網絡學習空間中教研交互評價模型及方法研究

周鵬 李環 郭美一 張丹 袁瑜鴿 吳砥

[摘? ?要] 網絡教研已成為教師教研新形式。文章首先綜述了當前教學交互評價的相關研究，并結合空間教研交互的特征，從知識與情感兩個維度構建了空間教研交互評價模型。然后從空間教研交互的評價過程出發，詳細闡述了空間教研交互評價方法的計算過程。最后基于該評價模型和方法，以W市網絡學習空間名師工作室的教研交互內容為例進行實例分析。結果表明，所提出的模型能夠有效應用于空間教研交互內容評價的分析，彌補了當前空間教研交互評價方法的不足，為網絡學習空間的教研交互評價和自動化評價奠定了一定的基礎。

[關鍵詞] 網絡學習空間; 空間教研; 教研交互; 教研評價; 評價模型

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 周鵬（1981—），男，湖北武漢人。講師，博士，主要從事網絡學習空間績效評估的研究。E-mail：stevezp @mail.ccnu.edu.cn。李環為通訊作者，E-mail：syqz@mails.ccnu.edu.cn。

一、引? ?言

網絡學習空間正成為教師空間教研的新趨勢，可助力教師培訓進程、促進教研質量提升和深化教學主題開展[1]。在空間教研過程中，教師教學知識的積累和教學能力的提升都需要依靠教師之間的空間交互來推動和發展[2]。其中，教師在其所在的學習共同體中與他人進行交互而產生的觀點或知識是影響深度教研學習的關鍵因素[3-4]。通過對華中地區W市空間教研社區調查發現，2017年該市教師人均空間教研交互量低于10條，且近四分之一的交互內容的字符數少于10個，表明目前該市空間教研交互次數還不多、交互內容還不豐富、交互質量還需不斷提升。通過構建空間教研交互評價模型和方法，評估教研交互的水平及結果，診斷空間教研中存在的問題，是提高空間教研交互質量、提升空間教研水平的主要措施之一[5]。因此，如何評價空間教研交互是當前亟待解決的重要問題。

現有研究針對教學交互的評價方法主要包括：觀察法、問卷調查法和內容分析法。最具影響力的一種課堂觀察技術是弗蘭德斯的互動分析系統[6]，該系統從教師、學生的言語行為、沉寂情況三個方面進行編碼，通過每三秒記錄一種行為的方式構成互動分析矩陣圖，從而對課堂交互進行分析。鄭勤華等則采用問卷調查法調查了MOOCs學習者的交互意愿和偏好的交互方式，通過調研國內14個MOOCs平臺的六百多門課程的交互情況，以了解教學交互狀況[7]。嚴亞利等人采用CMC（Computer Mediated Communication）內容分析法，設計了教師博客群體交互深度的內容分析框架，從淺度互動、中度互動和深度互動三種類別構建了交互程度編碼表，并以海鹽教師博客為例，通過逐條分析抽取的600多條數據，以了解教師博客的交互深度[8]。現有的關于交互內容的評價方法，有些是對單個課堂進行分析，有些則從學習者感知角度反映交互內容質量，并不適合評價空間教研交互的海量化、碎片化的交互內容。因此，面向空間教研交互的特征，如何構建一套空間教研交互評價模型和方法，成為教研交互評價發展方向上亟待解決的關鍵問題。

二、空間教研交互評價模型構建

空間教研借助網絡學習空間環境開展教研工作。交互性是空間教研的重要特點之一[9]，教師可借助網絡平臺參與公開課評選、主題教研、在線聽課教研、視頻互動微教研、跨區域網絡協作等活動[10]，與專家或其他教師進行在線交流互動。有效的空間教研交互可以促進教師臨場感、社區感以及深度學習的形成[11]。

（一）空間教研交互的內容特征

圖1? ?空間教研的交互內容

空間教研交互的內容是指針對特定教學研究主題開展討論所產生的文本內容。如圖1所示，以W市某小學開設的空間教研社區為例，該社區中的某名成員分享了關于如何評價學生作文的文章，其他成員就此主題開展了討論。空間教研交互的內容包括討論的主題、發布者和評論者的基本信息、評論內容以及發布時間等。

由圖1可見，教師通過發表評論的方式參與教研交互，教研活動往往由空間教研社區的名師（或某個教師）提出的主題展開討論，參與者圍繞這個主題發表意見，下一條評論還可能會針對已有評論發表意見，以此類推，就形成了一個帶有鮮明主題的討論群，討論群規模的大小取決于成員們對該主題的關注程度。與用戶原創內容（UGC）相比，空間教研交互內容的特征具體表現在以下兩個方面：

