CN110765417A - 一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法 - Google Patents
一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110765417A CN110765417A CN201910931104.7A CN201910931104A CN110765417A CN 110765417 A CN110765417 A CN 110765417A CN 201910931104 A CN201910931104 A CN 201910931104A CN 110765417 A CN110765417 A CN 110765417A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- teaching
- classroom
- teacher
- interaction
- analysis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
Abstract
本发明公开了一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法，包括课前准备、课堂教学互动行为的观察与记录、检测课堂教学互动促使教学目标达成的情况、对课堂教学互动行为进行编码分析与评价以及将评价建议反馈给授课教师以便优化课堂教学互动的设计与实施等步骤。本发明以精准量化的方式对课堂教学中的师生互动行为进行科学的观察、描述、统计、分析处理，提供全面、系统的综合分析评价报告，为教师改进教学实践行为提供可靠的反馈信息和科学依据，帮助教师有针对性地改进课堂设计、优化教学互动，提升医学课堂教学水平。
Description
技术领域
本发明涉及课堂教学分析评价技术领域，更具体的涉及一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法。
背景技术
课堂教学评价是教学质量监控管理中提升教学水平、保证人才培养质量的重要环节。医学院校中传统的课堂教学评价只是将被观察者通过质性观察评出优良中差的等次并给予粗略的评价意见，其主观性评价特点明显，缺少定量与半定量数据，对医学课堂教学行为的分析评价与研究，缺乏标准化的科学方法，提供教师改进教学行为的客观化信息有限。
美国著名教育学家弗朗德斯认为：“语言行为是课堂中主要的教学行为，占所有教学行为的80％左右。因此，评价一个教学活动的最佳方式就是对课堂内的师生语言行为进行互动分析”。他所提出的FIAS(弗朗德斯互动分析系统)是教育界关于课堂师生互动言语行为研究的经典理论体系。但是，该理论体系是普遍性的，不具备学科特征；而且单纯依靠这种定量结构性分析，难以体现医学课堂教学丰富的内涵意义；再者，人工编码记录的过程繁琐，容易出现疏漏和错误。如果要将该理论应用到医学课堂教学互动分析中，必须对其进行重新建构。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明在经典的FIAS理论的基础上，结合医学教学的特点，构建适用于高等医学课堂教学互动行为分析评价体系，以精准量化的方式对课堂教学中的师生互动行为进行科学的观察、描述、统计、分析处理，提供全面、系统的综合分析评价报告，为教师改进教学实践行为提供可靠的反馈信息和科学依据，引导教师有针对性地改进课堂设计、优化教学互动，提升医学课堂教学水平。
本发明的一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法，技术方案包括以下步骤：
S1课前准备
授课教师设计包括教学目标、设置互动的目的、拟采取的互动方式、教学互动组织设计、时间分配、检测目标达成的手段内容的教学互动方案，并交给观察者；
S2课堂教学互动行为的观察与记录
S2.1教师授课，管理人员同步录制课堂教学视频；
S2.2观察者对照教学互动设计方案，对包括是否按原方案实施、教师如何引导及组织学生进行互动行为以及学生的反应、态度、参与度行为的课堂教学互动行为进行描述性记录；
S3检测课堂教学互动促使教学目标达成的情况
S3.1教师从执业医师题库中选择与教学目标涵括的知识点对应的题目，在课堂上对学生进行测试，考核学生对知识的掌握程度，并对结果进行整理分析；
S3.2观察者对学生进行访谈，开展包括：
a)教学互动是否提高了我的分析和解决问题的能力，
b)教学互动是否提高了我的自主学习的能力，
c)教学互动是否促进了知识与实践运用的融合，
d)教学互动是否促进了同学之间的团队协作，互助学习，
e)教学互动是否促进师生之间的交流，建立良好的师生关系和课堂氛围，
f)教师在教学互动中是否给予了很好的引导、互动效果好，
收集、整理学生对上述内容的评价反馈信息；
S4对课堂教学互动行为进行编码分析与评价
S4.1回放录制的课堂教学视频，针对各教学目标所对应的课堂互动教学时间段，运用基于弗朗德斯互动分析原理的医学课堂教学行为分析体系，进行编码分析，内容包括：
S4.2对课堂教学互动行为进行综合评价
内容包括：
S4.3编码，矩阵分析，解析课堂结构及教学风格，建立教学行为数据库
S4.3.1使用编码记录表记录
观察员选取一堂40分钟课或者某个特定的教学环节、片段进行观察，以3秒为一个时间单位记录课堂上师生的行为，对每3秒的课堂活动按上述编码系统规定的意义赋予一个编码号，作为观察记录，填入与该时间段对应的记录表中；编码包括数字及A-C的分级，如5B或者10C。
S4.3.2使用展示各类别的行为出现的频度/百分比的类别频度图记录，类别可以分1-10类显示频度；
S4.3.3绘制矩阵表格
按照时间顺序，将每两个连续记录到的编码数据的数字号组合成一个序对，然后将每一个序对出现的次数填入对应的矩阵单元格中，其中矩阵的纵向对应序对前面的数字编码号，横向对应序对后面的数字编码号，依次类推完成对记录编码在矩阵中的填写，得到包括如下内容矩阵分析表格：
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 合计 | |
| 1 | |||||||||||
| 2 | |||||||||||
| 3 | |||||||||||
| 4 | |||||||||||
| 5 | |||||||||||
| 6 | |||||||||||
| 7 | |||||||||||
| 8 | |||||||||||
| 9 | |||||||||||
| 10 | |||||||||||
| 合计 |
S4.3.4矩阵分析表格分析
S4.3.4.1课堂情感氛围分析：
(1)矩阵分析表格中1～3行与1～3列相交的区域是积极整合格，如果在这个区域里的记录次数较为密集，反映教师与学生之间情感气氛融洽；
(2)矩阵分析表格中7～8行与6～7列相交的区域是缺陷格，如果在这个区域里记录次数密集，提示教师和学生之间的情感交流存在隔阂。
S4.3.4.2课堂言语结构对比分析
