基于LSA分析法的初中体育优课师生互动行为研究.pdf
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1、现代基础教育研究第50卷,2023年6月(Research on Modern Basic Education)Vol.50,Jun.2023基于 LSA 分析法的初中体育优课师生互动行为研究谭世君1,吉洪林2(1.重庆第二师范学院 体育与健康管理学院,重庆 400065;2.上海师范大学 体育学院,上海 200234)摘要:将基于信息技术的弗兰德斯互动分析系统作为编码工具,通过滞后序列分析法,对 11 节国家级体育优课中的师生互动行为进行比率分析、序列分析和行为情景的讨论。研究发现,因组制宜的行为策略督促学生“动”起来;师生同信息技术的联动让课堂“活”起来;多种互动情景使学生主体地位“显”出
2、来。值得反思的是:互动中需提高学生主动性,加强信息技术使用的深度,改进教师提问和鼓励策略。关键词:初中体育;师生互动行为;LSA 分析法;体育优课自克雷茨(Kratz)在 1896 年对教师行为进行研究后,关于课堂行为的研究范式犹如雨后春笋。在不同哲学思考和教育学理论的影响下,课堂教学行为的研究逐渐从关注“过程结果”,到关注“认知对话”,再到如今关注“情景生态”,研究焦点开始从教师行为与教学效果的关系,拓展到教学行为与特征的研究。国内对于课堂互动行为的研究可以追溯到 20 世纪 60 年代,关于体育课堂互动的研究较早见于 2001 年,马玉芳对体育教学互动行为的特点进行研究后,认为师生之间的互
3、动方式对于体育教学目标的实现、任务的完成,以及调动学生体育学习积极性都有直接的影响。由于体育课堂教学行为既是评价体育课教学质量的重要指标,又具有动态性、复杂性与互动性特点,因而对体育课堂互动行为的探究仍是当前的重点问题。随着我国数字化体育教育资源的共享,富有典型意义和样本价值的优课案例逐渐形成促进教师发展的资源和教育研究的行为大数据,体育优课为体育教育研究提供了崭新的分析视角。但是现阶段面临的问题是,众多被评选为国家级体育优课的师生行为大数据资源出现空置,本该为体育教育质量提高赋能的初始功能未得到有效挖掘和开发。而作为优课共性的优缺点、促使优课生成的师生行为、行为之间的前后逻辑关系等,未能得到
4、有效分析和应用。因此,针对当前体育课堂师生互动行为研究的需要和体育优课大数据的空置,本文通过课堂观察技基金项目:本文系重庆市社会科学规划项目(项目编号:2021NDYB125)、重庆市高等教育教学改革研究项目(项目编号:223235)、重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(项目编号:23SKGH368)的研究成果。作者简介:谭世君,重庆第二师范学院体育与健康管理学院助教,硕士,主要从事学校体育教学研究;吉洪林,上海师范大学体育学院副教授,博士,主要从事学校体育教学研究。H.E.Kratz,“Characteristics of the Best Teacher as Recognized by
5、 Children”,The Pedagogical Seminary,Vol.3,no.3(1896),pp.413-460.盖立春,郑长龙:课堂教学行为研究的三种范式及其基本问题,课程 教材 教法 2010 年第 11 期,第 33-38 页。马玉芳:体育课堂教学互动特点分析,体育与科学 2001 年第 6 期,第 81-82 页。刘超,董翠香,季浏:中国健康体育课程模式下体育课堂教学行为分析系统的设计与应用研究,首都体育学院学报 2022 年第2 期,第 188-197 页。120120谭世君,吉洪林:基于LSA分析法的初中体育优课师生互动行为研究术,借鉴技术与教育相融合的技术哲学核心思
6、想,分析一系列国家级初中体育优课互动行为大数据,分析体育课堂教学互动特征,提炼不同类型的体育教学互动行为序列,进而对不同行为情景进行讨论和建议,以其为推动体育教育教学发展提供借鉴思路。一、体育课堂互动行为研究综述通过国内外文献综述发现,对体育课堂视频案例分析的方法主要开始于弗兰德斯互动分析系统(Flanders Interaction Analysis System,简称 FIAS),后随着教育教学理念的革新和课堂观察技术的丰富,编码较少的 FIAS 难以完整反映如今的课堂情况,故国内外诸多学者开始对弗兰德斯互动分析系统进行了改进。如,改进型弗兰德斯互动分析系统(improved Flande
7、rs Interaction Analysis System,简称 iFIAS)、基于信息技术的弗兰德斯互动分析系统(Information Technology-based Interaction Analysis System,简称ITIAS)等。改进后的基本分析方法与弗兰德斯互动分析法相类似,但课堂行为的编码更加丰富。这些方法不仅实现了课堂教学行为的量化处理,而且能够依据教学行为分析为课堂教学提供指导性意见。如沈建华等利用弗兰德斯互动分析法对 全国中小学体育名师教学录像集锦 初中组体育课中的师生言语行为进行了研究,发现师生言语互动形式单一、教师提问质量不高等问题。但是,单纯利用弗兰德斯互
