基于人工智能的课堂教学行为分析的应用研究

王敏霞　朱哲　鲍佳丽　章建祥　吕玲晞　姜萍

【摘 要】运用Q学校的人工智能A系统，对一节初中数学复习课的课堂教学行为分析报告进行数据解读与原因剖析，发现L教师在小组合作、高级认知问题的提出、对学生回答的评价方式方面存在的优势与不足.提出“教师解读A系统课堂教学行为分析报告的方法”“提高系统对数学符号、数学定义陈述的识别精度”“重视针对数学学科的人工智能课堂观察指标的开发”等建议，以期实现人工智能下具有数学学科特点的课堂评价深度发展.

【关键词】人工智能；课堂观察；教学行为分析

1 问题提出

《教育部2022年工作要点》提出“实施教育数字化战略行动”，要强化需求牵引，深化融合、创新赋能、应用驱动，积极发展“互联网+教育”，加快推进教育数字转型和智能升级^［1］.传统的课堂观察需要观察者基于相关量表对课堂行为进行手工编码记录，容易出错，费时费力，不利于发现真实的教学问题和教学规律.人工智能赋能数学课堂观察，为数学课堂教学过程中生成的多元化、海量化、动态生成性数据的记录提供了更可靠的保障.教师可以基于实时记录的多维数据深入剖析并挖掘教学行为数据背后蕴含的信息与意蕴.

在信息技术飞速发展的今天，人工智能是如何辅助开展课堂观察、呈现观察结果的？教师又应该如何分析人工智能呈现的课堂观察报告，改进自己的教学？针对以上问题，本文以浙江省杭州市Q学校的一节初中数学复习课为例，应用该校基于人工智能的课堂教学行为分析系统（以下简称A系统）进行研究，以期为人工智能辅助数学课堂观察、教师基于人工智能报告改进自己的教学提供建议与启示.

2 A系统的功能及其方法基础

A系统利用教室内安装的隐藏摄像头实时采集教学图像与声音，利用语音识别、姿态识别等技术记录分析课堂教学过程中的师生行为.依托人工智能技术，A系统可以在半小时左右生成课堂教学行为分析报告，个性化高效追踪教师教学的成长轨迹.报告主要包括主界面八大分析模块以及菜单栏六大分析模块（图1、图2），各个模块包含发生位置、行为频次、持续时间的统计.教师根据需求手动点击后，A系统的“授课情景”模块会自动回放课堂上的师生行为.

S-T分析法、教师提问类型分析法、教师理答统计分析法和学习金字塔分析法是A系统进行课堂观察的主要教学行为分析法.下文简要介绍这四种方法.

2.1 S-T分析法

学生的核心素养需要在主动的学习活动中形成^［2］，S-T分析法是判断学生的主观能动性发挥情况的重要依据.它将教学行为分为学生（S）行为、教师（T）行为，用Rt值和Ch值表示教学过程中的教师行为占有率和师生行为转换率.A系统识别的教师行为有教师讲授、教师组织等；学生行为有独立学习、小组合作等，通过课堂中师生行为的数据收集处理，自动生成S-T互动图、Rt-Ch图.

S-T互动图（图3）的S轴指学生学习行为，T轴指教师教学行为，斜线段为师生互动行为.若曲线整体与T轴的夹角大约呈45°，则师生互动良好；大于45°說明学生活动占主体；小于45°说明教师活动占主体.

Rt-Ch图（图4）中，若Rt≤0.3，则教师教学类型为练习型，教学以学生活动为主，师生互动程度较低；Rt≥0.7为讲授型，教学以教师活动为主，师生互动程度较低；Ch≥0.4为对话型，师生活动比例相当，师生活动交互程度较高；0.3

2.2 教师提问类型分析法

培养数学创新思维是当今数学教育的重要内容和崇高目标^［3］，教师应将开放探索性的数学问题作为培养学生创造性思维的重要载体.

布鲁姆将认知发展水平分为知道、领会、应用、分析、综合和评价.钟志贤通过对高阶思维的解读将布鲁姆认知发展水平中的“知道、领会、应用”划分为低阶思维，“分析、综合、评价”划分为高阶思维^［4］.基于此，A系统将“分析、综合、评价”问题归为高级认知问题（创新型、分析型、评价型）；“知道、领会、应用”问题归为基础认知问题（理解型、记忆型、应用型），还有无认知水平问题.

2.3 教师理答统计分析法

A系统将教师教学过程中的理答统计分为表扬并补充学生答案、重复学生答案、简单性表扬、追问、补充等具体参照行为.教师可以自检一节课中是否有频繁地重复学生的答案从而造成信息冗余的情况，是否有对学生的回答给予恰当的评价等.

