TESTII框架：人工智能支持課堂教學(xué)分析的發(fā)展走向

孫眾 呂愷悅 施智平 駱力明

[摘? ?要] 規(guī)則化與可計(jì)算是人工智能技術(shù)支持課堂教學(xué)分析的前提。以S-T行為及FIAS言語交互為代表的分析方法，用時(shí)間取樣的研究思路量化課堂教學(xué)，雖然對規(guī)則化、客觀分析作出了顯著貢獻(xiàn)，但一直受困于費(fèi)時(shí)低效、未能有效建立數(shù)量結(jié)構(gòu)與意義理解的聯(lián)系，以及不能較好地促進(jìn)教師專業(yè)成長等問題。建立以教學(xué)事件為基本分析維度，綜合雙主教學(xué)結(jié)構(gòu)等教育理論，以及計(jì)算機(jī)視覺和自然語言理解等技術(shù)，從教學(xué)事件識(shí)別與教學(xué)階段劃分、教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列、時(shí)間取樣的行為和言語交互分析、基于證據(jù)的教學(xué)解讀和人機(jī)協(xié)同的教學(xué)改進(jìn)等階段，構(gòu)建課堂教學(xué)分析TESTII（Teaching Events， SPS， Time Coding， Interpretation， Improvement）框架，成為人工智能支持課堂教學(xué)質(zhì)量提升和變革課堂教學(xué)結(jié)構(gòu)的解決方案和發(fā)展走向。

[關(guān)鍵詞] 教學(xué)結(jié)構(gòu); 教學(xué)事件; 課堂教學(xué)分析; 人工智能; 人機(jī)協(xié)同

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 孫眾（1973—），女，遼寧鳳城人。教授，博士，主要從事技術(shù)支持的教師專業(yè)發(fā)展研究。E-mail：sunzhong@cnu.edu.cn。駱力明為通訊作者，E-mail：1354@cnu.edu.cn。

一、引? ?言

課堂是集中體現(xiàn)教師專業(yè)水準(zhǔn)和職業(yè)價(jià)值的、復(fù)雜的、多要素相互交織的真實(shí)情境。應(yīng)用不同技術(shù)手段和研究方法，分析教師在真實(shí)課堂情境中的教學(xué)表現(xiàn)，已經(jīng)成為課堂教學(xué)分析的重要議題。在課堂教學(xué)分析發(fā)展進(jìn)程中，離不開評(píng)價(jià)理念、方法和技術(shù)的不斷創(chuàng)新。

近年來，我國先后發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]等系列政策文件，積極布局人工智能在不同行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。教育作為人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，也在向“人工智能+教育”的新階段邁進(jìn)。《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面深化新時(shí)代教師隊(duì)伍建設(shè)改革的意見》明確提出，教師應(yīng)主動(dòng)適應(yīng)信息化、AI等新技術(shù)變革，積極有效開展教育教學(xué)[2]。課堂作為教學(xué)改革的主陣地和教師專業(yè)成長的大本營，如何利用人工智能技術(shù)，優(yōu)化課堂教學(xué)分析的方法和技術(shù)，成為人工智能促進(jìn)教師隊(duì)伍建設(shè)的突破點(diǎn)之一。隨著指向深度學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)導(dǎo)向，以及大數(shù)據(jù)和人工智能在教育領(lǐng)域的逐步推進(jìn)，教育研究范式正處于轉(zhuǎn)型期。人工智能技術(shù)支持的課堂教學(xué)分析同樣面臨著理念與方法上的改進(jìn)與轉(zhuǎn)型[3]。

二、時(shí)間取樣法在課堂教學(xué)量化分析中的應(yīng)用

根據(jù)研究目的、理論基礎(chǔ)以及分析技術(shù)的差異，課堂教學(xué)分析可分為量化取徑、質(zhì)性取徑和專業(yè)成長取徑[4]。其中，量化取徑分析技術(shù)的演化進(jìn)程，與技術(shù)發(fā)展最為相關(guān)，先后產(chǎn)生了以錄像帶分析為基礎(chǔ)的S-T師生行為分析法、弗蘭德斯言語交互分析法FIAS、大規(guī)模國際化的課堂視頻研究項(xiàng)目TIMSS（The Third International Mathematics and Science Study）等代表性研究[5]。當(dāng)前量化取徑課堂分析的共性之一是時(shí)間取樣。時(shí)間取樣法通常按照固定的時(shí)間間隔對教師的言語和行為進(jìn)行記錄，判斷課堂的交互情況和教學(xué)風(fēng)格等。

