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程建钢:仅凭个人阅世难解教室短板

而在新手教师步入知识进化阶段后,可以再增派一名成熟教师同时担任其师傅,从而构造一种新的“双师制”的师徒制的知识管理方式,使得新手教师、胜任教师和成熟教师都能在同一个生态环境中发展与成长。

教育供给侧改革的核心是扩大优质教育资源供给,优化教育资源配置,给受教育者提供更多、更好的教育选择,从而化解教育老大难问题。系列课堂教学行为大数据的研究结果,拓宽了破解教育不均衡化的思路与途径:不仅可以通过扩大优质教育资源供给,优化教育资源配置等宏观改革途径破解教育的不均衡化现象,也可以在微观层面,通过精准提升与优化教师的专业能力,改善教育供给的品质以解决教育不均衡化的现象。教育大数据透视出的不仅仅是案例中提到的现实问题,更为我们提供了撬动教育供给侧改革的新思路,即有效推进教师培训与研修的结构调整,矫正相关要素的配置扭曲,提高教师专业学习与培训研修的供给结构对需求变化的适应性与灵活性。

仅凭个人经验难解课堂短板

来源:光明日报 2016-10-13 程建钢


  供给侧改革不仅是经济领域的事,也是教育领域的事。教育供给侧改革的核心是扩大优质教育资源供给,优化教育资源配置,给受教育者提供更多、更好的教育选择,从而化解教育老大难问题。要推进教育供给侧改革,必须有一支适应这项改革的更高素质和更高能力的教师队伍。

  教师的知识一般由两部分组成,即内容取向的显性知识,包括学科内容、学科教学法、课程、教育学、心理学和一般文化等原理类知识以及实践取向的隐性知识,包括课程知识、教学设计知识、教学过程知识、组织管理知识和人际知识等。其中实践取向的隐性知识是1981年由艾尔贝兹正式提出的,被称为实践性知识。教师的实践性知识是关于如何教和怎么支持学生学的知识,是决定课堂教学行为的知识,是保障教师专业化程度的核心知识,由于其隐性知识的属性,只能通过日常教学实践的创造与反思等非正式学习形式才可以获得与培育。为此,实践性知识的培养与发展一直是教师教育的难点之一,也是教师教育供给侧改革的关键。

  当前,我们正处于一个大数据时代。系列课堂教学行为大数据的研究结果,拓宽了破解教育不均衡化的思路与途径:不仅可以通过扩大优质教育资源供给,优化教育资源配置等宏观改革途径破解教育的不均衡化现象,也可以在微观层面,通过精准提升与优化教师的专业能力,改善教育供给的品质以解决教育不均衡化的现象。

  优化课堂中的教与学一直是深化基础教育领域综合改革和教师专业发展的核心诉求,也是教师教育供给侧改革的核心任务。然而,在缺失大数据这一“显微镜”的作用时,我们往往仅能凭借个人经验与教育价值观等寻找优化的作用点,难以聚焦到真正的课堂教与学的短板上。运用大数据的分析方法与技术,帮助我们发现课堂教学中真正的短板,开发面向广大中小学教师的专业发展公共服务,改善中小学教师师徒制等知识管理方式,通过创新运用基于课堂教学行为大数据的课堂观察方法与技术、教学反思方法与技术、知识建构方法与技术以及知识管理方法与技术等,在实践社区中加强教师之间的知识流通、知识传播、知识转移、知识扩散和知识创新等途径,有的放矢地实施供给侧改革。

  教育大数据透视出的不仅仅是案例中提到的现实问题,更为我们提供了撬动教育供给侧改革的新思路,即有效推进教师培训与研修的结构调整,矫正相关要素的配置扭曲,提高教师专业学习与培训研修的供给结构对需求变化的适应性与灵活性。课堂教学行为大数据将在教师教育供给侧改革中扮演越来越重要的角色。

编辑:苑苑

本文由《电化教育研究》杂志授权发布

教师;教学相长;新手教师;新手;课堂教学

供给;教师;教学;改革;课堂;优化;教育资源配置;实践性;管理方法;基础教育

作者:王陆、李瑶

从案例入手,透视——

作者单位:清华大学

摘要

透视大数据中的教学相长

供给侧改革不仅是经济领域的事,也是教育领域的事。教育供给侧改革的核心是扩大优质教育资源供给,优化教育资源配置,给受教育者提供更多、更好的教育选择,从而化解教育老大难问题。要推进教育供给侧改革,必须有一支适应这项改革的更高素质和更高能力的教师队伍。

