含話題和跟蹤學員熱點話題演化趨勢。論文以典型的教師工作坊為例進行實驗，實驗結(jié)果表明：學員們能圍繞研修主題進行討論；相比普通學員，成績優(yōu)秀學員在學習態(tài)度上更顯主動；如在多媒體、微課的技術(shù)應(yīng)用等方面有著更深的認識和理解；而有關(guān)“技術(shù)支持的總結(jié)與復(fù)習”和“技術(shù)支持的教學評價”的話題并沒有出現(xiàn)。話題演化趨勢的實時反饋可視化分析，為引導(dǎo)研修活動深化發(fā)展提供了重要支持；也為教師工作坊的學習分析提供了一些可借鑒的思路。

關(guān)鍵詞：教師工作坊；話題挖掘；LDA模型

百年大計，教育為本；教育大計，教師為本。促進教育質(zhì)量提升，教師隊伍建設(shè)是關(guān)鍵。而優(yōu)化教師隊伍結(jié)構(gòu)，提升教師專業(yè)水平，需完善教師培養(yǎng)培訓(xùn)體系，做好培養(yǎng)培訓(xùn)規(guī)劃。教育信息化的發(fā)展使得教師培訓(xùn)方式發(fā)生了轉(zhuǎn)變，線上線下相結(jié)合的混合式研修成為促進教師專業(yè)發(fā)展的主要手段。在網(wǎng)絡(luò)學習空間中，支持創(chuàng)建、參與、關(guān)注教師研修工作坊，開展跨校教師協(xié)同研修。教師工作坊是一種體驗式、參與式、互動式的學習模式，一般以富有經(jīng)驗的教師為中心，形成30-50人的學習研究共同體，主要通過討論、活動等多種形式，共同探討和嘗試解決課堂教學中存在的問題。助學者（坊主）在教師工作坊中扮演協(xié)助、觀測、支持、引導(dǎo)等作用，需要了解研修過程中學員認知水平、學習狀態(tài)等，及時發(fā)現(xiàn)存在的問題，并提供學習支持服務(wù)。學員們在進行網(wǎng)絡(luò)研修主題研討過程中產(chǎn)生了大量的交互式文本，能客觀地反映出學員的興趣話題、學習體驗和研修狀態(tài)等特征，這為優(yōu)化研修過程、提升培訓(xùn)質(zhì)量等提供了大量線索。然而，傳統(tǒng)的內(nèi)容分析方法通過文本分析、內(nèi)容編碼、統(tǒng)計闡釋等過程，不僅費時費力而且還存在評價的主觀性和反饋的滯后性等問題；并且隨著培訓(xùn)規(guī)模的擴大、研修數(shù)據(jù)的急劇增加，使得指導(dǎo)者難以及時洞察研修活動的過程和狀態(tài)，并進行針對性的指導(dǎo)。

論文聚焦教師工作坊研修過程中難以進行有效監(jiān)測和及時指導(dǎo)的問題，對教師工作坊的研修特征及當前話題挖掘的研究情況進行了分析，針對性的構(gòu)建了教師工作坊學員話題挖掘框架。利用教師工作坊中學員研討產(chǎn)生的交互式文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合教師信息化教學TPACK能力模型，分析了研修過程中的高頻詞匯特征；采用LDA（Latent DirichletAllocation）模型重點分析了研修內(nèi)容的話題結(jié)構(gòu)、分布情況以及研修過程的話題演化等。

