分析课堂行为大数据，反溯课堂问题设计有效性

【摘 要】本文以《忆读书》为例，将课堂行为大数据进行分析，以此研究课堂问题设计的有效性。

【关键词】课堂行为大数据 课堂问题设计 有效性

教育的核心在于不断探索与革新，课堂问题设计则是实现这一目标的基石。有效的课堂问题不仅能帮助学生深化理解，还能激发他们的思维潜能。本文将以《忆读书》为例，结合课堂行为大数据，探讨如何反溯课堂问题设计的有效性，进而优化教学策略，提升教学理念。

一、解读课堂行为大数据，反溯课堂问题设计之效

（一）观课堂教学模式

通过课堂观察与数据采集，我们获得了《忆读书》课程的翔实数据。这些数据不仅反映了学生的课堂参与度，还揭示了教师提问的类型、频率及学生的回应方式。我们运用S-T分析技术和记号体系分析法，对课堂行为进行了深入剖析。

在《忆读书》的课堂教学中，S-T曲线的拟合角度大于45°（见图1），说明学生的行为占比较高，表明课堂以学生为中心，注重学生的自主性和探究性。同时，教师的讲解也呈现出一定的密度，为学生提供了充足的思考和讨论空间。从Rt-Ch图来看（见图2），该课的教学模式属于混合型，师生行为转换率为0.39，数值偏低，说明师生行为转换率有待提升，这意味着在教学过程中，应更加注重师生之间的互动与转换。

（二）析课堂有效性提问

1.分析问题类型，聚焦核心素养。通过对课堂问题的分类与分析，我们发现，教师在《忆读书》教学中的“如何”问题和“若何”问题数据明显高于全国常模数据（以下简称“常模数据”），而“是何”问题数据低于常模数据，“为何”问题数据略低于常模数据。这表明，该课程注重学生对问题的理解、思考、探究、交流，重视培养学生的创新思维和客观分析的能力，但忽略了对知识点的巩固。

2.分析回答方式，关注生本差异。在《忆读书》的课堂中，学生个别回答的数据和常模数据相近，讨论后汇报的数据远远高于常模数据，集体齐答和自由答数据远远低于常模数据。显然，教师采用了多种提问方式，如个别回答、讨论后汇报等。这种方式有效地激发了学生的思考，提高了他们的参与度。然而也应注意到集体齐答和自由答的比例较低，这在一定程度上限制了学生的表达机会。因此，教师应鼓励学生积极参与，为他们提供更多的表达空间。

3.分析教师回应方式，体现赏识教育。教师的回应方式对学生的学习态度和积极性有着重要影响。在《忆读书》的教学中，教师采用了肯定、追问等非言语效应，有效地激发了学生的学习热情。但言语效应的使用相对较少，这可能会降低学生的获得感和成就感。因此，教师在回应学生时，应更加注重言语与非言语的结合，以充分体现赏识教育。

二、依托课堂行为大数据，优化课堂教学策略之道

（一）创新问题设计，激发思维火花

通过提出一系列富有启发性的问题，我们引导学生进行深入思考，并鼓励他们提出自己的见解。同时，我们还注重问题的层次性，从简单到复杂，逐步引导学生深入思考，培养他们的逻辑思维能力和创造力。

我们组织学生围绕“开卷有益”“择善从之”这两个项目进行小组探究。探究一：读书的好处。根据学生的发言，梳理提炼出读书的好处——快乐、明理、博学……教师提问：“是不是读所有的书都有好处呢？”探究二：好书的标准。师生一起归纳出好书的标准后，教师提问：“你发现这几条都是从什么角度来判断好书的标准的？”学生归纳提炼：兴趣、人物、情节、情感……

（二）转变问答模式，强化自主思考

传统的问答模式往往侧重于知识的记忆和复述，却忽视了学生自主思维能力的培养。为了改变这一现状，我们在《忆读书》一课的教学中，尝试将问答模式从“是何”问题转变为“如何”问题。通过引导学生独立思考和小组合作，我们帮助他们梳理文本信息，整合知识要点，并形成自己的见解。这种问答模式的转变不仅有助于提升学生的自主思维能力，还能够增强他们获取策略性知识的能力。如将问题：“好书的标准是什么？”改为：“通过文本信息，你如何判断一本书是好书？”首先，该问题需要学生在独立阅读文本的基础上，梳理信息要点。其次，需要学生在小组合作中，整合信息，同时还要将资料袋及自己的生活经历加以综合分析，形成小组合作研究的成果展示。

