对分课堂教学效果的系统性评价——基于70 项实验的元分析*

安 龙 丁 峻 赵婉莉

（1. 咸阳师范学院 教育科学学院，陕西 咸阳 712000；2. 杭州师范大学 经济管理学院，浙江 杭州 311121；3. 咸阳师范学院 外国语学院，陕西 咸阳 712000）

对分课堂是复旦大学张学新教授于2014 年提出的一种新型教学模式，主要针对由于班级授课制、网络教学资源以及教师重科研、轻教学思想等所导致的课堂教学质量下滑、学生学习兴趣不足等问题，旨在提高学生课堂参与度和课堂效率，进而达到提升教学效果的目的［1］5。 对分课堂在课堂讲授的同时，吸纳讨论式课堂的互动教学理念，提出了将课堂时间一分为二的核心观点：一半时间由教师进行要点和重难点讲解，另一半让学生分组讨论。 张学新强调，对分课堂的创新点是将讲授和讨论在时间上错开，让学生在课后用一周的时间自主学习，消化吸收课堂内容。 由此可见，对分课堂是讲授（presentation）、内化吸收（assimilation）、分析讨论（discussion）三位一体的教学模式，亦被称为PAD 课堂。

对分课堂强调学习自主性与课堂互动，充分调动了学生的学习积极性，满足了学生参与课堂教学的愿望。 因而，自该教学模式提出之日起便迅速得到了全国各地大中小学校教师的青睐；教育研究者们也纷纷以对分课堂为基本理论框架，积极构建适合于各自学科特点的教学模式，产生了大量的理论探索和实证研究论文。 截至2020年8 月底，在中国知网上以“对分课堂”为关键词可检索到论文3000 余篇，其中不乏将对分课堂与传统教学的教学效果进行比较的教学实验研究，且多数研究结果都认可了对分课堂在提升学生成绩和学习积极性方面的作用。 例如，蔡莉等［2］研究对分课堂在病理学教学中的实施效果时发现，相较于传统教学，对分课堂可以显著增强学生的学习积极性，提高语言表达能力，促进师生间的信任；唐倩［3］在考察高中思政课的教学效果时发现，对分课堂上学生的学习态度、政治认同感和课堂参与度明显高于传统课堂；王玉琼和解长江［4］的研究表明，对分课堂在高职英语教学中可以有效提高学生的学习成绩，并且提升学习兴趣和课堂参与度。

目前，国内关于对分课堂教学效果的实证研究较为广泛，或许是受制于学科门类和研究方法的限制，始终难以获得较为一致的研究结论，甚至有些实证研究结果并不支持对分课堂优于传统教学的结论［5］。 综述类研究方面，国内仅有鲍建丽等［6］65针对护理学专业学生的学习效果进行了元分析，发现对分课堂可以有效提高学生的理论和操作成绩，并改善学生的学习态度。 但是其结果是根据护理学领域的9 项实验研究得出的，由于样本量的局限性导致其生态效度不高，难以说明对分课堂教学模式在多学科范围上的有效性。

元分析是循证医学的主要研究方法，是通过将同一主题的多个实证研究结果进行整合，以计算平均效应量（Effect Size，简称ES）的方法揭示隐藏在单个研究之间的普遍性规律，从而得到更具推广价值的一般性结论。 本研究采用元分析方法，对符合要求的原始实证研究进行定量分析，在不同教育层次和学科门类上，就对分课堂与传统课堂的教学效果进行比较，深入探索对分课堂的应用价值。

一、研究方法

（一）文献检索

本研究检索了中英文文献数据库。 中文数据库包括中国知网、万方和中国科技期刊数据库；英文数 据库 包 括Springer、ScienceDirect、Pubmed、Proquest、PsycArticles 以及ERIC；最后通过Google scholar 进行查漏补缺。 检索时间为2014 年1月—2020 年8 月，检索类型包括期刊论文和学位论文。 检索条件为主题或关键词，检索词包括“对分课堂”或“PDA class”或“Presentation Assimilation Disscussion”和“前测后测”或“实验”或“实证”或“教学研究”或“pre-test and post-test”或“experimental study” 或“empirical research” 或“teaching research”。

