屈曼祺, 李寶敏, 杜龍輝

(1.華東師范大學 教師教育學院, 上海 200062; 2.華東師范大學 教師發(fā)展學院, 上海 200062)

一、問題提出

教育信息化的迅猛發(fā)展對教師的教育教學提出了更高的要求。2018年1月,中共中央、國務院《關于全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見》提出,教師要主動適應信息化、人工智能等新技術變革,積極有效開展教育教學。[1]同年4月,教育部印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》,提出要發(fā)揮技術優(yōu)勢,變革傳統(tǒng)模式,推進新技術與教育教學的深度融合。[2]在此背景下,中小學普遍引入智慧教室、智能錄播系統(tǒng)等包含課堂實錄功能的設備,為教師的專業(yè)發(fā)展提供硬件支持。但在當前較為充足的信息技術支持下,中小學教師在聽評課過程中仍普遍存在僅憑經(jīng)驗而不能有效利用信息技術的現(xiàn)象。課堂視頻本身囊括完整的課堂環(huán)境和教師-學生反應,保留了師生的行為與面部表情等反應數(shù)據(jù),因此課堂視頻理應通過非單一言語渠道進行剖析解釋,[3]這為開展多模態(tài)分析提供了良好條件。因此,如何有機融合教師的經(jīng)驗和智能分析技術,促進他們合理、適度、準確地利用信息技術手段分析與處理課堂視頻中的教學行為,更好地理解教學場景中的關鍵事件,提升他們教學行為有效性,是深化教研、助力教師專業(yè)成長的關鍵?；诖?筆者擬在梳理課堂視頻多模態(tài)分析理論的基礎上,界定其維度,從教師和學生視角構建課堂視頻多模態(tài)分析模型,以引導中小學教師從依靠自身經(jīng)驗進行教學改進轉變?yōu)榛谡n堂視頻的循證教研。

需要說明的是,主流的多模態(tài)分析主要分為兩支。一支基于系統(tǒng)功能語言學、社會符號學,最初主要服務于二語習得領域,在這個取向上的多模態(tài)分析指的是各種功能符號如話語、行為、聲音、顏色等。這些功能符號在教學過程中被用來進行意義表征,從而完成教學目的。[4]另一支則依靠信息科學的支持,使用先進的傳感器等信息技術與設備(如眼動儀、腦電儀等),通過處理過程性學習數(shù)據(jù)來研究課堂復雜情景中的學習問題。[5]而在課堂視頻的情境下,穿戴式設備會對學生的自然學習狀態(tài)造成干擾。所以盡管本研究試圖融合符號系統(tǒng)取向的多模態(tài)以及技術數(shù)據(jù)取向的多模態(tài),對關鍵事件進行質(zhì)性的描述性分析,再通過智能技術的手段為分析提供證據(jù)支持,但其中不包含學生的直接生理數(shù)據(jù)。

二、研究依據(jù)

(一)價值取向

進行人機協(xié)同的課堂視頻多模態(tài)分析的最終目的是通過分析教師課堂教學,實現(xiàn)教學改進和學生在課堂教學中的深度學習。崔允漷教授將深度學習界定為認知參與:在復雜的環(huán)境下,表現(xiàn)出高度投入、高度認知參與并獲得意義的學習。[6]1956年,布盧姆在《教育目標分類學》中把認知領域分為知道、領會、應用、分析、綜合、評價六個層次。[7]一般認為,知道、領會、應用三個方面屬于低階思維,即淺層學習;分析、綜合、評價三個方面屬于高階思維,即深度學習。布盧姆提出目標分類之后,安德森進一步把認知過程分為記憶、理解、應用、分析、評價和創(chuàng)造六個層次。[8]一般認為,記憶和理解屬于低階思維,應用、分析、評價和創(chuàng)造則屬于高層次的思維。在這一深度學習分類的指導下,教師課堂視頻的分析以改變傳統(tǒng)課堂中重復性的知識記憶、提升學生分析問題和解決的能力、鍛煉學生的高階思維為價值取向。

