趙佰亭 賈曉芬
(安徽理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院, 淮南 232001)
網(wǎng)絡(luò)教學(xué)伴隨著網(wǎng)絡(luò)的日益發(fā)達(dá)被逐步推廣[1-2],任何新事物的產(chǎn)生都是社會發(fā)展、時代進(jìn)步的必然產(chǎn)物。但無論何時,課堂教學(xué)都是在教師的有效引導(dǎo)下,完成教師傳授和學(xué)生學(xué)習(xí)的主戰(zhàn)場。MOOC、微課、翻轉(zhuǎn)課堂等現(xiàn)代教學(xué)手段伴隨著網(wǎng)絡(luò)時代應(yīng)運(yùn)而生,都是為了輔助課堂教學(xué),以期達(dá)到最好的教學(xué)效果。
在“教”與“學(xué)”的過程中,任意一種教學(xué)手段都是為了更好地呈現(xiàn)知識點(diǎn),手段再高明、再先進(jìn),也只能體現(xiàn)出“教”。當(dāng)然,高明、先進(jìn)的手段和方法能讓“學(xué)”達(dá)到事半功倍的效果,但此效果的衡量必須以具有相同學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)主動性的學(xué)生的“學(xué)”為前提。學(xué)生的成績、學(xué)習(xí)的能力及學(xué)生對兩者的兼得是教學(xué)效果體現(xiàn)的三個方面[3]。教學(xué)的基本要求是提高學(xué)生成績,最高要求則是提升學(xué)生學(xué)習(xí)的能力及自主分析、解決問題的能力[4]。學(xué)習(xí)能力提高了,必然能設(shè)計(jì)更好的學(xué)習(xí)方法,借助媒體、現(xiàn)代教學(xué)資源、自主學(xué)習(xí)等實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新型學(xué)習(xí)方法,能最大程度體現(xiàn)學(xué)習(xí)主體的能動性[5]。
教學(xué)效果是教師,尤其是教學(xué)管理者和教育系統(tǒng)管理者非常關(guān)注的問題。但是,教學(xué)效果的衡量并沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),各位學(xué)者對評價方法、評價指標(biāo)眾說紛紜,并提出了不同的方法,包括基于模糊數(shù)學(xué)的方法[6]、基于學(xué)生面部表情的方法[7-8]、基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的方法[9]等。教學(xué)效果的評價包含眾多因素[10],且不乏與情緒、身體狀態(tài)、心理狀態(tài)等相關(guān)的主觀因素。現(xiàn)有的教學(xué)效果評價方法多采用客觀評價指標(biāo)設(shè)計(jì)評價體系,難以全面、準(zhǔn)確地衡量某一堂課的教學(xué)效果。深究“教”與“學(xué)”關(guān)系,學(xué)生“學(xué)”的多少才是衡量教學(xué)效果的最根本因素。學(xué)生“學(xué)”的多少,與學(xué)生自身的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)自主性關(guān)系密切,對每一個學(xué)生個體而言,前兩種因素都是固定的,而學(xué)習(xí)方法在很大程度上取決于學(xué)習(xí)自主性,只有在自主學(xué)習(xí)的過程中,才能結(jié)合已有經(jīng)驗(yàn),更好地靈活應(yīng)用各種學(xué)習(xí)方法??梢?學(xué)習(xí)自主性是影響教學(xué)效果的重要因素。
學(xué)生的學(xué)習(xí)自主性很大程度反映在聽課狀態(tài)上,肢體動作和面部表情能最直接地反映聽課狀態(tài)。Hinton[11]在2006年提出了深度學(xué)習(xí),被用于模式識別、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)[12-13]屬于典型的深度學(xué)習(xí)模型,主要用于處理圖像,比如圖像分類、圖像去噪等。CNN通過模擬人類視覺系統(tǒng)的感知方法,自適應(yīng)地學(xué)習(xí)特征,實(shí)現(xiàn)對圖像特征的抽象化處理。CNN通過逐層提取輸入圖像中的特征,建立輸入到輸出之間的非線性映射,建立圖像特征與分類器的聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)圖像分類。學(xué)生在課堂上的聽課時間、聽課過程中伴隨的記錄和思考,是反映學(xué)生學(xué)習(xí)自主性的最直接的評價指標(biāo)。肢體動作和面部表情都能體現(xiàn)在上課的視頻圖像中,利用CNN能夠提取學(xué)生在不同時刻的動作、表情等特征。本文利用深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)人員狀態(tài)的評估、識別模型,利用統(tǒng)計(jì)法建立評價模型完成教學(xué)效果評估分析。
網(wǎng)絡(luò)的便利性促使很多學(xué)校在教室安裝了攝像頭,這樣能夠遠(yuǎn)程實(shí)時監(jiān)測學(xué)生的上課情況。本文設(shè)計(jì)的評價方法具有很大的普適性,適用于能拍攝到學(xué)生上課全程的任何學(xué)校和班級。以安徽理工大學(xué)為例,教學(xué)樓的所有教室中都多角度安裝了攝像頭,將面向?qū)W生拍攝的視頻,等時間間隔地提取圖像,建立圖像序列,通過研究圖像序列中每一位學(xué)生的聽課狀態(tài),評估課堂教學(xué)學(xué)習(xí)主體的狀態(tài),作為衡量教學(xué)效果的優(yōu)劣的重要指標(biāo)。
1)影響教學(xué)效果的關(guān)鍵因素
唐代韓愈的《師說》云“古之學(xué)者必有師,師者,所以傳道受業(yè)解惑也?!鼻〉胶锰幍闹赋鼋處煹穆氊?zé)是傳播道理,傳授學(xué)業(yè),解疑答難。由此可見,在“教”與“學(xué)”的關(guān)系中,學(xué)生是學(xué)習(xí)的主體,教師是學(xué)習(xí)的客體。教學(xué)效果的優(yōu)劣,在很大程度上依賴于主體與客體的關(guān)系及各自的影響因素,具體關(guān)系如圖1所示。教師的教學(xué)方法、個人素質(zhì)(能力)及教學(xué)基本功都會影響課堂效果的呈現(xiàn),學(xué)生的學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)能力,尤其是學(xué)習(xí)自主性則決定了學(xué)習(xí)的效果。客體對主體起到輔助、引導(dǎo)的作用,主體的課堂表現(xiàn)又能激勵客體的情緒,促使客體以飽滿的情緒傳達(dá)知識,兩者相輔相成,相互促進(jìn)。