一、相關(guān)研究

（一）教師工作坊及特征

教師工作坊是由若干成員組成（包括坊主、研修學員等），他們聚焦于特定教學主題，開展觀摩、體驗、討論、反思等活動，旨在通過相互交流、經(jīng)驗分享、協(xié)同研討來解決教學實際問題，促進教師實踐性知識的發(fā)展。教師工作坊是具有共同愿景、互惠互助性質(zhì)的學習型組織。相關(guān)理論基礎(chǔ)主要包括建構(gòu)主義理論、認知學徒制、活動理論、情境學習理論、知識轉(zhuǎn)移及知識共享理論等。王陸基于活動理論將教師在線實踐社區(qū)視為一種活動系統(tǒng)。劉清堂等認為教師混合式培訓(xùn)是一個研修活動序列，序列的展開構(gòu)成了多層次教師混合式培訓(xùn)活動流，活動流中的活動亦可依次序展開。張思等認為在教師工作坊的活動序列設(shè)計上，通過搭建腳手架實現(xiàn)學員學習的漸進有序，知識與技能的逐步遞增，使得學員能夠順利跨越“最近發(fā)展區(qū)”，達到學習目標。楊卉等提出在遠程職業(yè)教育中，應(yīng)為教師提供監(jiān)測工具支持教師對學生（團體）活動過程進行觀察，以便推送學習支架，幫助學生順利完成任務(wù)。王陸基于情境學習理論，并根據(jù)培訓(xùn)項目的實施階段，采用內(nèi)容分析法對教師在線實踐社區(qū)中學習共同體的實踐性知識發(fā)展過程進行評估。欒學東認為，促進教師在線實踐社區(qū)中知識的轉(zhuǎn)移，應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，尋找知識轉(zhuǎn)移服務(wù)對象，并提供支持策略促進知識擁有方與知識需求方之間的知識轉(zhuǎn)移。已有的研究為教師工作坊研修過程的分析提供了啟示和參考。但相關(guān)研究大多聚焦于活動過程的實施和實踐性知識的遷移等方面，而對于研修過程中的話題內(nèi)容特征與教師信息化教學能力的關(guān)聯(lián)性及能力水平的監(jiān)測與評價等尚缺乏深度思考。

（二）話題挖掘及相關(guān)研究

話題挖掘（Topic Mining）較早出現(xiàn)在TDT領(lǐng)域，TDT技術(shù)（Topic Detection and Tracking，話題識別與跟蹤）是一項信息處理技術(shù)，主要應(yīng)用于輿情監(jiān)測。話題識別（Topic Detection）是指自動識別信息片斷集合中的各個未知話題，并能在線檢測出新話題。話題跟蹤（Topic Tracking）是指在各種信息來源中追蹤那些討論目標話題的相關(guān)信息片段。目前，話題挖掘已普遍應(yīng)用于產(chǎn)品推薦服務(wù)、新聞熱點追蹤和社交網(wǎng)絡(luò)交互等多個方面。常用的話題挖掘算法有VSM（Vector Space Model）、LSA（LatentSemantic Analysis）、PLSA（Probabilistic LatentSemantic Analysis）及LDA（Latent Dirichlet Allocation）等，其中比較有代表性是LDA模型。LDA是機器學習領(lǐng)域的一種非監(jiān)督話題建模方法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中隱藏的話題結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，如今應(yīng)用也較為廣泛。如Mao等通過挖掘用戶評論數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶興趣話題模型，實現(xiàn)電影的個性化推薦。Mahaian等通過對財經(jīng)新聞主題的挖掘預(yù)測股市漲跌。Zhang等通過對微博話題的挖掘發(fā)現(xiàn)熱點主題。在教育領(lǐng)域，Ramesh等于MOOC論壇內(nèi)容進行話題挖掘，以及時發(fā)現(xiàn)學生學習過程中的相關(guān)問題，進而針對性實施早期干預(yù)，提高課程留存率。劉三釾等應(yīng)用LDA模型自動挖掘和解析MOOC文本評論信息的特征結(jié)構(gòu)和語義內(nèi)容，并分別對已完成和未完成兩種類型的學習者展開定性的學習分析研究，探究和追蹤學習者關(guān)注的熱點話題演化趨勢，以進行適應(yīng)性反饋與干預(yù)。在教師工作坊中，學員們在進行網(wǎng)絡(luò)研討活動時產(chǎn)生了大量的交互式文本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)作為活動過程的重要信息載體，可真實地反映學員關(guān)注的焦點、知識和能力的變化等情況，通過對這些數(shù)據(jù)的挖掘，有助于及時發(fā)現(xiàn)學員在研修過程中隱藏的內(nèi)在信息，從而實現(xiàn)對學員研修狀態(tài)的實時跟蹤、評估和干預(yù)。LDA為數(shù)據(jù)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)研修培訓(xùn)分析提供了一種新的論證方法，該方法突破了教學過程互動話語分析中過度人為干預(yù)和經(jīng)驗式判斷的局限，能為教師工作坊的研修過程分析提供一種新思路，為教師的研修實踐提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù)。

