教育数字化转型促进高中物理纠错教学目标实现的实证研究

徐晓东 刘宇虹 吴剑南

摘要：教育数字化转型是迄今为止推动教学革新最强而有力的范式和有效途径。传统的整班教学中的纠错教学是教师根据经验和猜测随机选取有代表性错误的学生开展纠错，这种方法因不能准确选中对象，导致纠错教学效率低下，借助数字技术则能完全展示所有学生答题结果，这为精准纠错提供了必要条件。同时，数字技术与教师的教学设计相结合还能够对所有学生的同类错误聚类，减少错误数量，提高了纠错效率，以此，通过数字技术化的教学应用可以做到精准教学，重塑了传统纠错教学。该文通过教育数字化转型在纠错教学中的实际应用和实证研究，向读者展示了教育数字化转型的理论和其“数字技术教学应用”实践取向，彰显了教育数字化转型对教学革新的独特价值，为研究者开展教育数字化转型研究和教师开展实践提供了可资借鉴的范例。

关键词：教育数字化转型；数字技术；纠错教学；整班教学法；实证研究

中图分类号：G434 文献标识码：A

一、促进教育数字化转型的内外部因素

20世纪末和21世纪初，新一波人工智能技术兴起，大数据技术快速发展，对教育领域不同业务和教育数字化创造了有力条件。同时，近年来我国数字经济快速发展，工业领域和商业领域展开的数字化转型发起一场新工业革命，并对其他领域带来了深刻的影响，尤其是推动了教育领域数字化转型的崛起。可以说，工业和商业领域率先实现数字化轉型是推动教育领域数字化转型的重要原因。另外，从教育领域自身改革的强烈需求角度来看，新冠肺炎疫情期间，我国从高等教育到基础教育开展的大规模在线直播教学或网上学习是促进教育数字化转型的直接原因。然而，以往的教育教学决策都是凭借经验的，它导致了低效率。虽然在教育信息化带动下引入了信息技术，但教职员并没有据此系统地收集数据和分析数据、依据数据进行决策，以及开展“循证的教育”。虽有采用新方法，但新瓶装旧酒方式的改革，并没有因此而推进教育的创新，而新一代的数字技术则有所不同，它必将带来一场深刻的教育变革。

“Digital Transformation”简称数字化转型，是2004年由瑞典梅奥大学的埃里克·斯托特曼教授提出的概念，他指出：IT的渗透使人们的生活在各个方面都朝着更好的方向发展[1]。由于准确地描述了数字化高度发展的现代社会，数字化转型现已在世界上各个领域得到广泛使用。为此，学者普遍认为，教育数字化转型是学校利用数字技术，在革新课程和学习方式的同时，革新教职员的业务、组织、流程和学校文化，建构适应时代的教育。也可以认为是，利用数据和数字技术开展教育，对学习方式、教育方法、教职员工的业务等学校教育的所有方面进行变革，教育领域发生数字化变革。基于此，上述概念包含了两层涵义。

第一层涵义，教育数字化转型不仅仅是“教育数字化”，两者有很大的区别。“教育数字化”指的是将教育“格式”转变为数字化的过程，如将课堂教学转移到网上的在线授课。教育数字化转型的意义也并不仅仅是将教育从模拟模式转换为数字模式。从纸笔转换为数字终端仅仅是将教育中使用的工具数字化。所以，假如上述情境下的学习与传统的学习没有区别，也就不能称其为教育数字化转型。教育数字化转型不仅仅是将模拟的事物转换为数字模式的“数字化”，更是要让教育和学校发生变化，变革是不可或缺的要素。

第二层涵义，将教育的格式数字化就是教育信息化。例如，老师将原本用纸张分发给学生的学案等活页学习材料，用数字格式传送到平板电脑上，这是教育信息化。需要强调的是，教育数字化转型的概念不仅包括格式的变革，还包括内容上的变革。教育信息化不应仅仅停留在用数字代替模拟来改善教育教学和提高效率的思维方式上，它更多是实现教育数字化转型的第一步。

