MOOC教學(xué)視頻中教師課堂教學(xué)行為分析與改進研究

范彥彬?錢明霞?趙磊磊

摘 要：文章基于國內(nèi)外主流MOOC平臺，通過對課程評分、學(xué)習(xí)者點評等內(nèi)容分析篩選出18門具有代表性的MOOC課程，對其中18部教學(xué)視頻進行分析。文章采用了“教師語言行為”“教師肢體語言行為”和“教師文本呈現(xiàn)行為”三個維度，構(gòu)建并運用分析模型、結(jié)合案例分析等方法對教學(xué)視頻中的教師行為進行分析，從而得出相應(yīng)的結(jié)論，以期為今后MOOC課程教學(xué)視頻設(shè)計提供參考建議。

關(guān)鍵詞：MOOC課程;教學(xué)視頻;分析模型;教學(xué)行為

中圖分類號：G434 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：2096-0069（2022）02-0069-08

收稿日期：2021-09-17

基金項目：江蘇省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2016年度立項課題“面向高校青年教師教學(xué)發(fā)展的電子檔案袋設(shè)計與應(yīng)用研究”（C-c/2016/01/26）;江南大學(xué)2019年本科教育教學(xué)改革研究項目“兩性一度”視域下江南大學(xué)“金課”評價體系及應(yīng)用研究（JG2019114）

作者簡介：范彥彬（1980— ），男，江蘇無錫人，碩士，副研究員，研究方向為教育信息技術(shù);錢明霞（1980— ），女，江蘇常熟人，博士，助理研究員，研究方向為教學(xué)質(zhì)量評估;趙磊磊（1991— ），男，河南新蔡人，博士，副教授，研究方向為教育管理。

一、研究背景

2019年，教育部發(fā)布的《關(guān)于深化本科教育教學(xué)改革? ?全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的意見》明確指出，要著力打造一大批具有高階性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)度的線下、線上、線上線下混合、虛擬仿真和社會實踐“金課”。其中，線上一流課程，即國家精品在線開放課程，旨在突出優(yōu)質(zhì)、開放、共享，打造中國慕課品牌。MOOC（Massive Open Online Course）即大規(guī)模開放在線課程，誕生于2008 年，是一種以聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)的cMOOCs（Connectivist MOOCs）。在MOOC的發(fā)展過程中，隨著越來越多的世界名校和商業(yè)機構(gòu)的加入，逐漸發(fā)展出一種以行為主義的知識傳授為主的xMOOCs（edX MOOCs），其典型的代表有Coursera、edX 和Udacity 等平臺上開發(fā)的課程。隨著世界名校的關(guān)注、各商業(yè)機構(gòu)的強力推動和學(xué)習(xí)者的大規(guī)模參與，近年來xMOOCs得到了國際社會的廣泛關(guān)注。在xMOOCs 中，教師充當(dāng)專家，而學(xué)習(xí)者消費知識，學(xué)習(xí)是設(shè)計者組織、教師傳遞、學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)知識結(jié)構(gòu)框架的過程[1]。它是目前發(fā)展速度最快、受眾面最廣、社會關(guān)注度最高的一類MOOC。

與傳統(tǒng)遠(yuǎn)程教育主要以文本為核心內(nèi)容傳播不同，xMOOCs 是以視頻作為核心傳播媒介。這種轉(zhuǎn)變并非偶然，因為視覺是人類感覺系統(tǒng)中最占優(yōu)勢的信息來源，視頻也就成了開放課程最主要的教學(xué)表現(xiàn)形式[2]。在Coursera、edX、Udacity 中，均以教學(xué)視頻作為學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)MOOC的主要途徑[3]。教學(xué)視頻在MOOC中的重要性不言而喻。因此，對教學(xué)視頻的設(shè)計成為MOOC發(fā)展過程中非常關(guān)鍵的問題。在此背景下，針對MOOC具有開放授權(quán)、開放結(jié)構(gòu)以及學(xué)習(xí)支持服務(wù)等特點，本研究嘗試設(shè)計出適合的分析模型，對MOOC教學(xué)視頻中的教師行為進行分析，以期為今后MOOC教學(xué)視頻設(shè)計提供參考建議。

