课堂是教学研究中一个重要的聚焦点，而课堂观察则是优化学校教研方式、提高课堂教学实效的有效途径之一。近年来，有关课堂观察的理论不断地涌现出来，并在具体的实践研究中得以运用、发展。本研究选取了近半个世纪以来，国内外几种比较有代表性的课堂观察量化工具，对其特点及运用做简要阐述，并分析他们的优势与不足。
一、几种国外课堂观察量化工具
(一)弗兰德斯互动分析系统
弗兰德斯互动分析系统(Flanders Interaction Analysis System，简称FIAS)，是美国学者弗兰德斯(N. A. Flanders)于20世纪60年代提出的一种课堂行为分析技术。这种分析技术开启了量化课堂研究的先河，长期以来在课堂观察领域中起着技术引领的作用。
弗兰德斯互动分析系统主要由3个部分构成：一套描述课堂互动行为的编码系统；一套关于观察和记录编码的规定标准；一个用于显示数据、进行分析、实现研究目的的矩阵表格。[1]该系统主要关注师生之间的言语交流，它将教师和学生在课堂中的互动行为(以语言为主)分为10种，并将其分属为3类互动行为编码系统。[2]具体分类如下。(1)教师语言，根据对课堂教学的影响可分为间接影响和直接影响，间接影响包括：接纳感受、赞赏或鼓励，接纳或者利用学生的观点、提问。直接影响包括：讲解、命令、批评或维护权威。(2)学生语言，包括：学生应答、学生主动讲话。(3)沉默或混乱。
观察者在对课堂中的师生言语行为进行了量化记录之后，为便于观察各个变量的多少及其交互情况，还要对数据做进一步的处理。本研究根据文献资料及本人在研究学习中的一些探索，尝试列出了分析流程的框架图(见图1)。
图1 弗兰德斯互动分析数据处理流程图
如图1所示，整个操作流程主要分作五步。首先，观察者在课堂中对教学行为进行观察并编码记录，每3秒钟记录一次，一节课的数据量在800～1000个之间。第二，把收集的数据输入数据库，利用Excel或Spss软件进行相关分析。第三，建立矩阵模型。矩阵模型是利用数字矩阵来展示课堂行为数量特点的一种分析技术，通过矩阵模型，我们可以清晰地观察到各个行为编码的次数和各行为之间的交互情况。第四，进行类别分析和结构分析，这是一种较为常见的百分比统计技术，分析结果可以展示出课堂的结构状况或教师的风格、倾向。最后，可选择建立二维曲线图，通过曲线图，研究者可以清楚地看出师生在各时间段内发生的课堂行为。步骤3和步骤4主要是体现课堂的整体性特点，步骤5则是体现课堂的阶段性特征。
这里我们以某堂课为例。表1为利用弗兰德斯互动分析矩阵模型所记录的某堂课的数据，其中表格横向/纵向的第一列数字分别表示为：1——表达感情，2——表扬或批评，3——接受或使用学生的主张，4——提问，5——讲授，6——给予指导或命令，7——批评或维护权威性，8——学生被动说话，9——学生主动说话，10——无有效语言。交叉表中的数字表示的是两种不同“分析编码”的类型连续出现的次数，例如，横坐标6和纵坐标8相交叉的数字为7，表明在这一节课中“给予指导或命令”之后出现“学生被动说话”的次数是7。根据表1中的数据，我们可以将其转化为如图2所示的二维图形，这样，就可以更为直观地展示出课堂中各时段内师生所发生的各类行为。
总体来说，按照弗兰德斯最初的设想，评价一堂课的最佳方式，就是对课堂内师生的语言行为进行互动分析。从某种意义上说，把握了课堂教学中的师生语言行为，也就把握了课堂教学的实质。有强烈的结构化、定量化研究的特点，但在课堂观察中，它缺少对师生语言之外的物品展示、身体姿态、面部表情等方面的记录，所以也存在一定的局限性。
(二)拉格和霍普金斯的观察表格