S4.3.4.2.1通过计算教师语言比率、学生语言比率，还有非语言行为的比率来分析课堂结构：
a)教师语言比率＝矩阵分析表格第1-7列数据之和与总数之比；
b)学生语言比率＝矩阵分析表格第8-9列数据之和与总数之比；
c)学生主动发言与被动回答的比率＝矩阵分析表格第9列数据与第8列数据之比，比率越高，表明教师鼓励学生主动表达观点，体现以教师为引导、学生为主体的课堂教学模式；
d)课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据合计数目与总数之比；
e)有助于课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据中的A项及B项与总数之比，反映学生自主学习情况；
S4.3.4.3教师教学倾向对比分析通过计算教师间接与直接影响比率、积极强化与消极强化比率来分析教师的教学风格：
a)间接影响与直接影响的比率＝矩阵分析表格第1-4列次数与矩阵分析表格第5-7列次数的比值，若比值大于1，表明教师的教学更倾向于对课堂和学生做间接的控制；若比值小于1，则表明教师倾向于直接控制；
b)积极强化与消极强化的比率＝矩阵分析表格第1-3列次数与矩阵分析表格第6-7列次数的比值，比值越高，表明该教师对学生积极强化的语言多于消极强化的语言，对学生的讲话以接纳、鼓励为主，从而使整堂课的气氛比较轻松，进而极大地调动起学生的参与积极性；
S4.3.4.4稳态格分析及ABCD分级
a)矩阵分析表格中对角线上的1-1、2-2、3-3、4-4、5-5、6-6、7-7、8-8、9-9、10-10单元格叫做稳态格，编码落在这些格里，表示某种行为出现的时间超过3秒钟，表明持续地做某事；
b)如5-5稳态格有密集分布，表明教师在这段时间里在持续讲授，对教师直接讲授有A-C三级分级，其中A级为最理想的分级，可以按照分级给教师做出分析、建议；
c)如9-9稳态格代表学生在主动开启对话，是体现学生的学习主体作用的重要方面，可考察学生的质疑、思辨能力，了解学生课堂上如何讨论、交流、合作、思考和获得结论的行为表现，分析学生与同伴合作学习中的参与热情、情感体验和探究思考的过程等。
S5将评价结果反馈给授课教师，改进教学质量
通过以上教学互动分析系统对教师课堂教学进行全面的、系统性的评估后，召开课后教学分析研讨会议，与授课教师进行面对面的讨论交流，先由授课教师陈述自己对本节课教学互动的设计与课堂实施效果的体会，然后教学督导专家和课堂观察者结合授课教师的教学风格以及互动分析数据资料，给教师提供具体的、有针对性的反馈信息，指导教师对教学行为进行分析和反思，改进教学方式。在授课教师根据反馈信息进行教学调整后，再次使用本体系对该教师进行课堂教学活动的评估，总结教学互动设计与实践的经验，进一步提升教学质量。
在步骤S1中，课前授课教师根据医学人才培养方案中的教学目标设计课堂教学互动方案，包括对应各个教学目标所设置的互动的目的、拟采取的互动方式、教学互动组织设计、时间分配、检测目标达成的手段内容，填入“教学互动设计方案”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。课堂教学督导专家和课堂教学互动研究人员，可以通过医学课堂教学行为综合分析管理平台，提前查看授课教师的教学互动设计方案，从而对课堂教学互动的整体脉络有比较清晰的理解，有助于课堂观察分析和评价建议。
在步骤S2.1中，课堂观察管理人员通过视频采集装置同步录制课堂教学视频，并将视频上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
在步骤S2.2中，课堂教学督导专家对照前述教学互动设计方案，对课堂教学互动行为进行描述性记录，包括是否按原方案实施、教师如何引导及组织学生进行互动行为以及学生的反应、态度、参与度，填入“教学互动实施情况”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
在步骤S3.1中，教师从执业医师题库中选择与教学目标涵括的知识点对应的题目，在课堂上通过测试来考核学生对知识的掌握程度，教师在对此进行整理分析的基础上，对课堂互动的设计与实施进行反思总结，填入“教学目标知识点测试”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
在步骤S3.2中，课堂观察者对学生进行访谈，开展问卷调查，收集、整理学生对课堂教学互动的评价反馈信息，包括教学互动对提升学生的学习能力，促进同学之间的团队协作及互助学习，建立良好的师生关系和课堂氛围等方面的内容，填入“教学互动学生评价反馈”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
在步骤S4.1中，课堂教学督导专家从医学课堂教学行为综合分析管理平台，调取课堂视频，回放录制的课堂教学视频，针对前述“教学互动设计设计”表格中教师设计的教学互动方案，结合前述“教学互动实施情况”表格中课堂师生互动的描述性记录，运用我们建立的基于弗朗德斯互动分析原理的高等医学课堂教学互动行为编码体系，对课堂教学互动进行量化分析和评价，填入“高等医学课堂教学互动行为编码分析评价”表格中，上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
在步骤S4.2.1中，课堂观察员从医学课堂教学行为综合分析管理平台，调取课堂视频，选取一堂课(40分钟)或者对应某个教学目标的特定的教学环节、片段进行视频回放及观察分析，以3秒为一个时间单位记录课堂上师生的行为，对每3秒的课堂活动按前述医学课堂行为编码系统规定的意义赋予一个编码号，作为观察记录。对应每一分钟的教学视频，可记录到20个教学互动行为的编码号，编码包括数字及A-C的分级，如5B或者10C。按照时间顺序，将每两个连续记录到的编码数据的数字号组合成一个“序对”，从而获得一堂课或对应某个教学目标的教学环节的视频编码数据。
在步骤S4.2.2中，通过绘制医学课堂教学行为类别频度分析图，统计各类别的教学行为出现的比例，分析课堂风格，而每一类教学行为又分为A、B、C三级分级，其中A级为最理想的等级，可以按照分级标准给教师提供改进建议。
在步骤S4.2.3中，按照时间顺序，将每两个连续记录到的编码数据的数字号组合成一个序对，然后将每一个序对出现的次数填入对应的矩阵单元格中，其中矩阵的纵向对应序对前面的数字编码号，横向对应序对后面的数字编码号，依次类推完成对记录编码在矩阵中的填写，得到课堂教学互动矩阵分析表格。
在步骤S4.2.4中，根据矩阵表格的数据，对课堂情感氛围进行分析：
(1)矩阵分析表格中1～3行与1～3列相交的区域是积极整合格，如果落在这个区域里的记录次数较为密集，反映课堂中教师与学生之间情感气氛融洽；
(2)矩阵分析表格中7～8行与6～7列相交的区域是缺陷格，如果在这个区域里记录次数密集，反映教师和学生之间情感交流上的隔阂，应提醒教师在课堂上注意避免出现这样的情况。
在步骤S4.2.4中，根据矩阵表格的数据，通过计算教师语言比率、学生语言比率，还有非语言行为的比率来分析课堂结构。
