汪维富 毛美娟 闫寒冰

[摘   要] 听评课在一线教研中占据重要地位，但学界忽视了对评课反馈文本的分析与应用，而数据赋能驱动的精准教研为创新听评课带来新视角，促使听评课实践从粗放式的经验型转向循证式的精准型转变。为解决教师评课反馈文本的精准化分析问题，研究通过文献综述、理论建构、专家调查与真实数据印证等多种方法，设计与开发了“两型六维四级”样式的评课反馈分析模型，即包括指导与促进两种类型的反馈倾向，涵盖处方、情报、质询、阐释、启示、支持等六个反馈维度，以及清晰、精准、解析、方略等四级反馈特征。研究发现，该模型对于分析评课反馈文本具有较强的可操作性、引导性、通用性，未来可用于引导教师规范评课反饋行为、评估与诊断教师听评课成效以及作为听评课信息系统研发的智力支架。

[关键词] 听评课; 精准教研; 数据赋能; 反馈; 课堂观察

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 汪维富（1986—），男，江西鄱阳人。博士研究生，主要从事教师教育信息化、教育数据故事化与学习分析研究。E-mail：wwf860127@163.com。

一、背   景

听评课是教师体力与智力投入都非常密集的一项教研活动，但是主流听评课实践长期存在效能低下的问题，特别是在评课数据分析与应用方面存在诸多局限，如评课过程以量规打分或总结性表述为主，模糊性、大颗粒导致难以产出精准性的反馈;评课教师容易出现随意表扬、避重就轻、说客套话等现象，深度参与得少，给出有价值的改进策略也很少;评课细节信息经常分散在听课本上，缺少对评课文本的恰当采集、管理与应用，不利于持续指导教师的专业成长。可以说，听评课形式与成效已经明显滞后于大数据时代的发展趋势。《关于加强和改进新时代基础教育教研工作的意见》提出，要“创新教研工作方式，探索新方法新技术、提高教师专业能力”。在教育“减负”与“高质量发展”的双重追求下，如何采用新技术与新策略，将传统听评课引向循证式、精准化、可持续的专业化发展路径，成为校本教研领域面临的重要课题。

二、研究综述

（一）数据驱动的精准教研为创新听评课实践提供新视角

随着大数据技术、移动终端的发展，技术支持的精准教研模式已经成为教育现代化的重要组成部分[1]。精准教研是“互联网+”背景下的新型教研形态，它以教师专业发展为愿景，通过数据赋能促进课堂教学持续改进[2]。精准教研立足“数据赋能思维”，强调对各类教与学的数据进行记录存档、分析应用，促使教研模式由粗放经验型向精准循证型转变。然而，目前精准教研主要是为学生提供精准教学服务[3]，很少将精准教研的目标直接定位于教师的专业发展。作为面向教师发展的一种常态化教研实践，听评课可以成为实施精准教研的重要阵地与突破口。虽然技术支持的听评课已经有一些相关研究，例如陈玲等人利用移动听评课工具来促进教师的互惠性评课[4]，但是从精准教研视角来创新听评课视角尚未得到深入研究。况且，技术支持的听评课研究需要从技术应用转向深度融合，如为实施听评课提供具有导向性的智力支架或精准化的评估指标。因此，精准教研与听评课实践是相辅相成的，精准教研为听评课提供了引领性、专业化的分析视角，而听评课为实施面向教师发展的精准教研提供了典型场景。

（二）主流听评课的评价内容忽视过程性的评课反馈文本

从数据驱动的精准教研视角开展听评课创新实践，构建听评课过程数据的分析方法或分析框架至关重要。在听评课的评价内容上，崔允漷认为应从“学生学习、教师教学、学科性质和课堂文化”等数个观察点进行课堂评议[5];杨勇等人提出了类似的“三维十度”评课标准[6];国外常用的课堂观察框架有CLASS、UTOP、FFT、PLATO、MQI等[7]，均具有评价维度与量规指标。尽管这些框架对评课反馈分析具有一定的启示，但通常用于课堂观察时的评级、打分，且指标内容纷繁复杂，难以满足评课文本的精准化分析需求。在课堂行为分析层面，主要有ITIAS、S-T分析框架、IRF课堂话语结构、基于教学事件分析的TESTII框架[8]等工具，注重师生交互话语分析，且以视频录像来源为主，并未将评课反馈文本作为其分析来源。可以说，目前学界对评课反馈的分析评估还不够深入，缺乏可操作性与引导性较强的理解或分析框架。

三、研究思路

李蕾认为听评课效果可以由听课教师来体现[9]，分析来自评课教师的反馈文本具有重要指导价值，所以本研究聚焦“同伴教师评得怎么样”这个问题，目标是为实现精准教研而提供可操作性、引导性、通用性的评课反馈分析模型，并引导同伴教师高质量地提供评课反馈。