二、教育数字化转型的阶段

在工业领域，工业数字化转型成功案例却比比皆是，如出租车业务的流程和电池智能汽车的制造，都是成功的案例。这些案例揭示，对生产方式和业务流程进行变革会创造新的制造和生产经营模式，从而彻底改变这一行业。与工业数字化转型相比较，教育数字化转型一直没有一个具体可操作的目标，这是与以往如教育信息化改革不同之处。要消除概念上的混乱，需要借助具体的过程化表征来理解教育数字化转型。根据美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）两位研究者Brooks和McCormack于2020年6月所提出的教育数字化转型模型[2]，笔者在此基础上将其分为以下三个阶段。

第一阶段是教育数字化（Digitization），是指硬件和软件等教育数字化基础设施建设。教育数字基础设施是以数据、软件、芯片、网络通信等构建的软硬件一体的基础设施。网络通信技术是数字基础设施建设的基础，作为核心设备的第五代移动通信设备，不仅适应人的通信需要，还要适应物联网的发展需要，最终实现人与人、人与物以及物与物的大连接，有力支撑教育的创新发展。另外，与机房或数据中心等硬件设施相比，由芯片和软件等构成的软件部分，在教育数字化基础设施中更加凸显其核心价值所在。

第二阶段是教育数字技术化（Digitalization），也即数字技术的教育应用。利用大数据、人工智能、云计算、5G、物联网及传感技术等数字技术和数据，改善和优化教育教学和教育行政及治理，实现数字学习和模拟学习的最佳组合，方便、快捷及无缝地利用数字化学习内容，或者在必要的时候让有需要的人利用学习记录等数据，通过数据的分析和有效地运用，共享和利用有用的知识，这些就是数字技术教育应用的目标。

第三阶段是教育数字革新化，也即教育数字化转型（Digital Transformation of Education），它所要实现的是学习模式的结构等发生质变，创造新价值。例如，不受地点和时间限制的学习，或根据个人特性贯穿一生的学习，再或者是连续性地革新的学习。笔者认为，“证据驱动型教育”“数据驱动型教育”是教育数字化转型的本质与主要特征。如上所述，与这种特征一致的教与学模式有泛在学习、个性化和持续性学习，与这些学习相一致的学习技术是自适应学习系统、智能导学及智能家教系统等。当然，基于证据的、不拘泥于形式的“有使命的学习”，也是成功的教育数字化转型模式。

从上述三个阶段来看，教育数字化转型既是一个过程，又是结果，必须要经历第一阶段的教育数字化、第二阶段的教育数字技术化，最终实现教育的革新这一结果。可以认为，目前所有国家都处在转型的过程之中。

实现教育数字化转型，需要在推进教育数字化的基础上，有效运用数字化技术，构建与以往不同的学习环境，将教育内容进行数字化变革。现如今，世界上一些国家正在着手开展教育数字化转型，如日本和新加坡。

为配合教育数字化转型，日本政府实施了GIGA学校。所谓的GIGA学校，是指为所有孩子打开通往世界和革新的大门（Global and Innovation Gateway for All，GIGA）[3]。为了实现这一教育构想，让所有的学生都能平等地接受ICT教育，日本政府为每个学生配备一台学习终端，并为利用该终端建设云环境。并且日本的文部科学省还开发的CBT（Computer Based Testing）系统“MEXCBT”来收集在线与离线的各种测验数据，利用教师和学生的数字终端，借助这个系统工具，校内测试全部在终端上开展，它大大减轻了教师纸质试卷制作和回收等工作负担。另外，利用CBT系统还可以管理学习状况、进行学习分析，节省了对每个学生的管理，学生也更容易基于此制定自己的学习计划。所以，CBT系统对实现教育数字化转型是不可或缺的一部分。新加坡的实践是开发了全国学生学习空间e-Learning平台[4]，该平台已在所有学校应用，利用各种高质量资源和人工智能技术为学生提供个性化学习。这是加快教育领域数字化转型的第一步。

所以，笔者建议，我国教育部也应该利用现有的国家智慧教育公共服务平台[5]，建设一个数据库，收集学生的各类测试数据、不同错题和正解等类型的数据，以及提供具有多种功能的e-Learning服务，开发统一的国家教育数据库，以及与各省市建立的云教育平台数据库连接和数据共享，基于这些数据的实践势必引发教育或教学的革新。同时，应加快建立教育数字化生态系统。例如，政府和学校与教育信息技术或教育技术企业第三方加强合作，有助于教育生态系统的数字化，这种合作也有助于促进信息技术公司的业务扩展，以帮助教育部门实现数字化。可靠的数字教育生态系统，还可以吸引教育技术领域的投资者来投资教育数字化业务并支持该领域的增长。另外，我国的教育数字化转型，需要在实现教育数字化转型过程中完善终端和使用终端的云环境等基础设施建设。