在继承弗兰德斯互动分析理论的基础上，一些新的理论架构越来越多，比如，拉格和霍普金斯分别开发的课堂观察量表。
拉格(E. C. Wragg)于1994年设计了一个观察表，用来观察教师如何管理学生的行为。该观察表被称为记号体系(Tally System)或核查清单(Checklist)。[6]记号体系或核查清单是指预先列出一些需要观察的、在课堂中可能发生的行为，由观察者在某种行为发生时做出记号，其作用是检查所列出的行为是否发生。可能发生的行为类型主要有：吵闹或者违纪说话、不适宜的运动、不恰当地使用材料、损坏学习材料或设备、不经允许拿别人的东西、动作侵扰其他学生、违抗教师、拒绝活动。在时间控制上，观察者每1.5分钟记录一次。
霍普金斯(David Hopkins)于1993年开发了教师反应记录表。[7]此表的形制与弗兰德斯互动分析矩阵表相似，但在内容上有所不同，他主要包括以下3个部分。(1)反应类型，包括：口头反应；非口头反应；肯定反应；没有反应；否定的反应。(2)学生投入的情况，分为：投入的人数及百分比；非投入的人数及百分比。(3)非投入的情况类别，包括：与任务无关的闲聊；打瞌睡；白日梦；闲荡；做其他人的工作；侵扰别的学生；试图引起别人的注意；削铅笔、移动、上卫生间；其他。观察者对以上各行为的记录时间为每两分钟扫视并记录一次。
从量表内容可以看出，无论是拉格的观察量表，还是霍普金斯的观察量表，它们都是以小学和初中的课堂行为为观察对象，且观察的内容设计中包含了较多的消极行为，这说明被观察对象在一定程度上缺乏较好的行为自律，需要外界的调控和指导。可以说，拉格和霍普金斯观察量表的研发，主要是基于一种控制的目的。
(三)交际法教学观察量表
交际法教学观察量表(Communicative Orientation of Language Teaching，简称COLT)，最早由Nina Spade，Maria Fr
hilch和Patrick Allen于1984年提出，是设计较为全面的课堂观察工具。[8]COLT量表由两部分组成，第一部分用于描述师生在课堂上某段时间内的行为，包括时间、活动、参与者的组织、话语内容、内容控制、学生状态、材料；第二部分用于描述师生或生生之间的互动交流情况，主要包括7个交际特征，即目标语的使用、信息差、话语持续、对形式和语篇的反应、话语合并、话语引发和形式约束。
COLT观察量表在研发初期得到了业内较好的评价，许多学者认为其操作简
便，对课堂内的语言行为也概括得比较全面。但是，该量表也存在一些不足。其一，它与弗兰德斯系统一样，都偏重于对语言的研究，对其它行为的关注则不够；其二，在观察课堂中，观察者需要有较好的相关知识贮备，不然，在观察类目编码的判断上将无所适从，这也是COLT观察量表最大的不足。
二、国内一些专家开发的课堂观察量化工具
(一)小学课堂交往时间表
1995年，吴永军、吴康宁联合开发了“小学课堂交往时间表”。[9]该量表目的明确，主要用来观察小学课堂中，师生之间、学生之间的交往情况。它统计了各个行为类别(比如教师与个体学生的交流)所占的时间量，及其在整个课堂时间内所占的百分比情况(如表2所示)。
从表2可以看出，“小学课堂交往时间表”尽管体现了量化分析的特点，但是形制略显粗糙。第一，它既没有把课堂交往的行为进行细化，又没有把有效交流和无效行为分开。因为一般情况下各种交流都不是师生在短时间内一次性完成的，这在标记上给观察者增添了麻烦。第二，该量表在统计编码上没有严谨的界定，在操作实施上观察者的主观臆断较强。由此分析，“小学课堂交往时间表”的实用性较小，它更像一个最终归类统计表，而课堂观察技术的先进与否与课堂观察记录表有很大关系。尽管如此，此表还是有一定的积极意义的，从文献资料来看，它开启了国内课堂量化观察的先河。
