疫情下直播式教学的课堂互动及“沉默”行为实例研究

吕奇光 万玺 尹文专 刘思静

摘   要：文章以现实的直播式教学课堂为对象，通过第三方直播教辅工具进行课堂互动数据的挖掘和统计，明确了直播式教学及教辅工具可以实现，且有助于课堂互动的实施及后续跟踪分析，同时发现课堂互动中存在大量“沉默”行为的特征;通过沉默度指标的设计和应用，进一步分析了课堂互动中“沉默的大多数”的特征并发现：课堂互动与学习效果相关性不显著，但学习效果不好的学生普遍出现沉默行为，且这一行为群体的学习成绩差异性较大。

关键词：直播教学;新冠疫情;课堂互动;沉默行为;沉默度

中图分类号：G40-057 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2021）11-0058-04

一、引言

作为一种具有时空同步性、现场交互性较强的在线教学形式，“直播式”教学受到了众多学者关注，并广泛应用于跨校区、跨区域的课程教学;[1][2]受新冠肺炎疫情影响，“停课不停学”的防控举措更是促使直播式教学成为各高校特殊时期的一个主要教学模式。众多教学平台或工具的选用、课堂教学形式的重构等议题，都成为疫情下直播式教学不可回避的问题。[3]

课堂上师生之间、学生之间的互动，是提升教学质量、实现有效教学的关键所在。[4]疫情下直播式教学课堂形式的重构改变了常规课堂的互动方式：时空上的分隔使师生之间无法实现教室面对面的交流，教师无法使用常规方法实现秩序、互动的掌控;直播式教学所采用的信息化工具，又为课堂互动参与度、效果的分析提供了新的渠道。因此，有必要对疫情下直播式教学的课堂互动进行针对性研究。

针对上述议题，本文以疫情下现实的直播式课程为对象，以钉钉、雨课堂弹幕等教学工具的实时数据为基础，通过互动频度视角分析课堂互动行为特征，提炼互动参与度和学习效果的关系。

二、相关研究

由于课堂互动的重要性，众多学者对此进行了研究，其中又以常规课堂和在线论坛的互动研究最为集中。

在常规课堂教学方面，张静华[5]通过调查数据的整理和分析，对课堂师生互动的关键性行为、学习效果进行了确认，并提出通过“助教”制度加强过程监控等措施;江毅等[4]学者以系列课堂录像为对象，通过行为序列的方法分析和理解师生互动。类似的研究为课堂互动的识别、分析和挖掘提供了支持，突显了互动的重要性，体现了诸如“助教”等措施的重要性，需要用信息手段和技術填补师生话语之间的空白，而互联网、信息技术背景下在线教学模式的出现，也进一步拓展了这一议题研究。[6]

在线教学模式不仅突破了课堂互动的时空边界，论坛等载体也为动态追踪互动行为和效果提供了新方法。通过不同形式的论坛互动数据研究，学者发现师生互动文本有效记录了互动过程，[7]能够更有效地分析动态学习情绪、认知行为序列模式等深层次的互动要素，[8]积极参与互动的学生能够获得更好的学习效果。[9]随着在线教学的进一步发展，众多在线教学平台推出的集成式互动工具成为了课堂互动新载体，例如基于雨课堂深度学习模式[10]、基于弹幕应用[11]等的课堂互动。新技术的使用为课堂互动的深入研究提供了便利，众多学者基于互动频度[7]、互动时序[4]两种视角分别开展了相应研究，并发现了互动质量差[12]、参与面小[9]等问题，体现了深入开展在线教学课堂互动特征、实施效果等议题研究的重要性。

疫情防控期间，直播式教学改变了教师所熟悉的课堂教学组织形式，更加多样化的线上教学手段和方式在课堂互动当中出现，通过问卷调查等方式的实例分析也发现，当前直播式教学中存在网络平台拥堵、资源不充分、师生互动不充分等问题。[13][14]因此，有必要借助在线教学课堂互动已有的成果和方法，对疫情下直播式教学的课堂互动开展针对性研究。

三、研究实例总体特征分析

1.实施背景及课程实例介绍

新冠疫情防控期间，笔者所在单位共计开出169门常规课程，为有效保障“停课不停学”，全体教师选用了众多在线平台或软件开展直播教学：有162门课程同时选用了2种在线平台或软件作为在线直播教学载体，有7门选用了3种。具体使用情况如表1所示。

