智慧课堂行为管理系统探究

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   作者简介: 张丽莉,辽宁师范大学教育学院,辽宁 大连 116029,沈阳大学国际学院,沈阳 110044

   内容提要: 在人工智能等新技术迅速渗入各行各业的今天,如何将人工智能等新技术融入课堂行为管理,并促进基于新技术的课堂行为管理顺利实施是值得每位教师关注的问题。文章对智慧课堂行为管理系统进课堂进行了利弊分析,并探讨了基于新技术的课堂行为管理优化途径。

   关 键 词: 新技术 课堂行为管理 智慧课堂行为管理系统

  随着高新技术的发展,人工智能技术已经逐渐进入各个领域,包括教育管理。有些学校尝试将人工智能技术引入课堂,希望运用新技术帮助教师与学生解决课堂行为管理中存在的问题。

   一、智慧课堂行为管理系统的利弊分析

  使用智慧课堂行为管理系统时,后台预先录入课堂应到学生名单,现场摄像头通过对教室内学生“刷脸”匹配完成考勤。此外,该系统对学生的六种行为(起立、举手、听讲、趴桌子、阅读、书写)、七种表情(中性、高兴、反感、难过、惊讶、害怕、愤怒)赋予不同的分值,系统每30秒对学生的表情动作进行一次扫描并实时统计。通过系统的分数统计,可以了解学生课堂学习状态。学校希望通过新技术帮助教师提高课堂管理效率,同时也敦促学生全身心融入课堂,积极参加课堂教学活动。“智慧课堂行为管理系统”进校园在学术界引起了一番争议,一部分人持支持态度,认为人工智能技术正在重构课堂教学,以人工智能为代表的新技术辅助课堂行为管理是大势所趋;一部分人则持反对态度,认为基于新技术的课堂行为管理忽视了师生交互,不利于学生健康人格的形成。

   1.智慧课堂行为管理系统的优势

  (1)方便教师及时获取学生课堂状态

  课堂是一个可以交流互动的空间,教师只管讲、学生只管听的课堂教学已经不能满足教学需求,教师与学生只有在课堂中进行良性互动,师生双方才能深度了解对方所述重点,有针对性地解决课堂难题。课堂良性互动的前提是教师对课堂和学生状态的掌控。但是,教师在课堂上要兼顾授课内容和学生接受状态,并及时处理突发状况,很难及时捕捉每个同学的课堂行为并做出及时反馈。智慧课堂行为管理系统可以协助教师完成课堂行为管理中的学生课堂状态收集,便于教师获取每个同学的课堂学习状态,并施以正面引导,使每位同学获得被关注、被重视感。

  (2)帮助学生进行课堂自我行为约束

  每一个学生的课堂行为不仅会影响自身的课堂学习效果,还会对教师的授课内容、授课进度产生影响,甚至对周围的同学产生影响,如积极的课堂行为可能会调动周围同学的积极情绪,活跃课堂气氛;指向性问题行为则会使周围同学陷入消极情绪。所以,每个学生做好自我行为约束,对于营造良好课堂氛围、提高学习效率至关重要。智慧课堂行为管理系统对于学生来说是一个隐形的“监督者”,课堂上学生的一举一动都会被其捕捉记录。对于一些课上注意力不集中、扰乱课堂秩序的学生来说,在系统的“监督”下会增强自我课堂行为约束,不会再抱有“老师关注不到我”的侥幸心理;对于一些在课上表现积极的学生来说,智慧课堂行为管理系统在课程结束时会对其课堂表现统计核算分数,学生可以通过分数得到认同感,继续保持良好的课堂行为习惯。

  (3)有利于提高课堂效率

  以往教师往往通过学生的课堂表现以及课后作业情况了解一节课的授课效果,通过经验来调整课程。智慧课堂行为管理系统可以经过大数据分析得出实时考勤数据以及课堂专注度偏离分析,将学生的课堂表现量化。教师可以根据系统统计出的整节课学生表现情况,得知该节课的授课效果,据此及时优化课程内容,调节讲课速度,调整课程结构,从而进一步提高课堂效率。例如,当系统给出的统计中高兴的表情较少,反感表情较多时,教师可以考虑是不是课堂氛围比较沉闷、授课内容比较枯燥乏味,并适当活跃课堂气氛、增添课堂趣味性,引发学生学习兴趣;当系统给出的统计中难过、惊讶表情较多时,教师可以考虑是不是学生对于课上知识理解比较费力,并适当增加对难点的讲解时间和讲解深度。

  (4)有利于实现课业考评多元化

  目前学校课业考查方式较为单一而且评价取向较为传统。考查方式多采用闭卷考试,注重对学生再认再现知识能力的考查,并且评价取向更注重最终结果而忽视了学生在学习过程中的表现。导致课业考评方式单一、取向传统的原因有很多,学生平时表现无法量化、可操作性差是原因之一。智慧课堂行为管理系统可以将平时学生的课堂表现量化为分值,将系统给出的分值采用适当的方式引入课业考评,可以实现课业考评多元化,也增强了课业考评的准确性。