(1)教师语言比率＝矩阵分析表格第1-7列数据之和与总数之比；
(2)学生语言比率＝矩阵分析表格第8-9列数据之和与总数之比，反映学生的语言参与课堂教学情况；
(3)学生主动发言与被动回答的比率＝矩阵分析表格第9列数据之和与第8列数据之和的比值，比值越高，表明教师鼓励学生主动表达观点，体现以教师为引导、学生为主体的教学模式；
(4)课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据的合计数目与总数之比；
(5)有助于课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据中的A项及B项与总数之比，反映学生自主学习情况；
在步骤S4.2.4中，根据矩阵表格的数据，通过计算教师间接与直接影响比率、积极影响与消极影响比率来分析教师的教学风格。
(1)间接影响与直接影响的比率＝矩阵分析表格第1-4列数据之和与第5-7列数据之和的比值，若比值大于1，表明教师的教学更倾向于对课堂和学生做间接的控制；若比值小于1，则表明教师倾向于直接控制；
(2)积极强化与消极强化比率＝矩阵分析表格第1-3列数据之和与第6-7列数据之和的比值，比值越高，表明该教师对学生积极强化的语言多于消极强化的语言，对学生的讲话以接纳、鼓励为主，从而使整堂课的气氛比较轻松，进而极大地调动起学生的参与积极性；
在步骤S4.2.4中，对矩阵表格的稳态格数据进行分析。
矩阵分析表格中对角线上的1-1、2-2、3-3、4-4、5-5、6-6、7-7、8-8、9-9、10-10单元格叫做稳态格，编码落在这些格里，表示某种行为出现的时间超过3秒钟，表明持续地做某事。
如9-9稳态格代表学生在主动开启对话，是体现学生的学习主体作用的重要方面，可考察学生的质疑、思辨能力，了解学生课堂上如何讨论、交流、合作、思考和获得结论的行为表现，分析学生与同伴合作学习中的参与热情、情感体验和探究思考的过程。
在步骤S4.3中，课堂教学督导专家及课堂观察研究员结合以上的数据资料(如课堂教学互动行为描述、编码分析数据及矩阵分析数据、学生知识点测试结果及反馈意见等)，对课堂教学互动的设计与实施进行综合评价，填入“医学课堂教学互动行为综合分析评价”表格中，上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
在步骤S5中，通过以上教学互动分析系统对教师课堂教学进行全面的、系统性的评估后，召开课后教学分析研讨会议，与授课教师进行面对面的讨论交流，先由授课教师陈述自己对本节课教学互动的设计与课堂实施效果的体会，然后教学督导专家和课堂观察者结合授课教师的教学风格以及互动分析数据资料，给教师提供具体的、有针对性的反馈信息，指导教师对教学行为进行分析和反思，改进教学方式。在授课教师根据反馈信息进行教学调整后，再次使用本体系对该教师进行课堂教学互动的分析评价，总结教学互动设计与实践的经验，进一步提升教学质量。
本发明的有益效果：
课堂教学是教育教学质量生成的重要环节，其中教师的教学行为与学生的学习体验、以及两者的互动行为是达成教学目标的关键。本发明在经典的FIAS理论的基础上，结合医学教学的特点，构建适用于高等医学课堂教学互动行为分析评价体系，以精准量化的方式对课堂教学中的师生互动行为进行科学的观察、描述、统计、分析处理，提供全面、系统的综合分析评价报告，为教师改进教学实践行为提供可靠的反馈信息和科学依据，帮助教师有针对性地改进课堂设计、优化教学互动，提升医学课堂教学水平。
1)促进教师的专业发展，为教师(特别是年轻教师)尽快成长为优秀教师提供了一条可行的路径。
2)随着医学院校质量保障体系建设的不断完善，持续性质量改进需要有行之有效的抓手，构建新型的适用于高等医学课堂教学互动行为分析评价体系，并制定具体可行的实施方案，通过先行先试积累成功经验，为该体系在各个医学院校的推广应用奠定基础。
3)为高等医学课堂教学行为分析与质量改进开辟了新的研究路径。
附图说明
图1是本发明的高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法的内容构成示意图。
图2是本发明的高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法的医学课堂教学行为类别频度分析图。
图3是本发明的高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法的步骤流程图。
图4是本发明的高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法的医学课堂教学行为类别频度分析图的具体实施例的分析图。
具体实施方式
本发明可以按照以下步骤具体实施：
1.课前准备
授课教师根据医学人才培养方案中的教学目标设计教学互动方案，填写下表的左边部分“教学互动的设计方案”中相应各项，并交给观察者，使观察者对于课堂教学互动的整体脉络有比较清晰的理解，有助于后续的观察分析和评价建议。
2.课堂教学互动行为的观察与记录
(1)教师授课，管理人员录制课堂教学视频。
(2)观察者对照教学互动设计方案，对课堂教学互动行为(注意包括教师和学生两方面)进行描述性记录，填入上表的右边部分“教学互动的实施情况”中相应各项。观察者可以对每个目标进行观察，也可以分工合作，每人观察1个目标。
3.检测课堂教学互动促使教学目标达成的情况
(1)从执业医师题库中选择与教学目标涵括的知识点对应的题目，在课堂上对学生进行测试，考核学生对知识的掌握程度，并对结果进行整理分析。
| 题目序号 | 考察知识点 | 正确率 | 错误情况分析 | 结合教学互动设计与实施，进行评价及建议 |
| 题目1 | ||||
| 题目2 | ||||
| 题目… |
(2)对学生进行访谈，开展问卷调查，收集、整理学生对课堂教学互动的评价反馈信息。
4.对课堂教学互动行为进行编码分析与评价
(1)回放录制的课堂教学视频，针对各教学目标所对应的课堂互动教学时间段，运用基于弗朗德斯互动分析原理的医学课堂教学行为分析体系(见下面的表格)，进行编码分析，并且结合之前表格(即流程中的第一个表格)的“教学互动设计方案”以及“教学互动的实施情况”课堂师生互动的描述性记录进行分析。
(2)对课堂教学互动行为进行综合评价
结合以上的数据资料，对教学互动行为进行综合评价，并提供细致的建议(如某项评价在C或D，可结合前面FIAS评价体系的分析结果，提供对教学互动的反馈修改建议)
(3)编码，矩阵分析，解析课堂结构及教学风格，建立教学行为数据库
观察员选取一堂课(40分钟)或者某个特定的教学环节、片段进行观察，以3秒为一个时间单位记录课堂上师生的行为，对每3秒的课堂活动按上述编码系统规定的意义赋予一个编码号，作为观察记录。编码包括数字及A-C的分级，如5B，10C等。
1)编码记录表
2)类别频度图(展示各类别的行为出现的频度/百分比，还可以把1-10类，再按ABC分级来显示频度)，见图2。
3)绘制矩阵表格