直播教学过程中，教师普遍采用重庆市在线课程开放平台、超星、雨课堂进行作业、视频等的发布，使用雨课堂、微信群等进行直播教学和互动。有别于现有在线教学的互动研究成果，疫情下直播式教学的课堂互动普遍是一种未经充分设计和准备、直接将课堂互动转移到互动平台的行为;除雨课堂弹幕功能外，普遍使用第三方软件进行互动。

例如《物流系统仿真》《管理经济学》（以下简称“课程A”“课程B”）这两门同为48学时本科专业课程，分别在超星和雨课堂预设少量视频和习题资源;两门课程使用钉钉分别面向48名和64名学生进行了直播教学，课堂互动方式主要为：直播中使用语音指令或群消息发布议题，学生利用钉钉群或弹幕进行答复。教学过程中，课程A和B都对第三方平台的互动内容进行了完整记录，为此，笔者选择这两门本科专业课程对课堂互动进行了针对性研究。

2.课堂互动数据及分析

以钉钉群聊天记录、雨课堂弹幕为数据样本，通过教学进程中互动数据的提取，课程A产生了7949行、61713个字符的互动数据，课程B则为3660行、19398个字符。在此基础上，以“考勤”“点名”等文字为关键词去除秩序性指令及回复数据，形成的教学互动数据统计如下。

（1）教师互动数据

根据数据的统计，教师在两门课程中共发出461条互动数据，平均每节课6.50条。其中秩序性指令149条;与教学互动相关的信息中，面向所有学生发布的“统一性指令”127条，向特定学生发布的“定向发布”信息185条;钉钉中产生追问、跟进答复的“多层级互动”67条。具体情况如表2所示。

（2）学生互动数据

学生方面，共计产生3205条答复或提问，平均每节课产生66.77条互动信息。其中与教学内容相关的有2746条;多层级互动270条，教师未参与、学生之间的210条。具体情况如表3所示。

从互动数据的统计结果来看，基于第三方软件的直播式教学能够实现课堂互动，且软件数据留存和记录功能提供了教学便利性，消除了传统课堂教学无法实时跟踪、记录的不足。

3.课堂互动中的“沉默”行为

进一步分析互动数据，直播式教学下的课堂互动存在极不均衡表现：课程A的人均互动为33.58次，每次课人均互动1.40次;而课程B则为15.47次和0.64次;课程A、B互动次数最多的都是课代表，分别为258次和167次。

图1显示了每名学生的互动次数的分布情况。互动次数的分布情况表现了学生互动的不均衡性：课程A中68.78%（33名）的学生互动次数小于人均数，41.67%（20名）的学生小于10次，8.33%（4名）的学生小于2次，2.08%（1名）的学生没有一次互动;而课程B相应数据则为67.19%（43名）、59.38%（38名）、17.19%（11名）和10.94%（7名）。

上述统计数据显示了课堂的“沉默”行为，即少参与，甚至不参与课堂互动的行为;如果将沉默行为的主体定义为“沉默者”，上述数据表现出沉默者的比例也不在少数。为量化分析沉默行为的沉默程度及影响，本文进一步以沉默度的设计为基础开展数据分析。

四、基于沉默度的互动效果分析

1.沉默度指标设计

（1）沉默度指标

受不同互动议题难度、參与程度的影响，不同学生对相应互动议题做出不同反馈，相应时间内课堂互动沉默者会表现出不同的互动数量。为此，本文根据样本数据特征按以下步骤定义和计算沉默度。

①教师指令量化：将单位时间内（一节课内、一学期课内等;以下同），教师发出的课堂互动指令次数计为？琢，学生发起的互动次数计为？茁。

②学生互动次数的标准化：假设课程学生人数为n，则单位时间内学生i（i∈1，2，…，n）参与的互动次数计为xi;按公式（1）将该学生的互动次数标准化为Xi，并形成所有学生的互动次数标准化集合X，即：X={X1，X2，…，Xi，Xn}。

标准化后的互动数据实现了同一尺度下的量化对比，但数据结果与沉默程度互相关，因此，进一步将其转化为沉默度指标。

③计算学生的沉默度：将学生之间的互动指数Xi按公式（2）转化为沉默度Si：

沉默度Si的值处于[0，1]区间内，值越大则表示越沉默、互动越少;当单次互动议题难度过高或过低，学生出现全部未参与互动或全部参与的情况，则任意学生的沉默度Si都等于0或1。

