从经验到理性：数据赋能教师教学反思的新实践

摘要：教学反思在提升教师认知水平和促进教师专业发展方面具有重要意义。如今，数据赋能的教学实践，能够助力教师教学反思走向更为理性化的层面，教师可以通过教学课程、学生主体、专业知识、学习环境和技术应用五个维度实现精准反思。本研究结果揭示了数据驱动教学反思的可行路径，促进了教师反思实践的新发展，有效提升了教学反思的质量，也为教师的专业成长提供了持续的动力。

关键词：教学反思；数据赋能；教师专业发展

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2024）18-0100-05

引言

教育部颁布的《中学教师专业标准（试行）》明确指出：“要促进中小学教师的专业发展，坚持实践、反思、再实践、再反思，不断提高专业能力。”[1]近年来，已有许多研究者证实教学反思能够促进教师的专业发展和自我成长，有效的教学反思能够改进课堂教学实践效果。[2]然而，教师以往主要通过自身经验回顾进行反思，如今，随着人工智能的迅猛发展和教育信息化的不断推进，教师的教育理念和教学方式也随之发生转变。2023年6月，教育部办公厅发布了《基础教育课程教学改革深化行动方案》，明确提出“积极推进人工智能、大数据、第五代移动通信技术（5G）等新技术与教师队伍建设的融合，加快形成新技术助推教师队伍建设的新路径和新模式”。[3]所以，如何利用人工智能的技术优势所收集的多模态数据进行分析和应用，以赋能教师的教学反思能力，使之成为新常态，成为教育过程中的核心一环。因此，本文将深入探讨这一问题，以助力教师在数字化转型时代中实现更好的发展。

传统经验型教师教学反思的实践困境

1.反思意识薄弱化

在当前的教育环境中，部分教师将教学视为一种例行公事，满足于完成教学大纲和基本教育要求，忽视了教学反思的价值。这种态度可能源于教师对日常繁忙教学事务的应对，导致难以投入足够的精力去深入回顾和总结反思自己的教学实践。

2.反思内容局限化

当前，许多教师会通过撰写反思日志的方式来进行教学反思，但这样往往存在反思内容局限化的问题。具体来说，教师们在反思时倾向于针对本节课堂中出现的具体问题进行描述和解决，而没有深入探讨这些问题背后更深层的原因及其与更广范围教育议题的关联。这种表层的反思方式，虽然能够解决即时问题，但却无法触及教学质量提升的核心。

3.反思过程经验化

在教学反思实践中，许多教师倾向于依赖个人的知识储备和以往的教学实践经验来识别和解决教学环节中遇到的问题，以及评估教学成效。然而，随着时间的积累，这种做法可能会导致一些根深蒂固但未被察觉的教育观念或思维模式的形成。在这种反思方式中，教师的直觉和主观判断占据了主导地位，而较少借助教育理论或研究支持，因此容易忽视其他重要的影响因素，如学生的具体需求、学习环境的特点和技术支持的应用等，导致经验化的反思限制了视野，而且缺乏广度与深度。[4]

4.反思行为被动化

教师在完成教学反思日志后，可能会错误地认为任务已经完成，因此没有进一步在后续的课堂中采取积极的行为来解决所识别的问题，导致反思仅仅停留在思考的阶段。只有当问题反复出现，对教学效果产生明显影响时，才会迫使教师主动改进自己的教学行为。这种类型的反思是被动的，因为它是问题驱动的，往往缺乏系统性的思考和持续改进。

数据赋能下教师教学反思的理性回归

随着教育信息化的不断推进，教师教学正进入一个数据驱动的循证时代。这种数据的积累和应用，为教师的教学反思提供了一种更为理性和科学的反思方式。具体来说，数据赋能使得教师能够围绕以下五个关键方面进行精准反思（如图1）。

1.教学课程反思：数据赋能教师教学理性反思的基石

数据能够将教师及学生的行为可视化呈现，引导教师观察、思考、分析自己的教学目标设置及教学策略等在实际教学中是否得到有效落实。这种数据赋能的反思为教师进行课程优化提供了全面、可靠的实证支撑，进而帮助教师把握课程中的重难点，及时调整教授内容与方法。针对性的教学调整使得课堂时间得到更合理的规划，从而有效提升教学效率。

