智慧教学实践与评价指标的相关性分析

呼 琳，徐洪华

智慧教学是深度融合了教育技术、互联网技术、大数据技术和云计算等技术的产物，是当前教育领域的研究热点。［1］［2］［3］［4］智慧教学借助新的信息化技术对传统课堂进行改革和重构，使得教师能够及时获得学习反馈信息并对教学方法和策略做出有效调整，同时可以实现教学过程全景数据采集，实现教学过程向数据驱动的转变。智慧教学是线上和线下的混合教学，包括课前、课中和课后三个阶段。通常来说，课前的自主学习和课后的复习在线上完成，课前以预习任务为主，课后做好应用与拓展，这些都是教学过程的必要组成部分。课中教学基于传统课堂形式开展，但又与传统课堂教学有很大不同，课堂教学在课前自主学习的基础之上，开展更为丰富的教学活动，进行更为深入的研究。

如何使线上学习和线下教学的优势都得到最大程度的发挥，从而有效提高教学质量是教学改革一直追求的目标。智慧教学效果如何进行科学评价以及智慧教学过程中如何做好学生学习能力与创新能力的培养，都是智慧教学研究的焦点问题。

一、智慧教学研究现状

在概念上，智慧教学目前仍没有一个统一的定义，国内许多学者从不同的角度有着不同的理解。整体而言，大家达成的共识是以建构主义学习理论作为智慧教学的指导思想，以新技术为支撑，通过变革教学方式方法，采用智慧教学活动，促进学生智慧的生成。［5］梳理智慧教学相关文献发现，研究课题主要集中在信息化技术的使用、课堂教学模式转变和教学方法等方面。信息技术与课堂深度融合的研究起步较晚，而课堂教学研究一直是研究的重点，尤其是近年来，与智慧课堂相关的实证研究急速增加。与智慧课堂研究密切相关的主题包括教学模式研究、课堂教学研究和教育信息化研究等。智慧课堂的实施大多采用混合学习方式，因为其结合了网络学习技术与传统教学方式的优势，两者互为补充，能更好地实现以学生为中心的教学模式，更好地体现教师的主导作用和学生在学习过程中的主体地位，可以大大提高学习效果和教学质量。很多学者还研究了智慧课堂的构建方法、翻转课堂、智慧课堂教学模式和智慧课堂的未来发展趋势等。［6］［7］［8］智慧课堂是一种新型教学模式，它将新技术与传统课堂进行深度融合［9］［10］，是智慧教学领域的研究热点，但研究的深度还不够，也缺少这方面的实证研究，而结合智慧教学案例进行的数据挖掘与分析就更为少见。因此，智慧教学案例和实践数据的分析对相关研究和施教者都有重要的借鉴和参考意义。

二、智慧教学实践与效果

（一）全景数据驱动智慧教学

智慧课堂环境构建包括硬件条件、软件技术和教学资源建设等。智慧教学活动分为课前、课中和课后三个部分，每个部分都由教师活动和学生活动共同组成。课前记录学习的图文内容、观看视频时长、浏览课件页数和练习自测成绩等。课中记录签到次数、弹幕次数、投稿内容、随堂测验和小组协作情况等。课后记录作业、讨论和单元考核等。智慧教学采用多元化的评价机制，评价主体包括学生和教师，学生可以进行自评和互评。评价指标包括学习投入度、参与度、学习能力和应用创新能力等。

1.课前线上自主学习

课前的自主学习是智慧教学的必要阶段，需要借助现代信息化技术在网络上实现。教师通过网络将任务发布给教学班级，平台向学生推送通知和学习内容，学生进行线上学习，通过平台进行交流和协助。通常情况下，教师推送的学习任务除了常规的课件、音视频和参考资料，还包含知识要点的检测任务。学生收到公告以后，按照要求做好预习并完成练习检测任务。智慧平台会记录学生自主学习情况并产生分析报告，教师结合课前线上学习情况、学生反馈信息和预习检测等数据分析学情，设计教学方案，调整教学策略。线上学习可以突破时空界限，学生与教师以及学生之间可以进行交流和互动。另外，在自主学习过程中，学生还可以有效利用碎片化时间进行学习。

