国际中文课堂教学模式识别理论的构建与实践研究.pdf
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1、2024年3月第2 2 卷第2 期云南师范大学学报(对外汉语教学与研究版)Mar.,2024Vol.22No.2国际中文课堂教学模式识别理论的构建与实践研究郭媛媛1 2,李吉梅1(1.北京语言大学,中国北京1 0 0 0 8 3;2.北京华文学院,中国北京1 0 2 2 0 6)摘要国际中文教师的专业发展是提升教学质量的关键。本文以赋能教师反思为目标,以国际中文教育课堂文本数据为基础,首先创新性地提出了一个多层面的国际中文课堂教学模式识别框架,实现了对课堂教学宏观结构和微观互动的精确建模。然后基于大语言模型,设计了自动识别国际中文课堂教学模式的方法,验证了该方法的有效性,并分析了大语言模型应用
2、于课堂教学模式识别的优势与挑战,揭示了人工智能在教学模式识别和教育数据挖掘方面的应用潜力。本文提出的课堂教学模式识别框架对国际中文教师的课堂教学设计和课后反思具有指导和借鉴意义,设计实现的模式识别方法可有效提升课堂分析的智能化程度,助力课堂分析的数字化转型。【关键词国际中文教育;大语言模型;课堂话语;教学模式;课堂教学分析中图分类号:H195文献标识码:A文章编号:1 6 7 2 1 30 6(2 0 2 4)0 2 0 0 39 1 0一、引言在新一轮科技革命和产业变革的影响下,国际中文教育迎来了数字化转型赋能高质量发展的关键期,数字技术在中文教育中的作用日益凸显。习近平强调,强教必先强师,
3、要把加强教师队伍建设作为建设教育强国最重要的基础工作来抓。教师专业发展是提高教学质量的关键,更是国际中文教育实现数字化转型的基石。分析国际中文课堂以赋能教师掌握课堂情况,提升自身专业素养,是国际中文教育事业发展的必然要求。然而,目前在国际中文教学分析方面,面临着开放数据集少,质性研究多,人机混合智能少、手工工作多,课堂可视化呈现少,离散浅层分析多等问题。面对这些问题,大语言模型(Large Language Model,LLM)的快速发展可能会带来新的解决方案。LLM模型是一种深度学习模型,具有大量参数,在大量语言数据上训练,能理解和生成人类语言,具有文本生成、信息抽取和文本分类等多方面的语言
4、信息处理能力。通过适当的微调,例如提示词工程*作者简介:郭媛媛,女,河南郑州人,北京语言大学在读博士研究生,研究方向为大数据与语言教育。通讯作者:李吉梅,女,湖北宜城人,博士,北京语言大学教授,博士生导师,研究方向为大数据与智慧教育、语言智能与技术。基金项目:教育部中外语言交流合作中心2 0 2 3年国际中文教育研究重点课题“面向教师专业发展的国际中文课堂教学分析系统设计与应用”项目(2 3YH02B);中央高校基本科研业务费专项资金资助课题“基于视频的国际中文教育线上课堂情绪分析”项目(2 2 YJ080004);国家新文科项目“基于智慧在线实训平台的文科数据可视化教学模式研究与实践(2 0
5、 2 1 1 8 0 0 0 6)。徐娟,马瑞.数字化转型赋能国际中文教育高质量发展J.电化教育研究,2 0 2 3,(1 0)。习近平出席中共中央政治局第五次集体学习并发表演讲EB/OLJ.http:/n e w s.y o u t h.c n/s z/2 0 2 30 6/t 2 0 2 30 6 0 6_14565764.html,2023-05-29/2023-11-01.Leslie D.,Wachter S.Science in the age of large language modelsLJJ.Nature Reviews Physics,2023,(5).40(Prompt
6、 Engineering),能够使得LLM更好地适应特定的任务需求。相较于传统的小型模型,LLM通常能够提供更好的泛化能力和较高的识别精度。为探索LLM在课堂数据挖掘上的应用潜力(特别是在数据资源有限情境下),本文以课堂话语文本为主要素材,首先构建了一个多层面的国际中文课堂教学模式识别框架,以利于教师利用课堂话语数据更好地理解国际中文教学的核心理念和方法,助力其针对国别化的课堂教学实现个性化指导。然后,通过实证研究验证了大语言模型在国际中文课堂教学模式多层面识别的可行性,并分析了大语言模型应用于课堂教学模式识别的优势与挑战,以提升国际中文教育课堂分析的质量。(一)国际中文课堂教学模式识别的理论