2.4 学习金字塔分析法

学习金字塔展示的是不同学习方法对学习者平均学习保持率的影响（图5）.“听讲”的学习方法，平均学习保持率最低，两周后学生只能记住5%；“马上应用、教别人”的平均学习保持率有90%.学习金字塔理论定量地描述了由照本宣科、单向灌输到逐步加深的体验式的学习给学习者带来的学习效率^［5］.

基于此，A系统将“听讲、阅读、视听、示范/演示”归为“被动学习”，剩下的为“主动学习”.教师通过金字塔每层的课堂时间来分析自己的教学方式能否让学生充分发挥主观能动性，持久高效地掌握数学知识点.

3 A系统辅助课堂教学行为分析的案例

Q学校的教师依据A系统课堂观察后生成的课堂教学行为分析报告来改进教学，不仅让教师的专业化教学成长有迹可循，而且是信息技术与数学教学深度融合的一次尝试.以L老师的一节七年级数学课为例，本研究将介绍A系统生成的课堂教学行为分析报告，并分析主讲教师如何依据报告分析、改进自己的教学行为.

本课题“缘起2——实数复习课”是浙教版《数学》七年级上册第三章“实数”的一节复习课，时长40分钟.本课主要分为4个教学环节：（1）追根溯源：通过折纸探究，从“形”的角度感受2的意义；（2）知识梳理：从“数”的角度感受2的意义，复习a的算术平方根、平方根、立方根的联系与区别；（3）随堂练习：通过找出与2同一类的数复习整理实数、无理数，并利用数轴复习无理数的加减运算；（4）延伸拓展：利用数形结合的思想引导学生掌握8与22的关系，掌握二次根式的化简.

接下来本文将从一份课堂教学行为分析报告中择其四块内容进行剖析.

3.1 S-T师生教学行为分析

3.1.1 数据呈现

本课中，A系统通过S-T师生交互行为分析，呈现了S-T曲线互动图（图6）、Rt-Ch图形结果（图7）.由图6，L老师本堂课的S-T曲线基本平行于45度线，说明L老师与学生的互动比较平衡.此外，L老师教学是传统教师中心行为（讲解、提问等）和建构主义学生中心行为（自主学习、合作学习）并存.

由图7，L老师本节课的教师行为占有比例（Rt）值为0.46，教师行为与学生行为之间的转换次数（Ch）为0.16，本节课的授课类型为“混合型”.

3.1.2 报告解读

L老师本课的授课类型为混合型，师生互动情况良好.为精益求精，教师仍需个别观察分析教学行为，即“解剖”分析本节课具体的师生教学行为（讲授、组织、小组合作等）所占时长和出现频次（表1）.

可以发现：（1）本节课21分51秒的时间以学生活动为主，学生随堂练习时长最多（9分44秒），独立探索时长次之（7分01秒）.L教师有引导学生小组合作探究（3分26秒）和互动交流（1分44秒）；（2）L教师利用PPT进行讲授的时长最长（19分06秒），知识点的讲授（12分46秒）次之.故教师和学生行为的比例相当，这也与Rt-Ch值分析出的“混合型”课堂类别相对应.结合具体课堂教学行为（表1）发现，虽然学生的学习行为时长较长，但仍以随堂练习和独立学习为主，小组合作交流的时间只有四分钟.

接下来，教师手动点击生成报告中每个具体行为的时长，通过A系统“实录详情”处自动定位回放的课堂实录探索教学改进的空间.

数学教学中小组合作方式的应用有利于培养学生的主动性、参与性、合作性以及探索性^［6］.以小组合作的教学行为改进为例，笔者根据回放人工记录了课中小组合作的具体开展过程（表2）.

可以看到：（1）L教师提出的问题能够有效激发学生的求知欲，小组间讨论激烈，学生参与度高；（2）对学生的回答给予了积极肯定的评价，增强学生的自信心和合作学习的兴趣；（3）合作动力欠缺.本次小组合作讨论的问题是通过数形结合探究22与8的关系，时长仅有三分钟左右.虽然该问题能帮助学生更好地理解二次根式化简的依据，但由于此问题的难度、深度不够，且缺乏情境的创设，所以学生交流讨论的时间不长，很难激发学生的深度学习和思维的发展.故教师应增加讨论问题深度，并精心创设数学情境.

3.2 教师提问类型分析

3.2.1 数据呈现

A系统通过教师提问类型分析，呈现了L教師问题类型分析结果（表3）.

由表3：（1）本节课共提问68次，问题数量偏多；（2）基础认知问题占比最大（86.76%），高级认知问题占比最少（2.94%）；（3）理解型问题的提出（n=44，占比64.71%）较多，分析型问题个数为0.

