小學人工智能課堂教學行為分析研究

摘 要：課堂教學行為分析能有效幫助研究者、教學者了解課堂特征、發現教學問題，促進其進行教學反思并提升課堂質量。本研究以12節2022學年G市中小學人工智能優秀課例的教學視頻為研究對象，采用滯后序列分析法，對所選取的優秀課例的教學視頻進行對比分析，并結合具體的教學片段進行個案分析，從教學主體、教學內容、教學范式、教學設備等4個維度進行辨識，總結出優質小學人工智能課堂特征，并在此基礎上提出了相應的建議，以期提升人工智能教師的教學能力。

關鍵詞：小學人工智能課；課堂教學行為；滯后序列分析

中圖分類號：G4 文獻標志碼：A 文章編號：2096-0069（2024）04-0038-06

引言

隨著人工智能技術的普及和應用領域的拓展，教育領域對人工智能的應用也給予了高度重視。目前人工智能課程已被G市視為重要地方課程之一，要求每兩周至少安排1課時。那么，優質小學人工智能課堂特征有哪些？如何有效地開展一節優質的小學人工智能課？為此，本研究構建了小學人工智能課堂教學行為框架，選取了G市中小學人工智能課程優秀課例進行滯后序列分析，探索小學人工智能優質課堂的內在規律，并為小學人工智能教師提供有針對性的建議。

一、文獻綜述

（一）課堂教學行為分析

在教學行為分析這一領域，較為成熟的分析系統有弗蘭德斯提出的互動分析系統（The Flanders Interaction Analysis System，簡稱FIAS）、S-T分析系統。近年來，國內研究者基于不同的教學環境，對其進行了探索和改進。如顧小清等[1]提出的基于信息技術的互動分析編碼系統（Information Technology-Based on Interactive Analysis System，簡稱ITIAS），相較于FIAS增加了技術的類別，以期反映技術在課堂教學中的意義，從學生和教師兩個角度對其行為進行細分，分類維度清晰易懂，對于改進教學具有較大的意義。郭炯等[2]在參考S-T分析法及FlAS的基礎上構建了一個用于分析師生在數學學科能力培養中課堂技術應用行為的框架。鑒于本研究的研究對象為中小學人工智能課例，并考慮到人工智能課程與一般的學科課程存在差異性，因此，本研究在參考S-T模型、ITIAS的基礎上，結合人工智能課堂的特征，形成人工智能課堂教學行為分析編碼體系。

（二）滯后序列分析法

滯后序列分析法（Lag Sequential Analysis，簡稱LSA）主要用于評估在某行為發生后，另一種行為出現的頻率，及其在統計學上是否具有顯著性。如今，在教育領域已有許多研究者使用LSA研究課堂教學行為。例如，楊現民等[3]認為，LSA能夠協助教育工作者理解學習者潛在的行為模式；彭林華等[4]應用LSA對智慧課堂教學行為進行研究，分析教師的教學行為模式，以提升教師在信息技術應用方面的能力；薛曉倩等[5]以某平臺語文部級優課為研究對象，采用LSA揭示語文課堂師生問答行為現狀并提供建議。綜上，LSA在探索課堂教學行為模式上有較好的效果，因此，本研究選用LSA探索人工智能課堂教學行為模式。

二、研究設計

（一）研究對象

本研究從G市中小學人工智能教學平臺抽取6節一等獎教學視頻（組1）和6節非一等獎教學視頻（組2），共12節，其中獲獎視頻均由專家背對背評選。鑒于參賽情況，樣本學段定為小學，每個課例時長約40分鐘。G市中小學人工智能課程包括4種類型：通識型、應用型、編程型、開發型。經分析，優秀課例中后3類占比較大，因此在這3類課程中進行樣本抽取。

（二）研究方法

本研究在參考S-T模型、ITIAS、OOTIAS的基礎上，結合研究者對教學視頻的觀察和人工智能課堂的特點，將教師行為分為講授、與學生互動、下達指令/任務、操作演示/指導、評價、秩序管理、板書等7種行為，以Tn進行編碼；將學生行為分為技術體驗、上機實踐、成果展示、與教師互動、沉寂等5種行為，分別以Sn和SL進行編碼。如表1所示。

