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摘要：有效的教学交互能有力促进深度学习的发生，如何设计技术支持下的教学交互以促进交互深度与深度学习，是高等教育课堂教学的迫切需求。该文在广泛调研并分析课堂教学交互现状和质量调的基础上，结合知识类型、认知目标、工具支持等设计了技术支持的教学交互策略设计方法，并以“教育技术学研究方法”课程为例，通过设计并实施智慧教室中的教学交互策略来探究其对交互深度和深度学习的影响。研究发现：（1）实施技术支持的教学交互策略，学习者教学交互水平较高;（2）智慧教室中技术支持的教学交互策略可以促进学习者认知参与深度，协作问题解决策略更有助于提升学习者创造性思维;（3）技术支持的教学交互策略可以显著提升学习者深度学习水平。
关键词：技术支持;教学交互策略;交互深度;认知参与;深度学习
中图分类号：G434 文献标识码：A
交互（Interaction或Interact），是交互主体间的相互影响、相互作用。教学交互（Instructional Interaction），也称教学互动，是课堂教学活动中最活跃的因素，是影响教学和学习质量和效果的重要因素。钟启泉认为课堂教学是教学内容、教师、学生三者间的交互过程，其内容包括知识、态度、情感等。随着信息技术的发展，交互要素有人、内容（资源）、技术（网络、硬件设备、各种APP应用等）、环境等。这里的“人”包括教师、学生、一切助学者，“环境”包括教与学活动发生的物理环境、技术、资源等。智慧教室环境为教学交互的开展和交互数据的采集与分析提供了技术支撑，它扩展了传统教室中的教学交互方式，结合了更多及时、可视化的在线教学交互形式，形成了集实体教室中的教学交互和虚拟空间中的教学交互相结合的教学交互新形态。师生间通过教学交互进行信息交流、情感沟通，在交流、沟通的过程中进行思想碰撞、共同建构知识、达成高阶认知，促进深度学习，最终共同成长。
理想中的高校课堂应该是有深度和高度的课堂，是学生自主、协作、探究、交流、参与的课堂。然而，目前高校课堂中教师教学方法守旧，师生间缺乏交流互动，课堂讨论保守，学生投入度低、学习能力欠缺等问题频现。我国大学生在师生交互、生生交互、课堂讨论、课外学习等方面显著低于欧美同类高等学校学生。而包括师生交互、同伴交互、课堂讨论和创新的人际交互变量是影响深度学习提升的重要因素。如何设计技术支持下的教学交互以促进交互深度与深度学习，是高等教育课堂教学的迫切需求。基于此，该研究依托智慧教室环境，设计技术支持的教学交互策略，以促进学习者交互参与度，提升交互质量和深度，促进学习者深度学习。
（一）课堂教学交互现状及质量调研
教学交互是影响教学效果和学生学习成效的重要因素之一。笔者所在项目组通过问卷星平台调研了高校教师课堂教学交互现状及教学交互质量情况，包括教师使用移动终端开展教学情况、课堂教学交互现状、教学交互质量感知情况等。本次调查对象来自安徽、北京、广西、河南、湖北、湖南、辽宁、内蒙古等22个省市;调查对象中男教师为36.40%（110人），女教师为63.60%（192人）;教授、副教授、讲师、助教、未定高教职务的教师所占比例分别为9.00%、14.20%、36.40%、31.80%、8.60%;教龄为10年及以上的教师达45.36%;任教学校类型为部委直属院校、省属及市属高校、职业院校、独立院校教师所占比例分别为3.30%、49.70%、45.40%和1.6%;从事学科领域涉及经济学、管理学、文学、理学、工学、历史学、法学等。
1.交互类型丰富，其中师生交互、生生交互所占比例大
分析发现，课堂教学中交互类型丰富，教学交互要素包括教师、学生、助学者、学习内容、教学内容、设备等。其中师生交互、生生交互所占比例分别为25.80%、19.00%;学生与内容、教师与内容的交互所占比例分别为14.50%、13.40%;學生与设备、教师与设备的交互所占比例分别为10.00%、11.90%;师生与其他助学者以及实体课堂师生与虚拟课堂师生所占比例仅为3.60%和1.70%。
2.交互策略使用类型丰富，问题解决策略使用最广泛且频率最高
分析发现教师使用问题解决、课堂研讨策略的比例最大。其中使用问题解决的教师占总样本的25.90%，使用课堂研讨的教师占24.40%;使用同伴评价、同伴指导、角色扮演的教师分别为13.20%、13.10%、13.10%，使用辩论的教师仅为8.70%。
3.教师讲解、小组合作学习分别是师生交互活动和生生交互活动的主要形式
对师生交互活动分析发现，教师进行讲解的频率最高，均值为4.03（最高分为5）;其次是内容呈现、概括与总结、问题解决、交流与沟通、组织与管理;使用频率最低的是评价与反馈，均值仅为3.13。对生生交互活动开展情况分析发现，生生交互活动开展情况普遍较少，其中基于任务的学习开展频率最高，均值为3.35。最低的是辩论，均值仅为2.35，同伴评价为2.67。