无论是教学实践者还是教学研究者,都需要重视课堂中的教学现象,并基于教学现象而深入地理解教学的本质。本研究利用课堂教学行为大数据,运用视频案例分析法、内容分析法、统计分析法和归纳推断法等研究方法,从教学现象的观察与描述中研究课堂教学的规律。研究发现:不同性别、不同科目和不同学段的教师,在课堂教学中具有共性的教学现象,即都明显缺乏提出批判性问题、创造性问题、鼓励学生提出问题、支持学生就研究问题进行讨论后汇报,以及学生缺乏创造性回答等现象,这无疑是未来教学改进的切入点;本研究也发现,无论教师的性别,还是教师所任教的学科及学段都会呈现较多的差异性教学现象,如男女教师的教学差异、文科和理科教师的教学差异,以及小学、初中和高中教师的教学差异等,利用这些差异性现象改进教师的专业学习是未来教师教育中的重要研究课题。本研究所发现的共性与差异性的教学现象,为我们进一步改进课堂教学和获取教学规律奠定了重要的基础。

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教师的知识一般由两部分组成,即内容取向的显性知识,包括学科内容、学科教学法、课程、教育学、心理学和一般文化等原理类知识以及实践取向的隐性知识,包括课程知识、教学设计知识、教学过程知识、组织管理知识和人际知识等。其中实践取向的隐性知识是1981年由艾尔贝兹正式提出的,被称为实践性知识。教师的实践性知识是关于如何教和怎么支持学生学的知识,是决定课堂教学行为的知识,是保障教师专业化程度的核心知识,由于其隐性知识的属性,只能通过日常教学实践的创造与反思等非正式学习形式才可以获得与培育。为此,实践性知识的培养与发展一直是教师教育的难点之一,也是教师教育供给侧改革的关键。

关键词:大数据; 课堂教学行为大数据; 教学行为; 教学现象

图1:三个区域教师提问的IRT模型分析

当前,我们正处于一个大数据时代。系列课堂教学行为大数据的研究结果,拓宽了破解教育不均衡化的思路与途径:不仅可以通过扩大优质教育资源供给,优化教育资源配置等宏观改革途径破解教育的不均衡化现象,也可以在微观层面,通过精准提升与优化教师的专业能力,改善教育供给的品质以解决教育不均衡化的现象。

一、问题的提出

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优化课堂中的教与学一直是深化基础教育领域综合改革和教师专业发展的核心诉求,也是教师教育供给侧改革的核心任务。然而,在缺失大数据这一“显微镜”的作用时,我们往往仅能凭借个人经验与教育价值观等寻找优化的作用点,难以聚焦到真正的课堂教与学的短板上。运用大数据的分析方法与技术,帮助我们发现课堂教学中真正的短板,开发面向广大中小学教师的专业发展公共服务,改善中小学教师师徒制等知识管理方式,通过创新运用基于课堂教学行为大数据的课堂观察方法与技术、教学反思方法与技术、知识建构方法与技术以及知识管理方法与技术等,在实践社区中加强教师之间的知识流通、知识传播、知识转移、知识扩散和知识创新等途径,有的放矢地实施供给侧改革。

课堂作为教与学的重要环境,作为教学活动的主要场所,作为教学活动的基本细胞,作为教学研究的主要田野,其中的教学现象是我们理解与研究课堂教学活动规律与本质的重要切入点。教学现象是指在教学活动过程中表现出来的有关教学的比较表面的、零散的和多变的外部联系,包括可以观察得到的、看得见的和摸得着的各个方面,是人们认识和把握教学规律时必须研究的对象[1]。尽管教学现象是教育工作者最常见的现象,但是我们对于它的了解还远远不能说是深入的[2]。

图2:中国24个省市中小学教师课堂问题类型的大数据平均值

教育大数据透视出的不仅仅是案例中提到的现实问题,更为我们提供了撬动教育供给侧改革的新思路,即有效推进教师培训与研修的结构调整,矫正相关要素的配置扭曲,提高教师专业学习与培训研修的供给结构对需求变化的适应性与灵活性。课堂教学行为大数据将在教师教育供给侧改革中扮演越来越重要的角色。

  

编者按

(作者单位:清华大学)

教学现象不仅是一个具有高度实践性的问题,也是一个具有高度复杂性的问题。因为教学现象是以复杂多变的、因情境变化而变化的教学行为为基础的,从而具有多元性、同时性、即时性、不确定性和历时性等显著特点,因此也给教学现象的研究带来了巨大的挑战。这也是造成我国目前针对教学现象的研究还处于一种思辨式的理论性研究阶段的原因之一。