研究主要秉承Richey和Klein所提出的设计和开发方法论[10]，遵循“模型建构—模型修订—模型验证”的研究路线，运用了多种研究方法：（1）文献综述与理论构建，从有效反馈等文献中提取并初步构建评课反馈分析模型;（2）专家调查法，邀请相关领域专家对初始分析模型进行验证与修订;（3）案例应用验证，按照分析模型对真实的评课反馈数据进行分析，以印证模型的可用性。

四、教师评课反馈分析模型的构建过程

本研究从两个方面来考虑评课反馈分析模型的初步构建：（1）从文献中梳理出“什么是有效的反馈”，并将其具体特征映射到听评课领域，解决“一条好的评课反馈应该是什么样的”的具体问题;（2）从文献中探索“可以从哪些维度上给出评课反馈”，关注评课反馈是否全面与平衡的问题。

（一）有效评课反馈的主要特征

反馈被《可见的学习》视为“提高学习绩效最有力的单个影响因素”[11]，提供有效反馈是提高学业的重要干预机制，也是实施校本教研中促进教师专业成长的关键环节。在教育信息化2.0时代，教师需要培育良好的反馈素养[12]，不仅为了提高学生的学业表现，而且也为了提高同伴教师之间的互惠式评课成效。关于教师评课的有效反馈特征，聚焦于课堂观察中的评论话语或文本内容，但本质上仍属于教育反馈研究的范畴，具有较为丰富研究基础。如King从反馈意图上总结了有效反馈的特征[13]，有学者从学习理论的角度考察了有效反馈的特征[14]，特别是Nicol阐述了有效反馈的几个关键策略[15]，包括：（1）可理解性，用学习者能理解的语言表达;（2）选择性，对一两件事进行详细评论;（3）非评判性，关注学习目标而不仅仅是绩效目标;（4）前瞻性，建议学习者如何改进后续任务等。在参考Nicol关于有效反馈策略的基础上，结合相关文献，本研究对有效反馈的关键特征进行了结构化梳理，并映射到评课反馈领域，形成了评课反馈的四个特征，见表1。

（二）有效评课反馈的关键维度

梳理有效评课反馈的关键维度，可以引导教师从哪些方面来给出评课文本，衡量听评课的质量成效与反馈类型的平衡性。如Hattie和Timperley提出了四层反馈模型[17]：任务级是提供与目标任务相关的判断或用于完成任务的具体学科内容知识;过程策略级强调反馈信息不仅可以用来解决当下手头的任务，还可以用来解决其他类似的任务;自我调节级并不向学习者直接提供应该怎么做的信息，而是利用相关线索或问题激发学习者行动和反思;自我级反馈通常提供与任务无关的一般性表扬。另一方面，不少研究者关注反馈的不同干预功能。Shute将反馈分为两种功能[20]：一个是指导性（Directive），引导学习者理解哪些知识或如何参与任务等处方性信息;另一个是促进性（Facilitative），通过提出质疑、建议或间接指导，鼓励学习者自我反思。类似地，Lockhart与Ng确定了四种反馈立场[21]：权威性（Authoritative）、阐释性（Interpretive）、探究性（Probing）、协作性（Collaborative）。此外，Heron提出了更全面的六类干预分析（Six Category Intervention Analysis，SCIA）[22]，旨在向他人输出不同意图的话语来达到心理干预目标，主要包括处方性（Prescriptive）、情报性（Informative）、对抗性（Confronting）、释放性（Cathartic）、催化性（Catalytic）和支持性（Supportive）等六类反馈意图，前三者被视为权威性意图，后三者被视为促进性意图。可以说，干预分类视角极大地拓展了评课的反馈维度，所以研究以SCIA为主要框架，构建了有效评课反馈的关键维度，见表2。

（三）评课反馈文本的数据分析模型构建

通过整合上述反馈特征与反馈维度，本研究初步构建了“评课反馈分析模型”，构建原则包括：（1）全面性，模型能够涵盖所有评课反馈特征与评课反馈维度;（2）引导性，对每个评课反馈单元进行最佳实践描述，以引导评课教师理解与应用模型;（3）可操作性，每个评课反馈单元的内容描述尽量具有可行动性与可观察性。初步构建的分析模型见表3。

五、教师评课反馈分析模型的修订与验证

设计与开发研究的验证过程包括内部验证与外部验证两个部分[24]。内部验证强调在使用模型之前要进行可用性调查并修订，本研究将邀请相关专家对分析模型进行专业评审与访谈;外部验证强调在真实的使用情境中来检验模型，本研究将调用真实的评课文本数据进行检验分析。

（一）内部验证与修订

1. 参与者和工具

在专家调查研究中，应该根据专业知识领域、学位职称等资格来选择专家，入选标准是那些在该领域具有超过10年经验的工作者[25]，合理人数约为3到10左右[26]。因此，本研究邀请了具有10年以上实践经验的一线教师（8名）、具有博士学位的课程教学论学者（3名）、学习分析研究人员（2名）组成专家小组。