按照时间顺序，将每两个连续记录到的编码数据的数字号组合成一个“序对”(每一个编码分别与前一个编码和后一个编码结成序对，除第一个数据和最后一个数据外，所有的数据都要被用到两次)，然后将每一种“序对”出现的次数填入对应的矩阵单元格中，其中矩阵的纵向对应“序对”前面的数字编码号，横向对应“序对”后面的数字编码号，依次类推完成对记录编码在矩阵中的填写，得到矩阵分析表格。
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 合计 | |
| 1 | |||||||||||
| 2 | |||||||||||
| 3 | |||||||||||
| 4 | |||||||||||
| 5 | |||||||||||
| 6 | |||||||||||
| 7 | |||||||||||
| 8 | |||||||||||
| 9 | |||||||||||
| 10 | |||||||||||
| 合计 |
4)矩阵分析
①课堂情感氛围分析：
a.矩阵中1～3行与1～3列相交的区域是积极整合格，如果落在这个区域里的记录次数较为密集，反映教师与学生之间情感气氛融洽。
b.矩阵中7～8行与6～7列相交的区域是缺陷格，如果在这个区域里记录次数密集，反映教师和学生之间情感交流上的隔阂。
②课堂言语结构对比分析
■通过计算教师语言比率、学生语言比率，还有非语言行为的比率来分析课堂结构：
a.教师语言比率＝第1-7列数据之和与总数之比；
b.学生语言比率＝第8-9列数据之和与总数之比；
c.学生主动发言与被动回答的比率＝第9列数据/第8列数据，比率越高，表明教师鼓励学生主动表达观点，体现以教师为引导、学生为主体的教学模式。
d.课堂的非语言行为的比率＝第10列合计数据与总数之比，
e.有助于课堂教学的非语言行为的比率＝第10列数据中的A项及B项与总数之比，反映学生自主学习情况。
| 统计类别 | 比例 |
| 教师语言比率 | |
| 学生语言比率 | |
| 学生主动发言与被动回答的比率 | |
| 课堂的非语言行为的比率 | |
| 有助于课堂教学的非语言行为的比率 | |
| 间接影响与直接影响的比率 | |
| 积极强化与消极强化的比率 |
③教师教学倾向对比分析
■通过计算教师间接与直接影响比率、积极强化与消极强化比率来分析教师的教学风格：
a.间接影响与直接影响的比率＝第1-4列次数/第5-7列次数，若比值大于1，表明教师的教学更倾向于对课堂和学生做间接的控制；若比值小于1，则表明教师倾向于直接控制。
b.积极影响与消极影响比率＝第1-3列次数/第6-7列次数，比值越高，表明该教师对学生积极影响的语言(期望、鼓励和赞同)多于消极影响的语言(指令、批评)，对学生的讲话以接纳、鼓励为主，从而使整堂课的气氛比较轻松，进而极大地调动起学生的参与积极性。
④稳态格分析及ABCD分级
a.表中对角线上的各个单元格叫做稳态格(如1-1,2-2,3-3,4-4，5-5等)，编码落在这些格里，表示某种行为出现的时间超过3秒钟，表明持续地做某事。
b.如“5-5”稳态格有密集分布，表明教师在这段时间里在持续讲授，对教师直接讲授有A-C三级分级，其中A级为最理想的分级，可以按照分级给教师做出分析、建议。
c.“9-9”稳态格代表学生在主动开启对话，是体现学生的学习主体作用的重要方面，可考察学生的质疑、思辨能力，了解学生课堂上如何讨论、交流、合作、思考和获得结论的行为表现，分析学生与同伴合作学习中的参与热情、情感体验和探究思考的过程等。
5.将评价结果反馈给授课教师，改进教学质量
通过以上教学互动分析系统对教师课堂教学进行全面的、系统性的评估后，召开课后教学分析研讨会议，与授课教师进行面对面的讨论交流，先由授课教师陈述自己对本节课教学互动的设计与课堂实施效果的体会，然后教学督导专家和课堂观察者结合授课教师的教学风格以及互动分析数据资料，给教师提供具体的、有针对性的反馈信息，指导教师对教学行为进行分析和反思，改进教学方式。在授课教师根据反馈信息进行教学调整后，再次使用本体系对该教师进行课堂教学活动的评估，总结教学互动设计与实践的经验，进一步提升教学质量。
为了进一步说明本发明的具体实施方式，下面对本发明所包含的步骤进行具体的实施举例。
1.课前准备
(1)根据学科特点，选取课堂教学督导专家和课堂教学互动研究人员，组成医学课堂教学互动观察小组。如本次课堂评价的课程为生理学--属于基础医学范畴，而课堂中这100名学生的专业是临床医学，因此我们选取了4位基础医学教学专家与2名临床医学教学专家，及相关教学互动研究人员组成课堂教学互动观察小组。在课堂观察进行之前，召开观察准备讨论会议，熟悉评价流程以及评价量表的使用标准，制定观察计划，并明确各自的分工任务。
(2)课前授课教师根据医学人才培养方案中的教学目标，设计课堂教学互动方案，包括对应各个教学目标所设置的互动的目的、拟采取的互动方式、教学互动组织设计、时间分配、检测目标达成的手段内容，填入“教学互动设计方案”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。下面表格显示的是教师针对第一个教学目标所设计的教学互动方案。
(3)课堂教学互动观察小组的成员，包括课堂教学督导专家和课堂教学互动研究人员，通过医学课堂教学行为综合分析管理平台，调阅授课教师的教学互动设计方案，了解课堂教学互动的构思设计，为课堂观察分析和评价建议做好充分的准备。
2.课堂教学互动行为的观察与记录。
(1)教师授课，课堂观察管理人员通过专门的视频采集装置同步录制课堂教学视频，并将视频上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
(2)课堂教学督导专家随堂听课，结合课堂的学科属性以及课堂情景，对照前述教学互动设计方案，对课堂教学互动行为进行描述性记录，包括是否按原方案实施、教师如何引导及组织学生进行互动行为以及学生的反应、态度、参与度，并针对所观察到的课堂互动的关键行为，记录自己的思考及建议，填入“教学互动实施情况”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台，这些信息资料是对课堂教学互动行为进行细化的编码分析与评价的重要依据。下面表格是课堂教学督导专家对应前述的第一个教学目标所设计的教学互动在课堂的具体实施情况的记录及建议。
3.检测课堂教学互动促使教学目标达成的情况。
(1)教师从执业医师题库中选择与教学目标涵括的知识点对应的题目，在课堂上通过雨课堂发布题目来实时测试以考核学生对知识的掌握程度。教师在对此进行整理分析的基础上，对课堂互动的设计与实施进行反思总结，填入“教学目标知识点测试”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。下面表格是教师对应前述的第一个教学目标所设计的教学互动来选择测试题在课堂中的检测结果及反思总结。
