摘要：随著(zhe)教育評價理念的發展，學習投入度成為(wèi)改善高(gāo)等教育質量的關鍵指标。其中，高(gāo)效、準确地測量并分析學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度，是推進學習投入度研究與高(gāo)校教學實踐相(xiàng)結合的關鍵議題。文章首先梳理了學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的相(xiàng)關指标，在此基礎上(shàng)整理出學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的6個(gè)觀察指标。随後，文章引入計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)，設計了學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統。最後，文章将此系統應用于教學實踐，驗證了此系統的有效性。基于計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)對學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度進行測量與分析，可為(wèi)教師(shī)及時掌握學生(shēng)課堂學習投入狀态、優化教學設計與教學實施提供及時的數據支撐。
關鍵詞：學習行為(wèi)投入度；課堂行為(wèi)；課堂觀察；計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)
一(yī) 研究背景 學生(shēng)的學習行為(wèi)投入度一(yī)般是指學生(shēng)在學校中積極的、有利于取得成就(jiù)的行為(wèi)。目前，學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的定義主要有兩類：一(yī)類是從(cóng)學生(shēng)遵守規則的角度進行研究，具體表征為(wèi)學生(shēng)上(shàng)課的出勤率等，如Finn[1]認為(wèi)學習投入度有助于發現學生(shēng)逐步疏遠(yuǎn)、脫離學校的過程，從(cóng)而可以通(tōng)過及時幹預幫助學生(shēng)完成學業(yè)；另一(yī)類是從(cóng)學生(shēng)深度參與學習活動的角度進行研究，如努力、堅持、集中注意力等[2]，具體表征為(wèi)學生(shēng)是否完成作業(yè)和聽課、回答問題、讨論的行為(wèi)等，如Henry等[3]通(tōng)過測量學生(shēng)的行為(wèi)對其學習結果進行預測。本研究綜合考慮上(shàng)述兩類學習行為(wèi)投入度的内涵，在考慮學生(shēng)出勤情況的基礎上(shàng)，通(tōng)過觀察學生(shēng)在課堂學習過程中的行為(wèi)表現，來掌握學生(shēng)的課堂行為(wèi)投入情況。 課堂學習行為(wèi)投入度的測量方式主要有學生(shēng)自(zì)我報(bào)告與課堂觀察。其中，學生(shēng)自(zì)我報(bào)告是最常用的方法，這一(yī)方法實用性強、容易管理，并能(néng)以相(xiàng)對較低(dī)的成本提供大樣本的數據。然而，學生(shēng)自(zì)我報(bào)告時易受主觀影響，在某些情況下(xià)可能(néng)不會(huì)如實回答，适用于評估認知及情感投入[4]，并且這一(yī)方法在數據收集與處理的時效性上(shàng)具有滞後性。而課堂觀察可基于預先設置的觀察量表，捕捉學生(shēng)課堂學習投入度的行為(wèi)特征，以評估學生(shēng)個(gè)體在任務上(shàng)和任務外的行為(wèi)[5]。但是，研究人員(yuán)在課堂上(shàng)直接觀察并手動編碼的傳統方法，以及目前較為(wèi)通(tōng)用的基于課堂視頻進行半自(zì)動數據編碼的方法，均需要研究人員(yuán)投入較多(duō)的人力和時間，因此不适用于大樣本量的調研，亦無法作為(wèi)常規的過程性評價工(gōng)具。 計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)的出現，為(wèi)研究人員(yuán)改良課堂觀察法帶來了新的可能(néng)性：對課堂學習行為(wèi)的捕捉與識别有望擺脫對人力的依賴，從(cóng)而大幅提升效率。