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Flanders交互作用分析系统辅助软体
Flanders互動分析系統輔助軟體介紹
郭慧龍林建伸
一、前言
有效的教學行為不但需運用適當的教學理論,教師本身的教學風格及教學行為對教學成效也有相當深遠地影響。
一位初執教鞭的教師往往需要相當的時間和心力,才能發展出成熟的教學行為。
教育社會學者所倡導的教學情境「社會互動分析」 「社會互動分析」的研究方法中,最為著名的是Flanders互動分析系統 國內曾有江志正<民84)以FIAS探討師院大四實習生與有經驗教師在班級教學互動的情形,結果發現兩者間確實有差異存在;劉威德<民82)則以FIAS探討國中教師在前段班與後段班上課時,師生語言的互動狀況,結果發現確有差異。 這些研究成果不但有助於師資培育機構改進師資培育的課程外,亦有益於現職教師的反思與專業成長。 FIAS在運用上的缺點,除了觀察者需要嚴謹的觀察記錄訓練外,對於記錄所得的數據處理及分析也頗為複雜,因此較難為一般教師所利用。 本篇所介紹之輔助軟體即是針對FIAS的理論,所設計出一套簡易的分析輔助工具軟體。 利用此一軟體,可以提供研究人員或一般教師們順利使用FIAS分析教學行為,進而發展有效的教學行為。 二、FIAS簡介 「FIAS」是一著名的教室中師生教學互動行為的觀察系統。 其目的在於分析研究教學行為,記錄在教室中師生互動的重要事件;瞭解發生在教室互動情境中事件的影響,以幫助教師瞭解並進而改進其教學行為 Flanders將教室中所有的師生語言互動的情況,分為10個類別,其記錄方式為觀察人員就觀察教室目前發生的互動行為,選擇適當的類別記錄下來,記錄時間的間隔為每三秒鐘記錄一次,也就是觀察者每三秒鐘記錄一次目前教室師生互動的狀態。 <一)行為分類 上述FIAS的10個類別,如表1所示: 表1FIAS的口語互動類別 教 師 話 語 反 應 1.接納學生的情感: 以一種不具威脅性的方式,接納及澄清學生的態度或情感語氣。 學生的情感可能是正向的,也可能是負向的。 這一類也包括預測或回想學生的情感。 2.稱讚或鼓勵: 稱讚或鼓勵學生的動作或行為。 這一類也包括紓解緊張但不傷人的笑話;點頭、或說「嗯 3.接受或利用學生的想法: 澄清、擴大或發展學生所提出的意見或想法。 這一類包括教師延伸學生的意見或想法,但是當老師呈現較多自己的意見或想法時,則屬於第五類。 4.問問題: 以教師的意見或想法為基礎,詢問學生有關教學內容或步驟的問題,並期待學生回答。 自 發 5.演講: 教師就教學內容或步驟提供事實或見解;表達教師自己的觀念,提出教師自己的解釋,或者引述某位權威者<而非學生)的看法。 6.指示: 教師對學生指示做法、下達命令,期望學生服從。 此類行為具有期望學生服從的功能。 7.批評學生或維護權威: 教師的話語內容為企圖改變學生的行為,從不可接受的型態轉變為可接受的型態;責罵學生;說明教師為何採取這種作為;教師極端地自我參照的話語。 學 生 話 語 反 應 8.學生話語—反應: 學生為了回應教師所講的話。 教師指定學生答問,或是引發學生說話,或是建構對話情境。 學生自由表達自己的想法是受到限制的。 自 發 9.學生話語—自發: 學生主動開啟對話。 表達自己的想法;引起新的話題;自由地闡述自己的見解和思路,像是提出具思考性的問題;超越既有的架構。 靜 止 10.安靜或混亂: 暫時停頓、短時間的安靜或混亂,以致於觀察者無法瞭解師生之間的溝通。 註: 取自Analyzingteachingbehavior(p.34>,byN.A.Flanders,1970,Reading,MA: Addison-Wesley. <二)FIAS的分析方法 FIAS的分析方法可大分為三類,茲以圖1的書面觀察紀錄表的假想數據,簡述如下: 圖1觀察紀錄表 註: 奇數排的方格內數字代表互動類別,其中以0代表10;偶數排的數字代表觀察記錄的序數。 1、時間線標記法(timelinecoding> 時間線標記即將所觀察到的類別資料以圖形的方式加以呈現,圖1的假想數據可以轉換成圖2,橫軸為觀察記錄的序數;縱軸為10種行為分類。 