圖1 教學(xué)效果影響因素
日常教學(xué)中,一門課程一般由同一位教師承擔(dān)授課任務(wù),也就意味著教師的個人能力、教學(xué)基本功及課堂上采用的教學(xué)方法不變,雖然學(xué)生在課堂上的積極反應(yīng)能促使教師擴(kuò)散思維,更好呈現(xiàn)所授知識,但課堂呈現(xiàn)的效果相差不會太大。但是,同一位教師講授的同一節(jié)課上,不同學(xué)生的接受程度相差甚大。同一班級學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)相差無幾,比如大一新生,入學(xué)成績基本在分?jǐn)?shù)線以上50分內(nèi)波動,他們具有基本相同的學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)方法??梢?學(xué)生的學(xué)習(xí)自主性才是決定教學(xué)效果的關(guān)鍵因素。
2)學(xué)生狀態(tài)的衡量因素
課堂上能表征學(xué)生認(rèn)真聽課、思考等的任何特征均可說明學(xué)生在主動學(xué)習(xí),均能體現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)自主性。學(xué)生低頭時,可能在主動學(xué)習(xí),比如看書、記筆記,也有可能被動學(xué)習(xí),僅僅坐在教室應(yīng)付教師的考勤,一直處于低頭看手機(jī)或者俯身在桌上看手機(jī)的狀態(tài)。學(xué)生抬頭時,可能在關(guān)注教師并認(rèn)真聽教師講課,也有可能閉眼思考問題或者睡覺,還有可能處于神游的走神狀態(tài)。學(xué)生轉(zhuǎn)頭時的學(xué)習(xí)狀態(tài),需要配合肢體動作才能給出準(zhǔn)確判斷,轉(zhuǎn)頭可能在和鄰桌的同學(xué)討論問題,也有可能在交頭接耳或者打鬧,如果在轉(zhuǎn)頭的同時轉(zhuǎn)身或者是有肢體互動,則說明是后一種情況??梢?從學(xué)生的面部表情和肢體動作兩個方面衡量學(xué)生的狀態(tài)有助于準(zhǔn)確判斷學(xué)生是否在主動學(xué)習(xí)。
根據(jù)以上分析,從面部和肢體兩個方面給出了如圖2所示的人員狀態(tài)衡量因素及量化關(guān)系。面部從低頭、抬頭和轉(zhuǎn)頭三個狀態(tài)衡量,肢體從俯身、正身和轉(zhuǎn)身三個狀態(tài)衡量,面部和肢體共同決定看書、看手機(jī)、記筆記等8個衡量因素。

