人工智能视域下课堂教学智慧评价：以CSMS 促教师专业成长——以财经素养教育与德育融合班会课为例

许世红 朱敏嫣 张倩如

随着互联网和人工智能技术的发展，运用信息技术支持的评价工具进行课堂教学量化评价，再结合学校教研、同伴互助和质性评价，可以帮助一线教师有意识地发现课堂教学中的问题、分析原因、优化教学方法，提升教师对评价技术的使用愿望，促进教师在反思个人教学实践的过程中实现专业成长。本文以初一年级的一节财经素养教育与德育融合班会课为例，运用基于结构多模型联合的课堂教学智慧评价系统（CSMS）[1]重点分析课堂教与学的活动对学生思维方式、合作交流的影响，结合学科教学内容，详细观察与分析该节课在两个关键时间点上的课堂教学特征，为教师关注全体学生，更好地开展课堂教学智慧评价，从而激发学生学习兴趣等提供思路与技术参考。

一、研究对象及方法

1.研究对象

在科技快速迭代升级和经济全球化的21 世纪，财经素养教育作为财富教育、生活教育、道德教育、人生教育的有机融合体，不仅关注财经常识的普及、资源管理思维的培养，更注重学生健康人格与素养的形成、财富价值观的塑造，因此成为教育研究与实践的新热点。[2][3][4]

财经素养教育在初中学校落地，借由德育专题班会课是一个重要途径。中山市教育教学研究室和中山市第一中学以“诚信做事，诚实做人”为主题，将财经素养教育与德育有效融合，在班会课上做了突破性尝试。该节班会课在“粤教同一堂课·走进大湾区”2021 年财经素养教育与德育融合探索专题网络教研活动[5]中，面向全国直播，为广大教师提供了观看优质课堂、反思教学并加以改进的机会。本文选择该节班会课在校内展示、网络展示两个阶段的案例作为研究对象。

2.研究工具和方法

本文从课堂教学内容、课堂思维激发、课堂师生互动3 个视角，对校内展示课、网络展示课案例进行全面分析，分析框架见表1。表1 中所有指标的量化评价，均源自CSMS[6][7]，课堂教学内容等维度的质性评价主要采用教案分析、课堂观察、科组研讨等方法。

二、研究过程

1.课堂教学内容

学生在幼儿园与小学均接受过诚信教育，但与财经相关的学习经验并不多。本节班会课旨在以财经素养教育为主线，实施诚信教育。选用教材是《初中财经素养教育》（宁夏版，8 年级下册）中的“主题10 现代公民，守护诚信”第1 节内容。[8]第1 节“诚信值千金”从诚信与社会发展、商业发展、个人发展这3 个层面结合具体事例展开论述，并配以适当活动，引导学生在诚信上知行合一，这节课的教学目标见表2。

基于教学目标，本文选择“教学素材选择的适切性”“教学内容组织的有效性”两个指标分析课堂教学内容。

（1）教学素材选择的适切性

这个指标主要采用教学设计研究、专家现场观课、录像片段回放等方式进行质性诊断；校内展示课、网络展示课的课堂活动及其效果分析如表3 所示。

校内展示课中，现场观课专家与上课学生均反映很好，大家一致认为学生强烈感受到爱国主义教育，也从社会、商业、个人3 个层面对诚信有了鲜活的认知。但观课专家指出：该课的财经味儿不浓，活动1、活动2 虽然联系生活紧密，但对事件的归因过于简单，且与财经素养教育关联不大；活动3、活动4 虽然有商业气息，但仅仅停留在事件表面的观察，偏道德说教、缺财经体验。综合来看，本堂课尚未体现财经素养教育对诚信教育的独特贡献。

网络展示课对校内展示课的活动4 重新设计，形成新活动1，同时增加了观看视频活动2，将校内展示课的活动5 与活动6 整合形成新活动3。调整后，师生的对话更聚焦在通过财经素养教育达成诚信教育目标，且课堂教学主线更清晰，以数据说话、用事实说理的特色尤其突出，这堂课真正“飘”出了财经味。

（2）教学内容组织的有效性

这个指标主要采用CSMS 量化分析方式做诊断。图1、图2 按照授课主题将课堂40 分钟分为若干活动片段，以时间序列为横轴变量，呈现教师教学方法、学生学习效果的过程与变化。