三、教育数字化转型的成功模式

过去我们认为教育信息化会带来教育革命，但30多年过去了，这场革命迟迟没有到来。然而，今天的教育数字化转型将彻底改变教育教学方式、流程及内容，它将改变我们的传统教育教学理念和定势思维，带来一场真正的教育革命。长期以来，我们提倡“个性化学习”“因材施教”及“有教无类”等理念和原则，但真正实践起来困难重重，一直以来这些理念只是一种教育理想。其原因在于教育信息化只是将信息技术应用于教育，没有因此而改变教育整体的结构，也没有从信息技术应用这一过程中产生深刻的洞察，也就难于创造新教育模式。教育信息化与教育数字化转型的区别在于，“教育信息化”其主要的功能是对现有事物进行“替代（Substitution）”和“增强（Augmentation）”，如“把纸笔测验采用PDF格式传送到平板电脑上”，这是替代，“在平板电脑上进行测验，实现评分自动化”，这是增强。但这两者并未改变教育结构，而“教育数字化转型”是对现有事物进行“变革”和“重新定义（Redefinition）”，在这一变革过程中，学生将以主体性开展学习，并朝着我们所追求的未来教育应用数字技术，这是教育数字化转型的明显标志。

但问题是，各国学者在阐述教育数字化转型后的教育和教学改革形式时，都不约而同的提到了在线教学和在线直播教学，以及MOOC和翻转课堂等模式。我们认为，这不是教育数字化转型的成功模式。大学MOOC退课率高而饱受诟病这是众所周知的，疫情期间虽然世界各国中小学生也开展了线上教学，但很少有大规模研究和数据报告其学习效果。以美国政府支持下提供个别教育计划的特许学校为例，一些特许学校开设了网上学校项目，所有课程都在网上进行。最近的一项关于这些学生在线学习效果的研究备受关注。针对在这个网络学校上课的20万名学生的学习成果，项目组发表了一项研究结果，接受在线课程并完成学习过程的学生学习成果，与实际在学校教室上课学生相比有很大的差距。最大的问题是在线授课很难让学生们集中注意力。在网络学校的学生中，只有2%的学生在阅读方面比在教室里上课的学生成绩好。特别是在数学

上，88%的在线学生得到了“明显较弱（Significantly Weaker）”的评价[6]。

根据这一结果，教育者认识到了在线学习的风险，在改革学习方法的同时，教师在课堂教学中的作用也受到了广泛关注。要想让学生能够专注于学习，有学习的欲望和动机，就必须要有能成为他们榜样的人，自己做不到的事情能让他们看到别人能够做到，自己做起来有难度的事情能和同伴一起来解决，这些都能提高学生的学习能力和产生学习热情。

产生学习热情还需要受到鼓舞和感动。日本的一位中学教师做过一项调查，她将学生分为三组：对读了文章后觉得感动的地方画线组、觉得重要的地方画线组、什么都不画线组，并对三组学生进行了阅读能力测验。结果显示，在感动的地方画线的小组学习能力最好[7]，因为，人类的大脑会牢牢记住感动的事情。

人不會被机器激发，如果自己的榜样不是人，学生的学习能力就会受到很大制约。培养学生热情的是与学生共享相同心情，产生共鸣的能力。这种共情能力是和学生一起在教室里度过，听学生说话，通过非语言交流来创造教室世界而形成的，教师必须是人。

为什么目前的在线授课不是教育数字化转型的模式？因为它缺少了教学的基本要素。我们知道，同样是在线授课可分为同步型和异步型两种，两者是完全不同的。同步型的在线课程如直播课，教师和学生之间虽然不共享空间，但是他们共享时间；异步型在线课程如MOOC，教师和学生既不共享空间又不共享时间，课堂上传达给学生的只有信息，这两者都缺少离线、面对面教学的主要因素。教学这一行为的基础至少是共享时间。也就是说，如果不是生活在同样的时间里，那根本就无法开展教育。

