信息技術背景下小學語文課堂教師教學行為比較分析

(黑河學院 教育科學學院，黑龍江 黑河 164300)

一、研究背景

20世紀70年代，美國明尼蘇達大學的學者弗蘭德斯提出的FIAS(Flanders Interaction Analysis System) 即弗蘭德斯互動分析系統是在課堂教學行為的量化分析研究領域應用比較廣泛的一種課堂行為分類技術。FIAS作為教育研究領域的一項創新，主要是基于課堂實際觀察而實現的，對于記錄和分析課堂教學過程中的師生語言互動過程影響較大。分析課堂教學中師生的語言行為也能較好把握課堂教學的實質。

在目前的教學條件下，常可以看到如下的課堂情境：教師運用信息化手段為學生創設各種學習情境，學生運用各種信息資源進行自主探究等。因此，媒體已經成為信息技術環境下課堂教學過程中的不可缺少的一部分。在這樣的課堂條件下，有時并沒有師生之間的語言交互，這時運用FIAS之前的分類標準就會忽略一些重要的課堂教學信息，對教學的評價也就缺乏科學性。本文將媒體作為一個因素歸入到FIAS分類標準之中。納入媒體因素的課堂分類標準可以概括為13類，其中教師語言分6類，如表1所示。該分類方法能更好地適應目前的課堂教學環境，因為多媒體作為必不可少的因素對課堂教學有重要的意義，不僅使學習資源的形式發生變化而且還會使學生學習方式、教師教學方式、師生互動方式發生變革。

表1 基于多媒體的弗蘭德互動分類代碼系統

表1 (續)

二、小學語文課堂教學信息量化處理的過程和方法

研究過程如下：首先選擇研究新手教師和專家教師樣本課進行分析，然后對其按照弗蘭德斯互動分類系統進行數字化的處理，按照改進的分類標準進行采樣，對采樣得到的數據進行統計分析。

(一)樣本課的選擇及原始數據的獲取

該樣本選取的是新手教師和專家教師小學語文二年級課程《葡萄溝》課堂實錄。數據獲取方法主要是按照改進弗蘭德斯分類標準，對視頻資料進行量化分析，進而比較新手教師和專家教師在課堂教學中的行為，為課堂教學的開展提供有效保障[1]。

(二)小學語文課堂教學信息量化

1.互動分析矩陣法

按照上述的改進行為分類標準對22分鐘的小學語文課堂實況進行數據采集，采樣時間間隔為3秒可以得到450個與上述分類相對應的數據，截取其中8分鐘的采樣數據如表2所示。

表2 FIAS數據資料

用450個采樣數據作弗蘭德斯互動分類矩陣，該矩陣是一個對稱矩陣，其坐標填寫規則是：首先將每兩個數據組合成一個坐標，在編碼前后各加一個12并依次提取編碼，每個編碼使用兩次即與前一個和后一個編碼各組成一對，每對編碼的前一個數字表示行數，后一個數字表示列數，以表2第3分鐘為例，可處理成如下是數據序列(12，1)(1，1)(1，1)(1，10)(10，10)…… 與之相對應遷移矩陣的橫向表示單元行為組中前面的數字(類別號)，縱向表示后面的數字(類別號)。矩陣中的各個元素表示對應行為組的出現次數。對上述450個數據按照該規則處理可以得到如下所示的遷移矩陣。

表3 專家教師FIAS互動分類矩陣

表4 新手教師FIAS互動分類矩陣

表3和表4對新手教師和專家型教師進行了對比，得出了不同教師的FIAS遷移矩陣，分析呈現出來的FIAS遷移矩陣可以得出以下結論。

(1)FIAS矩陣中前三行與前三列相交的區域(表中網格區)是積極整合格區域，從表3中的數據可以看出專家型教師在這個區域中記錄的次數相對比較密集，落在積極課堂氣氛的記錄次數占總次數的47.1%，由此可知：這堂語文課教師與學生之間教學氣氛比較融洽，總體表現為：積極進行互動。而新手教師在此區域的數據記錄量相比較而言比較少，占總次數的17.3%，整體來看課堂教學氣氛不夠積極，學生學習興趣還沒有調動起來。