2.学生主体反思：数据赋能教师教学理性反思的目标

学生是学习过程中的核心主体，学情数据、学生的课堂行为占比以及参与度曲线等多维度数据的收集与分析，能够为教师提供全面且直观的学生学情画像。这些数据为教师的教学反思提供了重要的探究路径，并成为数据赋能下教师进行理性反思的关键目标。学生的学习兴趣和课堂投入度与教师的课程设计紧密相关，通过对相关数据进行诊断，能够在一定程度上帮助教师了解哪些教学活动或内容能够激发学生的浓厚兴趣，从而帮助教师深入了解学生的兴趣所在，据此来调整课程内容和教学方法，实现有的放矢的教学。

3.专业知识反思：数据赋能教师教学理性反思的载体

在人工智能驱动下的课堂里，教师能够收集到包括教学活动中教师行为、学生行为以及整个教学过程在内的全方位数据信息。[5]这些丰富的数据信息可以帮助教师分析自身的课堂教学行为表现、评估自身的教学能力、了解自身的教学特点和风格等，从而更有针对性地进行专业知识的反思。这种基于数据的反思，不仅能够帮助教师及时发现自己在教学实践中存在的问题，还能够指导教师找到问题切入口改进自身教学方法以提高整体课堂的教学效果。基于对数据的整理和分析，能够帮助教师反思教学实践背后的理论指导，从而提高自身的专业教学知识，有助于教师从职初学习型教师过渡成长为成熟研究型教师。

4.学习环境反思：数据赋能教师教学理性反思的空间

教学反思的对象不仅是教师和学生，学习环境也是至关重要的一个因素。数据赋能的反思为教师提供了一种新的视角，使他们能够收集和分析有关教学资源、技术工具等要素的数据信息。这种基于数据的反思使教师能够更深入地了解学习环境的效能，从而对其进行优化和改进。基于系统记录的数据，教师面向复杂的学习空间和学习环境，需要将信息技术和教学反思进行深度融合，考虑如何综合技术、教学内容以及学习者的需求，从而设计更贴近学习者的教学活动，为学习者打造个性化学习环境。

5.技术应用反思：数据赋能教师教学理性反思的创新

在推进教育数字化的时代背景下，技术应用反思显得尤为重要。技术应用反思是指教师在教学中，在使用技术工具、资源或利用技术设计开展教学创新等时，对其使用进行深入思考和评估的过程。[6]尽管许多教师已经有意识地主动将技术应用于教学，但可能还未完全深刻理解如何有效地将技术深度整合到教学中，以实现教学效果的最大化。教育技术工具和应用程序能够生成大量的数据，涵盖了学生的表现、参与度、学习路径等方面，如教师在课程中使用了某种平台进行教学辅助，后台采集到的过程性数据能够帮助教师更加全面地洞察学生的需求差异，通过对这些数据的分析和反思，教师可以发现并改进课堂教学中的不足，从而提升教学质量。同时，优秀的课堂不是简单地进行技术的堆叠，而是需要教师在教学反思中思考各个技术工具的特性及其适用性，有针对性地将它们融入到教学设计之中，不断反思技术应用效果和问题，并探索解决方案，以确保技术应用能够有效支持教学目标的实现。

数据赋能下的教师教学反思研究

笔者选取了某校基于多模态数据的教师教学行为反思的一个典型案例。在该案例中，该校使用某智能研修平台对授课班级进行课堂实时追踪与分析，包括课堂师生行为占比分析、活动参与度曲线分析和师生互动S-T分析。

1.课堂师生行为占比分析

如图2所示，课堂行为占比数据记录了学生行为占比以及教师行为占比，针对课堂中学生的五种行为（读写、举手、听讲、生生互动、应答）和教师的四种行为（板书、讲授、师生互动、巡视），每30秒采集一次数据。通过生成可视化柱状图能够直观清晰地看到在本节课中师生教学行为的占比情况。

在该教师的两次课堂观察中，可以明显看出这两节课都主要以教师的讲授和巡视为主。具体来看，学生的主要活动更多的是在听教师讲课，高达34.50%，相比而言，生生互动与师生互动环节较少，表明课堂互动的频率和深度有待提升。因此，教师通过对师生行为占比的分析，能够反思课堂中的学生之间行为差异以及全班的学生行为倾向，为平衡学生的学习行为提供了反思依据。

2.课堂活动参与度曲线分析

如图3所示，图中共有三类曲线：浅蓝色（1-1）和深蓝色（2-1）代表学生课堂表现曲线，数值越高，则表示学生整体行为越一致；黄色（1-2）和紫色（2-2）代表课堂参与度曲线，参与度越高，则表示学生参与课堂活动的积极性越高；绿色（1-3）和红色（2-3）代表课堂关注度曲线，关注度越高，则表示教师教学活动越有吸引力。通过观察曲线中的波峰和波谷，能够帮助教师快速准确判断哪些教学行为和语言能引起学生更高的关注度、参与度和表现值。