大学教育的根本是不但要教师和学生共享时间和空间，还要共享学术问题。为此在线授课也应该是同时、双向型的。大学的课堂授课不同于“YouTube”“MOOC”和校外培训机构的视频课程。因为授课教授会点名让上课时注意力不集中的学生回答，学生在上课时总是带着“不知道什么时候被点名”的紧张感而学习。为此，真正教学至少要共享时间，所以至少是在线直播课堂才可以称得上“教学”。共享时间和空间及学术问题是大学数字化转型成功模式的要素，如果在虚拟空间里如基于虚拟现实技术、元宇宙技术所开发的环境，又适应了个性化需求的授课，并且是精心制作适合点播的教学内容，再让最擅长授课的人来教，配置多数的助教来帮助学生。只有满足了这些条件的未来型在线教学才是教育数字化转型成功模式。在这种情况下，听课人数众多，还能够收集到教育大数据，这是一举双得的事情。总之，具备了教学要素的在线授课，消除了空间和时间的障碍，可以称其为重构的教学，是一种成功的教育数字化转型模式；而在线下课堂中，增加学习分析技术和人工智能技术，随时分析数据并向教师提供分析结果的可视化数据，基于这些证据所开展的教学才可以称其为重构的教学，这也是教育数字化转型的成功模式。

因此，教育数字化转型成功的教育应该是“数据驱动型的教育”或“证据型的教育”，统称为“循证的教育”。所谓循证的教育是指：“通过分析教育数据获得证据，通过教师共享证据，来改善教育”。虽然与数据驱动型有细微差别，但目标方向相同。然而，目前的教育是基于经验的，而不是基于证据的。如果不是基于证据，即使是引入数字化技术，只不过是将教学转移到电脑上而已。相反，大数据技术和人工智能技术的教育应用，其结果将发现潜在的有价值的教育教学模式，产生数字化洞察力，它将彻底改变传统教育。

四、实施数字技术支持的教学改革的基础

学生独自一个人对着电脑，利用技术高度发达的自适应学习系统或智能导学系统学习，这种情况并不能称为教育数字化转型成功的模式。因为采用适应性学习技术、开展个别化学习方法，在解决“因材施教”这个问题时，随之而来的出现了一个社会性问题——教育公平问题。

适应性学习技术，将学生置于独立的个别化学习状态，系统根据上述操作日志、计算过程、回答等数据，提供与学生能力水平相适应问题，帮助学生越过障碍完成学习任务，这种策略背后的基本逻辑是：系统判断学习者能力水平，向低水平的学习者提供较低水平的内容，向高水平学习者提供较高水平的内容开展学习。

由于是独立学习，大家分别在各自水平内学习与之相适应学习内容，与不同水平学习内容之间没有交互，并且与不同水平同学间也没有交涉；在此过程中，失去了较低水平学生挑战较高水平内容学习的同时，也失去了较高水平学生帮助较低学习水平学生完成问题解决过程的机会，高水平学生也就失去了教授同伴的机会，与精致化加工失之交臂，较高水平学生失去了借此提高自己机会。从三类不同水平学生间学习来看，该学习过程缺失了相互学习、相互借鉴的互惠学习机会，达不到相互助长之目的。

所谓的精致化加工理论是指，与伙伴的语言沟通能促进个人内在的主动信息加工，以利于知识连结形成适当的知识网络，伙伴间的相互提醒，也能使个人辨识使用某一知识的适当情境脈络，使所储存的知识具有使用的价值。上述方法也称为“主动学习”，能保存住90%的学习内容[8]。众多的学习科学理论阐释了：与单独一个人学习相比，大家一起学会学到更多。如社会心理学的“社会促进现象”，维果茨基的“文化中介”“社会动机”理论，我国古代学者的“独学而无友，则孤陋而寡闻”（《礼记·学记》）等，特别是在以“竞争为特征”的我国学校文化背景下，大家在一起学习的效率会更高。因此，开发基于“群体智能技术”的自适应学习系统，可能是未来解决这一问题的方向。

五、教育数字化转型促进高中物理纠错教学目标的实现

那么利用数字技术开展教育数字化转型的教学如何开展？其效果为何？以下笔者将以物理纠错教学实证研究为例，阐释数字技术支持的教学改革，这一改革的目标是让每一名学生都能够达成学习的目标。