二、研究設(shè)計

（一）研究工具開發(fā)

目前，國內(nèi)外已有對課堂教學(xué)行為開展的相關(guān)研究，并形成了一些比較成熟的研究方法，如弗蘭德斯互動分析系統(tǒng)將課堂上教師和學(xué)習(xí)者之間產(chǎn)生的語言互動行為分為教師語言、學(xué)生語言和沉寂或混亂（無有效語言活動）三類共十種情況[4];朗克爾信息反饋模型，在結(jié)構(gòu)層面進一步解釋師生行為的相互影響的作用，主要表現(xiàn)在教師參考結(jié)構(gòu)、教師行為、學(xué)生參考結(jié)構(gòu)、學(xué)生行為四個因素，通過各個因素之間的信息反饋，對調(diào)節(jié)師生互動行為、提升教學(xué)效果、適應(yīng)教學(xué)環(huán)境以及深化師生情感交互均有提升;艾胥利三大中心理論是將教師、學(xué)生和知識三個課堂教學(xué)中的重要因素作為中心的師生互動行為理論，其采用了教學(xué)分析觀察系統(tǒng)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法，將各個中心情境下的重點表現(xiàn)描述出來[5]。在國內(nèi)相關(guān)研究中，吳康寧提出課堂師生互動行為探究模型，將師生互動行為的主體和客體進行區(qū)分，同時分析兩者之間的行為互動關(guān)系。王家瑾構(gòu)建的課堂互動行為模型注重表現(xiàn)教學(xué)環(huán)境下的師生互動行為，用一種直接的方式來表現(xiàn)師生互動之間的聯(lián)系，而在動態(tài)行為分析的處理上尚不夠嚴(yán)謹(jǐn)，不貼合實際行為變化[6]。

xMOOCs課程的視頻分析以教師教學(xué)行為為主體，傳統(tǒng)課堂師生互動行為分析的模式并不完全適用。以教師教學(xué)行為為主的分析看似不夠全面，其實客觀上使研究者對教師教學(xué)行為給予了更多關(guān)注。因此，筆者將教師在視頻中展現(xiàn)的不同性質(zhì)的行為進行了維度劃分，同時加入了對知識展現(xiàn)的思路和情感態(tài)度表達的行為維度的分析，得出了初始分析模型框架，如表1所示。

在此分析模型框架中，將教師教學(xué)行為中的語言行為和肢體行為進行分離，同時加入了能夠體現(xiàn)教師對知識展現(xiàn)理解的知識文本呈現(xiàn)行為作為分析維度，這三大維度在視頻分析中能夠相互區(qū)分且互不影響。然而，在分析模型的完善過程中筆者發(fā)現(xiàn)，在教師語言行為維度上，整體行為偏向于對課堂教學(xué)流程的劃分，而具體行為中的語言行為使用未顯著提及，這可能使后期的對比分析缺少說服力。因此，筆者參考宋其蕤、馮顯燦的《教學(xué)言語學(xué)》以及其他相關(guān)文獻后[7]，對教師語言行為中的教學(xué)流程性語言行為的具體教學(xué)方法進行了概括，得到如下補充框架，如表2所示。

教師語言行為的外顯行為數(shù)據(jù)相對便于采集，內(nèi)隱化的教學(xué)方法往往在對數(shù)據(jù)進行分析時才能呈現(xiàn)出來，而兩種行為結(jié)合時，對教師教學(xué)行為的分析更加全面，因此，綜合補充得到的完整框架如表3（見下頁）所示。