計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)是一(yī)種計算(suàn)機(jī)模拟人類的視覺過程、具有感受環境的能(néng)力和人類視覺功能(néng)的技(jì)術(shù)，是圖像處理、人工(gōng)智能(néng)和模式識别等技(jì)術(shù)的綜合[6]。受益于計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)的長(cháng)足發展，個(gè)體行為(wèi)的自(zì)動化識别正走進真實實踐場景，但與課堂教學實踐相(xiàng)結合的研究還(hái)處于起步階段。例如，賈鹂宇等[7]在課堂中通(tōng)過對表情檢測分類，來判斷學生(shēng)的聽課狀态；孫衆等[8]基于OpenPose算(suàn)法，進行學生(shēng)的人體姿态識别。但現有研究也存在一(yī)些局限，主要表現為(wèi)：往往專注于個(gè)别行為(wèi)的識别，缺乏完整的課堂學習行為(wèi)投入度分析指标的支持；行為(wèi)識别的依據局限于人體骨架信息，沒有将學生(shēng)周邊物(wù)體的信息納為(wèi)行為(wèi)識别的依據，故檢測的準确性有待提升；在應用層面往往止步于行為(wèi)識别、狀态呈現，而缺少教學維度的關聯分析。 本研究嘗試在計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)的支持下(xià)，在數據收集與處理層面對傳統的課堂觀察法加以改良與創新，擴大數據采集的範圍、提升數據收集與處理的效率，同時大幅降低(dī)研究人員(yuán)在人力方面的開(kāi)銷，最終實現課堂學習行為(wèi)投入度的自(zì)動化測量。具體來說，本研究将在文獻梳理的基礎上(shàng)提煉出一(yī)套有代表性的課堂學習行為(wèi)投入度測量和分析指标集，然後引入計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)完成課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統的開(kāi)發，對學生(shēng)課堂學習的出勤情況、行為(wèi)投入度實施自(zì)動觀察、測量和診斷，為(wèi)教師(shī)及時掌握學生(shēng)的課堂學習投入狀态提供數據支撐。 表1 學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的相(xiàng)關指标 二 學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統的設計 1 課堂學習行為(wèi)投入度觀察指标 目前，衆多(duō)研究者從(cóng)投入與脫離兩個(gè)維度，來探讨與學習行為(wèi)投入度測量相(xiàng)關的指标。其中，投入是正向的學習行為(wèi)投入，其特征表現為(wèi)努力、注意力和堅持；而脫離是負面投入，通(tōng)常表現為(wèi)被動、缺乏主動性和放(fàng)棄。本研究從(cóng)投入和脫離兩個(gè)維度，在文獻研讀(dú)的基礎上(shàng)對在校學生(shēng)行為(wèi)觀察（Behavior Observation of Student in Schools，BOSS）[9]、課堂氣氛、教學/内容、管理（Classroom Atmosphere, Instruction/Content, Management，Classroom AIMs）[10]、教學結構和學生(shēng)學業(yè)反饋主流編碼（Mainstream Version-Code for Instructional Structure and Student Academic Response，MS-CISSAR）[11]、教學實踐清單（Instructional Practices Inventory，IPI）[12]、課堂觀察編碼（Classroom Observation Code，COC）[13]、直接觀察表格（Direct Observation Form，DOF）[14]、Flanders交互分析編目（Flanders Interactive Analysis Categories，FIAC）[15]、語言交互編目（Verbal Interaction Category System，VICS）[16]、信息技(jì)術(shù)交互分析系統（Information Technology-based Interaction Analysis System，ITIAS）[17]、S-T（Student-Teacher）[18]等項目中的課堂學習行為(wèi)指标進行了梳理，得到(dào)學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的相(xiàng)關指标，如表1所示。 