郭富強(qiáng)

（陜西廣播電視大學(xué)資源建設(shè)與現(xiàn)代教育技術(shù)中心，陜西西安 710119）

0 引言

傳統(tǒng)的綜合分析以總體優(yōu)劣判別教師，主要關(guān)注教師教學(xué)的綜合排名，在評(píng)優(yōu)、評(píng)職中使用較多。而分類分析則以教師的改進(jìn)和提高為目的，深入到教學(xué)行為的微觀層面，著眼于分析教師在教學(xué)過(guò)程中的行為和狀態(tài)。通過(guò)行為分析提供的分析信息，一方面為教師的教學(xué)活動(dòng)提供針對(duì)性的反饋與指導(dǎo)，使教師有目的的改善自己的不良教學(xué)行為，形成高質(zhì)量的教學(xué)活動(dòng)，提升教學(xué)水平。另一方面，對(duì)教師進(jìn)行科學(xué)分類，掌握教師的特點(diǎn)、優(yōu)點(diǎn)和不足，研究影響遠(yuǎn)程教學(xué)的因素，為制定科學(xué)的教學(xué)管理策略，優(yōu)化教學(xué)支持服務(wù)，實(shí)施分類管理、個(gè)別化管理提供信息支持。

在遠(yuǎn)程教育中,承認(rèn)和識(shí)別教師教學(xué)行為的差異，了解教師教學(xué)的行為特點(diǎn),是做好教師管理的前提。理論上講，不同教師應(yīng)該使用不同的管理策略，但教師千差萬(wàn)別，把每一個(gè)個(gè)體都作為一類既沒(méi)有必要，也沒(méi)有可能。合理而可行的做法是，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)教師進(jìn)行科學(xué)分類，每類實(shí)行不同的管理和督導(dǎo)策略。

建立教學(xué)行為分析模型，需要解決教學(xué)行為有效聚類這個(gè)核心問(wèn)題。由于遠(yuǎn)程教育教學(xué)的諸因素之間存在很強(qiáng)的非線性關(guān)系，選取常規(guī)變量的因子分析法和逐步回歸法等多是建立在線性模型基礎(chǔ)上的，不大適用復(fù)雜的聚類問(wèn)題。自組織特征映射(SOM)模型具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力和強(qiáng)容錯(cuò)性的特點(diǎn),能夠自動(dòng)尋找樣本中的內(nèi)在規(guī)律和本質(zhì)屬性，對(duì)大量的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的聚類分析,計(jì)算簡(jiǎn)單、快捷，分類結(jié)果可靠。

本文將SOM網(wǎng)絡(luò)引入教學(xué)行為分析，結(jié)合分類管理思想、遠(yuǎn)程教育特點(diǎn)和實(shí)踐，建立了遠(yuǎn)程教育教師的教學(xué)行為分析模型，并通過(guò)實(shí)例證實(shí)該模型的有效性。

1 將SOM用于教學(xué)行為研究的適用性分析

1.1 SOM網(wǎng)絡(luò)

自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)（Self－Organizing FeatureMap，簡(jiǎn)稱SOM）是由芬蘭赫爾辛基大學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家科荷倫（Teuvo Kohonen）教授于1981年提出的一種自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它仿照人類腦皮層對(duì)外界信號(hào)刺激的感知和處理分區(qū)進(jìn)行的功能，對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)輸入產(chǎn)生不同的響應(yīng)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的相互競(jìng)爭(zhēng)和交互作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)大量多維數(shù)據(jù)的聚類。

SOM網(wǎng)絡(luò)由輸入層和競(jìng)爭(zhēng)層組成的兩層網(wǎng)絡(luò)，競(jìng)爭(zhēng)層同時(shí)作為網(wǎng)絡(luò)的輸出層。輸入層各神經(jīng)元通過(guò)權(quán)向量將外界信息匯集到輸出層的各神經(jīng)元，輸出神經(jīng)元之間存在側(cè)抑制。輸入層的節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)的輸入，輸出層神經(jīng)元一般排列為一維線陣、二維平面陣和三維柵格陣。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)采用kohonen算法。每輸入一個(gè)向量，讓競(jìng)爭(zhēng)層來(lái)竟?fàn)帉?duì)輸入模式的響應(yīng)機(jī)會(huì)，最后僅有一個(gè)神經(jīng)元成為競(jìng)爭(zhēng)的勝利者。這一獲勝神經(jīng)元的輸出則代表對(duì)輸入模式的分類[1]。

