CSMS给课堂做“磁共振”　大数据赋能精准化教学

陆素娥　陈燕纯　许世红

摘   要：课堂教学智慧评价系统（CSMS）是一款利用人工智能进行自动评估的大数据分析式教学评估工具。利用CSMS开展课堂教学智慧评价，实现快捷而完整的课堂整体评价，让教师整体把握课堂；对课堂中教师的主导作用与学生的主体活动进行真实而清晰的剖析，优化师生互动；对学生的学习行为进行精准而有效的分析，促进思维激发。CSMS大数据支持下的课堂教学评价，为优化课堂开展精准化教学，为学生和教师发展都提供了更多的可能性。

关键词：小学数学；课堂教学评价；大数据分析；精准化教学

中图分类号：G623.5   文献标识码：A   文章编号：1009-010X（2023）19/22-0078-05

课堂教学智慧评价系统（简称 CSMS）是一种运用人工智能实现自动评分的大数据课堂测评工具，基于CSMS的课堂AI评价，犹如给课堂做了个全身透视的“磁共振”。CSMS利用精确分析技术，对课堂教学中放射能量的两大主体——教师、学生进行全方位的“扫描”，有效检测教师、学生各自在课堂中的活性中心以及两者产生的相互作用，能让教师对课堂进行精准诊断，促进教师积极改进教学策略，实现课堂教学的优化。

本文以教师A执教的“速度、时间与路程”为例加以介绍，该课选自人教版四年级上册第4单元“三位数乘两位数”的第六课时。本课时有两个教学要点：一是学生基于原有感性认识和生活经验，理解并概括出“速度”的内涵；二是学生通过解决相关的行程问题，自主探究速度、时间和路程的关系，构建数学模型，并解决生活中的一些实际问题，在此过程中发展推理意识、模型意识、应用意识。课堂教学流程见图1。

一、CSMS通过快捷的课堂教学“全扫描”，助力教师把握课堂整体结构

传统的人工课堂教学行为分析方法受制于主观局限性，总会出现局部评价放大而整体评价不足的问题。CSMS根据课堂音视频自动生成课堂大数据分析报告，既快捷客观又全面精准。CSMS给出的AI评价，犹如给课堂做个“全身扫描”，有助于教师清晰了解课堂每一模块的优势与不足，并根据反馈做出快速调整，优化课堂教学。

（一）CSMS测前的个性化教学反思

为对比检验CSMS课堂教学评价的实用性，教师A首先在测评前进行了课例复盘并反思课堂教学，主要有三大亮点：1.学生在课堂上能基于已有经验，自主且充分地展开探索，展现了学习自信；2.学生在课堂上经历了数量关系提炼、归纳与应用的全过程，获得良好的学习体验；3.课堂落实了解决问题过程中的两次转化，一是从实际情境中抽象出数学问题；二是将抽象出的数学问题在实践中加以检验和运用，学科素养导向鲜明。

另外有三个地方可以做得更好：一是关于“速度”的内涵，虽然已让学生了解不同交通工具的行驶速度，但还可以把素材价值扩大化；二是关于学生的学习方式，适当开展合作学习；三是关于学生主动思考，应重视给予学生质疑问难的机会。

（二）CSMS呈现的课例整体评价

本课例视频上传到CSMS平台后，自动生成教学大数据分析报告。报告分为课堂概要、互动交流、思维激发三大部分，如图2。课堂整体表现是由9个指数构成的雷达图，其中目标定位、课堂艺术、思维激发、评价反馈、整体发展、合作交流、学习体验这7个指数值均接近满分10分；课堂调控、目标达成则约8分左右，本節课总分约95.8分。根据9个指数的具体细化指标，报告进一步指出，本课例展现出学生学习风格的多样性，教师能兼顾学生的多种学习方式，学生在课堂中得到充分表达；教师在本堂课展现擅长分析抽象，做事有条理，务实冷静的个性风采，在课堂调控方面，偏向严厉。图3则呈现的是课堂整体表现下相对应的课堂主要特点。