基于學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的相(xiàng)關指标，本研究邀請18名相(xiàng)關專家（包括教育技(jì)術(shù)領域的學者和大學一(yī)線教師(shī)）參加了學生(shēng)課堂行為(wèi)投入度觀察指标遴選的問卷調研及訪談。結合問卷數據和訪談反饋的分析結果，本研究選取“看(kàn)黑(hēi)闆（含看(kàn)老師(shī)，下(xià)同）、看(kàn)書、看(kàn)電(diàn)腦(nǎo)、舉手答問、側身交流”等五個(gè)行為(wèi)作為(wèi)投入行為(wèi)的觀察指标，将“玩手機(jī)”作為(wèi)脫離行為(wèi)的觀察指标，如表2所示。 表2 學生(shēng)課堂行為(wèi)投入度的觀察指标 2 學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統的設計 本研究依托學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的觀察指标，以計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)為(wèi)支撐，設計了學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統。此系統以高(gāo)清網絡攝像頭采集課堂教學的大場景圖像為(wèi)輸入，通(tōng)過動作識别處理和數據管理，實現學生(shēng)出勤率和課堂過程行為(wèi)投入度的自(zì)動記錄與分析，并予以可視化呈現。此系統分為(wèi)系統支撐層、圖像識别層、數據分析層，其具體的業(yè)務流程如圖1所示。 圖1 課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統的業(yè)務流程 （1）系統支撐層 在系統支撐層中，教室網絡高(gāo)清攝像頭對課堂學習行為(wèi)進行全面的圖像采集，随機(jī)抽取采集圖像的十分之一(yī)，經由深度學習及計算(suàn)機(jī)視覺等技(jì)術(shù)處理，完成課堂學習行為(wèi)數據集的制作和課堂學習行為(wèi)模型的訓練，作為(wèi)後續課堂學習行為(wèi)識别的基礎。其中，課堂學習行為(wèi)數據集示例如表3所示。 表3 課堂學習行為(wèi)數據集示例 （2）圖像識别層 圖像識别層是學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統最為(wèi)核心的功能(néng)模塊，可分為(wèi)兩個(gè)部分：學習者識别部分，系統通(tōng)過攝像頭獲取課堂現場的圖像，完成圖像分割後，通(tōng)過多(duō)任務級聯卷積神經網絡和面部網絡獲取學生(shēng)的人臉圖片，并将圖片提交人臉識别接口。動作識别部分，本研究采用遞進（疊加）的技(jì)術(shù)手段完成課堂學習行為(wèi)的判定：首先通(tōng)過身體姿态對個(gè)體動作加以識别，之後結合目标識别與位置判定等，實現“看(kàn)書”、“玩手機(jī)”、“玩電(diàn)腦(nǎo)”等交互動作識别。其中，四類身體姿态的骨架示意圖如圖4所示，目标識别樣例如圖5所示。 表4 四類身體姿态的骨架示意圖 動作骨架圖低(dī)頭側身正坐舉手 表5 目标識别樣例示例圖片手書手機(jī)電(diàn)腦(nǎo) （3）數據分析層 在數據分析層，本研究運用指标函數和模糊數學中的隸屬度函數，對課堂學習行為(wèi)投入指标進行無量綱處理，如公式（1）所示。之後，本研究采用層次分析法與熵值賦權法計算(suàn)課堂學習行為(wèi)投入指标的綜合權重：邀請5名教育技(jì)術(shù)領域專家填寫學習投入及學習脫離指标重要性矩陣，計算(suàn)得出各指标的主觀權重序列Wi；将無量綱化後的各指标數據錄入Matlab，計算(suàn)得出客觀權重序列Vi；最後，結合主觀權重與客觀權重，計算(suàn)得出綜合權重，如公式（2）所示。 