（三）抽樣及編碼方法

本研究首先從優秀課例中各挑選一節視頻，由4名編碼者一起觀看，在此過程中確定行為歸屬級別，并建立統一的評價尺度。在后續實驗中，本研究安排4位研究人員獨立對視頻進行編碼，每10秒進行1次采樣，共獲得2935個行為樣本，通過GSEQ 5.0軟件的運算，得到相應的頻次表及殘差值。

三、分析結果

（一）小學人工智能課堂教學行為頻次統計分析

本研究共選擇教學視頻12節，組1和組2分別包含6節，共形成編碼2935個。總的來說，組1教師行為時長占比54.7%，學生行為時長占比45.3%；組2教師行為時長占比53.6%，學生行為時長占比45.7%。兩組課例中，教師行為時長與學生行為時長占整節課時長的比例較為相似，且接近50%，說明兩組課例中教師均貫徹了以學生為中心的教育理念，充分展現了學生在課堂中的主體作用。

（二）小學人工智能課堂教學行為分析

本研究將編碼數據導入GSEQ 5.0軟件，得到了兩組課例調整后的殘差值表。根據殘差值表，分別繪制了組1、組2的人工智能課堂教學行為模式圖，如圖1、圖2所示。

在組1和組2的課例中，觀察到有以下幾個共同點：

（1）教師評價與學生成果展示之間存在顯著轉移序列，教師評價隨學生成果展示的出現而出現（S3→T5），說明優質人工智能課堂注重對學生展示的反饋，教師能夠即時對學生的回答和作品進行點評。

（2）教師與學生互動、學生與教師互動之間均存在顯著轉移序列（S4→T2，T2→S4），且轉移顯著性方面均高于其他教學行為，說明優質人工智能課堂都比較注重師生間的雙向互動。學生能主動提問教師、積極回答教師問題，教師也能及時回應學生的提問，積極地對學生的回答進行引導、提示。

（3）在學生行為中，技術體驗（S1）及上機實踐（S2）都達到了極高的顯著水平，說明在優質人工智能課堂中學生能夠積極地參與技術體驗和上機實踐，同時也凸顯了該課堂重視學生的實操和AI技術的體驗。

通過觀察、分析可知，兩組教師的課堂教學行為之間存在顯著差異。具體為：組1課例中，關聯其他行為最多的是S4（4個），重心效果明顯；組2課例中，主要是以T1發起、結束的教學行為為主（分別為2個、2個）。

在組1課例中，學生主動提問與回答等互動行為會隨教師提問、回答、引導等互動行為的出現而出現（T2→S4），且學生的互動行為持續時間較長（S4→S4），說明教師關注學生在課堂中的主體性，教師使用板書進行知識點梳理的行為會隨學生回答行為的出現而出現（S4→T7）。結合課堂實錄可知，在師生問答互動時，教師會通過提問的方式，引導學生回答的內容盡量與課程知識點接近，隨后教師通過板書幫助學生重新回顧知識點或梳理思路，從而引導學生內化知識。目前，小學人工智能教師已經能熟練使用技術及言語對學生開展多樣化的評價[（S4→T5）和（S3→T5）]。結合課堂實錄可知，在學生進行上機實踐、合作探究等活動時，教師能及時給予學生上機指導、演示幫助等，能夠靈活轉換自身課堂角色（S2→T4），持續時間適中（T4→T4），并且多數教師提供技術指導均針對學生的問題進行一對一指導。在課堂上，教師也沒有忽略傳統媒體的使用（S4→T7）。在學生的行為中，雖然兩組課例在技術體驗和上機實踐中都達到了極高的顯著水平，但在組2課例中，此行為并沒有與其他行為發生顯著性關聯，而在組1的課例中，教師秩序管理行為常緊隨學生技術體驗后發生（S1→T6），結合視頻實錄可知，多數學生在技術體驗時呈現出非常高的學習興致，非常主動地與同伴討論，因此課堂會比較吵鬧，反映出學生對技術體驗很感興趣，這時需要老師通過秩序管理加以正確引導，將學生的興奮勁引導到學習上。