4.教师普遍认为交互质量较高
对教师教学交互质量感知调查发现，教师普遍认为交互质量较高，均值为4.13。其中“在与学生互动过程中，我很受启发”得分最高，为4.32;“我认为课堂讨论很活跃，讨论质量是很高”得分最低，为3.84。
通过以上分析发现，随着移动技术和互联网技术的发展，教师使用移动终端进行教学越来越普及（比例为40.70%），教师课堂中开展教学交互活动频繁。在教学交互策略使用上，问题解决、课堂研讨策略使用频率较高，同伴评价、同伴指导及辩论等教学交互策略使用较少。师生交互活动仍以讲解、概括与总结为主，教师对于学生的评价及反馈欠缺。生生交互活动以基于任务的学习和小组合作为主，同伴评价等活动开展较少。教师对教学交互质量感知得分较高，在与学生交互过程中，不仅促进了学生的学习和发展，对教师也具有启发作用。教学交互是一个双方相互作用、相互影响，共同成长的过程。在教学中，教师要多抛出问题引导学生思考，同时要鼓励学生多提问，促进学生反思。技术为教育教学注入了新鲜的血液，丰富了教学与学习方式、交互活动形式等。如何设计技术支持的教学交互策略和活动，以组织学生进行有效的教学交互，从而促进交互深度和深度学习的达成，是需要解决的问题。 （二）教学交互策略设计框架
通过调研发现教学交互策略以问题解决和研讨为主，同伴评价、同伴指导及辩论等交互策略使用较少，而大量的研究表明同伴评价、同伴指导、提问、辩论等策略对促进深度学习具有重要作用。本部分将在调研及分析的基础上，主要阐述问题解决、同伴评价、提问、同伴指导、辩论等教学交互策略设计方法。
问题解决学习是应用较广泛的交互策略之一，它包括确定问题、定义问题、提出多种解决问题的方案、分析并决策解决问题的方案、实践并解决问题、评估效果等阶段。同伴指导和同伴评价作为基于同伴学习的两种交互策略，都需要学习者在对同伴的学习和工作进行一番认真思考后，才能对同伴提供反馈——评价或者指导。在同伴指导中，学生需要担任特殊的角色，作为导师角色或学生角色。导师角色通常具有丰富的知识，他能帮助搭建脚手架、提问并解释问题来支持和指导学生学习。学生角色通常是—个缺乏经验的学生，需要从导师那里得到帮助和指导。提问，也称为问题提出，强调问题的发现与创新，是从已有情境或经验中创造新问题，并表达和呈现出来。提问一般包括分析提问要求、提取知识并组织问题、呈现问题等过程。辩论具有双边性、对立性、严谨性等特征，辩论的双方需要清晰陈述自己对事物或问题的见解，列举充足的证据，并揭露对方的矛盾，以便最后得到共同认识，它是培养学习者高阶思维能力的重要方式之一。
不同教学交互策略有其独特的特征和作用。信息化环境中，需要在分析学习者特征、教学目标、学习环境的基础上，结合知识类型、认知目标、工具支持等来综合考虑教学交互策略的设计，如表1所示。
由表1可知，在完成以理解、分析、评价为目标的程序性知识和元认知知识时，可以采用同伴评价的教学交互策略。同时，可以使用展示工具（如PPT、Keynote、iMovie、Educreation、Padlet）、评价工具（如好弹幕、问卷星、Padlet）等技术性工具支持评价内容和过程的呈现，并能及时地、结构化地呈现评价数据和结果。在同伴评价过程中，可以提供呈现了评价元素、等级，并从优到劣描述了每个等级的水平的评价量规来增强学习者进行同伴评价的可靠性和有效性。也可以提供评价语指导单等来规范评价语言的科学性和有效性。在设计教学交互策略时，需要充分分析学习者特征、教学目标和学习环境特征等，融合知识类型和认知目标，为学习者搭建“脚手架”，以促进学习者主动、积极地参与交互。
（一）研究目的
智慧教室环境扩展了传统教室中的教学交互方式，结合了更多及时、可视化的在线教学交互形式，形成了集实体教室中的教学交互和虚拟空间中的教学交互相结合的教学交互新形态。本研究按照表1，设计并形成了五种基于技术的教学交互策略，探究实施技术支持的教学交互策略下学习者交互深度和深度学习水平。
（二）研究环境
研究依托华中师范大学基于云端平台的智慧教室环境，该环境具有空间设计多样化、教学交互系统智能化、“云课堂”实现无缝对接、课堂场景录制自动化与常态化、智能学习行为数据与分析智能化等特征，能实现学习资源便利获取、教学内容优化呈现、高交互便利开展等。
（三）研究对象
研究选取该校教育技术学专业学习某专业必修课程的42名大二学生为研究对象，男生15名，女生27名，以自由组合的形式形成8个小组，在基于云端的智慧教室中以小组的形式进行为期一学期48课时的学习。学习者已具有一定的专业基础知识;具有智慧教室学习经历的有37人（88.10%），但对智慧教室环境中的技术操作还不熟悉;不管是在教室中，还是在“云端一体化学习管理平台”（简称“云课堂”）学习中，参与教学交互较少，教学交互数量不足，交互深度不够。
（四）课程实施
基于笔者近几年高校智慧课堂教学研究实践，结合表1的教学交互策略设计框架，设计并实施了技术支持的提问、问题解决、同伴评价、研讨、协作知识建构教学交互策略，如图1所示，引导学生主动地参与和积极地知识建构，提升学生交互质量和深度，并促进学生深度学习水平提升。