8、动分析范式往往只能探究师生的行为频次、比率,显著行为等,而不能呈现教学过程中师生连续行为之间的关系,以及行为所形成的关系序列是否值得关注,这也是体育课堂行为大数据难以被发挥效用的主要原因之一,而序列分析法恰能很好地完善这一问题。为进一步思考体育课堂上师生上一个行为与下一个行为之间的逻辑关系,故引入滞后序列分析法(Lag Sequential Analysis,简称“LSA 分析法”),来配合弗兰德斯互动分析范式对体育优课的师生互动行为进行探究。LSA 分析法最早是由萨基特(Sackett)提出,用于分析某种发起行为之后出现某种伴随行为的可能性以及该行为序列是否存在统计意义上的显著性,目前也开始
9、在教育教学研究领域盛行。二、研究设计1.研究样本样本数据来自“一师一优课国家教育资源公共服务平台()”,该平台由教育部主办,中央电化教育馆运行。平台呈现出的“优课”覆盖义务教育阶段各年级各学科各版本,优课的等级从下往上分为县、市、省级和国家级,其中国家级为最高等级。本研究选取 2019 年所有初中体育(沪教课标版)的国家级优课为研究样本(见表 1)。表 1 2019 年初中体育(沪教课标版)国家级优课样本数据12345行进间单手高手投篮变向换手运球侧手翻双杠杠端跳起成分腿坐突分配合40分08秒41分15秒40分03秒45分17秒41分37秒七年级八年级七年级七年级九年级陈XX刑XX郭XX沈XX
10、钱XX上海市嘉定区迎园中学海南省儋州市第一中学上海市天山初级中学上海市凤华初级中学湖北省宜昌市英杰学校序号课例名称课时时长年级教师学校 沈建华,时维金,伊鲁波,等:初中体育课中师生互动言语行为研究基于弗兰德斯互动分析系统,上海体育学院学报 2014年第 2 期,第 63-68 页。G.P.Sackett,Observing Behavior:Theory and Applications in Mental Retardation,Baltimore,America:University Park Press,1978,p.416.121121第50卷现代基础教育研究(Research on
11、Modern Basic Education)2023年6月67891011跨越式跳高侧向移动推实心球斜向助跑直角腾跃传(接)球原地肩上射门快速跑40分03秒37分25秒40分56秒40分05秒44分20秒44分34秒七年级九年级七年级七年级九年级八年级陈X陈XX李XX雷XX姜X廖XX上海市教师进修学院附属中学广东省珠海市第十三中学上海市华东师大松江实验中学重庆市开州区三合初级中学辽宁省营口市鲅鱼圈实验中学福建省厦门外国语学校湖里分校(续表)序号课例名称课时时长年级教师学校2.研究工具由于 11 节课例均涉及信息技术的使用,如使用多媒体设备播放动作视频,以及用手机拍摄学生动作等。相较于 FIA
12、S 等编码系统,顾小清团队编制的 ITIAS 能较全面地反映信息技术下体育课堂教学中师生之间的行为互动。故选用 ITIAS 对 11 节优课案例中的师生行为进行编码,用于还原初中体育课堂中的师生互动行为。研究主要分析体育课的行为互动,故将原编码分类“沉寂”中的“学生思考问题”“学生训练练习”两类行为划分到学生行为,将教师直接影响的言语行为和教师间接影响的言语行为合并为教师行为,其余分类不做修改(见表 2)。表 2 ITIAS 编码系统分类教师行为沉寂编码1234567813表述教师接受情感教师鼓励表扬采纳学生意见提开放性问题提封闭性问题讲授(包括边讲边示范)指示(包括指令)批评学生无助于教学的
13、混乱分类学生行为技术使用编码91011121415161718表述学生被动应答(被动反应)学生主动应答(主动反应)学生主动提问学生与同伴讨论学生思考问题学生训练练习教师操作技术学生操作技术技术作用于学生3.分析过程编码取样时间间隔为 3 秒,选择取样时间点上主要的师生行为类别进行编码。分析 11 个课例视频后得到 8965 个编码。为提高编码信度,研究者邀请另一位体育教育领域的专家在互不干扰的情况下于同一地点下同时编码。采用同意度百分作为信度分析的方法,检验公式为:同意度百分比(信度)=相互同意的编码数量/(相互同意的编码数量+相互不同意的编码数量),其百分比最好高于 70%。结果显示,有 7
14、351 个编码相互同意,有 1614 个编码相互不同意。按照检验公式,7351/(7351+1614)=同意度百分比=81.9%,70%,说明编码具有较好的信度。为了进行分析,研究者根据 LSA 分析法的原理和一般步骤,利用 Python 开发了 LSA 分析工具,向该工具输入原始编码序列后可输出行为序列转换频率表、调整后的残差表等,最后采用 Gephi 软件进行可视化呈现。顾小清,王炜:支持教师专业发展的课堂分析技术新探索,中国电化教育 2004 年第 7 期,第 18-21 页。郭玉霞,刘世闵,王为国,等:质性研究资料分析:NVivo 8 活用宝典,台北高等教育文化事业有限公司 2009