2.课堂进行研究性学习

在面对面的课堂研究学习过程当中，教师的活动和学生的任务有序地相互作用。经过课前的自主学习，很多基础的记忆性和理解性问题已经完成，学生带着问题走进课堂。教师根据分析的学情数据，对课堂的教学过程和方案进行了微调和准备，课堂上引导教学过程，促进学生进行深入思考。在可操作的范围内，教师选择学生在课前线上学习过程中遇到的普遍性问题，创造情境并组织学生进行讨论和相互合作。教师可以参与讨论或引导协作过程。在进一步合作阶段，教师及时分配新的任务，学生以小组的形式进行探究，以进入更深层次的学习。探究学习阶段之后，教师发布随堂测试，学生在限制的时间内提交测试结果。智慧教学平台能即时反馈测试结果并生成测试结果的统计报告。教师根据测试结果进行实时点评和总结，学生则完成知识的内化过程。在有条件的情况下，针对小组的学习和探究情况，教师还可以组织学生进行自我评价、学生与学生之间进行相互评价或者教师针对个体和小组整体进行评价。因为学生在课前已经进行了必要的线上学习和讨论，所以，在智慧课堂上学生更愿意参加课上互动，表现更为积极主动，也更容易实现深度学习。

3.课后拓展学习注重提升

课后阶段的任务也是在线上完成。课后阶段教师的任务主要是制作习题作业和进行个性化辅导，学生的任务是完成作业并进行总结和反思。［5］该阶段教师根据课堂的反馈情况制定复习和拓展学习任务并通过平台推送给学生，学生在收到作业任务后，及时完成任务并将结果提交。教师收到反馈后可以进行辅导，借助智慧教学平台强大的智能统计分析功能，对学生反馈的共性问题发布针对性的讲解或练习题目，以巩固学习效果。教师也可以根据学生的个体情况推送不同的练习题目或对学生进行有针对性的辅导。学生在完成教师布置的任务后，对于个人存在的疑问，可以向老师请教或向其他同学寻求帮助。最后学生对自己的学习过程进行反思，完成知识的内化过程。课后阶段师生之间和生生之间均可以进行交流互动。

（二）构建智慧教学评价量表

结合智慧教学流程和各个阶段质量评价逻辑，以智慧教学平台为依托，采取线上与线下并重、定性与定量结合、过程性与总结性相结合的方式，从课前、课中和课后三个维度构建评价量表。该评价量表着重对学生的学习投入度、参与度、学习能力、知识迁移与创新能力四个评价指标进行监测，旨在对学习过程状态有效掌握并形成科学评价。结合课程智慧教学实践经验和智慧平台数据采集的特点，评价量表的设计涉及9 个可量化观测点（课件观看总页数、视频观看时长、练习自测、弹幕、投稿、随堂测试、作业检测、讨论互动和编程训练）。计算量化公式为课前（30%）+课中（50%）+课后（20%）。其中，课前线上自主学习阶段包括课件观看总页数（30%）、视频观看时长（30%）和自主学习练习自测（40%）；课上研究学习阶段包括随堂测试（40%）、弹幕互动（20%）和投稿与提问（40%）；课后扩展学习阶段包括课后作业检测（30%）、讨论互动（30%）和编程训练（40%）。

（三）智慧教学实践与效果

在计算机基础与程序设计课程中进行了智慧课堂教学实践。教学过程分为课前自主学习、课中研究学习和课后拓展学习三个阶段。课前教师制作教学素材、发布教学资源，并根据学习反馈情况制定教学方案。学生根据教师推送的教学资源和学习任务进行自主学习，可在线进行交流并记录学习心得。在课上的研究学习阶段，学生整理问题提出疑问，教师根据学生提出的问题进行归纳整理，确定共性问题并创设情景，有条件地开展协同教学过程，学生参与互动，进行协同学习。在这个过程中，教师根据学生的交流和反馈情况，适时地布置新的任务并对学习过程进行引导，学生进入深层次的合作探究过程。在教学任务完成之后教师发布课堂的测试任务，学生按照要求限时提交结果。最后，教师根据反馈情况进行实时点评，学生则完成知识的内化过程。在课后的拓展学习中，教师布置作业或根据学生差异进行个性化辅导，学生完成任务并进行总结与反思。