(二)理論基礎與維度界定

對課堂視頻進行多模態(tài)分析首先要對課堂要素進行維度分類。鐘啟泉教授提出,“課堂教學是一種以教材為媒介,教師的教授活動與學生的學習活動這三者之間的互動過程”[9],也就是說,課堂教學研究蘊含于具體的課堂互動研究中。蔡楠榮提出,按照課堂互動的媒介,課堂互動大致可以分為言語互動和非言語互動。[10]基于此,筆者從言語互動和非言語互動出發(fā),在社會文化理論、具身認知理論與情感教育理論的基礎上,選取了三個有價值的模態(tài)分析切面,即言語互動對應話語互動、非言語互動對應行為以及情感的互動表達。而話語通常伴隨著行為表現(xiàn)與情感傳遞,行為亦包含著情感表達,所以三者并不是割裂的,而是各有側重,三維度的關系如圖1所示。

圖1 課堂視頻多模態(tài)分析的三維度關系

1.基于社會文化理論的話語維度

本研究對話語維度關注的理論基礎來源于社會文化理論。中介說、內(nèi)化說是社會文化理論的核心。[11]中介說認為,人們的知識學習需要通過物質(zhì)或符號工具作為中介,并認為語言是高階認知的符號;內(nèi)化說認為人的認知是社會活動的結果。社會文化理論指導下的學習觀認為學習是一個不斷內(nèi)化的過程,而這樣的內(nèi)化離不開互動的情境。蘭托夫將內(nèi)化過程分成兩個階段:第一個階段是通過人際交流獲得文化符號工具;第二個階段是自我交流,通過個人努力將上一個階段獲得的文化符號工具轉化為自我的心理活動工具。[11]也就是說,學習是先進行社會交際,再轉化為個體內(nèi)部心理活動的過程。課堂視頻本身包含學生學習的完整情境,通過課堂視頻分析可以看出學生的社會性發(fā)展。因此,本研究基于社會文化理論主張將人與社會、語言與文化融為一體的哲學立場,關注課堂視頻中師生話語互動的社會意義建構。

2.基于具身認知理論的行為維度

本研究對行為維度關注的理論基礎來源于具身認知理論。具身認知理論認為人的身體在認知過程中起到了非常重要的作用,認知是通過身體的體驗及其行為活動方式而形成的。[12]維果茨基以及皮亞杰在關于兒童認知能力發(fā)展的論述中均有具身認知的思想。維果茨基主張“高級水平的思維活動是人類最初的身體活動(感知運動)的內(nèi)化(internalization)”[13];皮亞杰認為認知過程是一個建構主義過程。通過連續(xù)不斷的同化與適應,主體圖式與客觀對象間達到最終的認知,而這樣的主體圖式本質(zhì)上就是一種“行為圖式”(schemes of action),這樣的行為圖式最初存在于身體的感官運動中。[14]只不過兩位學者并沒有將身體的行為參與作為學生認知的主要途徑。具身認知理論指導下的課堂視頻分析更強調(diào)參與學生的真實體驗,注重課堂中的身體語言和課堂氣氛對學生的帶動作用,以及從傳統(tǒng)純粹的腦部活動到身心投入的體驗式學習。在這一理論指導下,本研究關注課堂視頻分析中教師與學生真實行為的意義。

3.基于情感教育理論的情感維度

對課堂中師生情感的關注是對教育本質(zhì)問題的關切,是育人價值的體現(xiàn)。朱小蔓教授對情感教育的定義為“在學校教育、教學中關注學生的情緒、情感狀態(tài),對那些關涉學生身體、智力、道德、審美、精神成長的情緒與情感品質(zhì)予以正向的引導和培育?！盵15]越來越多的實證研究表明,學生學習的積極性、學生發(fā)展與學習環(huán)境以及師生關系密切相關。而情感的難以言喻和轉瞬即逝使其在課堂中難以被觀察,但情感與學生認知密不可分。因此,本研究關注在課堂視頻中通過師生情感的“現(xiàn)象”把握師生的情感體驗,也就是說,在研究中要根據(jù)話語、身體等確實外顯的要素來實現(xiàn)師生情感的“轉喻”。轉喻是在同一認知域內(nèi),用易感知、易理解的部分指代整體或整體其他部分。[16]所以情感維度在實際觀察中并不獨立于話語維度與行為維度,而是以其重要的價值取向和外在體驗與兩個維度分離開。