（2）沉默度划分

为区分不同沉默度下的学生类别和特征，将沉默度样本值按95%的置信区间划分课堂互动的“活跃者”“沉默者”：当单位时间内学生沉默度样本集X的均值为X、标准误差为SDX，则分别将沉默度值位于区间[0，X-1.96×SDX）、[X-1.96×SDX，X+1.96×SDX]、（X+1.96×SDX，1]内所对应的学生定义为活跃者、一般学生、沉默者;其中，沉默度值为0和1的分别定义为完全活跃者和完全沉默者。

2.沉默度和互动效果分析

为客观分析课堂互动及沉默行为与教学效果的关系，本文选用纯客观题的平时作业平均成绩作为对比样本数据，其中课程A共有4次，平均成绩82.89;课程B共有3次，平均成绩86.62。

（1）实例样本沉默度分布情况

将课堂师生互动数据按沉默度指标计算方法测算，两门课程所有学生的沉默度分布情况如图2所示。

图2（a）所示的课程A中，48名学生沉默度的平均值为0.775，标准差为0.268，标准误差为0.039;图2（b）的课程B中，64名学生的相应值分别为0.770、0.262和0.033。两门课学生最多的沉默度值区间都为（0.95，1]，其中，课程A有33%（16名）的学生，课程B有27%（17名）的学生。课程A和B的沉默者比例分别为60.42%（29名）、59.38%（38名），沉默者参与的教学互动只占所有的14.76%（256条）和16.45%（167条）;而活跃者的比例分别为25.00%（12名）和26.56%（17名），且所参与互动的占总数的69.54%（1205条）和69.53%（704条）;两门课程完全活跃者为4.17%（2名）、3.13%（2名），完全沉默者分别为2.08%（1名）、10.94%（7名）。

从沉默度数值分布来看，沉默度的数值分布结果也与课程实例总体特征相符，两门课程都出现了“沉默的大多数”的现象，体现了直播式教学过程中，学生对课堂教学互动的参与度并不高，少量的活跃学生贡献了大部分的教学互动。

（2）课堂互动与学习效果分析

以两门课程的沉默度值和作业平均值为基础，通过对比可形成如图3所示的数值特征图。图中不同形状的点线分别对应两门课程成绩均值、最大值和最小值的分布情况。从两组数据关系来看，课程A成绩和沉默度的P值为-0.229，课程B为-0.257，因此两者之间相关性不显著。

但整体上，沉默度值越大则平均成绩越小;此外，两门课程中，课程A完全活跃者、活跃者、沉默者、完全沉默者的平均成绩分别为93.68、87.97、80.11和0，高于平均成绩的比例分别为100.00%、75.00%、62.07%和0%，而课程B则分别为93.86、91.09、83.80和74.75，高于平均成绩的分别为100.00%、94.12%、57.89%和42.86%，这两组数据说明活跃者平均成绩高于沉默者，课堂互动的高参与度会对课程学习产生好的效果。

另外，成绩线条长短说明随着沉默度的增加，学生之间成绩差异随之增大。例如（0.95，1]组间内的学生，课程A和B的成绩差异分别为95和94，成绩离散系数分别为0.287和0.298;课程A活跃者和沉默者的成绩差异分别为35和100，离散系数分别为0.114和0.239，课程B对应的数据分别为14和95、0.039和0.196。上述数据表明，课堂互动参与度低的学生学习成绩差异大，且学习效果不好，成绩差的学生都在沉默者范围内;但有部分沉默者学习效果较好。

五、结束语

直播式教学及教辅工具为课堂互动提供了便利，但课堂互动更深层次的时序分析要求此类教辅工具应提供更加全面的时序数据导出和统计功能。而在本文研究过程中也发现：课堂互动议题的难易程度会影响学生的沉默度，后续需结合课堂互动议题的有效设计开展更深层次的互动效果分析;部分互动沉默者学习效果好，应借助直播式教学中深层次的课堂设计，或借鉴在线教学的视频学习、论坛互动的设计，进一步挖掘沉默者的学习行为和影响。

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（编辑：王天鹏）