15、年版,第 232 页。122122谭世君,吉洪林:基于LSA分析法的初中体育优课师生互动行为研究三、体育优课中的师生互动行为情况1.体育课堂教学互动行为比率分析根据 ITIAS 编码系统对 11 节课例中的师生行为进行编码归类,统计各类编码行为出现频次及百分比(见表 3)。表 3 编码行为频次统计表编码12345678小计:教师行为(编码1-8)91011121415小计:学生行为(编码9-12、编码14-15)161718小计:信息技术使用行为(编码16-18)13表述教师接受情感教师鼓励表扬采纳学生意见提开放性问题提封闭性问题讲授(包括边讲边示范)指示(包括开始练习和队伍调动指令)批评学生
16、学生被动应答(被动反应)学生主动应答(主动反应)学生主动提问学生与同伴讨论学生思考问题学生训练练习教师操作技术学生操作技术技术作用于学生无助于教学的混乱频次44415121191202285655213671524234067223881472814441219404162百分比0.49%4.63%0.13%1.33%1.34%25.49%7.31%0.23%40.95%5.84%2.61%0.00%0.75%0.25%43.29%52.74%1.61%0.46%2.44%4.51%1.81%为更好地观察初中体育课堂教学中的师生行为,将教师行为、学生行为、信息技术使用行为分别计入。由此可知,体
17、育课堂教学中占比最高的是学生行为,其中,学生训练练习占比 43.29%,说明课堂上主要以学生训练练习为主。学生主动提问占 0%、与同伴讨论占 0.75%、思考问题占 0.25%,说明学生没有产生主动提问的行为,且学生在课堂中缺乏合作式、探究式的讨论学习。教师行为比率占 40.95%,其中,教师讲授行为占 25.49%、教师指令行为占 7.31%,说明教师在课堂上的教学方式主要以动作讲授为主,以指挥练习为辅。另外,教师采纳学生意见和接受学生情感的比率较低,说明教师与学生在体育教学时的情感交流有待加强。教师提问方面,教师提封闭性问题的比率为1.34%,提开放式问题的比率为 1.33%,封闭式提问和
18、开放式提问的比率大致相同,但是,提问比率较低,且学生被动应答的比率为 5.84%,主动应答的比率为 2.61%,被动应答的比率是主动应答的 2 倍,说明学生主动回答的比率较低,教师的主导性远大于学生的主动性。信息技术的使用占 4.51%,远低于教师言语行为,说明教师在信息化环境下未能较充分地利用媒体123123第50卷现代基础教育研究(Research on Modern Basic Education)2023年6月技术进行教学,体育课堂中师生技术使用比率仍有待提高。编码者在分析视频时发现,“无助于教学的混乱”主要包括“教师调动队伍时产生的混乱”和“教师下达指令后学生未能充分理解时所产生的混
19、乱”。“无助于教学的混乱”占 1.81%。2.体育课堂教学互动行为序列分析将 ITIAS 编码系统编译的数据按顺序输入 LSA 分析工具后,可输出行为序列转换频率表(见表 4)。根据 LSA 分析原理,一种行为向另一种行为的转换定义为一个行为序列,并用两种行为的编码组合表示两种行为形成的序列,组合中行为编码的前后顺序表示该序列中行为转换的方向。表 4 中,列表示起始行为,行表示随之发生的行为,该列与该行对应的表格中的数字表示这种行为序列发生的频次。例如,(2 列)(15 行)表示的行为序列是教师鼓励表扬行为(2 列)后,接着发生了学生训练练习行为(15 行),215 的行为转换频次为 260
20、次。表 4 行为序列转换频率表(全部)12345678910111213141516171812810001005200007000254820047111241701002580013004000004400000000403020046413270001730450612184621149031016100636755014018039964071724917233711802319747162130116228131680100031101001013000901037811158127210000000010280821931202630021139001100000000000000
21、000012000008400005200001213010109191920011208000140003010001000150002155260002444319112425001202756531516010001820530000199401170000000000020060330180001022601201116221155由表 4 的对角线可知,各编码行为均有连续发生的现象。此外,转换频次较高的行为还有很多,如 615 的转换频次为 444 次。为检验此类高频行为序列是否需要引起课堂教学重视,利用 LSA 分析工具对行为序列进行显著性验证(见表 5)。表 5 是两种行为所形成
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