研究首先对全体学习者进行了深度学习前测，然后学习者在智慧教室中以小组合作的方式进行一学期（48学时）的学习，学习过程中开展了五种技术支持的教学交互活动，在交互活动过程中收集学习者交互过程性数据和交互成效性数据。课程结束后对学习者进行深度学习后测。
（五）研究工具与数据采集
1.交互數据收集与编码
该研究中的交互关注交互深度，既关注交互内容深度，也关注交互结果质量。基于前面设计和实施的教学交互策略和活动，研究收集了每位研究对象在交互活动中的交互过程性数据和交互成效数据，交互数据收集与编码如下页图2所示。
（1）知识掌握水平：问卷星支持的即时测评及反馈活动中数值型数据收集与编码
问卷星支持的即时测评与反馈是技术支持下的教师提问一学生回答一教师反馈。研究中的提问是以测试题的形式呈现，学习者作答并提交答案。测试题的编制是在分析教学内容、教学目标等的基础上，确定考核学习者的知识内容及其应达到的认知目标等级，测试题对应的认知目标等级为记忆、理解、应用、分析等级，题型包括选择题、填空题、判断题。研究共设计并实施了6次问卷星支持的即时测评与反馈交互活动，每次即时测评题量在5-8个左右，测试满分为100分，测试题具有很好的效度。经分析发现，每次即时测评题目的难度系数分布均匀，在5-8个测试题中，会有2个左右的难度系数在0.80以上的简单题目，2-4个难度系数在0.40-0.70间的中等难度的题目，1-2个难度系数在0.13-0.20间的很难的题目。每次即时测评的题目的区分度均在0.30-0.53间，表明题目具有较好的区分度。学习者知识掌握水平得分为6次测试成绩的平均值。
（2）认知参与：同伴评价、协作问题解决、评论活动中文本型数据收集与编码
研究依据改进的Bloom教育目标分类框架，借鉴并改编Wang等的认知过程编码框架，形成如表2所示的认知加工行为编码框架，分析教学交互文本内容深度，探究学习者认知过程模式和水平。认知目标中的“记忆”“理解”“应用”“分析”“评价”“创造”是认知参与由浅到深的过程，是认知水平从低到高发展的过程。研究中的交互文本数据主要来源于协作问题解决、同伴评价、基于弹幕的评论与反思三种教学交互活动，对收集的交互文本数据进行统一编码，统计每位学习者在各认知加工行为上的频数及得分。
学习者主要完成了研究课题的选择、文献综述的撰写、关键术语的概念化和操作化、问卷的编制、实验研究方案的设计、研究数据的统计与分析、研究方案的设计与撰写等协作问题解决活动及同伴评价活动，期间开展了2次弹幕技术支持的评论与反思活动。研究将协作问题解决活动和弹幕技术支持的评论与反思活动中产生的整条文本信息作为编码单元，将问卷星/“云课堂”支持的同伴评价活动中产生的文本信息划分为意义单元，并将意义单元作为编码单元。研究收集和整理了协作问题解决活动交互文本5134条，问卷星/“云课堂”支持的同伴评价文本信息1702条（2571个意义单元），弹幕技术支持的评论与反思文本信息135条，研究需要编码的单元共7840个。
依据表2的认知加工行为编码框架，对交互文本进行编码。在编码前，笔者对六名编码者进行任务分配和培训，每项交互活动文本各由两名编码者进行编码。对每种交互活动文本中编码者编码内容的一致性进行计算得出：协作问题解决活动、同伴评价活动、弹幕支持的评论与反思活动的Kappa系数分别为0.78、0.79、0.82，表明三种交互活动文本的编码结果具有良好的一致性。
编码完成后，研究者按照姓名、学号、所在小组、交互活动类型、编码结果等对42名学习者的交互活动内容进行了整理和统计，分别统计各学习者认知过程中各行为的频数、所占比例、認知水平得分。因为该研究关注交互内容质量，因此将学习者平均分作为认知参与水平得分。计算方法如下：
设学习者Gij（第i小组的第j个成员），其在B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7上的编码数量分别为a、b、c、d、e、f、g。则其认知参与水平得分为：SGij=（a×1 b×2 c×3 d×4 e×5 f×6× g×0）÷（a b c d e f g）。
（3）协同知识建构水平：思维导图支持的协同知识建构活动中图片型数据收集与编码
学习者绘制的图片作品可以外化学习者协同知识建构的状态和质量，从某种程度上反映出学习者在协同知识建构活动中进行的“知识性”交流、协作和协商情况。研究借鉴蔡慧英编制的学习作品中的图片评价量规，从内容性质量和结构性质量两个维度来评估学习者绘制的思维导图图片质量，评价量规如表3所示。
依据表3的图片作品评价量规，对8个小组7次活动中的56个图片作品的内容性质量和结构性质量进行了编码。该研究中内容分析的Kappa系数为0.92，表明编码结果具有极好的一致性。小组图片作品的成绩为各次作品成绩的平均值，每位小组成员的图片作品成绩为其所在小组图片作品成绩。