（一）研究的背景与问题

我国基础教育的教与学目标是每一位学生都达成学业目标、每一堂课都实现教学目标。与言简意赅的陈述目标相比，实现这一目标并不容易。因为，与国外分层教育、均一编组开展教学相对照的是，我国基础教育实际情况是依据教育公平原则而均衡编班，也就是“好中弱”在一个班级共同学习。在人数众多的整班教学条件和照顾到个体差异情况下，按照“因材施教”和“有教无类”原则实施教学，需要设计“绩优生”“临界生（中等生）”及“薄弱生”都达成教学目标的教学方法。

传统的整班教学在某些情况下也可以使一些临界和薄弱学生达成教学目标，就是开展教师纠错教学，但纠错教学却很难满足绩优生的学习。为此，本研究中，笔者改革传统教师纠错教学法，增加“同伴教学”环节，绩优生通过合作学习在“教薄弱生”过程中提高自己使自己达成目标。因此，针对每位学生设置能够达成一定理解程度的基础目标，即教材目标，针对薄弱生设置能够解决疑惑的纠错目标，针对绩优生设置能够运用知识挑战发展性问题的提高目标，在教学中，教师对基础目标开展全班的集中讲授，对纠错目标和提高目标则组织小组合作学习，实施同伴教学等互惠学习，最后教师面向全班或个人进行查缺补漏式指导，在此过程中，教师既解决了薄弱生的疑惑，同时激发了绩优生的成就感并引导他们挑战更高的学习目标，不仅解决了三类学生应达成的学业目标，也大大降低了教师教学负担，提高了教学效率，重构了传统全班教学流程[9]。

“纠错教学（Error Correction）”是徐晓东及研究室自2000年开始的“概念转变（Conception Change）”研究的继承，以及最近几年发展起来新主题和新领域。近些年，随着人工智能技术再度兴起与大数据技术的发展，自适应学习系统也获得了新生，取得了巨大进展，“学习错误（Learning Errors）”研究又开始受到了研究者的重视，重新回到研究的视野。学习错误研究不仅仅是各种个性化学习系统，如“自适应学习系统”“智能导学系统”等技术的基础，也是教师有效教学的基石。另一方面，这些技术的教学应用，使得教学全过程数据的采集和分析，以及对学习错误进行建模和快速识别成为可能，为教师在教学过程中有效开展纠错带来契机。

但目前，在数字化课堂环境中的纠错教学依然存在问题。教师认为，教授了正确做法，错误的做法自然就会被正确解题方法所取代。根据概念转变研究的结果，错误的方法依旧存在[10]，并在线索充分的情况下，错误规则或迷思概念会被学生重新采用。另外，如上所述，教学中虽然采用了信息技术改革教学，但它并未在纠错教学中发挥其关键的作用。

截至目前，有关纠错教学研究已经从20世纪70年代早期的行为主义范式发展到20世纪80年代的认知主义范式，再到现如今的建构主义范式，发生了三个转变，其对学生错误的认知也发生了明显的变化，错误不再被视为不允许（Permission）出现错误，而是通过促进（Promotion）错误来发展学生的学习和促进知识的发展[11]。然而，在具体教学过程中，基于学生错误特征或错误模式，能够向教师提供实时教学建议的工具还相对较少，大部分工具仅提供学生答案的正确率或错误率[12]。

大数据技术与机器学习算法的发展，可实现即时地获取、分析和预测学习错误，可支持教师快速获得学生错误类型和错误模式，减轻教师的认知和教学负荷，以此帮助教师在学情分析或在教学前做出适应性的调整。

本研究中，所采用的智学系统是一种“借助大数据和人工智能挖掘学生学业数据，分析学生常态化学情，帮助教师设计课堂教学重点，聚焦共性薄弱知识点，有效提升教学效果”的数字技术和工具。简单来讲，它包含网络平台系统和教学与管理展示前端，以及通过无线网络连接的教师与学生Pad终端。

本研究中作为数字技术支持纠错教学其作用体现在两个方面：一是，利用众多学校的学习者使用该平台的数据，可以利用数据挖掘技术对学生错误模式进行分类；二是，对使用平台进行作答的学生答案自动进行统计，及时计算并表示学生答案的分布和比率。

（二）实验研究过程和方法

1.被试

本研究的被试来自广州市某公立高中一年级三个自然班的学生，总共有110人参与，均由本论文第二著者刘老师负责授课。实验开始前，刘教师将每一个班级分为8个小组，小组人数为4至6人。由教师事先按照学生物理学习成绩和能力编排成异质小组，小组设置组长，并要求在讨论问题时按照顺序，由组内薄弱生先发言，中等生做补充。最后由绩优生讲解或总结。

