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    智慧微格教室精準反饋模型的構建研究*

    2018-11-24 03:29:00強、3
    遠程教育雜志 2018年6期
    關鍵詞:微格師范生要素

    張 慧 楊 鑫 查 強、3

    (1.天津大學 教育學院,天津 300162;2.東北師范大學 信息科學與技術學院,吉林長春 130117;3.約克大學 教育學院,加拿大多倫多 M4Y1M7)

    一、問題的提出

    微格教學是一種模擬教學實訓課程,是師范院校培養(yǎng)師范生教學技能的重要途徑。反饋作為技能實訓提升的重要關口和紐帶,受到國內(nèi)外研究者的廣泛關注。國外學者主要關注反饋系統(tǒng)的構建及技術工具的優(yōu)化。如,Grebennikov V.提出的微格教學反饋系統(tǒng),應當包括功能(成效、監(jiān)督管理),階段(步驟、報告),標準(信息量、教育性、發(fā)展水平),工具(分析、學習偏好、發(fā)展前景預測、評論)[1]這四項維度。另外,一項在尼日利亞伊洛琳大學的調研發(fā)現(xiàn),80%的調查對象認為,網(wǎng)絡工具對其教學技能訓練有積極影響,在師范生微格教學訓練中多種技術的運用,能夠提升師范生的課程整合能力和教學實踐能力[2]。因此,充分運用Web 2.0 Tools進行微格教學實訓反饋評估,比傳統(tǒng)方式具有更強的交互性,且能夠給予更多細節(jié)和實踐性指導[3]。將含有時間軸的視頻標注工具(Video Annotation Tool,VAT)引入到學習管理系統(tǒng)構建的eFundi,有助于微格教學反饋信息的全面和充足[4]。

    從微格教學現(xiàn)場反饋模塊上看,國內(nèi)學者重視學習者的中心地位,突出強調學生的實踐能力[5]和同伴互評的動態(tài)靈活性[6]。如,田秋華等提出了“試講者自評→同伴評議→教師或導生點評→試講者回應”的合作互動微格教學評價模式[7]。

    從網(wǎng)絡反饋模塊上看,多數(shù)師范院校構建了基于局域網(wǎng)或因特網(wǎng),以Web2.0標準、數(shù)字視頻采集和處理技術、數(shù)字視頻點播技術為基礎的新型微格教學系統(tǒng),研究者也相應著重關注網(wǎng)絡評價系統(tǒng)構建與技術支持。如,楊金來結合開放教育和網(wǎng)絡學習環(huán)境的特征,構建了基于網(wǎng)絡的多元形成性反饋體系[8];馬志強等在分析學習者知識表征過程的基礎上,構建了計算機支持的在線協(xié)作評價系統(tǒng),并設計了促進知識表征水平提升的有效評價量規(guī)[9];毛剛等從反饋的需求側(學生視角)出發(fā),將學習分析理論與大數(shù)據(jù)評價融合,構建了以學習分析為中心的網(wǎng)絡學習評價模型[10]。

    另外,我國也開始在微格教學反饋系統(tǒng)中引入視頻標注工具,如,黃予等運用Java+My SQL作為后臺技術框架,以“點”(時間點)、“片”(邏輯切片)為標注對象,通過輸入標注或生成邏輯切片的形式對微格教學實訓視頻進行評價[11]。

    目前的微格教學反饋體系,主要是現(xiàn)場評價(自評—同伴互評—教師點評)和網(wǎng)絡空間交互(課程板塊留言與反饋)相結合開展。在此過程中,由于平臺數(shù)據(jù)采集功能薄弱,而導致部分重要信息流失、學習行為數(shù)據(jù)分析和預測功能欠缺、各個評價模塊之間相互割裂等問題。學生獲得的反饋信息模糊、零散,使得學生自主靈活性不足、缺乏有效性指導,學生技能形成和能力提升緩慢。因此,隨著信息技術、智慧學習環(huán)境的發(fā)展,傳統(tǒng)的“錄播—點播—交互”微格教學系統(tǒng)不斷迭代升級,新型的智慧微格教室成為必然選擇。

    智慧微格教室是智慧學習環(huán)境的一種具體實現(xiàn)形式,通過感知學習情境、自動記錄學習過程和評測學習結果,融合并分析內(nèi)外部多元數(shù)據(jù),為學習者提供個性化和形成性的反饋評價、學習資源和提升路徑,有效促進學習者的技能形成和能力發(fā)展。