(二)LICC模式
近几年来，我国在课堂观察量表开发方面，比较著名的是华东师范大学崔允漷教授领导开发的LICC模式。该模式假设的课堂教学主要本研究根据LICC模式的内容绘制了核心理念表(如表3所示)。
为了更加直观地显示出LICC模式的内容，本研究选取了杭州市安吉路实验学校的课堂教学分析框架作为案例。从表4中可以观察到，该分析框架对LICC模式的各个维度进行了课堂情境具体化，从而展示出了LICC模式的优势，这一优势主要体现在课堂解构和合作解构两个方面，[12]他对课堂中发生的情形进行了细致具体的呈现，表现出解构合理、内容充实、条理清晰等方面的优点。
总体来说，LICC模式具有较好的创新性和系统性，它将课堂的内容进行了结构化剖析，无论是研究者还是教师，都能够从中多层面、角度地进行查找和分析。美中不足的是，此模式需要多人合作来完成，对于单一的研究者来说，有些勉为其难。
(三)基于信息熵的课堂教学过程量化评价模型
李万春等人在批判继承弗兰德斯互动分析系统的基础上，开发出了新的理论架构，即“基于信息熵的课堂教学过程量化评价模型”。“熵”是表现有关概率系统整体概率分布状态的统计特征量，系统的“熵”总是在不断地增加，直至系统的熵达到最大时，系统才处于稳定状态，这就是最大熵原理。堂稳定状态的诉求，是一种探究如何调节课堂状态的理论机制。
基于信息熵的课堂观察量表由教师观察量表(如表5)和学生观察量表(学生观察量表与教师观察量表形制相仿)组成，主要包括四个方面的内容：课堂的组织活动、教师(学生)的言语行为、教师(学生)的课堂活动、教学事件。该量表也是以时间为主轴进行记录，时间频率为每1.5分钟记录一次。具体操作如表5所示，观察者根据在课堂上观察到的情况，在对应的空格中画“√”，以此对课堂教学情况进行记录。
随后，研究者引入量化分析模型(如图3所示)对课堂观察记录进行分析。首先，根据表5“教学事件”中A、B、C、D、E各项的概率分布，初步分析出课堂类型(讲授型、复习型、练习型、讨论型、混合型)。然后，根据分析出来的课堂类型，选用不同的权重方法，用信息熵来作进一步的分析，[15]其中，各课堂类型的权重系数分别为，讲授型课堂：A－6％，B－4％，C－60％，D－20％，E－10％；复习型课堂：A－60％，B－5％，C－5％，D－20％，E－10％；练习型课堂：A－5％，B－5％，C－5％，D－60％，E－15％；混合型课堂：A－20％，B－10％，C－25％，D－25％，E－20％。
图3 基于信息熵的课程教学量化模型[16]
从整体来看，李万春等人对课堂观察工具的研究趋向于理性和直观(最后得出折线图或柱状图)，开发的基于信息熵的课堂教学过程量化评价模型具有一定的先进性。然而，该模型也存在一些不足。首先，记录时间的问题。一是1.5分钟的时间间隔太长，在这期间可能会发生多个课堂事件，因此观察者在选择时，很可能会因主观因素而取舍不当；二是每节课共45分钟，理论上应记录30次，但是，同一节课对于不同的观察者来说，记录内容可能会大相径庭，在作课堂类型分析时也就可能会有很大的差异；三是比起弗兰德斯互动分析系统所收集的1000个的数据量来说，对30个数据进行分析，所造成的误差难免过大。其次，过分追求量化的分析结果，会使课堂失去本真性，比如，原本是讲授型的课堂，通过观察、计算之后，很可能变成了练习型课堂，这就存在“机械主义”的弊端。最后，基于信息熵的模式难免过分追求精致，且对观察者的理论素养要求较高，对于一般的观察者，特别是中小学教师来说，无论是在理念上还是在操作上，都是可望而不可即的，其推广程度也就可想而知了。
