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智慧教室中的教学交互促进大学生深度学习研究

分类:(三) 发表时间:2019-08-14

一、引言 深度学习是新时代教育教学的新要求, 是互联网+时代全新教育理念与学习方式变革发展的重要标志, 是实现21世纪技能的重要途径, 是大学生学习质量的重要表征。美国新媒体联
一、引言
 
 
深度学习是新时代教育教学的新要求, 是“互联网+”时代全新教育理念与学习方式变革发展的重要标志, 是实现21世纪技能的重要途径, 是大学生学习质量的重要表征。美国新媒体联盟在2014、2015、2016、2017年连续四年的《地平线报告 (全球) 》中将深度学习作为驱动学校教育技术应用的关键趋势之一。北京师范大学智慧学习研究院与美国新媒体联盟于2016年、2017年、2018年联合发布的第一个针对中国基础教育、高等教育、职业教育信息技术应用状况的《新媒体联盟中国教育技术展望:地平线项目区域报告》, 同样将深度学习作为我国教育技术应用的关键趋势之一[1,2,3]。对深度学习研究的关注, 是人们对终身教育、全新教育理念和学习方式变革的回应, 促进学生深度学习是教育改革发展的重要课题[4]。
 
 
交互是交互主体间的相互影响、相互作用[5]。在教育教学中, 交互是教师和学生基于教学内容, 借助信息技术环境和工具发生的交流、沟通、联系及相互作用[6]。高质量、有深度的教学交互是促进深度学习达成的重要方式。智慧教室环境为教学交互开展和深度学习达成提供了支撑, 然而智慧校园及智慧教室的建设、技术设备和工具的配置及使用, 教学交互和深度学习并没有如我们期待的那样发生。目前, 高校课堂存在一些弊端, 如教学方法和模式单一、师生间缺乏有效交互、学生参与度不高、学习兴趣低迷、学习动力不足、批判性思维和创新能力不足等。基于此, 本研究依托智慧教室环境特色, 构建促进深度学习的教学交互框架、制定深度学习评测方法, 设计技术支持的教学交互策略, 通过实证研究, 探究教学交互对深度学习的影响。
 
二、教学交互促进深度学习理论构建
 
(一) 促进深度学习的教学交互框架制定
 
 
社会建构主义理论强调教学的交互性、情境性和学习的社会性、主动性, 学习是在一定的历史、社会文化背景下, 学习者在与他人相互作用过程中产生的教学交互的结果。“多元发展”教学观强调师生在认知、能力、情感上的全面发展。以移动性、开放性、网络性、连通性、智能性和交互性为基本特征的智慧教室, 连通了虚实空间, 教学交互不仅发生在实体教室中, 还发生在虚拟空间中。教师、学习者、助学者利用各种硬软件设备进行交流、协商, 共同建构知识并发展自我。在交互过程中, 学习者进行主动、积极的认知参与和意义建构, 从而促进其认知、能力和情感的提升, 最终达成深度学习。本研究中的深度学习更关注学习结果, 侧重学习者在认知、能力和情感上的发展。强调学习者知识和思维水平的提升, 问题解决、协作、元认知、创新等高阶能力的培养, 学习动机、学习投入度、自我效能感等的提高。基于此, 研究构建了智慧教室中促进深度学习的教学交互框架, 以指导智慧教室中促进深度学习的教学交互的开展, 如图1所示。
 
(二) 深度学习评测方法设计
 
 
学习结果是学习者经历学习后, 在认知、能力和情感等方面的习得和提升, 是社会、学校、教师、家长、专业培养、课程/学科要求等对学习者学习成效的期望和实际效果。基于此, 研究制定了深度学习结果评测的两层面、三维度评测框架, 从宏观层面的社会要求和微观层面的课程/学科要求两个层面分别评价深度学习的认知、能力和情感三个维度。社会层面的深度学习和课程/学科层面的深度学习是相互作用、相互促进的。社会层面的深度学习结果为学习者适应未来的学习、工作和生活提供方向, 为课程目标和要求的制定提供指导。课程/学科层面的深度学习结果是以社会要求为基础, 符合社会发展要求, 为培养满足社会发展需求的人才打下基础。深度学习评测方法见表1。
 