大数据时代,来自于课堂教学行为的大数据,不仅可以帮助我们清晰地认识不同教育发展水平的地区教师课堂教学行为的差异与特点,从而助力中等和薄弱地区的学校与教师通过改进课堂教学行为实现课堂教学质量的提高;同时,课堂教学行为大数据还可以促进优质教育区域更快地总结概括出课堂教学的优秀经验和优秀教师的实践性知识,从而实现教育优质资源在知识层面的共享与传播,助力教育均衡化发展。

  

深入研究教学现象不仅对建构教学规律具有重要的理论意义,而且对提高课堂教学质量和教师的专业发展也具有重要的实践意义。直观教学现象本身,不仅可以帮助教师真实地认识课堂教学并优化课堂教学,而且能够揭示教学的本质[3]。然而也有研究者指出,无论是进入课堂的研究者,还是身处课堂的广大中小学教师,常常对教学现象缺乏明显的研究意识,对教学现象的观察式研究也不够重视;即使有了研究的意识,面对复杂多变的教学现象,也不知如何去研究;从而导致了当前的教学规律更多的是研究者通过主观臆想或演绎推论得出的,较少是从复杂、多变的教学现象的观察中研究得出的[4]。王策三先生针对上述问题曾经指出:研究者应该从鲜活的课堂教学实践中研究教学现象与探寻教学规律,研究教学现象及教学规律的重点要放在对现实课堂教学现象的研究上,并且必须对教学现象进行系统分析[5]。

  

研究教学现象既需要拥有能够对其多变性进行客观描述的研究手段,同时也需要能够在零散的、具体的教学现象中发现规律,寻找出具有普遍意义的特殊的研究方法。课堂教学行为大数据作为大数据的一种类型,由于其大容量、多样性和多维价值等特征而具备了能够对教学现象的特点与类型进行较为客观而全面描述的功能;同时,大数据也改变着人类发现问题、解决问题的基本方式,从而可以支持研究者发现某些传统教育科学方法难以得到的规律和结论[6]。基于大数据的研究具备了探寻数据背后的意义和协助研究者寻找具有普遍意义的能力[7]。

  

本文针对教学现象的研究现状与难题,利用课堂教学行为大数据,从教学现象的观察与描述中研究课堂教学,发现基于教学现象的教学规律,努力摆脱涂尔干所批判的“主观臆想式的研究”,以课堂为研究田野,以分析教师课堂教学行为为研究视角,以促进教师对教学过程的反思与改进,并形成实践性见识(Practical
Wisdom)为研究目的,以笔者主持的教师在线实践社区(The Teacher’s Online
Communities Of
Practice,简称靠谱COP)为研究环境,试图揭示当前中小学课堂中的教学现象,寻求中小学课堂教学的一些规律,为改进与优化课堂教学,开展面向教师专业发展的实践性研究奠定重要的基础。

二、文献综述

1、教学现象与课堂教学行为的内涵

教学现象是一种活动方式,是教学活动中教师与学生、教师与教材、学生与教材、教师与教学方法、学生与学习方式、教师与教学目标、学生与教学评价、教师与环境、学生与学习条件等因素错综复杂的关系中表现出来的存在方式及活动方式。概括地来讲,教学现象就是教学活动中人与人、人与物、人与环境、人与信息等之间的关系[澳门新莆京官网,1]。

  

教学行为是教师素质、教学理念、教学能力的外在表现,是教师专业知识、教学技能和教学经验的具体应用[8],也是构成教学现象的基础要素。课堂教学行为既包括教师、学生个体在课堂教学中的个性行为及其差异,又包括教师集体、学生集体的共性行为[1]。教师的课堂教学行为与教师的实践性知识之间具有相互影响的双向作用。教师的课堂教学行为是由教师的实践性知识决定的,反过来,教师的课堂教学行为也对教师的实践性知识具有强化与重构的作用。教师教学行为的有效性通常取决于教师的实践性知识、自我效能感和教学监控能力[9]。教师只有通过在真实课堂中的积极实践,在行动中不断地随着情境的变化改善自己的教学行为,才能在不断地提升课堂教学的有效性的前提下,培育与发展自己的实践性知识。

  

教学现象与教学行为共同存在于课堂教学实践之中,真正把教学现象与教学行为联结起来的是教师的课堂教学体验。不同的课堂教学行为导致了不同的教学现象,教学现象因课堂教学行为的差异性而具有丰富性和多样性。课堂教学行为的个体差异及风格作为教学现象,反映的是教学活动的人文性和特殊性,需要通过多维观察来解释其发生、存在、演进的原因及特点。教师集体性与学生集体性的教学现象表明的是教学活动中较为普遍的现象,与教学规律的关系最为密切,
是教学现象研究的重点[1]。