2.实验工具

研究使用的前后测由刘老师统一编写，测试内容是“机械能守恒”的知识点，考察学生对概念的理解、原理运用及公式推导和运算。笔者按照满分为100分的标准对学生前后测成绩进行了处理。

3.实验环境

本研究的实验环境为智慧教室环境，所使用的工具是上述的智学系统，在纠错过程中，教师可以利用教师端Pad向学生推送预设的习题，并及时查看测试的正确率和错误率，以及对应学生的具体答题情况。

4.教学设计

本研究的新授课于2022年5月开展，纠错教学内容是高中一年级物理，采用的教材是粤教版物理必修第二册第四章第七节《生产和生活中的机械能守恒》，教学的核心内容是“机械能守恒的判断方法”，这一判断方法以“做功条件分析法”和“能量轉换分析法”来判断，而在一个物理系统中机械能是否守恒，其“机械能守恒应用的基本思路”可以分别从“守恒观点”“转化观点”及“转移观点”三个基本观点来分析。基于上述教学内容，课上，学生利用机械能守恒应用基本思路来判断、回答教师所设计的三个练习题，这三个练习题答案正误判定分别对应上述三个基本观点，即第一道题答案的判断依据是守恒观点，第二道题答案的判断依据是转化观点，第三道题答案的判断是转移观点。每一道题中一般有1—2个问题，每一个问题有2—4个（如A、B，或A、B、C、D）选项，这些选项中除少部分正确答案外，大部分是错误答案，这些错误答案是根据大数据分析和统计得出的学生代表性错答，或者是教师从历年于各班教学和考试中收集的学生代表性错答，每一个错误答案代表了学生常出现的一类错误，这些错误类型包括了学生的系统性错误（Systematic Errors）。如果按此进行纠错教学，可以转变学生的所有系统性错误，这一教学设计的思想所依据的是上述建构主义倡导的促进错误的教学方法。当然，一些学生可能会有因答题速度慢、来不及提交答案，粗心大意以及选错选项等非系统性错误情况，这些个别错误要靠老师通过提问逐一确认并进行教学纠正。

5.实验计划

（1）准实验设计

本研究采用单一因素的实验组、对照组和控制组三组对比前后测准实验设计。其中8班为对照组（35人）、9班为实验组（42人）、10班为控制组（33人）。实验组（9班）和对照组（8班）在智慧教室采用智学系统，开展基于数字技术支持的纠错教学，控制组（10班）在普通教室采用电子白板和传统的纠错教学方法开展教学。

数字技术支持下实验组“机械能守恒应用”纠错教学的过程如下：第一步，教学开始前首先对学生进行了实验的前测，然后在教师分别采用细致的讲和解的技巧完成教授后，学生开始回答教师所推送的问题；第二步，学生按照老师布置问题进行个人独立思考，然后提交答案；第三步，包括两个环节。一是，教师在自己终端上看到答案统计后，老师不公布小组答案，而是立即布置小组讨论并在组间进行指导。二是，小组讨论过程中，教师迅速对个人提交答案和特异错误类型进行截图，以备第六步纠错环节时使用；第四步，组长带领小组同学开展讨论和同伴教学，讨论中各小组按照教师要求依次发言，如果不需要讲解则直接做小组总结；第五步，小组讨论后，组长提醒各位同学重新提交讨论结果的答案，教师在智慧黑板大屏幕上展示经小组讨论后的个人答案；第六步，同样包括两个环节。首先，教师浏览大屏幕呈现的答题记录，针对学生第二次提交答案中的错误答案，叫起组代表回答解题思路，并一一进行解题和纠错的指导。其次，老师对照着第二、三步中的学生答案截图，将当初独立提交解答时出现错误的同学一一叫起，学生回答错误原因，教师询问是否在小组合作中有所收获，然后再一一指导，直至所有同学的错误都得到纠正。最后，教师才讲解正确答案的解题过程。这样，对“好中弱”都一一进行了指导。下课后，教师对全体学生进行相应知识点的后测。