不可否認(rèn)，時(shí)間取樣法對于課堂教學(xué)分析的標(biāo)準(zhǔn)化和可計(jì)算起到了重要的推進(jìn)作用。后續(xù)有大量研究者沿用時(shí)間取樣的思路，不斷地改進(jìn)或提出新的課堂教學(xué)量化分析方法和技術(shù)。但是采用時(shí)間取樣法的課堂教學(xué)分析存在三個(gè)主要問題：（1）手工分析時(shí)效低，大量編碼均需專業(yè)人員手工完成;（2）依賴有經(jīng)驗(yàn)的研究人員;（3）缺少數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與意義理解的關(guān)系，僅作時(shí)間上的機(jī)械分割，忽略了每個(gè)言語交互和行為交互背后的情境信息。

三、教學(xué)活動(dòng)是否能成為分析維度

課堂是時(shí)空結(jié)構(gòu)組成的系統(tǒng)，其中，空間維度是指課堂中的活動(dòng)。課堂里的活動(dòng)可以根據(jù)實(shí)施主體的不同，分為以教師為主開展的教的活動(dòng)、以學(xué)生為主開展的學(xué)的活動(dòng)，以下統(tǒng)稱為教學(xué)活動(dòng)。那么可以用活動(dòng)作為課堂教學(xué)分析的維度嗎？

教學(xué)活動(dòng)是教師根據(jù)課堂實(shí)際情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)進(jìn)程的基本單位。國內(nèi)外很多學(xué)者都用教學(xué)活動(dòng)作為課堂教學(xué)分析的維度。我國學(xué)者穆肅分析了國內(nèi)外課堂教學(xué)行為分析方法， 結(jié)合對課堂教學(xué)活動(dòng)理論的認(rèn)識(shí)，設(shè)計(jì)了基于教學(xué)活動(dòng)的課堂教學(xué)行為分析系統(tǒng)TBAS（Teaching Behavior Analysis System），該系統(tǒng)將信息化課堂中的活動(dòng)分為教師活動(dòng)、學(xué)生活動(dòng)和無意義教學(xué)活動(dòng)[6]。英國學(xué)者Rowntree將學(xué)習(xí)活動(dòng)分為五種類型，包括報(bào)告自己的觀察或體驗(yàn)、復(fù)述事實(shí)或原理等、從例子中區(qū)分不同概念和原理、列舉出自己的例子、應(yīng)用新的概念和原理等[7]。印度學(xué)者 Mishra 和 Gaba 將課堂中用于自我評(píng)估的學(xué)習(xí)活動(dòng)分為問題型和反思行動(dòng)型，其中，問題型分為立即反饋型、最后提出標(biāo)準(zhǔn)答案型、不提供答案僅有提示型;反思行動(dòng)型分為具體行為和體驗(yàn)[8]。美國學(xué)者威廉·霍頓（W. K. Horton）提出學(xué)習(xí)活動(dòng)分類理論，將學(xué)習(xí)活動(dòng)分為吸收型活動(dòng)、做的活動(dòng)和聯(lián)結(jié)型活動(dòng)[9]。

由此可知，以教學(xué)活動(dòng)作為分析維度的研究并不鮮見，且兼顧量化取徑和教師專業(yè)成長取徑兩個(gè)方面。但是將教學(xué)活動(dòng)作為課堂分析的主要維度存在兩個(gè)問題：（1）教學(xué)活動(dòng)本身不會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)的發(fā)生。教學(xué)活動(dòng)是教學(xué)意圖的載體，當(dāng)教學(xué)活動(dòng)背后有了明確的教學(xué)目的，且能有效地支持學(xué)習(xí)者心理認(rèn)知過程時(shí)，教學(xué)活動(dòng)才有真實(shí)的教學(xué)意義，學(xué)習(xí)方能發(fā)生與發(fā)展。（2）教學(xué)活動(dòng)的表現(xiàn)形式千變?nèi)f化，類型劃分各有道理。由于缺少通用性、穩(wěn)定性和內(nèi)在邏輯性，教學(xué)活動(dòng)可以成為分析課堂外在表現(xiàn)的抓手，卻很難形成可復(fù)制、標(biāo)準(zhǔn)化、可計(jì)算的判斷規(guī)則。如果課堂教學(xué)分析過于強(qiáng)調(diào)教學(xué)活動(dòng)的類型和形式，停留在對教學(xué)活動(dòng)本身的設(shè)計(jì)、實(shí)施、歸類與統(tǒng)計(jì)中，會(huì)走向重形式、輕本質(zhì)的誤區(qū)[10]。那么，對于課堂教學(xué)來說，什么維度是比教學(xué)時(shí)間和教學(xué)活動(dòng)更適合的分析維度呢？

