教师影响学生深度学习的教学因素探讨

收稿日期 2022-08-14  基金项目

国家社会科学基金2019年度教育学西部项目（XHA190291）

作者简介

*王天平（1976—），男，贵州遵义人。博士，教授，博士生导师，主要研究方向为课程与教学论。

摘 要 教师“教的行为”和“教的方法”的选择与设计是影响学生实现深度学习的关键。运用可视化工具NVivo在教师发表的深度学习文献中进行数据检索和挖掘，并基于扎根理论构建教师影响学生深度学习的教学因素层级编码体系，发现教师倾向于把控6种教学因素引导学生实现深度学习。6种教学因素的影响效力分别呈现高、中、低水平，并以不同的作用方式影响深度学习的发生。进一步分析发现，指向深度学习的固化教学思维和有限教学胜任力是造成教师对教学因素认识不清且难以掌控的深层原因。明确课堂中教师影响学生深度学习的教学因素结构及其生成原因，有助于整体把握教师引导学生深度学习的教学意图，为教师促进课堂深度学习发生提供可行性策略。

关键词 深度学习；教师；教学因素；影响层级；扎根理论

中图分类号 G624 文献标识码 A 文章编号 1005-4634（2023）05-0009-09

1 研究缘起

机器深度学习在技术领域掀起巨大波澜的同时，教育领域中的深度学习研究与实践亦风靡全球。作为信息社会与学习科学发展的共同产物，深度学习对于课堂变革引领、核心素养培育与教学改革深化的重要性不言而喻[1]。基于班杜拉的三元交互决定论[2]，课堂中深度学习的要素关系存在3种形态：（1）在构建课堂情境时，课堂要素之间存在相互关系；（2）个别课堂要素与深度学习之间的相互关系；（3）学生在教师主导的课堂情境中开展深度学习时，课堂情境与深度学习之间的相互关系，这种交互关系直接影响着深度学习的发生[3]。研究早期，持深度学习方式说的学者认为，作为一种非固定化的学习方式，深度学习可以通过设计特定系统的教学来培养。后续研究者也逐渐将深度学习培养目标整合到教学之中，在真实情境中探索有效的教学干预[4-5]。深度学习的实现与发生是课堂中多种要素共同转化的结果，理应由“教师的教”与“学生的学”构成的双边活动共同承担[6]。然而在真实情况下，学生大多不具备独自进行深度学习的能力[7]。对学生而言，深度学习不是在当前发展水平下可以独立完成的学习，而是在教师的引导和帮助下才能完成的具有挑战、更高水平和更深层次的学习[8]。因此，教师“教的行为”和“教的方法”的选择与设计是影响学生发生深度学习的关键。

随着深度学习作为新理念持续驱动课堂变革，教师逐渐以深度学习的原理和策略指引课堂教学，为学生的学习方式、学习过程创新变革[9]。然而，教师在实践过程中对于指向深度学习的教学变革主观拒斥、静默抵制、异化脱轨与急于求成的现象均有出现，学生深度学习的效果有所不同。既然教师是为了促进学生实现深度学习而把控课堂中各种教与学因素互动、融合和转化过程的行为主体。那么，教师如何认识这一过程，直接关系到其教学逻辑的科学性和严谨性，进而影响深度学习课堂中教学实践体系的构建，最终关系着学生深度学习的真实效果。乔姆斯基的语言理性主义观点认为，人类的语言（包括文本和非文本）是一种能够深层次表征人类心智的形式[10]。因此，教师发表的记录学生深度学习发生过程的教学案例，以文本形式记载并重现课堂中教师引导学生深度学习的教学片段，能够表征教师为了促进学生深度学习而对教学因素进行综合分析、提取和统筹的动态过程，以及反映教师对教学材料、活动、信息、资源和评价等进行规划和反思的真实教育意图。据此，本研究对教师公开发表的深度学习文献中的课堂教学案例进行梳理和挖掘，以期探讨对教师影响学生深度学习的教学因素。

