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        基于人工智能的循證教學(xué)實(shí)踐與改進(jìn)

        2025-07-10 00:00:00樊凱
        北京教育·普教版 2025年5期
        關(guān)鍵詞:循證人工智能課堂

        信息技術(shù)特別是人工智能的發(fā)展正在重塑教育領(lǐng)域,通過(guò)課堂分析系統(tǒng),教師可以獲得關(guān)于教學(xué)環(huán)節(jié)、師生互動(dòng)等詳細(xì)的課堂數(shù)據(jù)分析報(bào)告。這些數(shù)據(jù)幫助教師改進(jìn)教學(xué)方法,促進(jìn)學(xué)生思維發(fā)展,提升學(xué)習(xí)效果,同時(shí)也提升了教師的專業(yè)能力和學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量。循證教學(xué)模式利用科學(xué)證據(jù)指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐,以學(xué)生全面發(fā)展為核心,關(guān)注教師課堂教學(xué)行為的優(yōu)化。在這一模式下,教師、教研員和研究人員合作,通過(guò)質(zhì)性和量化分析方法,探究教學(xué)行為的規(guī)律,將數(shù)據(jù)作為教研和教學(xué)改進(jìn)的依據(jù)。下面,以北京市海淀區(qū)翠微小學(xué)米蕊老師執(zhí)教的人教版英語(yǔ)教材六年級(jí)下冊(cè)Unit5Lesson3SmartAnimals為例,談?wù)勅绾位谌斯ぶ悄苓M(jìn)行循證教學(xué)實(shí)踐與改進(jìn)。

        本課教材內(nèi)容包含三個(gè)部分:第一部分通過(guò)聽(tīng)說(shuō)活動(dòng)復(fù)習(xí)動(dòng)物名稱、分類以及外貌特征和能力的描述,第二部分是學(xué)習(xí)一篇有關(guān)動(dòng)物冬眠方式的語(yǔ)篇,第三部分是引導(dǎo)學(xué)生寫(xiě)一寫(xiě)自己最喜歡的動(dòng)物。本節(jié)課屬于“人與自然”“人與社會(huì)”的主題范疇,該課是一節(jié)融合英語(yǔ)與動(dòng)物科普的跨學(xué)科復(fù)習(xí)課。針對(duì)這一課,我們應(yīng)用華東師范大學(xué)課程與教學(xué)研究所國(guó)際課堂分析實(shí)驗(yàn)室提供的課堂智能診斷系統(tǒng),提取課堂教與學(xué)的相關(guān)特征,生成詳細(xì)的課堂診斷分析報(bào)告,幫助教師全面了解課堂教學(xué)情況,為教師提供有針對(duì)性、個(gè)性化、證據(jù)化的專業(yè)反饋與改進(jìn)建議。

        1.基于人工智能的課堂數(shù)據(jù)反饋與問(wèn)題診斷

        該診斷從學(xué)生視角和教師視角進(jìn)行觀察和分析,數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)給教師的教學(xué)改進(jìn)帶來(lái)了很大的啟示。

        課堂活動(dòng)時(shí)間分布:數(shù)據(jù)顯示,教師講授占據(jù)了課堂的大部分時(shí)間,而師生互動(dòng)、個(gè)人任務(wù)和小組活動(dòng)的時(shí)間則相對(duì)較少。這種時(shí)間分配可能表明課堂較為側(cè)重于傳統(tǒng)的教師中心教學(xué)模式,而學(xué)生的主動(dòng)參與和互動(dòng)機(jī)會(huì)有限。

        師生互動(dòng)情況:數(shù)據(jù)顯示,教師行為在課堂中占多數(shù),學(xué)生行為占少數(shù)。課堂互動(dòng)的問(wèn)題主要表現(xiàn)為教師主導(dǎo)性強(qiáng)、師生互動(dòng)不均衡以及學(xué)生參與度不足。

        學(xué)生回答情況:數(shù)據(jù)顯示,學(xué)生在課堂上的回復(fù)類型分布不均,其中,回憶性回復(fù)占主導(dǎo)地位,而簡(jiǎn)單回復(fù)和推理性回復(fù)較少,表明學(xué)生更多地參與記憶和理解活動(dòng),而較少進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)等高階思維活動(dòng)。

        課堂IRE(Initiation、Response、Evaluation)占比情況:數(shù)據(jù)顯示,教師在課堂互動(dòng)中主要提出推理性或解釋性問(wèn)題,這類問(wèn)題占 71.90% ,這有利于發(fā)展學(xué)生的高階思維;開(kāi)放式問(wèn)題僅占 2.48% 可能制約了學(xué)生創(chuàng)造性和批判性思維的發(fā)展;封閉式問(wèn)題占 25.62% ,有助于學(xué)生鞏固基礎(chǔ)知識(shí)。學(xué)生回答中, 71.25% 涉及事實(shí)性知識(shí), 17.50% 為推理性回答, 11.25% 為簡(jiǎn)單回應(yīng),反映了參與度和理解的差異。教師反饋中, 60.00% 的反饋是通過(guò)復(fù)述和追問(wèn)促進(jìn)思考; 26.67% 的反饋是簡(jiǎn)單評(píng)價(jià),這可能限制思考;而 13.33% 的反饋是通過(guò)討論促進(jìn)批判性思維發(fā)展。為優(yōu)化互動(dòng),需要增加開(kāi)放式問(wèn)題,鼓勵(lì)深度思考,并采用更多反思性反饋方式。