（二）研究流程與方法

1.研究流程

筆者通過文獻研究，發(fā)現(xiàn)以教學(xué)視頻作為研究對象的分析研究，大多是根據(jù)其教學(xué)行為進行的，MOOC視頻中的教師課堂教學(xué)行為在視頻分析中可作為一個統(tǒng)計變量。同時在一系列對教學(xué)改進的研究成果中，對教學(xué)行為的系統(tǒng)化分析也為筆者提供了研究思路，因此，本研究擬采用視頻分析技術(shù)統(tǒng)計提取MOOC中的教師課堂教學(xué)行為特征，嘗試為教學(xué)視頻制作的改進提供有效幫助。本研究設(shè)計的研究流程如圖1所示。

2.研究方法

本研究采用文獻分析、案例分析與內(nèi)容分析等研究方法，通過文獻分析法并根據(jù)本研究的目標(biāo)與數(shù)據(jù)內(nèi)容，了解MOOC開發(fā)的研究進展，對相關(guān)理論進行梳理，為本研究提供理論支撐;通過案例分析法選擇有代表性的MOOC平臺，將課程視頻中教師課堂教學(xué)行為進行切片、編碼、統(tǒng)計分析;通過內(nèi)容分析法對MOOC視頻資源的附屬文本，如學(xué)習(xí)者對該課程的點評、教學(xué)內(nèi)容評價、教學(xué)資源的選擇等文本進行分析，得出該課程的基本情況及其研究可取性和學(xué)科課程屬性。

（三）案例選擇與分析

本研究主要圍繞以視頻為主的MOOC，而當(dāng)前MOOC平臺資源差異化顯著。為了增強所選取課程視頻的代表性，本研究遴選了國內(nèi)外主流MOOC平臺上知名學(xué)科中的課程進行分析，涵蓋了5個平臺9個學(xué)科18門課程，選取原則如下。

1.MOOC平臺具有權(quán)威性

本研究選取的課程涉及各大MOOC平臺，如：Coursera、Udacity、edX、學(xué)堂在線、中國大學(xué)MOOC等。提供課程的院校也是國內(nèi)外知名大學(xué)，如麻省理工學(xué)院、賓夕法尼亞大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)等。

2.學(xué)科范圍涵蓋較廣

本研究選取的學(xué)科涵蓋了計算機、管理學(xué)、設(shè)計學(xué)、農(nóng)學(xué)、醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)等。這些學(xué)科在MOOC平臺中具有代表性，同時高評分的課程在學(xué)科內(nèi)又具有代表性。

3.課程評價等級高

本研究所選課程均有1000人次以上的學(xué)習(xí)者參與，最高達到4萬人次，其中最低綜合評分8.10分，最高綜合評分9.70分，平均分8.92分。同時，所選課程都有“知識量、教師參與、趣味性、課程設(shè)計”四個方面的評分，四個方面的平均分分別為9.23分、9.15分、9.34分、9.06分。所選課程概況如表4（見下頁）所示。

所選課程均以周作為章節(jié)知識內(nèi)容劃分節(jié)點，由于各部分內(nèi)容章節(jié)化區(qū)分明顯，模塊獨立，故選用最具有代表性的章節(jié)視頻進行數(shù)據(jù)分析。其中連載的課程有8門，筆者選用這些課程中最新完整的章節(jié)進行分析。與此同時，在選取課程視頻時，時長要求是該知識模塊的平均時長，時長誤差不超過10%，超過10%則選取中間區(qū)域長度的視頻進行分析。

本研究數(shù)據(jù)采集使用的工具是EDIUS 7.5，其具有較強的素材編輯能力，可以對視頻時間軸進行切片，還能以教學(xué)行為單元獨立切片分離，有利于后期的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。以四川大學(xué)首次在中國大學(xué)MOOC開設(shè)的課程“化妝品賞析與應(yīng)用”為例，根據(jù)擬定的數(shù)據(jù)采集規(guī)則進行的數(shù)據(jù)記錄如表5所示。