(2)课堂观察者对学生进行访谈，开展问卷调查，收集、整理学生对课堂教学互动的评价反馈信息，包括教学互动对提升学生的学习能力，促进同学之间的团队协作及互助学习，建立良好的师生关系和课堂氛围等方面的内容，填入“教学互动学生评价反馈”表格中，并上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。下面表格是学生对于前述的第一个教学目标所设计的教学互动的评价情况的统计数据及反馈建议。
4.对课堂教学互动行为进行编码分析与评价。
(1)课堂教学督导专家从医学课堂教学行为综合分析管理平台调取课堂视频，回放录制的课堂教学视频，针对课堂教学目标，结合前述“教学互动设计设计”表格中教师设计的教学互动方案，以及“教学互动实施情况”表格中课堂师生互动的描述性记录，运用我们建立的基于弗朗德斯互动分析原理的高等医学课堂教学互动行为编码体系，对课堂教学互动进行量化分析和评价，填入“高等医学课堂教学互动行为编码分析评价”表格中，上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。下面表格是课堂教学督导专家对应前述的第一个教学目标所设计的课堂教学互动行为进行分析和评价的量表。
(2)课堂观察研究员调取课堂教学视频，对课堂教学行为进一步细化编码，进行矩阵分析，解析课堂结构及教学风格，建立医学教学行为数据库。
①使用编码记录软件来记录相应的课堂行为编码及序对。
课堂观察员从医学课堂教学行为综合分析管理平台，调取课堂视频，选取对应前述的第一个教学目标所设计的教学互动环节片段进行视频回放及观察分析，对每3秒的课堂活动按医学课堂行为编码系统规定的意义赋予一个编码号，获得对应该教学目标的教学环节的视频互动分析编码数据。
②绘制医学课堂教学行为类别频度分析图，统计各类别的教学行为出现的比例，见图4。
③绘制课堂教学互动矩阵分析表格。
按照时间顺序，将每两个连续记录到的编码数据的数字号组合成一个序对，然后将每一个序对出现的次数填入对应的矩阵单元格中，其中矩阵的纵向对应序对前面的数字编码号，横向对应序对后面的数字编码号，依次类推完成对记录编码在矩阵中的填写，得到课堂教学互动矩阵分析表格。
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 合计 | |
| 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 4 |
| 2 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 |
| 3 | 0 | 0 | 6 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 4 | 2 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 |
| 5 | 0 | 0 | 0 | 2 | 132 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 136 |
| 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 14 | 0 | 0 | 0 | 2 | 16 |
| 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 8 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 8 |
| 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 16 | 18 |
| 合计 | 4 | 3 | 8 | 6 | 136 | 16 | 0 | 8 | 0 | 18 | 199 |
④对矩阵表格的数据进行分析，包括对课堂情感氛围、课堂言语结构、教师教学风格的分析，并给予评价建议。
A.对课堂情感氛围进行分析：
a.矩阵分析表格中1～3行与1～3列相交的区域是积极整合格，上述表格中数目为11；
b.矩阵分析表格中7～8行与6～7列相交的区域是缺陷格，上述表格中数目为零；
因此，教师和学生之间并没有情感交流上的隔阂，课堂中教师与学生之间情感气氛融洽。
B.根据矩阵表格的数据，通过计算教师语言比率、学生语言比率，还有非语言行为的比率来分析课堂结构。
a.教师语言比率＝矩阵分析表格第1-7列数据之和与总数之比＝86.93％；
b.学生语言比率＝矩阵分析表格第8-9列数据之和与总数之比＝4.02％，反映学生的语言参与课堂教学情况；
c.学生主动发言与被动回答的比率＝矩阵分析表格第9列数据之和与第8列数据之和的比值＝0；
d.课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据之和与总数之比＝9.05％；
因此，在该课堂教学环节中，以教师语言为主，学生语言较少，特别是缺乏学生主动发言，建议在教学互动设计中，增加小组讨论等形式，以提升学生主动发言的比率。
C.根据矩阵表格的数据，通过计算教师间接与直接影响比率、积极影响与消极影响比率来分析教师的教学风格。
a.间接影响与直接影响的比率＝矩阵分析表格第1-4列数据之和与第5-7列数据之和的比值＝0.138，表明教师对课堂教学倾向于直接控制；
b.积极强化影响与消极强化影响比率＝矩阵分析表格第1-3列数据之和与第6-7列数据之和的比值＝0.938，教师既采用发出指令等消极强化方式，也采用了接纳、鼓励及赞同等积极强化方式，没有出现批评语言，建议增加积极强化影响，进一步提升课堂学生主动学习的氛围。
D.对矩阵表格的稳态格数据进行分析。
5-5稳态格数目较多，反映该教学环节以教师讲授为主导，建议增加学生的思考、讨论、交流的时间，提升学生的质疑、思辨及小组合作能力。
(3)课堂教学督导专家及课堂观察研究员结合以上的数据资料，对课堂教学互动的设计与实施进行综合评价，填入“医学课堂教学互动行为综合分析评价”表格中，上传至医学课堂教学行为综合分析管理平台。
5.将评价建议反馈给授课教师，优化课堂教学互动的设计与实施。
通过以上教学互动分析系统对教师课堂教学进行全面的、系统性的评估后，召开课后教学分析研讨会议，与授课教师进行面对面的讨论交流，教学督导专家和课堂观察者结合授课教师的教学风格以及互动分析数据资料，给教师提供具体的、有针对性的反馈信息，指导教师对教学行为进行分析和反思，改进教学方式。在授课教师根据反馈信息进行教学调整后，再次使用本体系对该教师进行课堂教学互动的分析评价，总结教学互动设计与实践的经验，进一步提升教学质量。
Claims (7)
1.一种高等医学课堂教学互动行为分析评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1课前准备；
S2课堂教学互动行为的观察与记录；
S3检测课堂教学互动促使教学目标达成的情况；
S4对课堂教学互动行为进行编码分析与评价；
S5将评价结果反馈给授课教师，改进教学质量。
2.根据权利要求1所述的课堂教学互动评价方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：授课教师设计包括教学目标、设置互动的目的、拟采取的互动方式、教学互动组织设计、时间分配、检测目标达成的手段内容的教学互动方案，并交给观察者。
