利用AI課堂行為分析 支持教師專業(yè)成長的實踐研究

唐維樓

【摘要】? ? 課堂觀察一直是教學(xué)研究的一個重點與難點。傳統(tǒng)的課堂觀察因客觀條件的限制存在著各種各樣的缺限。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能在圖像與聲音的識別方面以及人工智能自動建模等技術(shù)瓶頸的突破，使得人工智能應(yīng)用于課堂行為分析成為可能。本文著重介紹如何利用人工智能技術(shù)對常態(tài)課堂進(jìn)行分析，幫助老師提高教研能力，從而提高教學(xué)質(zhì)量的過程。文章從課堂行為分析的設(shè)計、應(yīng)用到取得的成果，為人工智能應(yīng)用于課堂提供了一個很好的范例。

【關(guān)鍵詞】? ? 人工智能? ? 行為分析? ? 專業(yè)成長

引言

學(xué)校教育，提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵是課堂教學(xué)，因此，課堂觀察作為教師個人的教學(xué)反思或?qū)W校教學(xué)管理部門對教師集體教研有著相當(dāng)重要的作用。但課堂觀察又有其局限性：

（1）課堂觀察需要觀察者接受一定的專業(yè)培訓(xùn)，具備相應(yīng)的觀察技能，要求觀察者能集中心智觀察，及時、準(zhǔn)確地收集相關(guān)信息，隨時做出決定。這是對觀察者在專業(yè)知能與自身特質(zhì)方面的要求。

（2）課堂觀察需要一定的時間、設(shè)備與技術(shù)的保障，來完成程序的三部曲。這不僅需要教師反省“忙、茫、盲”的教學(xué)工作，整理、釋放用于課堂觀察的時間，而且需要學(xué)校為教師參與課堂觀察提供必要的技術(shù)與環(huán)境支持，購置用于觀察的必需的視聽設(shè)備，營造良好的人際氛圍，以確保課堂觀察成為教師的日常行動。

（3）課堂觀察形成的數(shù)據(jù)，主要是記錄老師教的行為和學(xué)生總體學(xué)習(xí)行為，便于改進(jìn)老師的教學(xué)，而缺少對具體參與課堂學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者個別行為的記錄并促進(jìn)其改進(jìn)學(xué)習(xí)方法的措施。

（4）人工觀察存在相當(dāng)大的主觀性，準(zhǔn)確性不夠，且觀察一節(jié)課往往需要多個老師參與，不能進(jìn)行常態(tài)課堂的觀察。

智能教學(xué)環(huán)境的日益普及為解決課堂觀察問題的解決帶來了契機(jī)。利用智能技術(shù)自動采集和編碼教學(xué)過程數(shù)據(jù)，能更為全面且及時識別課堂教學(xué)行為，自動化地對課堂教學(xué)行為進(jìn)行分析和可視化呈現(xiàn)，洞悉課堂教學(xué)情境，為教師專業(yè)發(fā)展和教學(xué)質(zhì)量的提升提供了有力把持。[1]

一、研究設(shè)計

1.1 硬件設(shè)施的準(zhǔn)備

2019年5月，學(xué)校學(xué)校為了完成南京市教育內(nèi)涵發(fā)展的項目《基于幸福教育理念下的精準(zhǔn)教學(xué)研究》，與相關(guān)公司合作，在兩個年級的教室布置了基于圖像識別技術(shù)的常態(tài)錄播系統(tǒng)。

1.2相關(guān)數(shù)據(jù)的定義、采集與建模

前期，為了論證項目的可行性，在初一（2）班安裝設(shè)備后，進(jìn)行了一學(xué)期的數(shù)據(jù)采集、分析。學(xué)校課題組與相關(guān)公司技術(shù)人員一起，先研究定義圖像。如學(xué)生動作抬頭、低頭、掉頭、舉手、閱讀、扒桌子等;教師的動作：講授、板書、輔導(dǎo)等。在采集了大量視頻數(shù)據(jù)后，將學(xué)生的歷次成績排名與學(xué)生上課時的動作進(jìn)行比對、運(yùn)算，從而讓AI自動建模分析出師生活動數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)成績的的關(guān)聯(lián)性（正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、零相關(guān)）。根據(jù)大量實驗數(shù)據(jù)表明，學(xué)生上課的專注度是與老師講授時學(xué)生的抬頭率成正相關(guān)的。