    目前,關于新型智慧微格教室的反饋作用機制與信息模型的系統(tǒng)化和精細化研究還較少,而學習者個性化以及技能訓練階段性特征,又要求微格實訓系統(tǒng)的反饋更加及時、精準,資源推送要持續(xù)滿足學習者的具體需求和自適應學習路徑。這就需要分析新型微格教學系統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取、分析與預測功能,揭示學習者特征與反饋信息之間的作用關系,探索新型微格環(huán)境下學習者行為規(guī)律與反饋信息作用機制。為此,本研究針對上述問題,結合智慧微格教室的技術特征和反饋作用機制,構建了智慧微格教室精準反饋模型,探索解決師范生微格教學中的反饋問題,以提升師范生技能訓練的效率和質量。

    二、模型構建基礎

    (一)反饋作用機制

    要構建反饋模型,我們首先應了解反饋是如何發(fā)生作用的,即反饋的作用機制。反饋是指縮小當前績效(學習和表現(xiàn))與目標績效(目標與準則)之間差距的信息[12]。關于反饋作用模型,主要存在兩種觀點:一種是機械模型;另一種是建構主義模型。

    機械模型認為,反饋能夠影響或改變學習者行為的信息。這種觀點假設學習資源和信息由教師或其他外部渠道提供,學習者對獲得的信息作出反應進而提升績效。由于忽視了學習者的主體性和自我建構能力,機械模型受到人們的質疑并逐漸衰微。

    建構主義反饋模型則認為,學習者是積極參與反饋的自主構建者,將反饋作為一個內(nèi)、外部因素共同作用的循環(huán)系統(tǒng)[13],反饋過程將促使學習者外顯行為績效提升和內(nèi)隱技能形成[14]。外部反饋來源包括教師、同學、家人、機器、網(wǎng)絡等;內(nèi)部反饋是學習者自身認識、社會和情感上自我調節(jié)的能力表征。內(nèi)部反饋和個性化學習支持,對學習者修改和調控學習策略具有重要影響[15]。除了受反饋源的影響外,反饋系統(tǒng)還受到諸多其他因素的影響。

    美國教育傳播與技術協(xié)會(AECT)在第四版的《教育傳播與技術手冊中》中提出,反饋的主要因素包括教師、學生、教學活動、教學管理、教學時機和信息技術[16]。綜合建構主義反饋模型及其影響因素,本研究繪制了建構主義反饋作用機制,如圖1所示。

    圖1 建構主義反饋作用機制

    通過多種渠道、在合適的時機為學習者提供評價信息和個性化學習支持,經(jīng)由內(nèi)、外部反饋循環(huán)能夠促使學習者技能逐步形成。而多渠道、時機性和個性化都需要借助現(xiàn)代化的技術平臺實現(xiàn)??梢姡畔⒓夹g是有效反饋的環(huán)境支持,教學活動和學習管理是獲得反饋的基礎和活動域。而在此過程中,拓寬響應信息的來源、種類和持續(xù)性,聚焦信息的個性化和準確性,是提升反饋信息針對性和精準性的必要途徑。

    (二)智慧微格系統(tǒng)的技術特征

    智慧微格系統(tǒng)由教師、學習者、教學活動、學習管理、學習資源、智慧工具六大要素相互關聯(lián)、相互作用構成。其中,資源與工具是體現(xiàn)智慧微格教室功能的基礎與條件。學習資源和智能工具的調配與支持,依賴于智慧微格教室架構下關鍵技術的實現(xiàn)??梢哉f技術的不斷發(fā)展,催生了新的學習模式。

    智慧微格教室的技術特性拓展了反饋的渠道、形態(tài)、內(nèi)容和粒度,同時,也體現(xiàn)了精準反饋的實現(xiàn)路徑,是精準反饋的技術基礎與環(huán)境支持。在基于智慧微格教室的師范生技能實訓精準反饋中,反饋信息不僅僅局限于現(xiàn)場交流和后期視頻回放的簡單響應,而是能夠感知和提取情境數(shù)據(jù),并實時記錄和分析學習者的學習進程;其自動融合多元數(shù)據(jù),對信息進行加工處理,并向用戶提供個性化反饋和自適應學習路徑,從而整合現(xiàn)場評價、網(wǎng)絡評價、機器分析等模塊信息,形成全面、精準、個性化的反饋體系。具體表現(xiàn)為以下三個方面:

    1.情境感知——多元數(shù)據(jù)感知與捕獲

    Dey(2000)認為,如果一個系統(tǒng)能夠通過情境,為用戶提供與其任務相關的信息或者服務,這個系統(tǒng)就是情境感知(Context-aware)的[17]。換言之,情境感知要收集用戶所處環(huán)境及其任務有關的各種信息,在進行轉碼加工后為用戶做出反饋。學習情境,包括個體在內(nèi)的各種要素,會隨著時間的推移而不斷發(fā)展變化。所以,情境信息獲取、整合、分析與反饋是一個復雜的動態(tài)過程,這個過程可劃分為以下三個模塊:情境信息監(jiān)測與收集、信息建模與推理、信息解釋與存儲。

    信息監(jiān)測與收集模塊的功能是動態(tài)監(jiān)控與篩選情境信息。情境信息包括物理情境(Physical Context)信息、用戶情境 (User Context)信息、計算機情境(Computing Context)信息、人機交互(Human-computer Interaction Context)信息、社會情境(Social Context)信息等[18]。信息建模與推理模塊的功能是將多類型數(shù)據(jù)轉碼成適當格式,整合構建綜合情境信息數(shù)據(jù)庫,并獲得高級情境信息[19]。信息解釋與存儲模塊的功能是對上述處理后的信息進行解釋,生成可視化結果并存儲在相應位置。

    2.學習分析——學習行為聚合與分析

    學習分析(Learning Analytics,LA)被譽為教育信息化發(fā)展的新浪潮,備受學界關注。2011年,首屆學習分析與知識國際會議,將學習分析定義為“對學習者及其環(huán)境信息的測量、收集、分析與呈現(xiàn),其目的是理解和優(yōu)化學習及其產(chǎn)生的情境[20]?!睂W習分析是一個新的學科研究領域,很多工具和方法源自于信息技術領域,在其發(fā)展過程中本身也貢獻了一系列方法,如,統(tǒng)計分析、語義分析、社會網(wǎng)絡分析(Social Network Analysis,SNA)、可視化分析等。 學習分析工具分為商業(yè)工具和研究工具。

    商業(yè)工具一直處于發(fā)展最前沿,商業(yè)領域的分析工具也越來越多地應用于教育領域:一是已有分析工具的深度應用,比如,將 SPSS、Stata、Nvivo等數(shù)據(jù)、文本分析工具,嵌入信息化平臺的學習分析層中,用于分析學習者的學習行為。二是商業(yè)工具引入教育領域,如Google Analytics和Mixpanel都屬于網(wǎng)絡分析工具,能夠對學習者的網(wǎng)絡學習行為、參與度、學習軌跡等進行記錄與分析。三是專門的教育分析工具的開發(fā),隨著學習分析領域的不斷發(fā)展,一些新的分析工具和軟件應運而生,比如,Tableau Software、Infochimps,這些工具有效緩解了學習分析過程中數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)過濾和可視化等復雜問題。

    3.自適應技術——個性化服務與支持

    隨著信息技術的不斷發(fā)展,“智慧化”和 “個性化”成為教育信息化推進的新需求。自適應技術能夠根據(jù)用戶特征,幫助其從海量的信息資源中有效抽取有用信息,剔除不必要信息。這成為信息化發(fā)展的重要方向,其特征也契合了教育信息化發(fā)展的趨勢[21]。

    自適應體現(xiàn)在三個方面:一是互鏈性,即整體學習內(nèi)容是互相聯(lián)通的,學習者能夠通過多樣化導航提示,鏈接到所需頁面,立體化地構建知識體系;二是適應性,系統(tǒng)將依據(jù)學習者模型,為其推送知識體系中所欠缺的部分,同時摒棄已掌握或者重復性的內(nèi)容;三是個性化,學習任務的制定與服務,將參考學習者的學習風格、學習背景和學習動機等要素,并隨機進行動態(tài)調整[22]。

    自適應系統(tǒng)的參考模型是學習和開發(fā)自適應學習系統(tǒng)的基礎工作,AHAM (Adaptive Hypermedia Application Model)是最常用的通用參考模型框架[23]。該參考模型包括五個“層”級,分別為運行時層(Runtime Layer)、呈現(xiàn)規(guī)范(Presentation Specification)、存儲層(Storage Layer)、錨固定層(Anchoring Layer)和內(nèi)部組件層(Within-Component Layer),每個層的要素和功能均被清晰地劃分,以便于不同的開發(fā)者進行研究[24]。