  (5)有利于智慧化课堂构建

  随着我国信息化推进,信息技术与教育教学融合已成为趋势,在智慧教育理念指导下构建智慧课堂有助于改变传统的教学管理模式,培养学生的创新思维、创造性能力。智慧化课堂的一个重要特征是智能跟踪化。随着大数据、学习分析学等新兴技术的发展,新技术对于教学的支撑作用越来越明显,智慧课堂应对每位学习者的学习过程进行记录,通过对教育数据的智能化挖掘来分析学习者的学习效果并对其进行评价[1]。智慧课堂行为管理系统作为智慧课堂实施的一种手段,可以采集学生学习全过程的表现,为依据学生个体差别构建差异化智慧课堂提供数据样本。

   2.智慧课堂行为管理系统的弊端

  (1)教师易产生对新技术管理的依赖

  教师在课堂上要兼顾教学和管理,智慧课堂行为管理系统的引入无疑减轻了教师的课堂工作量,提高了教师的教学效率,但是也存在一些潜在问题。一方面,课堂本是教师与学生双向互动传授知识的空间,新系统的引入会分散教师的部分精力,教师过分关注系统给出的学生行为反馈,将课堂行为管理建立在系统数据上,对新技术管理产生依赖,而忽视了与学生的互动。另一方面,教师易过分关注外在形式(如学生的“专注度”、课堂纪律、课堂活跃度等),过分追求系统统计数据的光鲜亮丽,而忽视了课堂教学的内核,与利用新技术手段调动学生积极性、营造相对宽松的学习氛围、提高课堂教学效率的初衷背道而驰。

  (2)学生易产生不适感

  美国密涅瓦大学一位教授最早将人脸识别技术应用于课堂,用以收集学生课堂数据进行教学研究。这次数据收集有两个前提条件:第一,数据收集对象必须为成年人;第二,承诺收集数据用于教学研究,保护学生隐私。可见,在类似智慧课堂行为管理系统的技术应用于课堂之初,人们就对学生的隐私问题格外关注。同时,每一个人甚至是成年人在工作学习时都不能保证时刻保持专注,都需要一定的弹性空间,对于处在智慧课堂行为管理系统下的学生们来说,这种时刻“被关注”的压迫感是否真的能起到正面的督促作用还有待商榷。

  (3)技术应用存在不合理因素

  智慧课堂行为管理系统的设计初衷是收集学生在课堂上的学习状态,以此优化教学,提高课堂效率。从教师的角度来讲,系统的统计结果从侧面反映了教师的授课水平,教师有可能为了证明自己的教学能力降低授课内容难度,以减少学生负面表情的产生,或者在课堂中加入一些不必要的活动以活跃气氛,增加学生正面表情次数,这样教学就容易流于形式。从学生的角度来讲,学生的表情能否真实反映其学习状态尚待斟酌。同时,学生自知处于被监控中,可能会为了迎合教师,故意做出一些动作和表情,以在系统中得到较高的分数。例如,学生为了得到高分没听懂也假装微笑,为了不减分没听懂也不做出疑惑表情,这就会导致数据失真,这样的数据对于教师改善教学并没有参考价值。

  (4)缺少人文关怀

  随着教学改革的深入,学生的个性与创造性思维越来越受到重视,而学生个性的发挥和创造性思维的培养与现行处处追求规范的教学模式之间是存在矛盾的。这种矛盾在引入智慧课堂行为管理系统的课堂中也有体现。学校利用技术监测学生学习时是不是情绪高涨,监控下的学生被要求做整齐划一的表情动作,这有悖于教育以人为本的初衷。学生的一举一动都暴露在监控下,长期处在这种不被信任的环境中,对其健康人格的养成是不利的。

   二、智慧课堂行为管理系统的优化

  1.正确认识新技术

  当新技术介入课堂行为管理时,课堂行为管理主体——教师和学生都应正确地认识新技术。一方面,不能对新技术过分依赖,唯技术至上,而忽略了课堂中最重要的师生互动。另一方面,无论教师还是学生都没有必要抱有“狼来了”式的恐慌,谈到新技术就一味排斥。在课堂行为管理中,人始终处于主体位置,新技术的引入是为了更好地服务于课堂主体,帮助教师节约时间、提高教学效率,帮助学生规范行为、提高学习效率。

   2.适当地将新技术应用于课堂行为管理

  教师在利用新技术进行课堂行为管理时一定要把握好“度”,即对新技术的依赖度、新技术的可信度。同样,学生在引入新技术的课堂中对自身行为进行管理时,切勿为了迎合行为规范,过分注重课堂形式而忽视了学习目的。

   3.课堂行为管理落脚点是以人为本

  包括新技术在内的任何教学手段的引入都是为了更好地为学生学习服务,服务对象是人。所以在进行规则制定、新技术设计时要时刻关注学生的需求,脱离了服务主体的制度、手段将无法被广泛应用,也就失去了实践价值。所以,无论是新技术的设计者还是新技术的实施者,在进行课堂行为管理中要多关注学生的需求,对不适合学生发展之处及时改进,使新技术更好地服务于课堂行为管理。

  总而言之,技术作为文化形式中的一种,它的终极价值是帮助人实现更大限度地自由。融入教育的技术其最终的目的价值是指向教育的本真,也一定是遵循教育的规律,以实现人自由、全面、充分的发展为根本宗旨的[2]。基于新技术的课堂行为管理要在数据化、技术化的思路中,坚守技术伦理红线,坚持以人为本,让技术更好地为学生服务。

   参考文献:

  [1]U.S.Department of Education,Office of Educational Technology.Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics:An Issue Brief[EB/OL].http://www.ed.gov/edblogs/technology/files/2012/03/edm-la-brief.pdf,2014-05-01.

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