為了達(dá)到研究目的，我們設(shè)計了如下的研究過程：

搜集數(shù)據(jù)→樣本標(biāo)注→模型訓(xùn)練→指標(biāo)提取→可行性評估

數(shù)據(jù)的搜集、分析、建模與反饋流程如下圖1。

AI處理模塊如圖2。

二、方法與成果

學(xué)校動員骨干教師和年輕教師參加該項目的研究，具體研究方法如下：

2.1 教師個人反思

2.1.1教師可以對自己所授的每節(jié)課的數(shù)據(jù)進(jìn)行教學(xué)反思。

例如：某節(jié)化學(xué)課，在45分鐘的課堂教學(xué)時間內(nèi)，學(xué)生的聽占比只有16%，趴桌子點比6%，再來對照老師的課堂模式和相關(guān)的S-T模型，可以看出老師在滔滔不絕地講呢，而學(xué)生大部分不在聽講。

這時，課后學(xué)校就會要求相關(guān)教師須回看視頻，再結(jié)合自己的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)過程，反思自己，能不能在以后做教學(xué)設(shè)計時，盡量避免這種現(xiàn)象發(fā)生，從而提高自己的課堂教學(xué)效率。

2.1.2 教師對某一段時間內(nèi)課堂行為數(shù)據(jù)的反思

通過課后系統(tǒng)生成的對應(yīng)圖表，教師及學(xué)校教學(xué)管理部門可以明晰本節(jié)課的課型，學(xué)生的平均參與度，從而對自己的授課效率到“心中有數(shù)”。

2.1.3 通過學(xué)生參與度分布圖，找出課堂關(guān)注度低，學(xué)習(xí)成績低迷的學(xué)生，做好個別輔導(dǎo)。

通過對一段時間內(nèi)本學(xué)科學(xué)困生的課堂活躍度數(shù)據(jù)統(tǒng)計和學(xué)業(yè)成績對比分析，結(jié)合情況調(diào)查，老師了解到了該生由于外部環(huán)境的變化而引起的心理變化。通過學(xué)校合育團(tuán)隊的努力，該生很快可以恢復(fù)正常。

2.2集體教研

2.2.1 利用同課異構(gòu)，教研組集體討論，反思，提高教研組的教研水平。

結(jié)合我校的青藍(lán)工程，教研組將老教師和年輕教師的同一內(nèi)容的兩節(jié)課數(shù)據(jù)放在一起，大家一起研討，共同進(jìn)步。依據(jù)系統(tǒng)的實時錄播功能，讓兩位教師的課堂再次呈現(xiàn)，根據(jù)系統(tǒng)提供的相關(guān)數(shù)據(jù)，對兩種截然不同的課堂教學(xué)模式即混合型與講授型進(jìn)行細(xì)致地數(shù)據(jù)分析，尤其關(guān)注學(xué)生的課堂活躍度，發(fā)現(xiàn)混合型課堂中學(xué)生的活躍度明顯高于講授型課堂，為教師的專業(yè)成長指明了方向。

2.2.2 教學(xué)競賽

每學(xué)期，學(xué)校舉辦優(yōu)質(zhì)課評比與競賽活動，活動中，各教研組，利用系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)時行評課，共同探討。評委也根據(jù)課堂行為分析數(shù)據(jù)報表對公開課進(jìn)行評比與點評。同時，每位授課老師會得到一份基于多維度評價的PDF文件，供自己反思、學(xué)習(xí)

2.3教學(xué)質(zhì)量管控

從學(xué)校層面上講，教學(xué)管理部門需要隨時掌控教學(xué)質(zhì)量，而傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控方式是考試。教育主管部門對學(xué)?？荚嚨念l率與規(guī)模是有嚴(yán)格限制的，所以教學(xué)質(zhì)量的反饋是有涉后性，或者說是結(jié)果性反饋。

借助于課堂行為分析系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析，可以及時掌握教學(xué)動態(tài)。

有個實例，2020國慶長假后，前幾天的教學(xué)數(shù)據(jù)表顯示，學(xué)生上課的積極性不高。針對這一情況，學(xué)校組織教研部門和教學(xué)管理部門，分析原因，找對策。其實，長假之后，學(xué)生精神渙散，精力不集中是正?，F(xiàn)象，過去因為沒有課堂行為分析系統(tǒng)，老師和學(xué)校管理部門沒有察覺。有了課堂行為分析系統(tǒng)，能及時掌握教與學(xué)的動態(tài)，從而發(fā)現(xiàn)并解決問題。