三、研究結(jié)果及分析

本次統(tǒng)計的18部視頻中有效視頻為18部，在三維度分析中均未出現(xiàn)分析模型之外的教師行為，即該分析模型可以較為完整地囊括本次研究數(shù)據(jù)中涉及的教師教學(xué)行為。

（一）導(dǎo)入性語言教學(xué)行為統(tǒng)計分析

1.課堂起始性語言行為分析

研究中有11門課程是以視頻片頭的形式作為教學(xué)視頻課堂起始性語言的表現(xiàn)方式，6門課程教學(xué)視頻是教師直接口頭表達的形式，其中有1門教學(xué)視頻并未包含課堂起始性語言行為。上述課程的課堂起始性語言行為占比均低于10%。不同學(xué)科課程之間的差異較大，主要體現(xiàn)為管理學(xué)類課程課堂起始性語言行為占比普遍比理工類課程占比高一些，如表6所示（見下頁）。

2.課堂導(dǎo)入性語言行為統(tǒng)計分析

18門課程中課堂導(dǎo)入性語言行為的占比情況如表7（見下頁）所示，能比較直觀地看出各課程之間的差異性較大。所有課程的導(dǎo)入性語言行為平均占比為16.1%，而在傳統(tǒng)課堂，其課堂導(dǎo)入性語言行為遠(yuǎn)低于該數(shù)值，說明MOOC對課堂導(dǎo)入性語言更加看重，其作為引導(dǎo)學(xué)習(xí)者與虛擬影像交互的催化劑，在課程中起著非常重要的作用。

（二）知識教學(xué)性語言行為統(tǒng)計分析

在知識教學(xué)語言行為方面，筆者設(shè)置的三個二級指標(biāo)構(gòu)成了教師在教學(xué)視頻中的知識教學(xué)行為，由于教師在三類行為之間的側(cè)重點不同，導(dǎo)致教學(xué)視頻中三類行為的占比不同，從表8（見下頁）可知大部分教師在解釋知識的語言行為上用時最多，數(shù)學(xué)類課程以推理求證的語言行為為主。對應(yīng)教學(xué)行為主要采用的教學(xué)方法也能體現(xiàn)學(xué)科差異下的教師教學(xué)行為特征。按學(xué)科來分，可以分為兩類：一是將單一的教學(xué)行為作為主體，其余兩類行為作為次要行為輔助，代表學(xué)科有信息技術(shù)類等。二是將兩類教學(xué)行為作為主體的學(xué)科，代表學(xué)科有經(jīng)濟學(xué)類等?？梢姡煌瑢W(xué)科的教學(xué)行為存在一定的差異性。

（三）教師肢體語言行為統(tǒng)計分析

在傳統(tǒng)課堂上，教師肢體語言行為承擔(dān)著舉足輕重的地位，教師給學(xué)生傳達的情感態(tài)度非常容易影響整個課堂的教學(xué)氛圍。在網(wǎng)絡(luò)教育發(fā)展進程中，尤其是微視頻課程開始興起到如今MOOC教學(xué)視頻設(shè)計大發(fā)展期間，學(xué)者們對教學(xué)視頻中的教師肢體語言行為研究較少，這與學(xué)者們發(fā)現(xiàn)MOOC教學(xué)視頻與學(xué)習(xí)者交互的成分和作用較少、教師肢體語言行為的影響力不大有關(guān)。而筆者發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果與大家預(yù)期相反，教師肢體語言行為在MOOC視頻中造成的影響并不比傳統(tǒng)課堂小，教室肢體語言行為表達情感態(tài)度出現(xiàn)次數(shù)如表9所示。

上述課程中，教師肢體語言行為表達的三類情感態(tài)度的分布，以無意義情感態(tài)度為主，積極的情感態(tài)度其次，而消極的情感態(tài)度并沒有預(yù)想的那么少。這與在MOOC教學(xué)視頻中師生的虛擬交互有關(guān)，區(qū)別于傳統(tǒng)課堂消極態(tài)度對學(xué)生個體或團體造成的影響，MOOC教學(xué)視頻中的消極情感態(tài)度更多的是針對某些觀點，反而能增強學(xué)習(xí)者在這方面的關(guān)注度，從而加深學(xué)習(xí)者記憶。