3.2.2 报告解读

（1）L教师擅长利用设问的形式与学生互动交流，学生会以集体回答或者个别回答的形式参与课堂，一定程度上发挥了学生学习的积极性.

（2）虽然复习课对培养学生创新性思维的要求不高，但本节课高级认知问题仅出现了两次，教师需有意识地根据教学目标设计更多的高级认知问题.其次，L教师需依托A系统的定位回放功能，结合具体的教学目标和知识点，“追本溯源”地提升自己的设问能力.

3.3 教师理答统计分析

3.3.1数据呈现

A系统统计了L教师表扬学生、重复学生答案等情况，呈现了教师理答统计分析结果（图8）.

如图8，L老师共理答25次、没有理答学生6次、表扬学生9次、指出错误1次.教师主要以补充答案的理答方式为主（n=10，40%），其次是简单性表扬（n=9，36%），重复答案和追问的理答方式最少（n=1，4%）.

3.3.2 报告解读

（1）L教师重复学生答案的行为较少是合理的.初中学段的学生已经具备了倾听能力，教师只需选择课堂中最为关键的内容进行重复并解释即可，若重复过多，则会造成课堂信息冗余，影响课堂效率.

（2）L教师对于学生回答的评价以简单性表扬为主，利用表扬性评价的激励性来调动学生学习的积极性.但教师需拓宽课堂评价的方式，例如同学间的互评，多样的评价可以维持学生的注意力和学习兴趣.

3.4 学习金字塔分析

3.4.1 数据呈现

A系统统计了学生的学习方式，呈现学习金字塔分析结果如表4所示.

可以发现：（1）L老师注重主动学习（46.59%）以及利用实践巩固知识的教学方式（t=15：16，37.73%），这体现在L教师让学生通过折纸活动来探究2形的意义；（2）听讲是学生课堂中最主要的学习形式；（3）本节课“视听、演示、马上应用/教给他人”的教学形式时长均为0.

3.4.2 报告解读

（1）L老师运用了多样化的学习方式发挥了学生的主体地位，让学生在听讲之余自己探究实践、讨论，不容易听觉疲劳或走神.

（2）“马上应用/教给他人”是平均保持率高达90%的一种学习方法，但本节课运用的时长为0.故教师应考虑采用让学生充当“小老师”的形式来让学生掌握知识；利用微视频、Flash动画等，让学生在课堂中综合使用耳、眼、脑、口、手等多种器官，真正实现由知识向能力的转化.

3.5 对L教师教学改进的建议

技术赋能不是让教师得到报告数据就可以了，而是要让教师借助数据和报告指导教学实践，达到“人工与人脑的统一”.

根据A系统生成的教学行为分析报告，Q学校教研组和三位高校研究者展开了全面的分析和研讨，提出L教师教学改进的建议如下：

（1）L教师的S-T互动图及Rt-Ch值均显示本节课的教学较好地发挥了学生的主体地位.但课堂中学生的行为以被动的类型（独立学习、随堂练习）为主，小组合作等发展学生高阶思维的行为较少，L教师需在课堂教学中加强小组合作、互动交流，深层次地调动学生的积极主动性.

（2）L教师注重理解型和应用型问题的提出，但高级认知问题的占比较少.教师应在课前结合本节课的知识点精心预设高级认知问题，最大限度地在复习课调动学生的主动积极性和探究性.

（3）L教师对学生回答的评价以“简单性表扬”为主，追问的次数较少.L教师应利用不同的评价方式，如学生与学生之间的评价、带有针对性的评价调动学生的学习积极性，同时设计追问、反问等激发学生高阶思维的行为.

（4）L教师的教学具有丰富的学习形式，但“马上应用/教给他人”的学习方法也应当通过与知识点的融合、设计出现在课堂教学中.

3.6 A系统的使用效果

本文仅介绍了一节课的四个课堂教学行为分析结果，事实上Q学校教师们使用A系统的效果更全面：（1）依据惯用语识别模块，教师有意识地纠正自己的口头禅；（2）依据关键词识别模块，教师判断本节课是否讲清楚了教学重点与难点，从而保证课堂重难点清晰不偏移；（3）依据教师行为占比模块，判断学生思考和活动的时间是否充裕，从而保证学生主体性地位的发挥；（4）依据教师理答统计模块，判断教师对学生回答的评价是否多元化，是否对所有学生的情感上给予足够的尊重，尤其是给出答案不够完美的同学，是否也能得到老师的肯定和帮助；（5）依据教师问题分析模块，教师判断提问的深度，引发学生的深度思考.