7、基础梳理已有的研究文献发现,课堂教学分析的研究可大体归纳为三类,分别是聚焦于行为层次分析、聚焦于结构层次分析,以及聚焦于多层及其关系(如课堂结构与行为)的教学分析。(1)聚焦于行为和方式的课堂教学分析,较为经典的分析方法有S一T(St u d e n t 一Teacher,学生一教师话语行为)、FIAS(Flanders Interaction Analysis System),ITIAS(Information Technology-base Interaction AnalysisSystem)、IR F(In i t i a t i o n 一Response一Feedback)课堂话语
8、结构等。这些分析方法大多只是从行为特征人手,将课堂进行碎片化的浅描,脱离了课堂的境脉,侧重于课堂互动频次描述和互动效果的验证。(2)聚焦于结构的课堂教学分析,更加注重课堂的境脉信息,指向用于彰显和判断整节课的结构性特征。例如,郑艳群等通过从课前、课中和课后的课堂架构中提取出构件,再以构件为基础完成对课堂结构和进程的形式化表达并开展分析。这种聚焦于课堂结构的教学分析,注重课堂的完整境脉,适用于对教师教学水平及课堂风格等相关研究。但课堂结构这种外部表现,往往难以有效解释课堂教学是否有效开展的原因,无法给予教师具体的支持和引导。(3)聚焦于多层及其关系的教学分析,强调对师生互动行为到教学目标、教学过
9、程的课堂内容映射分析。例如,陈伟东等将师生对话按问题切分为独立片段,编码问题类型和对话方式,通过汇总分析得到课堂活动结构(包括问题类型及分布、对话方式等)。这种方法定位师生行为在关键目标上的进展研究,分析教学过程中使其何以如此的因素,可在更精细的层面上展开教与学之间的动态互动分析,是未来课堂教学分析研究的重要趋势。教学模式(Instructional Model)一词最初是由美国学者乔伊斯和韦尔(BruceJoyce&MarshaWeil)等人提出的,教学模式是“系统地探讨教育目的、教学策略、课堂设计和教材以及社会和心理理论之间相互影响的可以使教师行为模式化的各种可供选择的类型”。在国内对于教
10、学模式的定义众说云南师范大学学报(对外汉语教学与研究版)二、理论基础与现状第2 2 卷O Strobelt H.,Webson A.,Sanh V.,et al.Interactive and Visual Prompt Engineering for Ad-hoc Task AdaptationWith Large Language ModelsJ.IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,2023,(29).傅德荣,章惠敏.教育信息处理原理MJ.北京:北京师范大学出版社,2 0 0 1.?Flanders,N.Anal
11、yzing teacher behavior.MJ.MA:Addision-Wesley,1970.顾小清,王炜.支持教师专业发展的课堂分析技术新探索J.中国电化教育,2 0 0 4,(7).Sinclair,J.M.&.Coulthard,R.M.Towards an Analysis of Discourse:English Used by Teachers and PupilsM.London:Oxford University Press,1975.陆凯英,郑艳群.初级汉语口语课教学结构和过程应用模型研究J.云南师范大学学报(对外汉语教学与研究版),2 0 2 1,(3),陈伟东,秦雨
12、柔,郑太年(2 0 2 1).课程改革进程中的阅读课堂一一基于2 0 0 6 年与2 0 1 6 年上海市初中语文“优课”视频分析J.上海教育科研,2 0 2 1,(9)。Joyce,Bruce R.&.Weil,Marsha.Models of teaching MJ.Prentice-Hall,1972.第2 期纷绘,较为广泛受到认可的说法是:教学模式是指在一定的教学思想、教学理念和学习理论指导下,在某种环境中展开的教学活动进程(教学过程)的稳定结构形式。在国际中文教育领域对教学模式的理解多数是基于乔伊斯等的理论,简化定义为:“教学模式,指课程的设置方式和教学的基本方法”。也有研究者从研究
13、层面上概括:教学模式属于教学法的中观研究领域。一般来说教学模式应该包括的基本元素有:理论基础、教学目标、操作程序、实现条件(如环境、手段和策略)、评价。综上,可将国际中文教学模式划分为三个层面。(1)宏观层面,对应教学模式的理论基础和教学目标,这决定了教学的整体方向,但并不直接体现在具体的课堂教学中。(2)中观层面,对应教学环节,如组织教学、讲练新内容和布置课外作业等,是教学模式在课堂中的组织形式,能够被观察和识别。(3)微观层面,对应师生的IRF课堂话语结构和教学行为,是教与学的具体实施过程,也能被观察和识别。因此,通过对教学模式中观层面和微观层面的要素识别与分析,既能观察到教学模式运用的外