不同學(xué)科在三類情感態(tài)度占比方面未表現(xiàn)出較大的差異性，說明不同學(xué)科性質(zhì)對教師的肢體語言影響較小，而不同課程之間肢體語言行為傳達的情感態(tài)度次數(shù)有較大差異，這可能是本研究選取的教學(xué)視頻時長不一致導(dǎo)致的，也可能是不同課程在教學(xué)視頻中要傳授的知識量差異導(dǎo)致的。

（四）教師文本呈現(xiàn)行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

從表10可以看出在MOOC中，教學(xué)視頻中的文本呈現(xiàn)行為以口授為主，與傳統(tǒng)課堂不同，鮮有課程采用文本呈現(xiàn)行為中第二大主體的板書呈現(xiàn)行為。其余課程都將圖文呈現(xiàn)作為文本呈現(xiàn)的第二手段，運用圖文呈現(xiàn)本身就是擺脫傳統(tǒng)課堂上板書呈現(xiàn)的進階所在。而板書呈現(xiàn)有一些局限性，如書寫時間較長，課堂占時較多，對教師要表現(xiàn)的內(nèi)容和書寫水平有較高要求等，同時板書不適合呈現(xiàn)復(fù)雜的知識結(jié)構(gòu)等。

四、總結(jié)及反思

筆者通過內(nèi)容分析等方法選取了18門MOOC平臺的課程教學(xué)視頻，并通過文獻研究和理論整合等方法構(gòu)建出適合本研究的分析模型，統(tǒng)計并分析了該模型下教師教學(xué)行為的特點和對整個課程的影響，具體結(jié)論如下。

1.導(dǎo)入性語言教學(xué)行為方面

課堂起始性語言行為在不同學(xué)科課程之間的差異較大，主要體現(xiàn)為管理學(xué)類課程課堂起始性語言行為占比普遍高于理工類課程。MOOC的課堂導(dǎo)入性語言行為比重遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)課堂，并在課程中起著非常重要的作用。有學(xué)者指出，在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生輟學(xué)在很大程度上是因為他們失去學(xué)習(xí)動力，而學(xué)校提高學(xué)生學(xué)習(xí)動力必須主動出擊[8]。筆者認(rèn)為，在導(dǎo)入性語言階段進行充分的課程和教學(xué)目標(biāo)說明，就是幫助學(xué)習(xí)者有效規(guī)避學(xué)習(xí)困難、提高學(xué)習(xí)動力的重要環(huán)節(jié)。

2.知識教學(xué)性語言行為方面

從陳述知識語言行為、解釋知識語言行為、推理求證語言行為三個維度分析，信息技術(shù)類課程以單一維度的教學(xué)性語言行為為主，其余兩個維度行為作為輔助。經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)類課程兼具陳述知識語言行為、解釋知識語言行為兩個維度教學(xué)語言行為為主。筆者認(rèn)為，MOOC教學(xué)視頻中三類知識教學(xué)性語言行為的選用，應(yīng)盡量結(jié)合教學(xué)內(nèi)容，體現(xiàn)學(xué)科特點，符合學(xué)習(xí)者認(rèn)知需求，實現(xiàn)教學(xué)效果最大化。

3.教師肢體語言行為方面

本研究選取的課程中，教師肢體語言行為表達均以無意義情感態(tài)度為主，積極的情感態(tài)度次之，同時消極的情感態(tài)度也普遍存在。不同學(xué)科在三類情感態(tài)度占比方面未表現(xiàn)出較大差異，說明學(xué)科的差異性對教師的肢體語言影響較小，而不同課程之間肢體語言行為傳達的情感態(tài)度次數(shù)有較大差異。筆者認(rèn)為，在MOOC教學(xué)視頻中采用豐富的畫面形式，如肢體語言、教師特寫中的表情等，能較好地維持學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，更好地傳遞知識和情感態(tài)度。