        加涅教學(xué)事件統(tǒng)計(jì)結(jié)果:在加涅教學(xué)事件的分析中,“呈現(xiàn)材料”是課堂活動(dòng)的主體,共203次,而“告知目標(biāo)”和“檢查評(píng)價(jià)”則幾乎未實(shí)施,分別為0次和1次,這可能使學(xué)生的學(xué)習(xí)目標(biāo)和成果評(píng)估不明確。同時(shí),“提供指導(dǎo)”和“促進(jìn)遷移”的次數(shù)也較少,分別為2次和4次,這可能限制了學(xué)生獲得必要指導(dǎo)和發(fā)展應(yīng)用知識(shí)的能力。

        為改進(jìn)教學(xué)模式,建議明確告知學(xué)習(xí)目標(biāo),增加目標(biāo)回顧和評(píng)價(jià),提高學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度;同時(shí),增加指導(dǎo)和評(píng)價(jià)活動(dòng),確保學(xué)生獲得支持和反饋;通過(guò)促進(jìn)知識(shí)遷移的活動(dòng),加深學(xué)生的理解和記憶;減少講授時(shí)間,增加互動(dòng)式教學(xué),如小組討論和案例分析,提升學(xué)生的批判性思維能力和問(wèn)題解決能力。

        2.教師、教研組、專家團(tuán)隊(duì)的課堂觀察反饋與問(wèn)題診斷

        在課堂觀察中,教師、教研組和專家團(tuán)隊(duì)識(shí)別出一些人工智能可能無(wú)法捕捉的問(wèn)題,這些問(wèn)題涉及更為細(xì)致的人際互動(dòng)和情感因素。

        教師主導(dǎo)作用過(guò)強(qiáng):人類觀察者能感知教師在課堂上的控制程度,識(shí)別出教師的主導(dǎo)可能會(huì)限制學(xué)生自主學(xué)習(xí),這是人工智能難以量化的。

        學(xué)生自主思考和探究的引導(dǎo)不足:教師和專家團(tuán)隊(duì)可以評(píng)估學(xué)生是否有足夠的機(jī)會(huì)進(jìn)行自主思考和探究,以及教師是否提供了適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo),這需要對(duì)教學(xué)動(dòng)態(tài)和學(xué)生反應(yīng)進(jìn)行深入理解。

        教學(xué)活動(dòng)與學(xué)生生活實(shí)際聯(lián)系不緊密:人類觀察者能夠評(píng)價(jià)教學(xué)活動(dòng)是否與學(xué)生的生活經(jīng)驗(yàn)相關(guān)聯(lián),以及這種聯(lián)系是否有助于學(xué)生理解教學(xué)內(nèi)容的深層意義。

        學(xué)生在開(kāi)放性問(wèn)題上的理解和回答存在困難:教師和專家可以識(shí)別學(xué)生在處理開(kāi)放性問(wèn)題時(shí)的挑戰(zhàn),并理解其背后的思維過(guò)程,這通常需要對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和認(rèn)知能力有深入了解。

        情感和動(dòng)機(jī)因素:人類觀察者能夠捕捉到學(xué)生的情感反應(yīng)和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī),這些因素對(duì)于學(xué)習(xí)體驗(yàn)和成果至關(guān)重要,但可能不會(huì)被人工智能系統(tǒng)所識(shí)別。

        因此,結(jié)合人工智能的數(shù)據(jù)分析和人類的直觀觀察,可以更全面地診斷和改進(jìn)課堂教學(xué)。

        3.研究反思與展望

        人工智能輔助的循證教學(xué)為教師提供了明確的教學(xué)改進(jìn)方向,如減少講授時(shí)間、提升學(xué)生回答質(zhì)量、增加開(kāi)放性問(wèn)題等。這種多維度的診斷幫助教師從不同視角優(yōu)化教學(xué)活動(dòng),如調(diào)整課堂時(shí)間分配和提問(wèn)方式,從而提高教學(xué)質(zhì)量。此外,即時(shí)反饋促進(jìn)了教師對(duì)教學(xué)過(guò)程的持續(xù)反思,鼓勵(lì)他們?cè)O(shè)計(jì)更具啟發(fā)性的問(wèn)題,提升學(xué)生的思維能力。這一基于證據(jù)的改進(jìn)過(guò)程有助于教師形成更科學(xué)有效的教學(xué)策略,促進(jìn)其專業(yè)成長(zhǎng)。

        盡管人工智能在教學(xué)診斷中具有優(yōu)勢(shì),但在理解復(fù)雜情境和情感交流方面存在局限。人工智能可能誤判課堂互動(dòng),如將安靜思考視為互動(dòng)不足,或?qū)⒒钴S討論視為嘈雜。因此,人類直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)在提供情感支持和價(jià)值引導(dǎo)方面仍然不可或缺,人機(jī)協(xié)同可以更有效地改進(jìn)教學(xué)。隨著技術(shù)進(jìn)步,未來(lái)的課堂分析系統(tǒng)將提供更深入的數(shù)據(jù)分析和具體建議,教師也需要不斷更新教育理念和方法,以適應(yīng)教育技術(shù)的發(fā)展。

        編輯_于萍

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