三、启示与探讨
(一)几种课堂观察量化工具之间的内在联系
本研究通过以上分析发现，许多课堂观察量化工具之间是有着内在联系的。笔者基于所讨论的几种课堂观察量表，绘制了相关关系图(如图4所示)。具体解释如下。(1)COLT量表和FIAS量表虽然都是以语言分析见长，但COLT观察量表是在弗氏量表的基础上建构起来的，更注重对互动语言的分析。(2)如果说上面两种量表是以听觉层面(语言)来记录的话，那么拉格和霍普金斯观察表格就是从视觉层面(行为活动)来进行记录，这是一个有意义的补充。(3)小学课堂交往时间表尽管比较粗浅，但是它开创了观察的第三条路线——时间维度，通过对时间的记
录来比较各个层面的百分率，能够进一步了解和分析课堂活动的适切性。(4)LICC量表和信息熵模型则是由两种哲学思想所引发出来的两种不同结果，它们在前期观察中都要涉及到课堂中的语言、行为和时间要素，但是，前者利用了演绎法，是对课堂活动的多维度描述，后者使用了归纳法，它在对课堂活动作具体描述之后，最终融合到一系列数学公式中，从而形成了不同的解释效果。
图4 课堂观察量表生成模式演变示意图
(二)工具开发走向多维化、结构化和合作化
以上模型的开发与演进，充分展示了科学思想对于课堂观察研究的巨大支撑和推动作用，也即是说，教育研究在不断地借鉴其他学科的理论来作为技术支撑，例如，LICC模型的协同论思想，COLT模型充分借鉴了言语分析的精髓，另外，一些先进的软件程序的开发，对课堂分析的精细化和直观化更是功不可没。
由分析可知，研发者的视角逐步涵盖了课堂发生的方方面面，包括师生语言、师生活动、课件展示、仪器操作，等等。观察视角丰富了，分析维度也就多了起来，研究者通过一些程序工具将它们整合在一起，最后就可以勾画出一幅有条理又形象的课堂动态图。
随着课堂观察工具开发的多维化和结构化进程的推进，一个重要的问题也随之出现，即许多观察工具的操作需要多人配合才能达到较好的效果，这也就呈现出了观察工具合作化的特点。如此体制化之后，如果能形成一种学校教研小组协作模式，则可能成为课程改革的一大亮点，并且对教师专业化发展将起到极大的推动作用。
(三)可操作性课堂观察量化工具的特征
基于以上分析，本研究认为，一种设计良好的课堂观察工具应该体现出以下特征。(1)一般性。好的课堂观察工具，应该是可适用于各个学科、各个教育阶段的课堂观察。当前，有的观察工具着眼于语言类学习课堂，有的观察工具适用于小学课堂，这都存在很大的局限。(2)简约性。观察维度应尽量简约且互斥，以便于观察者在短时间内能作出合理的判断并记录。当然，也不是说观察维度越少越好，这既要考虑心理学短时记忆的特点，又要尽量涵盖课堂内可能发生的各个课堂因素。(3)量化性。将课堂事件进行数字化编码，用数字进行统计，为进一步的量化分析打好基础。这也便于观察者进行记录，从而减少因大量文字书写而造成的时间浪费或视野遗漏。值得注意的是，量化性并不是追求绝对的数字化，其他一些形象符号的辅助补充也大有裨益。(4)系统性。整个量表要有一定的层次性，且要条理分明，这样，使用者在操作时才不至于因误读、误解而产生误判。系统性也是判断课程观察工具可推广程度的一个重要标准。(5)科学性。好的课堂观察量化工具要有一定的理论基础作为支撑，最好要形成理论体系。观察工具的开发不是研究者随意设置的，一些维度的增添与否也不是随心所欲的，它既要有坚实的理论基础作支撑，又要经得起理论和实践的检验。