    (三)模型構建的基本流程

    模型是對現(xiàn)實問題的表征或者是一種問題解決方式的抽象概括,也可以是對系統(tǒng)中不同要素的標準化描述[25]。構建模型的目的是為了促進人們更好地了解事物內(nèi)部邏輯關系,揭示系統(tǒng)要素之間相互作用機制和運行規(guī)律,以便于更有效地分析和解決問題。模型構建的方法需要結合研究目的和研究對象的特征,按照一定的邏輯原則進行設計和驗證。

    Reigeluth認為,模型構建可分為以下三道程序:首先,選擇與設計需求模型;其次,運用該模型設計具體案例,并收集運行過程中的數(shù)據(jù);第三,數(shù)據(jù)分析與案例矯正;第四,循環(huán)收集數(shù)據(jù)、矯正案例,直到數(shù)據(jù)結論完善[26]。鄭勤華等提出了綜合建模方法的三個步驟:(1)特征分析(數(shù)據(jù)排序和聚類分析,特征和基準點提取);(2)模型建構(綜合評測參考系);(3)運行測評(發(fā)布及應用反饋,效果監(jiān)測)[27]。趙可云等將模型構建的方法概括為四個步驟:收集項目要素,循環(huán)評定要素,驗證模型要素,模型建立[28]。

    綜合以上信息可以發(fā)現(xiàn),模型構建的一般方法都是先進行核心要素提煉;進而依據(jù)系統(tǒng)特征及邏輯關系初步構建模型;最后進行修改驗證。并且抽象模型既依托于現(xiàn)實,又具有一定的前瞻性,兼具理論性、實踐性和創(chuàng)造性。因此,模型驗證應當融入理論專家、教育實踐工作者、學習者的意見,注重理論邏輯和實踐經(jīng)驗的多維視角融合[29]。

    本研究以模型構建理論為基礎,結合系統(tǒng)論思想,形成精準反饋模型構建的基本流程:(1)反饋模型要素提煉。我們通過梳理相關文獻,結合對師范生、實訓教師的訪談,提煉反饋模型的組成要素,按照其固有邏輯及相關規(guī)律,搭建核心要素的基本關系框架。(2)核心要素驗證。即編制測評量表,對師范生進行測試,經(jīng)統(tǒng)計分析后,對核心要素進行確認與調整。(3)初步構建反饋模型。即在明確核心要素及其關系框架的基礎上,厘清反饋模型的邏輯層次關系,結合反饋作用機制和智慧微格教室特征,初步構建精準反饋模型。(4)模型修正與闡釋。即采用德爾菲法,背對背地征求專家意見,經(jīng)多輪 “意見—統(tǒng)計—修正—反饋”循環(huán)分析,直到結果一致,在修正后確立最終的智慧微格教室精準反饋模型。

    三、模型構成的要素分析

    (一)核心要素提煉

    本研究以文獻資料為原始理論材料,通過歸納總結,輔之以對師范生、實訓指導教師的訪談,進而提煉關于反饋的核心要素。本研究通過梳理反饋內(nèi)涵、需求、特點、影響因素等方面的研究成果(見表1),結合對師范生和實訓教師的訪談發(fā)現(xiàn),關于反饋的描述主要是從反饋內(nèi)涵和反饋特性兩個維度進行闡述。

    反饋內(nèi)涵涉及反饋的主要目的、需求表現(xiàn)、作用功能等,能夠體現(xiàn)反饋及其過程的本質和核心,也是我們需要重點關注的內(nèi)容;反饋特性則主要描述高質量的反饋需要具備哪些特征和條件,如表1所示,高質量的反饋具備多樣化、交互性、及時性、持續(xù)性、個性化五大特征,是檢驗核心要素的標準之一。

    本研究將表1中的反饋內(nèi)涵維度梳理為18個具體要素,包括物理信息、學習目標、優(yōu)秀績效、先前知識、學習風格、參與度、學習成就、實訓技能、學習能力、學習軌跡、動態(tài)評價、信息分析、剔除信息、需求信息、主動推送、學習策略、規(guī)劃樣表和調整進程。

    從整體來看,這些要素可分為三種類型:(1)先前信息反饋,即在實訓之前就能夠基本掌握的信息,包括實訓環(huán)境、相關人員、實訓任務等,這些信息具有多樣化特征;(2)動態(tài)過程反饋,包括績效評價、學習進程反饋等,體現(xiàn)持續(xù)性、及時性、交互性特征;(3)后期規(guī)劃反饋,包括適切資源、發(fā)展計劃等,此類反饋具有明顯的個性化特征。

