基于数据分析的信息技术课例研究

陈诗琦

（福鼎市教师进修学校，福建 福鼎 355200）

一、引言

国家在深化教育教学改革文件中要求着力培养学生核心素养，促进学生思维发展，激发学生创新意识，同时要建立健全科学的教学质量评价监测体系。大数据与人工智能时代背景下，身处教育领域的一线教育工作者，需要将基于数据的课堂观察作为常态化的教与学评价方式。当前信息技术课堂教学评价内容及方法体系尚不足以成为促进学生全面发展的数字引擎动力。笔者就此问题对本地4 所中学的高中信息技术课堂教学现状做深入的调研，结合学本教育教学理论和数据化课堂观察工具，尝试构建基于数据分析与诊断的高中信息技术课堂观察与诊断评价体系，实践证明其合理有效，能助力教师专业成长和引领学生主动发展。

二、数据分析与诊断教学课例

将基于实证、关注细节的数字化课例观察与诊断作为帮助教师观评课堂教学效果、提升教师自身教学能力的重要支点，目的是引领教师开展教学自我诊断，改进教学行为；其方式主要是让教师“复盘”自己的课堂，或是在观摩、分析、评价他人的课堂教学。针对“高中信息技术学科核心素养培养目标”的相关内容，笔者在“一师一优课一课一名师”平台精选了10 节高中信息技术部级优课课堂实录，利用数字化课堂观察技术进行课例研究，试图从名师优课中探寻高中信息技术学科核心素养实现在课堂落地的最佳教学路径。在此以粤教2017 课标版“数据与计算”（必修1）中“4.1.4 Python 的函数”这一课例为研究抓手，分析如何创设真实的生活化、问题化教学情景，如何精心设计、有效组织课堂教学师生活动，如何培养学生的计算思维能力和创新能力，如何让高中信息技术核心素养落地。

美国学者斯滕伯格（R.J.Sternberg，1985）指出，学习者不仅需要不断学习知识，更需要持续进行思维训练。精选的部级优课案例以高一学生为教学对象，在多媒体网络教室环境中，组织学生从生活实际和已有经验出发，进行计算思维能力训练，培养学生的学习自主性，引导学生学会在活动中发现问题，用科学的方法分析问题，探究、寻找解决问题的有效途径。学生通过观看微视频，主动学习创建函数解决问题的基本方法，通过实例分析学会用函数解决问题、归纳规律和识读流程图，学会从具体到一般的归纳方法，感受利用函数来实现模块化编程的优势，体验函数在生活中的应用。期间，学生深度参与小组协作探究学习，体验感受学习小组的团队力量。教学流程设计以情景导入、体验新知、分组展示、总结梳理和拓展延伸五个环节展开。

课堂环节一：情景导入。教师创设一个真实的问题情景——以某地区中学生体质健康状况调查为例。组织学生讨论从调查数据中可以得出哪些结论，如果要从所有数据中找到每周锻炼时长5 小时以上的人员名单，该如何准确计算所有调查对象的BMI（Body Mass Index，体质指数），如何科学运用工具进行数据处理，如何制作科学的数据分析报告，并提供可视化的知识图谱等，设置诸如此类问题，有计划有目的地启发学生独立思考，培育学生的思维增生点，从而水到渠成地走进课堂主题学习。

课堂环节二：体验新知。教学主要活动是以生活中有趣的排序问题为例的。教师首先进行讲演示范，然后让学生带着问题观看微视频“在Python 中创建排序的自定义函数”，在此基础上自主完成“导学任务单”中相应的思考习题，引导学生从中归纳总结创建Python 函数的一般流程和操作步骤，进而深刻领会创建Python 自定义函数解决规模问题的模块化思想的实质内涵。

课堂环节三：分组展示。通过实例分析，让学生在理解创建函数解决问题的模块化思维的基础上，结合视频打点截图启发学生将N 个元素通过创建函数实现排序。先是每一趟从数列中查找最大数、第二大数、第三大数……依此方法，根据条件补充完整排序算法的流程图。接着，指出两个关键性步骤，训练学生抽象思维，培养学生细节问题处理能力。最后，结合此前设计的选择排序的流程图和伪代码，上机调试运行Python 程序源代码。

课堂环节四：总结梳理。其实排序算法有很多种，引导鼓励学生开展多样化思考，结合体质测试成绩渗透体育健康教育。最后，总结什么是选择排序。

课堂环节五：拓展延伸。让学生自行设计编写程序，将英语单词按照字典顺序排序输出，培养学生将函数解决问题的思想和方法应用到现实生活中。

三、S-T 课堂教学分析

研究中，根据“教”与“学”双螺旋结构交织的两条行为主链，采用S-T（Student-Teacher）教学分析法对课例进行观察［1］。通过现场教学观摩或课堂实录回放，按照一定的编码规则，每隔30 秒定时采集教师的教与学生的学的行动样本，并以S 和T 两种符号实时记录时序数据，结合使用作图工具软件Origin 来绘制如图1 所示的S-T 曲线。图中垂直线段部分代表学生的学习行为，水平线段部分代表教师的讲授行为，斜线段部分代表师生之间交互行为。图中绘制的S-T 曲线完整反映了一节40 分钟课堂教学的全过程，结合定量处理和定性分析，提高了课堂观察结果的客观性和可靠性。