二、教師工作坊學員話題挖掘方法

教師工作坊的實施流程是由若干個活動組成的活動流。本研究以組成活動流的各個活動為單位劃分時間窗口，對每個時間窗口（活動階段）中生成的討論文本分別進行話題挖掘，追蹤各活動階段學員關(guān)注話題的熱度情況，并進行話題演化分析，以觀測教師工作坊研修活動進程，及時發(fā)現(xiàn)問題和需求，并提供學習支持服務(wù)。在研修活動的最后階段，教學管理者根據(jù)學員的課程學習、活動參與及作業(yè)完成等情況給予一個最終考核成績。本研究以成績的高低劃分不同類型的學員，并挖掘不同類型學員之間話題分布的特征結(jié)構(gòu)和語義內(nèi)容，探究其相似性和差異性，為研修活動的設(shè)計和知識轉(zhuǎn)移策略的實施提供支持。

（一）教師工作坊學員話題挖掘框架

基于以上分析，本文設(shè)計了教師工作坊學員話題挖掘框架。如下頁圖1所示，整個分析流程可分為數(shù)據(jù)收集、信息加工和結(jié)果應(yīng)用三個環(huán)節(jié)。

1.數(shù)據(jù)收集。學員是模型的出發(fā)點也是最終的受益者，學員在參與網(wǎng)絡(luò)研修活動過程中形成了大量的交互式文本數(shù)據(jù)，在對數(shù)據(jù)進行采集和預(yù)處理過后，形成交互式文本數(shù)據(jù)集。

2.信息加工。對數(shù)據(jù)集進行挖掘、分析并予以可視化呈現(xiàn)。采用高頻詞匯分析發(fā)現(xiàn)學員可能關(guān)注的話題；面向?qū)W員類型的話題分析，是按最終考核成績將學員分為優(yōu)秀、普通兩種類型，應(yīng)用LDA模型挖掘不同類型學員的話題分布并進行分析；基于研修過程的話題演化分析，是運用LDA模型對各活動階段數(shù)據(jù)集進行話題分布和話題熱度計算，追蹤研修過程中學員關(guān)注話題的熱度變化并進行分析。

3.結(jié)果應(yīng)用。管理者和坊主根據(jù)可視化呈現(xiàn)的結(jié)果監(jiān)控和分析學員的研修狀態(tài)，改進和優(yōu)化研修計劃、研修內(nèi)容和研修策略等，從而形成對學員的干預(yù)。同時，分析結(jié)果也為學員提供可視化反饋，以便其進行自我反思，實時調(diào)節(jié)自己的研修行為。

（二）教師工作坊學員話題挖掘方法研究

1.結(jié)合TPACK模型的內(nèi)容語義分析

結(jié)合TPACK模型對學員研討的知識進行分析，TPACK（Technological Pedagogical ContentKnowledge）是由科勒和米什拉于2005年提出的，該框架包含三類核心知識：技術(shù)知識（TK）、教學法知識（PK）和學科內(nèi)容知識（CK），以及四類復(fù)合知識fPCK、TCK、TPK和TPCK）。本文基于科勒和米什拉所提出的TPACK概念，并參考TPACK概念精致化的相關(guān)研究和話語分析規(guī)則，對所提取的高頻詞匯進行分析。

2.結(jié)合LDA模型的話題挖掘

LDA模型，最早是由學者Blei等在2003年提出，它是一個三層貝葉斯概率生成模型，LDA假定文檔集中有確定的主題數(shù)，每個文檔均是由多個主題混合而成，而每個主題則是多個詞匯上的概率分布，如圖2所示。

圖2中，變量、和z均為不可觀察到的潛在變量，其中代表主題一單詞概率分布、代表文檔一主題概率分布。單詞w為可觀察變量，超參數(shù)a和β是模型的先驗參數(shù)，T為設(shè)定的主題數(shù)。有向箭頭代表條件概率。方框代表重復(fù)采樣。D表示文檔集，外部方框代表文檔集中每個文檔迭代采樣的主題概率分布。Na代表文檔d的單詞數(shù)，內(nèi)部方框則表示從主題分布中迭代抽取產(chǎn)生的文檔的單詞。模型生成過程可描述如圖3所示。

