基于行為量化聚類的教師線上教學(xué)行為研究*

王傳安，周麗麗，李 堃

(安徽科技學(xué)院 a.信息與網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院；b.生命與健康科學(xué)學(xué)院，安徽 滁州 233100)

1 引言

隨著信息化的發(fā)展，線上教學(xué)成為現(xiàn)代教學(xué)改革的潮流.尤其在疫情時期，線上教學(xué)已然成為教學(xué)新常態(tài)，也成為停課不停學(xué)的重要教學(xué)保障[1].線上教學(xué)并不只是單純的進(jìn)行線上學(xué)習(xí)，本質(zhì)上是利用互聯(lián)網(wǎng)的便利性，將傳統(tǒng)的線下課堂教育模式數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)不受時空限制的教學(xué)模式[2].而為保證和完善線上教學(xué)效果，則需要通過對線上教學(xué)中的線上教學(xué)行為進(jìn)行采集，并分析教學(xué)行為有效性，從而為線上課堂教學(xué)效果提供保障[3].

研究認(rèn)為，近年來興起的大規(guī)模在線教學(xué)將對大學(xué)教學(xué)改革產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，在后疫情時期，在線教學(xué)改革應(yīng)繼續(xù)引向深入[4-5].目前，教師線上教學(xué)行為研究處于初始階段，已有的一些研究成果聚焦于影響教師教學(xué)行為的因素及教師信念等方面[6-9]，教師線上教學(xué)行為細(xì)化描述及定性量化方面的研究幾乎處于空白.唐琳等人[10]利用 Stallings 課堂教學(xué)觀察系統(tǒng)，通過計算教學(xué)活動、課堂管理、非教學(xué)活動三類教學(xué)行為信息熵，量化課堂教學(xué)，構(gòu)建教師教學(xué)信息熵多維評價模型，從而為教師教學(xué)提供客觀公正的評價.程云等人[11]在探討課堂教學(xué)行為的交互深度基礎(chǔ)上，提出了教師教學(xué)行為交互深度量化分析的過程模型.然而，這些教學(xué)行為分析統(tǒng)計法主要應(yīng)用在傳統(tǒng)課堂教學(xué)評價中，無法直接應(yīng)用到線上教學(xué)活動中.因此，本研究在對教師線上教學(xué)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分量化的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建動態(tài)化的教學(xué)行為問題模型，采用距離聚類分析法對教學(xué)行為進(jìn)行分類研究，并探究不同教師教學(xué)行為及差異性，以及不同教學(xué)行為對學(xué)生學(xué)習(xí)的影響.

2 教師線上教學(xué)行為定量分析

線上教學(xué)行為數(shù)據(jù)獲取是分析和挖掘教學(xué)活動規(guī)律的前提，當(dāng)在線教學(xué)活動數(shù)據(jù)集的行為特征屬性較多時，選擇有效的行為特征并進(jìn)行高效的行為量化，可大大提升計算的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提升分類研究性能.本部分在對線上教學(xué)活動分析的基礎(chǔ)上，給出教師線上教學(xué)行為描述方法，并對各行為進(jìn)行了量化處理.

2.1 教師線上教學(xué)行為描述

在借鑒分析Stallings 課堂教學(xué)觀察系統(tǒng)的基礎(chǔ)上[12]，結(jié)合線上教學(xué)過程中教師教學(xué)行為特性，將教師課堂教學(xué)行為分解如表1所示.

表1 教師線上課堂教學(xué)行為分解表

2.2 教師線上教學(xué)行為量化

2.2.1 課前引導(dǎo)行為

教育規(guī)劃綱要中明確指出教育要以人為本，尤其線上教學(xué)更要注重學(xué)生的深入?yún)⑴c，突出學(xué)習(xí)主體的自我感悟與發(fā)現(xiàn)，而有效的課前引導(dǎo)可以讓學(xué)生更大地發(fā)揮自己的能動性、積極性.因此，教師在課前應(yīng)對學(xué)生相關(guān)背景知識進(jìn)行了解與預(yù)測，以線上授課內(nèi)容為基點(diǎn)，利用學(xué)生已有知識和認(rèn)知空白創(chuàng)設(shè)問題情境，引導(dǎo)學(xué)生帶著問題主動學(xué)習(xí)與主題相關(guān)的線上學(xué)習(xí)資源，布置教學(xué)視頻觀看任務(wù)等.文中將教師課前發(fā)布學(xué)習(xí)任務(wù)次數(shù)及線上學(xué)習(xí)資源導(dǎo)航情況作為教師課前引導(dǎo)行為量化指標(biāo)：

(1)

式中N為某門課程線上教學(xué)次數(shù)，Mi為第i次線上教學(xué)中學(xué)生需要掌握的知識點(diǎn)數(shù)，ki和li分別為第i次線上教學(xué)前教師發(fā)布的學(xué)習(xí)任務(wù)數(shù)和資源導(dǎo)航數(shù).