4 展望与建议

利用人工智能系统课堂观察的生成报告来分析教学行为，具有高效性和易用性，受到了Q学校以及研究者的青睐.但A系统还不够成熟，其分析方法与框架还有待改进完善，如何针对数学学科的特点设计评价指标也有待进一步研究.

4.1 提高语音识别系统对数学符号、数学定义的识别精度

A系统将数学简洁规范的符号、定义识别转为文字的性能较差，这直接影响着其对教师提问类型的判断（如表5），进而影响了教师对自己教学设问能力的评估与改进.

4.2 重视针对数学学科的课堂观察指标开发

A系统中的分析指标主要是以学生在数学课堂中的参与情况为切入点，探究学生主体性的发挥程度，缺乏衡量数学课堂上“学生理解性学习”发生情况的指标.数学学习在本质上是促进学生数学思维发展及认知结构内在生成的理解性学习过程.故A系统要针对学生数学思维发展的情况设计指标.

而笔者认为要体现数学学科的特点，就要挖掘指标内容的“深度”.

（1）设计IQA教师提问类型指标

A系统教师提问类型中“理解型、应用型”等指标很笼统.美国的教学质量评估系统（IQA）作为专门针对数学课堂的评估系统，其课堂观察量表中有按照“与数学是否有关、持续性地提出学术相关问题的次数、是否为学生提供阐述和解释数学思考的机会”之类的等级划分^［7］，这就体现了数学学科的特点，挖掘了问题提问类型的“深度”.

（2）设计数学情境指标

可以在问题不同类型的基础上，对教师设问涉及到的数学情境进行频次、持续时长、学生参与人数的统计.中学数学的高效课堂教学方法包括科学合理地运用情境法^［8］.根据PISA2021中所提出的个人情境、职业情境、社会情境和科学情境，利用A系统的语音识别和图像识别功能，对教师提问的内容进行统计，判断教师是否用多样化的数学情境提出问题，发展学生核心素养.

（3）设计数学高阶思维指标

培养学生的高阶思维是落实核心素养的途径，问题与任务是促进学习者养成高阶思维能力的核心^［9］.“体现高阶思维的教师话语时长”“参与高阶思维问题的学生人数”“学生解决一个体现高阶思维问题的时长”等类似指标都可以监督数学课堂中高阶思维的落实情况，为数学教学长足的进步打下基础.胡军构建了面向初中数学课堂的高阶思维内涵框架，将数学高阶思维归为策略型思维、批判型思维和创新型思维并对其做了具体的描述^［10］.人工智能系统可以以此为参考，通过语音识别系统及行为分析系统去完成指标的开发.

参考文献

［1］李锋，顾小清，程亮，等.教育数字化转型的政策逻辑、内驱动力与推进路径［J］.开放教育研究，2022，28（04）：93-101.

［2］郭華.落实学生发展核心素养突显学生主体地位——2022年版义务教育课程标准解读［J］.四川师范大学学报（社会科学版），2022，49（04）：107-115.

［3］李红霞，尤娜，赵思林.数学创新思维能力的培养策略［J］.数学通报，2022，61（09）：17-20.

［4］钟志贤.教学设计的宗旨：促进学习者高阶能力发展［J］.电化教育研究，2004（11）：13-19.

［5］张成尧.学习成效金字塔理论在中小学信息技术课堂中的应用与实践［J］.中国电化教育，2013（10）：125-127.

［6］李慧娟，傅海伦，李想.对中学数学课堂教学中小组合作的再认识［J］.中小学教师培训，2015（12）：63-66.

［7］王珊.基于循证的课堂教学质量评估——以美国数学课堂教学质量评估工具为例［J］.中国考试，2022（02）：73-80.

［8］李铁平.中学数学高效课堂教学方法［J］.中国教育学刊，2022（S1）：124-126.

［9］胡军，栗小妮，李建华.数学高阶思维培养中的“学生提问”策略［J］.数学通报，2021，60（09）：37-40.

［10］胡军，詹艺，严丽.面向初中数学课堂的高阶思维内涵框架构建［J］.课程·教材·教法，2022，42（03）：106-114.

作者简介 王敏霞（2000—），女，浙江金华人，硕士研究生;主要研究方向为数学课程与教学论.

朱哲（1979—），男，浙江绍兴人，教育学博士，副教授，硕士生导师;主要从事数学课程与教学论、数学史与数学教育研究.

鲍佳丽（1999—），女，浙江金华人，硕士研究生;主要研究方向为数学课程与教学论.

章建祥（1967—），男，浙江金华人，硕士，高级教师，主要从事教育管理.

吕玲晞（1997—），女，黑龙江大庆人，硕士研究生；主要研究方向为数学课程与教学论.

姜萍（1984—）， 女，浙江杭州人，理学学士，高级教师，主要从事初中数学教育.