四、教學(xué)事件作為分析維度的可行性

羅伯特·加涅（R. M. Gagne）作為教學(xué)設(shè)計(jì)學(xué)科的開拓者之一，認(rèn)為教學(xué)應(yīng)該以學(xué)習(xí)為核心，要根據(jù)人類認(rèn)知加工機(jī)制，設(shè)計(jì)出旨在影響學(xué)習(xí)者內(nèi)部心理過程的外部刺激[11]。因此，教學(xué)過程要建立在對學(xué)習(xí)過程的深刻認(rèn)識(shí)上，要與學(xué)習(xí)者的內(nèi)部心理過程相吻合。教師如果能夠積極而靈活地編排教學(xué)活動(dòng)，就能起到促進(jìn)學(xué)習(xí)的作用。反之，則無益于學(xué)習(xí)，甚至?xí)鸬礁蓴_作用。

由此可見，教學(xué)活動(dòng)不等同于教學(xué)事件。只有當(dāng)教學(xué)活動(dòng)具備明確的教學(xué)意圖，反映促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的目的，并且指向?qū)W習(xí)者內(nèi)部心理加工時(shí)，才能被稱之為教學(xué)事件。除了對教學(xué)活動(dòng)和教學(xué)事件這兩個(gè)概念進(jìn)行辨析以外，教學(xué)事件與教學(xué)階段（或教學(xué)環(huán)節(jié)）、教學(xué)過程等概念也需做說明。三者雖有內(nèi)在聯(lián)系，但分屬不同層次。教學(xué)過程是面向真實(shí)課堂中整個(gè)一節(jié)課或一單元或更長時(shí)間的過程安排，它包括了多個(gè)教學(xué)階段，每個(gè)教學(xué)階段的外在表現(xiàn)形式是教學(xué)活動(dòng)，指向?qū)W習(xí)者心理認(rèn)知的教學(xué)活動(dòng)可以同時(shí)被稱之為教學(xué)事件。以上概念間的關(guān)系如圖1所示。

作為認(rèn)知學(xué)派的代表人物，加涅把影響學(xué)習(xí)者心理認(rèn)知的外部刺激稱為九大教學(xué)事件[12]，每一個(gè)教學(xué)事件都與學(xué)習(xí)者內(nèi)部認(rèn)知過程相對應(yīng)，組成合理的教學(xué)過程，見表 1。教學(xué)事件的提出推動(dòng)了教學(xué)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展，尤其在探索如何將內(nèi)部學(xué)習(xí)過程與外部教學(xué)事件匹配方面，加涅的研究作出了開拓性和引領(lǐng)性的貢獻(xiàn)。盡管九大教學(xué)事件也遭到一些批評(píng)，但它仍是迄今為止教學(xué)設(shè)計(jì)領(lǐng)域廣泛接受的教學(xué)理論之一[13]。

多國學(xué)者以教學(xué)事件為基礎(chǔ)，開展教育理論研究、指導(dǎo)課堂教學(xué)實(shí)踐。例如：教學(xué)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)＜沂访芩梗≒atricia. L. Smith）和拉甘（Tillman. J. Ragan）將加涅九大教學(xué)事件擴(kuò)展為15個(gè)事件，并將其概括為四個(gè)階段：（1）導(dǎo)入階段，包括引起注意、喚起興趣和動(dòng)機(jī)、提出教學(xué)目標(biāo)、新課概覽;（2）主體階段，即新知學(xué)習(xí)階段，包括回憶舊知、處理信息、聚焦注意力、采用學(xué)習(xí)策略、練習(xí)和評(píng)價(jià)反饋等;（3）結(jié)束階段，包括小結(jié)與復(fù)習(xí)、知識(shí)遷移、再次激勵(lì)和結(jié)束;（4）評(píng)價(jià)階段，包括評(píng)估表現(xiàn)、反饋與補(bǔ)救等[14]。眾多學(xué)者在網(wǎng)站設(shè)計(jì)[15]、醫(yī)學(xué)教學(xué)[16]、初中物理[17]、大學(xué)信息技術(shù)[18]、中職平面設(shè)計(jì)[19]、小學(xué)語文[20]等不同學(xué)段、不同學(xué)科的線下課程設(shè)計(jì)或大規(guī)模在線開放課程的評(píng)價(jià)[21]中，均采用九大教學(xué)事件作為理論基礎(chǔ)。張濤等提出的課堂切片研究法[22-24]，實(shí)質(zhì)上還是以教學(xué)事件為維度分析課堂教學(xué)。

