利用COP项目大数据分析促数学课堂深度教学
2020·12深度教学是在教学目标、内容、策略、结构、反思、评价等方面不断精益求精，深层挖掘教学内在的魅力，达到促进师生共同发展的过程。运用大数据改进教师的教与学生的学，是深度教学有效的实现途径。通过前测、S-T 行为、“四何问题”、对话深度等数据分析，让教师有意识地改进教学行为，设置一些有效的问题来检测学生的认知方式、兴趣点、掌握情况等，及时调整教学设计及提问方式，从而进行深度教学，提高课堂效率。
摘要
关键词COP ；大数据；深度教学；前测；S-T 分析法；四何问题；对话深度
利用COP 项目大数据分析促数学课堂深度教学
陈宏
（厦门市民立第二小学，福建厦门361012）
在信息技术迅速发展的时代背景下，课堂形式、教学方法、教学技能策略等不断改进更新，新技术、大数据分析打破浅层教学的困顿，使更多教师逐渐迈向深度教学。促进学生的学习是深度教学的基点，教师要在教学内容、目标、方法、反思、评价等方面精益求精，深层挖掘教学内在的魅力，达到促进师生共同发展的目标。基于知识的内在结构，通过对完整深刻知识的处理，引导学生从符号学习走向学科思想、意义系统的理解和掌握，培养学生的核心素养。
COP 项目（教师在线实践社区的简称，The
Teacher's Online Communities of Practice ）通过构建由中小学教师、大学专家及助学者所组成的一种正式学
习与非正式学习相混合的学习型组织，借助课堂教学行为大数据等方法与技术，持续监测与提升学校课堂教学质量，有效帮助研修教师丰富、改善和重构有关如何教与如何支持学生学的实践性知识，从而实现学
校的整体办学水平的提升与快速发展。
［1］
COP 通过聚焦教师的专业学习及同辈合作与反
思性对话，分享教师们的教学改进形式、价值观、工具和职责等，为教师专业化发展提供社会的、规范的、资
源密集型的、持续不断的学习支持服务。因此，教师在线实践社区也是一种聚焦教师知识的新的知识管
理与知识创生的新途径。
［1］
COP 大数据的采集及分析更注重教师专业学习
与反思，运用大数据改进教师的教与学生的学，是深度教学有效的实现途径。借助S-T 分析法、记号体系分析法等，通过大数据量化的形式，对教学模式、有效
性提问、四何问题和对话深度等进行分析。教师通过
这些分析，有意识的改进自己的教学行为，设置一些有效的问题来检测学生的认知方式、兴趣点、掌握情况等，及时调整教学设计及提问方式，从而进行深度教学，提高课堂效率。
一、基于前测数据，把握深度教学的目标
传统的课堂是教师主导课堂，仅仅满足于教学生是什么，怎么做，而忽略为什么这么做，造成学生学习中经常有困惑。学生无法知其然，更不知其所以然。因此，数学教学应关注学生知识的“生长点”，传授学生不会的知识点，调动他们学习新知的积极性，从而使教师教更有主动性，更有深度。因此，学生的“前测”对于教师能否深度教学就显得尤为重要。
例如，三年级上册《解决问题——求一个数的几倍是多少》一课，教师设计前测题目：“一包饼干6元，一盒巧克力是一包饼干的2倍，一盒巧克力多少钱？提示：用自己喜欢的方式表示出来。”总共51名学生参加前测，42人正确，9人错误。其中，正确的42人中，用画图来表示的有23人，只用列式计算的有7人，画图并列式的有12人。由此可将学生划分为四个层次表征。水平层次一：无关系半抽象表征（5人）。学生对于题目有初浅的认识和了解，能用自己喜欢的半抽象图形或文字提炼含义，有一定见解，但表征时忽略了量之间的关系。水平层次二：有关系半抽象表征（22人）。学生能依据题目含义，理清饼干与巧克力之间的关系，并用复杂的图形或文字表述出两者的关系。水平层次三：无关系抽象表征（1人）。学生能依据题目，运用抽象的简洁的图形或文字进行表征；但却不能表征出两个或者几个量之间的关系。水平层