2 研究设计

2.1 研究方法

本研究采用内容分析法对研究对象进行文本内容的处理和分析，即在现有内容分析框架的指导下，通过收集有关数据资料，将文本内容集成、组织形成客观且系统的“意向对象”，并采用归纳法来分析、描述和推论这些原始资料，进而阐明理论和构建意义[11]。上述过程主要包括以下4个步骤：（1）研究者根据研究问题明确研究范畴，选取研究对象，并确定内容分析的最小单元；（2）研究者提炼有效信息，设计内容分析的维度和框架;（3）研究者遵循扎根理论原则，利用可视化工具NVivo对研究内容进行层级式节点编码;（4）研究者遵循悬置原则，对原始数据进行客观的描述、分析，并通过推理得出结论。

2.2 研究问题

本研究聚焦一线教师的实践视角，通过内容分析真实反映教师在课堂教学中影响学生深度学习的教学样态，以明确教师调节教学因素促进学生深度学习的真实教育意图。具体研究的问题包括：教师通过调控哪些教学因素来促进课堂中学生深度学习的发生？教师在调控这些教学因素时会遵循怎样的一般性结构或原则？致使上述现象产生的深层原因是什么？

2.3 研究样本

本研究以中国知网（CNKI）、万方和维普作为文献检索系统，在其“高级检索”栏目中以“深度学习”为主题，分别以“中小学课堂”“教学案例”为关键词进行精确检索。由于首次检索到的文献数量较多，研究者便根据被检索文献的相关度对其进行初步筛选，从而排除若干相关度较低的文献。之后，研究者对剩余的研究文献进行细致阅读，并依据4个筛选条件对上述文献进行二次筛选：（1）在研究主题方面，研究文献须对“教师如何促进学生深度学习发生”这一问题有明确的论证和思考;（2）在研究方法方面，研究文献须是面向实践、多源多维数据挖掘的实证分析;（3）在研究视角方面，研究文献须聚焦一线教师的实践视角，从而保证深度学习的教学案例是教师认可且有效发生的;（4）在研究数据来源方面，研究文献应涵盖中小学段的所有学科，以保证数据来源的多样性。最终，研究选取符合要求的253篇文献，构成教师发表的深度学习教学案例文献的语料库。在正式编码之前，研究者运用NVivo的“主题词频分析”功能对文献语料库进行初始探索。为直观呈现原始文本的关注点，本研究选择词云的展示方式可视化主题词。由图1可知，学习、学生、教学、深度、教师和课堂等关键词是文献语料库的主要信息点。这表明研究样本的高频主题词与文献检索词比较相近，证明了研究样本选取的有效性和可靠性。

2.4 分析框架

应在明确核心要素和分析流程的基础上建立编码的分析框架，从而完成各级节点的编码。基于深度学习可教的观点，国内外研究者们通过问卷、观察、实验等方式，证实了课堂中教师的自觉引导[12]、教学目标[13]、教学内容[14]、教学方法[15]、教学环境[16-17]、教学媒体[18]和教学评价[18]等是深度学习的主要影响因素。早在1987年比格斯（Biggs）就提出，“深度学习是学习者个体与教学环境的交互方式”，即学习者是否进行深度学习，既受个体因素的影响，也受教学因素的影响。在此基础上，比格斯运用SOLO分类层级框架对学习者的学习结果进行测量，证实了影响深度学习发生的因素包括个体因素以及教学因素，如教学主体、教学目标、教学方法和教学评价等[19]。国外研究者帕帕拉（Parpala）[20]和韦斯特拉（Wierstra）[21]等进一步发现，通过改变教学环境并且不断强化有效的教学干预，有助于促进深度学习。在教的方法层面，研究者普遍认为以学生为中心的教学法是应用最广泛的深度学习教学策略之一，包括问题教学[22]、项目教学[23]等。此外，研究者还发现，在教学过程中提供及时有效的学习工具，如情境工具[24]、认知工具[25]等，有助于支持深度学习的有效发生。随着深度学习的策略研究的逐渐深入，评价方式也成为广受关注的深度学习策略要素，包括学习成果档案[26]、反思性评价[27]等。此外，一些国内学者也分别从教学目标、内容、方法、环境、媒体和评价等一个或者几个因素出发，提出了促进深度学习的具体策略[28-30]。

