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    大數(shù)據(jù)視野下的課堂觀察方法研究

    2017-03-07 08:59:49胡曉燦丁革建江惠
    課外語文·中 2017年1期
    關(guān)鍵詞:課堂觀察機器學(xué)習大數(shù)據(jù)

    胡曉燦+丁革建+江惠

    【摘要】課堂觀察作為一種重要的教育研究方法,一直以來得到教師的關(guān)注。本文對國內(nèi)外課堂觀察研究進行分析,了解課堂觀察的歷史、發(fā)展以及當前的應(yīng)用情況,發(fā)現(xiàn)課堂觀察因操作繁瑣而沒有充分發(fā)揮應(yīng)有的作用。本文討論了在大數(shù)據(jù)背景下,運用技術(shù)來支持課堂觀察,探討視頻監(jiān)控和模式識別技術(shù),機器學(xué)習等等在課堂觀察中的應(yīng)用,進而探討大數(shù)據(jù)如何支持學(xué)生的成長和教師的專業(yè)發(fā)展。

    【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);課堂觀察;機器學(xué)習

    【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A

    課堂觀察是指通過觀察對課堂的運行狀況進行記錄、分析和研究,并在此基礎(chǔ)上謀求學(xué)生課堂學(xué)習的改善、促進教師發(fā)展的專業(yè)活動。通過課堂觀察,可以幫助改善學(xué)生的課堂學(xué)習和促進教師的專業(yè)發(fā)展。

    一、傳統(tǒng)的課堂觀察方法

    課堂觀察作為一種研究課堂的方法,發(fā)展于20世紀五六十年代。1950年貝爾思的“互動過程分析”,第一次提出“人際互動12類行為編碼”,構(gòu)建了課堂討論互動框架,也開啟了課堂研究的量化序幕。1960年美國課堂研究專家弗蘭德斯的“互動分類系統(tǒng)”,釆用編碼程序,將課堂師生互動情況進行系統(tǒng)記錄,然后分析、改進教學(xué)。從70年代開始,人種志研究等質(zhì)性研究方法開始走入課堂觀察。完整的文字描述呈現(xiàn)了課堂全貌,使原本被剝離出來的課堂事件、課堂行為回歸情境本身,從而研究者利用個人經(jīng)驗可以更好地理解、詮釋課堂。從此,課堂觀察的方法更加豐富,定量和定性的方法相互結(jié)合、相互補充成了課堂觀察發(fā)展的主要趨勢。

    我國的課堂觀察研究在借鑒國外研究的基礎(chǔ)上,并通過對課堂觀察的深入研究,取得了不小的成就。隨著技術(shù)的進步,越來越多的輔助設(shè)備和器材被用來幫助教師觀察和分析課堂,基于視頻的課堂觀察越來越普遍,例如弗蘭德斯分析法等等。這些課堂觀察的方法在一定程度上幫助了教師對課堂的觀察,但是在整個過程中,教師起主要的作用,教師不僅需要觀看視頻,還要對視頻中的師生行為進行分類、編碼,整個過程需要消耗大量的人力物力,工作量非常大,這一系列繁瑣的工作使得課堂觀察在平時沒有發(fā)揮出應(yīng)有的作用。因此,我們結(jié)合大數(shù)據(jù)的背景,尋找能夠幫助教師減輕工作量的課堂觀察方法。

    二、技術(shù)應(yīng)用于課堂觀察

    大數(shù)據(jù)時代的到來,可以幫助教師從技術(shù)層面上使學(xué)生在課堂中的表現(xiàn)得以顯現(xiàn)和量化。學(xué)生在一堂課中的表現(xiàn),經(jīng)過大數(shù)據(jù)的處理變得可視化,教師也能獲取更多了解學(xué)生的途徑和方法。如果更進一步的設(shè)想,不是通過教師的觀察,而是直接應(yīng)用信息化的技術(shù)對學(xué)生的行為進行記錄,就能夠真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的收集與處理,從而實現(xiàn)與課堂的結(jié)合。通過對學(xué)生課堂行為的大數(shù)據(jù)的收集,可以幫助教師了解學(xué)生對知識的感興趣程度以及掌握程度,進而反思教師的教學(xué)是否滿足了學(xué)生的需求。

    在大數(shù)據(jù)的背景下,我們可以借助視頻監(jiān)控和模式識別技術(shù)以及機器學(xué)習對學(xué)生個體在整個課堂中的表現(xiàn)進行觀察,了解個別學(xué)生與其他學(xué)生在課堂中的學(xué)習行為差異,從而來尋找學(xué)生的課堂學(xué)習行為存在的問題。

    之前的課堂觀察雖然已經(jīng)采用攝像機將課堂拍攝下來,但只是一個記錄的作用,而現(xiàn)在的攝像機已經(jīng)包括一系列完整的視頻監(jiān)控系統(tǒng),并且視頻監(jiān)控系統(tǒng)大多已經(jīng)能實現(xiàn)對場景內(nèi)運動目標的檢測或跟蹤,也就是說,當學(xué)生的行為發(fā)生變化的時候,視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以對學(xué)生的行為進行檢測和追蹤。而模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進行處理和分析,以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。我們可以借助模式識別對學(xué)生的行為進行量化分析和描述。視頻監(jiān)控系統(tǒng)和模式識別技術(shù)可以對不一樣的行為進行自動識別和存儲,從而讓老師及時發(fā)現(xiàn)不一樣的行為,了解學(xué)生的學(xué)習狀態(tài)。

    機器學(xué)習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。借助機器學(xué)習,讓計算機成為老師進行課堂觀察的助手,可以在一定程度上減輕老師的工作量。