（二）遴选标准

纳入原则：（1）以对分课堂为主题的实证研究。 （2）研究包括实验组和对照组，实验组采用对分课堂的教学方法，对照组为传统教学法。（3）研究明确报告了能够生成效应量的完整数据，如样本量（N）、平均数（M）、标准差（SD）、t值、F值、χ2值等。 （4）结果变量为能够反映教学效果差异的量化指标，如理论成绩、操作成绩、学习态度、学习动机、学习投入、学习兴趣等。 （5）研究之间样本量独立，同一样本有多篇发表时，选取记录更详细的研究。 （6）研究对象为在校学生，含中小学、中等职业技术学校及高校。

排除标准：（1）综述、理论和元分析研究。（2）研究对象为非中国群体，或精神障碍群体。（3）实验设计不合理，没有区分或体现实验组和控制组差异的实验研究。 （4）样本统计量不完整，或者无法提取计算效应量的研究。 文献筛选流程见图1。

图1 元分析文献筛选过程

（三）文献编码

提取并编码每项研究的特征，纳入最终的分析数据库。 提取过程由本文第一作者和第二作者独立完成，如有异议则与第三作者协商确定最终的编码结果。 编码内容包括：作者（年份）、学科、学段、干预周期、结果变量、课程类型、实验组和控制组统计量（平均数、标准差、样本量），若无法提取实验组和对照组样本统计量时，则根据研究提供的χ2、t、F等值直接计算标准化均差Cohen's d，以及相应的95%置信区间。 文献效应量按照每个样本独立编码一个效应量的原则进行，若某个研究含有多个独立样本，则分别编码形成独立的效应量。

（四）数据分析

采用统计软件CMA 2.0（Comprehensive Met A-analysis）进行数据分析。 本研究效应量为标准化均差Cohen's d，其评价标准是0.2、0.5 和0.8，分别对应实验效应量小、中和大。 采用Q 和I2值作为异质性的指标，若Q 值显著，则代表存在显著的异质性；I2是指每项研究的变异在总体变异中所占的比例，25%、50%和75%可视为异质性低、中、高的界限。 因此，若Q 值显著且I2≥50%，此时应选用随机效应模型进行整体估计，反之则采用固定效应估计。

由于一项研究不可能系统地收集到所有代表该领域的研究成果，并且那些统计效应显著的研究更容易被发表，这样会导致综合效应被高估，进而影响元分析的可靠性。 因此，采用漏斗图（Funnel plot）、失安系数（Rosenthal's fail-safe number，Nfs）以及Egger 线性回归3 种方法对发表偏倚进行检验。 其中，漏斗图是通过直观查看各个纳入的文献研究在总体效应左右的分布情况来判断是否存在发表偏倚；失安系数（Nfs）是指能够推翻本次结论所需的最小样本量，当Nfs小于5k+10 时（k 为研究的数目），则存在发表偏倚风险，反之，则没有；Egger 线性回归的截距接近0，且不显著时意味着不存在发表偏倚。

二、研究结果

（一）文献纳入及效应量

通过中英文数据库检索，得到论文447 篇。根据筛选标准，最终纳入元分析的论文为70 篇，共报告了73 个独立效应值。 样本总量为9181人，其中实验组4620 人，控制组4561 人。 按照学科门类不同，编码为医学、英语、化学、计算机、经济学、心理学、体育学和地理学等学科；按照研究对象的学段不同，划分为高等教育、基础教育、研究生教育和中职教育4 个学段；干预周期为一个月、半学期、一学期和两学期。 结果变量包括末考成绩（理论考试成绩）、综合成绩（理论+实践）和学习态度；课堂类型包括单纯对分课堂、对分+翻转课堂和对分+线上平台3 种类型。 特征编码见表1。