（4）交互作品质量：学习任务作品数据收集与编码
学生学习作品是学习者交互质量外化的重要表现形式。研究设计了大量量规支持学习者开展协作问题解决学习活动、同伴评价活动。在学习活动中使用量规可以帮助学生明确学习任务评价要求，减少不确定性和主观随意性，从而达到更高的学业表现水平。在作品完成后利用量规开展自我评价和同伴评价活动，可以促进学生对自己学习作品的反思和自我调节等。在交互活动实施过程中，笔者和课程主讲教师参考了国内外已有的相关量规，并结合课程内容和学习活动任务，研发了多个量规，如文献综述评价量规、调查问卷评价量规、实验研究方案评价量规、内容分析评价量规等，量规中各指标等级为1-5。这些量规是采用德尔菲法多轮征询专家意见，最终确定量规内容，具有较好的信效度。学习者依据量规完成各项学习任务，基于量规评价同伴作品。
研究设计了9次学习任务，学习者需提交9份学习作品，每次作品是经历小组协作问题解决、同伴评价、教师评价后产出的最终作品。每次学习作品得分是基于同伴评价得分和教师评价得分综合测算出来的，小组学习作品最终得分为各次作品得分的均值，并依据小组成员分工与贡献，给出各成员作品得分。
2.深度学习结果数据收集
在梳理已有学习及深度学习结果分类的基础上，研究编制了“大学生深度学习结果评测问卷”问卷，该问卷包括三个一级维度共30个题项，分别为认知维度（8题）、能力维度（13题）、情感维度（9题）。其中认知维度细分为知识（4题）、批判性思维（4题）;能力维度细分为问题解决能力（3题）、协作能力（4题）、元认知能力（3题）、创新能力（3题）;情感维度细分为学习动机（3题）、自我效能感（4题）、学习投入度（2题）。深度学习问卷整体、认知维度、能力维度、情感维度的信度系数分别为0.94、0.85、0.92、0.90，各二级维度信度系数在0.73-0.90问，表明该问卷具有良好的信度。 研究在课程实施前和课程实施结束后分别收集了学习者深度学习结果数据，以测评教学交互策略实施后学习者深度学习提升情况。
（一）技术支持的教学交互策略可以提升学习者交互水平
根据设计的交互数据收集与编码方法，计算出42名学生在四类交互中的得分。通过SPSS软件进行基本描述统计分析发现，智慧教室环境中学习者各类型交互水平都處于“比较好”等级。其中学习者“知识掌握水平”得分均值为84.40（满分100分），对应“良好”等级;“认知参与水平”得分均值为2.82（满分6分），接近“应用”层次;“协同知识建构水平”得分均值为5.58（满分8分），处于“良好”等级，学习者对主题内容基本理解，能够进行一定的认知加工和思考，并可视化呈现出多层结构的思维导图;“交互作品质量”得分均值为3.60（满分5分1，接近“比较优秀”等级。
（二）技术支持的教学交互策略可以促进学习者认知参与深度
1.学习者多停留在“理解”“应用”“分析”上，深度认知加工行为高
对7840个编码单元进行认知加工行为编码，结果发现B2（理解）行为所占比例最大，达33.18%;其次是B3（应用）和B4（分析），所占比例分别为25.5 1%和21.77%;B5（评价）所占比例为7.60%;所占比例最小的是B6（创造），仅为2.00%，具体情况如图3所示。与主题无关的交互活动占有一定比例，达到4.80%，通过对文本内容的分析发现，多是学习者间协商讨论时间、询问同伴课程教师任务布置情况、小组成员任务分工协商等。进一步分析发现，学习者记忆、理解两种浅层认知加工行为比例为37.98%，应用、分析、评价、创造四种深度认知加工行为比例达56.88%。
2.不同教学交互活动中学习者认知加工行为呈现出不同特征
进一步分析技术支持的协作问题解决、同伴评价活动、弹幕技术支持的评论与反思活动三类交互活动中学习者认知加工行为模式特征发现，在三类交互活动中B2（理解）、B3（应用）、B4（分析）认知加工行为为所占比例较大的前三位，而B6（创造）在三类活动中都较少出现，如图4所示。
由图4知，在协作问题解决交互活动中，B2（理解）行为所占比例最大，为33.50%;其次是B3（应用）和B4（分析）行为，所占比例分别为24.00%和20.02%。在同伴评价交互活动中所占比例最大的也是B2（理解）行为，所占比例为32.87%。在弹幕支持的评论与反思活动中，B3（应用）行为所占比例最大，为27.41%。而对于B5（评价）行为，弹幕支持的评论与反思活动中所占比例为16.30%，同伴评价活动中为16.33%，在协作问题解决活动中仅为4.67%。就B6（创造）行为而言，协作问题解决活动中其所占比例为3.06%，而在同伴评价和弹幕支持的评论与反思活动中，创造行为为0%。由此说明，协作问题解决策略中学习者更乐意于在理解的基础上提出具有创造性的建议和实施方案，同伴评价策略有利于促进学习者深层理解、应用和分析，弹幕支持的评论语反思策略可以促进学习者分析、评价等高阶认知加工。
（三）技术支持的教学交互策略可以显著提升学习者深度学习水平