圖3描述了LDA模型生成文檔的過程，然而，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)現(xiàn)有的文檔推導(dǎo)出潛在的主題結(jié)構(gòu)以及文檔中主題的分布情況。這就是LDA模型的參數(shù)估計，即利用輸入的文檔集計算輸出文檔一主題分布矩陣0和主題一單詞分布矩陣。

本文采用的是Gibbs Sampling方法訓(xùn)練LDA模型，LDA模型的Gibbs Sampling公式為：

利用Gibbs Sampling公式進行一系列采樣，收斂之后就可計算參數(shù)，公式為：

LDA模型是文檔一主題一單詞結(jié)構(gòu)，對應(yīng)于教師工作坊中的討論文本，可表示為評論一研討話題一詞語結(jié)構(gòu)。計算輸出的參數(shù)0為評論一研討話題概率分布矩陣，即學員發(fā)表的評論可抽象表示為多個話題的概率分布；參數(shù)為研討話題一詞語概率分布矩陣，即學員們研討的話題可表征為多維細粒度詞的概率分布。得到此輸出結(jié)果我們便可發(fā)現(xiàn)教師在研修過程中所關(guān)注和研討的話題，還可計算出話題熱度的演化情況。

三、教師工作坊學員話題挖掘方法的應(yīng)用

（一）實驗數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本研究采集了“國培計劃（2016）教師信息技術(shù)應(yīng)用能力提升工程”某語文教師工作坊中的評論數(shù)據(jù)作為樣本來開展實驗。本次工作坊以“信息技術(shù)在語文課堂教學中應(yīng)如何運用？”為主題，整個實施流程可分為4個活動階段：研修計劃、學技術(shù)、會應(yīng)用和研修總結(jié)。教師工作坊的活動實施流程，如表1所示。

工作坊中有3名坊主和53名學員。此次研修過程從2016年10月開始，持續(xù)到2017年8月結(jié)束。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取數(shù)據(jù)，去除掉1個小時以內(nèi)學員發(fā)表的重復(fù)評論，得到854條文本評論。

所有發(fā)表評論的學員中，有45名考核成績是取得優(yōu)秀（90分以上），還有8名考核成績是普通（90分以下）。按學員類型分類所得評論數(shù)據(jù)集基本信息，如表2所示。

在本研究案例中，由于在研修總結(jié)階段，學員們主要是完成各項考核任務(wù)，做好個人研修總結(jié)等，并未開展網(wǎng)上研討，因此未將此階段列入本次研究范圍。按活動階段分類所得評論數(shù)據(jù)集基本信息，如表3所示?？梢?，在學技術(shù)活動階段學員們參與網(wǎng)上討論最為積極；而在會應(yīng)用活動階段，發(fā)表評論人數(shù)和發(fā)表評論數(shù)都明顯少于前面兩個階段。

對收集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。首先，進行分詞，利用中科院中文分詞系統(tǒng)ICTCLAS對數(shù)據(jù)集進行分詞。然后，針對評論文本中的專用詞匯，建立用戶詞典進行約束，以獲得更為完整的語義信息，如：“信息技術(shù)”“多媒體”“學習者”等。最后，去除特殊符號、停用詞、低頻詞等，保留名詞、形容詞、動詞三種便于理解話題語義的關(guān)鍵詞性。

（二）高頻詞匯分析

為了能對學員評論進行整體的觀測和認識，首先通過詞頻分析的方法列出學員評論中排名前20的高頻詞匯，如表4所示。

從表4中可以發(fā)現(xiàn)，詞頻最高的詞匯是學生（1027次），表現(xiàn)出了教師對學生的關(guān)注，體現(xiàn)出了教師的以學生為中心的教學思想。再分析表4左側(cè)其它高頻詞匯可以發(fā)現(xiàn)，“教學”“課堂”“語文”“信息技術(shù)”等詞匯凸顯了教師工作坊的研修主題，學員們圍繞著“信息技術(shù)在語文課堂教學中應(yīng)如何運用？”在進行研討。結(jié)合TPACK框架及其語義分析規(guī)則對學員研討的知識進行分析，詞匯“微課”“信息技術(shù)”“多媒體”表現(xiàn)了學員們較為關(guān)注技術(shù)知識（TK）。通過結(jié)合詞匯“語文”“知識”“內(nèi)容”，可體現(xiàn)出學員們對整合技術(shù)的學科內(nèi)容知識（TCK）的關(guān)注。而再結(jié)合“提高”“興趣”“效果”“激發(fā)”等詞匯，則體現(xiàn)了學員們對整合技術(shù)的教學法知識（TPK）及整合技術(shù)的學科教學知識（TPCK）的關(guān)注，在反思將技術(shù)運用于教學。這些都與教師工作坊的研修主題高度相關(guān)。