(2)FIAS矩陣中第7—8行與第6—7列相交的區域(表格中的豎線區) 是缺陷格，表3數據顯示，小學語文課的專家型教師在缺陷格中的記錄次數稀疏，僅占總次數的4.9%，可見該課中教師與學生情感氣氛比較融洽，學生能和教師在語言上進行暢通交流。反之，缺陷格區域中記錄次數比較密集，就表示師生之間在情感交互上有障礙，溝通不夠順暢，從表4可以看出新手教師存在這樣的問題，數據記錄占到6.3%，語言的整體交互性上存在問題。

(3)頻次較高的區域幾乎是整個矩陣的對角線(FIAS對角線上的各個單元格叫穩態格，編碼落在這些格里，代表教學過程中持續地做某事，即：某種行為出現時間超過3秒鐘)，上表顯示了整節課程中新手教師和專家型教師的師生連續語言行為也是存在差別的，新手教師行為的轉換率不是很高。從矩陣圖中可以看出：專家型教師(1，1)和(10，10)這兩個穩態格有密集分布對應的數值高達168和70，其中 1代表教師講授，10代表教師借助多媒體輔助課堂教學，這一小節課中教師講授占有的比例相對較高。新手教師同樣存在這樣的問題。另外(5，5)(6，6)(8，8)這三個穩態格也有密集分布，這表明課堂講授過程中教師與學生進行了多次互動，學生也予以了回應，并且教師對學生的回應給予了反饋，進行了進一步說明，因此，專家型教師的課堂教學基本是以“教師提問、學生回答、教師進行反饋”的模式進行課堂互動，在一段時間內學生與教師進行了積極互動。新手教師的這部分穩態格數據記錄較少，能夠反映出在授課過程中缺乏和學生的有效課堂互動。

2.比率分析法

結合上面的互動分析矩陣法得到的數據作深層次挖掘，運用相關數據計算得出教師話語比率、學生話語比率，媒體使用比率等比率值，運用數值分析小學語文課堂教學結構；此外，還可計算出教師間接與直接影響比率、積極影響與消極影響比率，用其比率值來對比分析專家教師和新手教師的教學風格。

(1)二位教師的課堂教學信息結構。主要從以下幾個分析參數入手，教師話語百分比=(第1、2、3、4、5、6、10列的次數和)/總次數；學生話語百分比=(第7、8、9列次數和)/總次數；沉寂的百分比=(第12、13列次數)/總次數；沉寂中學生思考的百分比=(第13列次數)/(第12、13列次數)；教師提問的百分比=(第5、6列次數和)/(第1、2、3、4、5、6、10列的次數和)；媒體使用的百分比=(第10、11列次數)/總次數；教師的傳統講授和運用媒體講授的比率=(第10列次數)/(第1列的次數)；新手教師和專家教師的課堂教學信息對比如表5所示：

表5 新手教師和專家教師課堂教學信息結構對比

從表5可以看出《葡萄溝》這節課是以教師語言為主的，學生的參與相對較低，學生的自發性語言較少，只是在教師提問時才會回應。從數據對比來看，專家型教師的課堂沉寂時間比率為1.6%，但是該段時間的71.4%都是學生在思考教師提出的問題，課堂中的無效語言較少，課堂教學利用率非常高，表明教師在授課過程中注意到了要調動學生的積極性，設計了一些啟發性問題。課堂過程中新手教師課堂沉寂時間比率為5.6%，在此期間內44%的學生在思考教師提出的問題，可以看出兩位語文教師教學組織能力不同，教學效果有較大差異，新手教師的教學能力需要進一步提升。

專家教師和新手教師的多媒體使用率各占18.1%和25.7%，配合多媒體的教師講授已經成為現代課堂的重要組成部分，新手教師課堂講授過程中對媒體的依賴程度要高于專家型教師。教師的傳統的口頭講授和運用多媒體講授的比率為兩者存在較大差距，新手教師在應用媒體的過程中沒能有效進行語言講授，教師提問多屬于簡單的、低結構的問答，課堂交互情況不好。通過觀察課堂可知，小學語文課堂的多媒體表現形式有文字、圖片、聲音、短視頻，文字是課件的最基本呈現形式，層次分明的展現了教學內容，教師借助相應的圖片講述了抽象的概念，有效吸引了學生的注意力，更有助于學生對教學內容的理解，多媒體已經成為教師講課必須的教學資源。