表1 纳入元分析的基本数据

（二）发表偏倚

首先，采用漏斗图检验本次元分析的发表偏倚（见图2）。 从图2 的形体来看，样本分布基本平均分布在主效应的左右两侧，但是似乎还存在向左倾斜的状况。 为进一步确定发表偏倚的具体情况，继续采用失安系数以及Egger 线性回归进行精确计算。 结果发现，失安系数为8262，即还需要8262篇不显著的文献才能否定本研究的结果；但是Egger's Intercept 的p＜0.001，说明本研究存在发表偏倚。 为进一步明确这一矛盾的发表偏倚检测结果，本研究继续采用剪补法（Trim and Fill）来考察发表偏倚对元分析结果的影响，在主效应右侧添补23 篇文献后，总效应不仅显著，而且相较于原始值有所提升（原始效应值=1.61，调整后效应值=2.33），表明元分析结果未受到发表偏倚的严重影响。

图2 对分课堂元分析漏斗图

（三）主效应及异质性检验

基于随机效应模型就对分课堂与传统课堂教学效果的平均数差异进行了合并效应检验，结果发现，效应量Cohen's d=1.61（p＜0.0001），表明相对于传统课堂，对分课堂对学生成绩的提高具有极显著作用。 异质性检验结果发现，Q =2206.9（p＜0.0001），I2=96.74%（见表2），表明效应量存在明显的异质性。 另外也说明了采用随机效应模型进行总体估计的合理性。

表2 对分课堂主效应检验结果

（四） 调节效应检验

异质性检验发现本研究存在非常强烈的异质性，为了探索异质性的来源，分别以学科、学段、干预周期、考核类型（结果变量）和课程类型为亚组进行调节效应分析（见表3）。

同课异构作为一种非常特殊的教学研究行为，能够激励教师对同一文本进行多角度、多策略的解读，这不仅可以让我们更加多元、开放地设计课堂教学，也可以在比较中取长补短，为教学增添源源不断的活力。

表3 显示，学段可以显著调节对分课堂的效应量（Q=20.14，p＜0.001）。 其中，除研究生教育之外，高等教育、基础教育和中等职业教育的效应量均达到显著水平；高等教育的效应量最大。

不同学科在对分课堂与传统课堂的比较中存在调节作用，组间效应差异具有统计学意义（Q=102.16，p＜0.001）。 除体育学之外，其他6 个学科的对分课堂教学效果均显著高于传统课堂，医学的效应量最大，经济学和地理学为单个效应值，并非合并效应量。

干预周期在对分课堂与传统课堂的差异比较中存在显著的调节作用（Q=29.93，p＜0.001）。具体而言，一个月的对分课堂效果不显著（Z=1.32，p=0.19），半学期的效应量最大。

考核类型的组间差异具有统计学意义（Q=10.42，p=0.005）。 其中，末考成绩组的效应量最大，学习态度组的效应值最小，但仍具有统计学意义。

课程类型的调节效应未达显著水平（Q =3.61，p=0.16）。 虽然3 个组别的效应量差异不具统计学意义，但是3 种对分课堂条件下实验组与控制组间的差异均达显著性水平。 其中，单纯的对分课堂的效应量最大，对分课堂与翻转课堂相结合的效应量最小。

三、分析与讨论

本研究运用元分析法对70 篇（73 个效应量）关于比较对分课堂与传统课堂教学效果的研究进行了分析与整合。 现就所得结果分类讨论。

（一）总体效应分析

结果发现，对分课堂与传统课堂平均数差异的总效应量达到显著水平（d=1.61，p＜0.001），表明对分课堂对于提升学生学习成绩和学习态度起到了非常明显的促进作用。 正如张学新教授在谈及对分课堂合理性时所说，对分课堂将时间、精力和主动性留给了学生，能够激发学生的学习积极性。 而且课下学习目标明确，学什么、怎么学、学到什么程度都由学生自己安排，真正体现了学生学习主体性和自主性这一理论诉求，从而改善了学生的学习态度，提高了学习成绩［1］5。