三、智慧教室中的教学交互促进大学生深度学习的研究设计
 
(一) 研究目的
 
 
研究构建了智慧教室中促进深度学习的教学交互框架, 设计深度学习评测方法, 以“教育技术学研究方法”课程为例, 设计并实施技术支持的教学交互策略和活动, 采取单组前测、后测实验, 验证智慧教室中的教学交互是否可以促进学习者深度学习的达成。
 
(二) 研究对象与环境
 
1. 研究对象
 
 
研究对象为XX师范大学学习“教育技术学研究方法”课程的42名教育技术学专业2016级本科生, 即大学二年级学生, 已具有一定的专业基础知识, 对专业性质和专业发展有较清晰的认识, 对本课程基础知识没有系统的认识。他们的思维具有较高的抽象性和理论性, 观察事物的目的性和系统性更强, 对事物的认识多通过演绎推理来推断, 具有较强的创造性和主动性。他们思维活跃、个性突出、好奇心强, 喜欢挑战、探究与创新, 具有较强的自主性、独立性和自信心。
 
图1 促进深度学习的教学交互框架  
图1 促进深度学习的教学交互框架   下载原图
 
 
 
表1 深度学习评测方法     下载原表 
表1 深度学习评测方法  
2. 研究环境
 
 
本研究是在XX师范大学八号楼基于云端平台的智慧教室中开展的。该校的智慧教室倡导ICT与教室的深入融合, 将实体的、融合了先进硬件及软件设备的智慧教室完全与自主研发的“云端一体化学习管理平台” (简称“云课堂”) 打通, 建立起云端的、具有“强交互、高体验”等特点的智慧教室, 充分体现“物理空间+资源空间+社区空间”三位一体的概念, 能够优化呈现教学内容、便利获取学习资源、促进高交互开展。
 
图2 智慧教室中的教学交互策略设计与实施  
图2 智慧教室中的教学交互策略设计与实施   下载原图
 
 
(三) 研究过程
 
1. 智慧教室中的教学交互策略设计与实施
 
 
基于构建的教学交互框架, 在“教育技术学研究方法”课程中, 设计并实施了多种技术支持的教学交互策略, 包括问卷星支持的即时测评与反馈、问卷星/“云课堂”支持的基于量规的同伴评价、“云课堂”支持的协作问题解决、弹幕技术支持的评论与反思、思维导图支持的协同知识建构等, 教学交互策略设计与实施的基本流程如图2所示。
 
2. 研究步骤
 
 
研究步骤如图3所示。课程教学前, 对学习者进行前测。然后以学生自由组合为前提, 课程教师再结合学生大一期间成绩、课程前测结果等, 采用异质分组的方式将42名学生分为8个小组, 每组5~6人, 各组由小组成员共同推荐1名组长, 每组由1名组长和4~5名成员组成, 并对学习者进行技术培训。学生以小组的形式在智慧教室中开展为期18周48学时的技术支持的教学交互活动。课程教学结束后, 对学生进行教学后测和交互体验访谈。
 
图3 研究步骤  
图3 研究步骤   下载原图
 
 
(四) 数据收集工具与编码方法
 
1. 社会层面深度学习数据收集
 
 
研究借鉴美国Hewleet基金会和美国研究院AIR开展的深度学习研究项目SDL中编制的“深度学习:机会和结果 (学生问卷) ”[7]、Bloom教育目标分类理论以及其他已相对成熟的研究问卷, 编制了“大学生深度学习结果评测问卷”。经小范围预测、项目分析、信度分析等, 修订和删除问卷题项, 形成正式施测的问卷。然后进行大规模问卷调研, 通过探索性因子分析和验证性因子分析, 构建了深度学习评测模型, 最终确定了深度学习结果问卷。问卷包括认知、能力、情感3个一级维度, 知识、批判性思维、问题解决能力、元认知能力、协作能力、创新能力、学习动机、学习投入度、自我效能感9个二级维度。问卷共30个题项, 其中“认知”维度8个题项, “能力”维度13个题项, “情感”维度9个题项。问卷整体信度系数为0.94, 其他各一级维度和二级维度信度系数均在0.73以上。
 
