智慧课堂循证教学的实践研究

吴宇辰 李开荣 倪震祥

[摘   要]“互联网+教育”大背景下，教育大数据使基于证据的教学理念焕发出新的生机与活力。但智慧课堂教学仍存在經验主义、融合不足、信息利用不充分等问题。为此，研究者提出利用智慧课堂循证教学，将智慧课堂各个教学环节的证据进行记录、整理、统计、分析、评价，同时可视化呈现，以挖掘和培养学生的潜力、创造力、优势能力。通过记录、整理、分析、评价，让智慧课堂循证教学更富生命力，赋能个性化教育，实现因材施教，并促进“双减”政策落地见效，促进有效教学的发生。

[关键词]智慧课堂;循证教学;大数据;“双减”;“互联网+教育”

一、引言

早在教育部《教育信息化“十三五”规划》中就已提出：积极组织推进多种形式的信息化教学活动，鼓励教师利用信息技术创新教学模式，推动形成“课堂用、经常用、普遍用”的信息化教学新常态。《教育信息化2.0行动计划》中又提出“百区千校万课引领行动”，要遴选出万堂优秀课堂教学案例。这就要求教师在信息技术条件下，要促进课堂教学与信息技术的深度融合，实现教学模式的创新。

智慧课堂从教与学的角度，提供了多种教学工具、教学模式，基于先进教学理念和真实教学情境，结合超算能力、大数据挖掘、人工智能等技术，以软硬件一体的方式实现集中智能平台、实时互动，实现教学决策数据支持、评价反馈即时呈现、交流互动立体进行、资源推送智能有效，能有效促进教学模式的创新。现阶段，智慧课堂在各地各校进行了广泛的教学实践。智慧课堂教学也是课堂教学的一部分，而教学质量是学校教育质量的重要保障，面对基础教育高质量发展的历史新阶段，构建科学有效的教学质量评估是教育改革的关键，理所当然地，智慧课堂的教学质量也必然被每一位学生和教师、每所学校及教育行政部门所关注。[1]

二、智慧课堂教学的现状及困境

1.智慧课堂教学现状

智慧课堂教学是一个新生事物，有关智慧课堂教学的研究正日益增多。当前，我国教师多根据自己的实践经验、其他优秀教师的指导或借鉴教育期刊发表的研究报告及论文开展智慧课堂教学，并取得了一些卓有成效的成果，但也不可避免地存在一些问题。[2]例如，有时因教学过程中使用教学设备多、操作繁琐而导致教学效果不显著;教师觉得技术影响了教学，不能将信息技术与学科教学进行深度融合;有时一些真正有效的方法因不为教师所了解而长期未被采用，而一些实际无效的教学因从理论上推断可能有效而长期被广泛使用等。

2.智慧课堂教学困境的原因

智慧课堂教学存在的这些现象及困境，是经验主义在教学实践活动中的真实反映，学校和教师往往基于传统经验开展智慧课堂教学。[3]例如，将智慧课堂教学错误理解为使用信息技术设备进行教学的课堂，让智慧课堂教学等同于简单的信息技术手段加上常规课堂的课，这种失去了融合和创新的经验，造成了对智慧课堂教学核心价值的影响。而经验失效的根本问题在于两点：一是缺少成功有效的经验，即缺少符合智慧课堂教学，信息技术服务教学最根本、最科学、最本质的结论。二是缺少已成功使用的方法，即缺少搜索、判断和应用成功经验的方法框架，而这些都必须依赖更完善的科学方法、实施标准和过程性研究。[4]

找寻一条正确有效之路，对智慧课堂教学进行精准的问题诊断和方法指导，正是当务之急，而如何判断一节智慧课堂教学的好坏，让智慧课堂循证教学由此应需而生。

三、智慧课堂循证教学

循证（Evidence-based）概念起源于医学，其英文意为“基于证据”。循证的理念最初应用于教育教学领域，其目的是突破经验主导型教学和主观性教学的问题，将教师的教学实践与客观的教学证据结合起来，以提高教育教学的针对性和有效性，强调教学活动的设计与开展需遵循教育研究规律，要有科学证据支撑，因此被称为基于证据的教学或循证教学。