3.根据权利要求2所述的医学教学互动评价方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
S2.1教师授课，管理人员同步录制课堂教学视频；
S2.2观察者对照教学互动设计方案，对包括是否按原方案实施、教师如何引导及组织学生进行互动行为以及学生的反应、态度、参与度行为的课堂教学互动行为进行描述性记录。
4.根据权利要求3所述的医学教学互动评价方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
S3.1教师从执业医师题库中选择与教学目标涵括的知识点对应的题目，在课堂上对学生进行测试，考核学生对知识的掌握程度，并对结果进行整理分析；
S3.2课堂观察者对学生进行访谈，开展包括：
a)教学互动是否提高了我的分析和解决问题的能力，
b)教学互动是否提高了我的自主学习的能力，
c)教学互动是否促进了知识与实践运用的融合，
d)教学互动是否促进了同学之间的团队协作，互助学习，
e)教学互动是否促进师生之间的交流，建立良好的师生关系和课堂氛围，
f)教师在教学互动中是否给予了很好的引导、互动效果好，
收集、整理学生对上述内容的评价反馈信息。
5.根据权利要求4所述的医学教学互动评价方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
S4.1回放录制的课堂教学视频，针对各教学目标所对应的课堂互动教学时间段，运用基于弗朗德斯互动分析原理的医学课堂教学行为分析体系，进行编码分析，内容包括：
S4.2对课堂教学互动行为进行综合评价，内容包括：
S4.3编码，矩阵分析，解析课堂结构及教学风格，建立教学行为数据库
S4.3.1使用编码记录表来记录
观察员选取一堂40分钟课或某个特定的教学环节、片段进行观察，以3秒为一个时间单位记录课堂上师生的行为，即对每3秒的课堂活动按上述编码系统规定的意义赋予一个编码号，作为观察记录，填入与该时间段对应的记录表中；编码包括数字及A-C的分级，如5B或者10C；
S4.3.2使用展示各类别的行为出现的频度/百分比的类别频度图记录，类别可以分1-10类显示频度；
S4.3.3绘制矩阵表格
按照时间顺序，将每两个连续记录到的编码数据的数字号组合成一个序对，然后将每一个序对出现的次数填入对应的矩阵单元格中，其中矩阵的纵向对应序对前面的数字编码号，横向对应序对后面的数字编码号，依次类推完成对记录编码在矩阵中的填写，得到以下矩阵分析表格：
S4.3.4矩阵分析表格分析
S4.3.4.1课堂情感氛围分析：
矩阵分析表格中1～3行与1～3列相交的区域是积极整合格，如果在这个区域里的记录次数较为密集，反映教师与学生之间情感气氛融洽；
矩阵分析表格中7～8行与6～7列相交的区域是缺陷格，如果在这个区域里记录次数密集，提示教师和学生之间的情感交流存在隔阂；
S4.3.4.2课堂言语结构对比分析
S4.3.4.2.1通过计算教师语言比率、学生语言比率，还有非语言行为的比率来分析课堂结构：
a)教师语言比率＝矩阵分析表格第1-7列数据之和与总数之比；
b)学生语言比率＝矩阵分析表格第8-9列数据之和与总数之比；
c)学生主动发言与被动回答的比率＝矩阵分析表格第9列数据与第8列数据之比，比率越高，表明教师鼓励学生主动表达观点，体现以教师为引导、学生为主体的课堂教学模式；
d)课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据的合计数目与总数之比；
e)有助于课堂的非语言行为的比率＝矩阵分析表格第10列数据中的A项及B项与总数之比，反映学生自主学习情况；
S4.3.4.3教师教学倾向对比分析
通过计算教师间接与直接影响比率、积极强化与消极强化比率来分析教师的教学风格：
a)间接影响与直接影响的比率＝矩阵分析表格第1-4列次数与矩阵分析表格第5-7列次数的比值，若比值大于1，表明教师的教学更倾向于对课堂和学生做间接的控制；若比值小于1，则表明教师倾向于直接控制；
b)积极强化与消极强化的比率＝矩阵分析表格第1-3列次数与矩阵分析表格第6-7列次数的比值，比值越高，表明该教师对学生积极强化的语言多于消极强化的语言，对学生的讲话以接纳、鼓励为主，从而使整堂课的气氛比较轻松，进而极大地调动起学生的参与积极性；
S4.3.4.4稳态格分析及ABCD分级
矩阵分析表格中对角线上的1-1、2-2、3-3、4-4、5-5、6-6、7-7、8-8、9-9、10-10单元格叫做稳态格，编码落在这些格里，表示某种行为出现的时间超过3秒钟，表明持续地做某事；
如5-5稳态格有密集分布，表明教师在这段时间里在持续讲授，对教师直接讲授有A-C三级分级，其中A级为最理想的分级，可以按照分级给教师做出分析、建议；
如9-9稳态格代表学生在主动开启对话，是体现学生的学习主体作用的重要方面，可考察学生的质疑、思辨能力，了解学生课堂上如何讨论、交流、合作、思考和获得结论的行为表现，分析学生与同伴合作学习中的参与热情、情感体验和探究思考的过程等。
6.根据权利要求5所述的医学教学互动评价方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：
通过以上教学互动分析系统对教师课堂教学进行全面的、系统性的评估后，召开课后教学分析研讨会议，与授课教师进行面对面的讨论交流，先由授课教师陈述自己对本节课教学互动的设计与课堂实施效果的体会，然后教学督导专家和课堂观察者结合授课教师的教学风格以及互动分析数据资料，给教师提供具体的、有针对性的反馈信息，指导教师对教学行为进行分析和反思，改进教学方式；在授课教师根据反馈信息进行教学调整后，再次使用本体系对该教师进行课堂教学活动的评估，总结教学互动设计与实践的经验，进一步提升教学质量。
7.根据权利要求1所述的课堂教学互动评价方法，其特征在于，所述步骤S4.3.2还可以再按ABC亚分级来显示频度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910931104.7A CN110765417A (zh) | 2019-09-29 | 2019-09-29 | 一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910931104.7A CN110765417A (zh) | 2019-09-29 | 2019-09-29 | 一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110765417A true CN110765417A (zh) | 2020-02-07 |
Family