经分析发现，学习者深度学习整体水平及各分维度水平后测较之于前测均有所提高，如下页图5所示。进一步采用两配对样本t检验分析探究学习者深度学习前后测是否存在显著差异，分析发现实施技术支持的教学交互策略前后学习者深度学习整体水平（t=3.71，p=0.001）、认知领域水平（t=2.95，p=0.005
关键词：技术支持;教学交互策略;交互深度;认知参与;深度学习
中图分类号：G434 文献标识码：A
一、问题提出
交互（Interaction或Interact），是交互主体间的相互影响、相互作用。教学交互（Instructional Interaction），也称教学互动，是课堂教学活动中最活跃的因素，是影响教学和学习质量和效果的重要因素。钟启泉认为课堂教学是教学内容、教师、学生三者间的交互过程，其内容包括知识、态度、情感等。随着信息技术的发展，交互要素有人、内容（资源）、技术（网络、硬件设备、各种APP应用等）、环境等。这里的“人”包括教师、学生、一切助学者，“环境”包括教与学活动发生的物理环境、技术、资源等。智慧教室环境为教学交互的开展和交互数据的采集与分析提供了技术支撑，它扩展了传统教室中的教学交互方式，结合了更多及时、可视化的在线教学交互形式，形成了集实体教室中的教学交互和虚拟空间中的教学交互相结合的教学交互新形态。师生间通过教学交互进行信息交流、情感沟通，在交流、沟通的过程中进行思想碰撞、共同建构知识、达成高阶认知，促进深度学习，最终共同成长。
理想中的高校课堂应该是有深度和高度的课堂，是学生自主、协作、探究、交流、参与的课堂。然而，目前高校课堂中教师教学方法守旧，师生间缺乏交流互动，课堂讨论保守，学生投入度低、学习能力欠缺等问题频现。我国大学生在师生交互、生生交互、课堂讨论、课外学习等方面显著低于欧美同类高等学校学生。而包括师生交互、同伴交互、课堂讨论和创新的人际交互变量是影响深度学习提升的重要因素。如何设计技术支持下的教学交互以促进交互深度与深度学习，是高等教育课堂教学的迫切需求。基于此，该研究依托智慧教室环境，设计技术支持的教学交互策略，以促进学习者交互参与度，提升交互质量和深度，促进学习者深度学习。
二、技术支持的教学交互策略设计方法研究
（一）课堂教学交互现状及质量调研
教学交互是影响教学效果和学生学习成效的重要因素之一。笔者所在项目组通过问卷星平台调研了高校教师课堂教学交互现状及教学交互质量情况，包括教师使用移动终端开展教学情况、课堂教学交互现状、教学交互质量感知情况等。本次调查对象来自安徽、北京、广西、河南、湖北、湖南、辽宁、内蒙古等22个省市;调查对象中男教师为36.40%（110人），女教师为63.60%（192人）;教授、副教授、讲师、助教、未定高教职务的教师所占比例分别为9.00%、14.20%、36.40%、31.80%、8.60%;教龄为10年及以上的教师达45.36%;任教学校类型为部委直属院校、省属及市属高校、职业院校、独立院校教师所占比例分别为3.30%、49.70%、45.40%和1.6%;从事学科领域涉及经济学、管理学、文学、理学、工学、历史学、法学等。
1.交互类型丰富，其中师生交互、生生交互所占比例大
分析发现，课堂教学中交互类型丰富，教学交互要素包括教师、学生、助学者、学习内容、教学内容、设备等。其中师生交互、生生交互所占比例分别为25.80%、19.00%;学生与内容、教师与内容的交互所占比例分别为14.50%、13.40%;學生与设备、教师与设备的交互所占比例分别为10.00%、11.90%;师生与其他助学者以及实体课堂师生与虚拟课堂师生所占比例仅为3.60%和1.70%。
2.交互策略使用类型丰富，问题解决策略使用最广泛且频率最高
分析发现教师使用问题解决、课堂研讨策略的比例最大。其中使用问题解决的教师占总样本的25.90%，使用课堂研讨的教师占24.40%;使用同伴评价、同伴指导、角色扮演的教师分别为13.20%、13.10%、13.10%，使用辩论的教师仅为8.70%。
3.教师讲解、小组合作学习分别是师生交互活动和生生交互活动的主要形式
对师生交互活动分析发现，教师进行讲解的频率最高，均值为4.03（最高分为5）;其次是内容呈现、概括与总结、问题解决、交流与沟通、组织与管理;使用频率最低的是评价与反馈，均值仅为3.13。对生生交互活动开展情况分析发现，生生交互活动开展情况普遍较少，其中基于任务的学习开展频率最高，均值为3.35。最低的是辩论，均值仅为2.35，同伴评价为2.67。
4.教师普遍认为交互质量较高
对教师教学交互质量感知调查发现，教师普遍认为交互质量较高，均值为4.13。其中“在与学生互动过程中，我很受启发”得分最高，为4.32;“我认为课堂讨论很活跃，讨论质量是很高”得分最低，为3.84。