圖2 人員狀態(tài)的衡量因素及量化
利用深度學(xué)習(xí)模型識別人臉,分割出學(xué)生的面部和肢體,并進(jìn)行8個衡量因素的提取和識別,最后建立教學(xué)效果評價模型,以8個衡量因素作為輸入量,基于統(tǒng)計(jì)的思想完成教學(xué)效果評估,具體分析流程如圖3所示,主要包含四步,具體為:

圖3 教學(xué)效果分析流程
1)人臉識別;
對課堂上的每一位同學(xué)做出標(biāo)記,記為Si,i=1,…,m,統(tǒng)計(jì)出課堂上出勤的人數(shù)m,得到出勤率Ad,Ad∈[0,1]。
2)人員狀態(tài)識別;
識別圖2的8個衡量因素,并進(jìn)行二進(jìn)制量化,其結(jié)果如表1所示,其中,看書、記筆記、關(guān)注教師和討論四項(xiàng)是自主學(xué)習(xí)、認(rèn)真聽課的表征因素;看手機(jī)、走神和交頭接耳是被動學(xué)習(xí)的表征因素;閉眼可能對應(yīng)睡覺和思考,需根據(jù)連續(xù)閉眼的時間進(jìn)一步判斷,才能決定是在自主學(xué)習(xí)還是被動學(xué)習(xí)。

表1 人員狀態(tài)的衡量因素量化
3)等間隔記錄人員狀態(tài);
等間隔提取上課視頻中的n幅圖像,統(tǒng)計(jì)每一時刻Ti,j=1,…,n,對應(yīng)圖像中的每一位學(xué)生的聽課狀態(tài),學(xué)生Si在Tj時刻的狀態(tài)記為Xij,i=1,…,m,j=1,…,n,其可能取值為表1中的任意一個量化結(jié)果。統(tǒng)計(jì)出上課班級中出勤的m位學(xué)生在每一時刻的聽課狀態(tài),如表2所示。

表2 人員狀態(tài)信息表
4)建立評價模型。
表2的一行代表課堂上的一位學(xué)生在n個時刻Tj的聽課狀態(tài),基于統(tǒng)計(jì)思想設(shè)計(jì)單個學(xué)生Si的聽課效果評價模型,
(1)

由式(1)可得全班學(xué)生聽課效果E的評價模型,
(2)
由班級出勤率和式(2)設(shè)計(jì)教學(xué)效果Te的評價模型,
Te=αE+βAd
(3)
其中,α,β分別是聽課效果和出勤率的權(quán)重,滿足α+β=1。
如圖4所示,是實(shí)現(xiàn)教學(xué)效果評估的流程,按照10 s對課堂視頻進(jìn)行等間隔提取,通過Mask R-CNN模型對圖像序列進(jìn)行人員檢測、分割后,送入VGG19模型實(shí)現(xiàn)人員臉部和肢體狀態(tài)識別,提取教學(xué)效果的8個衡量因素,量化后送入評價模型,完成課堂效果評估。

圖4 衡量因素提取及教學(xué)效果評估流程
1)人員檢測、提取
針對課堂教學(xué)評價的特點(diǎn),需要對監(jiān)控視頻中的學(xué)生進(jìn)行檢測,并對檢測到的學(xué)生進(jìn)行分割,即進(jìn)行實(shí)例分割。實(shí)例分割的難點(diǎn)在于:需要同時檢測出目標(biāo)的位置并對目標(biāo)進(jìn)行分割,這就需要融合目標(biāo)檢測(框出目標(biāo)的位置)和語義分割(對像素進(jìn)行分類,分割出目標(biāo))。He[14]等于2017年提出的Mask R-CNN模型,在基于Faster R-CNN的基礎(chǔ)上增加了一個分支,完成了分類和坐標(biāo)回歸任務(wù),同時還能夠利用Mask R-CNN模型對課堂教學(xué)中的圖像序列進(jìn)行目標(biāo)檢測和分割。這種方法不僅實(shí)現(xiàn)了了目標(biāo)檢測,還能夠進(jìn)行實(shí)例分割,取得了非常出色的效果。如圖5所示,無論是學(xué)生較為稀疏還是稠密的情況下,均能準(zhǔn)確檢測出人員。