    可以將課堂觀察分為兩個階段,第一階段是機器學(xué)習的過程,最終形成一個機器識別系統(tǒng),來輔助教師進行課堂觀察;第二階段是運用機器識別系統(tǒng)來完成學(xué)生課堂學(xué)習行為的診斷,從而尋找課堂行為與成績之間的相關(guān)性。

    在第一階段,首先對學(xué)生在課堂中的行為進行分類并標注,對不同的行為進行編碼。然后隨機選取n個學(xué)生作為觀察對象,對他們在課堂中的行為進行實錄。根據(jù)之前的行為編碼,先對視頻中的一個學(xué)生的行為進行人工標識,畫出關(guān)于時間-行為變化的曲線圖,生成行為曲線s;再對同一個學(xué)生的行為用機器標識的方法生成曲線m,然后對比曲線s和曲線m,如果兩者的差異不在誤差范圍內(nèi),則不斷改善機器學(xué)習的過程,調(diào)整相關(guān)的變量,直到兩者的差異在誤差范圍內(nèi),曲線s與m基本符合,就完成機器學(xué)習的過程,從而完成一個機器識別系統(tǒng)。在改善機器學(xué)習的過程中,可以在事先選取的n個對象中選擇不同的學(xué)生作為觀察對象,也可以不斷調(diào)整時間的選取點,來提高機器學(xué)習的精確度。

    第二階段需要借助之前生成的機器識別系統(tǒng),重新選取研究對象O和參照對象R,根據(jù)他們在課堂中的表現(xiàn),分別生成行為曲線MO和MR,對比兩者的行為曲線并尋找差異性,從而生成關(guān)于研究對象O的診斷報告,在選取研究對象與參照對象前,教師需要對學(xué)生在本堂課的知識掌握情況做個測試,選取成績在中等水平的學(xué)生作為參照對象,選取成績較差或者較好的學(xué)生作為研究對象,然后結(jié)合診斷報告與學(xué)生的隨堂測試成績,尋找學(xué)生的課堂學(xué)習行為與成績之間的相關(guān)性。

    整個分析過程一開始需要借助人為標識和機器標識相結(jié)合來完成,通過一次次的分析和機器學(xué)習的過程,最終形成一個機器識別系統(tǒng),在這過程中也形成了一系列大數(shù)據(jù)。因此,借助于大數(shù)據(jù)的理念和機器學(xué)習等相關(guān)的技術(shù),整個課堂觀察的過程可以讓機器來幫助完成,老師只需要查看診斷報告,結(jié)合學(xué)生的成績,制定相應(yīng)的改善措施。觀察得到的數(shù)據(jù)可以進行詳細的記錄并重復(fù)利用,同時可以鏈接到具體事件,比較不同學(xué)生的課堂學(xué)習行為,可以幫助教師了解學(xué)生的課堂學(xué)習,進而反思自己的教學(xué)實踐。在這些條件下,老師的工作量會減少很多,課堂觀察的流程也會變得更簡單,可以使老師更容易進行課堂觀察。

    三、困難與展望

    目前,要做到只靠機器識別來對課堂進行觀察與分析,還是存在一定困難的。首先,雖然貝爾思提出了12類人類行為編碼以及之后學(xué)者提出的編碼系供人們參考,但人的行為是復(fù)雜多樣的,并且很多動作都很細微,不容易被發(fā)現(xiàn),更不容易被機器識別。其次,在完善機器學(xué)習的過程中,不可避免會存在誤差,對結(jié)果會有影響。最后,每個人都有不同的個性,并且在不同的課學(xué)生的表現(xiàn)不一樣,要尋找適合所有學(xué)生的一個系統(tǒng),也將是一個漫長的過程。

    因此,我們現(xiàn)在需要做的就是尋找合適的工具與方法,運用技術(shù)來幫助收集數(shù)據(jù)和分析學(xué)生在課堂中的表現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)的背景下,我們通過對課堂中的數(shù)據(jù)的分析,可以了解學(xué)生在課堂上的學(xué)習情況,從而可以判斷他在課堂上進行的是有效學(xué)習還是無效學(xué)習。然后將分析結(jié)果與學(xué)生的平時測試中的表現(xiàn)相聯(lián)系,可以很容易發(fā)現(xiàn)學(xué)生對知識的掌握情況以及學(xué)習過程中存在的問題,這對于教師改善學(xué)生的課堂學(xué)習和提高自身的專業(yè)化發(fā)展都能有所幫助。

    參考文獻

    [1]何穎.課堂觀察一種新的教研方式——以小學(xué)品德與社會學(xué)科為例[D].南京:南京師范大學(xué),2011.

    [2]黃江燕,李家鵬,喬劉偉.課堂觀察研究的文獻綜述[J].長江師范學(xué)院學(xué)報,2012(12).

    [3]陳穎鳴,陳樹越,張顯亭.智能視頻監(jiān)控中異常行為識別研究[J].微電子學(xué)與計算機,2010(11).

    [4]李新良.模式識別理論的研究與應(yīng)用[J].北京電子科技學(xué)院學(xué)報,2011(4).

    [5]百度百科.機器學(xué)習[EB/OL].http://baike.so.com/doc/3290018-3465759.html.

    [6]周秋怡.課堂視頻分析工具支持下教師課堂教學(xué)行為案例分析[J].韶關(guān)學(xué)院學(xué)報,2013(2).

    作者簡介:胡曉燦,1992年生,碩士,主要研究信息技術(shù)教育應(yīng)用。

    (編輯:龍賢東)

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