    如果僅按照先前信息、過程信息和規(guī)劃信息進行歸類,則無法體現(xiàn)反饋核心要素的類型和功能,還可能會割裂反饋的過程性。如,“學習目標”和“學習風格”雖然都是先前信息,但“學習目標”是任務信息,為縮小當前績效和目標績效提供參照標準;而“學習風格”是學習者信息,為個性化反饋奠定基礎,二者的反饋功能不同。再如,“資源”既屬于過程信息也屬于規(guī)劃信息,要素的歸類模糊且籠統(tǒng)。因而,在師范生實訓過程的基礎上,本研究按照反饋的重要模塊及功能類型,結合具體要素的基本含義,將反饋的18個具體要素初步整合為六個核心要素,分別為:本體信息、學習者信息、績效評價、學習進程、適切資源、發(fā)展計劃。核心要素和具體要素及其含義,詳見表2。

    表1 反饋內(nèi)涵及特點相關表述

    具體來看,物理信息、學習目標和優(yōu)秀績效,本質是對期望狀態(tài)和物理信息的陳述,我們將其歸納為本體信息。它們在已有研究中以“目標、任務、內(nèi)容、需求、發(fā)展需要、闡釋優(yōu)秀行為以及情境”等形式反復出現(xiàn)。先前知識、學習風格、參與度反映的是學習者本身的信息。學習成就、實訓技能和學習能力是對學習結果最直接的反饋,即績效評價。

    表2 反饋要素及其含義

    學習進程反饋包含學習軌跡、動態(tài)評價和信息分析,它是對學習者實訓的實時情況、學習進程詳細信息、學習路徑信息等的持續(xù)性反饋。關于后期的規(guī)劃反饋,則要體現(xiàn)個性化特征:一方面,要為學習者篩選、推送個性化需求資源(與新學習任務密切相關的資源、系統(tǒng)調整學習資源、提供改進問題的適切性建議和相關學習資源等);另一方面,要幫助學習者明確下一步學習的計劃和策略 (構建個人發(fā)展計劃樣表、進一步明確學習的方向、下一步學習計劃和策略、調整學習步調等)。

    因而,我們在研究中將剔除資源、需求資源和主動推送歸類為適切資源;將學習策略、規(guī)劃樣表和調整進程歸類為發(fā)展計劃。

    (二)核心要素的基本關系

    根據(jù)建構主義反饋作用機制,反饋是內(nèi)、外部因素共同作用的循環(huán)系統(tǒng),學習者處于反饋的核心,多元性評價、持續(xù)性響應、個性化支持,能夠提升反饋的精準性,促進學習者外顯行為和內(nèi)隱技能的形成。

    因此,學習者應處于反饋的中心位置,通過不同渠道獲取的本體信息、學習者信息、績效評價、學習進程、適切資源、發(fā)展計劃這六個核心要素。并使其信息處于動態(tài)響應狀態(tài)。六要素并非相互孤立,而是相互關聯(lián)、相互交疊,按照學習者的學習情況和需求進行整合與分析,為其提供持續(xù)性、個性化的反饋,要素關系結構,如圖2所示。外部反饋(來自教師、同伴、虛擬空間成員、機器等的反饋),與學習者的自我反饋形成互動交融,貫穿于整個學習活動過程中。

    圖2 核心要素的基本關系

    (三)核心要素的驗證

    師范生是智慧微格教室反饋最直接的對象和主體,其需求和認可度對于提升反饋的精準性具有關鍵性作用。為了解師范生對反饋要素的真實態(tài)度,驗證六個核心要素是否符合師范生技能實訓反饋的需求,我們對應用對象(師范生)進行了抽樣測試。

    首先,我們按18個具體要素進行問題設計與表征,構建“師范生微格技能實訓反饋需求測試表”,18個問題按照李克特量表 (Likert scale)設置五點選項, 即 “非常同意”、“比較同意”、“同意”、“不太同意”、“不同意”。測量表的內(nèi)容效度采用邏輯分析法,由研究小組對要素指標進行調整修改,基本保證指標體系和研究目標的一致性。

    然后,實施此次驗證。研究組對陜西師范大學、山西師范大學、西華師范大學等120名師范生進行測試,發(fā)放問卷120份,回收問卷120份。統(tǒng)計每個題目中五個選項的選擇率,之后計算每個核心要素的三個維度選項的平均選擇率,如表3所示。