通过以上分析发现，随着移动技术和互联网技术的发展，教师使用移动终端进行教学越来越普及（比例为40.70%），教师课堂中开展教学交互活动频繁。在教学交互策略使用上，问题解决、课堂研讨策略使用频率较高，同伴评价、同伴指导及辩论等教学交互策略使用较少。师生交互活动仍以讲解、概括与总结为主，教师对于学生的评价及反馈欠缺。生生交互活动以基于任务的学习和小组合作为主，同伴评价等活动开展较少。教师对教学交互质量感知得分较高，在与学生交互过程中，不仅促进了学生的学习和发展，对教师也具有启发作用。教学交互是一个双方相互作用、相互影响，共同成长的过程。在教学中，教师要多抛出问题引导学生思考，同时要鼓励学生多提问，促进学生反思。技术为教育教学注入了新鲜的血液，丰富了教学与学习方式、交互活动形式等。如何设计技术支持的教学交互策略和活动，以组织学生进行有效的教学交互，从而促进交互深度和深度学习的达成，是需要解决的问题。 （二）教学交互策略设计框架
通过调研发现教学交互策略以问题解决和研讨为主，同伴评价、同伴指导及辩论等交互策略使用较少，而大量的研究表明同伴评价、同伴指导、提问、辩论等策略对促进深度学习具有重要作用。本部分将在调研及分析的基础上，主要阐述问题解决、同伴评价、提问、同伴指导、辩论等教学交互策略设计方法。
问题解决学习是应用较广泛的交互策略之一，它包括确定问题、定义问题、提出多种解决问题的方案、分析并决策解决问题的方案、实践并解决问题、评估效果等阶段。同伴指导和同伴评价作为基于同伴学习的两种交互策略，都需要学习者在对同伴的学习和工作进行一番认真思考后，才能对同伴提供反馈——评价或者指导。在同伴指导中，学生需要担任特殊的角色，作为导师角色或学生角色。导师角色通常具有丰富的知识，他能帮助搭建脚手架、提问并解释问题来支持和指导学生学习。学生角色通常是—个缺乏经验的学生，需要从导师那里得到帮助和指导。提问，也称为问题提出，强调问题的发现与创新，是从已有情境或经验中创造新问题，并表达和呈现出来。提问一般包括分析提问要求、提取知识并组织问题、呈现问题等过程。辩论具有双边性、对立性、严谨性等特征，辩论的双方需要清晰陈述自己对事物或问题的见解，列举充足的证据，并揭露对方的矛盾，以便最后得到共同认识，它是培养学习者高阶思维能力的重要方式之一。
不同教学交互策略有其独特的特征和作用。信息化环境中，需要在分析学习者特征、教学目标、学习环境的基础上，结合知识类型、认知目标、工具支持等来综合考虑教学交互策略的设计，如表1所示。
由表1可知，在完成以理解、分析、评价为目标的程序性知识和元认知知识时，可以采用同伴评价的教学交互策略。同时，可以使用展示工具（如PPT、Keynote、iMovie、Educreation、Padlet）、评价工具（如好弹幕、问卷星、Padlet）等技术性工具支持评价内容和过程的呈现，并能及时地、结构化地呈现评价数据和结果。在同伴评价过程中，可以提供呈现了评价元素、等级，并从优到劣描述了每个等级的水平的评价量规来增强学习者进行同伴评价的可靠性和有效性。也可以提供评价语指导单等来规范评价语言的科学性和有效性。在设计教学交互策略时，需要充分分析学习者特征、教学目标和学习环境特征等，融合知识类型和认知目标，为学习者搭建“脚手架”，以促进学习者主动、积极地参与交互。
三、研究设计
（一）研究目的
智慧教室环境扩展了传统教室中的教学交互方式，结合了更多及时、可视化的在线教学交互形式，形成了集实体教室中的教学交互和虚拟空间中的教学交互相结合的教学交互新形态。本研究按照表1，设计并形成了五种基于技术的教学交互策略，探究实施技术支持的教学交互策略下学习者交互深度和深度学习水平。
（二）研究环境
研究依托华中师范大学基于云端平台的智慧教室环境，该环境具有空间设计多样化、教学交互系统智能化、“云课堂”实现无缝对接、课堂场景录制自动化与常态化、智能学习行为数据与分析智能化等特征，能实现学习资源便利获取、教学内容优化呈现、高交互便利开展等。
（三）研究对象
研究选取该校教育技术学专业学习某专业必修课程的42名大二学生为研究对象，男生15名，女生27名，以自由组合的形式形成8个小组，在基于云端的智慧教室中以小组的形式进行为期一学期48课时的学习。学习者已具有一定的专业基础知识;具有智慧教室学习经历的有37人（88.10%），但对智慧教室环境中的技术操作还不熟悉;不管是在教室中，还是在“云端一体化学习管理平台”（简称“云课堂”）学习中，参与教学交互较少，教学交互数量不足，交互深度不够。
（四）课程实施
基于笔者近几年高校智慧课堂教学研究实践，结合表1的教学交互策略设计框架，设计并实施了技术支持的提问、问题解决、同伴评价、研讨、协作知识建构教学交互策略，如图1所示，引导学生主动地参与和积极地知识建构，提升学生交互质量和深度，并促进学生深度学习水平提升。
研究首先对全体学习者进行了深度学习前测，然后学习者在智慧教室中以小组合作的方式进行一学期（48学时）的学习，学习过程中开展了五种技术支持的教学交互活动，在交互活动过程中收集学习者交互过程性数据和交互成效性数据。课程结束后对学习者进行深度学习后测。