图1 校内展示课教学方法与教学效果的过程性分析截图

校内展示课上，波音公司“质量门”事件教学用时4 分4 秒，征信报告教学用时1 分40 秒，《社会信用体系建设规划纲要（2014—2020 年）》及联系实际教学用时10 分37 秒，这3 个活动以教师讲授为主，学生发言主题分散，师生发言相关度为0，说明这3 个活动质量偏低；8 个活动片段中，只有中外疫情对比（7 分33 秒）、社会制约不诚信办法讨论（8 分18 秒）这两个活动的师生发言相关度高于0.4。再结合教学素材选取适切性的质性分析，说明该堂课的教学活动有待优化。

网络展示课上，除了课堂引入（2 分53 秒）质量不高，其他3 个活动片段的师生发言相关度均在0.47 以上，学生发言主题与授课主题匹配度高，学生学习风格、教师提问模式、知识传递的主要方式等都相对稳定，说明课堂教学活动的设计思路简洁、活动效果显著。

2.课堂思维激发

课堂是知识传递的场所。是何（what）主要指向概念性知识，为何（why）主要指向原理性知识，如何（how）主要指向策略性知识，若何（what if）主要指向知识的迁移与创新，合称“四何”。[9]“四何”对学习者认知过程的刺激是不同的，是何类语言引导学生完成信息输入到概念空间，若何类语言引导学生完成信息输入到场景现象空间，如何类语言引导学生进行思想练习，为何类语言引导学生进行原因探索进而内化建构。CSMS 认为“四何”是教师课堂知识传递方式的典型代表，其分布情况可反映教师对场景设置、原因探索引导、概念抽象概括、知识练习与迁移的总体规划。

CSMS 中的学习发生知行模型，从大脑认知活动的信息自由能原理出发，创造性地将“四何”与知行理论相结合，刻画了学习发生的规律。[10]如图3 的最外细线圈展示了学习发生过程的4 种不同方式：①从场景（若何）到内化建构（为何）；②从概念（是何）到内化建构（为何）；③从概念（是何）到思想练习（如何）；④从场景（若何）到思想练习（如何）。课堂教与学的活动若按照这4 种学习发生方式依序组织成①→②→③→④,周而复始，能有效激发学生思维，促进学生认识水平螺旋式上升发展。

图3 学习发生知行模型

（1）知识传递的主要方式

校内、网络展示课都非常重视并结合现实社会和学生生活实际，选取真实的社会热点事件和焦点人物，让学生充分动脑想、动口说、动手做、用心体验、真切感悟，教学过程囊括了“四何”的知识传递方式，“四何”均衡性表现良好。

表4 展示了“四何”的分布情况。校内展示课中“若何∶为何∶是何∶如何”的比例是25%∶20%∶34%∶21%，网络展示课的“四何”比例是17%∶16%∶45%∶22%。相比而言，优化重组教学活动后的网络展示课，引导学生通过计算真切感知诚信的珍贵与宝贵（是何），并将诚信运用到个人学习与生活中（如何），加大了概念（是何）和现实（如何）之间的联系，导致是何类知识传递方式占比显著上升，这种调整更加聚焦并突显了财经素养教育与德育融合的特色，相应地，若何类、为何类知识传递方式的占比适当下降。

表4 两堂课的“四何”均衡性表现对比

（2）教师的教学风格

图3 中，学习发生知行模型[9]通过分析处理信息的方式（横轴从左到右代表从概念到场景），以及处理完信息之后的响应方式（纵轴从下到上代表从内化建构到思想练习），刻画了教师教学风格和学习者的学习风格。教学风格分布越均匀，表示教师对各类学生兼顾得越好。

表5 中，网络展示课对教学活动进行了调整，聚焦财经素养教育特色，突出了③从概念到思想练习（即从是何到如何），也适当加强了④从场景到思想练习(即从若何到如何)，相应地，学习发生促进方式的均衡性、形式丰富性有所降低，但仍处于正常范围。这种调整体现了活动丰富性与突出重点之间的有效平衡。网络展示课中，教师知行教学风格明显变强（参考标准0.00～0.25，0.23 在正常范围），整堂课也侧重于引导学生运用左脑进行推理性思维。