用上(shàng)述指标權重計算(suàn)方法可以得到(dào)學習投入及學習脫離的權重矩陣，如表6所示。以此為(wèi)基礎，系統開(kāi)展了課堂學習行為(wèi)投入度的計算(suàn)，随後還(hái)對課堂整體行為(wèi)投入度、學生(shēng)個(gè)人行為(wèi)投入度及其各自(zì)的發展趨勢進行了分析和評估。 表6 課堂學習行為(wèi)投入度指标權重表 三 學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統的應用 本研究以某高(gāo)校課程“教育技(jì)術(shù)學理論與實踐”中的一(yī)堂課為(wèi)例，對參與此課學習的26名學生(shēng)的學習行為(wèi)投入度進行了測量與分析。在收集視頻數據之前，研究者向學生(shēng)告知了研究的目的并承諾保密；完成課堂學生(shēng)行為(wèi)采集之後，教師(shī)可以通(tōng)過系統查看(kàn)課堂數據分析處理結果。 1 數據測量結果 （1）學習行為(wèi)投入度 課堂整體行為(wèi)投入度。根據系統的測量數據，在采集到(dào)的課程投入行為(wèi)和脫離行為(wèi)中，學生(shēng)的學習投入行為(wèi)頻率占比為(wèi)95.60%，說明學生(shēng)非常專注于課堂學習；根據表6的權重進行計算(suàn)，本堂課的學習行為(wèi)投入度值為(wèi)3.08，這表示學習投入度為(wèi)中等水(shuǐ)平。經分析，造成這一(yī)結果的原因是交互類活動的安排偏少（實際占比僅為(wèi)4.85%）。學生(shēng)個(gè)人行為(wèi)投入度方面，在納入統計的20名學生(shēng)中，有6人的課堂學習行為(wèi)投入度低(dī)于班級平均水(shuǐ)平。其中，個(gè)别學生(shēng)的課堂學習投入度較低(dī)，且學習脫離度較高(gāo)，教師(shī)需要對這些學生(shēng)予以有針對性的關注和提醒。 （2）學習行為(wèi)投入度變化趨勢 課堂整體行為(wèi)投入度變化。系統以時間為(wèi)線索，開(kāi)展學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的分析。本堂課學習行為(wèi)投入情況的變化趨勢如圖2所示，可以看(kàn)出：在上(shàng)課過程中，學生(shēng)的行為(wèi)投入情況整體保持平穩，在接近下(xià)課時有一(yī)定程度的下(xià)降；學習脫離情況在上(shàng)課初期有顯著下(xià)降，而在課程臨近結束時呈逐步上(shàng)升的趨勢。課堂中表征學習投入和學習脫離的六個(gè)行為(wèi)動作随時間變化的頻次動态如圖3所示，可以看(kàn)出：“看(kàn)黑(hēi)闆”與“看(kàn)電(diàn)腦(nǎo)”是貫穿于整堂課的主要學習行為(wèi)，由此可以推斷本堂課中教師(shī)主要采取講授的教學方式；同時，課堂過程中“交流”和“舉手答問”的行為(wèi)明顯存在幾個(gè)波峰，可見(jiàn)教師(shī)在課堂中實施了一(yī)定的交流讨論，并取得了一(yī)定的效果。 注：橫軸為(wèi)時間刻度，單位刻度為(wèi)8分鍾；縱軸分别表示學習投入及學習脫離的得分與行為(wèi)次數。圖中兩條曲線，學習投入居上(shàng)，學習脫離居下(xià)。 圖2 學習行為(wèi)投入情況的變化趨勢 注：橫軸為(wèi)時間刻度，單位刻度為(wèi)8分鍾；縱軸表示各類課堂學習行為(wèi)的次數。在起始階段，自(zì)上(shàng)而下(xià)分别對應看(kàn)電(diàn)腦(nǎo)、看(kàn)黑(hēi)闆、玩手機(jī)、看(kàn)書與舉手答問。 圖3 單個(gè)行為(wèi)動作随時間變化的頻次動态 個(gè)體學習行為(wèi)投入度追蹤。系統對學生(shēng)個(gè)人的行為(wèi)投入情況也進行了分析，圖4、圖5分别表征本堂課中脫離度較高(gāo)的某學生(shēng)的課堂行為(wèi)和看(kàn)手機(jī)行為(wèi)分布情況。圖4顯示，此學生(shēng)的課堂行為(wèi)投入度僅為(wèi)2.83，其中此學生(shēng)看(kàn)手機(jī)的行為(wèi)頻次非常高(gāo)，約占課堂行為(wèi)總數的33.3%。