2. 课程层面学习者认知状态数据收集与编码
 
 
课程层面深度学习的认知领域评测包括课程知识掌握水平、思维水平的评测, 通过课程测试题来考察。测试题由课程教师编制, 该教师具有10年以上该课程教学经验, 测试题具有很好的效度。测试题满分100分, 包括7道选择题、5道判断题、4道填空题、1道简答题、1道设计题、1道论述题。其中, 知识掌握水平评估是依据Bloom的教育目标分类法对测试题进行设计和分析, 其中“记忆”“理解”属于“浅层学习”, “应用”“分析”“评价”“创造”属于“深度学习”;思维水平评估通过SOLO分类法分析学生对测试题中的3道主观题的回答来评测。研究借用SOLO分类法并结合Chan[8]、蔡慧英[9]等人编制的量表, 设计了适合本研究的评估学生思维水平的量表, 对学生回答的主观题进行0~7级量化编码。其中“前结构”属于“无学习”状态, “单点结构”“多点结构—低”“多点结构—中”“多点结构—高”属于“浅层学习”状态, “关联结构—低”“关联结构—高”“抽象拓展结构”属于“深度学习”状态。
 
 
研究依据思维水平评估量表对42位学习者关于3道主观题的回答进行了量化编码。编码前, 笔者对两名编码者进行了培训, 然后开始正式编码。编码完成后, 通过Kappa系数计算两名编码者编码结果的一致性。经计算, Kappa系数为0.88, 表明编码结果具有极好的一致性。对于部分编码结果有歧义的地方, 编码者先协商, 达成一致, 如无法达成一致则请教师决定。
 
3. 课程层面学习者研究能力数据收集与编码
 
 
课程层面深度学习的能力领域测评主要评测学习者的研究能力, 采用问卷调查法和评判研究方案等作品来考察。其中, 研究能力问卷采用张屹、陈蓓蕾等编制的大学生研究能力问卷[10], 从学习能力、科研创新能力和科研实践能力三个维度来测量。问卷共29道题, 其中5道题测量学习能力、4道题测量科研创新能力、20道题测量科研实践能力, 题项均采用李克特5级量表。问卷整体信度系数为0.94, 三个分维度的信度系数分别为0.94、0.80、0.92, 表明问卷信度良好。通过因子分析得到KMO值为0.82, Bartlett’s球形检验值显著性为0.000, 说明问卷效度较高。研究方案作品依据开发的研究方案评价量规, 结合课上同伴评价和教师评价得分来测算各小组研究方案得分。
 
4. 课程层面学习者情感状态数据收集
 
 
课程结束后, 以问卷星发送链接及二维码的方式在线收集数据, 并结合面对面访谈的方式收集学习者课程教学交互体验数据。在线数据收集覆盖面较广, 包括学习本课程的42名学习者;面对面访谈主要依据学习者学习情况, 抽取综合表现优秀、比较好、较差的三类学习者各两名。访谈结束后, 对访谈数据进行简单的内容分析, 以探析学习者课堂教学交互体验状况。
 