（三）不同類型學員的話題特征分析

本實驗根據(jù)學員最終取得的考核成績，將學員分為兩種類型（優(yōu)秀/普通），對這兩類學員發(fā)表的評論分別進行挖掘和分析。應(yīng)用LDA話題模型來挖掘?qū)W員發(fā)表的評論中所隱含的話題結(jié)構(gòu)和語義內(nèi)容，對他們的話題進行觀察和對比，探究其相似性和差異性，進而了解不同類型學員的話題特征，為研修活動的設(shè)計、知識轉(zhuǎn)移及知識共享策略的實施提供支持。在設(shè)置模型參數(shù)時，依據(jù)a=50/Tβ=0.01來進行設(shè)置，a和β是模型的兩個先驗參數(shù)，T為選擇的話題數(shù)，T值的確定依賴于數(shù)據(jù)集的大小。本研究中實驗效果的衡量主要考慮話題間的分離度和話題內(nèi)部質(zhì)量兩個指標，結(jié)合數(shù)據(jù)集的大小并經(jīng)過反復(fù)實驗確定T值。對于成績普通學員的數(shù)據(jù)集，T值設(shè)置為5，則實驗參數(shù)設(shè)置為a=10，β=0.01，根據(jù)話題間的相似程度選出3個具有代表性的話題。如圖4所示。每個可能話題下依據(jù)詞匯出現(xiàn)的概率值大小，列出了10個詞匯表示話題語義內(nèi)容。對于成績優(yōu)秀學員的數(shù)據(jù)集，T值設(shè)置為10，實驗參數(shù)設(shè)置為a=5，B=0.01，同樣根據(jù)話題間的相似程度選出5個具有代表性的話題。如圖5所示。

如圖4所示，從成績普通學員聚焦的話題1a中，根據(jù)詞匯出現(xiàn)的概率由高到低排列的情況可推測，學員們認為，語文教師使用信息技術(shù)來進行備課或制作課件，可提高工作效率。從話題2a可看出，學員們認為多媒體在課堂中對學生的作用是有效的，并指出可以利用多媒體或微課來進行朗讀教學。在話題3a中，學員們認為多媒體技術(shù)能調(diào)動學生學習知識的興趣，能生動展示學科知識。通過觀測和分析以上話題可推斷，成績普通的學員已經(jīng)能夠認識到信息技術(shù)對改進課堂教學的作用，具有運用信息技術(shù)優(yōu)化課堂教學的意識，也具有應(yīng)用信息技術(shù)來進行課堂教學的經(jīng)歷。

由圖5可見，通過觀測成績優(yōu)秀學員關(guān)注的話題1b的詞匯分布可以發(fā)現(xiàn)，成績優(yōu)秀學員認為信息技術(shù)使教師備課變得簡單并可促進教學。在話題2b中，他們談到了通過多媒體課件來生動和直觀地展示教學內(nèi)容可吸引學生注意力便于學生的理解。這些都與成績普通學員所關(guān)注的話題比較相似。通過進一步的對比話題1a和話題1b可以發(fā)現(xiàn)，在話題1a中“要求（0.011）”一詞以比較高的概率出現(xiàn)，似乎體現(xiàn)了學員被動學習的態(tài)度，經(jīng)過查看成績普通學員的具體評論內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，部分學員認為“學習信息技術(shù)是時代發(fā)展的必然要求?！薄笆沁m應(yīng)新時代的要求。”等。而在話題1b中，從“促進”“簡單”等詞匯可推測成績優(yōu)秀學員更為認可信息技術(shù)對他們的教學是有幫助的，體現(xiàn)出了相對積極的學習態(tài)度。另外，在話題2a中，成績普通學員認為多媒體對課堂是有效的，與話題2b對比，成績優(yōu)秀學員則通過詞匯“生動”“吸引”“直觀”“圖片”等，更為具體的描述了多媒體技術(shù)的特征，表現(xiàn)出了對多媒體技術(shù)更為深刻的認識。