除此以外，教學(xué)事件還作為主要分析維度應(yīng)用于大規(guī)模教師能力評(píng)價(jià)項(xiàng)目。美國加州針對職前教師的表現(xiàn)性評(píng)價(jià)系統(tǒng)（Performance Assessment for California Teachers， 簡稱PACT），包含教學(xué)事件（Teaching Event）評(píng)價(jià)和嵌入式標(biāo)志評(píng)價(jià)（Embedded Signature Assessment，ESAs）兩部分[25]。教學(xué)事件是申請者記錄的教學(xué)片段，每個(gè)教學(xué)事件由五個(gè)子任務(wù)構(gòu)成：學(xué)習(xí)情境、教學(xué)設(shè)計(jì)、教學(xué)實(shí)施、評(píng)價(jià)、反思。PACT是以教學(xué)事件分析為主，基于標(biāo)準(zhǔn)、基于證據(jù)的綜合評(píng)價(jià)。PACT在加州實(shí)際運(yùn)行多年后，進(jìn)一步發(fā)展為教師資格認(rèn)證評(píng)價(jià)體系edTPA，并已在全美40多個(gè)州實(shí)際運(yùn)行。

綜上所述，教學(xué)事件是為促進(jìn)學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的外部刺激，指向?qū)W習(xí)者心理認(rèn)知加工過程。與時(shí)間取樣法和以教學(xué)活動(dòng)作為分析維度相比，把教學(xué)事件作為課堂教學(xué)分析維度，不僅具有數(shù)量少、類型集中、標(biāo)準(zhǔn)相對明確等優(yōu)點(diǎn)，而且更聚焦于課堂教學(xué)的意義，對應(yīng)于學(xué)習(xí)者認(rèn)知心理過程，將外部表現(xiàn)與內(nèi)部心理加工相聯(lián)系，同時(shí)指向量化取徑、質(zhì)性取徑與教師專業(yè)成長取徑，因此，可以考慮將其作為課堂教學(xué)分析的主要維度。

五、TESTII：以教學(xué)事件為主的人工智能支持課堂教學(xué)分析框架

教學(xué)事件作為教學(xué)分析維度，在課堂通用性、數(shù)量有限性、規(guī)則明確性和判斷穩(wěn)定性等方面具有一定的優(yōu)勢。然而，要想利用人工智能技術(shù)以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、可計(jì)算、規(guī)?；?、高效處理的課堂教學(xué)分析，還需要設(shè)計(jì)出人工智能技術(shù)支持課堂教學(xué)分析的新框架。因此，以診斷課堂教學(xué)結(jié)構(gòu)為目的，以教學(xué)事件為取樣單位，將事件分析和時(shí)間取樣的研究優(yōu)勢相結(jié)合，本團(tuán)隊(duì)提出TESTII框架，包括以下分析階段和關(guān)鍵技術(shù)，如圖2所示。

（一）階段1：識(shí)別九大教學(xué)事件，歸類為不同教學(xué)階段（Teaching Events Identify and? Classify）

如前所述，教學(xué)事件作為破解時(shí)間取樣法分析困境的解決方案，具有提高課堂教學(xué)分析效率、有效建立數(shù)量結(jié)構(gòu)與意義理解的聯(lián)系、助力教師從促進(jìn)學(xué)習(xí)者心理認(rèn)知角度設(shè)計(jì)教學(xué)活動(dòng)等優(yōu)勢。因此，以教學(xué)事件分析作為TESTII框架的起點(diǎn)階段。

教學(xué)事件可從文本格式的教學(xué)設(shè)計(jì)方案、視頻格式的課堂教學(xué)視頻、文本格式的課堂教學(xué)實(shí)錄里提取并識(shí)別。因此，利用自然語言理解技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行文本和視頻分析，可以識(shí)別教學(xué)事件，成為本階段的關(guān)鍵技術(shù)。

教學(xué)設(shè)計(jì)方案是規(guī)范性與創(chuàng)造性兼具的教學(xué)文本集合，以有特定語法結(jié)構(gòu)的句子為主要表述形式，例如：用行為動(dòng)詞來編寫三維目標(biāo)、用短文本說明教學(xué)策略、用相對穩(wěn)定的句法結(jié)構(gòu)描述師生活動(dòng)等。因此，先由人工對多個(gè)訓(xùn)練集的教學(xué)事件進(jìn)行標(biāo)簽劃分和文本標(biāo)注，形成教學(xué)事件判斷規(guī)則集，再采用深度學(xué)習(xí)模型Word2vec生成基于 GRU 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事件分類器，以訓(xùn)練集與測試集的正確率判斷模型是否成功，實(shí)現(xiàn)由自然語言理解技術(shù)識(shí)別特定教學(xué)事件，并生成一節(jié)課的教學(xué)事件時(shí)間分布圖，如圖3所示。