(五) 研究假设
 
 
1. 智慧教室中的教学交互可以提升学习者社会层面的深度学习水平。
 
 
2. 智慧教室中的教学交互可以提升学习者课程层面的认知水平。
 
 
3. 智慧教室中的教学交互可以提升学习者课程层面的研究能力水平。
 
 
4. 智慧教室中的教学交互对课程层面的情感水平有积极影响。
 
四、智慧教室中的教学交互对大学生深度学习的影响分析
 
(一) 智慧教室中的教学交互可以显著提升学习者社会层面的深度学习水平, 包括深度学习整体水平及各分维度水平
 
 
表2 深度学习前后测两配对样本t检验分析结果     下载原表 
表2 深度学习前后测两配对样本t检验分析结果  
注:*P<0.05, **P<0.01, ***P<0.001。
 
 
通过两配对样本t检验分析学习者深度学习水平提升情况。经分析可知, 教学交互前后学生的深度学习整体水平 (P=0.001<0.001) 、认知领域水平 (P=0.005<0.01) 、能力领域水平 (P=0.001<0.01) 、情感领域水平 (P=0.006<0.01) 均存在显著差异, 且后测得分均高于前测得分。根据刘华山教授给出的两配对样本检验效应量计算方法和效应大小标准, 计算效应值cohen’d[11]。经计算得出深度学习整体水平、认知领域水平、能力领域水平、情感领域水平的效应值d分别为0.66、0.63、0.63、0.52, 表明具有中等的效应, 说明教学交互实施后学习者深度学习整体水平及各分维度水平均显著提升。结果见表2。
 
(二) 智慧教室中的教学交互可以显著提升学习者课程层面的认知水平, 包括知识掌握水平和思维水平
 
1. 教学交互实施后, 学习者知识掌握水平和思维水平均显著提升
 
 
数据收集中发现, 有1名学生在前测中上交的测试卷为空白, 因此, 将该学生测试样本剔除。对41名学生课程测试前后测数据进行两配对样本t检验来分析学习者认知水平提升情况。经分析可知, 教学交互前后学生的知识掌握整体水平 (P=0.000<0.001) 、浅层学习得分 (P=0.000<0.001) 、深度学习得分 (P=0.000<0.001) 和思维水平 (P=0.000<0.001) 均存在显著性差异, 且后测得分均高于前测得分。同时, 知识掌握整体水平、浅层学习得分、深度学习得分和思维水平的效应值d分别为2.41、0.54、3.23、0.75, 表明分别具有很大、中等、很大、中等的效应, 说明智慧教室中的教学交互能显著提升学习者课程层面的认知水平, 包括知识掌握水平和思维水平。结果见表3。
 
2. 教学交互实施后, 学习者思维水平处于“单点结构”到“关联结构—高”等级, 达到深度学习的比例占半数以上
 
 
通过基本描述统计分析发现, 学习者思维水平得分后测的均值为3.75, 说明学习者思维水平靠近“多点机构—高”等级, 他们能回答与问题相关的多个要点, 并能对观点进行解释, 但要点间缺乏整合和关联。进一步将思维水平得分进行分段统计发现, 得分在1~6分之间, SOLO等级处于“单点结构”到“关联结构—高”, 尚没有达到“抽象拓展结构”等级的人。其中得分在4~5分的人数所占比例最大, 为40.48%;其次是得分在3~4分的人数, 所占比例为26.19%;然后是得分在2~3分的人数, 所占比例为19.05%;得分在5~6分人数所占比例为11.90%;得分为1~2分人数所占比例最小, 仅为2.38%。思维水平得分大于4分的学习者所占比例达52.38%, 即思维水平层级处于“关联结构”及以上等级的学习者所占比例超过半数, 为深度学习结果状态。
 
 
表3 认知水平前后测两配对样本t检验分析结果表     下载原表 
表3 认知水平前后测两配对样本t检验分析结果表  
注:*P<0.05, **P<0.01, ***P<0.001。
 