图1 某一节课的S-T曲线图

接下来，统计教师的T 行为数占比Rt=NT/N（N 表示师生行为采样总数，NT表示教师T 行为次数）和师生行为转化率Ch=（g-1）/N（Ch 表示教师T 行为和学生S 行为之间的转换次数与师生行为采样总数之比，g 表示相同行为连续的次数），绘制Rt-Ch 图（如图2）。其中，教师行为数占比Rt 值越高，则表示教师教学行为越多；师生行为转换率Ch 值（位于0～1 之间）越高，则表示课堂上有着频繁的师生之间的交流互动。借助SPSS 进行采样数据的信度和效度检验，以此可以客观清晰地界定所观察课例的课堂教学模式。通过动态收集和挖掘在整个过程中的学生学习行为数据，包括课前预习、课中活动、课后评价等，据此能为分析教师教学决策和学生学习效果提供可靠的佐证和科学的依据［2］。同时，能够借此精准把握学生学习的薄弱之处，准确推送供学生预习的各种资源，合理设置教学方案，以实现建构“以学为本”的新样态课堂的目的［3］。

图2 某一节课的Rt-Ch图

采用S-T 教学分析能直观呈现课堂师生行为的分布情况，但它不对具体行为作描述确定，难以反映课堂中的重要节点和关键事件；数据采样颗粒度大，容易遗漏课堂细节表现；若是采用人工采样分析的方法，工作量巨大，容易出现偏差甚至误判。结合使用智能录播技术和实时分析软件，对师生课堂教学互动行为进行自动化识别和采集，准确统计课堂教学师生的行为占比，会让S-T 课堂教学分析法显得更加便捷和易用，而且统计精度要远高于人工分析的方法（如表1 所示）。如此，让课堂教学大数据技术融入课堂，将课堂带入全新的发展阶段［4］。

表1 课堂教学10种类型师生行为

四、教学案例分析

应用上述S-T 教学分析法，分析课堂教学过程中的师生互动行为，开展基于数据的课例观察与诊断研究发现：当前高中信息技术课堂教学中普遍存在针对计算思维的具体内容及其本质内涵缺乏分析的现象。在所研究的课例“4.1.4 Python 的函数”中，授课教师为了让学生能够全方位、多角度、多层面地融入真实的课堂教学情境，在项目活动实践中真切地感受和体悟抽象的计算思维模型，从而强化教学重点和解决教学难点，有效提高课堂学习质量和学习效果，在课堂教学中，教师以学习项目主题为中心引导学生由易到难、由浅入深，通过学习、思考，从具体问题中抽象提炼出计算思维模型，将创建Python 函数的问题解决策略与技巧有效地进行迁移，有意识地培养学生的抽象思维。所选课例集中体现了计算思维的抽象、归纳、评估和计算四个维度，对于分解复杂问题的核心概念，课堂教学还没有很好地涉及，需要师生共同总结出解决问题的方案［5］。课例观察中，也发现教师对于算法思想、整体结构等方面课堂讲授示范较多，对于输入、处理和输出IPO（Input Process Output）层次化编程模型融入计算思维训练方面还有待进一步提升。课堂上教师借助代码调试为学生提供了多种问题解决方案，但较多学生还是停留于简单选择的学习层面。因受限于课堂容量，学生对各种方案之间差异的深入理解方面，在课堂尚未很好地展示。建议优化提炼算法处理问题的关键能力点，让学生在程序代码调试的过程中，深度体验分解计算思维的全过程，学会比较不同算法的优缺点。

五、结束语

“学本教育”理念有利于培养学生在学习中质疑，在质疑中成长。只有大脑在积极思维，才能真正地解决问题。《学记》倡导：教学要营造融洽的师生关系，对学生的学习要善于诱导，启发而不包办，这样学生才感受到学习的不易，才肯去钻研思考。在前述“一师一优课一课一名师”部级优课课堂实录的课例观察分析与诊断研究中，发现以指向关键能力和必备品格为课例分析与诊断的评价维度，对高中信息技术课堂教学进行S-T 数据分析，它对提高教师自身的课堂教学水平和培养学生的信息技术学科核心素养有着重大意义。至于如何设计制作优质课程资源，从计算思维角度评价信息技术课程研究，还需要一线教师与教育研究人员密切配合。