14、在形式,也能观察到教与学的内在过程,两者结合可以更全面地表达教学模式。(二)基于课堂话语文本的教学识别研究现状基于课堂话语文本的教学识别是课堂教学分析的重要步骤,但一直以来都面临着重大挑战。一是课堂教学数据预处理既要消耗大量的时间和精力,而且教学识别还存在着由于主观偏差带来的标注结果不一致等问题。二是由于课堂教学分析受到标注结果的制约,很难在单一层次的标注上呈现更复杂的分析。为应对这些挑战,研究者们相继提出了解决方案。例如北京大学教育信息化国际研究中心设计了课堂教学行为编码系统,可使用其内置或自定义编码标注体系进行人工标注记录,并针对标注记录结果生成可视化的分析图表。虽然这在一定程度节省了人力
15、,但仍需要耗费大量时间和精力进行人工标注和分析。随着人工智能技术在自然语言处理、图像识别技术等层面的发展,课堂教学行为的自动化标注和数据分析研究已经出现。例如“好未来”基于教师线上教学语音转写产生的约2 0 0 0 万条教育文本数据,构建了在线教学大模型TAL-EduBERT。经过下游任务适配,该模型可以通过教师语言对其中细颗粒度的教学行为进行识别,类别包括“引导学生课后总结”“带领学生记笔记”“表扬学生”“提问学生”等。但已有的自动标注系统或模型,只能部分替代传统分析中耗时最多的人工标注,且由于模型性能的限制,其标注仅聚焦于单个层次(如教学行为),很难分析出复杂问题的决策支持方案,课堂分析深
16、度不足。ChatGPT在教育数据分析方面具有较大潜力,它既可以分析大型的教育数据集,也可以处理教育文本,凭借其纠错能力,能减少教育评估人员对教育数据进行过滤、排序、标记和理解的时间。但文献表明,将ChatGPT类的LLM应用于课堂话语识别和分类的研究成果,还鲜有发表。本研究构建了面向国际中文课堂的教学模式识别框架,以课堂话语文本为数据基础,使用提示词工程和文本切分,验证了LLM(以GPT一4为例)在国际中文课堂话语识别任务中的可行性,为LLM在国际中文课堂教学分析的研究和应用提供了参考借鉴。郭媛媛,等:国际中文课堂教学模式识别理论的构建与实践研究41何克抗.建构主义的教学模式、教学方法与教学设
17、计J.北京师范大学学报(社会科学版),1 997,(5).崔永华.基础汉语教学模式的改革J.世界汉语教学,1 9 9 9,(1).?马箭飞.以“交际任务”为基础的汉语短期教学新模式J.世界汉语教学,2 0 0 0,(4).女好未来.好未来开源教育领域首个在线教学中文预训练模型TAL一EduBERTCP/OL.https:/ M,Lucey B.ChatGPT for(finance)research:The bananarama conjectureJJ.Finance Research Letters,2023,(53);M Alshater M.Exploring the role of
18、artificial intelligence in enhancing academic performance:A case studyof ChatGPTEB/OL.https:/ 2 卷三、识别框架构建及识别方法(一)识别框架构建如前所述,课堂是一个多层面的复杂系统,课堂教学模式可划分为宏观、中观和微观三个层面。本研究构建了一个多层面的教学模式识别框架,具体包含中观层面和微观层面。其中,中观层面即教学环节;微观层面对应于IRF课堂话语结构(聚焦于师生互动行为的方式和结构)。通过对教学环节、IRF课堂话语结构这两种课堂要素的识别和分析,可由情境深入到互动和行为剖析课堂教学过程。为合理地构
19、建提示词以提高GPT一4识别的准确性,文章基于文献和课堂观察,对各个层面的概念进行了归纳总结,具体包括:(1)教学环节。通过识别和分析教学环节,有助于教师更深入地理解教学模式中过程结构的设计、改进与执行,以提高教学效果。我们以北京语言大学刘珣教授的研究为基础,将国际中文教育初级汉语综合课课堂划分为“组织教学”“复习检查”“讲练新内容”“巩固新内容”“布置课外作业”五个教学环节。各环节的定义参见表1。表1 教学环节定义表教学环节组织教学复习检查讲练新内容巩固新内容布置课外作业(2)IRF课堂话语结构。IRF结构普遍存在于课堂话语中,无论是以教师为中心的知识传递型课堂,还是以学生为中心的探究型课堂