（五）研究工具与数据采集
1.交互數据收集与编码
该研究中的交互关注交互深度，既关注交互内容深度，也关注交互结果质量。基于前面设计和实施的教学交互策略和活动，研究收集了每位研究对象在交互活动中的交互过程性数据和交互成效数据，交互数据收集与编码如下页图2所示。
（1）知识掌握水平：问卷星支持的即时测评及反馈活动中数值型数据收集与编码
问卷星支持的即时测评与反馈是技术支持下的教师提问一学生回答一教师反馈。研究中的提问是以测试题的形式呈现，学习者作答并提交答案。测试题的编制是在分析教学内容、教学目标等的基础上，确定考核学习者的知识内容及其应达到的认知目标等级，测试题对应的认知目标等级为记忆、理解、应用、分析等级，题型包括选择题、填空题、判断题。研究共设计并实施了6次问卷星支持的即时测评与反馈交互活动，每次即时测评题量在5-8个左右，测试满分为100分，测试题具有很好的效度。经分析发现，每次即时测评题目的难度系数分布均匀，在5-8个测试题中，会有2个左右的难度系数在0.80以上的简单题目，2-4个难度系数在0.40-0.70间的中等难度的题目，1-2个难度系数在0.13-0.20间的很难的题目。每次即时测评的题目的区分度均在0.30-0.53间，表明题目具有较好的区分度。学习者知识掌握水平得分为6次测试成绩的平均值。
（2）认知参与：同伴评价、协作问题解决、评论活动中文本型数据收集与编码
研究依据改进的Bloom教育目标分类框架，借鉴并改编Wang等的认知过程编码框架，形成如表2所示的认知加工行为编码框架，分析教学交互文本内容深度，探究学习者认知过程模式和水平。认知目标中的“记忆”“理解”“应用”“分析”“评价”“创造”是认知参与由浅到深的过程，是认知水平从低到高发展的过程。研究中的交互文本数据主要来源于协作问题解决、同伴评价、基于弹幕的评论与反思三种教学交互活动，对收集的交互文本数据进行统一编码，统计每位学习者在各认知加工行为上的频数及得分。
学习者主要完成了研究课题的选择、文献综述的撰写、关键术语的概念化和操作化、问卷的编制、实验研究方案的设计、研究数据的统计与分析、研究方案的设计与撰写等协作问题解决活动及同伴评价活动，期间开展了2次弹幕技术支持的评论与反思活动。研究将协作问题解决活动和弹幕技术支持的评论与反思活动中产生的整条文本信息作为编码单元，将问卷星/“云课堂”支持的同伴评价活动中产生的文本信息划分为意义单元，并将意义单元作为编码单元。研究收集和整理了协作问题解决活动交互文本5134条，问卷星/“云课堂”支持的同伴评价文本信息1702条（2571个意义单元），弹幕技术支持的评论与反思文本信息135条，研究需要编码的单元共7840个。
依据表2的认知加工行为编码框架，对交互文本进行编码。在编码前，笔者对六名编码者进行任务分配和培训，每项交互活动文本各由两名编码者进行编码。对每种交互活动文本中编码者编码内容的一致性进行计算得出：协作问题解决活动、同伴评价活动、弹幕支持的评论与反思活动的Kappa系数分别为0.78、0.79、0.82，表明三种交互活动文本的编码结果具有良好的一致性。
编码完成后，研究者按照姓名、学号、所在小组、交互活动类型、编码结果等对42名学习者的交互活动内容进行了整理和统计，分别统计各学习者认知过程中各行为的频数、所占比例、認知水平得分。因为该研究关注交互内容质量，因此将学习者平均分作为认知参与水平得分。计算方法如下：
设学习者Gij（第i小组的第j个成员），其在B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7上的编码数量分别为a、b、c、d、e、f、g。则其认知参与水平得分为：SGij=（a×1 b×2 c×3 d×4 e×5 f×6× g×0）÷（a b c d e f g）。
（3）协同知识建构水平：思维导图支持的协同知识建构活动中图片型数据收集与编码
学习者绘制的图片作品可以外化学习者协同知识建构的状态和质量，从某种程度上反映出学习者在协同知识建构活动中进行的“知识性”交流、协作和协商情况。研究借鉴蔡慧英编制的学习作品中的图片评价量规，从内容性质量和结构性质量两个维度来评估学习者绘制的思维导图图片质量，评价量规如表3所示。
依据表3的图片作品评价量规，对8个小组7次活动中的56个图片作品的内容性质量和结构性质量进行了编码。该研究中内容分析的Kappa系数为0.92，表明编码结果具有极好的一致性。小组图片作品的成绩为各次作品成绩的平均值，每位小组成员的图片作品成绩为其所在小组图片作品成绩。
（4）交互作品质量：学习任务作品数据收集与编码