（三）机器自动化分析的三大突出优势

一是快捷精准。从上传课例视频到生成完整的大数据报告只需约30分钟，传统课堂教学评价无法比拟。常规打磨一节课例，通常要集中开展多次研讨，不仅耗时耗力，每次研讨还都受制于评课者主观能力与意识，很难达成对课堂全方位的评价。教师A研讨本课例时，先是用40分钟复盘课例，再结合教学设计与课堂组织情况进行简单反思，总耗时约2小时。然后阅读CSMS大数据报告，立即了解到“课堂调控”“目标达成”这两方面存在改进空间，真是非常便捷精准。

二是全面先进。CSMS九个评分领域涵盖40 个细项指标，内涵丰富，同时又聚焦批判思维、交流、合作、创新思维，关注课堂核心素养培育，其评价的全面性和先进性有助于教师规范课堂教学，明晰课堂改进方向，为教师快速提升自己的教学技能或转变教学风格提供了目标与可能性。为了验证CSMS的课堂测评功能的性能，教师A上传了另外3节课例，以比对数据间的差异。表1是3节不同课例CSMS 测评后生成的“课堂整体表现”对比图，其中“课堂调控”“目标达成”均相对略低，这为教师A反思改进教学方式方法，有针对性地优化课堂教学，指明了努力方向。

三是客观公正。教师A从教23年，已形成较固定的教学风格，在把握教材、组织课堂教学、引导学生开展学习活动等方面经验丰富，“课堂整体表现”雷达图客观准确地呈现出教师A的教学水平。本课例中，教师A组织学生围绕“速度”“时间”和“路程”三个量的定义以及关系展开3个层次的构建活动，教学过程师生均在常态的教学场景中进行，没有受到特殊因素影响，学生紧紧围绕本节课的主题开展活动。从报告中“教学效果序列分析”（图4）的指标“师生发言度正相关度”均活跃在0.5～1之间，可以反映学生参与学习的集中度。课堂中教师A仍然是秉承一贯的教学风格，课堂用语语速较快，但会给予学生充分的发言机会，重说方法明算理。CSMS通过课堂音频分析收集大数据，客观记录每个时间节点学生“最长单个学生发言”分别是14.9秒、24.8秒、68.2秒、37.6秒，在报告中 “课堂特点”部分客观反馈出教师A的教学风格为偏向严厉，课堂整体呈现理性氛围，也确实与客观事实相符。

二、CSMS真实清晰地“局部透射”课堂教学，助力教师优化课堂互动

我们只有通过透视课堂教学中教师的教与学生的学以及师生互动的质量，才能找到精准优化课堂的根源。这就好比用“磁共振”给身体做个局部的增强扫描一样，通过透射数据看体质。CSMS突出进行了教师、学生以及师生互动的大数据分析，从细节上帮助教师洞察课堂师生互动的成因与成效，设定更为精准的优化课堂的策略。

（一）CSMS透射“教师怎样教”

教师是教学过程中的组织者，也是课堂教学的引领者，最重要是整个课堂的主导者。教师的教学行为会直接影响学生的学习方式，产生相对应的师生互动方式，衍生课堂学习效果。CSMS测评教师的教的细节指数包含：教师讲话总时长、授课语速、语言凝练度、积极话语次数、情感饱满度、课堂负极氛围、想象力、思维激发、强化记忆倾向、常用口头禅、知行教学风格等11个参数。教师A了解到关于教学艺术方面，在课例中课堂引导积极乐观、语言精炼、语速适宜、富于想象力，在关注学生全体方面，能够均衡照顾到各类不同学习风格的学生。

通过细细解读CSMS “扫描”下的教师教学行为的大数据，教师A发现自己在指数“授课语速”上每分钟达到242字，而相关的“情感饱满度”却只有0.19分，比最低标准0.20分还要低，甚至在“课堂负极氛围” 数上分值达到57分，远远超出参考范围19～30。对照指数标准以及复盘课例，教师A领悟到在本课例的教学中，教师虽然用激情彭拜的语言组织课堂教学，但却忽略了在提问后，给学生及时评价反馈的时间，特别是鼓励和认可学生的语言反馈占比较少，会让学生在课堂中产生压抑情绪。这启示着教师A今后应在课堂加大激励性语言的使用、增加与学生互动等方面做出调整，提升课堂调控能力。