2.2.2 線上課堂組織行為

有效的課堂組織是保障教學(xué)效果的重要因素，尤其線上教學(xué)過程中，由于教與學(xué)在時間或空間上相分離，導(dǎo)致無法對學(xué)生的到課情況進(jìn)行有效的監(jiān)督，特別是一些學(xué)習(xí)主動性較差的同學(xué)，經(jīng)常會出現(xiàn)遲到、早退及曠課情況，甚至還會出現(xiàn)只“掛機(jī)”不上課的情況.因此，教師多角度不定時的進(jìn)行點(diǎn)名簽到，是一種保障出勤率及避免學(xué)生掛機(jī)的有效組織方式.為此，文中將教學(xué)過程中課前簽到和課中隨機(jī)點(diǎn)名的情況作為教師線上課堂組織行為量化指標(biāo)：

(2)

式中ni為第i次線上教學(xué)中教師點(diǎn)名次數(shù).

2.2.3 線上引導(dǎo)行為

線上教學(xué)過程中，學(xué)生對教師發(fā)起的提問和討論話題都會積極參與，教師的觀點(diǎn)、建議和及時指導(dǎo)反饋不但可以引導(dǎo)學(xué)生自主思考問題，同時對學(xué)生參與課題活動的積極性有著重要影響.因此，線上教學(xué)過程中教師要充分發(fā)揮調(diào)控引導(dǎo)作用，對重要的知識點(diǎn)進(jìn)行針對性提問或發(fā)布討論話題，并及時給與指導(dǎo)總結(jié)，可充分調(diào)動師生交互的積極性，提高學(xué)習(xí)效率.文中，將教師線上授課過程中提問頻率及話題數(shù)作為教師線上引導(dǎo)行為量化指標(biāo).

(3)

pi和qi分別表示第i次線上課堂中針對性提問次數(shù)和話題數(shù).

2.2.4 師生交互行為

線上教學(xué)本質(zhì)上是將傳統(tǒng)的線下課堂教育模式數(shù)字化，這種教學(xué)模式突破時空限制，極大提高了學(xué)習(xí)的便利性.但無論是傳統(tǒng)的線下課堂教育，還是線上教學(xué)，師生互動都是提高學(xué)習(xí)效率的重要因素之一.傳統(tǒng)課堂教育中學(xué)生可以隨時與教師交流或課間向教師請教以解決學(xué)習(xí)中遇到的問題，而線上教學(xué)中，由于時空隔離導(dǎo)致師生無法面對面交流，因此線上答疑或回帖互動則成為師生互動過程中不可或缺的教學(xué)行為.因此，文中將線上教學(xué)過程中教師線上答疑次數(shù)和回帖數(shù)作為教師答疑交互行為量化指標(biāo)：

(4)

其中K為整個課程線上教學(xué)中教師答疑次數(shù)，Ai為第i次線上課堂中的學(xué)生發(fā)帖數(shù)，ai為教師回帖數(shù)，μ為教師延遲回帖或一次性回復(fù)多次線上教學(xué)中的多個帖子的懲罰因子，μ值的量化表達(dá)式可表示為：

(5)

式中表示ai個教師回帖中不是回復(fù)第i次線上課堂發(fā)帖的回帖數(shù)，tj為布爾值數(shù)據(jù)，若第j個教師回帖超過給定的時間閾值，則為1，否則取值0.

