数据驱动的课堂观察活动多元分析与改进研究

摘要

线上线下相结合的课堂观察活动具有跨越时空、支持大规模协同等优势,已成为促进中小学教师专业发展的重要活动。但是,其在应用中存在突出问题,如难以从大量非结构化的多源反馈数据中及时发现教师集体共识信息,难以精确诊断与改进教学问题,难以实现教师同伴之间互助学习。为解决上述问题,该研究依据观察学习理论与学习分析技术,构建了包含课堂观察活动全过程数据采集、多元分析、可视化反馈报告、社会知识网络自动推荐、精准改进等要素的课堂观察多元分析与改进模型,并开发了支撑系统。研究结果表明该模型实现了对教师教学知识技能、观察参与行为与情感状态的及时诊断,能够推动课堂观察向数据驱动的科学决策与精准改进转变,实现观察者与被观察者的协同发展。