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| 孫麗，江蘇省小學信息技術中小學高級教師，江蘇省小學信息技術教材、實踐指導以及教師參考用書的編委，淮安市小學信息技術學科帶頭人，擁有2項專利，現任江蘇省淮安市淮陰師范學院第一附屬小學現代教育技術中心主任?；竟υ鷮?，學科比賽上多次獲省一等獎；善于研究，已發(fā)表多篇論文，主持并完成2個省級課題，開發(fā)設計校本教材9本。堅持培養(yǎng)學生創(chuàng)新能力，在編程、電腦制作、機器人、創(chuàng)客方面輔導學生參加各級計算機及機器人競賽活動，已有近百多名學生獲得全國及世界獎，近200名學生獲省獎。目前主持學校參與國家級在線創(chuàng)新項目、中央電化教育館智能研修應用試點工作項目。 |
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本期名師專訪，我們邀請到江蘇省淮陰師范學院第一附屬小學的孫麗老師。孫老師是中央電化教育館智能研修平臺試點工作2021年度典型案例入選人之一，在案例中，孫老師提出了“循證”課例精準教研的思路，這是一種將循證研究應用于課例研修的方法，注重對證據的收集以便在教研實踐過程中形成研修模式，并在實際的研修過程中逐步形成具有一定普適性的研修理論。 而循證的一個關鍵點就是證據，或者說數據，這很好地與央館智能研修平臺提供的課堂教學行為數據進行有機結合，下面我們就通過幾個問題來看看孫老師是如何利用央館智能研修平臺來實現循證課例研究的。
Q1： 您認為央館智能研修平臺提供的數據是如何應用到實際課堂中的？可以結合具體課例進行說明。
A：我覺得這個問題結合具體的課例來說明比較清楚。 葉老師是我校的一位數學老師，因為需要上一節(jié)校級公開課，課程名稱為《按比例分配的實際問題》，是一節(jié)數運算類型的課，這節(jié)課她使用央館智能研修平臺來進行磨課。葉老師一共試教了兩次，第三次為正式的上課，平臺也相應記錄下她三次上課的情況。 第一次試教后葉老師拿到了平臺生成的數據報告就很驚訝，從玫瑰圖上看，教師的講授與學生的聽講占比很大，并且從S-T曲線提供的師生行為轉換率來看，本節(jié)課被判定為對話型的課。
葉老師第一次試教數據 葉老師認為雖然本節(jié)課是新授課，但設計時還是充分考慮到以學生立場突破難點，而實際的生生互動的占比僅為13.92％，學生應答占比為27.60％，這兩個數據低于預期結果。通過錄像回看，結合上課感受，我們發(fā)現原教學設計中讓學生經歷解決按比例分配實際問題的形成過程后就進行分層練習的學習路線存在問題，教學中采用生生互動的方式推出兩個類型的結構與解題方法，但實際效果并未達到預期，問題有兩個：學生很難從練習中有所發(fā)現；學生更難對所學知識點進行總結性描述。我們認為可能是在課堂中學生同桌交流的時間少了，所以很難形成方法。 第一次試教的結果大家覺得不滿意，因此調整了教學過程。這次修改比較大，從教學結構入手，把“已知一個量求另一個量”和“已知差量求每份是多少”這兩個類型放在新知教學后，這樣形成一個知識體系，從教學結構上來說它是完整的。在實際教學時葉老師加大了學生交流的時間，但是我們在聽課過程中發(fā)現后補充的“已知差量求每份是多少”令學生的學習難度加大，課堂上存在學生在忙著寫練習而不去思考方法的形成的新問題。這個結果從平臺生成的AI數據報告上也能看出來，生生互動2.87％，學生應答22.40％，讀寫從14.63％提高到17.19％。
葉老師第二次試教數據 我們結合了兩次試教的數據以及聽課意見，在第三次試教中把已知總量，已知部分量以及相差量，三種類型分別呈現過程中增加了生生互動以及一人到臺前演示說明的方式，然后根據自己的理解去思考，去發(fā)現總結方法。第三次上課是正式公開教學，這個環(huán)節(jié)得到了大家的肯定，課后從數據報告上也反映出生生互動提高至19.36％，學生應答提高至25.43％。
葉老師第三次試教數據 從這個案例可以發(fā)現央館智能研修平臺的數據為教師研課提供了有效的參考價值，原先上完課對某些問題存在疑問或不確定的地方通過教學行為時序回看錄像，教師能夠自己鎖定問題，在這基礎上再進行教學調整。