因為每三秒記錄一次,所以每一細格上的劃記即代表該三秒鐘內所觀察到的行為。 此外,縱軸上的每一列代表一個或兩個分類,中間的橫列代表教師問問題<第4類行為);間接教學風格<第1、2、3類行為)在上半部,屬於較開放性的行為,此種教學風格較能引起學生主動表達自己的想法<第9類行為);直接教學風格<第5、6、7類行為)在下半部,屬於較結構性的行為,這種教學風格比較會限制學生表達自己的想法,變成有問才有答<第8類行為);第10類行為<靜止或疑惑)並未在縱軸的橫列上劃記,如圖2的第1行<縱軸)上各細格均無劃記,表示第一個三秒的行為分類是第10類。 某些行為分類共享一列,如第1、2類行為及第6、7類行為,則是為了節省空間。 經由如此的互動分析行為分類時間標記法,可以幫助視導人員及老師發現教室中之語言行為類型。 如圖2之時間線標記所示,大部份的畫記在中間底下,表示出此次所觀察的課程中使用的是直接教學風格。 圖2時間線標記 2、互動分析矩陣法(interactionanalysismatrix> 觀察者可將圖1的觀察結果,每兩個數字組合成一個座標。 例如: 第一組為<10,5)、第二組為<5,5)、‥依序類推<如圖3)。 注意其中第二個5需重複使用。 圖1的原始數據有51筆,依照上述的方法,可得到50個座標。 利用這些座標,可以在10×10的矩陣上劃記並予以加總後,製作出矩陣分析圖<如圖4)。 圖3座標配對圖例 藉著矩陣分析圖,可進一步探討「問與答模式」及「創造性詢答(inquiry>模式」,其中「問與答模式」需探討<4,4)、<4,8)、<8,4)、<8,8)等四個細格內的畫記次數的意義,而「創造性詢答模式」則需探討「<9,9)、<9,3)、<3,3)、<3,9)」及「<8,3)、<4,9)、<8,9)、<4,3)」等八個細格內的畫記次數的意義 此外,Flanders還介紹一種「矩陣動線圖」,它可以讓一些對矩陣變項分析法<見下節)有畏懼感的人,能直接從動線圖中得到一些有用的資訊,作為改進教學的參考。 讀者如對Flanders的「問與答模式」、「創造性詢答模式」及「矩陣動線圖」有興趣的話,可參考原著88-96頁及115-120頁。 圖4矩陣分析圖 3、變項 Flanders(1970>利用前述互動分析矩陣法所得到的數據作更進階的分析,提出了12項指標以解釋該教學行為背後所隱含的意義。 Flanders稱這些指標為變項 表2即為FIAS各變項之計算公式、意義及常模。 為便於表達,本文將FIAS中矩陣各行列構成之元素<細格)稱為cell(i,j>,各列的加總稱為Row(i>= ,各行的加總稱為Col(j>= ,而矩陣全部元素<細格)的加總則為Total= 。 表2FIAS變項計算公式、意義及常模 變項(Variable> 縮寫記號(Symbol> 計算公式 意義與常模 教師話語百分比(percentteachertalk> TT [ ]×100÷Total 教師話語時間佔全部教學時間的比例。 數據愈高,表示上課時教師講話的比率愈高。 常模約為68。 學生話語百分比(percentpupiltalk> PT [ ]×100÷Total 學生話語時間佔全部教學時間的比例。 數據愈高,表示上課時學生講話的比率愈高。 常模約為20。 安靜或混亂百分比(percentsilenceorconfusion> SC Row(10>×100÷Total 安靜及混亂的時間佔全部教學時間的比例。 數據愈高,表示師生間的語言互動「量少質差」。 常模約為11或12。 教師間接與直接影響比率(indirect-to-directratio> i/dratio [ ]×100÷ 教師採用間接影響的話語時間與採用直接影響的話語時間的比率。 數據大於100以上時,表示教師採用間接影響的話語時間大於採用直接影響的話語時間。 i/dratio的應用時機為觀察次數大於1000次時使用。 I/Dratio的應用時機為觀察次數少於1000次時使用。 