為了更簡明清晰地呈現(xiàn)課堂整體結(jié)構(gòu)，可以進(jìn)一步將九大教學(xué)事件歸為相應(yīng)的教學(xué)階段。加涅將九大教學(xué)事件歸類為三個(gè)教學(xué)階段，分別是教學(xué)準(zhǔn)備階段，包括引起注意、告知學(xué)習(xí)目標(biāo)、刺激回憶舊知;知識(shí)獲得和作業(yè)表現(xiàn)階段，包括呈現(xiàn)刺激材料、提供學(xué)習(xí)指導(dǎo)、引出行為和提供反饋;保持與遷移階段，包括評(píng)價(jià)行為和促進(jìn)保持與遷移[26]。如前所述，史密斯和拉甘將15個(gè)教學(xué)事件劃分為四個(gè)教學(xué)階段，而且在教學(xué)設(shè)計(jì)方案中，以教學(xué)階段為段落，描述教師活動(dòng)、學(xué)生活動(dòng)和設(shè)計(jì)意圖等，也是我國教師較為熟悉的表述方式，更易理解與接受。絕大多數(shù)的教學(xué)設(shè)計(jì)方案里，會(huì)明確地將整節(jié)課劃分為三四個(gè)到六七個(gè)數(shù)量不等的教學(xué)階段或教學(xué)環(huán)節(jié)，并且用“激趣導(dǎo)入、新知學(xué)習(xí)、合作探究、遷移拓展”等詞匯對各教學(xué)階段加以概括[27]。

因此，TESTII框架所采用的研究思路是教學(xué)事件和教學(xué)階段雙重分析法。識(shí)別出課堂中的教學(xué)事件后，將教學(xué)事件降維，歸類到不同的教學(xué)階段里（見表1）。雙重分析法的作用是：（1）提醒教師從促進(jìn)學(xué)生心理認(rèn)知過程的角度設(shè)計(jì)教學(xué)事件;（2）幫助教師理解并非每節(jié)課必須要有全部的教學(xué)事件。只要從促進(jìn)學(xué)習(xí)、符合認(rèn)知規(guī)律的角度，靈活設(shè)計(jì)教學(xué)事件，把握好主要教學(xué)階段，就能更好地發(fā)揮教學(xué)創(chuàng)意，體現(xiàn)教學(xué)智慧。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，先參考教師撰寫教學(xué)設(shè)計(jì)時(shí)的教學(xué)階段劃分，然后到課堂視頻里對應(yīng)節(jié)點(diǎn)的前后時(shí)間段尋找關(guān)鍵場景和師生動(dòng)作變化，明確起止時(shí)間點(diǎn)，再將教學(xué)視頻里的聲音提取出來，將語音轉(zhuǎn)換成文本，形成教學(xué)實(shí)錄，在實(shí)錄文本里用“想一想”“請回憶同學(xué)們曾經(jīng)學(xué)過的”等標(biāo)志性詞匯作為劃分教學(xué)階段的線索詞匯，形成歸類教學(xué)階段的關(guān)聯(lián)分析規(guī)則，給出教學(xué)事件和教學(xué)階段的劃分結(jié)果。樣例見表2。

（二）階段2：生成不同教學(xué)階段里的教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列（Sequencing of Pedagogical Structure）

教學(xué)結(jié)構(gòu)是指在一定的教育思想、教學(xué)理論和學(xué)習(xí)理論指導(dǎo)下的，在某種環(huán)境中展開的教學(xué)活動(dòng)進(jìn)程的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)形式，是教學(xué)系統(tǒng)四個(gè)組成要素（教師、學(xué)生、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)媒體）相互聯(lián)系、相互作用的具體體現(xiàn)[28]。信息技術(shù)與課堂教學(xué)深度融合的關(guān)鍵是要引發(fā)學(xué)校教育系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性變革和課堂教學(xué)結(jié)構(gòu)變革。而課堂教學(xué)結(jié)構(gòu)變革的關(guān)鍵在于不再延續(xù)以教師為中心的傳統(tǒng)教學(xué)結(jié)構(gòu)，也不照搬西方以學(xué)生為中心的教學(xué)結(jié)構(gòu)，而應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榻處熤鲗?dǎo)、學(xué)生主體相結(jié)合的教學(xué)結(jié)構(gòu)。雙主教學(xué)結(jié)構(gòu)抓住了教育教學(xué)的本質(zhì)屬性，又充分體現(xiàn)了中國特色的學(xué)術(shù)思想，自提出后便得到了廣泛認(rèn)同，成為指導(dǎo)一線課堂的重要理論。