在该教师的两次课堂观察中，学生的参与度和关注度保持在一个相对稳定的水平。这可能得益于教师在习题讲解时能够灵活运用教学工具，如白板和演示文稿。教师对白板的使用非常熟练，并且具备较高的信息技术能力，这些因素共同促进了学生对课堂内容的高度关注。然而，学生课堂表现曲线有时候会出现明显波谷，这可能由于部分自主练习完成较快的同学，未能及时为自己安排额外的学习任务或进行深入思考与自我检查。在这种情况下，学生可能会分心观察其他同学，导致他们的注意力暂时偏离课堂学习。显然，教师通过对课堂活动参与度曲线分析，能够反思在课堂中如何改进教学活动的设计，以有效帮助学生保持高度的注意力，增强他们的学习兴趣，从而提高学习任务的参与度，为教师调动学生在课堂中的积极情绪提供了重要的反思依据，也为优化课堂管理和改善整体教学效果奠定了坚实的基础。

3．师生互动S-T分析

如下页图4所示，S-T分析也就是学生-教师分析方法，能够分析师生各种行为在课堂中的时间占比，并根据平台设置的常模，判断教师课堂是属于对话型、讲授型、练习型还是混合型。S-T教学分析图纵轴为S，横轴为T，分别表示S行为和T行为的时间，原点为教学起始时刻，将实测到的S、T数据根据课堂时间顺序在轴上予以表示。在Rt-Ch图中Rt和Ch分别表示教学过程中的T行为占有率和师生行为转换率，根据不同的标准条件区分四种教学模式。通过此种分析能够直观呈现教师的教学风格和特点，有利于教师依据这些数据反思更科学、更全面的教学改进措施。

在该教师的两次课堂观察中，从S-T图可以看出S-T的曲线的倾角小于45°，教师行为占有率达到80%以上，这一数据反映出课堂主要采用了以讲授和提问为主的教学方法，学生主要在教师提问后进行回答，这种模式表明课堂属于传统的讲授型课堂。然而，通过对比两次课堂的S-T曲线，可以观察到教师在逐渐减少自己的讲授时间。这一变化可能意味着教师正尝试调整教学策略，可能是为了鼓励更多的学生参与和互动，或是在探索更加平衡的教学模式，以促进学生的主动学习和批判性思维的发展。因此，借助S-T分析，教师可以反思并识别自身的教学模式类型，从而在调整教学策略时更加注重调动学生的主体积极性，为创建一个互动程度更高的动态课堂提供了重要的反思依据。

结语

在人工智能技术的辅助下，借助大数据驱动与深度挖掘，教师正从传统教学转向至精准教学，同时也推动着教师的教学反思从依据经验的直觉性思考转变为基于数据的理性分析。基于这种数据赋能的教学反思，笔者认为教师在未来的教学中要“善用数据赋能，促进主动反思；强化反思意识，把握教学本质；提升有效反思，促进教学实践”。

参考文献：

[1]中国人民共和国教育部.教育部关于印发中学教师专业标准（试行）的通知[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s6991/201209/t20120913_145603.html.

[2]蔡慧英，卢琳萌，顾小清.人机协同教研会促进教师教学反思能力的发展吗？——基于课堂视频智能分析技术的实证研究[J].现代远距离教育，2023（01）：40-49.

[3]中国人民共和国教育部.教育部办公厅关于印发基础教育课程教学改革深化行动方案的通知[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A26/jcj_kcjcgh/202306/t20230601_1062380.html.

[4]林攀登，张立国，周釜宇.从经验回顾到数据驱动：人工智能赋能教师教学反思新样态[J].当代教育科学，2021（10）：3-10.

[5]白雪梅，顾小清，尹欢欢，等.数据驱动精准教学：实践路径、感知理解与现实困境[J].电化教育研究，2022，43（04）：77-84.

[6]赵云建，许明雪，左昭，等.教师技术应用反思的现实图景、问题剖析与优化路向——基于教学反思文本的实证分析[J].中国电化教育，2023（07）：118-125.

第一作者简介：荣宇蝶（2000.8—），女，汉族，广西柳州人，硕士，研究方向为人工智能教育应用、信息技术与学科整合。

基金项目：浙江省哲学社会科学领军人才培育专项重大课题“旨向共同富裕：多模态数据融合驱动的托育师资专业能力提升与评估研究”（项目编号：23YJRC13ZD-3YB）。