4.教師文本呈現(xiàn)行為方面

本研究涉及的教學(xué)視頻中的文本呈現(xiàn)行為以口授為主，以圖文呈現(xiàn)作為文本呈現(xiàn)的第二手段，板書呈現(xiàn)行為鮮有采用。部分教學(xué)視頻使用了實地拍攝、計算機錄屏、討論等多種視頻呈現(xiàn)方式。圖文呈現(xiàn)方式相對板書而言，能更好地呈現(xiàn)復(fù)雜的知識結(jié)構(gòu)。筆者認(rèn)為，相對于傳統(tǒng)課堂教學(xué)，MOOC教學(xué)視頻應(yīng)充分利用信息技術(shù)手段，借助多樣化的圖文、圖表、字幕、交互軟件等元素，設(shè)計出能夠增強學(xué)習(xí)者專注度和學(xué)習(xí)興趣的文本呈現(xiàn)方式。

本研究在實施過程中也存在一些不足，在下一步研究中，擬從以下幾個方面進行改進。

1.研究數(shù)據(jù)的優(yōu)化選擇

本研究選取的課程，主要參照的是該課程在綜合評分、學(xué)習(xí)者點評和課程教師知識大綱思路等方面。這些課程作為優(yōu)秀MOOC教學(xué)視頻具有代表意義，但數(shù)據(jù)研究不應(yīng)僅從單方面著手，尤其本研究是以尋求改進MOOC設(shè)計策略為目標(biāo)的，筆者認(rèn)為在今后研究中要加大研究對象范圍，選取一些評分較低的作為反面數(shù)據(jù)的代表。從正反雙向?qū)Ρ确治?，進而得出影響教師教學(xué)行為優(yōu)化的直接因素。

2.研究方法的改進

嘗試對視頻案例的分析法做進一步改進。本研究中視頻切片是按時長劃分，實際時長是按教師語言性行為來劃分的，沒有較好地兼顧其他兩個維度，因為切片中有可能產(chǎn)生文本呈現(xiàn)行為的變化或是教師肢體行為的變化，因此在視頻切片的劃分上可嘗試采用更多方式，如按照不同維度作為主體的情況下進行視頻切片。

3.數(shù)據(jù)研究方面改進

在文本呈現(xiàn)統(tǒng)計分析時，本研究采用教師在教學(xué)視頻中出現(xiàn)的文本呈現(xiàn)行為次數(shù)作為分析對象，結(jié)果發(fā)現(xiàn)所有課程在文本呈現(xiàn)行為的比例沒有明顯差異。如果用時長占比來分析，可以嘗試將教師在不同文本呈現(xiàn)方式上使用的時長占比作為分析依據(jù)，進而得出教學(xué)視頻中文本呈現(xiàn)的主體方式。

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（責(zé)任編輯 王策）

Teachers’Classroom Teaching Behavior Analysis and Improvement Research in the Teaching Videos of MOOC Courses

—Based on Video Analysis Technology

FAN Yanbin，QIAN Mingxia，ZHAO Leilei

（Teaching Assessment & Teacher Excellence Center，Jiangnan University，Wuxi，Jiangsu，China 214122）

Abstract： Based on the mainstream MOOC platform at home and abroad，this article has filtered 18 representative MOOC courses by analyzing contents like authority scores of course， learners’ comments，etc.，and has done an analysis to 18 teaching videos. This article has adopted three dimensions，namely， “teachers' speech acts”， “teachers’ physical behavior” and “text rendering behavior for teachers”，constructed and applied analytical model，done an analysis to teaching behavior in teaching videos combining the methods like case analysis，hence got corresponding conclusions，hoping to provide reference and suggestion to the teaching video design of future MOOC courses.

Key words：? MOOC courses;teaching video;analysis model;teaching behavior