表5 校内、网络展示课中教师兼顾学生思维均衡情况对比

（3）学生的学习风格

根据学生学习发生方式的偏向，学习风格划为感悟型、哲理型、现实型、能动型4 种，每种学习风格的知行倾向及教学应对具体如下。

能动型的学生，倾向于直觉快速把握获得的信息（知），关注实用和操作（行）。常表现为善于知识迁移创新、举一反三、开放热情，易于激励合作。这类学生更适合在“如果—怎么样”类的知识场景中展开补救学习。

现实型的学生，倾向于从获得的信息里提取抽象概念（知），关注如何应用于实际行动（行）。常表现为擅长抽象分析，做事有条理，务实冷静。这类学生更适合在“概念抽象—怎么做”类的知识场景中展开补救学习。

哲理型的学生，倾向于对信息概念深加工（知），为了探索背后的原因，不太关注有何实用价值（行）。常表现为易被理论和思想吸引，喜追根究底。这类学生更适合在“概念抽象—为什么”类的知识场景中展开补救学习。

感悟型的学生，倾向于在接受信息后不做深度抽象加工（知），而是快速直觉出背后的原因（行）。常表现为艺术倾向，有同情心。这类学生更适合在“如果—为什么”类的知识场景中展开补救学习。

CSMS 的人工智能算法统计了全部发言学生的学习风格百分比。根据学习发生知行理论，一般来说，课堂如果同时兼顾四类学习风格，且不同类型的学习风格占比均不低于15%，说明教师能够在课堂中有效激发各种学习风格的学生，并根据教学内容的学习特点和学科逻辑，有意识地激发某类学习风格。

校内展示课关注诚信故事，学生易于透过这些故事探讨践行诚信的原因以及如何践行诚信，因此，哲理型、感悟型、现实型风格的学生分布比较均衡，占比分别为32%，29%，25%；但故事场景的丰富性、多样性有待提升，故能动型风格的学生占比相对较少，约为14%，详见表6。

表6 校内、网络展示课中学生学习风格

网络展示课更加聚焦财经味的诚信故事，学生需要通过计算探究践行诚信的原因以及如何践行诚信，强调以数据说话、用事实说理，因此，现实型风格的学生占比由25%升至36%，且哲理型风格的学生占比也由32%升至35%。然而，课堂案例只保留了正反2 个故事，导致思维发散与迁移的应用下降，感悟型、能动型风格的学生占比也出现明显下降，占比分别下降了8%和6%，这也是教学调整后的正常反应。另外需要关注的是，在校内、网络展示课中，约1/3 的学生属于哲理型学习风格，说明学生有比较强烈的探索事件背后原因的欲望,为教学进一步优化设计提供了思路。

3.课堂师生互动

课堂师生互动是指在课堂教学情境中教师和学生之间发生的具有促进性或抑制性的相互作用或影响，它是课堂教学最活跃的组成因素，直接影响课堂教学效果和质量。本文采用弗兰德斯互动分析系统（Flanders interaction analysis system，简称FIAS）、问答评模式（initiation response evaluation，简称IRE)、生师模型（student-teacher model，简称S-T）等多种技术工具，对课堂师生互动情况进行多角度分析。

（1）课堂言语互动

FIAS 用于观察分析师生在课堂上的言语互动过程，以3 秒为单位对师生言语进行分类，由教师言语（T1 至T7，共7 类，分别表示接纳情感、鼓励表扬、采纳意见、提问、讲授、指令、批评或维护教师权威）、学生言语（S1 至S2，共2 类，分别表示被动应答、主动表达或提问）、安静/混乱（X，1 类）三大部分组成，形成10 类互动行为编码。本研究采用人工智能技术自动生成课堂编码，得到表7、表8。

表7 校内展示课的师生言语互动矩阵分析

表8 网络展示课的师生言语互动矩阵分析

对比两个矩阵表可以看出，两堂课的教师言语总和占比基本持平，但因为网络展示课调整了教学案例，所以教师讲授时间占比变大（T5 占比由48.06%增至52.61%），相应地，教师鼓励表扬学生的言行占比适当下降（T2 占比由9.21%减至5.92%）。