（二）CSMS透射“学生怎样学”

学生是课堂的主体，学生怎样学，决定了他们在课堂上学得怎么样。CSMS测评学生的课堂反应主要从发言情况、情感体验、知行学习风格3个指标收集数据做出分析。如表3，学生发言很活跃，发言达到209人次，且时长在10～30秒能够充分表达观点的有17次；在情感体验方面，学生显示了正极情感。反思本节课的教学，联系平时较为严格的教学风格，教师A以后应该多营造轻松和谐的学习氛围、减少封闭性问题、提升问题的思维性等方面要作出优化，促进学生有质量地学习。

（三）CSMS透射“师生互动”质量

课堂上，教师的启发性与学生的话题性保持统一，将体现师生互动的一致性、契合性，更能反映教师课堂调控能力的高低。CSMS测评利用弗兰德斯（FIAS）互动分析、“问——答——评”结构（IRE）互动分析、教学活动类型（影响S-T模型）分析反馈“师生互动”效果。通过3组数据，教师可以分析课堂中师生互动的质量、互动类型等。本课例的弗兰德斯互动分析指标中（表4），“启发性”“教师正面回应学生”做得非常出色，但“学生发问”表现最弱，远低于常模值，说明教师A在激发学生主动质疑问难的环节有很大的进步空间。结合本课教学流程，学生在情境中理解“速度”的内涵，并引申另外两个量的意义，区分“速度的长度”与“路程的长度”的区别与联系。这一板块的教学没有很充分调动学生的活跃性，在这一环节，情境创设起着很重要的作用，情境素材價值扩大化是教师A要努力的方向。

三、CSMS通过精准有效地“深层扫描”课堂教学，助力教师促进思维激发

如何评价课堂中教师激发学生思维的质量？学习发生知行理论为CSMS测评课堂思维提供了技术基础。知行理论通过教师外在可观测的语言刺激（划分为“四何”，即：若何、是何、为何、如何）来推测其对应的场景输入、概念输入、内化建构、思想练习这4种内部认知过程关联的知行活动，实现思维激发的评测。

如表5，本节课的“是何、若何”占比较高，通过复盘发现，教师A在课堂上通过提问引导学生理解“速度”和“路程”的概念，这是“是何”；并将概念运用到大量的情境与练习中，这是“若何”“如何”；加大了概念（是何）和现实（如何）之间的联系，导致“是何”类知识传递方式比较大，更多停留在“知”的学习层面。根据知行理论，学习是否能够真正发生，关键在于“知”能否有效转化为“行”对应的内化建构、思想练习。本课例中“为何”与“如何”相对略少，即在原理性知识理解与多种情境中练习方面略显不足，这与学生主动发问偏少、教师推动有效学习程度分值较低、目标达成分值相对低具有一致性。客观数据为教师A优化教学设计提出了新的思路，在今后的教学中可以融入更多真实情境问题，让学生运用所学知识解决情境中的问题，激发学生的实践欲望，达成思维激发的目标。

人工智能信息技术使人们能够用一个全新的方法来洞察课堂教学，创造出全新的教学思想和课堂研究方法。基于CSMS大数据支持下的课堂教学评价，能如“磁共振”般给课堂做个便捷、全面、客观的“大扫描”，这将为优化课堂开展精准化教学，为学生和教师发展都提供了更多的可能性。

参考文献：

［1］许世红，刘军民，王时舟，等.人工智能视域 下课堂教学智慧评价：理论建构、模型支撑与技术实现［J］.教育测量与评价，2022，（2）：56～65.

［2］许世红，刘军民，王时舟.人工智能视域下课堂教学智慧评价：学习发生知行模型［J］.教育测量与评价，2022，（1）：80～90.

［3］周文超，张   寅，彭   锋，等.人工智能视域下课堂教学智慧评价：基于CSMS与学习发生知行理论的课堂转型实验研究［J］.教育测量与评价，2022，（3）：52～60.

【责任编辑 王   悦】