ID=69330848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910931104.7A Pending CN110765417A (zh) | 2019-09-29 | 2019-09-29 | 一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110765417A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111599472A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-08-28 | 重庆大学 | 用于学生心理状态识别的方法及装置、计算机 |
| CN111640341A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-09-08 | 北京邮电大学 | 一种基于人脸情绪识别的智慧教室交互分析方法 |
| CN112381693A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-02-19 | 上海光数信息科技有限公司 | 一种校本课程管理和优化的方法和系统 |
| CN113535982A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-22 | 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司 | 一种基于大数据的教学系统 |
| CN113723250A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-30 | 华中师范大学 | 一种用于帮助教师反思性成长的课堂智能分析方法及系统 |
| CN115130932A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-09-30 | 中国医学科学院阜外医院 | 一种课堂活动数字化评估方法 |
| CN115600925A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-13 | 广州宏途数字科技有限公司（Cn） | 一种课中学生行为分析辅助系统及方法 |
| CN116541434A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-08-04 | 华南师范大学 | 一种课堂教学行为分析方法、装置及计算机可读存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105894413A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-08-24 | 华中师范大学 | 一种课堂教学交互行为分析编码方法 |
| CN108009761A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-05-08 | 合肥工业大学 | 教学质量管理方法及系统 |
-
2019
- 2019-09-29 CN CN201910931104.7A patent/CN110765417A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105894413A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-08-24 | 华中师范大学 | 一种课堂教学交互行为分析编码方法 |
| CN108009761A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-05-08 | 合肥工业大学 | 教学质量管理方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张林 等: "基于改进型FIAS分析模型的物理课堂师生行为互动行为研究" * |
| 范雯雯: "课堂教学评价辅助软件开发" * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111599472A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-08-28 | 重庆大学 | 用于学生心理状态识别的方法及装置、计算机 |
| CN111599472B (zh) * | 2020-05-14 | 2023-10-24 | 重庆大学 | 用于学生心理状态识别的方法及装置、计算机 |
| CN111640341A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-09-08 | 北京邮电大学 | 一种基于人脸情绪识别的智慧教室交互分析方法 |
| CN111640341B (zh) * | 2020-07-01 | 2022-04-12 | 北京邮电大学 | 一种基于人脸情绪识别的智慧教室交互分析方法 |
| CN112381693A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-02-19 | 上海光数信息科技有限公司 | 一种校本课程管理和优化的方法和系统 |
| CN113535982A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-22 | 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司 | 一种基于大数据的教学系统 |
| CN113535982B (zh) * | 2021-07-27 | 2022-05-24 | 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司 | 一种基于大数据的教学系统 |
| CN113723250A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-30 | 华中师范大学 | 一种用于帮助教师反思性成长的课堂智能分析方法及系统 |
| CN113723250B (zh) * | 2021-08-23 | 2023-09-15 | 华中师范大学 | 一种用于帮助教师反思性成长的课堂智能分析方法及系统 |
| CN115130932A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-09-30 | 中国医学科学院阜外医院 | 一种课堂活动数字化评估方法 |
| CN115600925A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-13 | 广州宏途数字科技有限公司（Cn） | 一种课中学生行为分析辅助系统及方法 |