1. 空間教研交互內容篇幅呈冪律分布

本研究統計了W市空間教研社區中的7420條交互內容的篇幅長度，分布如圖2所示。其中，41.17%的交互內容長度小于10個字符，11.1%的交互內容長度大于200個字符，表明空間中多數教研交互內容篇幅較短，少數內容篇幅較長，出現長尾現象，呈現冪律分布特征。但相比UGC（如微博內容）一般以表情包傳達信息，空間教研因自身所具有的專業性，其整體內容篇幅相對較長。而信息量的大小反映了其傳遞信息的多少[12]，在空間教研中交互內容的字符數也就反映了其信息量的價值大小。

圖2? ?W市空間教研交互內容篇幅長度分布

2. 空間教研交互內容往往帶有情感傾向，且以正向情感傾向為主

通過對W市空間教研社區中隨機抽取的600條教研交互內容數據進行情感詞規則處理，發現正向情感的交互內容占72.83%，負向情感的交互內容占0.67%，中性情感的交互內容占26.5%。而UGC（如微博內容）豐富多樣，可分為娛樂型、社交型、商業型和輿論型[13]，情感傾向較不穩定。積極情感可提高交互滿意度，并對交互質量具有調節作用[14]。通過研究空間教研交互內容的情感傾向，可以更全面地了解教師教研交互的內容質量。

1. 詞表構建

（1）情感詞典構建。承載情感信息最重要的基本單元是情感詞，本研究參考《知網中文情感詞典》《臺灣大學中文通用情感詞典》和《中文褒貶義詞典》構建了情感詞典。但有些中文詞義會隨語境的變化而改變，如“碰撞”一詞，在教學中是指制造生生、師生之間的碰撞，來激起學生的認知興趣，表達了贊揚的意思;而“車輛碰撞”則不具有正向的情感傾向。因此，本研究在初步整合了已有情感詞典的基礎上，修改了部分情感詞的極性，構建了適用于本研究的情感詞典。為方便計算情感強度，本研究設計了正向情感詞和負向情感詞的強度值，正向情感詞的強度歸一化為1，負向情感詞的強度歸一化為-1。

（2）程度副詞表構建。情感分析不僅僅是提取情感詞，句子中的程度副詞也會對詞匯的情感產生影響[20]，且不同的程度副詞修飾情感詞的強化程度有所不同[21]。本研究基于前人對程度副詞分類的研究成果[22]和知網提供的詞表，整理了適用于本研究的程度副詞表，將程度副詞按強度劃分為四個級別，并各自賦予不同的權重。

（3）否定詞表構建。否定詞也能改變文本的情感傾向[20]。本研究參考前人對否定詞的界定，構建了否定詞表，并將其強度設置為-1。

2. 情感值計算

（1）單條空間教研交互情感值計算。某次空間交互可能會包含多條交互內容，其中含有情感詞的單條交互內容s用{wi1，wi2，...wim}表示，m表示每一條交互內容的情感詞個數。結合情感詞典、程度副詞表和否定詞表，若句子中某個情感詞前有程度副詞或否定詞修飾時，某條空間教研交互內容情感值的一般計算如式（3），副詞與否定詞的計算如式（4）（5）：

E（s）=Σ■■[N（wij）×A（wij）×E（wij）]? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

A（wij）=∏■■D（d■）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

N（wij）=（-1）q? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）

其中，A（wij）表示程度副詞的強度值，D（d■）為程度副詞的權重，p為修飾此情感詞的副詞個數，代表的是情感強度;N（wij）表示否定詞的強度值，q為修飾情感詞的否定詞個數，代表的是情感極性;E（s）的正負可判定情感傾向。如果E（s）大于零，表明該條教研交互內容的情感為正向;如果E（s）等于零，表明該條教研交互內容為中性情感，不存在明顯的情感傾向;如果E（s）小于零，表明該條教研交互內容情感為負向。

（2）某次空間教研交互情感值計算。基于以上計算過程，某次空間教研交互情感值的計算如式（6）：

E（e）=Σ■■E（si）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

其中，k為某次空間教研的交互條數。為方便分析，本研究采用了min-max歸一化法，將空間教研交互的情感值進行歸一化處理。

四、實驗及數據分析

（一）研究過程

本研究抽取了W市網絡學習空間中的10個名師工作室，將其在2017年1月至12月間開展的37次教研活動后臺交互內容作為實驗數據。名師工作室是基于W市網絡學習空間開設的網絡教研場所，教師可在該空間中發布學科資源和文章，開展名師課堂、在線交流和課題研究等教研活動。選取的10個名師工作室包含語文、數學和英語三門學科，共有82名教師，累計1458條交互數據（數據基本信息包括所屬名師工作室的ID、所屬教研活動的ID、發起評論的用戶ID、被評論的用戶ID、評論內容、評論時間等）。本研究首先將采集到的交互內容進行預處理;接著根據評價計算方法得出各個教研活動的知識量和情感值;然后繪制37次教研活動交互內容的評價結果圖;再檢驗37次教研交互內容的知識量與情感值的相關性;最后對實例分析結果進行討論。