    表3 反饋模型核心要素驗證

    由表3可知,選取的師范生對反饋模型的六個核心要素的認同率(非常同意、比較同意和同意)均達到85%以上。

    四、智慧微格教室精反饋模型的構建及闡釋

    (一)層級關系

    智慧微格教室的技術特性體現(xiàn)了其功能價值,情境感知、學習分析、自適應等核心技術手段依托智慧工具和學習資源,提供多渠道反饋、持續(xù)性響應、個性化支持的反饋服務;多源性、多元態(tài)、多類型的反饋信息,貫穿于整個教學活動和學習管理過程中。這極大地拓展了內(nèi)、外部反饋的深度與廣度,強化了二者之間的互動作用。通過內(nèi)、外部反饋的共同循環(huán)作用,逐步縮小了當前績效與目標績效之間的差距,促進了學習者技能形成和績效提升。

    可見,智慧微格教室反饋模型在核心要素確立的基礎上,具有不同層級之間的順序、遞進關系。環(huán)境是反饋開展的條件和支持;過程是反饋相互關聯(lián)、產(chǎn)生功效的場域,二者的支持和推進,促使目標逐步達成。因此,反饋模型的構建應遵循“環(huán)境支持→過程展開→目標實現(xiàn)”的邏輯演進關系,如圖3所示,前者作為后者的基礎,后者構成了前者的趨勢。

    圖3 反饋模型層級關系

    (二)初步構建與循環(huán)修正

    由于模型的構建具有很強的抽象性和理論性,每一個概念的使用及其相互關系都需要盡可能準確。因而,我們按照初步構建的反饋層級關系,采用德爾菲法,邀請多名專家進行多層次、多輪循環(huán)評定,以修正不恰當因素,確保理論上的合理性和科學性。

    首先,設計評定文檔,按照反饋模型層級關系,文檔分為“環(huán)境”、“過程”和“目標”三個部分:(1)“環(huán)境”部分包括情境感知、學習分析和自適應三個項目;(2)“過程”部分包括本體信息、學習者信息、績效評價、學習進程、適切資源、發(fā)展計劃和自我反思七個項目;(3)“目標”包含一個項目。

    然后,確定天津大學和東北師范大學的3名教育技術專家、西華師范大學的6名師范生實訓教師為專家組。寄出評定文檔征求專家組意見,根據(jù)意見進行修正后再寄出評定文檔,再一次征求專家組意見進行修正。經(jīng)過兩次循環(huán)修正直到專家組意見統(tǒng)一。綜合專家組意見,做出以下調整與修正:

    其一,在智慧微格教室內(nèi)部環(huán)境特征中增加“協(xié)同交流”模塊。智慧微格教室雖然凸顯技術性特征,但環(huán)境的本質功能是為教學和學習服務,技術的迭代升級并沒有使其基本價值消退,智慧微格教室仍然承載課堂教學和學習活動,機器輔助并不能取代師生面對面交流的作用和意義。協(xié)同交流體現(xiàn)了整體在運行發(fā)展過程中各元素之間的互動、協(xié)調與合作,包括人與人之間(面對面、虛擬交互)、人與系統(tǒng)、機器、資源等之間的交互與協(xié)作。增加“協(xié)同交流”既強調面對面的交流形式,也體現(xiàn)人機交互的技術特性。

    其二,將“學習進程”改為“過程監(jiān)測”。這里所指的“學習過程”的目的是為了表征對學習者學習過程的追蹤分析和動態(tài)評估。學習過程既要實現(xiàn)對學習者學習實時進度和路徑信息的靜態(tài)描述,也要為學習者提供在學習進程中學習行為和遞進性學習效能的動態(tài)評價?!皩W習進程”更側重于靜態(tài)信息;而“監(jiān)測”具有實時觀察整個過程和分析測量的涵義,能夠更為準確地體現(xiàn)該要素的動態(tài)性、持續(xù)性、分析性等特征。因此,可將“過程監(jiān)測”替換“學習進程”。

    最后,綜合以上修正意見,結合我們對師范生及一線微格實訓教師的訪談,對原始模型進行了修正和完善,構建了智慧微格教室的精準反饋模型。

    (三)模型闡釋

    智慧微格教室精準反饋模型,是一個內(nèi)、外部交互作用的動態(tài)循環(huán)系統(tǒng),涵蓋自我反思、外部反饋、活動開展、環(huán)境支持等子系統(tǒng)?;诮嬛髁x反饋作用機制、智慧微格教室特征和教師與學生的反饋需求,本研究構建出包括核心層、交互層和支持層的三層開放式同心圓模型,如圖4所示。