（二）调节效应分析

本研究从学科、学段、干预周期、考核形式以及课程类型等方面继续考量异质性的来源。

从学科来看，调节效应的组间差异达到显著水平。 除体育学之外，其他学科的效应量均十分显著，说明对分课堂对于各个学科教学效果都产生了促进作用，这一点大大拓展了鲍建丽等［6］65的研究结果。 具体而言，医学的效应量最大，地理学的效应量最小。 值得注意的是，英语专业在拥有19 个有效研究的前提下，其合并效应量仅为0.63，远小于只拥有5、6 项研究的心理学和计算机专业，亦小于仅有3 个样本量的化学专业；另外，由于地理和经济学各自只包含1 项有效研究，因此其效应量为个体效应值，而非合并后整体效应值。 分析原因可能有二：（1）教师科研素养差异。 本研究在筛选文献时发现，理工科类的实证研究设计合理，报告中明确阐述了实验目的、被试选取、实验组和控制组的操作流程以及样本量等信息，数据分析和结果展示十分清晰；而文史类研究在描述实验设计及流程时则显得相对粗糙，有的研究甚至没有报告实验组和控制组的样本量，导致研究所得数据的可信度大打折扣。 （2）课程满意度。 王运武和杨曼［8］在研究高校课堂满意度时指出，理科学生的教学满意度最高，文史类存在较大分歧。 学生更喜欢教学方法新颖、教学效果良好且能够培养创新能力的教师。 本次元分析所涉及的学科以理工科居多，对分课堂这种新颖的授课形式能够迅速释放乐于创新、敢于突破的理工科学生的天性，因而取得良好的教学效果。

从干预周期的调节效应来看，组间差异达到显著性水平。 从效应量大小与干预周期时长的关系来看，呈现出与动机水平和学习效果之间的关系极为相似的倒“U”型分布：一个月的效应量最小，且不显著；接下来，半学期的效应量最大，一学期次之，两学期更小，但这三者均达到显著性水平。 换言之，干预时间过短或过长都不利于对分课堂发挥其作用。 这似乎说明，学生在面对对分课堂时产生了一种从去习惯化到习惯化的适应过程，即从刚开始的新鲜、感兴趣，投入了较多的热情来完成课上、课下的任务，逐步过渡到了解、熟悉，回归自然，用平常心来面对每节课。 当然，我们做出这样的解释仍需谨慎，毕竟干预周期为一个月和两学期的样本量远小于其他两个周期。 但这样的结果从侧面验证了教育心理学上的基本规律：无论教学形式如何变化，学习兴趣是制约教学效果的根本因素。 因此，对分课堂若想要常葆青春，就必须将学生的学习兴趣从对课堂形式的新鲜感逐步转变为对学习内容和探究学习内容的形式感兴趣，如此才能保证持久性的教学效果。

考核形式的调节作用显著。 为了整合结果变量，本研究将学习兴趣、学习投入和学习动机等主观性测量指标统称为学习态度。 结果表明，理论成绩、综合成绩和学习态度间存在显著差异。 从具体结果来看，无论哪种考核形式，相较于传统课堂，对分课堂都体现出自身的优势，而且客观性测量的效应值高于主观性测量，这一结果与鲍建丽等［6］65的结果一致。 本文以为这主要得益于对分课堂特殊的课程设置。 对分课堂要求学生对当堂学习的内容进行课后自主学习，并在下一次上课时进行讨论和小组报告。 这种强调过程性学习的学习方法，会使课堂上的教学情境一直延伸到学生的课下学习中，有效地对抗了遗忘规律带来的不利干扰，避免了学生将主要精力放在考前突击学习上，体现了持续性学习的优势［9］。

从课程类型的调节效应结果来看，组间差异未达显著性水平。 但是从效应值来看，“对分+翻转”的教学效果不如单纯“对分课堂”的效果好。有研究者认为对分课堂教学时间太短，教师对于重点知识的讲解略显仓促；学生参与讨论的热情两极分化，难以保证教学质量［10］。 因此采用翻转教学与对分课堂相结合的形式可以取长补短，上课前利用微课、慕课等多种在线学习形式可以弥补课堂上教师讲授不足的问题，利用在线测试及时了解学生的知识掌握情况，可以帮助教师给出针对性的讨论话题。 这种看似美好的强强联手为何在本研究的数据上却表现为“1+1＜2”的局面？其实，张学新［11］在其《对分课堂：中国教育的新智慧》一书中曾做过详细论述，他指出课前预习会放大学生对于即将学习知识内容理解的差异性，回到课堂后教师将难以掌握讲授的难度与水平，进而降低教学效率。 翻转课堂的课前线上学习无疑扮演了课前预习的角色，课后的及时测验又抹杀了学生自主学习的积极性，如此便大大降低了对分课堂的教学效果。