网络展示课给予学生更多的练习时间，因此变量X 占比显著提升（由0.39%升至5.82%），相应地，学生言语总和的占比有所下降。这种变化说明网络展示课的课堂教学节奏张弛有度。

需要特别注意的是，两堂课中学生主动表达或提问的占比都偏低。校内展示课上学生主动表达想法的时间约为102 秒，网络展示课上学生主动表达想法的时间约为84 秒。在如何激发学生主动表达或提问这个环节上，两节课都有较大的改进空间，这也是我国中小学课堂面临的普遍问题。

（2）课堂问答评互动

IRE 主要用于观察分析师生在课堂上的提问、回答、反馈情况，典型的问答评模式主要分为四类：简单型IRE 模式、学生讨论思考再答型IDRE 模式、追问型IRIRE 模式、其他组合型模式。通常来说，问题开放的IDRE 模式能激发学生带着问题学习的热情；过多封闭性问题的IRE 模式过于强调教师威信，会影响学生思维参与的积极性。

图4 中，校内展示课有两类有效的问答评互动：第一类是2 次简单型IRE 模式，即发生在18 分16 秒的“师问是何—生答—师反馈”，以及发生在37 分13 秒的“师其他类型提问—生答—师反馈”；第二类是6 次追问型IRIRE 模式，即发生在1 分19 秒的“师其他类型提问—生答—师问为何—生答—师再问为何—生答—师又问为何—生答—师还问其他—生答—师反馈”，发生在4 分16 秒的“师问若何—生答—师问其他—生答—师反馈”，发生在14 分25 秒的“师问如何—生答—师问是何—生答—师反馈”，发生在24 分20 秒的“师问其他—生答—师问若何—生答—师问—如何—生答—师反馈”，发生在26分21 秒的“师问其他—生答—师问其他—生答—师反馈”，以及发生在32 分55 秒的“师问其他—生答—师问是何—生答—师反馈”。

图4 校内展示课的IRE 模式截图

如图5，网络展示课有三类有效的问答评互动：一是简单型IRE 模式，提问内容涉及如何（how）2 次、是何（what）1 次、其他（other）2 次，共计5 次；二是追问型IRIRE 模式，提问内容涉及其他（other）、是何（what）、如何（how），共计4 次；三是学生讨论思考再答型IDRE 模式，发生在34 分46 秒时，共持续了1 分6 秒。

图5 网络展示课的IRE 模式截图

对比而言，校内展示课上的追问型互动形式比较丰富，网络展示课上的讨论思考再答型互动更能够激发学生深层次地思考问题。但在问答评这个环节上，两节课都还有一定的改进空间。

（3）教与学的活动类型

生师（S-T）模型记录的是课堂师生对话顺序和时长，由此生成两个指标Rt（教师行为占比）、Ch（师生行为转换次数占比），据此指标课堂分为讲授型、练习型、对话型和混合型4 种类型，可以反映课堂教学活动的主要倾向。图6 中，校内展示课属于混合型，且教师与学生均比较充分地参与了课堂活动。图7 中，网络展示课虽然属于混合型，但更偏于讲授型，说明该堂课的教师讲授行为占比相对较高。

图6 校内展示课的课堂类型图

图7 网络展示课的课堂类型图

师生互动曲线描述的是课堂上教师和学生的互动历史情况。如图8 和图9 所示，校内展示课中，教师简短发言后，开始以学生为主的互动；网络展示课中，教师做了较长时间的发言，再开展以学生为主的互动。虽然校内展示课与网络展示课的师生互动曲线的起伏变化有差异，但两条曲线基本均在倾斜角为45°的直线下方，且曲线终点位置接近，说明两堂课均以教师讲授为主，师生互动比接近（校内1.79，网络1.69），师生之间的互动较为适当。