Q2：央館智能研修平臺的應用是如何與“循證”課例研究相結合的？
A：課例研究被認為是一種能夠有效促進教師的教學改進和專業(yè)發(fā)展的方法，具有突出的反思性實踐特征，既是一種研究，也是一種反思性實踐。但是受到現實中各種因素的制約，效果并不理想。存在的問題是： 第一, 缺乏問題意識。在研究過程中教師不能聚焦研究問題，忽視教學過程的改進和教師素養(yǎng)的提升。 第二, 主觀隨意性明顯。評課的老師往往受制于個人經驗、行政體制等因素的影響, 有固定流程而缺乏明確的評價標準, 缺少對證據的選用和評估體系的檢驗。并且參與課例研究的教師很難采用和維持研究者的視角, 比如提供充足的證據來支持其對于某節(jié)課的觀點和看法。 第三, 教師主體作用難以發(fā)揮。一般來說，參與研究的團隊有骨干、行政、專家等人員，容易形成不利于主體間的平等對話，這樣會削弱教師參與課例研究的熱情。 循證課例研究其實就是對課例研究的一種改進。央館智能研修平臺使用人工智能技術對課堂中師生的教學行為進行量化，形成可視化的參考數據，這種數據具有生成性和動態(tài)性，這對于循證課例研究來說是最佳的、可利用的、精準的證據。 從目前的應用來看，我們發(fā)現了央館智能研修平臺與“循證”課例研究相結合的幾個影響： 1. 提供一個專業(yè)的教師線上教研平臺，使教研過程更加清晰、規(guī)范，讓教師意識到提高自身教研能力的重要性，逐漸克服主觀隨意性，對于教師研究知識結構產生了正向影響； 2. 央館智能研修平臺利用人工智能技術對課堂進行多維度的客觀分析，并提供可視化的數據，能夠精準定位課堂問題，對于聚焦問題的研究產生了正向影響； 3. 央館智能研修平臺在各個模塊都提供研討與評論區(qū)，還有量化評價的量表評分工具，這些都為不同身份與教齡的老師提供了發(fā)表自己觀點的平臺，對于團隊產生正向影響，反思水平得到顯著提升。
Q3：您的教研案例成功入選為我們2021年度典型案例，在案例中，您對教師的教齡進行了劃分，那么在您看來，不同教齡的教師，在應用央館智能研修平臺的過程中有什么特點呢？
A：我們學校是一所老牌學校，信息化辦學是學校特色之一，在五年的“一師一優(yōu)課”活動中，我校共有104節(jié)課獲得部級優(yōu)課。從教師信息化成長發(fā)展來看，每位老師都有發(fā)展的需求，都有成長的空間。因此，我在老師們自主教研的群里找了三類教師，剛進校的青年教師、非骨干的中青年老師以及骨干老師。從發(fā)展需求上看，青年教師想把課上好，非骨干老師想成為骨干教師，骨干老師想走得更遠。在針對三類教師開展個案研究時，我給他們畫了三幅“像”：一是我畫的“年齡像”，二是他們自己的“定位像”，三是學科責任人給他們畫的“專業(yè)像”。我想看看不同年齡段的老師在央館智能研修平臺的幫助下，教學有什么改變。經過一段時間的跟蹤研究，我們確實觀察到每個人都有了變化。 在研究過程中，我們發(fā)現對于智能研究平臺的使用以及數據挖掘、應用方面，年青老師學習快，操作快，但缺少對數據的挖掘和應用；中年老師經驗豐富，能夠看明白各種曲線，骨干教師不僅能看懂數據，還能挖掘出“證據”改進課堂教學。
Q4：循證課例研究最終目的是形成一種規(guī)范的課例研究模式，結合您所在的學校，談談您覺得如何通過央館智能研修平臺形成學校的校本研修模式？ A：經過一學期的應用與研究，我們覺得可以借助央館智能研修平臺幫助形成學校的校本研修模式。 本學期我們加大了各教研組對央館智能研修平臺的使用，特別規(guī)定在組內常規(guī)考核時將平臺數據作為評價的參考。開始對央館智能研修平臺的評價量表設計進行研究，形成以學科為類別的學校評價標準。建議每位參加各級各類賽課或公開展示課的教師先在研修平臺進行自我磨課，然后帶著數據報告進行下一輪的團隊磨課。我們的目標不是形成統一的課例研究模式，而是培養(yǎng)規(guī)范性的研究模式，在央館智能研修平臺的幫助下，給大家發(fā)展空間，期望每位教師都能個性化成長。
編輯：智能研修平臺應用試點工作組媒體專員 張馨勻
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