圖1 遠(yuǎn)程教育教學(xué)行為分析模型

1.2 適用性分析

教學(xué)行為的量化記錄是一個(gè)復(fù)雜的由諸多因素構(gòu)成的多維數(shù)據(jù)。在多維模式空間，很多模式的分布具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，從數(shù)據(jù)觀察很難發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律。SOM網(wǎng)絡(luò)具有高維輸入、低維輸出的特點(diǎn)，當(dāng)通過(guò)SOM網(wǎng)絡(luò)將高維數(shù)據(jù)映射到低維輸出空間后，其規(guī)律往往一目了然。因此引入SOM網(wǎng)絡(luò)對(duì)教學(xué)行為進(jìn)行分析聚類。

2 遠(yuǎn)程教育教師教學(xué)行為分析指標(biāo)體系

指標(biāo)體系依據(jù)遠(yuǎn)程教育的特點(diǎn)、教師在遠(yuǎn)程教育中的職責(zé)等因素來(lái)建立。

行走在龍口市七甲鎮(zhèn)史家莊村1.9公里長(zhǎng)、被群眾稱為“脫貧路”的嶄新水泥路上，不時(shí)可見(jiàn)三三兩兩進(jìn)山勞作的村民?！耙郧斑@段山路坑坑洼洼，水果采摘運(yùn)輸難，極易損傷?，F(xiàn)在道路硬化了，群眾生產(chǎn)勞作方便多了?！笔芳仪f村村民史信功高興地說(shuō)。今年以來(lái)，龍口市人大常委會(huì)機(jī)關(guān)以“包村聯(lián)戶推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)，精準(zhǔn)扶貧助力鄉(xiāng)村振興”為工作思路，強(qiáng)化組織領(lǐng)導(dǎo)，明確任務(wù)目標(biāo)，通過(guò)選派“第一書(shū)記”、加強(qiáng)村級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、因戶制宜精準(zhǔn)幫扶等措施，實(shí)現(xiàn)了所包村村級(jí)收入有增加、群眾生活有改善、村容村貌有變化，取得了較好工作成效。

2.1 遠(yuǎn)程教育的特點(diǎn)

在教學(xué)理念上，堅(jiān)持以學(xué)生為中心，通過(guò)系統(tǒng)有效的學(xué)習(xí)支持服務(wù)，滿足學(xué)生自主學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、個(gè)別化學(xué)習(xí)的要求，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和解決問(wèn)題的能力。在教學(xué)手段上，主要通過(guò)多媒體網(wǎng)絡(luò)承載和傳遞課程內(nèi)容，建立師生的交互關(guān)系，提供學(xué)習(xí)支持服務(wù)，實(shí)施教學(xué)管理。同時(shí)輔之以面授輔導(dǎo)等傳統(tǒng)方式。在教學(xué)方式上，以“導(dǎo)”為主，以“教”為輔，以網(wǎng)上教學(xué)為主，以面授輔導(dǎo)為輔，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)和教學(xué)資源的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建創(chuàng)設(shè)尊重、平等、輕松、活潑的學(xué)習(xí)環(huán)境，激勵(lì)學(xué)生積極思考，加強(qiáng)對(duì)學(xué)習(xí)的指導(dǎo)、檢查和督促，了解學(xué)生的需求，解決學(xué)習(xí)中遇到的困難。在師生關(guān)系上，學(xué)習(xí)者在虛擬化的教育環(huán)境里聽(tīng)課、參加討論、完成作業(yè)和參加考試。教師的權(quán)威性弱化，教師不再是知識(shí)的傳播者，而是促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)，環(huán)境的創(chuàng)設(shè)者，思考的激發(fā)者，意見(jiàn)的交換者，資信的提供者，問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)者，討論的參與者。

2.2 教學(xué)行為分析指標(biāo)

根據(jù)以上分析，遠(yuǎn)程教育教師教學(xué)行為分析指標(biāo)體系包括學(xué)習(xí)組織、教學(xué)任務(wù)、教學(xué)方式和學(xué)習(xí)支持四個(gè)一級(jí)指標(biāo)，以及15個(gè)二級(jí)指標(biāo)。每項(xiàng)指標(biāo)的內(nèi)涵、考察重點(diǎn)詳見(jiàn)表1。數(shù)據(jù)來(lái)源主要有四個(gè)方面：教學(xué)平臺(tái)在教學(xué)過(guò)程中自動(dòng)記錄的有關(guān)網(wǎng)上教學(xué)的數(shù)據(jù)；同行教師評(píng)價(jià)；督導(dǎo)專家的評(píng)價(jià)；通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)生進(jìn)行專門調(diào)查得到的數(shù)據(jù)。