(三) 智慧教室中的教学交互可以显著提升学习者课程层面的研究能力水平, 不同小组研究方案作品存在显著差异
 
1. 教学交互实施后, 学习者研究能力整体水平及各分维度水平均有显著提升
 
 
通过两配对样本t检验来分析学习者研究能力提升情况。经分析可知, 教学交互前后学生的研究能力整体水平 (P=0.000<0.001) 、学习能力分维度 (P=0.045<0.05) 、科研创新能力分维度 (P=0.000<0.001) 和科研实践能力分维度 (P=0.000<0.001) 均存在显著性差异, 且后测得分均高于前测得分。同时, 研究能力整体水平、学习能力水平、科研创新能力水平、科研实践能力水平的效应值d值分别为1.7、0.44、1.33、2.57, 表明分别具有很大、较小、很大、很大的效应, 说明智慧教室中的教学交互能显著提升学习者研究能力整体水平及各分维度水平。结果见表4。
 
 
表4 研究能力前后测两配对样本t检验分析结果表     下载原表 
表4 研究能力前后测两配对样本t检验分析结果表  
注:*P<0.05, **P<0.01, ***P<0.001。
 
2. 不同小组研究方案作品成绩存在显著差异, 且优秀研究方案作品在研究选题、研究现状、研究内容及思路等方面均优于较差研究方案
 
 
研究中的研究方案作品得分是结合同伴评价和教师评价得分, 并采用对偶比较法确定同伴评价和教师评价的权重, 最终测算出各小组研究方案得分。笔者、课程主讲教授、五名教育技术学专业博士生导师共7人分别对同伴评价得分和教师评价得分进行比较, 计算出同伴评价得分权重和教师评价得分权重分别为0.43、0.57。经SPSS分析发现, 学生研究方案作品得分的最大值为4.36 (满分5) , 最小值为3.48, 均值为3.90, 接近“良好”等级。进一步进行多个独立样本非参数检验的克拉斯科—沃利斯检验 (KruskalWaillis H检验) , 分析不同小组学生研究方案作品的秩均值情况。数据分析可知, 不同小组研究方案的秩均值分别为37.00、9.25、13.80、6.80、10.00、31.20、22.50、33.33, 卡方值为36.00, 渐进显著性为0.000 (P<0.001) , 说明不同小组研究方案存在显著性差异。
 
 
进一步对比研究方案得分最高组和得分最低组研究方案在研究选题、研究现状、研究内容及思路、创新点及重难点、研究进程安排、参考文献等各方面的差异。分析发现:优秀研究方案组选题具有新意和价值, 课题名称简洁、表述明确, 文献综述紧扣关键词、逻辑性强、能有自己的评述和分析, 采用图文结合的方式呈现了研究内容和思路、研究方法科学且多样, 研究课题创新点表达明确、具有理论和实践价值, 研究重难点突出等。而较差研究方案组选题立意较陈旧、选题过大, 文献综述内容较宽泛、多直接摘抄原始文献语句, 研究内容及思路不够清晰和具体、研究过程设计不够严谨等。
 
(四) 智慧教室中的教学交互对深度学习会产生积极影响, 也会产生消极影响
 
 
通过对访谈数据进行简单的内容分析发现:从总体上来说, 智慧教室中基于技术支持的教学交互对深度学习产生了显著的积极影响, 扩展了传统的人与人之间的交互形式, 极大地丰富了教学和学习方式, 提升了教学和学习质量, 促进了学生个人和集体的知识建构、问题解决, 提升了学生学习兴趣、学习投入度等。当然, 技术支持的教学交互对深度学习也会产生一些消极影响, 如“问卷星支持的基于量规的同伴评价”教学交互活动中, 学生评价时间太短、主观性较强、评价指标过多, 没有真正地深入思考和评价;“弹幕支持的评论与反思”教学交互活动中, 有些学生仅仅是觉得好玩而发送没有意义的评论语句, 没有达到引导学生反思和主动地认知参与的目的。“云课堂支持的协作问题解决”教学交互活动中存在消极分子, 没有达到协作学习、共同建构并创造知识的目的等问题。
 