随着教育技术和大数据技术的发展，循证教学的内涵随之扩展，在原基础上又增加了教学工具与相应技术、学习者的个体特质、交流互动证据以及学习评估证据等。智慧课堂教学通过创设有利于协作交流和知识建构的信息技术环境和学生学习环境，可以提供实时检测评价和及时反馈，真正让学生和教师参与课堂。因此，智慧课堂循证教学使基于证据的教学理念在当前的时代背景下焕发出新的生机与活力，让循证教学更富生命力。在智慧课堂教学中，学习者知识与能力的有效表征依赖于海量数据，而大数据技术为此提供了有力支撑。

四、智慧课堂循证教学证据

及获取途径、处理分析和评价使用

智慧课堂循证教学遵循一般循证教学的六个基本特征，通过四种途径进行循证教学证据的获取，并进行证据处理分析与可视化呈现，最终对这些教学证据进行评价使用，如图1所示。

1.智慧课堂循证教学的基本特征

智慧课堂循证教学利用课堂教学产生的大数据证据帮助教师判断教学实践是否真实有效，从而调整教学过程，提高学生的学习结果，为教学决策提供大数据支撑，以实现教学决策数据支持、评价反馈即时呈现、交流互动立体进行、资源推送智能有效。与一般的循证教学一样具有以下基本特征，即：教学目标具有可发展性，教学内容具有问题导向性，教学过程注重证据的利用，教学结果具有可检验性，教学评价具有诊断性和发展性，教学活动具有综合性。围绕这六个基本特征，智慧课堂循证教学中教学证据的收集就有了明确的思路和方法。

2.智慧课堂循证教学证据

传统课堂的学习证据，主要是学生在学习中已经发生的真实材料和学生在课堂教学中的表现，它是判断学生课堂学习活动发生和证明学生学习效果的基本依据。从外在表现形式来看，学生学习证据的形态主要有学生完成的实物、课堂教学照片、师生讨论结果、学生书面报告、口头报告、学生表演、学生自我评价报告及同伴评价报告等。

智慧课堂教学实际上是一种混合式教学，也就是把传统课堂的教学方式和网络化学习融合起来，既发挥教师引导、启发、实施教学过程的主导作用，又充分体现学生个性化学习过程的主动参与、积极实施与发现自我。在智慧课堂循证教学过程中，学习证据的收集会融入到整个教学过程之中。智慧课堂教学证据可分为两类，如表1所示。

3.智慧课堂循证教学证据获取途径

智慧课堂教学模式走向多元化，教授型、探究型、异地同课等多种教学形式并存，基于人臉识别技术，掌握学生课堂学习状态，为课堂教学提供直观技术分析;平板移动终端的使用为课堂教学中师生、生生、人机实时交互提供了技术手段;利用平板移动终端实现教师在课堂上融入学生群体，拉近师生关系，多场景、多种教学模式的全程自动大数据采集，保证了教学证据充足。[5]智慧课堂循证教学证据收集可以有四种途径，如表2所示。

在智慧课堂循证教学过程中，可通过多种探究活动与工具，促进教学过程证据的利用与生成。工具如在线讨论、问卷调查、在线答题、投票、实验模拟环境、自动绘画、自由提出论点、可视化图表、在线笔记等;活动如知识检测、活动响应、作品记录、自我评价、同伴评价等。通过这些活动和工具，可进行行为奖罚、课堂评价和动态记录，详细记录学生的学习情况与成长档案，生成较为完善的智慧课堂循证教学证据。[6]

4.智慧课堂循证教学证据的分析处理与可视化

要想利用课堂教学产生的大数据证据帮助教师判断教学实践的真实有效性，就必须对智慧课堂教学产生的证据进行统计和分析。证据分析的核心思路表现为三个特征，即：次序特征、时间特征及交互特征。次序特征是知识点或解题关键过程的访问次序;时间特征是单个步骤的用时、在某个点上的整体用时、间断时间及用时比例等;交互特征是为了完成某个步骤，使用了哪些工具，活动结果是否正确等。对智慧课堂循证教学课前、课中、课后和测评等环节的证据进行处理分析时，要注意以下几点。