三、中小學課堂視頻多模態(tài)分析模型的建構

基于上述理論分析與維度界定,筆者首先從教師、學生的互動視角構建課堂視頻多模態(tài)分析模型基本框架,之后通過專家驗證對該模型框架進行迭代與修正,并通過對現(xiàn)有智能分析系統(tǒng)的要素歸納,構建課堂視頻多模態(tài)智能分析模型,服務于教師專業(yè)發(fā)展中教師課堂自我觀察的科學化與精準化?！敖庖蛐允侨说膶傩?釋義性是人工智能的缺陷”,最后將兩類模型的要素進行對齊并分工,實現(xiàn)模型的協(xié)同互補。

(一)課堂視頻多模態(tài)分析模型:質(zhì)性分析

課堂視頻多模態(tài)分析模型框架是在社會文化理論、具身認知理論與情感教育理論主張的指導下,課堂環(huán)境中教師、學生兩主體在教學以及學習過程中所涉及的多模態(tài)符號系統(tǒng)。

1.教師視角

在話語維度上,基于經(jīng)典的“Initiative-Response-Evaluation”(I-R-E)話輪,將該維度的分析要素進一步修改為“表達”“提問”“回應”和“反饋”。“表達”即代表傳統(tǒng)的教師開展正常課程講授活動,其間并不需要學生互動參與,如教師進行課本知識的解讀?！疤釂枴眲t代表教師有意與學生進行互動,邀請學生參與課堂話輪,給予學生發(fā)言的機會,如教師針對某一知識點對學生記憶程度的詢問。“回應”則為教師在得到學生的回答后,進一步為學生的回答做出的互動反應,不包括對學生回答結果的評價,如對學生零散回答的進一步凝練與歸納。“反饋”則是教師對學生回答的針對性評價,如對學生回答中關鍵性語句的重復或點評。

在行為維度上,結合過往文獻以及實踐經(jīng)驗,將該維度的分析要素確定為“聲音”“眼神”和“動作姿態(tài)”。其中將“聲音”進一步細分為“音調(diào)”“音量”和“語速”;將“動作姿態(tài)”進一步細分為“手勢”“體態(tài)”與“動態(tài)”。在教學中,教師的聲音作為話語的物理載體,影響著學生的情緒與課堂氛圍。“音調(diào)”即同物理意義上的音調(diào),表達聲音頻率的高低;“音量”同物理意義上的響度,代表著聲音的大小;“語速”則為教育情境下特有的要素,代表教師在教學過程中說話的快慢。“眼神”屬于課堂社會情境下的默會知識。作為重要的非言語行為之一,眼神有時可替代部分的話語功能,實現(xiàn)師生間的情意表達與人際控制。“動作姿態(tài)”為教師身體語言的集中表達,按影響大小可分為局部活動的“手勢”、身體系統(tǒng)表達的“體態(tài)”與代表教師在教室中移動的“動態(tài)”。

在情感維度上,近似經(jīng)典“I-R-E”話輪,本研究認為完整的情感反應輪同樣具有“表達”“識別”與“回應”。情感“表達”以“喜悅”“中性”“急躁”“悲傷”“憤怒”五大基本情緒為主。而課堂并不是一個自由無序的場所,基于公共秩序以及師生不平等權力,情感往往并不是外顯的,所以需要情感“識別”。教師情感“識別”的過程首先要“發(fā)現(xiàn)”學生的情緒,從而進一步對該情緒進行識讀,達到“理解”。在教師捕捉到學生情感后,要做出反應,而這樣的情感反應則歸為兩種:一種是教師對學生情感的選擇性忽視,即“冷漠”;另一種是教師對學生情感的“共情”。優(yōu)化后的教師視角下的課堂視頻多模態(tài)分析模型如表1所示。

2.學生視角

在話語維度上,學生的話語主要有“回應”“提問”與“表達”。教師具有課堂的主導權,學生通常是被動地通過教師提問或者其他引導而參與話輪。學生課堂話語的起始為對教師的“回應”。在“回應”后學生可能會擁有主動發(fā)起話輪的機會,即“提問”。同時,在如翻轉課堂、合作學習、探究學習等新型學習方式下,學生還可能擁有在課堂上表達自我的機會,所以在話語維度上也應有“表達”這一要素。