從圖2可以發現，組2數據呈現了兩條較為完整

的行為序列[（T6→S3→T5→T1→T7）和（T6→S3→

T5→T1→SL）]。在序列中，學生成果展示緊隨教師管理秩序之后（T6→S3）。結合課堂實錄可知，學生在上機實踐后期會出現秩序混亂的情況，因此教師往往會先管理秩序，再進行學生成果展示；教師講授行為會導致沉寂的發生（T1→SL），反映出教師講授行為在一定程度上沒有得到學生回應，教師講授水平相較于組1課例中的教師偏低，有可能是因為教師講授內容太難或內容沒有引起學生興趣。除以上兩條行為序列之外，同時還存在著另一對相互循環的序列[（T2→S4）和（S4→T2）]。觀察圖2可知，雖然教師在課堂中注重與學生互動（T2→S4），但是這種互動更多是由教師發起的（S4→T2），并且這種互動沒有與課堂其他行為形成顯著相關關系，這反映出教師難以將教學互動融入人工智能課堂。此外，師生上機實踐、操作行為并沒有與任何一個行為形成關聯，但這些行為都與本身高度相關（S1→S1）（S2→S2）、（T4→T4），這反映出課堂上機操作、技術體驗等使用技術的行為與其他行為產生了脫節。

四、研究結論與建議

（一）優質的小學人工智能課堂特征

本研究通過對兩組課例教學行為的對比，并結合具體教學片段的個案分析，參照教學行為發生后觀察到的學生實際反饋，從教學主體、教學內容、教學范式、教學設備等4個維度進行辨識，總結出優質小學人工智能課堂教學行為特征。

1.在教學主體上，凸顯以學生為主體的師生雙向課堂交互

通過分析數據可知，課堂學生行為時間占比高于教師行為時間占比。具體來說，課堂中教師講授所占時長較少，學生回答問題、技術體驗、上機實踐等時間較多。尤其是在組1課例中，師生交互以“老師講授→老師與學生互動→學生與老師互動→評價”為主要行為邏輯，且技術的加入、開放提問型和正向反饋型的對話模式凸顯了人工智能課堂中以學生為主體的師生雙向課堂交互。具體如下：

（1）技術的加入讓課堂的師生互動形式更豐富、高效。教師通過簡單的隨機點名、搶答、拍照上傳、展示等功能與學生開展實時互動，便捷的交互方式和豐富的交互內容提高了學生的課堂參與度，讓學生在師生溝通交流中占據主體地位。

（2）師生互動形成了開放提問型的對話模式。教師提問更側重開放性問題，其能有效地促進學生的深度思考。結合課堂實錄發現，組1教師提問是基于特定情境，以開放的發散性問題為主，擅長為學生創造思考的條件。另外，在人工智能課堂中，教師較少提出諸如“能不能？對不對？”等局限性、封閉性問題。

（3）師生互動形成了正向反饋型的對話模式。據前文，教師評價行為與學生成果展示間存在顯著轉移序列，說明教師能夠開展小組評價、自我評價等多樣化評價。值得注意的是，教師在開展口頭評價時擅長對學生情感上的接納。教師給予學生正向評價和引導，可以有效提高學生的學習積極性，進而凸顯人工智能課堂中學生的主體地位。

2．在教學內容上，圍繞人工智能核心素養進行教學內容設計

中小學人工智能課程隸屬于中小學信息科技課程體系，因此人工智能課程核心素養應符合信息科技課程核心素養。

通過深入觀察課堂實錄，并結合教師教學設計，可知教師在教學內容設計上是從以下幾個方面入手的：

（1）突出人工智能基礎知識與核心概念：著重講解人工智能的基礎知識和核心概念，如人臉識別、深度學習等。通過詳細解釋這些概念和原理，幫助學生扎實掌握基本知識，為后續的學習和應用打下堅實的基礎。在組1中，我們發現，大多數教師都會將概念性的知識后置，在學生進行體驗后再對概念進行講解；另外，相較于組2，組1的教師會采取多種教學方法和手段，如案例分析、任務驅動法、AI體驗等，幫助學生理解人工智能技術的原理和應用。同時，組1教師會更注重教學內容的更新和拓展，及時引入最新的人工智能技術和應用，讓學生了解人工智能領域的發展動態和趨勢。