(2)教師的教學風格。對于教師教學風格分析主要考慮以下兩個值，教師間接與直接影響比率：I/D=(第4、5、6列的次數和)/(第1、2、3列的次數和)；積極影響與消極影響比率：P/N=(第1、4、6、10列的次數和)/(第2、3、5列的次數和)。這兩個參數能反映出教師授課過程中間接和直接影響的比例，還能反映出教師語言產生的積極和消極作用情況。

根據表中數據可以得出，I/D值專家型教師為0.36小于1，即教師傾向于對學生施加直接影響，但同時也致力于調動學生的學習積極性；從積極影響與消極影響的比率P/N值為4.9，也可以看出，該課教師對學生積極影響的語言遠遠高于消極影響的語言，對學生的講話以接納、鼓勵為主，從而使整堂課的氣氛比較輕松，進而極大地調動起學生的參與積極性。新手教師的I/D值為1.6大于1，教學影響傾向于間接影響，P/N值為2.8，能看出該教師教學語言對學生產生消極影響的語言占有率較高，也在一定程度上影響了學生的學習興趣和學習積極性。

3.時序列分析法

時序列分析法是以圖形的方式呈現所觀察和記錄到的數據資料，進而形象、直觀地表示出教師語言行為的類型。從上述數據中抽取40個有代表性的數據，并對數據進行處理以便更直觀的表現教學行為。圖中橫坐標代表觀察記錄的序數，縱坐標表示14種行為分類，根據數據記錄的序數和行為類別繪制出如圖1的折線圖，圖中虛線是專家型教師數據曲線，實線是新手教師的數據曲線，圖1顯示了語文課堂教學過程中多個教學行為間的關系，表現為：隨著時間的變化，教與學雙方側重點均有轉移。因此，教學者可將其與事先的教學設計做對比，針對自己的教學過程進行反思。

從圖1(右側)虛線中可以看出：專家型教師在教學過程的最初是教師在借助多媒體講授，隨后教師口頭講授并開始設置相關的問題，學生積極思考并回答教師的問題，教師又對學生的多次回答給予反饋。結束后開始下個知識點的講解。該過程說明在教師的講解引導后，學生主動參與了學習問題的討論。新手教師則在教學組織整體效果上需要改進。可以將教學過程截取為若干時間序列，并在其基礎上進一步思考多個項目組成序列間的相互關系，實現復雜教學系統的教學分析。

圖1 分類數據的時序列表示

三、研究總結

(一)量化不同課堂的差異所在

改進的FIAS的優點在于以量化的方式對信息化課堂教學進行分析處理，更適合當前的教學情境，得到的結果可以反饋給教師，幫助教師進行教學反思和教學分析，結合課堂教學過程中的量化分析結果得出有關教學的質性描述，針對不同教師、不同類型課程，能清晰認識和分析課堂教學過程，更可以作為教師教學評價的一項參考指標[2]。從上述課程對比分析可知，多媒體在課堂教學中有積極的作用，能輔助教師進行課堂授課，還能為學生提供集圖、文、聲、像于一體多媒體信息，使課堂更生動、友好、交互方式趨于多樣化。但新手教師更多是依賴多媒體，忽略課堂當中對學生學習興趣的引導。

(二)量化課堂結構的局限性

分類仍然不能包括教學過程的所有信息，對多媒體形式還可以繼續再分，能更精確地體現教學過程，所以對比研究可以進一步深入。量化分類還是過于重視教師行為，而對學生話語的分類相對較少，不能兼顧學生的個體差異[3]。此外，量化處理后的數據，可用來了解教師的教學風格，但無法回溯分析是因為哪些具體的話語而得到此數據；此外，數據采集過程比較復雜，只能人工采集，數據量較大相對較繁瑣。本文主要是在改進的FIAS互動分類系統之上進行研究，通過研究得知：不同于質性研究方法，做量化分析要針對具體課堂實況按照目標完成數據記錄，不能覆蓋課堂教學過程的所有環節，進而導致對教育現象觀察的片面性。因此，更傾向于將FIAS作為進行教學研究和支持教學反思的方法，不能用其進行教學評價。針對具體的課堂教學情境分析，需要借助信息技術手段，綜合運用質性研究和量化研究方法，進行對比分析實現教學過程最優化。