图8 校内展示课的师生互动曲线

图9 网络展示课的师生互动曲线

三、总结与反思

校内、网络展示课均采用“教师主导+学生主体”结构，以活动为结构要素，基本按照“情境导入、任务驱动活动探究、活动交流深化认知、活动反思拓展深化、总结评价展示提升”等教学环节层层递进。从教师主导—学生主体的整体表现来看，两堂课的CSMS 人工智能总评分依次为92.3 分、95.3 分（如表9）。评分显示，两堂课均属于优质课，特别在教师主导的目标定位、思维激发、课堂艺术、评价反馈以及与学生主体地位相关的整体发展、合作交流、学习体验这7 个指标上表现突出。对比而言，网络展示课在课堂调控、整体发展、目标达成、合作交流等指标上的表现均优于校内展示课，说明调整后的课堂教学效果更好一些。

表9 两堂课的整体表现对比

1.人工智能支持的CSMS在激发课堂思维、关注师生互动等方面为教师展开课堂教学评价提供了强大、可靠的数据支撑

随着互联网、物联网、云计算、人工智能等新技术的涌现与不断完善，使用大数据分析技术常态化开展课堂教学测评，对课堂教学进行动态诊断和改进，成为未来教育的发展方向。人工智能支持的CSMS，运用多种分析模型对课堂教学的多项数据进行有效挖掘和专业化处理，特别从课堂思维激发、师生有效互动、教师教学风格与学生学习风格等方面探索它们的关系，提供了多层次、多维度分析视角，能帮助教师洞察数据背后影响教学质量的关键因素，这是传统课堂教学评价难以企及的。通过建构新理论、打造新工具、整合多模型，CSMS 为教师有意识地展开课堂教学评价提供了强大、可靠的数据支撑。

2.学习发生知行模型为师生开展课堂有效教学活动提供了坚实的理论指导

学习发生知行模型设计的2 种学习发生模式、4 类学习方式、4 种学习风格、2 种用脑思维习惯以及组合式教学方法，不仅为人工智能技术完成智慧课堂评价指标计算提供了自动化算法支持，也为师生开展有效教学活动提供了坚实的理论指导。例如，从知识传递的主要方式来看，网络展示课中若何类、为何类知识学习方式占比分别为17%和16%，说明这两类知识学习方式有待优化。又如，校内展示课、网络展示课的哲理型风格学生占比分别为32%和35%，说明约1/3的学生对人们讲诚信或不诚信的内在原因有探索欲望，想知道为什么会有这些诚信或不诚信的外在表现，课堂教学可以在这些方面补充相关知识加以优化设计。

3.FIAS、IRE、S-T 等为教师分析和优化互动教学提供了具体的分析工具

活动是课堂教学的基本单元，交往是活动的基本要素，教师的主导作用在活动中体现，学生的主体地位在活动中形成。CSMS 选用了FIAS、IRE、S-T 这三大分析模型从教师讲解与提问、学生发言与对话、师生互动等方面分析课堂教与学的交互活动质量，教师可借此检查教学意图的实现情况，从中寻找进一步的优化点。例如，校内、网络展示课的言语互动矩阵分析表显示，学生主动应答或提问的占比均偏低，分别占课堂教学总时间的3.29%和2.81%，说明教师还需要在激励学生勇敢地主动表达意见、自由地阐述个人观点和思路等方面多下功夫。又如，IRE 分析显示，校内展示课的6 次追问覆盖了“四何”问题，但提问后没有给予学生独立思考后再回答的机会；网络展示课虽然考虑了学生的独立思考，但追问型IRIRE 模式没有全部覆盖“四何”问题（缺少若何、为何），课堂提问可以从这些角度再优化。

4.立足于学科知识逻辑的课堂质性评价促进了教师智慧与人工智能技术的深度融合

大数据时代，课堂教学真实数据的收集、整理、分析、诊断、反馈日趋成熟，教师只有掌握和提升数据应用分析能力，才能借由技术提升教育教学质量。

但技术的进步不能取代教师的思考，只有当教师立足学科知识逻辑并基于课堂质性评价时，基于人工智能技术设计的课堂评价指标才会焕发出生命力，才能为教师开展教学评价提供精准反馈与改进。本堂财经素养教育与德育融合班会课在网络展示课中得到了来自互联网、学校教师、相关专家的反馈，虽然这些质性反馈与CSMS 提供的量化指标诊断的精准性不同，但这些立足学科知识逻辑全方位的质性评价，唤起了教师的教育智慧和教学热情。当质性评价与人工智能技术深度融合后，教师可以更快地实现专业成长。