（三）组织有序活动，构建逻辑思维

在教学过程中，我们注重活动的组织和安排，以确保课堂的逻辑性和连贯性。通过设计一系列有序的活动，引导学生逐步深入文本，理解作者的思想和情感。同时，我们还注重活动的多样性，包括小组讨论、角色扮演、辩论赛等，以激发学生的学习兴趣和参与度。这些活动不仅能够深化学生对文本的理解，还有助于培养学生的逻辑思维能力。

（四）深化教学反思，提升教学策略

在教学结束后，我们进行了深入的教学反思，并针对存在的问题进行了改进。通过反思课堂中的对话深度，我们发现一些提问过于简单，缺乏深度和挑战性。为了提升问题深度，我们设计了一系列更具深度和层次性的问题，以引导学生进行深入思考。同时，我们还注重问题的连贯性和逻辑性，以确保学生能够形成完整的知识体系。下面以教学的最后一个环节为例，展示有深度的提问设计。

提问一：你觉得“读书好，多读书，读好书”可以调整顺序吗？你会怎么调整？说说你的理由。

提问二：请联系课文，说说你陈述的理由在文中有依据吗？

提问三：如何从行文脉络的角度去理解不能随便调换顺序？

提问四：假如你是教材的编辑，打算要添加“好读书”这三个字，可以放在哪里？

提问五：如果你打算向冰心奶奶征求读书建议，你会怎么说？

总之，通过分析学生的学习情况、教师的行为表现以及地域的教育资源，我们可以更好地描绘出各种教研应用的特点，从而使教研团队能够更加清晰地确定教研目标，大大提高了教研的效率。通过对学生的学习情况、教师的行为表现以及地域的教育资源等数据的搜集和分析，我们能够更加精准地了解教学现状和需求，从而制订出更具针对性的教学策略。另外，大数据还可以帮助我们预测学生的学习趋势和潜在问题，为精准教学提供有力支持。

（作者单位：福建省厦门市文安小学 责任编辑：庄严）

教育的核心在于不断探索与革新，课堂问题设计则是实现这一目标的基石。有效的课堂问题不仅能帮助学生深化理解，还能激发他们的思维潜能。本文将以《忆读书》为例，结合课堂行为大数据，探讨如何反溯课堂问题设计的有效性，进而优化教学策略，提升教学理念。

一、解读课堂行为大数据，反溯课堂问题设计之效

（一）观课堂教学模式

通过课堂观察与数据采集，我们获得了《忆读书》课程的翔实数据。这些数据不仅反映了学生的课堂参与度，还揭示了教师提问的类型、频率及学生的回应方式。我们运用S-T分析技术和记号体系分析法，对课堂行为进行了深入剖析。

在《忆读书》的课堂教学中，S-T曲线的拟合角度大于45°（见图1），说明学生的行为占比较高，表明课堂以学生为中心，注重学生的自主性和探究性。同时，教师的讲解也呈现出一定的密度，为学生提供了充足的思考和讨论空间。从Rt-Ch图来看（见图2），该课的教学模式属于混合型，师生行为转换率为0.39，数值偏低，说明师生行为转换率有待提升，这意味着在教学过程中，应更加注重师生之间的互动与转换。

（二）析课堂有效性提问

1.分析问题类型，聚焦核心素养。通过对课堂问题的分类与分析，我们发现，教师在《忆读书》教学中的“如何”问题和“若何”问题数据明显高于全国常模数据（以下简称“常模数据”），而“是何”问题数据低于常模数据，“为何”问题数据略低于常模数据。这表明，该课程注重学生对问题的理解、思考、探究、交流，重视培养学生的创新思维和客观分析的能力，但忽略了对知识点的巩固。

2.分析回答方式，关注生本差异。在《忆读书》的课堂中，学生个别回答的数据和常模数据相近，讨论后汇报的数据远远高于常模数据，集体齐答和自由答数据远远低于常模数据。显然，教师采用了多种提问方式，如个别回答、讨论后汇报等。这种方式有效地激发了学生的思考，提高了他们的参与度。然而也应注意到集体齐答和自由答的比例较低，这在一定程度上限制了学生的表达机会。因此，教师应鼓励学生积极参与，为他们提供更多的表达空间。

3.分析教师回应方式，体现赏识教育。教师的回应方式对学生的学习态度和积极性有着重要影响。在《忆读书》的教学中，教师采用了肯定、追问等非言语效应，有效地激发了学生的学习热情。但言语效应的使用相对较少，这可能会降低学生的获得感和成就感。因此，教师在回应学生时，应更加注重言语与非言语的结合，以充分体现赏识教育。