（2）強化智能思維與問題解決能力：在組1和組2的課例中，內容設計均會選取具有挑戰性的問題和案例，引導學生運用計算思維解決問題。此外，教師均會利用流程圖或思維導圖的方式幫助學生厘清問題的解決程序，強化學生的邏輯推理能力。

（3）強化實踐與應用環節：在組1和組2的課例中，均安排了較為充足的實踐與應用環節，如編程、機器人開發等。這樣的實踐活動能夠讓學生深入了解人工智能技術的實際應用場景，提高學生的動手、動腦能力。

（4）引入人工智能倫理與社會責任內容：在組1中，教師會在教學中設置人工智能倫理和社會責任的討論活動，或者由教師親自講授，讓學生認識到人工智能技術的雙重性，樹立正確的價值觀和道德觀。但在組2中，在此方面的內容設計稍顯不足，具體體現為：①部分教師幾乎沒有提及此方面的內容；②部分教師對于時間的把控不足，導致在此方面的講解時間被壓縮，教學效果不佳；③部分教師講解該內容時難以引起學生注意。

3．在教學范式上，遵循“一主三環”的人工智能課堂教學范式

G市人工智能課程實驗團隊已總結出中小學人工智能課堂“一主三環”教學范式。通過分析視頻實錄得知，本研究所選取的人工智能課例基本遵循“一主三環”的人工智能課堂教學范式，即以人工智能通識為主線，通過體驗、實驗、應用3個環節學習人工智能。

首先，將通識學習作為課程重點以及主線貫穿于3個環節，設置相應的任務活動，讓學生的能力在任務、活動中得到提升，促進其理解并掌握人工智能通識知識。在體驗環節，教師將問題鑲嵌于學生熟悉的生活情境中，從而增強學生學習人工智能的興趣；同時，為有效激發學生學習人工智能通識知識的內在認知驅力，教師也會引導學生在情境中體驗如何應用人工智能解決問題。在實驗環節，學生在體驗并了解人工智能通識知識后，通過圖形化編程來應用人工智能技術，以驗證原理，從而加深對原理的理解，并進一步認識人工智能在現實生活中的應用。在應用環節，讓學生應用體驗環節和實驗環節所學的知識來完成一個應用項目，以讓學生利用所掌握的人工智能技術，發揮自身創新思維，進行創造性開發，從而提高并發展學生對人工智能的應用能力。

4．在教學設備上，充分利用智能應用平臺

在優質小學人工智能課堂中，教師使用新型媒體和使用傳統媒體分別占比為9.8%和1.2%。結合課堂實錄，可以發現優質課堂的教師能夠熟練地使用人工智能實驗室中的硬件設施以及軟件設施實施課程教學。盡管目前多數教師都能夠熟練使用所選取的平臺進行操作演示，但教師在使用技術進行評價時仍略顯困難，多數教師仍采取口頭評價。

（二）有效地開展一節優質的小學人工智能課程的建議

1.在教學主體上，充分發揮教師主導、學生主體作用

在人工智能課堂中充分發揮教師主導、學生主體作用，應從以下幾方面入手：一是采用適配的教學策略，如游戲化教學、實際案例等，向學生傳授人工智能原理及應用技能，引導學生對知識加強掌握和理解；二是注重實踐，如圖形化編程、機器人編程等，并提供實時反饋，幫助學生在實踐中發現問題并解決；三是通過案例法、小組討論等方法向學生普及人工智能倫理道德問題，引導學生形成正確的信息社會責任，發揮教師在價值觀、情感方面的導向作用。

2．在教學內容上，重點關注人工智能倫理和社會責任內容

通過上述分析可知，目前小學人工智能課堂在人工智能倫理和社會責任方面的內容設計比較欠缺。對此，本研究提供兩點建議：一是通過講解典型案例的方式，讓學生了解人工智能技術應用中可能引發的倫理問題，引導學生意識到遵循倫理原則的重要性；二是把握課堂教學中的問題生成，通過問題解決來提高學生的能力。