四、启示与不足

本研究采用元分析法，对2014—2020 年间的70 篇（73 个效应量）关于对分课堂与传统课堂教学效果差异的论文进行定量综合分析。 结果发现，总体上对分课堂可以有效提高学生的学习成绩、改善学习态度；教学效果还受到学科、学段、干预周期、考核形式等因素的调节，课程类型的调节作用不显著。 为进一步推动对分课堂与教育教学实践的有效结合，深化对分课堂的实践应用价值，结合本文定量研究结果可获得如下教育启示。

（一）拓宽对分课堂的学科应用范围

本研究发现，对分课堂主要应用在医学、英语和心理学，较少应用于计算机、经济学、体育学和地理学等学科。 从课程性质来讲，医学领域辐射面广，包括临床、护理、病理和药理等子学科，且理论与实践性兼具，课堂讲授与演示和课后练习与巩固的教学模式与对分课堂的结构更加契合。 然而，对分课堂的教学效果也在样本量极其有限的计算机、经济学等学科上体现出来了，所以不同学科的教学者应该积极加入到对分课堂的教学实践中来，设计出符合本学科知识结构特色的对分课堂教学模式，打破学科教学的固化模式壁垒，促进有效教学，提升教学效果。

（二）多学段推进对分课堂

本研究发现，无论是高等教育，还是基础教育，对分课堂都取得了良好的教学效果。 而目前对分课堂的主要阵地依然是高等教育领域，基础教育部分相对匮乏。 已有元分析表明，批判性思维发展的最佳时期是高中阶段［12］。 因此，在基础教育阶段大力推行对分课堂的教学模式，可以有效调动学生的学习积极性，培养学习兴趣，提高批判性思维和创新意识水平。 将对分课堂贯穿于高等教育和基础教育的教学体系中，既是对教学模式的一次创新与探索，也契合了合作（collaboration）、沟通（communication）、创造性（creativity）和批判性思维（critical thinking）四大跨领域核心素养的诉求。

（三）注重直接兴趣的培养

本研究在分析讨论部分，就对分课堂教学效果与干预周期所形成的倒U 型分布进行了学习兴趣的归因。 任何一项教学改革、教育模式的创新都是为激发学生的学习兴趣、促进有效教学而服务的。 对分课堂不能仅限于课堂形式的创新，更应该在如何长期、有效地调动学生学习兴趣上下工夫，将教学内容与符合学生心智水平发展的认知操作、概念体系相结合，在充分调动学生求知欲，提高分析解决问题和动手实践的基础上，完善巩固所学知识体系。 使学生课上乐于学，课后愿意学，让学习成为一种乐趣，而不是一项负担。

（四）慎用“组合型”教学模式

本研究还发现，将对分课堂与其他新型教育手段相结合并未对教学效果产生明显的促进作用，反而，从效应值的角度来讲还存在不同程度的减弱效果。 任何一种教学方法的创新，其背后均需一定的理论和实践支撑。 从功能上讲，盲目追求看似双赢的强强联手，却可能导致顾此失彼的窘境。 教师对教学方法的选择，既要考虑课程结构本身、课程资源环境的影响，也要考虑技术支撑力度，技术融入策略的影响，更要考虑学习者认知水平与情感接受的制约因素，如此，方能实现教学效能的最大收益。

本研究的不足之处：一是纳入文献均为中文文献。 对分课堂是近些年国内兴起的一种教学改革，尚未形成国外影响力。 在查阅文献阶段仅找到3 篇外文文献，且均为国内学者撰写的理论探索文献，没有涉及国外被试群体。 二是结果变量中以客观测量指标为主。 为了满足元分析对最低样本量的需求，对仅有的5 篇涉及主观测量的研究进行了人为合并，如此可能会掩盖主观测量之间的系统差异，导致主观变量的教学效果揭示不足。 三是数据分析缺乏灰色资料支撑。 本研究只检索了官方的中文和外文数据库，没有收集到非官方或非正常来源的数据，可能造成了一部分文献资源的丢失。 四是本研究的异质性指标偏高。这可能与学科门类众多、期刊发表级别以及科研人员研究素养参差不齐有关。