2.2.5 課后任務(wù)反饋行為

為鞏固線上課堂教學(xué)所學(xué)的知識點(diǎn)，教師經(jīng)常布置相應(yīng)的作業(yè)或單元測試任務(wù)，并及時進(jìn)行批改和反饋，這樣不但可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中存在的不足，還可起到自我教學(xué)修正作用，以持續(xù)改進(jìn)教學(xué).文中將教師課后作業(yè)和單元測試批閱反饋情況作為課后指導(dǎo)反饋行為的量化指標(biāo)：

(6)

其中vi與wi分別為作業(yè)和單元測試批閱批改情況，均為布爾值，若已批閱并反饋值為1，否則值為0.τ為作業(yè)批量打分懲罰系數(shù)，其量化值可取值為批量打分學(xué)生數(shù)占總學(xué)生數(shù)的比例.

3 教師線上教學(xué)行為分類研究

3.1 線上教學(xué)行為分類模型

由于教學(xué)過程中存在不定的行為變化，教師可能會隨著教學(xué)內(nèi)容、學(xué)情變化等而改變教學(xué)行為，傳統(tǒng)的經(jīng)驗公式和靜態(tài)分類方法很難清晰描述.因此，教師行為分類模型的構(gòu)建，不僅要考慮整體性、科學(xué)性，還要考慮行為分析的時效性和動態(tài)性.文中借鑒面向數(shù)據(jù)資源的知識表示理論和表示方法，采用四元組(U,βt,V,F)對線上教學(xué)過程中教師產(chǎn)生的教學(xué)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行形式化表示，其中U表示學(xué)習(xí)者集合，βt表示t時刻的行為特征集合，V表示教師教學(xué)行為類型，F(xiàn)表示U×βt→V的信息函數(shù).

3.2 線上教學(xué)行為聚類分析

由于目前對于教師線上教學(xué)行為分類的研究還處于初步研究階段，無法采用傳統(tǒng)的基于給定聚類中心的近鄰聚類算法進(jìn)行聚類.為解決上述的分類問題，文中借鑒數(shù)據(jù)場理論[13]，將教學(xué)行為數(shù)據(jù)看作成空間數(shù)據(jù)點(diǎn)，在聚類個數(shù)未知的情況下采用快速聚類算法[14]，進(jìn)行教學(xué)行為分類，其算法的核心步驟是：

?i=∑jρ(rij-rd)

(7)

其中，rij為數(shù)據(jù)點(diǎn)i與數(shù)據(jù)點(diǎn)j間的距離，rd為截斷距離；若rij

(8)

實(shí)驗過程中,將筆者所在學(xué)校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺上采集到的18 033條線上教學(xué)數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)集.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清理后，按教職工號為主鍵進(jìn)行分類整理，最終獲得522名教師的有效線上教學(xué)行為數(shù)據(jù).采用文中第二部分所提方法對教師線上行為數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，并采用快速聚類法進(jìn)行聚類，為避免數(shù)值差異過大引起結(jié)果誤差，在聚類分析中對數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理，結(jié)果如表2所示.

表2 教師線上教學(xué)行為聚類情況

3.3 不同背景的教師線上教學(xué)行為分析

不同背景的教師，線上教學(xué)過程中表現(xiàn)出的教學(xué)行為也會表現(xiàn)出一定的差異.分別以性別和年齡為分類統(tǒng)計變量進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，46.4%的女性教師線上教學(xué)過程中采取互動式教學(xué)，其人數(shù)比例遠(yuǎn)高于男性教師，而61%以上的男性教師采用以管理為主的教學(xué)形式.不同年齡段的教師在教學(xué)方式上也不盡相同，年齡在35歲以下的教師更偏向于互動教學(xué)，但同時，低于參與度的人數(shù)比例也遠(yuǎn)高于其他年齡段的教師，出現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象.隨著年齡段的增加，線上教學(xué)過程中采取管理為主的教師人數(shù)比例出現(xiàn)遞增的現(xiàn)象，尤其是55歲以上的管理型教師人數(shù)比例達(dá)到了86.6%，具體結(jié)果如表3所示.

表3 不同背景教師的線上教學(xué)行為

3.4 不同教學(xué)行為對學(xué)生的影響

無論是采取傳統(tǒng)課堂教學(xué)還是線上教學(xué)模式，教師有效的教學(xué)行為是保證課堂教學(xué)效果的有力因素.不同類型的教學(xué)行為對學(xué)生學(xué)習(xí)產(chǎn)生的影響不盡相同，同時，學(xué)生對教學(xué)的滿意度差異也會比較大.互動型教師在進(jìn)行有效的在線教學(xué)管理的基礎(chǔ)上，積極引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行師生互動，不但有利于營造良好的教學(xué)環(huán)境，還可調(diào)控師生關(guān)系，從而激發(fā)學(xué)生線上學(xué)習(xí)的自主性.統(tǒng)計結(jié)果顯示，絕大部分互動型教師所在班級學(xué)生的主動參與互動的人數(shù)比例都在85%以上，同時，70%以上的互動型教師獲得的學(xué)生評教分超過95分.但值得注意的是，互動型教師在評教得分上存在明顯分化現(xiàn)象，評教分90分以下的互動型教師人數(shù)也最多，這從側(cè)方面反應(yīng)，部分年輕教師雖然很注重課堂互動，但是在教學(xué)方法、教學(xué)管理等方面經(jīng)驗欠缺，導(dǎo)致學(xué)生滿意度較低.管理型教師對課堂組織和課堂管理把控較好，學(xué)生主動性也相當(dāng)較高，所在班級學(xué)生主動參與互動的人數(shù)比例集中在80%左右，且評教得分未存在明顯分化現(xiàn)象，大部分得分在92分到95分之間.低參與度型教師所在班級學(xué)生主動參與互動的人數(shù)比例最低，90%以上的互動型教師所在班級學(xué)生參與互動率低于80%.不同教學(xué)行為對學(xué)生的影響，具體統(tǒng)計分析結(jié)果見圖1所示.

圖1 不同教學(xué)行與學(xué)生間的影響關(guān)系

此外，值得深思的是低參與度型教師評教得分未出現(xiàn)明顯普遍低分現(xiàn)象，45%以上的教師評教得分超過95分，只有不到10%的教師評教得分低于90分.造成該現(xiàn)象的主要原因可能有以下兩個方面：首先，低參與度型教師在教學(xué)中既不布置較多的教學(xué)任務(wù)，也不嚴(yán)格要求學(xué)生完成任務(wù)，學(xué)習(xí)主動性好的學(xué)生有了一定的學(xué)習(xí)自由度，而動力型困難學(xué)生不關(guān)心學(xué)習(xí)過程只關(guān)注最后的課程成績，導(dǎo)致給教師的評教分較高.其次，部分低參與度型教師線上教學(xué)過程中采用視頻直播的方式進(jìn)行教學(xué)，而不是完全的“放羊”式教學(xué)，因此這部分教師的評教得分也較高.

4 小結(jié)

文中以在線教育環(huán)境下教師教學(xué)行為研究為落腳點(diǎn)，采用四元組表示方法將教師產(chǎn)生的教學(xué)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行形式化表示，建立教學(xué)行為分類問題模型，將教師教學(xué)行為研究問題轉(zhuǎn)換為教學(xué)行為多分類問題.為解決該多分類問題，在教師教學(xué)行為描述的基礎(chǔ)上，對教師的課前引導(dǎo)行為、線上課堂組織行為、線上引導(dǎo)行為、師生互動行為及課后任務(wù)反饋行為進(jìn)行了細(xì)分量化處理，并采用距離聚類分析法對教學(xué)行為進(jìn)行分類研究.為驗證文中所提方法的有效性，選取了安徽科技學(xué)院網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺中的在線課堂數(shù)據(jù)作為研究實(shí)例，將采集到的教學(xué)行為數(shù)據(jù)作為實(shí)驗樣本進(jìn)行驗證.結(jié)果表明，文中所提方法可有效判別教師教學(xué)行為類型，還可進(jìn)一步分析出不同教學(xué)行為對學(xué)生的影響.

目前各學(xué)校的數(shù)字化校園平臺中保存著大量的用戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記錄著教師的幾乎所有線上教學(xué)操作情況.本研究通過對教師的在線教學(xué)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀結(jié)構(gòu)劃分，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對行為進(jìn)行量化與聚類，尋找其隱含模式，并結(jié)合可視化教學(xué)反饋系統(tǒng)，及時掌握教師在線教學(xué)的整體情形，以促進(jìn)在線教學(xué)效果及教師自身的教學(xué)水平提升.此外，對于教育管理者來說，行為聚類分析結(jié)果對教師在線教學(xué)的有效干預(yù)提供重要參考，同時對高校數(shù)字化教學(xué)平臺建設(shè)的更好實(shí)施具有重要的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)價值.