圖5 人員檢測及分割結(jié)果
對圖像序列中的學(xué)生進(jìn)行檢測并分割后,采用VGG19[15]網(wǎng)絡(luò)模型分別對人員的臉部或肢體進(jìn)行狀態(tài)識別,即對狀態(tài)進(jìn)行8分類,識別出每一位學(xué)生在每一時刻對應(yīng)的狀態(tài),也就是確定當(dāng)前的狀態(tài)屬于8個衡量因素的哪一種。
2)人員狀態(tài)識別
需要先自制訓(xùn)練集,訓(xùn)練VGG19后才能進(jìn)行人員狀態(tài)識別。先對Mask R-CNN模型分割的人員狀態(tài)進(jìn)行手動標(biāo)注,得到包含課堂中各種人員狀態(tài)的2400幅圖像。再對標(biāo)注的圖像進(jìn)行平移、縮放、旋轉(zhuǎn)隨機(jī)角度等操作,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng),增強(qiáng)后得到數(shù)據(jù)樣本集包含二百余萬幅帶標(biāo)簽的圖像樣本庫。將圖像樣本分成兩個部分,分別用作訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集對VGG19網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,由于數(shù)據(jù)集較大,訓(xùn)練時間超過200個小時。最后使用測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練得到的分類模型進(jìn)行狀態(tài)分類,識別精度和損失函數(shù)變化曲線如圖6所示,由圖6(a)可見,VGG19對人員狀態(tài)的實(shí)際識別精度約為87%,能滿足課堂教學(xué)效果評價。

(a)訓(xùn)練和驗(yàn)證精度

(b)訓(xùn)練和驗(yàn)證損失圖6 Acc/Los曲線
1)教學(xué)效果評估分析
利用人員狀態(tài)識別獲得的8個衡量因素,作為教學(xué)效果評價模型的輸入,即可得到評價結(jié)果。以某42人班級,45 min的一節(jié)課為例進(jìn)行測試實(shí)驗(yàn),10 s的間隔能提取270幅圖像序列。圖像序列經(jīng)Mask R-CNN模型識別出41人出勤,完成人員識別、分割后,送入VGG19分類模型進(jìn)行狀態(tài)的分類識別,對識別結(jié)果進(jìn)行二進(jìn)制量化后得到表3的識別結(jié)果,篇幅所限,僅僅給出了一位學(xué)生的部分識別結(jié)果。

表3 識別結(jié)果
在此實(shí)驗(yàn)中,相鄰圖像的時間間隔Δt=10 s,一節(jié)課中的采樣次數(shù)n=270、時間總長T=2700 s。按照表3的量化結(jié)果分別統(tǒng)計(jì)出8種衡量因素的發(fā)生次數(shù),利用公式(1)可以得到單個學(xué)生的聽課效果。分別計(jì)算出勤的41位學(xué)生的聽課效果后,利用公式(2)得到全班的聽課效果E=0.952,再利用公式(3)得到教學(xué)效果Te=αE+βAd≈0.956,其中,聽課效果和出勤率的權(quán)重α,β分別取值0.85和0.15,在實(shí)際應(yīng)用時可以根據(jù)學(xué)生的出勤情況做適當(dāng)調(diào)整。
2)結(jié)果分析
統(tǒng)計(jì)表3中每個衡量因素的發(fā)生次數(shù),結(jié)果見表4,全班總?cè)藬?shù)M=42,出勤人數(shù)m=41。將統(tǒng)計(jì)結(jié)果輸入評價模型即可得到課堂教學(xué)效果的衡量結(jié)果Te,它的取值范圍介于0到1之間,值越大說明教學(xué)效果越好,反之越差。Te體現(xiàn)了學(xué)生的出勤率和學(xué)生課堂上的聽課狀態(tài),兩者的權(quán)重可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。