20、,IRF都是主导的课堂话语结构。该结构在教师话语和学生话语之间建立关联,是分析课堂教学模式中教与学互动结构的有力工具,是帮助教师改进互动的有效策略,具体结构的定义参见表2。定义师生寒喧,活跃气氛,检查出勤,表示关心。教师宣布教学目标和教学内容,使学生对课程有一个清晰的了解。检查学生对上一课或以前学习内容的掌握情况,教师对学生的作业进行反馈,包括作业批改、预习情况评价和讨论,以及对即将进行的新课程的引导和预热,或对学习过的内容进行复习。此外,对于重复出现错误的词汇和语法点,教师将进行重点讲解和训练。该环节的常用过程为展示、解释和练习。展示:通过提问、讲述故事、教师示范朗读、学生跟读、展示图片或视
21、频等方式引发学生的兴趣,创设情境,引导学生进入新的教学内容;解释:教师解释课文中的语音、词汇、语法、语用难点;练习:就课文内容和课文中的语言难点进行各种形式的练习(问答式、陈述式、讨论式、辩论式)。教师创设与课文相似情境进行师生或生生对话练习;教师就练习中主线的问题进行画龙点晴式讲解,要地归结本课所讲的语法点以及掌握这些语法点要注意的事项。综合课中的作业类型包含语音作业、书写作业和语言运用作业等。特征为教师展示二维码让学生扫码接受作业。刘.对外汉语教育学引论M.北京:北京语言文化大学出版社,2 0 0 0.刘珣.对外汉语教育学引论M.北京:北京语言文化大学出版社,2 0 0 0.陈贤纯.对外汉
22、语中级阶段教学改革构想一词语的集中强化教学J.世界汉语教学,1 999,(4)。吕必松.对外汉语教学概论LJJ.世界汉语教学,1 9 9 3,(3).吕必松.对外汉语教学概论J.世界汉语教学,1 9 9 3,(3).黄山.IRF课堂话语结构议:发现、争论与再思考JI.全球教育展望,2 0 1 8,(5).第2 期IRF课堂话语结构1(引发)R(回应)F(反馈)(二)教学模式的识别方法与流程文章的教学模式识别工作包括数据集准备、元学习提示、提示词模式与模式策略制定、文本切分与分段传入,以及验证实验有效性这5 个步骤。1.数据集准备文章以北京语言大学两课时初级汉语综合课云课堂视频为原始数据。首先,
23、采用科大讯飞语音识别API,将课堂视频自动转化为以话步为单位的文本形式,课堂话语文本包含三部分信息:话步开始时间、话语发出者(包含教师和学生)、话语内容。实验发现,课堂话语文本与通用文本存在显著差异,我们在人工校对时主要做了两方面的工作,一是对教师在语音教学中的拼音识别错误进行了校正,例如将自动识别出的“鸡”“七”“吸 替换为“ji“qi“xi,“轻生”替换为“轻声”;二是对在学生齐读和集体回答问题时自动识别的混乱话语,进行了人工校正。但对教学模式识别影响不大的个别字词转换错误(如留学生应答中不太准确的中文表达),本研究未做校正。经处理后,共获取课堂话语文本中6 2 3个话步。最后,基于表1
24、和表2 的课堂结构相关概念定义,人工标注了实验课堂文本数据集的IRF课堂话语结构和教学环节,用于验证LLM对课堂教学模式识别的有效性。2.元学习提示为合理的构建提示词,我们采用元学习提示的方式,探索LLM使用其已有知识去理解、学习和解决问题的策略,以此为基础进行提示词的初步构建。例如,在进行教学环节识别前,首先提示LLM根据其汉语教学和教育学知识,给出各教学环节的定义并说明如何根据课堂话语文本识别教学环节。分析LLM的回答结果,可知LLM对教学环节的定义存在不适用性,但它会结合背景信息、上下文语境和关键词,进行教学环节的识别。所以元学习提示阶段的工作,为提示词的构建指明了方向,即需要给出明确适
25、配的相关定义、背景信息、典型关键词和连贯的上下文等。3.提示词模式与模式策略制定本阶段主要研究和优化了两个方面:提示词模式和提示词模式的组合策略。首先是提示词模式。本研究尝试让提示词更直接、简洁且结构化,并探索使用嵌人、例举和指定等更动态的提示词结构,以更好地适应课堂话语的特性和LLM的处理方式。本文定义了三种基本的提示词模式。(1)嵌人式,适用于需要引入上下文或背景信息来提高识别效果的情况。通过添加本课重点等辅助资料,可以帮助LLM更好地理解课堂情境。(2)例举式,适用于需要帮助LLM理解和识别某种特定内容的情况。通过给出具体的示例,可以让LLM学习到具体的识别模式,从而在遇到相似的课堂话语
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- 国际 中文 课堂教学 模式识别 理论 构建 实践 研究
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