3．在教學范式上，采用“一主三環”的人工智能課堂教學范式

研究表明，現行階段推行“一主三環”的人工智能課堂教學范式符合中小學課堂教學規律[6]。因此，在人工智能課堂上，建議教師以“通識學習”為主線，將其貫穿于體驗、實踐和應用3個環節，圍繞人工智能通識知識展開人工智能教學，并將AI體驗和實踐融入人工智能課堂教學，讓學生在動手、動腦中完成對人工智能概念、原理的理解以及技術的驗證與應用，實現對知識技能的內化和操作技能的掌握。

4．在教學設備上，充分融合技術與教學

教學設備只有與知識充分融合，才能夠有效促進學生的知識內化?？紤]到人工智能課堂的教學過程中存在大量的推導和演示過程，一方面，教師要不斷提升對各種教學設備、新型技術的使用能力，對課堂技術的使用場景進行深度挖掘，從而促進學生對人工智能教學內容的理解；另一方面，教師需要結合技術，融合課程知識，將知識有效形象化，通過多種形式增強學生的學習體驗。

五、結語

本研究通過采用LSA對兩組課例的教學行為進行對比，并結合具體教學片段的個案分析，從教學主體、教學內容、教學范式、教學設備等4個維度進行辨識，總結出優質的小學人工智能課堂特征，并在此基礎上提出了有效地開展一節優質的小學人工智能課程的建議。同時，需要指出的是，本研究僅對小學人工智能課堂教學實錄進行了分析，為了更全面地了解中小學人工智能課堂的教學情況，未來還需開展更大規模的實證研究。

參考文獻

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[2]郭炯，丁添.面向數學學科能力培養的智慧課堂技術應用行為分析研究[J].中國電化教育，2023（2）：134-141.

[3]楊現民，王懷波，李冀紅.滯后序列分析法在學習行為分析中的應用[J].中國電化教育，2016（2）：17-23，32.

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[5]薛曉倩，陳娬.信息化背景下中小學語文課堂師生問答話語分析：以“一師一優課”為例[J].數字教育，2022，8（4）：55-63.

[6]劉載興.義務教育階段人工智能課程課堂教學范式構建與實踐研究[J].教育導刊，2021（8）：66-70.

（責任編輯 孫興麗）

An Analysis of AI Classroom Teaching Behavior in Primary Schools

Li Xiaomina， Zheng Youxiana， Liu Haoa， Dong Yi longa， Chen Wua， Zhong Jingxunb

（a. School of Information Technology in Education; b. School of Education， South China Normal University， Guangzhou， Guangdong， China 510631）

Abstract： The analysis of classroom teaching behaviors can effectively help researchers and teachers understand classroom characteristics， identify teaching problems， promote teaching reflection and improve classroom quality. Taking the teaching videos of 12 excellent examples of AI classes in primary and secondary schools in G city in the school year of 2022 as the research object， this paper conducts a comparative analysis of the teaching videos of the selected excellent examples by using the Lag Sequential Analysis method， and conducts a case study in conjunction with the specific teaching clips to identify the four dimensions of the teaching subject， teaching content， teaching paradigm， and teaching equipment. Finally， it summarizes the characteristics of high-quality elementary school AI classroom and puts forward corresponding suggestions with a view to improving the teaching ability of AI teachers.

Key words： "Elementary school AI course; Classroom teaching behavior; Lag Sequential Analysis

收稿日期：2023-11-16

基金項目：國家社會科學基金教育學2022年度一般課題“‘雙減’背景下義務教育教師負擔的發生機制及治理對策研究”（BFA220185）

作者簡介：李曉敏（1999 — ），女，廣東梅州人，碩士研究生，研究方向為人工智能教育；鄭友嫻（1999 — ），女，廣東深圳人，碩士研究生，研究方向為人工智能教育；劉昊（2000 — ），男，湖南衡陽人，碩士研究生，研究方向為人工智能教育；董一龍（2000 — ），男，遼寧大連人，碩士研究生，研究方向為遠程教育；陳娬（1976 — ），女，廣東梅州人，博士，教授、碩士生導師，研究方向為遠程教育、教師教育;鐘景迅（1981 — ），男，廣西合浦人，教授、博士生導師，研究方向為教育社會學和教育管理學。