續(xù)表1

在行為維度上,由于學生基本坐在固定位置上,所以對其行為有所限制,主要體現(xiàn)為“眼神”以及“動作姿態(tài)”。眼睛是心靈的窗戶,學生的“眼神”在一定程度上可以反映出學生的注意力與投入度。伴隨著學生學習狀態(tài)的還有身體語言的表達,被稱為“動作姿態(tài)”。由于“動作姿態(tài)”的多樣性,又可以進一步從自我動作以及社交行為兩方面分為“注意”“觀察”“傾聽”“書寫”“幫助”與“合作”。

在情感維度上,學生的情緒體現(xiàn)為與教師互動的狀態(tài)。由于與教師權力的不平等,學生會對教師的情緒進行“識別”,具體分為“理解”與“領悟”。二者字面看起來頗為相似,但“理解”是學生對教師情緒或者話語的淺層把握,而“領悟”則可能延伸到學生對教師所授知識的曉悟。同時學生也同樣不需要受地位等條件的約束,所以其情感的“表達”要素會更豐富,主要包括“迷惑”“無聊”“中性”“好奇”“喜悅”“焦慮”“沮喪”“憤怒”。優(yōu)化后的學生視角下的課堂視頻多模態(tài)分析模型如表2所示。

(二)課堂視頻多模態(tài)分析模型:量化分析

教育領域一直以來都在為脫離主觀性的偏見做出努力。技術天然帶有價值中立的屬性,所以教育中的很多復雜問題同樣希望借助技術進行精準化、智能化的分析與決策。課堂視頻作為攜帶大量信息的數(shù)據(jù),同樣可以通過以圖像識別為代表的信息技術進行智能分析。因此,本研究運用歸納法從當前智能分析系統(tǒng)中提取相關的技術分析要素,構建與前述模型對應的、具有成熟可行性的課堂視頻多模態(tài)智能分析模型。

與前述質(zhì)性分析不同,技術取向下的分析則屬于量化分析,這樣的分析往往忽略課堂的意義情境,將課堂中的話語、行為等視為不同的數(shù)據(jù)模態(tài)。在操作步驟上往往將課堂從時間序列上進行切片劃分,然后對單位時間內(nèi)所涉及的特征模態(tài)進行加和計算或比例計算。如果說質(zhì)性取向下的課堂視頻處于微觀層面,那么量化取向下的課堂視頻則處于宏觀層面,其并不關注課堂的動態(tài)發(fā)生,而是對所有可以識別到的數(shù)據(jù)特征點進行統(tǒng)計,從而反映課堂的整體狀態(tài)。

當前較為成熟的智能分析普遍圍繞話語維度和行為維度。話語維度的分析主要依靠語音識別技術,識別課堂上的教師話語和學生話語,然后將關鍵詞作為識別的特征點,如以“為什么”為提問的開啟詞。行為維度的分析主要依靠圖像識別技術,通過識別課堂上教師或學生的肢體動作特征,再為其賦予實際意義,如學生“舉手—起立”的完成標志著該同學正在進行問題的回復。話語維度以及行為維度智能分析的準確度較高,而情感維度的識別則相對來說擁有較高的誤讀率,所以在量化模型中沒有直接對課堂情感進行分析。

1.教師視角

歸納出教師視角下的多模態(tài)智能分析模型如表3所示。

教師視角下的多模態(tài)智能分析模型在話語維度上主要聚焦于教師的“提問”與“回應”兩個話語要素?！疤釂枴币胤譃椤笆呛巍碧釂枴ⅰ盀楹巍碧釂?、“如何”提問以及“若何”提問。

表2 中小學課堂視頻多模態(tài)分析模型(學生視角)

“是何”類問題通常用來提問有事實結果的內(nèi)容,主要反映學生對內(nèi)容的記憶、理解,如“蘋果樹是什么種類的植物?” “為何”類問題通常用來詢問學生的目的、原因、原理、定律或者邏輯的推理,如“為什么蘋果熟了會落地?” “如何”類問題通常詢問學生與方法、路徑相關的問題,說明怎么樣,用什么方法、手段、途徑,處于怎樣的狀態(tài)或情況,如“怎樣才能知道一個蘋果的重量呢?”“如何”類問題培養(yǎng)的是學生的元認知能力,強調(diào)在做中學習,在體驗中學習。“若何”類問題通常詢問學生如果條件發(fā)生變化后可能產(chǎn)生的新結論,如“如果沒有起重機,怎樣才能知道一頭象的重量呢?”“若何”類問題屬于培養(yǎng)學生創(chuàng)新思維的問題,強調(diào)學生發(fā)散與創(chuàng)造性的學習。

表3 中小學課堂視頻多模態(tài)智能分析模型(教師視角)

教師的“回應”則又被分為“肯定回答”“否定回答”和“未回答”。課堂視頻的智能分析通常以比例的形式體現(xiàn),教師肯定回應占比較高,表明教師十分注重對學生的肯定和鼓勵;若教師多次對學生的發(fā)言不進行回應,則反映出教師對學生的忽視與冷漠。

教師視角下的多模態(tài)智能分析模型在行為維度上主要聚焦于教師的“聲音”與“動態(tài)”兩個行為要素,行為要素的量化通常按照包含具體數(shù)值的常模標準來確定(常模為該區(qū)域同類課程的相同教師行為的數(shù)據(jù),如該分析課程的此類教師行為占比大于該區(qū)域或全國同類課程的此類教師行為占比)?！奥曇簟币氐淖R別又分為“音量”和“語速”。對于“音量”,依據(jù)所在場合的大小劃定常模標準,以后排的學生也能聽得非常清楚為前提。如果是 10 人之內(nèi)的小班,建議用一般說話的聲音即可,約30～40分貝;面對10～50人,聲音大致上要提高到平時說話的1.2 倍,約50分貝;面對50人以上時,音量約為平時的1.5倍最佳,約60分貝左右。對于“語速”,根據(jù)一般情況確定常模標準,以人耳的接受程度,即辨析率是每秒4～5個字,即每分鐘240～300字進行確定?！皠討B(tài)”行為要素包括“身體朝向”與“走動狀態(tài)”?！吧眢w朝向”為教師的身體方位,通常是一個靜態(tài)指標;而“走動狀態(tài)”則體現(xiàn)教師的走動范圍,通常反映教師的行為動態(tài)。

2.學生視角

歸納出學生視角下的多模態(tài)智能分析模型如表4所示。

表4 中小學課堂視頻多模態(tài)智能分析模型(學生視角)

學生視角下的多模態(tài)智能分析模型在話語維度上主要聚焦于學生的“回應”要素?！盎貞币赜直患毞譃椤皺C械性回答”“記憶性回答”“推理性回答”以及“創(chuàng)造性回答”。該分級依據(jù)深度學習理論,“機械性回答”指學生的回應并沒有認知參與與信息加工,比如對教師話語的簡單重復或對他人回答的模仿跟隨;“記憶性回答”則是學生僅依靠對知識的記憶進行回應,比如對學科名詞的回答;“推理性回答”已經(jīng)到了高認知層面,代表學生有對所接收材料的分析過程,從而基于信息獲得的因果或者相關性進行回答;“創(chuàng)造性回答”在布盧姆深度學習塔中位于最高認知階段,代表學生可以對信息進行遷移運用,多體現(xiàn)在以寫作為代表的課堂任務中。

學生視角下的多模態(tài)智能分析模型在行為維度上主要聚焦于學生的“動作姿態(tài)”要素,進一步細分為“舉手”“站立”“坐姿不端”“打哈欠”“注意”“書寫”與“合作”。這些行為都有較為明顯的特征動作體現(xiàn),識別準確度較高。其中“舉手”“站立”“坐姿不端”“打哈欠”都與日常理解相符,所以不進行額外解釋。而“注意”“書寫”與“合作”則與課堂視頻多模態(tài)分析模型中學生視角行為維度中的分析要素相同,故不進行重復解釋。不論是話語維度的“回應”要素還是行為維度的“動作姿態(tài)”要素,在智能分析中都以百分比的形式呈現(xiàn)。

(三)課堂視頻多模態(tài)分析雙模型的要素

為了更好地實現(xiàn)從理論域到實踐域的轉化,需要在課堂視頻多模態(tài)分析模型與課堂視頻多模態(tài)智能分析模型的基礎上,厘清分析要素,為方法的實操應用做準備。

1.教師視角

教師視角下的課堂視頻分析要素如表5所示。

相比于可以人工分析的要素,由于識別技術的限制,教師視角下技術分析的要素僅有四項,即“提問”“回應”“聲音”“動態(tài)”。技術分析的獨特之處在于數(shù)理統(tǒng)計的意義,人工無法對數(shù)據(jù)進行實時采集與統(tǒng)計,因為需要耗費大量的時間。從表5可以看出,所有智能系統(tǒng)可以分析的要素,都可以進行質(zhì)性分析,智能系統(tǒng)可以為分析提供數(shù)據(jù)佐證,而人工則可以進一步在教育情境下對有意義聯(lián)結的教與學過程進行分析。除了可以被技術分析的四項要素,其他要素如“反饋”“眼神”則更為微觀,暫時只能通過人工進行質(zhì)性分析和解釋。

表5 教師視角下的中小學課堂視頻分析要素

2.學生視角

學生視角下的課堂視頻分析要素如表6所示。

表6 學生視角下的中小學課堂視頻分析要素

學生視角下課堂視頻分析要素可以更明顯地體現(xiàn)出智能分析系統(tǒng)釋義性缺失的特點,從表6可以看出,智能分析系統(tǒng)非常依賴于客觀具體動作的識別,如“提問”要具象為“舉手”,“注意”則需要依賴于“打哈欠”“坐姿不端”這樣的身體表現(xiàn)。同時,智能系統(tǒng)也無法準確地理解課堂中的情緒。所以當前的智能分析仍暫時只能作為課堂視頻分析的部分依據(jù),主要還是需要人工分析來賦予意義。

四、中小學課堂視頻多模態(tài)分析模型的應用

展示課堂視頻多模態(tài)分析模型如何應用,進而引導教師學會自我觀察,從依靠自身經(jīng)驗進行教學改進轉向基于課堂視頻的循證教研,開展基于視頻分析的專業(yè)研究,是本研究的意義所在。筆者以云南省某市的教育幫扶項目中一位教師講授如何從加法算式轉換為乘法算式并組織學生進行看圖列式計算練習為教學關鍵事件進行應用研究。具體案例題目共有兩道,要先寫加法算式,后寫乘法算式,教師要求學生們在草稿紙上完成練習。本案例聚焦課堂教學的即時評價問題。

(一)案例分析

通過案例分析發(fā)現(xiàn),教師對學生學習情況的即時評價有誤。在該案例中,教師在第一道練習題后判斷學生掌握了列加法算式以及將加法算式轉換為乘法算式這一知識,但實際上僅有少部分學生掌握。

在此教學關鍵事件中,教師多次提問“幾個幾?”的問題,試圖引導學生從圖像中抽象出數(shù)字關系。(1)在此案例描述中,T表示教師,S表示學生,Sn表示很多學生。用以下符號表示視頻中學生或者教師的聲音、表情等,(-):模糊音;…:猶豫;——:聲音延長。講解第一道練習題時:

T:老師想問一下,在這道題里,有幾個幾?

S1:三個五(-)

Sn:三個五——

S2:不是…

T:幾個幾?(教師驚訝反問,視頻畫面中呈現(xiàn)教師驚訝表情)

S3:五個三。

Sn:五個三——

在第一次練習中,出現(xiàn)了由一個同學的錯誤導致后面同學集體盲目跟隨錯誤答案的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象的出現(xiàn)至少可以說明大多數(shù)同學并不能分清楚類數(shù)與個數(shù)的不同。教師也意識到了這一點,進而有一個詳細的描述性回應:

T:你看,這里有三個,這里有三個,這里有三個,這里有三個,這里有三個(教師手勢畫圈,表示“整體”集合,視頻畫面中呈現(xiàn)教師動作)。那我們把這三個看成一個整體,對不對?它是一個整體,兩個整體,三個整體,四個整體,五個整體是不是這樣的?所以有幾個幾?

Sn:(沉默)

T:幾個幾?

S4:五個三。

Sn:五個三。

T:五個三。

T:那我們寫加法算式的時候很簡單。它是三,它是三,它是三,它是三,它是三。把它們都加起來是不是這樣的?把這幾個都加起來,就是它的加法算式。

這樣面向集體的詢問盡管起到了一定的效果,但在沉默后的正確回答仍是由少部分同學(S4)引發(fā)的。而此時有許多同學其實眼神并沒有看向黑板區(qū)域,注意力分散(視頻畫面中,可清晰看到多位學生的視線并未聚焦于黑板區(qū)域),這也是學生之前短暫沉默的原因之一。

第一題講畢,教師詢問學生:

T:有沒有寫對?

Sn:對了。

這一次教師并沒有意識到僅有少部分學生掌握了這一內(nèi)容,她對學生學習情況的判斷僅通過問詢學生是否寫對,而這一評價實際上是學生的自我評價,具有很大的主觀性。教師收到絕大多數(shù)同學的自我評價為“寫對了”,并且也相信了這一單方面自我評價:

T:…下一個!這道題的話我們就不在草稿紙上寫了,因為大部分同學基本上都會了對不對?同學們都會了…

但學生是否真的已經(jīng)掌握了呢?這一問題可以從學生做第二道練習題的情況中得到答案:

T:這里有幾個幾?

Sn:(先沉默)五個四。

T:有五個四。這里四個,這里四個,這里四個,這里四個,這里四個,對不對?

S1:對!

T:那寫加法的時候,幾個幾加起來啊?

S:呃…(視頻畫面中,可清晰看到學生躲避教師視線,面露猶豫)

T:不知道幾個幾加起來呀?

Sn:呃…

S2:四——

Sn:四——

T:這里的什么?

Sn:四——加——四——加——

T:是不是都是四?把四都加起來,就是這道題的答案。

在進一步的提問中,學生仍多次出現(xiàn)集體猶豫這一情況,這進一步證明學生對此知識點并未完全掌握。通過智能分析系統(tǒng)同樣可以看出,在完整的課堂上,教師共提問103次,說明教師對學生即時反應的收集頻率較高,但教師即時評價中的肯定回答占比62.2%,追問占比21.6%,而否定回答占比為0,也就是說,教師在整個課堂中都沒有對學生的回應做出否定。這固然表達了教師對學生情感的維護,但也反映出教師對學生回應的分辨力不強,沒有辦法做到對學生回應的實時糾正。

(二)教學改進

1.即時評價的準度:通過非集體提問的方式,對回答學生的學習程度做出判斷

在該教學關鍵事件中,教師采用向學生集體提問的方式考察學生對知識的掌握程度。這樣的做法導致學習程度較弱的學生可能會因為一些程度較好學生的搶答而選擇“隨大流”,報出集體答案,從而使教師無法分辨學生對知識的掌握程度。所以教師可以通過更為個性化的方式進行提問,根據(jù)自己對學生的先前了解以及提問的結果,對學習程度較弱的學生采用較高水平的即時性評價。

2.即時評價的深度:教師應有評價分級意識,對重要的教學內(nèi)容采取更為細致的即時評價

若想對課堂中動態(tài)生成的學生回應做出正確且及時的評價,教師應具有評價分級意識。有研究者以化學學科為例,列舉了當前課堂即時評價的六種形式,分別為無應式即時性評價、簡單式即時性評價、肯定式即時性評價、點評式即時性評價、提升式即時性評價與素養(yǎng)式即時性評價。其中后三種為高水平的即時評價方式,分別起到幫助學生點題、凝練認知思路以及發(fā)展高階思維的作用。[17]而即時評價形式的選擇則應與教學內(nèi)容掛鉤。[18]在上述教學關鍵事件中,教師的即時性評價屬于盲目的肯定式評價,圍繞列加法算式以及從加法算式到乘法算式的轉換又是整堂課的重點內(nèi)容,教師不應急于推進課程教學進度,而是應在學生回答錯誤時可以進行歸因分析,從而實施對癥評價。

結 語

課堂視頻的分析需要方法融合、師生互動、模態(tài)多樣。本研究首先在方法層面進行質(zhì)性分析與量化分析的融合,質(zhì)性分析對教學關鍵事件進行意義詮釋,量化分析為其分析結論提供數(shù)據(jù)支持;其次,本研究并未將課堂中學生的“學”與教師的“教”進行割裂單獨研究,而是在學生與教師互動成長視角下展開研究,創(chuàng)新視頻分析的新范式;最后,從話語、行為、情感三維度下進行融合分析,在真實課堂情境下進行多模態(tài)的意義建構。中小學課堂視頻多模態(tài)分析模型為深描課堂互動,助力教師開展自我專業(yè)發(fā)展的循證教研提供了有力支持,值得在未來的實踐中深入研究。