一是课前证据处理分析。学生课前在网上预习后，教师要通过导学稿让学生预习生成结果，从而了解学生的知识点掌握情况，结合预习情况进行备课，借助大数据平台的反馈，形成课前证据，然后根据自己的教学经验，为学生提供个性化因材施教的方案。

二是课中证据处理分析。智慧课堂循证教学通过采集课堂教学数据，建立教师与学生的多维度数据画像，如记录作业报告的全面数据，从时间、投入度、频次、正确度等多维度分析全班学生的完成情况，使教师能够通过大数据更全面地掌握学生学习情况。还可以通过摄像头追踪学生的面部表情和肢体动作等，分析学生的学习状态和掌握知识的情况，以及学生的学习兴趣、学习意志、学习态度等。利用物联网配备智能传感器接入系统，如通过智能手环获得学生的脉搏数据，用智能椅垫获得学生的坐姿数据等，使教师对教学计划、教学节奏进行相应调整，对于学生知识未掌握的地方，教师再次就学生疑问点进行讲解，最终生成学生学习状态数据。再如，在传统教学中，教研大多以学生成绩为依据调整教学方法或学生的学习方法;而现在，通过大数据，教师可以预测学生的个性化学习、学习有效性以及学习态度和能力，基于数据分析的可能性，为如何提高学生学习效果做出预判和针对性改进。此外，还可通过课堂反馈分层布置作业，依据大数据收集学生答题结果，智能判断并生成分层巩固练习题库，让学生有针对性地学习，学生答题后，系统可为学生自动推送知识导图，便于学生随时复习，高效掌握知识要点等。所有这些，都可通过智慧课堂循证教学，形成课中证据，切实提高课堂教学质量和效率。[7]

三是课后证据处理分析。课后可根据课前预习和课堂教学大数据建立符合学生学习水平的训练题库，以满足学生自主学习的需求，并对教学周期内的学情记录进行分析，提供多维度的统计图表，形象地呈现整个班级的学习进展以及每个学生的学习和作业情况等，并智能生成需要重点关注的典型学生，形成课后证据，帮助教师快速作出教学管理决策。

四是测评证据处理分析。在智慧课堂循证教学中，所有的测评不只有结果数据，还应建立过程性评价数据，通过测评，利用图像、语音、手写识别等功能对问题进行分析，通过对数据的深度学习、自适应处理和计算挖掘等，形成针对每位学生的有效诊断和预警，再结合基于作业、考试评价的数据分析，形成测评证据，从而有效改进教学。[8]

五是教学证据的可视化。通过信息技术，可将教学证据进行可视化，生成相应图文报告。一方面，可借此分析学生的学习全过程和学习结果，帮助教师理清教学和学习问题，让可视化教学证据分析结果成为针对学生学情制定个性化学习方案的依据，使教师可依此做出准确的教学决策;另一方面，通过数据分析学生特征、学习需求、学习行为、学习路径、学习结果等来判断学生当前的状态，预测学生将来的学习结果，生成符合学生个性化学习的教学方案，为学生提供自主学习的服务支持。

5.智慧课堂循证教学证据的评价使用

证据导向的智慧课堂教学重视教与学的全过程，需要采集教学过程所有数据以反映学习过程和验证有效学习的发生。通过对课堂各个环节的证据进行记录，并使用机器学习、知识图谱、知识推理、自然语言搜索等人工智能技术对采集到的大量过程性数据进行整理、处理、分析、评价，就能为学生输出个性化的成长报告及评价档案，构建学习者模型，挖掘和培养学生的潜力、创造力、优势能力，让智慧课堂循证教学更富生命力，赋能个性化教育，让学校、教师、家长能够从不同需求、不同维度了解孩子、关注孩子，实现因材施教，服务“双减”政策落地见效，促进有效教学的发生。[9]