基金项目：福建省教育科学“十三五”规划2019年度课题“基于小学数学课堂教学行为大数据的深度教与学的实践研究”（课题编号：
FJJKXB19-562）。
教学研究
2020·12
教学研究
次四：有关系抽象表征（7人）。学生能依据题目，利用
简洁、多样的图形或文字、数字图进行表征，清晰地表
征出饼干与巧克力之间的关系，体现出较强的见解能
力、抽象能力和表征能力。
基于前测结果，教师进行课前提问：
师：这道题为什么用乘法计算？
生：我觉得这样算比较简便。
师：能说说理由吗？
（生回答不出。）
师：你认为求与倍相关的问题，都是用乘法计
算吗？
生：是的，感觉用加法也不太对，所以我用乘法。
由此可知，关于倍的实际问题，对三年级的学生
来说，还是一个比较抽象的知识。尽管学生对倍的概
念在例1和例2的教学后有了一定的基础，知道1倍数
和多倍数的关系，但这些数学语言远远没有“几个几”
容易理解。因此，教师可设计一些实际问题，让学生
通过实际操作，获得大量的感性认识，逐步从旧知识
的巩固转移到新知识的学习中。只有把研究的“对
象”抽象成图形，再把“对象之间的关系”转化为“图形
之间的关系”，进而思考分析，便于学生在比较和抽象
中构建解决此类问题的数学模型。在此基础上，把与
倍相关的实际问题进行串联梳理、整体架构，便于学
生形成知识体系，加深对倍的理解。
二、基于师生行为数据，改变深度教学的方式
S-T分析方法是一种典型的编码体系分析方法，
简单有效，具有代表性。通过对教学过程的实际观察
和课堂教学过程录像资料的观看，以一定的时间间
隔，对观察内容进行采样，并根据采样样本点的行为
类别，以相应的符号S或T记入规定的表格中，由此构
成S-T数据序列，简称S-T数据。［1］
S-T分析方法是教学观察与分析方法的一种，能
够直观表现教师教学风格，可以用于对教学过程进行
定量和定性的分析与评价，判断课堂教学风格，获取
具有共识的、客观的信息；规定教师的视觉和听觉等
信息传递行为为T行为，除T行为以外的所有行为都
归为S行为。［1］其中，Rt表示教师行为占有率、Ch表示
师生行为转换率。Rt-Ch图就是分别将计算出的Rt
和Ch数据描绘在以横轴为Rt、纵轴为Ch的平面上得
到的交汇点。得到（Rt，Ch）点后，可通过Rt-Ch图区
分四种不同的教学模式：①以学生活动为主，且师生
活动互动程度较低的练习型教学模式；②以教师活动
为主，且师生活动互动程度较低的讲授型教学模式；
③师生活动比例相当，且师生活动互动程度较高的对
话型教学模式；④师生活动比例相当，但师生活动互
动程度较低的混合型教学模式。［1］
例如，三年级《搭配》一课，采集到课堂行为共85
个，期中T行为37个，S行为48个（见图1）。在本节课
中，教师行为占有率Rt为0.44，师生行为转换率Ch为
0.46，属于对话型教学模式（见图2）。从S-T图中的多
个小纵向断层中可以看出，教师设计了多次学生活
动，包括借助学习单自学、同桌合作交流、独立修改
等，教师的讲授、引导与学生的思考、练习有效融合。
对于排列时怎样做到不重复、不遗漏是本节课的教学
难点，教师放手让学生在课堂中实验、观察、对比、交
流、总结、归纳等，自主探索并与同伴交流讨论解决问
题的方法。教师要做的只是充分展示学生的想法，交
互程度高。同时，注重同伴间的合作探究，课堂氛围
良好，学生不仅能在不同排列中感受到解决问题方法
的多样性，而且能够在与同伴的对比交流中做到不重
复、
不遗漏，提高思维水平和学习能力。