在验证与修订分析模型的过程中，主要使用了專家问卷与访谈调查法，检验其内容效度并收集相应的修改意见。其中，专家问卷采用4点李克特量表形式进行可行性调查（从不赞同1分、不太赞同2分、基本赞同3分、赞同4分），具体内容包括：（1）有效评课反馈特征的分类是否可行（4个项目）;（2）有效评课反馈维度的分类是否可行（6个项目）;（3）整体评课反馈分析模型的是否可行（1个项目）。在访谈过程中，使用三个问题：（1）评课反馈的特征分类在内容组成与描述恰当性方面是否需要修改？（2）评课反馈的维度分类在内容组成与描述恰当性方面是否需要修改？（3）评课反馈分析模型是否需要修改？

2. 调查结果与模型修订

通过对专家调查数据进行分析，发现专家小组对四个反馈特征、六个反馈维度及整体模型的可行性均持积极看法，各个项目的调查均分在3.23～3.92之间，在内容效度指数（Content Validity Index，CVI）上都在0.92～1.00之间，都达到了保留要求（即得分为3或4的调查项目均要超过0.8）。

在具体评论方面，专家意见集中在三个方面：（1）需要考虑到不同评课主体的使用需求，研究将对反馈表述进行简化，提高可用性;（2）各类反馈的多个描述可能涵盖了层级的关系，能否对评课进行更具体量化的评价呢？研究将罗列矩阵式的反馈特征描述方式转换为可轻松量化的等级式量表;（3）四个反馈特征在实际运用中往往是交叉的，所以研究将这些特征进行交叉融合，即在各个单元中都对四个特征进行统整描述，而且根据反馈深度与广度将反馈特征设计为四个等级的整合性描述，每级都反映了四个反馈特征的相关内容，只是质量与程度有所差异。修改后的分析模型见表4。

（二）外部验证与分析

为了检验评课反馈分析模型的实际效用，研究从移动听评课系统中选取了10节真实课堂的评课数据。数据来自云南某中学与上海某中学，两校均利用移动听评课系统来开展在线教研实践，评课主体包括专家教师与普通中学教师（只选取这两类教师都参与了评课的课例）。其中，来自教研员、高级职称等专家教师的评课文本共131条，其中6条难以用该模型编码，模型的可用率达到95.41%;普通教师给出的评课文本共382条，其中4条难以用该模型编码，模型的可用率达到98.95%。可以说，分析模型能很好地涵盖现有的评课样本数据，具有较强的通用性。通过两名研究人员的共同协商，对可编码的数据进行了归类分析，结果见表5。

从表5中可以发现：（1）从整体得分范围来看，等级设置为四级较为合理，能充分涵盖评课文本的四个特征;但促进型的反馈评分分布范围更窄一些，其“方略”特征难以体现出来，因为其重点是提供解读、反思与赞扬，不直接提供行动建议。（2）从反馈类型分布上来看，专家教师主要聚焦质询类、情报类、启示类，而普通教师主要提供了阐释类、支持类与处方类，两者似乎持有完全不同的反馈倾向，可能正反映了专家教师与普通教师之间的评课反馈连续统现象。Aynur调查了课堂观察者偏爱使用的反馈干预类型[27]，发现其更偏爱支持类、阐释类与启示类，这与本研究的普通教师评课反馈情况较为一致。（3）在反馈维度的平衡性上，普通教师尤其关注阐释类反馈，主要扮演着促进型的评课角色，而专家教师提供了更多样化的反馈，除了质询类偏高外，在发挥促进型与指导型作用上取得了较为均衡的状态，而普通教师的分布差异较为悬殊。（4）在反馈质量上，专家教师在五个维度上的得分都明显高于普通教师，而启示类反馈则相反，不过考虑到普通教师在启示类上的反馈比例很小，实际差距不大。综上分析，该分析模型具有很好的适用性，能有效反映与区分真实评课反馈文本的质量情况与分布差异。

六、结   语

本研究从数据赋能的精准教研视角出发，针对缺乏评课反馈分析框架的研究问题，研制了“两型六维四级”样式的分析模型，即指导型与促进型，“六维”是指处方、情报、质询、阐释、启示、支持等六类反馈维度，“四级”是指清晰、精准、解析、方略等四个反馈特征。在具体使用过程，这些维度与特征可以被整合性使用，形成四个评分等级，以便于量化评估评课反馈的质量。

该分析模型有效弥补了传统课堂观察量表忽视评课反馈文本的弱点，特别是在听评课信息系统的支持下，有利于实现面向教师专业成长的精准教研模式，在教师教育领域具有广泛用途。首先，可以将分析模型作为教师培训学习的重要内容，引导教师高效而规范地进行议课、评课。第二，教育管理人员可以使用该分析模型，针对新教师、普通教师的听评课活动进行诊断评估，以作为促进教师专业成长的关键对话证据，甚至形成基于评课反馈数据的教师教研画像。第三，研发人员在改进与优化听评课信息系统时，可将该分析模型作为专家智力支架，嵌入到评课反馈过程并实现智能化分析。不过，该评课反馈分析模型也有一定的局限。如社会建构论主张有效反馈是双向交互、对话性协商的，而该模型只将评课反馈视为向教师提供信息传输的单向干预，所以使用该分析结果时还需融入双向对话信息等。

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