表4 識別結(jié)果

確保課程目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的依據(jù)之一是對課堂教學(xué)效果的測量和評價。教學(xué)效果的影響因素很多,總體可分屬于兩方面:教師(客體)和學(xué)生(主體)。在“教”與“學(xué)”的關(guān)系中,學(xué)生是學(xué)習(xí)的主體,教師是學(xué)習(xí)的客體。教師在教學(xué)過程中體現(xiàn)的教學(xué)熱情、清晰性、啟發(fā)性、引導(dǎo)性、結(jié)構(gòu)性、興趣激發(fā)性、師生互動和知識廣度等教學(xué)技巧,會根據(jù)教學(xué)能力的強(qiáng)弱有所不同。教學(xué)技巧會對教學(xué)效果產(chǎn)生一定的影響,能更好地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)自主性。學(xué)習(xí)興趣能很好地激發(fā)求知欲和學(xué)生對知識的關(guān)注度,讓學(xué)生體驗(yàn)到學(xué)習(xí)帶來的愉悅和滿足,更好地建立自信。俗話說“師傅領(lǐng)進(jìn)門,修行在個人”,很好地體現(xiàn)了教師和學(xué)生的關(guān)系,再好的教師,再好的方法,也只是學(xué)習(xí)的外因。同一個教師,相同的課程,教出的學(xué)生也會參差不齊,這就體現(xiàn)了學(xué)生自主學(xué)習(xí)的重要性。可見,教學(xué)效果的評估必須以學(xué)生為根本,以自主學(xué)習(xí)為依據(jù),建立的評估模型才是更結(jié)合實(shí)際的。
學(xué)生作為學(xué)習(xí)的主體,必須走進(jìn)課堂,才有課堂教學(xué)效果可言,因此,提高課堂教學(xué)效果的第一要素是,讓學(xué)生走進(jìn)教室,保證“出勤率”。第二要素是,依靠教師給走進(jìn)教室的學(xué)生營造出良好的課堂氛圍,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)入自主學(xué)習(xí)狀態(tài)。第三要素是,在課堂教學(xué)的過程中,重視學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時調(diào)整教學(xué)方法,合理地安排教學(xué)內(nèi)容,幫助學(xué)生調(diào)整學(xué)習(xí)狀體,提高學(xué)習(xí)效率。第四要素是,學(xué)校要狠抓教師的自我養(yǎng)成,提高課堂教學(xué)組織能力,靈活運(yùn)用教學(xué)方法,提高教學(xué)能力,及時給教師充電,以期教師以最好的狀態(tài)引導(dǎo)學(xué)生,學(xué)生以最佳的學(xué)習(xí)自主性反饋給教師,形成“教”與“學(xué)”的良好互動,獲得最佳的課堂教學(xué)效果。第五要素是,加強(qiáng)管理,提高課堂的“兩性一度”水平,激發(fā)優(yōu)秀學(xué)生的好奇心、求知欲和挑戰(zhàn)自我的激情,加強(qiáng)對學(xué)生的自律性教育,激勵學(xué)生群體中多出現(xiàn)正激勵的同伴效應(yīng)。
8個衡量因素中的看書和看手機(jī),在無法識別到手機(jī)的情況下可能造成誤判。交頭接耳的過程中如果伴隨肢體動作則能準(zhǔn)確識別,否則也有可能和討論相混淆。走神需要捕捉面部的細(xì)微動作才能做出精確的判斷。以上幾個方面在后續(xù)工作中還可以進(jìn)一步提升,提高人員狀態(tài)的識別進(jìn)度,增強(qiáng)教學(xué)效果評估結(jié)果的可信度。還可以進(jìn)一步進(jìn)行心理狀態(tài)分析,從傾聽、理解、疑惑、抗拒和不屑等面部表情細(xì)化分析聽課狀態(tài)。
經(jīng)深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法設(shè)計(jì),形成了一個課堂教學(xué)效果的的評價模型,優(yōu)勢有二:①從學(xué)生的角度出發(fā),借助聽課效果和出勤率進(jìn)行綜合判斷,能最大程度地反映學(xué)生的自主聽課狀態(tài);②應(yīng)用靈活,不僅能夠衡量一節(jié)課的總體聽課狀態(tài),也可以單獨(dú)評價每一位學(xué)生的聽課效果,還能通過設(shè)置視頻的開始和結(jié)束時刻,截取課堂上的部分時段,實(shí)現(xiàn)分時段的課堂效果評估。以便教師根據(jù)評估結(jié)果,安排教學(xué)內(nèi)容,將重點(diǎn)、難點(diǎn)內(nèi)容安排在教學(xué)效果最好的時段,實(shí)現(xiàn)教學(xué)與效果的閉環(huán)控制。
教師一定的情況下,影響課堂教學(xué)效果的主體是學(xué)生,學(xué)生的學(xué)習(xí)自主性更是關(guān)鍵因素。同時,課堂教學(xué)效果與教師在教學(xué)中的主導(dǎo)性和引導(dǎo)性也是密不可分的,如果要在不同教師、不同課程之間進(jìn)行教學(xué)效果的評估比較,需要加入體現(xiàn)教師教學(xué)能力的衡量因素,此問題值得在后續(xù)工作中探討。