图1S-T数据序列图
图2S-T教学模式图
2020·12但从数据中也发现，师生行为转换率也略低于常模。因此建议在设计师生对话和互动活动中，要更加精确预设，教学过程中通过对话，让更多学生发表观点，更好地反馈学生对搭配的理解，从而帮助教师调整教学内容和节奏，使全体学生更好地掌握优化的特征，在深入辨析中掌握概念的本质。
三、基于“四何问题”数据，调整深度教学的结构
“四何问题”即是何、如何、为何、若何。“是何”类问题反映教师提问的开放性教学倾向，“是何”类问题越多，开放性越差。“如何”“为何”反映教师提问的问题解决教学倾向，“如何”“为何”越多，问题解决倾向越强。“若何”反映教师提问的批判性及创造性教学倾
向，“若何”越多，批判性及创造性倾向越强。
［1］
以《集合》一课为例。从问题类型分析表（表1）中可以看到，“是什么”问题占比76.47%，问题设计上偏向于“是何”类问题，学生能够较快回答教师的问题，受众面较广，但给予学生思考的时间和空间不大。而“为什么”“假如……怎么做……”这两类问题类型所占比例不大，“若何”问题占比甚至只为2.9%。说明本节课教学问题结构不合理，问题太琐碎，不能引起学生深入思考，无法促进高阶思维发展。因此，应当减少“是何”类问题，增加“为何”“若何”类问题，让学生进行深度思考。
表1问题类型分析表
四、基于对话深度数据，实施深度教学的策略
对话深度数据分析，是对教师、学生的一种聚焦式的课堂观察方法。对话深度反映问题的提出与学生认知能力的匹配程度，以及教师对学习的干预程度，表现为教师的情境、策略性知识。课堂中的师生对话深度可以用级数来表示，一级深度是指教师与学生之间的一问一答，二级深度是指教师与学生之间的
两问两答，以此类推。
［1］
例如，从《集合》一课的师生对话深度数据表（表2）来分析，可以看到学生、教师的对话深度有80%在深度一、二，深度一共21次，占63.63%；深度二共8次，占24.24%；深度三共4次，占12.12%；没有出现对话深度四和五。对话深度低，说明在课堂教学中，教师的提问很琐碎，问题多属于机械性问题。对话深度高，说明教师在设计问题时，针对同一个问题，结合学生课堂回答，在大问题的框架下步步追问。该课例可以看出，教师设计的问题虽难度适当，但由于教师反馈机智欠缺，无法有针对性地根据学生的回答更深度地进行对话交流，达不到深度教学，学生对数学知识的理解和运用也就无法保证。
表2师生对话深度数据表
综上，前测数据分析是深度教学课前学情了解中最重要的环节。针对前测数据的分析，教师可以对学生已有知识的起点和学习需求做精确的了解，从而在教学内容的选择和组织、教学目标的确定、教学活动的安排和教学策略的采用时，都能够有科学的依据。在深度教学中，S-T 数据分析有利于教师更好地把握运用时间和转换完善教学，体现学生的主体地位。“四何问题”数据分析，反映了深度教学中课堂问题设计的结构性的重要性，提问的方式方法对于学生能否进行深度学习起到关键作用。对话深度数据分析，可以改进深度教学中教师的数学素养、教学机智，以达到与学生的深层次交流。科技改变生活，而大数据分析使数学深度教学成为可能。
参考文献：
［1］王陆，张敏霞.课堂观察方法与技术[M].北京：北京师范大学出版社，2012:156.
大数据要学什么
［2］王沛钰，李伟.指向核心素养培养的数学深度教学的若干策略［J］.中小学教师培训，2017(12)：48.
［3］伍远岳.论深度教学：内涵、特征与标准［J］.教育研究与实验，2017(4)：58.
（责任编辑：
陈志华）
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