3 分析模型的結(jié)構(gòu)

遠(yuǎn)程教育教學(xué)行為分析模型分為教學(xué)行為分析和督導(dǎo)策略生成兩大部分。教學(xué)行為分析器是模型的核心部分，主要組成是SOM網(wǎng)絡(luò)。見(jiàn)圖1。

模型有兩種運(yùn)行狀態(tài)，即訓(xùn)練狀態(tài)和工作狀態(tài)。在訓(xùn)練狀態(tài)，先后輸入訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，完成教學(xué)行為聚類分析，生成教師分類庫(kù)，并在專家的參與下，完成各類教師的管理策略分析，形成督導(dǎo)策略庫(kù)。在工作狀態(tài)，輸入待分析數(shù)據(jù)，完成對(duì)待分析對(duì)象的類型識(shí)別，并生成相應(yīng)的督導(dǎo)策略。

4 實(shí)例及分析

4.1 樣本設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系越復(fù)雜，樣本中含的噪聲越大，為了保證一定的分類精度所需要的樣本數(shù)就越多。規(guī)律蘊(yùn)藏在樣本中，因此樣本一定要有代表性，樣本的選擇要注意樣本類別的均衡，盡量使每個(gè)類別的樣本數(shù)量大致當(dāng)?shù)?。即使是同一類樣本也要注意樣本的多樣性與均勻性。不同類別的樣本交叉輸入。

樣本篩選自2012年秋陜西廣播電視大學(xué)開(kāi)放教育學(xué)院遠(yuǎn)程開(kāi)放教育計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的任課教師的教學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)。見(jiàn)表2。樣本數(shù)據(jù)共20組，其中前15組作為MOS網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，后5組作為測(cè)試樣本。

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4.2 SOM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

從表2可以看出，樣本是15維數(shù)據(jù)，因此輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)15。結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的主要任務(wù)是確定競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元的數(shù)量。原則上該層節(jié)點(diǎn)數(shù)與訓(xùn)練樣本包含的模式數(shù)有關(guān)，如果節(jié)點(diǎn)數(shù)少于模式數(shù)，則不足以區(qū)分全部模式，訓(xùn)練的結(jié)果勢(shì)必將相近的模式合并為一類。根據(jù)實(shí)際分析，樣本中包含的模式不超過(guò)6個(gè)，因此網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元的組織結(jié)構(gòu)為2×3的二維平面陣。模型通過(guò)MATLAB進(jìn)行設(shè)計(jì)、調(diào)試、仿真，其中距離函數(shù)為linkdist，網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值設(shè)為0.5，

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經(jīng)反復(fù)試探，訓(xùn)練步數(shù)設(shè)為600。

4.3 模型的訓(xùn)練和測(cè)試

網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建后，輸入訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果將教學(xué)行為分為1、2、3、4、5等5類，并分別對(duì)應(yīng)5、1、3、2、4號(hào)神經(jīng)元。6號(hào)神經(jīng)元與任何輸入模式?jīng)]有對(duì)應(yīng)，稱為盲點(diǎn)，在工作時(shí)不能被激發(fā)。訓(xùn)練結(jié)束后，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值固定，以后每輸入一個(gè)值，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)自動(dòng)激發(fā)對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元，對(duì)其進(jìn)行分類。聚類結(jié)果、測(cè)試結(jié)果分別見(jiàn)表3、表4。

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4.4 結(jié)果分析

聚類結(jié)果的分析是模型應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為便于應(yīng)用，根據(jù)每種類型的特點(diǎn)，將其分別命名為隨機(jī)型、勤奮型、計(jì)劃型、創(chuàng)新型、技術(shù)型。并分析了每種類型的優(yōu)點(diǎn)和不足。