從圖5話題3b的詞匯分布可知，成績優(yōu)秀學員認為運用信息技術(shù)可支持學生進行自主探究和合作學習，能激活學生的學習思維，激發(fā)學生的學習興趣，并能培養(yǎng)學生的相關(guān)能力。在話題4b中，他們談到了在教學過程中運用多媒體技術(shù)來創(chuàng)建情境，使抽象的東西更加形象化，能調(diào)動學生的情感等，體現(xiàn)出了對多媒體技術(shù)及應(yīng)用更為深刻的認識。在話題5b中，他們更為具體地描述了微課的特點是以知識點為核心的短視頻，并進一步指出學生利用微課可以不受時間、空間限制進行自主學習。綜合以上分析可以推斷，成績優(yōu)秀學員在學習態(tài)度上更顯主動，在多媒體技術(shù)及應(yīng)用和微課技術(shù)及應(yīng)用方面有著更深的認識和理解，而成績普通學員在這些方面則有所欠缺，需進一步的加強。另外，從挖掘出的話題中，并沒有發(fā)現(xiàn)有關(guān)“技術(shù)支持的總結(jié)與復(fù)習”及“技術(shù)支持的教學評價”的話題，而這兩項內(nèi)容是《中小學教師信息技術(shù)應(yīng)用能力標準（試行）》中所要求的。

（四）基于研修過程的話題演化分析

基于研修過程的話題演化分析，可快速跟蹤研修活動的進展情況，及時了解學員關(guān)注的熱點話題及變化趨勢，為實施針對性指導(dǎo)提供數(shù)據(jù)支持服務(wù)。首先，按研修過程中的活動階段設(shè)置時間窗口，根據(jù)時間窗口劃分數(shù)據(jù)集。在本實例中可分為研修計劃、學技術(shù)和會應(yīng)用三個活動階段。然后，運用LDA話題模型對各階段數(shù)據(jù)集進行話題分布和話題熱度計算。最后，可視化呈現(xiàn)話題演化圖。本文基于以上學員話題挖掘的結(jié)果，選取了“多媒體特點及應(yīng)用”“微課特點及應(yīng)用”“信息技術(shù)促進學生學習”“信息技術(shù)與教師專業(yè)發(fā)展”“微課制作方法”5個熱度較高的話題，話題標簽為依據(jù)關(guān)鍵詞出現(xiàn)概率人工總結(jié)給定。得到研修過程學員話題演化情況，如圖6所示。

圖6直觀呈現(xiàn)了各個話題在不同活動階段的熱度情況以及在整個研修過程中的變化趨勢。最上方的一條曲線表示的是有關(guān)“多媒體特點及應(yīng)用”的話題，由于多媒體技術(shù)和教師的日常教學密切相關(guān)，在研修計劃階段學員們對該話題的關(guān)注度就最高；隨著研修活動的進一步開展，到了學技術(shù)活動階段該話題的熱度又有了少量提升；而到了會應(yīng)用活動階段，該話題的熱度有了較大幅度提升，可以推斷學員們在將制作的課件應(yīng)用于課堂教學的過程中，對多媒體技術(shù)應(yīng)用于教與學有了更深的認識和體會，有關(guān)該話題的討論大量增加。其次是關(guān)于“微課特點及應(yīng)用”和“信息技術(shù)促進學生學習”的話題熱度也較高，并且也呈上升趨勢。由此可以推斷，隨著研修活動的進行，學員們對這兩個話題的認識和體會也是逐步加深的。另外，熱度最低的話題是關(guān)于“微課制作方法”，該曲線處于最下方，呈現(xiàn)先升后降的趨勢，這與研修過程所開展的活動內(nèi)容相吻合。而有關(guān)“信息技術(shù)與教師專業(yè)發(fā)展”話題的熱度也呈先升后降的趨勢，其原因則需要進一步的了解和分析。

（五）反饋及建議

根據(jù)以上對研修過程的分析結(jié)果，提出針對性的改進建議，優(yōu)化研修過程，提高研修效果。教師工作坊活動開展應(yīng)注重。

1.加強交流，增加學習共同體的認同感。在研修計劃階段，坊主可鼓勵學員分享研修計劃并進行自我介紹，促進學員們相互認識和了解，消除學員網(wǎng)絡(luò)研修的孤獨感。還可適當激發(fā)學員的內(nèi)在學習需求，驅(qū)動其積極參與研修活動，通過展示一些和教師日常教學緊密相關(guān)的信息技術(shù)應(yīng)用案例，讓教師感受到技術(shù)的易用性和有用性，激發(fā)其學習興趣。