教學(xué)結(jié)構(gòu)具有系統(tǒng)屬性，不僅包括教學(xué)系統(tǒng)四要素，還包括要素之間的相互作用關(guān)系。Jacobson提出了教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列（Sequencing of Pedagogical Structure，SPS）[29]。SPS將以教師為中心的直接講授式教學(xué)法和以學(xué)生為中心的建構(gòu)主義教學(xué)法為兩極，根據(jù)教師指導(dǎo)所占比重，將教學(xué)法分為高結(jié)構(gòu)化H（如教師講授）和低結(jié)構(gòu)化L（如發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)）。國內(nèi)學(xué)者進(jìn)一步完善了SPS，新增地位特征（表現(xiàn)為該教學(xué)方法持續(xù)時(shí)間所占的比例）和時(shí)序特征（同時(shí)或者順序）用于課堂教學(xué)分析[30]。

SPS相關(guān)成果最初在國內(nèi)發(fā)表時(shí)，譯為“教學(xué)結(jié)構(gòu)序列”[31]。然而分析“Pedagogical”一詞可知，SPS里的教學(xué)結(jié)構(gòu)更偏向于教學(xué)法內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，與何克抗教授提出的由教師、學(xué)生、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)媒體四要素組成的教學(xué)結(jié)構(gòu)并非同一層次上的概念。因此，本團(tuán)隊(duì)將SPS譯為“教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列”。與單純地分析教學(xué)事件時(shí)長相比，SPS分析能夠更為細(xì)致地揭示出雙主教學(xué)結(jié)構(gòu)指導(dǎo)的課堂里教學(xué)法結(jié)構(gòu)的序列。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，采用自然語言理解技術(shù)建立教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列分類器。分類器的輸入屬于文本型數(shù)據(jù)。由于文本數(shù)據(jù)含有上下文信息，為更好地理解輸入數(shù)據(jù)中某個(gè)句子或詞語的含義，引入注意力機(jī)制（Attention Mechanism），其優(yōu)勢是能夠直觀地解釋文本內(nèi)容，表明不同句子和詞對分類類別的重要性，并給出量化的表示方式。在文本分類中，可以利用注意力機(jī)制來確定句子核心詞和事件核心句。通過對文本數(shù)據(jù)中的句子和篇章分別進(jìn)行建模，給出教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列。樣例見表2。

（三）階段3：時(shí)間取樣對不同教學(xué)階段里的言語和行為交互編碼（Time Coding）

TESTII框架不再用時(shí)間進(jìn)程將整節(jié)課打通后取樣統(tǒng)計(jì)，而是在由教學(xué)事件組成的教學(xué)階段內(nèi)部時(shí)間取樣，分析該階段內(nèi)的師生交互，為解讀課例里的教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列提供證據(jù)。因此，借鑒已有的量化取徑課堂教學(xué)分析法，利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)教學(xué)階段內(nèi)部的行為交互、言語交互分析等成為研究重點(diǎn)。

對于課堂中的言語交互分析，先由人工對每一個(gè)教學(xué)事件內(nèi)部的關(guān)鍵詞語劃分標(biāo)簽和標(biāo)注文本，再采用自然語言理解的深度學(xué)習(xí)模型Word2vec，參考ITIAS等編碼體系中的規(guī)則，對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，完成教學(xué)階段內(nèi)部的言語交互自動(dòng)分類與分析統(tǒng)計(jì)。

對于視頻里的行為交互，先根據(jù)靜態(tài)幀對場景進(jìn)行初步分類，然后通過目標(biāo)檢測方法輔助檢測視頻中的關(guān)鍵互動(dòng)設(shè)備，再基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別師生動(dòng)作行為。例如：計(jì)算機(jī)視覺可以先判斷教學(xué)視頻中師生站立、舉手、行走、黑板寫字、操作平板電腦時(shí)所產(chǎn)生的明顯的骨架變化，根據(jù)統(tǒng)計(jì)視頻畫面中的師生互動(dòng)、人機(jī)互動(dòng)以及生生互動(dòng)情況等，實(shí)時(shí)計(jì)算分析數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成S-T分析圖或基于其他課堂教學(xué)行為編碼法的分析結(jié)果。