    圖4 智慧微格教室精準反饋模型

    其中,核心層是模型的中心,通過內(nèi)、外部反饋的融合作用,實現(xiàn)從當前績效到目標績效的跨度;交互層通過技術手段與實踐活動聯(lián)通支持層和核心層,捕捉并整合分析多元數(shù)據(jù),為個性化反饋提供數(shù)據(jù)依據(jù);支持層處于最外環(huán),具有開放性和共享性特征,是整個反饋過程的支持系統(tǒng)。從其“同心圓”的整體格式來看,由內(nèi)層(內(nèi)部反饋—外部反饋)到外層(過程—環(huán)境)的邏輯向度,體現(xiàn)了從內(nèi)在到外在、從微觀到宏觀的層級關系;由外層(環(huán)境—過程)到內(nèi)層(外部反饋—內(nèi)部反饋)的邏輯向度,體現(xiàn)了外層對內(nèi)層發(fā)展的保障和支撐作用。

    1.核心層:融合性反饋的內(nèi)化

    學習者處于精準反饋的中心,通過外部反饋信息和內(nèi)部自我反思的動態(tài)融合,不斷地進行自我監(jiān)控、自我調整和自我評價,將實訓過程中的每一步融合性反饋信息內(nèi)化,促進學習者學習技能的形成與發(fā)展。學習者的自我反思在反饋作用過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用,因為外部反饋只有通過內(nèi)部反饋才能產(chǎn)生作用,知識技能(尤其是高階知識技能)一定要經(jīng)過親身體驗和反復實踐才能深刻理解與掌握[40]。學習者借助于持續(xù)性、及時性和個性化的外部信息,不斷縮小當前績效與目標績效之間的差距;同時,在持續(xù)對比內(nèi)、外部反饋的過程中,發(fā)展學習者的反思能力,增強自我評價意識與尋求反饋的習慣。

    外部反饋分為先前信息反饋、動態(tài)過程反饋和后期規(guī)劃反饋三種類型。具體可提煉為本體信息、學習者信息、績效評價、過程監(jiān)測、適切資源、發(fā)展計劃六個核心要素:

    (1)本體信息是對期望狀態(tài)和物理信息的陳述。體現(xiàn)維度為物理信息(實訓環(huán)境、硬件設備、參與人員信息等)、學習目標和優(yōu)秀績效標準;(2)學習者信息涵蓋學習者的全方位信息。體現(xiàn)維度為先前知識、學習風格和參與程度(現(xiàn)場討論、網(wǎng)絡互動和評論留言等);(3)績效評價主要針對靜態(tài)學習成效的評價開展。體現(xiàn)維度為學習成就、實訓技能(如導入、提問、語言技能等方面)和學習能力;(4)過程監(jiān)測是學習者在實訓過程中的動態(tài)性描述與評價。體現(xiàn)維度為學習軌跡(主要步驟及停留時間等)、動態(tài)評估和信息分析(數(shù)據(jù)統(tǒng)計和可視化分析結果);(5)適切資源幫助學習者篩選合適的資源。體現(xiàn)維度為剔除資源(已掌握的學習內(nèi)容、目標過高資源、重復性資源等)、需求資源和主動推送(按時按需推送);(6)發(fā)展計劃是根據(jù)學習者實訓情況設計完整的學習計劃。體現(xiàn)維度為學習策略、規(guī)劃樣表(規(guī)劃路徑)和調整進程。

    六個核心要素既保持單線程作業(yè),又相互影響、相互交融,通過智慧微格教室所提供的多種渠道,為學習者提供持續(xù)性、個性化響應。

    2.交互層:動態(tài)性數(shù)據(jù)資源池

    反饋過程基于智慧微格教室開展,融合了教學活動、學習管理、智慧工具、學習資源四個模塊,在技術手段與實踐活動交互過程中,積累并生成動態(tài)性資源池,為精準反饋提供數(shù)據(jù)基礎。教學活動主要指學習者課堂技能實訓活動,即,學習者在智慧微格教室中,模擬教師開展某一特定的教學技能的訓練,并將整個教學過程錄制下來,參與者可在虛擬空間進行實時留言評論。當技能訓練結束后,由指導教師組織重播或點播觀看視頻,首先由學習者進行自我反思,進而開展小組評議和教師指導,必要時教師可通過示范教學幫助學生提升技能。

    互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的學習空間支持同步和異步交互,這進一步拓展了反饋的時間與空間,同時也有助于學習共同體的構建。學習管理的對象包括物理環(huán)境和虛擬環(huán)境中的信息,學習管理即對學習者及其技能訓練的整個過程所有信息的存儲與分析處理,包括學習者信息、課程管理、學習追蹤與分析、資源清洗與推送等。

