基于多模態(tài)數據構建教師課堂教學畫像模型

梁馨予

關鍵詞 多模態(tài)數據 教師課堂教學 精準畫像

1引言

隨著高校信息化建設的逐步完善，特別是在疫情防控期間，網絡教學和線上教學已趨于成熟，給師生教學方面帶來了很大的便利。但是，線上教學依然存在一些問題，由于教師和學生不是面對面地交流、互動，使教師不易掌握學生的學習動態(tài)，不能及時地根據實際教學情況做出教學進度的調整，因而可能出現時間分配不合理、教學重難點沒有得到及時鞏固的情況。

另外，教學評價的方式單一使學生學習的積極性不高，因為進行線上教學可能會因為網速及學習平臺的穩(wěn)定性影響學生的學習體驗，所以大多數教師會通過布置課后作業(yè)的方式來得知教學效果，這種評價方式使學生容易出現為了完成作業(yè)而完成的心理，不利于自身綜合素質的提升。因為學生在家中的學習環(huán)境不同，相比較傳統(tǒng)的上課模式，教師對學生的監(jiān)管難度增大，使一些自控力差學生與和意志力強的學生的差距越來越大，不利于形成良好的班級學習氛圍。那么利用新技術收集教師課堂教學的常態(tài)數據（如伴隨數據），刻畫教師課堂教學畫像，成為提高精準診斷、及時干預和個性化服務水平的重要舉措。

從起源上講，畫像的概念最早來源于用戶畫像，用戶畫像的概念源于企業(yè)。交互設計之父AlanCooper最早提出用戶畫像的概念。而精準教學這一概念最早由Lindsley 最早提出[1] ，他認為精準教學是指學習者利用標準化工具持續(xù)記錄和監(jiān)控自身的學業(yè)成就變化，為教師決策提供數據支持的過程。

國內研究者紛紛在不同領域提出了針對教師畫像的概念，陳海建等人構建了遠程學習者畫像并證明這對個性化教學有積極作用[2] 。在技術實現方面，陳堯通過學生評教數據構建了教師畫像模塊[3] 。胡小勇聚焦的領域是精準教研環(huán)境下的教師畫像研究[4] 。在教師課堂教學領域的精準畫像研究尚屬空白。而國外針對教師畫像的研究主要是集中在針對某一個特定環(huán)境下的教師特征去采取的一些特定行為。鮮有從多模態(tài)數據的角度，針對教師教學課堂的教師精準畫像的研究。

本文從多模態(tài)數據的內涵出發(fā)，基于以往的關于教師畫像的文獻研究，提出了基于多模態(tài)數據的教師課堂教學畫像模型，利用多模態(tài)數據的特點來進行精準教學以及提供教師個性化教學服務。

2多模態(tài)數據

（1）多模態(tài)數據內涵

隨著神經科學、腦科學、學習科學研究成果的常態(tài)化應用以及腦電、多導生理儀等非侵入傳感設備便攜式、可穿戴式的發(fā)展，以生理數據為重要組分的多模態(tài)數據成為精準描繪個體畫像的新研究取向[5] 。上述數據往往來源于不同渠道，具有不同樣態(tài)，一般統(tǒng)稱為多模態(tài)數據。根據數據中所攜帶信息的特性，可將多模態(tài)數據分為生理層數據、心理層數據、行為層數據和基本信息數據四類，如圖1 所示。生理層數據是最底層的數據，反映了人體內受到刺激時的生理活動及其變化;心理層數據是人體內的心理活動數據;行為層數據是指人的外在行為表現;基本信息數據主要指的是人口統(tǒng)計學數據，數據中最基礎的組成部分。

（2）數據特點

與單模態(tài)數據相比，多模態(tài)數據能夠全方位、多視角、高效、真實的構建教師教學畫像，具有情境性、時序性、層級性和互補性等特點。

情境性：多模態(tài)數據的情境性可以更加準確地、真實地還原教學情境，能夠有效發(fā)揮出情境的多維性，使得模型的構建更加真實立體。

時序性：由于教師課堂教學是按照一定的時序來進行的，那記錄教師課堂教學的多模態(tài)數據也具有時序性，體現在教師和學習者的行為、學習資源的屬性隨著時間的變化而變化。

層級性：在教學過程中，人的認知能力和情感的變化是具有層級性的，基于此，教學也應該由淺入深、循序漸進;多模態(tài)數據的層級性還體現在對于不同年級、班級和小組的教學應該有一定的層級性。

互補性：單模態(tài)數據能夠解釋某一現象或過程，而多模態(tài)數據能夠對某一對象進行更加全面而系統(tǒng)的解釋，彌補單模態(tài)數據的單一性。

3教師課堂教學畫像的構建流程

構建教師課堂教學畫像需要用到的技術之一就是畫像技術。畫像技術是在大數據背景下產生的，目前已廣泛應用于企業(yè)的運營管理中。大數據時代用戶的信息和行為都被系統(tǒng)平臺記錄下來，這些數據背后隱藏著用戶的習慣、態(tài)度等特征，也是企業(yè)運營活動的真實記錄，如何將這些碎片化數據收集起來，通過對數據的分析，將用戶的某些特征通過可視化方式形象地展示出來，實現精細化運營和精準推送服務，這就是建立畫像的初衷。根據華東師范大學所構建的智能課堂的邏輯框架[6] ，基于多模態(tài)數據構建的教師課堂教學畫像需要遵循如圖2 所示的實現步驟。

需要明確數據獲取的來源，可以應用物聯(lián)網感知技術從教師信息管理系統(tǒng)、話筒、錄音筆、眼動儀等設備及課堂教學錄屏軟卷中進行獲取。記錄課堂教學的多模態(tài)數據分為很多方面，有表現教師特征的數據，包括教師的年齡、性別、所教授的學科及學段等信息;有教學行為數據，這些數據一般來源于教師的言語行為，非言語外顯行為，如進行板書以及通過多媒體來呈現教學內容，這些數據可以通過視頻的形式進行記錄;有教學心理數據，這些數據一般通過教師的面部表情，眼動蹤跡以及通過可穿戴設備獲取的生理信號等方面來呈現。在教師進行實際教學中需要考慮實際的教學環(huán)境條件是否能夠準確捕獲所需數據。

在采集到教師課堂教學多模態(tài)數據之后，要對數據進行預處理，因為所獲取的數據不一定全都是符合規(guī)范并且是有價值的，首先依據不同的標準對數據進行審核，篩選出符合規(guī)范的數據，之后進行數據清洗、數據集成、數據變換和數據歸約。數據清洗需要用專業(yè)的清理工具來對數據處理，是為了去除一些不完整的數據;數據集成是指把來自不同渠道收集到的教學數據整合至相同的邏輯視圖中;數據規(guī)約是對數量多且非常龐大的數據集進行歸約。由于數據有不同的類型和格式，數據變換能將數據變換統(tǒng)一成適合畫像構建的格式。通過數據清洗和預處理，可以提高數據的有效性，為后續(xù)數據特征模型的構建提供數據基礎。對教師課堂教學構建標簽體系是非常關鍵的一部分，包括教師的教學行為、教學體驗和能力水平，每個標簽下細分為不同的標簽，如能力水平下有教學成績和答疑解惑的標簽。最后一步是根據標簽體系從三個層面構建教師課堂教學畫像模型。

4多模態(tài)數據構建教學畫像模型

大數據、人工智能以及云計算等高新技術的發(fā)展使得全面刻畫教師課堂教學畫像成為可能。依據華東師范大學開放教育學院構建的教師全息數字畫像，對于教師課堂教學畫像可以從屬性層、教學層、愿景層來構建模型。屬性層負責刻畫教師的本體特征;教學層負責描繪教師課堂教學過程中教師的教學行為、生理反應、心理活動以及能力的發(fā)展變化;愿景層負責勾勒學校對教師以及教師對學生的發(fā)展期望。

（1）屬性層

教師課堂教學畫像模型的屬性層包括教師的基本特征與生命體征、教學風格與偏好、教學效能感等方面。基本特征主要指的是人口學特征和社會學特征。人口學特征包括教師的性別、年齡等屬性;社會學特征主要是指教師工作場所以及所教科目及所教學段。這類多模態(tài)數據是比較固定的，通?？梢栽诮處熑肆Y源管理系統(tǒng)中來獲得。生命體征包括體溫、脈搏、心率、血壓等，這類多模態(tài)數據是用來反映教師的健康指數的，主要是用腕表監(jiān)測得到。

教師的教學風格與偏好對教師課堂教學過程有著重要影響，這一類模態(tài)數據可以通過可穿戴設備來進行獲取，同時需要對上一層教學數據進行智能計算，從而為教師課堂教學提供更加精準地個性化教學服務。

教師的教學效能感是指教師對自己影響學生學習行為和學習成績能力的主觀判斷。這種判斷會影響教師對學生的期待、對學生的指導等行為，從而影響教師的教學表現。效能感的高低往往會影響一個人的認知和行為，這是一種比較積極的心理狀態(tài)，通過他人或自己的評價后而獲取的數據有較強的主觀性，因此這一類多模態(tài)數據可以通過腦電設備進行實時監(jiān)測，這樣使獲取的數據更具有說服力。

（2）教學層

教學層是教師課堂教學畫像的主要組成部分，并且是核心部，主要包括教師的教學行為、教學體驗、能力水平等方面。

教學行為包括課堂中通過多媒體設備對所設計的教學內容的呈現、攝像機等攝錄的言談舉止（含筆跡）以及眼動儀追蹤的眼動數據三個方面。由于目前科技的快速發(fā)展，技術的不斷進步，使得教學行為的記錄和監(jiān)測變得簡單。教學內容的呈現可以通過錄制視頻的方式進行記錄，筆記數據可以通過數碼筆來進行超聲追蹤定位，這種新型輸入設備可以精準感受到筆尖的運動軌跡、速度與壓力變化，最為真實的還原筆跡[7] 。基于眼動儀追蹤的眼動數據也是刻畫教師課堂教學畫像的重要模態(tài)數據，眼動儀可以記錄人在處理視覺信息時的眼動軌跡特征以及注視某一事物的時間和次數，甚至可以捕捉到使用者的瞳孔變化。

教學體驗是教師在教學過程中流露出的情感、認知等心理反應與感受，如教學情緒、認知負荷、注意力水平等。對于心理活動數據，我們可以用便攜式的生理儀實時監(jiān)測，比如腦電儀、心電儀和皮電儀等。對于面部表情數據，可以使用面部識別系統(tǒng)進行精準識別面部特征，并記錄下多種表情之間的變換情況[8] 。

能力水平也是描繪教師課堂教學畫像的重要模態(tài)數據，所以可以通過一些練習和測試的成績來作為教師課堂教學畫像數據。同時，可以通過大數據技術來分析教學過程中的行為和情感等，從而更加精準地展現教師解決問題的能力[9] 。對于難以用練習來進行測評的能力，如學習力和創(chuàng)造力等，則可以采取問卷的形式來定期監(jiān)測。

（3）愿景層

教師課堂教學是以學校教學計劃為導向的，同時教師的個人發(fā)展目標也將為課堂教學提供動力。將兩者的目標結合起來可以使課堂教學計劃發(fā)揮最大效用，同時使教師的教學能力得到提升。愿景層是對教師課堂教學的發(fā)展期望，關于學校以及教師的發(fā)展數據需要通過教師的自我報告數據以表單的形式進行錄入。

教師教學需求也是教學畫像愿景層的組成部分，對教師的教學需求進行分析，可以讓教師更好地做到精準教學，從而解決教師“教什么”的問題，但是“怎么教”還需進一步通過教學層和屬性層的多模態(tài)數據進行技術分析，以達到教師的個性化教學目標。

5總結

教師教學課堂畫像雖然是一個新的概念，但是其前身是對教師在課堂上教學過程和教學效果的歸納和總結，是評價教學效果和提高教學水平的一個重要方法， 這是教學過程中非常重要的一個環(huán)節(jié)。但是，傳統(tǒng)方法中大都是基于問卷或者聽課等方式進行，具有較強的主觀性，不能客觀記錄和評價教學過程。隨著神經科學、腦科學、學習科學研究成果的常態(tài)化應用以及腦電、多導生理儀等非侵入傳感設備便攜式、可穿戴式的發(fā)展，以生理數據為重要組分的多模態(tài)數據成為記錄教學過程的新的范式。通過多模態(tài)數據的廣泛使用，從客觀的角度對教師教學課堂畫像進行刻畫成為現實，從而能夠更加細致和真實的記錄課堂教學的過程。多模態(tài)數據能夠更清晰地揭示教師的教學機理與狀態(tài)，幫助教師了解自己教學過程中無形的心理認知與元認知過程。此類數據作為反饋信息反饋給教師，或許可增強教師自我調節(jié)的能力與意識，提高教學成效?；诙嗄B(tài)數據構建的教師課堂教學畫像模型對于課堂教學來說是一個很好的嘗試，為實施精準教學以及提供個性化教學服務開辟了新方向。