《基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用》.中国电化教育.2021.09.华中师范大学

一、引言：人工智能->美国政策->国内政策；·智能教学环境->课堂教学行为分析->探究课堂教学活动，帮助教师反思获得实践性知识，促进课堂教学质量提升->传统行为分析方法自我报告、人工观察->主观性强，费时费力，样本量小。本文提出课堂教学行为分析智能分析模型。

二、相关研究（一）人工智能的教育应用研究；1.智能在线学习平台（MOOCs），2.智能教育助理（ITS）3.智慧教室，4.智能校园。（二）课堂教学行为分析方法研究：1.传统课堂教学环境分析，2.信息化教学环境分析，3.智慧教室阶段分析。

三、课堂教学行为智能分析模型研究

（一）数据采集与存储、二)行为建模与计算、三）智能服务模块、四）教育教学理论与人工智能技术标准、五）信息安全和隐私保护

四、课堂教学行为智能分析模型的应用探讨

（一）数据采集与存储；二）行为建模与计算（具备相应的计算方法与判定标准）、三）智能服务

五、结语：人工智能技术可以以新方式来看待课堂与教学。

读后感：所有有关教学分析、教学行为分析的文章都面临着一个本质的矛盾，研究的出发点是分析课堂互动行为，这种分析很好，很炫酷，能够给人耳目一新的感觉。但是本质上解决了什么问题？这些数据反馈给了谁？反馈的效果如何？教师是否接受了反馈？教师是否根据相关视频更改了自己的教学过程？究竟什么样的课程适合于什么样的学生和教师？都是目前教学行为分析研究中无法解决的问题。

从交互模式上来讲，教师教学虽然是一种师-生公开的多人交互，但是这个过程却有着明确的主导-被动的位置。因为教师作为课堂的权威和主导，学生为被动的听课、应答教师的指令，所以即便是一个群体，其行为却可以被视为与教师交互的个体进行分析处理。除此之外，教师授课有着相当强的私密性，除非提前进行知会的展示课，在授课过程中有访问者听课都会让授课人有不同程度的尴尬。而提前知会教师，又会让教师改变常规的教学设计，对课程进行优质化处理，造成“展示课不是常规课”->“对于展示课的分析与教师日常授课无关”->“常规课无法改变学生成绩”的结果。

从授课内容上来讲，出于课堂环境的复杂性，教师采用何种教学方式、特定内容的教学是否存在一种更好的教学方式都是非常值得商榷的内容。变量的考虑是在 教师掌握的教学方法之内，以教师的教学能力 X 学生生源情况 X 学生特征 X 授课内容 =最后得出的课堂教学方案。同样一节课以满堂灌的讲授，或者小组讨论，或者探究为主的活动设计，都要依靠以上情况的综合考量，才有可能选择出最有效的解决方式。但是值得指出的是，在常见的校本教研过程中，教师、校内专家甚至区域专家所给出的建议往往并不一定最有效的。基层学校也经常会出现多位专家给出截然不同的方向，A专家要求任课教师用信息技术解决，B专家却要求任课教师使用异质分组，而本校的C领导有可能在不同的时段提出更奇怪的改进建议。

从数学的角度来看，变量越多，模型本身就越复杂。我们可以精确的预测单摆的运行轨迹，但是三摆甚至双摆就属于混沌系统，无法进行准确的预测。而课堂授课的干预变量已经远远超出简单的模型。也符合混沌系统的三个要求，即１.对初始条件的敏感依赖；２.拓补传递性；３.密集的周期轨道。可能很多新手教师都有教授平行班的经历，自己精心准备的课程在两个相类似的班级教授，得到了完全不同的两种结果。而造成这种结果的原因，也就是“初始条件”是教师自己没有意识到，甚至通过视频回顾都很难找到的。因此，我们可以说虽然授课的结果是可以被我们大致预判的，但是课堂环境系统是一个非常复杂而且难以预判混沌系统。在很多情况下，我们甚至不能用简单的数理逻辑去推断如何提升一节课的授课效果。

然而，虽然授课过程与教学行为是混沌且充满变数的，课堂教学的结果却往往是固定，且可预期的。这种可预期性主要依赖于课堂的主导者——教师的行为。教师所预备的教案和教学设计往往存在较强的鲁棒性，一定要达到自己所期望、所诠释的结果。从这个角度来看，就不难理解为什么绝大多数教师都会选择讲授型的授课为主：讲授型的授课容错率最高，无论授课过程中遇到什么样的异常情况，教师都可以把自己准备好的内容传授完。而小组合作、研讨汇报几乎是教师最害怕的一种授课方式，课堂行为和走向几乎完全由学生操控，将大量的时间交给学生去研讨，教师无法控制课堂走向，整节课如果出现错误和问题，则没有挽回的余地。任课教师很容易去准备一节练习或者讲授课，这种单方面的表演尽管可以强行插入提问－回答作为交互，一旦一个学生回答不理想，换一个学生再回答即可。但是小组协作就涉及到了小班额、教师精力分配、学生分组类型、学生讨论有效性等一系列的问题，虽然有可能造成更好的授课效果，但是对于教师来说需要付出不止两倍的精力去准备。Keith.Sawyer所倡导的“教学即兴”其本质也是为不同的教学情况准备不同的应变情况，最终将教学拉回教师所预期的轨道上来。

这种教学行为的视角也在很大程度上解释了为什么预先录制好的视频课程，虽然可以暂停、可以重播、可以非即时答疑，但是却不能替代面对面教学的过程。因为学生产生的疑惑不会得到即刻的解答，在整个听课过程中，学生一旦跟不上教师授课的思路，就有可能从这一点上中止自己的学习行为。网络课程，即便是在疫情后的视频课程，其最令人诟病的地方依然在于学生无法获得及时和有效的问题反馈，教师无法从屏幕上判断学生的学习状态。而优秀的教师、优秀的网络课程之所以能够吸引人，因为授课教师在自身强大的教学经验下，在课堂教学合适的位置大量的采用了预设问题-自问自答-展示结果。在这一点上，教师授课过程和相声的表演形式有极高的相似度。（可拓展）

从教师个体能力上来讲，

教学分析首先要提供给有需求的教师，这些教师要有内部提升的动机。