学生学习作品是学习者交互质量外化的重要表现形式。研究设计了大量量规支持学习者开展协作问题解决学习活动、同伴评价活动。在学习活动中使用量规可以帮助学生明确学习任务评价要求，减少不确定性和主观随意性，从而达到更高的学业表现水平。在作品完成后利用量规开展自我评价和同伴评价活动，可以促进学生对自己学习作品的反思和自我调节等。在交互活动实施过程中，笔者和课程主讲教师参考了国内外已有的相关量规，并结合课程内容和学习活动任务，研发了多个量规，如文献综述评价量规、调查问卷评价量规、实验研究方案评价量规、内容分析评价量规等，量规中各指标等级为1-5。这些量规是采用德尔菲法多轮征询专家意见，最终确定量规内容，具有较好的信效度。学习者依据量规完成各项学习任务，基于量规评价同伴作品。
研究设计了9次学习任务，学习者需提交9份学习作品，每次作品是经历小组协作问题解决、同伴评价、教师评价后产出的最终作品。每次学习作品得分是基于同伴评价得分和教师评价得分综合测算出来的，小组学习作品最终得分为各次作品得分的均值，并依据小组成员分工与贡献，给出各成员作品得分。
2.深度学习结果数据收集
在梳理已有学习及深度学习结果分类的基础上，研究编制了“大学生深度学习结果评测问卷”问卷，该问卷包括三个一级维度共30个题项，分别为认知维度（8题）、能力维度（13题）、情感维度（9题）。其中认知维度细分为知识（4题）、批判性思维（4题）;能力维度细分为问题解决能力（3题）、协作能力（4题）、元认知能力（3题）、创新能力（3题）;情感维度细分为学习动机（3题）、自我效能感（4题）、学习投入度（2题）。深度学习问卷整体、认知维度、能力维度、情感维度的信度系数分别为0.94、0.85、0.92、0.90，各二级维度信度系数在0.73-0.90问，表明该问卷具有良好的信度。 研究在课程实施前和课程实施结束后分别收集了学习者深度学习结果数据，以测评教学交互策略实施后学习者深度学习提升情况。
四、数据分析
（一）技术支持的教学交互策略可以提升学习者交互水平
根据设计的交互数据收集与编码方法，计算出42名学生在四类交互中的得分。通过SPSS软件进行基本描述统计分析发现，智慧教室环境中学习者各类型交互水平都處于“比较好”等级。其中学习者“知识掌握水平”得分均值为84.40（满分100分），对应“良好”等级;“认知参与水平”得分均值为2.82（满分6分），接近“应用”层次;“协同知识建构水平”得分均值为5.58（满分8分），处于“良好”等级，学习者对主题内容基本理解，能够进行一定的认知加工和思考，并可视化呈现出多层结构的思维导图;“交互作品质量”得分均值为3.60（满分5分1，接近“比较优秀”等级。
（二）技术支持的教学交互策略可以促进学习者认知参与深度
1.学习者多停留在“理解”“应用”“分析”上，深度认知加工行为高
对7840个编码单元进行认知加工行为编码，结果发现B2（理解）行为所占比例最大，达33.18%;其次是B3（应用）和B4（分析），所占比例分别为25.5 1%和21.77%;B5（评价）所占比例为7.60%;所占比例最小的是B6（创造），仅为2.00%，具体情况如图3所示。与主题无关的交互活动占有一定比例，达到4.80%，通过对文本内容的分析发现，多是学习者间协商讨论时间、询问同伴课程教师任务布置情况、小组成员任务分工协商等。进一步分析发现，学习者记忆、理解两种浅层认知加工行为比例为37.98%，应用、分析、评价、创造四种深度认知加工行为比例达56.88%。
2.不同教学交互活动中学习者认知加工行为呈现出不同特征
进一步分析技术支持的协作问题解决、同伴评价活动、弹幕技术支持的评论与反思活动三类交互活动中学习者认知加工行为模式特征发现，在三类交互活动中B2（理解）、B3（应用）、B4（分析）认知加工行为为所占比例较大的前三位，而B6（创造）在三类活动中都较少出现，如图4所示。
由图4知，在协作问题解决交互活动中，B2（理解）行为所占比例最大，为33.50%;其次是B3（应用）和B4（分析）行为，所占比例分别为24.00%和20.02%。在同伴评价交互活动中所占比例最大的也是B2（理解）行为，所占比例为32.87%。在弹幕支持的评论与反思活动中，B3（应用）行为所占比例最大，为27.41%。而对于B5（评价）行为，弹幕支持的评论与反思活动中所占比例为16.30%，同伴评价活动中为16.33%，在协作问题解决活动中仅为4.67%。就B6（创造）行为而言，协作问题解决活动中其所占比例为3.06%，而在同伴评价和弹幕支持的评论与反思活动中，创造行为为0%。由此说明，协作问题解决策略中学习者更乐意于在理解的基础上提出具有创造性的建议和实施方案，同伴评价策略有利于促进学习者深层理解、应用和分析，弹幕支持的评论语反思策略可以促进学习者分析、评价等高阶认知加工。
（三）技术支持的教学交互策略可以显著提升学习者深度学习水平
经分析发现，学习者深度学习整体水平及各分维度水平后测较之于前测均有所提高，如下页图5所示。进一步采用两配对样本t检验分析探究学习者深度学习前后测是否存在显著差异，分析发现实施技术支持的教学交互策略前后学习者深度学习整体水平（t=3.71，p=0.001）、认知领域水平（t=2.95，p=0.005