信息化环境下的课堂话语分析方法及应用

摘 要：深入课堂，人工记录课堂教学信息是目前课堂话语分析的主要途径，而信息技术方法方便快捷，但其在课堂分析的应用很少。本文提出了四种类别课堂话语，即课堂组织话语、教学内容呈现话语、交互类型话语和评价反馈话语。介绍了信息化环境下的课堂话语自动分类方法。通过自动分类实验，展示了优秀课堂的话语类型分布规律，将测试课堂与这些优秀课堂话语类型分布对比分析，对教学评价展开了探索。

关键词：课堂话语 文本分类 教学评价

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2014）03（b）-0130-02

1970年美国学者Flanders提出课堂话语分析编码系统，把课堂上活动编码，语言行为是课堂主要行为，约占所有教学行为80%[1]。课堂话语主要有教师话语、学生话语，前者是传播知识与信息的主要载体，在教学中作用重大。David Nunan（1991）指出，教师只有通过语言才能执行教学计划，有效管理和组织课堂，以期达到预期教学效果[2]。课堂话语对展开教学作用莫大，分析之有利于课堂效果分析与评价。

目前课堂话语分析主要从语言学、语用学、教学模式、课堂话语等方面开展。对课堂话语分类归纳是课堂话语分析的主要方式，Long等人认为教师课堂话语分为课堂教学组织、教学内容呈现与讲解、课堂活动组织与实施、师生双向交流、学生行为评价这五大教学课堂话语类型[3]。而在此之前，Long&Sato（1983）年将英语课堂话语分类为：classroom English、instruction English、teacher-student interaction、teacher feedback English[4]。弗兰德斯提出的课堂话语互动分析系统FIAS把传统课堂话语行为分为10个类别。而信息化环境下课堂的话语行为还有教师操纵技术、学生操纵技术、技术作用学生。除了安静或混乱行为之外，其他课堂话语行为产生的话语从功能上进行分类，兼顾到学生交流互动一类话语，将一般课堂话语分为四类：课堂组织话语（组织教学活动展开话语）、教学内容呈现话语（传递教学内容话语）、交互类型话语（教师和学生或者学生之间互动话语）、评价反馈话语（评价学生表现或者给出某种反馈话语）。

现有方法人工地统计每堂课话语类型分布，需要花费较大时间和精力。针对这一问题，本文提出运用文本分类技术将课堂话语自动分类的方法。对40个优秀教学课堂话语进行自动分类，统计分析之后得出优秀教师话语分布特征。通过与优秀课堂的话语类型分布规律对比分析，对课堂教学实施评价，以帮助教师发现教学问题、改进教学方法、提升教学效果。

1 课堂话语的贝叶斯分类器构建

1.1 课堂话语自动分类方法

语料库构建：选择九年义务教育阶段教学视频文本，构成初始训练集；对训练集中话语类型标注，形成xml文档；构建4种课堂话语类型的语料库作为训练样本。

课堂话语文本分类过程：获取已标注训练样本集、文本特征选择、建立文本表示模型、贝叶斯分类、性能评估模型[5]。用信息增益方法（information gain）提取课堂话语特征。文本分类训练过程依据训练文本集构建分类器，包括对训练文本集预处理、文本表示、特征提取、训练分类器。

1.2 贝叶斯分类器的课堂话语分类过程设计

分类器设计结合贝叶斯分类思想[6]，把训练样本集分为4类，记为C={C1，C2，C3，C4}，（C1：课堂组织话语、C2：教学内容呈现话语、C3：交互类型话语、C4：评价反馈话语）每个类Ci的先验概率为p（Ci），i=1，2，…，k，其值为Ci类的样本数（初始值为10）除以训练集总样本数。对于新样本集x中每一句话X，其属于Ci的条件概率是

其中x是某课堂教学实录文本文档，X表示该文档中每一句话，Sci表示类标号为Ci训练样本个数，S为训练样本总数。P（Xk|Ci）表示类标号为Ci样本中X第k个属性取值为Xk的概率。本文属性为分类型属性，则：