（二）實例分析

1. 知識量和情感值結果

根據空間教研交互內容評價方法，本研究對W市網絡學習空間名師工作室中37次教研交互內容的知識量和情感值進行了計算，部分結果見表2。可以看到，這37次教研活動的交互平均知識量為0.7844;情感傾向都為正向且平均情感強度為0.9093;其中，約81%的教研活動的交互情感強度值高于0.8。

表2? ? ? ? ? ? W市空間教研交互評價結果表

2. 空間教研交互評價結果圖

根據表2的數據結果，本研究繪制了37次教研活動的交互評價模型結果圖，如圖5所示。這37次教研活動的交互水平全部分布于第一象限，知識量和情感值分別位于[0.2，1]和[0.4，1]區間內，且主要集中于知識量[0.6，1]的區域內，即總體上趨向于“知識量較多、正向情感強烈”的范圍內。另外，也有個別教研活動的知識量和情感值具有較大的差別，如編號為03（0.2，1）、29（0.2，1）和33（1，0.3971）的教研活動。

圖5? ?W市空間教研交互評價結果圖

3. 空間教研交互知識量與情感值相關性分析

知識和情感是空間教研交互評價的兩個重要維度，為探索這兩者之間是否存在相關關系，本研究對37次空間教研交互的知識量和情感值進行了Pearson相關性檢驗，見表3。可以看到，知識量與情感值之間不存在相關性（p>0.05），表明當空間教研交互的知識量越多（或少），其情感值不會越高（或低），不會出現正向（負向）情感越強烈的情況。

表3? W市空間教研交互知識量與情感值的相關性檢驗結果

（三）結果分析

數據統計結果顯示，2017年W市網絡學習空間名師工作室中不同教研活動之間的交互水平存在差異，教師利用名師工作室開展教研活動還具有較大的發展空間。本研究結合統計結果，對目前W市網絡學習空間名師工作室中的教研交互水平進行討論。

1. 空間教研交互的知識量較為豐富，但存在差異

結合表2和圖5，可以看到空間教研交互的知識量雖然較為豐富，但各教研活動的知識量之間存在較明顯的差異。在名師工作室教研社區中，雖然大部分教師是“潛水者”，少數為活躍者，但這些活躍者會積極表達自己的觀點和看法。此外，迫于行政壓力（如日常登錄與評論情況和績效掛鉤），網絡教研變成教學行政的一種形式[23]。但又因名師的影響力，各工作室成員人數存在一定的差異，其活躍度也存在差異。綜合而言，名師工作室中的“名師”應當發揮助學者的作用，提高同儕交互的意識，帶動教師實現深度互動。

2. 整體的空間教研交互氛圍較好

通過表2可以發現，W市網絡學習空間名師工作室的37次教研活動的交互情感傾向都為正向，且約92%的教研活動的交互情感強度值高于0.7，表明教師處于較和諧的教研交互環境中。相關調查研究顯示，教師對空間教研持有樂觀的態度，認為空間教研對自己的教學工作有一定的促進作用[24]。良好、和諧的教研環境更有利于提高交互效果，因此，應當繼續維持和諧的交互氛圍，為今后W市空間教研的發展提供基礎。

3. 空間教研交互知識和情感相互獨立

由表3可知，空間教研交互的知識和情感是兩個相對獨立的指標，這也證實了可從這兩個維度對空間教研交互進行評價。由于具備與教育學相關的專業知識，教師在空間教研交互中會以一種理性與感性相結合的方式來表達自己的看法，不會流露過于極端化的情緒，即當教師對某個教研主題越有深刻的見解時，越不會表現出強烈的正向情感;或當教師對某個教研越沒有產生想法時，越不會表現出強烈的負向情感，而往往會借助傾向于中性或正向的情感詞來表達自己的觀點。

五、結? ?語

通過構建空間教研交互評價模型和方法，以診斷空間教研交互中存在的問題，是提升空間教研交互水平的主要手段。本研究通過參考前人對空間教研交互的評價指標，結合空間教研交互的內容特征，提出了空間教研交互“知識—情感”二維評價模型，設計了具體的評價方法。通過對W市網絡學習空間名師工作室中的教研交互內容進行分析，驗證了評價模型的科學性和可行性。本研究提出的空間教研交互評價模型，彌補了當前空間教研交互評價方法的不足，為網絡學習空間的教研交互評價和自動化評價奠定了一定的基礎。然而本研究也存在不足之處，如沒有考慮到教師的基本信息情況、教師特征與教研水平是否存在相關關系等。此外，如何在知識維度實現智能化分析也是后續研究的重點。

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