1 類隨機(jī)型：善于嘗試新的教學(xué)方法，易于與學(xué)生溝通，不墨守成規(guī)。但計(jì)劃性差,自我控制能力不強(qiáng),教學(xué)時(shí)間沒(méi)有保證，教學(xué)任務(wù)完成較差；教學(xué)改革缺乏持續(xù)精神。18、20號(hào)樣本即屬此類。應(yīng)督促教師加強(qiáng)教學(xué)的計(jì)劃性和責(zé)任心，加強(qiáng)教學(xué)的督促、檢查和提醒，培養(yǎng)其扎實(shí)、負(fù)責(zé)、服務(wù)的精神。

2 類勤奮型：責(zé)任意識(shí)強(qiáng)，對(duì)自己要求嚴(yán)格，熱愛(ài)教學(xué)，善于思考，教學(xué)準(zhǔn)備充分，教學(xué)任務(wù)完成較好。但缺乏溝通交流意識(shí)和技能，對(duì)網(wǎng)上教學(xué)、協(xié)作學(xué)習(xí)重視不夠，多媒體教學(xué)資源應(yīng)用不足，教學(xué)效率不高。

3 類計(jì)劃型：教學(xué)的計(jì)劃性強(qiáng)，教學(xué)過(guò)程完整，遵守教學(xué)規(guī)范，自我控制能力強(qiáng)。但過(guò)多注意學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的完整和教學(xué)任務(wù)的完成，教學(xué)方法單一，缺少特色，對(duì)教學(xué)質(zhì)量關(guān)注不夠。16號(hào)樣本即屬此類。應(yīng)指導(dǎo)教師以學(xué)生的發(fā)展為教學(xué)的出發(fā)點(diǎn)，樹(shù)立質(zhì)量意識(shí)、創(chuàng)新意識(shí)和品牌意識(shí)，大膽探索適合自己的教學(xué)方法，塑造優(yōu)良教學(xué)風(fēng)格。

4 類創(chuàng)新型：重視教學(xué)的一體化設(shè)計(jì)，善于探索和總結(jié)通過(guò)多種方式和資源進(jìn)行教學(xué)，形成了自己的教學(xué)風(fēng)格，教學(xué)能力強(qiáng)，效率好，質(zhì)量高。但往往教學(xué)的計(jì)劃性較弱，自我檢查和反思較少，不重視面授輔導(dǎo)。17號(hào)樣本即屬此類。

5 類技術(shù)型：重視網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)、數(shù)字教學(xué)資源的運(yùn)用；主要通過(guò)網(wǎng)上討論、多媒體課件等進(jìn)行教學(xué)；善于利用教學(xué)平臺(tái)的課程討論區(qū)、QQ、電子郵件、微博等進(jìn)行交流。但過(guò)多依賴技術(shù)和媒體資源，面授輔導(dǎo)較少；對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)心理關(guān)注不足，教學(xué)的系統(tǒng)性不強(qiáng)。19號(hào)樣本即屬此類。應(yīng)指導(dǎo)教師正確認(rèn)識(shí)技術(shù)的特點(diǎn)和不足，將教學(xué)目標(biāo)、內(nèi)容和策略與嫻熟的技術(shù)結(jié)合起來(lái)；重視面授輔導(dǎo)；注意教師個(gè)人素質(zhì)和魅力對(duì)教學(xué)的影響。

5 結(jié)語(yǔ)

本文基于SOM和分類管理的思想，建立了遠(yuǎn)程教育教學(xué)行為分析模型，并以陜西電大為實(shí)例進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，該模型能夠較好的實(shí)現(xiàn)教學(xué)行為分析。但也存在不足，一是表征教學(xué)行為的指標(biāo)體系進(jìn)行了一定簡(jiǎn)化，本模型只是從可以測(cè)量到的行為入手，挖掘不同的教學(xué)行為模式，還不是一個(gè)“完全”的分析模型。二是模型分類的精確程度與采集數(shù)據(jù)的完備性有直接關(guān)系，訓(xùn)練數(shù)據(jù)如果沒(méi)有包含所有的“類”，則分類的可靠性不高，而測(cè)試數(shù)據(jù)的采集和選擇對(duì)模型的使用人員有較高要求。三是模型結(jié)果的運(yùn)用需要使用者有較高的理論水平和豐富的經(jīng)驗(yàn)，特別是要熟悉遠(yuǎn)程教育的教學(xué)管理。

[1]楊黎剛，蘇宏.基于SOM聚類的數(shù)據(jù)挖掘方法及其應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2007.

[2]王斌.試論現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育中教師的地位和作用[J].中國(guó)成人教育,2011(1):50-52.