综上，已有研究探索了深度学习与教学因素之间动态影响和有机融合的问题，在影响深度学习的教学因素方面已初步达成共识[31]。其研究成果涵括了教学目标、教学内容、教学方法、教学环境、教学媒体和教学评价6种影响因素。影响深度学习发生的上述教学因素关系间存在一定的结构，从静态角度能明晰其构成要素；而教学过程又是一个运行的系统，从活动角度更能辨明其组织过程。此外，影响深度学习发生的教学活动需要在一定的背景下展开，与课堂环境也有密切联系。据此，本研究根据研究目的，借鉴李如密等人的教学要素分析体系[32]，建立了包括教学的构成要素、运行要素和环境要素在内的一级类目，以及包括教学内容、教学目标、教学方法、教学媒体、教学评价和教学环境6个维度的内容分析编码体系，试图从教学系统的静态结构、动态过程和环境条件出发构建研究的分析框架（见表1）。

2.5 研究信度

本研究以文献语料库中每一篇深度学习案例文献为分析单元，并对其进行内容编码和统计分析。由于层级式节点编码对整个研究十分关键，为确保编码的合理性、准确性和科学性，整个编码过程由4名小组成员共同完成。具体过程如下，4名研究人员共同制定内容分析框架，并各自独立完成编码，在多次交流对编码内涵的理解后，对形成的多份初始译码进行修改、合并、删除和补充。253篇研究文献总共需要开展1 518次评判，经过3轮独立评判，最终呈现1 202个研究人员相互同意的编码节点。根据内容分析的平均同意度公式：K=[SX（]2M[]N1+N2[SX）]（M代表研究人员相互同意的编码节点数，N1和N2代表研究人员各自编码的节点数），算出本次编码中编码者两两之间的一致性比例均高于90%，表明编码的规则和方法在总体上是明确且清晰的[33]。此外，根据内容分析的信度公式：R=[SX（]n×K[]1+（n-1）×K[SX）]（K代表研究人员的平均同意度，n代表研究人员数量），得到本次编码结果的信度为0.91，表明编码结果的准确性和科学性在整体上能够得到保证。

3 研究结果：教师影响学生深度学习的教学因素层级编码体系

本研究利用可视化工具NVivo对文献内容进行梳理，从而完成自下而上的三级编码过程。其中，开放式编码位于从属关系的最底层，通过对253篇原始文献进行逐句分析、检视、归纳和概念化，形成52个一级节点。轴心式编码需在开放编码的基础上，寻找一级节点之间存在的关系，如语义、情境、相似、差异和策略关系等[34]，从而得到位于从属关系中间层的13个二级节点。此后，研究者对上述二级节点进一步归纳整合，最终获得由6个位于从属关系的最顶层的三级节点。

3.1 教师影响学生深度学习的教学因素层级划分

“术语—逆向文档频率”，又称“TF-IDF”术语提取法，一般在文本的内容分析中被广泛地用来评估某些核心术语对于某个语料库或其中部分文档的重要程度[35]。据此，本研究运用TF-IDF术语提取法对教学因素在253篇研究文献中的影响权重进行计算，各教学因素的影响权重与其在被检索文档中的词频数和加权百分比成正比（见表2）。

由表2可知，6种教学因素对学生深度学习发生的影响度呈现高、中、低三级水平。其中，教学目标和教学内容的影响度较高，且二者程度相当，类属教师影响学生深度学习发生的高层级教学因素；教学方法和教学媒体的影响度稍弱，且二者程度相当，类属教师影响学生深度学习发生的中层级教学因素；教学环境和教学评价的影响度较低，且二者程度相当，类属教师影响学生深度学习发生的低层级教学因素。

教师影响学生深度学习的高层级教学因素编码体系

教师影响学生深度学习的高层级教学因素包括教学目标（1104）与教学内容（1098）。其中，教学目标主要表征为以概念为核心制定教学目标（942）和以学生为依据设计教学目标（162）两个维度。此外，教学内容主要包括两个方面：全面且适宜地选择教学内容（789）和科学且灵活地组织教学内容（309）（见表3）。

3.3 教师影响学生深度学习的中层级教学因素编码体系

教师影响学生深度学习的中层级教学因素包括教学方法（850）与教学媒体（842）。其中，教学方法主要表征为3个维度：培养高阶思维的教学[HJ70x]方法（660）、塑造创造行为的教学方法（100）和促进情感参与的教学方法（90）。此外，教学媒体主要表现在两个方面：有利于提高教学效率的现代教学媒体（705）以及有助于实现有效教学的传统教学媒体（137）（见表4）。