而圖5顯示此學生(shēng)在課堂前段用很少的時間在看(kàn)手機(jī)，但後續基本處于看(kàn)手機(jī)的脫離狀态。 注：橫軸表示行為(wèi)類别，縱軸表示行為(wèi)的總次數。 圖4 某學生(shēng)課堂行為(wèi)分布情況 注：橫軸表示時間刻度，單位刻度為(wèi)4秒(miǎo)；縱軸表示學生(shēng)是否看(kàn)手機(jī)，刻度1表示看(kàn)手機(jī)，刻度0表示未看(kàn)手機(jī)。 圖5 某學生(shēng)看(kàn)手機(jī)行為(wèi)分布情況 2 教學應用分析 在出勤數據應用方面，有系統中學生(shēng)出勤數據的支撐，教師(shī)可以快速、準确地掌握班級整體和學生(shēng)個(gè)體的出勤情況。在本課堂中，有兩位學生(shēng)缺課，教師(shī)可對這兩位學生(shēng)予以重點關注。在教學設計和教學實施的印證與優化方面，通(tōng)過查看(kàn)聽課與交互兩類課堂行為(wèi)計數随時間的變化情況及總數的對比情況，教師(shī)可以了解學生(shēng)在教學實施中的反饋情況，進而完成教學設計或教學實施的調整及優化。在本課堂中，教師(shī)采用以講授為(wèi)主的授導型教學模式，中間穿插少量的交流和問答環節。學生(shēng)在課堂學習過程中整體比較專注，但在35分鍾之後，學生(shēng)整體的投入狀态明顯地下(xià)降了。基于此，本研究建議教師(shī)結合學生(shēng)對教學内容的掌握情況，從(cóng)調整課程節奏和難度、增加課程的互動性和趣味性等方面著(zhe)手，幫助學生(shēng)調整課堂投入狀态。 此外，學習脫離行為(wèi)數據的采集為(wèi)面向學生(shēng)的學風督導提供了決策支持。對學習脫離行為(wèi)持續時間較長(cháng)、總次數較多(duō)的學生(shēng)，教師(shī)可給予個(gè)别化的關注和指導。在本堂課中，有6位學生(shēng)的脫離行為(wèi)比較明顯，且有一(yī)名學生(shēng)有三分之一(yī)的時間處于學習脫離狀态，教師(shī)應與這些學生(shēng)溝通(tōng)，了解其脫離學習的原因，避免其後續出現學業(yè)預警。 四 小(xiǎo)結 高(gāo)效、準确地測量并分析學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度，是推進混合學習投入度研究與高(gāo)校教學實踐相(xiàng)結合的關鍵議題。不同個(gè)體的課堂行為(wèi)差異，決定了研究者難以憑借傳統的方法對其進行科學測量。随著(zhe)技(jì)術(shù)的創新與發展，依靠計算(suàn)機(jī)視覺等技(jì)術(shù)對個(gè)體行為(wèi)進行精準識别已成為(wèi)現實，這為(wèi)研究者重新測量與評估課堂學習行為(wèi)投入度提供了可能(néng)。為(wèi)此，本研究将計算(suàn)機(jī)視覺技(jì)術(shù)引入大學課堂場景，首先提煉出學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度的觀察指标，在此基礎上(shàng)對課堂行為(wèi)識别方式進行升級優化，結合身體姿态信息和物(wù)品信息，對學生(shēng)6個(gè)常見(jiàn)的課堂動作進行識别；随後，在算(suàn)法模型研究的基礎上(shàng)，開(kāi)發了學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統，将人臉識别、姿态估計、目标檢測等智能(néng)檢測方法應用于課堂學生(shēng)行為(wèi)識别。此系統能(néng)幫助教師(shī)掌握學生(shēng)的課堂表現、客觀評估課堂的教學效果，是教師(shī)提升教學效果的有效支撐手段。受制于設備類型、精度與技(jì)術(shù)複雜(zá)度，本研究設計的學生(shēng)課堂學習行為(wèi)投入度測量與分析系統隻覆蓋了與學生(shēng)身體姿勢密切相(xiàng)關的6個(gè)課堂動作的識别與分析，學生(shēng)的手部及頭部細微動作等更多(duō)的個(gè)體行為(wèi)信息，乃至發言内容、面部表情等與交流互動相(xiàng)關的信息，還(hái)有待更精密的設備、更理想的算(suàn)法模型的支持，還(hái)有待進一(yī)步實證。 參考文獻 [1]Finn J D. 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