（5）

Sik是类标号Ci训练样本第k个属性取值Xk的样本个数，Si表示类标号为Ci训练样本数。每次测试分类结果写入训练集中，更新分类模型。把公式（3）（4）（5）代入（2）计算出文本中每句话所属类别条件概率。

2 应用探索

根据Grigorenko & Sternberg教学风格分类法[7]：立法型、激进型、整体型、评判型比局部型、执行型和保守型教学效果较好[8～9]。选择前四种教学风格40个课堂教学实录试验，得出这四种优秀课堂话语分布特征，如下表1所示。

由表1，优秀课堂话语特征：课堂组织话语出现比率为12%～16%。说明优秀教师用适当课堂组织话语把教学活动组织得井井有条；交互类型话语出现比率为45%～51%。说明优秀教师注重学生的交互，用到了课堂一半时间与学生交互，注重让学生参与课堂，而非包揽课堂；评价反馈类型话语让学生认知自我，该类话语出现比率为14%～16%。说明教师对学生回答有互动，有反馈，帮助学生完成意义的建构；交互话语约为评价反馈话语3倍，问题平均深入度为3。说明教师根据学生回答继续补充，将问题引入更深再评价，开展由易到难、循序渐进教学。

测试课堂是二年级思品《校园铃声》，有206条语料。通过对比评价该课堂：课堂组织话语较多，该教师用了过多精力去组织课堂活动开展，存在话语冗余，未发挥每句话让学生建构知识的作用；或该教师组织课堂能力有所欠缺，需较大语言篇幅组织课堂开展；有效互动不仅是知识交流、灵感碰撞，更是心灵沟通和情感交融。该堂课交互类型话语较少，教师应多调动学生参与课堂中来，让学生成为课堂主人公；交互类型和评价反馈话语较少，小学生连续注意是20～25min，教师应紧扣连续注意时间，通过互动和评价，维持注意力，提高学生学习热情；教学内容呈现话语较多，交互类型话语较少，而二者之和与优秀课堂相当。说明该老师课堂讲解话语较多，与学生交互较少；该堂课教学模式趋向于讲授型；评价反馈类型接近交互类型话语的1/3，说明教师对每个问题深入度掌握刚好。教师不能机械地套用提问-回答-反馈模式，而要对较难较空洞问题进行分解，由易到难引发学生思考。综上：该课堂气氛欠活跃，没有充分调动学生积极性，互动较少，属讲授型。成功之处是该教师较好应用了提问反馈策略，问题深入度把握较好。该课堂教学效果还有提升潜力，教师不妨让课堂气氛更活跃一点、让学生参与度更多一点。

3 结语

本文首先提出了按照课堂话语的作用将课堂话语分为四种类型：课堂组织话语、教学内容呈现话语、交互类型话语、评价反馈话语。然后介绍了信息技术环境下把文本分类的思想应用到课堂话语作用分类的基本方法。用该分类器对四十个课堂实录分类得出优秀课堂话语类型分布特征。在系统中输入任意课堂教学文档，计算出各种类型课堂话语的分布数据，对比优秀课堂进行评价。省去了人工评价时深入课堂分析话语所花费的时间和精力，也避免了个性差异带来的误差。

参考文献

[1] 孙杰，王运武，等.课堂话语分析初探[J].现代教育技术，2010，20.

[2] 杨丽君.语言课堂中的教师话语分析――如何改进外语教学中的教师语言[J].中国地质教育，2007（2）：52-54.

[3] 吴金花.浅析言语行为理论视角下英语教学的语用功能[J].中国教育学刊，2013（S1）：119-120.

[4] 王成菲.中学英语课堂中教师话语重复的研究[D].桂林：广西师范大学，2008.

[5] 罗海飞，吴刚，等.基于贝叶斯的文本分类方法[J].计算机工程与设计，2006，21（24）.

[6] （美）TomM.Mitchell，著，机器学习[M].曾华军，张银奎，等，译.机械工业出版社，2003：127.

[7] Grigorenko E L，Sternberg R J.Thinking styles.International Handbook of Personality and Intelligence，1995，205-230.

[8] 贺雯.教师教学风格的调查研究[M].心理科学，2005，28（1）：214-216.

[9] 贺雯.教学风格和教学效能感的研究[J].上海师范大学学报，2007（2）：39-43.