二、依托课堂行为大数据，优化课堂教学策略之道

（一）创新问题设计，激发思维火花

通过提出一系列富有启发性的问题，我们引导学生进行深入思考，并鼓励他们提出自己的见解。同时，我们还注重问题的层次性，从简单到复杂，逐步引导学生深入思考，培养他们的逻辑思维能力和创造力。

我们组织学生围绕“开卷有益”“择善从之”这两个项目进行小组探究。探究一：读书的好处。根据学生的发言，梳理提炼出读书的好处——快乐、明理、博学……教师提问：“是不是读所有的书都有好处呢？”探究二：好书的标准。师生一起归纳出好书的标准后，教师提问：“你发现这几条都是从什么角度来判断好书的标准的？”学生归纳提炼：兴趣、人物、情节、情感……

（二）转变问答模式，强化自主思考

传统的问答模式往往侧重于知识的记忆和复述，却忽视了学生自主思维能力的培养。为了改变这一现状，我们在《忆读书》一课的教学中，尝试将问答模式从“是何”问题转变为“如何”问题。通过引导学生独立思考和小组合作，我们帮助他们梳理文本信息，整合知识要点，并形成自己的见解。这种问答模式的转变不仅有助于提升学生的自主思维能力，还能够增强他们获取策略性知识的能力。如将问题：“好书的标准是什么？”改为：“通过文本信息，你如何判断一本书是好书？”首先，该问题需要学生在独立阅读文本的基础上，梳理信息要点。其次，需要学生在小组合作中，整合信息，同时还要将资料袋及自己的生活经历加以综合分析，形成小组合作研究的成果展示。

（三）组织有序活动，构建逻辑思维

在教学过程中，我们注重活动的组织和安排，以确保课堂的逻辑性和连贯性。通过设计一系列有序的活动，引导学生逐步深入文本，理解作者的思想和情感。同时，我们还注重活动的多样性，包括小组讨论、角色扮演、辩论赛等，以激发学生的学习兴趣和参与度。这些活动不仅能够深化学生对文本的理解，还有助于培养学生的逻辑思维能力。

（四）深化教学反思，提升教学策略

在教学结束后，我们进行了深入的教学反思，并针对存在的问题进行了改进。通过反思课堂中的对话深度，我们发现一些提问过于简单，缺乏深度和挑战性。为了提升问题深度，我们设计了一系列更具深度和层次性的问题，以引导学生进行深入思考。同时，我们还注重问题的连贯性和逻辑性，以确保学生能够形成完整的知识体系。下面以教学的最后一个环节为例，展示有深度的提问设计。

提问一：你觉得“读书好，多读书，读好书”可以调整顺序吗？你会怎么调整？说说你的理由。

提问二：请联系课文，说说你陈述的理由在文中有依据吗？

提问三：如何从行文脉络的角度去理解不能随便调换顺序？

提问四：假如你是教材的编辑，打算要添加“好读书”这三个字，可以放在哪里？

提问五：如果你打算向冰心奶奶征求读书建议，你会怎么说？

总之，通过分析学生的学习情况、教师的行为表现以及地域的教育资源，我们可以更好地描绘出各种教研应用的特点，从而使教研团队能够更加清晰地确定教研目标，大大提高了教研的效率。通过对学生的学习情况、教师的行为表现以及地域的教育资源等数据的搜集和分析，我们能够更加精准地了解教学现状和需求，从而制订出更具针对性的教学策略。另外，大数据还可以帮助我们预测学生的学习趋势和潜在问题，为精准教学提供有力支持。

（作者单位：福建省厦门市文安小学 责任编辑：庄严）

（1）马彦.基于学生课堂参与行为数据分析的大学英语“金课”建设路径探索［J］.湖北第二师范学院学报，2022，39（09）：71-76.

（2）张晚来.基于云班课的课堂大数据分析在教学中的应用探究——以学生学习行为数据分析为例［J］.教育教学论坛，2020（26）：198-199.

（3）过珺，曹路舟，潘新征.基于蓝墨云班课的课堂大数据分析在教学中的应用初探——以学生学习行为数据的分析为例［J］.电脑知识与技术，2018，14（19）：130-131，140.

（4）周志宇，阮梦黎.基于大数据分析的混合式教学生态构建［J］.中国现代教育装备，2023（05）：70-72.

（5）胡航，杨旸.多模态数据分析视阈下深度学习评价路径与策略［J］.中国远程教育（综合版），2022（02）：13-19.