（四）階段4：結(jié)合已有教育教學(xué)理論，基于證據(jù)解讀分析結(jié)果（Interpretation）

可解釋是未來人工智能發(fā)展的核心訴求，是人機(jī)互信的前提。教師并非專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，通俗易懂且符合教育教學(xué)規(guī)律的解釋能有效幫助教師理解機(jī)器到底收集了哪些數(shù)據(jù)、分析邏輯是什么、當(dāng)前的分析結(jié)果說明課堂教學(xué)中存在哪些顯性問題。當(dāng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可讀性、有效性和說服力等得到教師的認(rèn)可時(shí)，會(huì)提高教師決定接受數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可能性，幫助教師發(fā)現(xiàn)教學(xué)改進(jìn)的必要性，同時(shí)也會(huì)提高教學(xué)改進(jìn)方案的可信度，使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)分析轉(zhuǎn)換為知識(shí)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)決策。對于教師而言，借助可視化、可解釋的結(jié)果，有助于提升課堂教學(xué)設(shè)計(jì)、實(shí)施和反思等能力;對于教學(xué)研究人員而言，查看不同教師之間分析結(jié)果的橫向?qū)Ρ群屯唤處煵煌A段分析結(jié)果的縱向?qū)Ρ?，能幫助教師調(diào)整教學(xué)干預(yù)和指導(dǎo)策略;對于教育管理者而言，借助分析報(bào)告能更科學(xué)地制定教師繼續(xù)教育機(jī)制等。

TESTII框架提供的課堂教學(xué)解讀報(bào)告內(nèi)容包括一節(jié)課里教學(xué)事件的數(shù)量和時(shí)間分布圖、與教學(xué)事件對應(yīng)的教學(xué)階段劃分結(jié)果、按照教學(xué)階段生成的教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列、教學(xué)階段內(nèi)部的行為交互和言語交互結(jié)果等。根據(jù)以上數(shù)據(jù)，TESTII從教師主導(dǎo)作用的發(fā)揮、學(xué)生主體作用的體現(xiàn)、教學(xué)事件合理性、教學(xué)階段完整性與遞進(jìn)性等方面，形成有固定模板的解讀報(bào)告。隨著案例庫的擴(kuò)大及分析結(jié)果的不斷增多，下階段可由自然語言理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)評(píng)語的自動(dòng)生成。

（五）階段5：結(jié)合解讀結(jié)果，人機(jī)協(xié)同優(yōu)化課堂教學(xué)改進(jìn)機(jī)制（Improvement）

根據(jù)建構(gòu)主義觀點(diǎn)，個(gè)體主動(dòng)的意義建構(gòu)離不開與同伴的協(xié)商和對話，他人知識(shí)的顯性化可以促進(jìn)個(gè)體的認(rèn)知。課堂教學(xué)改進(jìn)是在獲得基于證據(jù)的教學(xué)分析解讀報(bào)告以及來自同行和專家的反饋意見后，將教學(xué)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)的主要舉措。隱性知識(shí)顯性化過程中，如果能提取到足夠的標(biāo)簽信息，則能夠依靠深度學(xué)習(xí)獲得可靠的顯性知識(shí)。在商業(yè)領(lǐng)域，以亞馬遜、淘寶等為代表的商業(yè)網(wǎng)站采用眾包技術(shù)對商品和服務(wù)給出評(píng)價(jià)[32]，在教育領(lǐng)域，也有學(xué)者采用基于眾包的語義標(biāo)注系統(tǒng)，研究人文學(xué)科中的隱性知識(shí)標(biāo)注與知識(shí)發(fā)現(xiàn)[33]、對學(xué)術(shù)論文審稿人的評(píng)語給出自動(dòng)評(píng)價(jià)的人工智能分析系統(tǒng)等[34]。

教育情境的特殊性使得在商業(yè)領(lǐng)域較為成熟的眾包技術(shù)很難直接應(yīng)用于課堂教學(xué)分析中。第一，能提供高質(zhì)量課堂教學(xué)改進(jìn)意見的專業(yè)群體少，不易在短時(shí)間內(nèi)收集大量高質(zhì)量、有針對性、切實(shí)可行的改進(jìn)策略。第二，課堂教學(xué)改進(jìn)缺少相對規(guī)范的知識(shí)表達(dá)結(jié)構(gòu)。長期以來，在提供教學(xué)改進(jìn)策略時(shí)，專家和同行多是根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)智慧，運(yùn)用自己的話語體系和表達(dá)邏輯，缺少一定的表達(dá)規(guī)范。第三，致力于收集課堂教學(xué)改進(jìn)的信息化平臺(tái)和工具較為匱乏，導(dǎo)致人類專家給出的教學(xué)改進(jìn)建議和策略并未得到較好的收集和保存。人工智能支持的課堂教學(xué)分析與改進(jìn)，挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。本研究提出人工生成、機(jī)器生成、人機(jī)協(xié)同生成三步法，逐步實(shí)現(xiàn)教學(xué)事件的改進(jìn)。

第一步：人工生成。本團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)集里，有638個(gè)小學(xué)四年級(jí)數(shù)學(xué)課堂教學(xué)案例。來自全國的56位專家已經(jīng)針對每個(gè)案例給出了評(píng)分和評(píng)語，里面有多條課堂教學(xué)改進(jìn)建議和策略。本團(tuán)隊(duì)組織了小規(guī)模的學(xué)科專家組，對課堂教學(xué)事件特征與教學(xué)改進(jìn)策略進(jìn)行一致性分析，如果判斷該策略有效，則以文本格式存入系統(tǒng)，代表后續(xù)可以使用;如果判斷該策略的效果不佳，則由專家團(tuán)隊(duì)或從已有的策略庫中挑選，或自行編寫出更為合適的改進(jìn)策略，仍以文本格式存入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)策略改進(jìn)。

第二步：機(jī)器生成。由于系統(tǒng)中已存儲(chǔ)了不同的課堂交互特征，以及人類專家給出的教學(xué)改進(jìn)策略，因此，要用更大樣本量的課堂教學(xué)案例數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器自動(dòng)生成改進(jìn)教學(xué)的策略。由于已有策略庫是文本格式，因此，在機(jī)器推薦階段，可采用適用于短文本的知識(shí)庫填充技術(shù)、ProjE及改進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)課堂教學(xué)改進(jìn)策略的結(jié)構(gòu)化抽取。之后以RDF格式存儲(chǔ)，再以結(jié)構(gòu)化策略為標(biāo)簽，將課堂交互特征分析的結(jié)果作為輸入值，建立監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練教學(xué)改進(jìn)策略智能分類器，新的分析結(jié)果可自動(dòng)預(yù)測有效的課堂教學(xué)改進(jìn)策略。

第三步：人機(jī)協(xié)同生成。后續(xù)當(dāng)系統(tǒng)收集的課堂教學(xué)案例數(shù)量足夠多，所積累的數(shù)據(jù)達(dá)到較大量級(jí)時(shí)，有可能會(huì)產(chǎn)生之前未被提及的教學(xué)改進(jìn)策略。采用眾包（Crowd-sourcing）技術(shù)對系統(tǒng)積累的教學(xué)改進(jìn)策略眾包數(shù)據(jù)集進(jìn)行“真相發(fā)現(xiàn)”（Truth Discovery），使改進(jìn)策略的效用最大化，初步提煉出由機(jī)器自動(dòng)識(shí)別出的、產(chǎn)生于且適應(yīng)于不同課堂交互特征的改進(jìn)策略，再基于系統(tǒng)積累的大量“教學(xué)事件特征—教學(xué)改進(jìn)策略匹配”文本對，采用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)生成文本形式的教學(xué)改進(jìn)策略方案，并請人類專家進(jìn)行抽樣驗(yàn)證及修訂后，機(jī)器再次學(xué)習(xí)修訂原則，經(jīng)過多輪迭代最大限度地替代人工參與，生成人機(jī)協(xié)同的教學(xué)事件改進(jìn)策略。

六、結(jié)? ?語

本文以規(guī)則化與可計(jì)算作為人工智能輔助課堂教學(xué)分析的切入點(diǎn)，建立TESTII分析框架，以教學(xué)事件為基本分析維度，形成事件階段劃分、教學(xué)法結(jié)構(gòu)序列、教學(xué)交互分析、解讀與改進(jìn)五大分析階段。后續(xù)本團(tuán)隊(duì)將以真實(shí)課堂案例為樣本，結(jié)合案例中的教學(xué)視頻、教學(xué)設(shè)計(jì)方案、教學(xué)反思等多種數(shù)據(jù)，持續(xù)開展人工智能支持課堂教學(xué)分析與改進(jìn)的理論與實(shí)踐研究。期望將人工智能融入教育主要業(yè)務(wù)流程，形成人工智能與常態(tài)課堂教學(xué)的深度融合，以達(dá)成人工智能促進(jìn)課堂教學(xué)質(zhì)量提升及教師隊(duì)伍建設(shè)的目標(biāo)。

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