2.總結(jié)和反思研修過程中存在的問題并進行改進。如在本例中，可參照《中小學教師信息技術(shù)應(yīng)用能力培訓(xùn)課程標準（試行）》中的規(guī)定，在研修內(nèi)容中，補充有關(guān)“技術(shù)支持的總結(jié)與復(fù)習”和“技術(shù)支持的教學評價”的課程，并在研修過程中進行適當引導(dǎo)、提供學習支架，幫助教師掌握利用技術(shù)資源進行總結(jié)與復(fù)習的方法，幫助教師學會應(yīng)用技術(shù)資源進行教學評價。

3.監(jiān)測活動狀態(tài)，提供實時的針對性指導(dǎo)。當某個話題熱度增長時，坊主在回答學員們關(guān)注的問題的同時，可適當梳理總結(jié)學員評論，肯定其研修成果，激發(fā)其自我效能感；還可通過啟發(fā)式語言或采用“制造認知沖突”的方法，巧設(shè)矛盾，激發(fā)學員對該話題做更深入的探討。當話題熱度降低時，需分析其原因。如“信息技術(shù)與教師專業(yè)發(fā)展”話題的熱度在研修過程的后期有所下降，就需進一步的探究其原因，進而才能提出有針對性的干預(yù)策略，讓教師理解信息技術(shù)對其專業(yè)發(fā)展的促進作用，并能積極參與技術(shù)支持的專業(yè)發(fā)展活動，從而持續(xù)促進其教學能力的提升。

4.調(diào)節(jié)研修行為，積極參與活動。對于學員應(yīng)能主動跟蹤話題熱度，了解其他學員所關(guān)注的研修內(nèi)容，進行對比和反思，適當調(diào)節(jié)自身的研修行為，積極參與網(wǎng)絡(luò)研討，提升研修效果。

四、結(jié)束語

教師工作坊中學員進行網(wǎng)絡(luò)研討產(chǎn)生的交互式文本數(shù)據(jù)，為分析學員的研修狀態(tài)提供了資源，而如何有效地對這些數(shù)據(jù)進行挖掘和分析就變得尤為重要。本文旨在探究教師工作坊中學員話題的挖掘和分析方法，并應(yīng)用于“國培計劃（2016）教師信息技術(shù)應(yīng)用能力提升工程”某語文教師工作坊中，對學員們的話題結(jié)構(gòu)、分布及演化情況進行挖掘和分析。首先，利用對高頻詞匯的內(nèi)容語義分析實現(xiàn)對學員評論內(nèi)容的整體分析；然后，運用LDA模型自動挖掘不同類型學員發(fā)表的評論中的隱含話題；最后，呈現(xiàn)了學員熱點話題的演化趨勢。從實驗結(jié)果看，學員們都能圍繞研修主題進行討論；相比成績普通學員，成績優(yōu)秀學員在學習態(tài)度上更顯主動，在多媒體技術(shù)及應(yīng)用和微課技術(shù)及應(yīng)用方面有著更深的認識和理解，而有關(guān)“技術(shù)支持的總結(jié)與復(fù)習”和“技術(shù)支持的教學評價”的話題并沒有出現(xiàn)。分析結(jié)果將有助于管理者改進和優(yōu)化研修計劃、研修內(nèi)容和研修策略，提供更高契合度的學習內(nèi)容和更有針對性的學習指導(dǎo)，以滿足培訓(xùn)標準和學員需求，從而實現(xiàn)按需施訓(xùn)。通過話題演化趨勢的實時可視化反饋，為引導(dǎo)研修深化發(fā)展提供重要支持，管理者和坊主可據(jù)此跟蹤評價研修過程優(yōu)化教學設(shè)計；另外，還有助于學員審視自我話語的貢獻度、契合度及與其他學員的異同，從而調(diào)節(jié)自身的研修行為，提升研修效果。由此可以驗證，該方法具有一定的自動分析在線交互式文本內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的能力，可為教師工作坊的學習分析研究提供一些借鑒和參考。