  

2、课堂教学行为分析与研究

克瑞兹(Kratz)可能是最早对课堂教学行为进行分析研究的研究者[10]。
自20世纪六七十年代起,教学行为研究开始成为一个专门的研究领域,近几年逐渐成为教育研究的一个热点[8]。当前,教学行为研究已经成为课堂教学研究的有效方式之一,并且得到普遍的重视和应用。无论是专业研究者,还是中小学一线教师,通过对课堂教学行为的观察、记录和分析,都可以发现课堂教学存在的问题,从而反思教师教学的不足,达到改善教学方法、提高课堂效率、提升教师专业水平的目的[11]。

  

由于言语行为是课堂中最主要的教学行为,占所有教学行为的80%
左右[12],因此,课堂言语行为为课堂教学行为的分析提供了充足的样本[13]。

  

按照佐藤学对国外经典的课堂教学行为研究的总结与归纳,国外具有代表性的课堂教学行为分析包括[14]:佛兰德斯(N.
A.
Flanders)的互动分析,即运用10个分析范畴,采用固定时间间隔记录教学中的师生行为,并借助矩阵表示其数据,按领域作出多种分析;贝拉克(A.
Bellack)的教学行为分析是参照维特根斯坦(L.
Wittgenstein)的语言游戏理论设定的,将课堂中师生沟通中的发言作为行为研究对象,从拥有内容性含义与社会性功能两个侧面进行行为分析;梅汉(H.
Mehan)的课堂对话分析则是以师生日常沟通结构以及秩序为基础,聚焦师生间得以社会性建构的具体情形,提供了重新探讨学校文化的规范与管理的契机;卡兹顿(C.
Cazden)的社会语言学分析是以社会语言学为基础,将教室中的对话提炼为课程的话语、控制的话语和个人自我认同的话语功能,阐明教与学语言使用的特征和人际关系。

  

与国外丰富的课堂教学行为研究成果相比,国内有关这方面的系统研究尚不多见,在这些有限的研究中能产生一定影响且相对较为系统的课堂教学行为的研究主要是以课堂教学策略、课堂教学程序与方法或课堂教学模式等研究形式出现的,如施良方、崔永漷的课堂教学策略研究,傅道春的教学行为人类学研究和吴康宁的教学行为社会学研究等[11]。也有关注不同教师群体的教学行为研究,如俞国良等人聚焦专家型—新手型教师的教学行为的比较研究,依据教学过程,从课堂规则、教材呈现、集中学生注意的技巧、课堂练习和教学策略的运用等五个方面展开系统性观察研究,得出不同类型教师教学效能感对其教学行为的影响规律[15];以及对有效教学与低效教学的课堂行为差异进行的研究[16]。

  

3、课堂教学行为大数据的相关研究

复杂网络的研究者巴拉巴西(A-L.
Barabasi)是第一个提出大数据可以对人类的思想和行为进行测量和量化的学者。巴拉巴西指出,人类约93%的言行都可以被预测,由此引出了大数据带来的思维变革[17]。大数据作为一种重要的科学认识工具,已经将数据化从自然世界延伸到人类世界,原先只能进行定性研究的人类思想和行为,如今也逐渐被数据化了[18]。然而,对课堂教学行为大数据的研究在全世界都还是个崭新的领域,相关研究成果并不多见。

  

国外对教师课堂教学行为进行定量研究的代表性成果有:心理学家史蒂文斯(R.
Stevens)在经过四年的实证研究后发现,教师在课堂上的提问数量格外惊人;美国的教师平均每天大约提问
395 个问题,教师每分钟约问 2~4
个问题,近80%的教学时间是教师的提问时间[19];佛兰德斯(N. A.
Flanders)在针对课堂行为进行大量定量研究后,总结归纳得出了“课堂的三分之二律”,即课堂时间的三分之二用于讲话,讲话的三分之二为教师讲话,教师讲话的三分之二是教师单向对学生讲话[12];南希(L.
C. Nancy)和珍妮(P.
Jeanne)在对小学课堂的定量研究后发现,在平均30分钟一节课的课堂上,教师提问的问题75%属于事实性问题或者文字语言方面的问题[20]。

  

笔者带领的科研团队,已经开展了近17年的课堂教学行为大数据的研究,根据研究成果,提出课堂教学行为大数据共有模式数据、关系数据、结构数据和行为数据等四种类型,见表1。

表1 四种典型的课堂教学行为大数据

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