I/Dratio [ ]×100÷ 教師反應比率(teacherresponseratio> TRR [ ]×100÷[ + ] 教師對學生的觀念和感覺加以反應的話語時間,佔教師與教學無直接相關的話語時間<即教師話語時間扣除發問與演講的時間)的比率。 數據愈高,表示教師愈能回應學生的觀念和感覺。 常模約為42。 教師發問比率(teacherquestionratio> TQR Row(4>×100÷ 教師發問時間佔教師與教學有直接相關的教學時間<即教師發問與演講的時間)的比率。 數據愈高,表示上課時教師愈常利用發問來進行教學。 常模約為26。 學生自發比率(pupilinitiationratio> PIR Row(9>×100÷ 由學生主動引發的話語時間,佔學生話語時間的比率。 數據愈高,表示學生愈勇於主動表達自己的意見。 常模約為34。 <表格後續) 表2<續) 變項(Variable> 縮寫記號(Symbol> 計算公式 意義與常模 教師即時反應比率(instantaneousteacherresponseratio> TRR89 [ ]×100÷[ + ] 當學生停止說話,教師立即稱讚或統整學生觀念和感覺的話語時間,佔教師立即以與教學無直接相關的話語回應學生的話語時間的比率。 數據愈高,表示教師愈能立即以間接教學風格來回應學生的話語。 常模約為60。 教師即時發問比率(instantaneousteacherquestionratio> TQR89 [ ]×100÷[ ] 當學生停止說話,教師立即使用發問的方式以回應學生的話語時間,佔教師立即以與教學有直接相關的話語<發問與演講)回應學生的話語時間的比率。 數據愈高,表示教師愈能即時追問學生的話語。 常模約為44。 內容十字區比率(contentcrossratio> CCR [ + - ]×100÷Total 教師以與教學有直接相關的話語<發問與演講),接續前一話語或銜接後一話語的時間,佔全部教學時間的比率。 數據愈高,表示師生的語言互動愈能以教材內容的發問及講授為重心。 常模約在55。 穩定狀態區比率(steadystateratio> SSR [ ]×100÷Total 師生言談停留在同一話語類別達3秒以上的話語時間,佔全部教學時間的比率。 數據愈高,表示師生間的交談互動愈穩定。 常模約在50。 學生穩定狀態區比率(pupilsteadystateratio> PSSR [ ]×100÷ 學生說話持續達3秒以上的話語時間,佔學生話語時間的比率。 數據愈高,表示學生的言談風格愈穩定。 常模約在35或40。 註: 整理自Analyzingteachingbehavior(p.100-107>,byN.A.Flanders,1970,Reading,MA: Addison-Wesley. 三、輔助軟體功能說明 <一)簡化數據處理: 由於FIAS對於數據的處理相當複雜,以致研究者使用及分析較為不易,因此輔助軟體最主要的功能即為簡化複雜的數據處理及轉化的過程,讓使用者只需輸入觀察的原始資料,其餘的數據處理及轉化皆由輔助軟體來協助。 使用者只需根據最後呈現的資訊--變項及圖表,加以解釋及分析即可。 <二)輸入: 對於原始資料的輸入,除了內附的輸入功能外,也提供給使用者利用現有市面著名的試算軟體輸入好資料,再匯入至程式內。 <三)輸出: 原始資料經過轉換或計算後,除提供時間線標記的圖形資料、矩陣資料及變項數據以便參考外,亦提供數據輸出的功能,讓研究者能利用這些數據再進行統計考驗;時間線標記的圖形資料,亦可複製至「剪貼簿」,以便存檔後再利用。 <四)適用平台: 本輔助軟體適用於MicrosoftWindows98/Me/2000/XP等作業平台,並已上傳至「發展性教學輔導系統」網站<網址: )的網頁上<書籍工具/臨床視導工具),歡迎下載使用。 四、FIAS輔助軟體操作說明 圖5主畫面 圖5為FIAS輔助軟體的主畫面,共分為「資料輸入匯入」及「資料處理分析」兩大部份,資料處理分析之項目需選定一筆檔案後才能進行後續處理。 以下亦以圖1之數據為資料來源,為各項功能簡易說明之。 <一)輸入(input>、匯入(import> 此部份之功能即將所觀察到的類別資料輸入(input>與匯入(import>本軟體作為分析之依據,在使用此部份功能時,必須注意之事項如下: 1、觀察記錄檔案命名: 無論是輸入或匯入資料之前,皆須為此筆檔案先行命名。 觀察記錄檔案命名時<如圖6所示),建議以日期為首加上字母順序來編號,如2002-08-30-A,如此較為容易識別。 圖6觀察記錄檔案命名 2、分類10請輸入0: 雖然Flanders將行為分類界定為1~10,但以人因项目 3、根據Flanders的理論,在原始數據第一筆之前及最後一筆之後,須各加上一筆10的數據。 本工具之手動輸入部份<如圖7)會自行為研究者加上這二筆數據,但從Excel匯入資料者則須自行加入,以得到正確的矩陣資料及變項數據。 圖7手動輸入資料 4、匯入(import>檔案格式: 對於匯入檔案之格式,要求以列為主,以行為次,建議可配合書面的觀察紀錄表<如圖1),採每列20行的格式,以便於檢核是否有輸入錯誤數據或遺失部分數據的情形。 匯入檔案之細格順序如A1,B1,C1,…,T1→A2,B2,C2,…,T2→A3,B3,C3,…,T3等依序類推。 以圖1的數據而言,其格式即如圖8所示。 5、檔案筆數限制: 本軟體單一檔案內的畫記筆數限制為20000筆以下。 圖8匯入檔案資料格式 <二)刪除檔案 如需刪除觀察記錄檔案,只要在本軟體的主畫面選擇特定的檔案名稱後即可刪除<如圖9)。 需要注意的是觀察記錄檔案刪除後,便無法再復原。 圖9刪除檔案 <三)檔案修改 本軟體僅提供簡單的數據修改功能,如圖10所示,在進入本功能之後,請按下右上方之顯示按鈕以顯示檔案內容,原始資料即一一列於左方的方格之中。 本軟體並無一般專業試算表軟體之插入、取代等功能。 因此若有極多筆數的數據需修改時,建議將檔案刪除後重新輸入,或重新在試算表軟體上更正後再利用匯入功能匯入較佳。 圖10修改檔案內容 <四)時間線標記 圖11為根據原始數據所繪製的時間線標記圖,進入畫面後按下顯示按鈕後即可自動繪製圖形;圖11即為圖1的51筆資料所呈現之時間線標記。 為便於瀏覽,此處以40筆為一圖形單位來切割圖形,而以400筆為一頁,提供分頁瀏覽的功能。 另外在輸出方面,則提供複製輸出之功能,使用者可以開啟一般繪圖軟體<如小畫家)將複製之圖貼上,以便作局部的擷取分類及存儲之用。 圖11時間線標記 <五)矩陣及變項分析 圖12為處理及轉換原始數據所得到的矩陣圖,右方之變項分析結果是本軟體根據左方之矩陣數據自動計算得到的結果,使用者可直接根據這些變項的數據對教室觀察的結果加以分析解釋。 但必須注意的是,若是該矩陣某些細格內的行為出現次數為零,可能造成某些變項在計算時產生分母為零的狀況,衍生除法錯誤<數值無限大)之情形。 對於上述除法錯誤的變項,本軟體將以空白顯示。 至於各變項的計算公式、意義及常模,請參考表2。 圖12矩陣及變項分析 處理後的矩陣資料及各變項的數據亦可按下右上角之按鍵輸出至Excel<如圖13所示),以便研究者利用此數據作更進一步的統計分析或考驗。 圖13矩陣及變項數據輸出 五、結語 良好的研究方法,不應因其繁複的運算過程而讓研究者卻步;而研究方法和理論也應是建立在前人的碁石上逐步向前;希望藉由資訊科技的力量,設計出相關的輔助軟體,能為教室觀察與教學行為分析理論的未來發展置入一塊踏板,讓研究者能專注於教室行為的觀察與分析,省卻繁複的運算處理,使以量化為基礎的教室情境互動領域的研究能更蓬勃發展,促進教師專業成長。 參考文獻 FlandersN.A.<1970).Analyzingteachingbehavior.Reading,MA: Addison-Wesley. 江志正<民84)。 師院大四實習生與有經驗教師班級教學互動之探析: 以法蘭德斯交互作用分析系統為例。 國教輔導,35(2>,15-30。 劉威德<民82)。 法蘭德斯教室觀察理論與實際應用。 教育文粹,22,28-44。 <本文刊登於竹縣文教,27,62-69。 )
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