从智慧课堂与传统课堂考试成绩的对比来看，智慧教学课堂的平均成绩更高，学生的优秀、良好和中等成绩占比都要高于传统课堂。从成绩的整体分布来看，智慧课堂教学的成绩符合正态分布，并且高分数段的占比更优，更符合理想化的成绩分布趋势。另外，智慧教学课前进行的自主学习和预习反馈有利于教师提前掌握学情，做到精准施教；课上互动数据实时呈现，学生表现积极主动；课后兼顾学生差异，实现个性辅导。

三、评价指标的相关性分析

（一）学习投入度、参与度与考试成绩的相关性分析

使用SPSS 软件，对实施智慧教学的两个课堂，共计153 名学生的行为数据进行分析。学生自主学习投入度、课堂互动的参与度与课程考试成绩之间的皮尔逊相关性检验结果显示，投入度与考试成绩，投入度与参与度的相关性系数分别为0.589 和0.563，参与度与考试成绩的皮尔逊相关系数为0.872，后面两者具有强相关性，并且它们都是在0.01 水平上显著相关。这说明学习热情高涨的学生，更愿意积极主动地参与互动，其考试成绩更高。学习投入度高的学生，更愿意参与课堂活动与互动，并且学习成绩也更好。该数据分析结果表明，学生增加学习投入并积极参与交流互动，有利于提高学习成绩。建议教师设计具有趣味性和互动性强的学习任务，激发学生的学习兴趣，调动学生学习的积极性和主动性，促进学生的自主学习并进行有效互动。

表1 学习投入度、参与度与考试成绩之间的相关性

（二）学习能力、创新能力与考试成绩的相关性分析

对学生的学习能力、知识迁移与创新能力和考试成绩相关性进行分析。其中，学习能力评价包括课前自测、课中随堂检测和课后作业检测三个观测点。创新能力与学习能力，创新能力与考试成绩的皮尔逊相关性系数分别是0.501 和0.521，这说明学习成绩好并不一定创新能力就强，这跟学生的学习方法、学习效率和思维方式都有很大的关系。另外，还存在思维活跃的学生但其学习目标不清晰的情况。学习能力与考试成绩的皮尔逊相关系数为0.87，二者具有强相关性，这说明学习主动性强并且会学习的学生，考试成绩更高，这一点与学习投入度、参与度和考试成绩相关性表现一致。该数据分析结果表明，教师在设法提高学生学习成绩的同时，还应该对学生加强引导，关注知识迁移与创新能力发展，实现学生综合素质的提升。

表2 学习者的学习能力、知识迁移与创新能力与考试成绩相关性

（三）线上学习与线下学习相关性分析

混合教学的实施过程是将新技术与传统教学进行深度融合，借助智慧教学工具和平台实现对教学过程全景数据的采集与记录。教师通过对课前预习、课中互动和课后拓展各个阶段的数据进行挖掘分析，动态调整教学过程，实现教学效果的最大化。课前的自主学习与课后的拓展学习均在线上完成，课堂的教学任务则根据具体情况主要在线下完成，灵活利用智慧教学平台组织并引导学生完成即时发布的学习任务。线上学习与线下学习的皮尔逊相关系数为0.885，二者具有强相关性，且在0.01 水平上显著相关（见表3）。该数据分析结果表明，线上学习与线下学习可以优势互补。因此，在智慧教学实施过程中应充分发挥线上与线下优势，在两者共同作用下提高学习效果与教学质量。

表3 线上学习与线下学习相关性

智慧教学作为一种新型教学模式，将新技术与传统课堂深度融合，实现以学生为中心的教学目的。在智慧教学过程中，对课前的学情数据、课中的互动数据和课后的反馈数据进行挖掘与分析，促进教学过程向数据驱动转变。从教学实践效果来看，智慧课堂有效促进了学生的自主学习和互动交流，学生的课堂表现更为积极活跃，考试成绩得到显著提高。

基于智慧教学过程采集的全景数据，对评价指标相关性进行分析的结果显示，学生增加学习投入并积极参与交流互动有利于提高学习成绩，教师设计具有趣味性和互动性强的活动任务，能够激发学生的学习兴趣，调动学生学习的积极性和主动性，有效提高教学质量。此外，充分发挥线上学习与线下教学的优势有利于提高教学实效。研究结果还显示，学习能力好的学生，其知识迁移与创新能力不一定强，因此，教师在重视提高学习成绩的同时，还应该加强对学习过程的引导，注重知识迁移与创新能力培养，从而促进学生综合能力的全面提升。