五、结论与讨论
 
 
笔者在项目合作小学和高校智慧教室中开展了长达三年之久的教学实践, 设计并形成了多种技术支持下的教学交互策略。本研究依托智慧教室环境, 构建了智慧教室中促进学生深度学习的教学交互框架, 制定了深度学习结果评测的两层面、三维度评测框架并设计了不同层面、不同维度的评测方法, 设计并实施了问卷星支持的即时测评与反馈、问卷星/“云课堂”支持的基于量规的同伴评价、“云课堂”支持的协作问题解决、弹幕技术支持的评论与反思、思维导图支持的协同知识建构等教学交互策略, 通过实验研究探究智慧教室中的教学交互对深度学习的影响, 以期为智慧教室中的教学交互开展和深度学习研究提供参考。研究发现:
 
 
(1) 智慧教室中的教学交互可以显著提升学生社会层面的深度学习水平, 包括深度学习整体水平及各分维度水平。经分析发现, 后测学生的深度学习整体水平、认知领域水平、能力领域水平、情感领域水平均显著高于前测, 且前后测存在显著差异。在智慧教室中, 教师为学生营造良好的教学交互环境并为学生搭建“脚手架”, 学生通过技术性工具和教学性工具支持, 与同伴、教师、学习内容等发生多样化交互, 促进认知、能力、情感等方面的全面提升。
 
 
(2) 智慧教室中的教学交互可以显著提升学习者课程层面的认知水平, 包括知识掌握水平和思维水平。教学交互实施后, 学生知识掌握水平和思维水平均显著提升, 且学习者思维水平处于“单点结构”到“关联结构—高”等级, 尚没有学生达到“抽象拓展结构”等级, 达到深度学习结果的学生比例为52.38%。
 
 
(3) 智慧教室中的教学交互可以显著提升学习者课程层面的研究能力水平, 不同小组研究方案作品存在显著差异。学生研究能力整体水平及分维度的学习能力、科研创新能力、科研实践能力水平均有显著提升, 学生研究方案作品得分接近“良好”等级, 不同小组研究方案作品成绩存在显著差异, 且优秀研究方案作品在研究选题、研究现状、研究内容及思路等方面均优于较差研究方案。在智慧教室中, 学生通过协作问题解决、基于量规的同伴评价、协同知识建构等交互活动, 在实践中逐步应用科学规范的研究方法, 形成严谨的科学研究思维, 设计优秀的研究方案, 不断提升研究能力水平[11]。
 
 
(4) 智慧教室中的教学交互对深度学习会产生积极影响, 也会产生消极影响。智慧教室环境连通了虚实空间, 为教学交互的开展提供了更多的可能和便利。技术支持的教学交互具有及时性、便利性、趣味性和可视化呈现, 能快速检测学习者知识水平, 促进学习者个人和集体的知识建构、问题解决, 提升学习者学习兴趣、学习投入度等。同时, 技术支持的教学交互对深度学习也会产生一些消极影响。
 
 
深度学习是新时代教育教学的新要求, 21世纪的学习不再单单是掌握科学、文化知识, 更是掌握多种技能, 提升协作交流能力、学习能力、人际交往能力、问题解决能力、创新能力等高阶能力, 从而适应未来的学习、工作、生活和社会发展。教学交互是人类的一种特殊活动, 是影响教学效果和学习成效的重要因素之一, 有效的教学交互能促进深度学习的提升。智慧教室环境为教学交互开展和深度学习达成提供软硬件支持, 如何有效利用智慧教室环境优势设计有效的教学交互策略以改变学生“低头族”现象, 引导学习者积极、主动参与和知识建构, 通过探究、协作等学习方式将知识进行内化、迁移和创新, 促进深度参与、培育高阶能力, 从而促进深度学习的达成, 是教育工作者亟待解决的问题。本研究是技术支持的教学交互促进学生深度学习达成的一次有益探索, 在接下来的研究中将继续深入分析智慧教室中的教学交互特征与水平、教学交互与深度学习的关系等。
 

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文章名称:智慧教室中的教学交互促进大学生深度学习研究

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