| CN116541434A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-08-04 | 华南师范大学 | 一种课堂教学行为分析方法、装置及计算机可读存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110765417A (zh) | 一种高等医学课堂教学互动行为分析与评价方法 | |
| Okas et al. | NOVICE AND EXPERIENCED TEACHERS'VIEWS ON PROFESSIONALISM. | |
| Michalsky | Developing the SRL-PV assessment scheme: Preservice teachers’ professional vision for teaching self-regulated learning | |
| CN111915458A (zh) | 面向探究式与个性化学习的线上实验教学系统 | |
| Luyten et al. | Dropout in the lower tracks of Dutch secondary education: Predictor variables and variation among schools | |
| Kocaman et al. | Student perceptions on the development of speaking skills: A course evaluation in the preparatory class | |
| Cannon et al. | Identifying perceived professional development needs of Idaho secondary CTE teachers: Program management needs of skilled and technical science teachers | |
| Scherman | The validity of value-added measures in secondary schools | |
| Dagley et al. | Using Active Learning Strategies in Calculus to Improve Student Learning and Influence Mathematics Department Cultural Change. | |
| Shah et al. | A Study To Measure The Effectiveness Of Teacher Training Progress On Accelerated Learning Program (ALP) In Baluchistan: Using Kirkpatrick Evaluation Model | |
| Karner | An analysis of the effectiveness of ALEKS within a high school mathematics setting | |
| Nisa et al. | The Effectiveness of Student Teams-Achievement Divisions in Enhancing Visual and Auditory for English Students’ Writing Skill | |
| Potter | Integrated Versus Traditional Curriculum: Moderating Effects of Gender and Aptitude on High School Act Mathematics Achievement | |
| Haney | Secondary student perceptions of vocational education | |
| Lucio et al. | Using dashboards to engage faculty in improving academic programs and courses | |
| Trianasari et al. | Application model of students team achievement division (stad) in English class | |
| Irawan et al. | Stakeholder Satisfaction of the Guidance and Counseling Study Program Medan State University | |
| Liu et al. | The Big Data Course Research and Practice of “Four-in-One” Driven Personalized Tutoring in Large Class Teaching | |
| Harrell | Teacher Perceptions of the Tennessee Educator Acceleration Model (TEAM) | |
| Hill et al. | Evaluating Utah's Rural Online Initiative: Empowering Organizational Leaders Through Remote Work | |
| NABORS et al. | Agreement between Students’ and Their Instructors’ Perceived Use of Good Practices in Undergraduate Education: Self-Reflections in Developmental Mathematics Classrooms | |
| Michels | The Impact of National Board Teacher Certification on School Capacity | |
| Jeffery et al. | Demographic data of business education licensure completers over a thirteen-year period: A longitudinal study. | |
| McDaniel et al. | PARTNERSHIPS AND PROJECTS: AN EFFECTOR OF CHANGE IN THE MIDDLE SCHOOL SCIENCE CLASSROOM | |
| Yaman et al. | Online Project Writing Training in Turkey: Virtual Learning Competencies and Participant Opinions. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |