基于“互联网＋”数据的信息化课堂教学分析与研究

陈艳茹 杨勃

[摘要]信息化教学历经了从黑板到白板，从一对多、面对面教学到一对一、电教录像推广，再到交互式网络空间学习;从有限局域网到移动互联网无限制学习;从物理空间到数字空间无限制学习。虽然针对信息化教学设计案例的探究研讨也层出不穷，但大多数探究研讨对于定性描述和教学过程中师生活动安排的合理性讨论较多，而对教师、学生和媒体之间信息流动关系进行深入研究的较少，不能及时运用课堂活动反馈的数据对教学活动行为的有效性进行深入分析。本文以“钢筋混凝土结构功能函数表达”一课为载体，以课堂移动客户端（蓝墨云）教学活动数据为支撑，对课堂教学有效性进行了分析，探索了课堂教学数据对教学活动效果评价的方法以及数据有效性的研究，为其他同类课程效果评价提供了有力借鉴。

[关键词]信息化互联网+教学改革

从表1可以看出移动客户端（蓝墨云）的信息化教学与传统教学相比，其教学目标设计运用结构功能函数这一数学逻辑思维，展示了结构功能这个科学概念，列举了工程实例、技术需求，能够综合展示表达，STEAM教育[1]理论。同时信息化教学目标有与之对应的成果标准，对目标是否达成有具体判断标准，为课堂教学行为有效性量化分析打下了良好的基础。

利用“S-T分析方法”进行课堂教学模式分析

Student-Teacher分析法被称为S-T分析法[2]，以微小时间间隔进行师生活动次数编码统计分析，分别计算师生行为占有率Rt、Rs和师生行为转换率Ch，将教学过程进行可视化的定量、客观分析[3]。

钢筋混凝土结构功能函数表达授课时间为45分钟，现以四个平行班课堂录像10秒取样数据进行分析。由于篇幅有限，仅展示铁成3162班原始采集数据样本及相应的S-T分析图，如图1、图2、图3所示。

从表2可以看出各班因为上课时间、学生基础、网络环境等原因导致S-T分析数据略有不同，但总体趋势却是相同的。S-T曲线斜率接近于中线偏S轴方向，说明学生活动略多于教师活动，课堂教学组织安排合理，既有教师对新知识点的演示、讲解，又给予学生充分的时间进行知识内化。各班的Rt-Ch交点均在Rt-Ch图中间区域，属于混合模式（探究型）教学，师生转化率平均在24.5%，说明该教学过程保证了学生的主体地位，学生有充足的时间进行学习体验、知识内化，同时在学生自主学习的过程中，教师以对话的形式进行引导，体现了教师的主导地位，说明课堂情感气氛融洽[4]，信息流动正常，形成了师生双赢和愉悦的课堂学习环境。

利用蓝墨云反馈数据进行教学效果分析

利用S-T分析法可以分析课堂教学模式，但对学生知识内化情况及课堂教学存在的问题却无法进一步分析。因此，本文在S-T分析法的基础上结合蓝墨云班课反馈数据进行课堂教学效果诊断。

1.课堂活动有效性分析

该堂课共发布3个资源，开展6次课堂活动，1次课堂测试，与前文一样，仅展示铁成3162班的课堂原始数据截图，如图4、图5、图6所示。从各班资源查看，活动参与平均人数如图7所示。综合评估四个班级共170个成员，有1个班外成员，3人外出参加比赛，实际课堂人数为166人。从活动记录数据可以看到，资源平均查看率102%，这是因为资源查看不受时间限制，所以课外学生可以参与。而课堂活动则是有时间限制的，通常一个小活动控制在3分钟以内，而大活动则控制在10分钟以内，还有个别学生因手机信号问题导致不能及时提交活动成果。因此，课堂活动平均参与率为94%。课后根据云平台反馈名单，让不能及时提交课堂活动成果的学生手写活动总结报告，保证课堂活动有效性达到99%以上。

活动参与率的提高首先保证了学生对教学知识点有一个系统性、关联性的认识。其次能够记录学生学习路径，帮助学生建立自我学习的行为数据并进行学习反思，成为分析型学习者[5];第三使教学从“分数论”中解放出来，方便教师与学习者共同查找教与学的“痛点”，更加关注个人成长，综合发展[6]。

2.课堂提问有效性分析

课堂提问有效性分析采用聚焦式课堂观察法[7]，将课堂提问按照提问类型，挑选学生回答的方式，学生回答的类型，对话深度等若干维度进行记录分析，以此研究课堂质量和课堂活动的有效性，该课程划分维度及具体记录数据詳见表3。

从教师提问类型分析，可以看到推理性问题所占比例最高，为57.1%，记忆性问题占35.7%，说明课堂要求学生夯实基础，培养学生推理性逻辑思维，这与课程培养目标一致，加大学生逻辑思维培养，但同时又不得不面对批判性问题太少、创造性问题为零、没有达到批判性、创造性思维引导的情况，在下一次教学中还需要重新设计规划教学内容，增加内容的外延性、扩展性和关联性。

从挑选学生的方式分析，可以看出课堂利用信息化手段，采用多种模式选择学生回答问题，鼓励大多数学生参与课堂共同讨论，增加课堂社交维度，学生体验。从数据中还可以看出选择经验值较低的学生回答比例为21.4%，说明该课堂不以分数高低而论，尊重每个学生个体，注重学生的均衡发展。

从教师回应方式分析，可以看出教师引导型回应占57.1%，这可以体现出课堂教学模式中的协作性特征[8]，突出学生主体地位，教师引导作用，增进师生间对话的效力，加强学生间的探究协作能力。

本文将课堂对话深度分为四个等级，一级表示基于课本概念的对话，二级表示追问引领式对话，三级表示基于情景应用型的对话，四级表示多维度争辩式对话。从表3数据可以看出，二级对话深度所占比例为50%，反映教师在知识结构及问题组织中“为什么”“会怎么样”这样的原理性、过程性的问题居多，说明课堂互动层次较浅，都是教师在推进，学生被动地跟随教师设计思路。四级对话深度数据为零，说明没有创造性、衍生性的问题，学生主动反思、拓展的能力比较低。

测试成绩验证分析

针对该知识目标，在课后发布25道选择题目进行测试，每道题目2分，总计50分，测试结果如图8所示。将成绩转化成百分制，四个班中最高100分，最低20分，平均成绩75分，平均及格率87.2%，平均优秀率53%。从测试成绩可以看出学生对陈述性概念知识较为清晰，回答正确率为100%;多数学生能够理解应用型题目，该类题目正确率为74%;拓展型题目的正确率较低，平均正确率仅为10%。测试结果与课堂活动过程性分析相符合，较好地达成了课程设计目标，但是发展创新方面不足，这是在日后课堂中要不断发展完善的地方。

结语

现代课堂由教师、学生、多媒体组成了一个高度复杂的信息网，我们必须面对的是信息化手段带来的快速、广泛的信息展示方式，但这并不等于学生的信息输入和内化;我们必须要通过信息手段展示的表象数据深入挖掘课堂行为的意义，揭示教学的本质，我们必须要不断分析教学活动的实施效果，紧扣教学目标，反思教学设计的内容，激活课堂这一教学中最小的细胞，提高课堂行为的有效性。

参考文献：

[1]陈俊强：《基于大数据对STEAM教育进行师生互动研究》，《中国信息技术教育》2017年第6期。

[2]王陆、张敏霞：《教学反思方法与技术》，北京师范大学出版社，2012，第80-86页。

[3]张敏霞、王陆：《用S-T法支持教师案例研习与反思的探索》，《教师专业发展与教育信息化》2004年。

[4]苏肖萌：《基于信息技术的课堂互动有效性研究》，学位论文，西藏大学，2013。

[5]喻长志：《大数据时代教育的可能转向》，《江淮论坛》2013年第7期，第188-192页。

[6]吴南中：《数字化生活的教育意蕴》，《现代教育技术》2015年第7期，第19-25页。

[7]王陆、张敏霞：《课堂观察方法与技术》，学位论文，北京师范大学，2012年。

[8]王陆、李瑶：《课堂教学行为大数据透视下的教学现象探析》，《课程与教学》2017年。

作者单位：陕西铁路工程职业技术学院陕西渭南