    在學習者開展技能實訓的過程中,教學活動和學習管理提供活動域和生成性數(shù)據(jù);智慧工具和網(wǎng)絡學習資源則保障反饋渠道的暢通和提供個性服務支持。學習者一方面通過現(xiàn)場協(xié)同交流、后期視頻觀摩、虛擬空間互動、遠程異步討論等多樣化信息渠道,獲得直接、及時和交互性的反饋信息;另一方面,智慧微格教室通過情境感知、動作捕獲、學習行為追蹤與分析、適應規(guī)則匹配等過程,輸出可視化分析結果,進而從資源池中提取,并向學習者推送適切性資源,為其定制個性化學習規(guī)劃與路徑。

    數(shù)據(jù)資源支持文本、聲音、圖片、視頻等多種類型,包含靜態(tài)信息、整合信息、分析信息和個性化整合信息。其中,靜態(tài)信息即各模塊描述性信息;整合信息即將相近、延續(xù)性信息進行整合,如,關于學習者特征的綜合信息(基本信息、學習風格、先前學習狀況等);分析信息即對信息和數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,并可視化呈現(xiàn)出來,如,學習者的每個實訓環(huán)節(jié)及評價、所講授知識點的正確率等;個性化信息即根據(jù)學習者學習情況,制定后期學習規(guī)劃,推送適切性學習資源。

    3.支持層:開放性智慧場域

    智慧微格教室為精準反饋提供技術支持和活動場域,其處于不斷發(fā)展完善和技術升級的動態(tài)過程,是一個具有開放性和共享性特征的場域?;谇榫掣兄?、學習分析和自適應三大核心技術以及協(xié)同交流的整合,通過四個環(huán)節(jié)的循環(huán)運動為精準反饋提供著智慧服務,即智慧感知、智慧分析、智慧評價和智慧定制。

    智慧感知即收集學習者實訓過程中的多種數(shù)據(jù),包括情境信息、參與者信息等。情境信息的獲取,主要通過傳感設備和虛擬設備。傳感設備可以直接感知外界環(huán)境信息;虛擬設備則不能直接感知信息,而是在數(shù)據(jù)源中抓取所需信息,如,用戶已完成的任務、論壇留言等。參與者信息部分可通過傳感設備獲取,經(jīng)過網(wǎng)絡爬蟲技術進行數(shù)據(jù)挖掘,還可以自動提取網(wǎng)絡中的相關信息[41]。

    智慧分析即對多元數(shù)據(jù)的整合與解釋。數(shù)據(jù)解釋是一種高級抽象過程,能夠幫助我們?nèi)娴乩斫猬F(xiàn)象和問題,如,對問題的剖析、對行為進行預測等[42]。

    智慧評價包括每個模塊的形成性評價、總體評價、交互評估、學習推測等動、靜態(tài)評價。通過智慧微格實訓系統(tǒng),以文字、圖形、圖表等形式輸出。智慧微格教室支持同步和異步交互,為學習者提供階梯性學習指導,幫助學生實現(xiàn)自我反思和意義建構。

    智慧定制即依據(jù)學習者學習、實訓情況,為其規(guī)劃個性化學習路徑并篩選適切性學習資源。在智慧定制過程中用到的主要技術,包括語義網(wǎng)本體技術、模糊邏輯、貝葉斯網(wǎng)絡等。

    五、結語

    反饋是影響學習目標實現(xiàn)的關鍵因素之一,內(nèi)、外部反饋的共同循環(huán)作用,能夠促進學習者自我監(jiān)控、自我調節(jié)和自我評價能力的提升。從傳統(tǒng)微格教室到智慧微格教室的變革,正在重新定義反饋的構思和管理方式。學習者與學習環(huán)境的無縫融合,極大地拓展了反饋內(nèi)容及形式的深度與廣度,從而提升學習反饋服務的精準性。

    本研究在提煉反饋核心要素的基礎上,厘清反饋模型不同層級之間的邏輯演進關系,結合建構主義反饋作用機制和智慧微格教室的技術特征,構建了智慧微格教室的精準反饋模型,并對其進行闡釋。實際上,反饋貫穿于學習的始終,是學習目標實現(xiàn)和技能形成的基礎條件,也是對學習過程的深入認識。智慧微格教室精準反饋模型的提出,為推動教育信息化的進一步發(fā)展和師范生技能實訓提質增效,提供了一種參照框架。

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