五、智慧课堂循证教学实践发展建议

1.建立智慧课堂循证教学自觉

智慧课堂循证教学强调科学思维、理性思维，在教学实践中具有十分强烈的现实需求。我国的智慧课堂循证教学实践仍处于起步阶段，需不加强重视程度。要基于问题的批判精神，让证伪成为智慧课堂循证教学经验和教学方法增长的动力;更要基于证据的实证精神，让经过规范性科学验证的智慧课堂教学成为成功有效的经验而能被其他教师学习和应用;还要基于协作精神，让智慧课堂循证教学的大数据形成证据库，全体参与者协作，通过网络共同建立和丰富智慧课堂循证教学的证据库，形成知识共享的证据库共同体。

2.强化智慧课堂循证教学研究

智慧课堂循证教学研究的开展依赖于理论、人才和数据的积累，但目前三者均存在不同程度的局限性。智慧课堂循证教学的研究仍显薄弱，特别是证据的采集、分析、共享等多个方面都存在不足，数据偏静态、量少、维度不多、挖掘不深等，对证据的利用不充分，一些前瞻性的教育测量手段如脑电波、皮肤电等极少使用等，这些都还需要下功夫进行研究与改造。

3.深化智慧课堂循证教学实践

我国已有一批教师开展了智慧课堂循证教学实践，并取得了一些可喜成果，但整体上仍有明显的问题，主要是证据来源多样，但缺乏标准化定义，不利于证据间的比较与整合，更不利于建立循证证据库;此外，收集数据不足，导致“制证不足”。为此，应在制证的数量、完备性以及科学性方面予以加强，在信息技术支持下，不断充实实践数据，运用证据提升学习结果，由此促进学生学习能力和学习成效的提升。

综上，智慧课堂循证教学推进了信息技术与学科教学的深度融合，有助于学生个性化学习和探究性学习，提升学生创新精神与终身学习能力，也有利于创新型特色人才的培养。智慧课堂循证教学顺应时代发展的需要，关注教学过程，注重收集证据和应用证据，有利于教师改变传统教学手段，服务每一个学生的个性成长和自我发展，服务“双减”政策落地见效，促进有效教学的发生，对“互联网+教育”大背景下的教学创新与变革具有重要的现实意义。[10]

参考文献

[1]余胜泉，吴斓.证据导向的STEM教学模式研究[J].现代远程教育研究，2019，31（05）：20-31+84.

[2]杨娟娟.高职外语翻译类网络课程建设现状与改革必要性分析[J].教育现代化，2018，5（39）：90-92.

[3]周榕，李世瑾.循证实践：STEM教育实践形态的理性蜕变[J].电化教育研究，2019，40（07）：37-45.

[4]崔友兴.循证教学研究的现状、问题与展望[J].海南师范大学学报（社会科学版），2018，31（01）：82-90.

[5]孙发勤，冯锐.编程教育中的智能导师系统：架构、设计与应用[J].远程教育杂志，2020，38（01）：61-68.

[6]黄琳琳.后疫情时代应用型本科审计课程立体化教学模式探究[J].对外经贸，2021（06）：125-127.

[7]张秋霞.“互联网+”背景下提升教师信息化能力策略研究[J].黃河科技大学学报，2017，19（04）：105-109.

[8]丁莉.信息化理论的整合与创新在高校教学实践活动中的应用[J].机械设计，2021，38（08）：161-162.

[9]唐翠翠.交互阅读模式提高英语阅读实效的实证研究[D].漳州：闽南师范大学，2015.

[10]教育部.教育部关于印发《教育信息化“十三五”规划》的通知[EB/OL].（2016-06-07）[2022-03-05].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201606/t20160622_269367.html.

作者简介：吴宇辰，扬州大学新闻与传媒学院，E-mail：1538664586@qq.com（江苏扬州，225009）

李开荣，扬州大学信息工程学院（人工智能学院）教授，软件与信息管理系主任，E-mail：krli@yzu.edu.cn（江苏扬州，225009）

倪震祥，江苏省扬州中学高级教师，信息装备中心主任，E-mail：61033373@qq.com（江苏扬州，225127）