2.4 成果

2.4.1 助推了學(xué)校課堂教學(xué)改革，提升了教師教學(xué)及教研能力，促進(jìn)了教師專業(yè)成長。

學(xué)校的發(fā)展離不開教師的成長，教師的成長更離不開自我教學(xué)反思與集體教研。參加此項實踐研究的老師，能通過對自己課堂行為的分析，學(xué)習(xí)別人的優(yōu)秀課例，快速提高自己的業(yè)務(wù)水平。特別地能縮短年輕教師成長的周期。優(yōu)秀的老師能通過數(shù)據(jù)報表和課堂視頻，快速地對自己的教學(xué)行為進(jìn)行反思與總結(jié)，系統(tǒng)性地提高自己的教學(xué)水平。同時，優(yōu)秀教師的優(yōu)秀教學(xué)案例，也為年輕教師提供了學(xué)習(xí)的模板。該系統(tǒng)使學(xué)校的每位老師受益，更使學(xué)校能可持續(xù)發(fā)展。研究期間，學(xué)校、教師更是碩果累累。

學(xué)校層面：2019年，學(xué)校榮獲南京市教育科研成果創(chuàng)新獎，江北新區(qū)首屆教育科研優(yōu)秀集體。2020年，學(xué)校榮獲江北新區(qū)第二屆教改先進(jìn)單位。

教師層面：2019至2020，先后有18位老師的論文發(fā)表與獲獎。

教學(xué)質(zhì)量：參加此項實驗的學(xué)生，感覺到學(xué)習(xí)比以前更有針對性了，已初步具有自我診斷、自我剖析、自我修正的能力，認(rèn)識到了自己的薄弱科目、薄弱項、薄弱域，后期會有針對性地修正補(bǔ)償措施，因此學(xué)生的學(xué)習(xí)的體驗感增強(qiáng)了。

大部分教師的教學(xué)更加有的放矢，教學(xué)效率提高了，教學(xué)質(zhì)量也明顯提升，教師參加教科研的意識增強(qiáng)了，尤其是數(shù)學(xué)學(xué)科，在此項實踐中教學(xué)質(zhì)量的提升特別顯著：同一個教師使用AI課堂觀測班級期中質(zhì)量明顯優(yōu)于未使用班級，學(xué)困生人數(shù)明顯減少;2021屆學(xué)生數(shù)學(xué)區(qū)統(tǒng)測年級均分從八年級下學(xué)期期中區(qū)內(nèi)末位已逐漸實現(xiàn)反超和逆襲，至九年級上學(xué)期期末已超過多所同層次兄弟學(xué)校。

三、反思與展望

目前，此人工智能系統(tǒng)對師生行為的定義還不夠全面與精確。老師的行為大概為：講課、板書、師生互動;學(xué)生的行為：注視、舉手、起立、討論、看書、趴桌子等。而且，有些行為的定義還不太準(zhǔn)確。因此，下一步學(xué)校將與相關(guān)技術(shù)人員合作展開攻關(guān)，增加師生行為定義的內(nèi)容與準(zhǔn)確性，特別是要研究師生行為的關(guān)聯(lián)。同時，還要增加對舉手回答問題的統(tǒng)計，如提問面、正答率等。同時，學(xué)校地處城鄉(xiāng)結(jié)合部，是南京市新優(yōu)質(zhì)初中，師資力量相對薄弱，更缺少名特優(yōu)教師，因此系統(tǒng)中缺少教育名家的教學(xué)課例。

雖然此系統(tǒng)仍有不足，但我們將堅持實踐研究下去，新學(xué)期會基于此平臺，學(xué)校將開展課堂教學(xué)競賽活動，推進(jìn)常態(tài)化的教研活動，邀請名家進(jìn)課堂，通過平臺分析，為我校教師提供學(xué)習(xí)的模板。

總之，九龍中學(xué)將在此項目的基礎(chǔ)上不斷探索信息技術(shù)與學(xué)科的深度融合之法。教學(xué)改革只有起點，沒有終點。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]劉清堂，何皓怡等.基于人工智能的課堂教學(xué)行為分析方法及其應(yīng)用[J].中國電化教育，2019，（9）

[2]劉德建，杜靜等.人工智能融入學(xué)校教育的發(fā)展趨勢[J].開放教育研究，2018，（4）：33-42

[3]王陸，李瑤.課堂教學(xué)行為大數(shù)據(jù)透視下的教學(xué)現(xiàn)象探析[J].電化教育研究，2017，（4）：77-85