而对于对照组，在上述教学各环节中缺少了两个环节。一是上述实验组的第二步和第三步的部分内容，即教师推送完练习题后，立即组织学生开展小组讨论解决问题，教师没有要求所有同学提交独立解题答案；二是，缺少了实验组第六步中第二个环节，即没有一一比对独立解题结果和小组讨论后个人解题结果，以及找出仍然出错的同学进行个别化指导。所以对照组的教学步骤是实验组的第一、三（第一环节）、四、五、六（第一环节）的步骤。实际上，实验组和对照组采取的不同教学环节代表着纠错指导过程中的不同策略。

最后，控制组是在常规的传统教学模式下开展的纠错教学，也即教师在学生答题过程中，进行桌间巡视，通过短暂几分钟的观察发现哪些同学出现了错误，再通过猜测和直觉随机选定一些可能具有代表性错误的同学，让其在教室前面黑板上写出答案，并据此开展纠错教学。

（2）自变量和因变量设计

在准实验研究中，自变量是教师所采取教学决策类型和纠错指导策略类型，因变量是学生与本课内容相关的物理测验成绩。决策类型，包括基于数据的决策和基于经验的决策两种类型。在实验组和对照组条件下，教师主要通过智学系统获取学生的答题数据。在控制组条件下，教师通过课堂桌间巡视，随机和凭借直觉或猜测获取学生的答题信息（非数据）。而纠错指导策略是指，教师在纠错过程中所实施的不同步骤，包括基于数据一一核对、对出错所有同学进行指导，以及仅对随机或猜测选中的部分出错同学进行指导。

具体而言，在实验组条件下，教师通过截取所有同学的答案作为依据，在教学环节的第六步时，对第二步初答中出错的同学与第五步再答比较中依旧出错同学依次提问、进行当堂指导，对于初答错误而再答正确的同学询问是否在小组合作中得到同伴的帮助，对于初答和再答均错误的同学询问原因，或让其上讲台在黑板上演示解答过程并予以纠正。对照组条件下，虽然也是在相同的智慧教室环境下，教师没有利用初答和再答之间比较结果对出错同学一一确认，仅在第六步骤随机、通过猜测指名同学起来回答解题思路并予以纠正，指导出现错误的同学。控制组条件下，由于没有所有答题答案的展示结果，教师主要通过猜测、随机选取同学询问答案，有错误者予以纠错，没有错误者让其坐下，并以继续点名的方式进行指导。

（三）数据统计检验与结果

在数据分析方法上，本研究选取配对样本t检验方法和非参数检验方法。t检验主要应用于三个班级与三类学生学科成绩的前后比较。非参数检验主要比较三个班级与三类学生之间的学科成绩比较。由于三个班级的学科成绩不符合正态分布，因此使用Kruskal-Wallis秩检验各班和各类学生学科成绩的秩均值是否存在差异。数据分析结果如下。

1.不同班级内的前后测成绩分析

表1展示了各组内的前后测成绩比较结果。通过对三个班级学生前后测成绩进行配对样本t检验，实验组后测与前测之间存在着显著差异（t=-2.838，p=0.007），对照组和控制组前后差异并不显著（p>0.05）。三个班级的后测成绩一定程度上有所提升。这一结果符合研究者预期。

2.不同班级间的后测成绩比较

对三个班级学生前后测成绩进行非参数检验，结果如表2所示。三个班级的前测成绩之间差异并不显著（p>0.05），三个班级的后测成绩之间存在显著差异（H=11.257，p=0.004）。其中，实验组与对照组存在着统计差异（p=0.003），实验组与控制组和控制组与对照组间的差异不显著（p>0.05）。但从秩均值来看，实验组>对照组>控制组。秩和检验的目的就是为了排序，所以这一结果也符合研究者的预期。

3.各组不同学生类型的前后测成绩比較

将各班三类学生的后测和前测的成绩相减，通过比较前后测成绩差值可以发现，如表3所示，实验组三类学生成绩均有所提升，其中，中等生提升效果相对其他两类学生较为明显，其次为薄弱生。对照组三类学生绩优生体现最为明显，其次为薄弱生，中等生体现不明显。控制组三类学生仅有中等生体现明显。可以看出，实验组条件下，各类学生的学科成绩提升效果为均衡，而对照组和控制组有所区别，前者绩优生获益效果相对明显，后者中等生获益效果相对明显。

（四）讨论

1.作为纠错教学干预的效果

首先，从各组内的前后测成绩比较统计的结果来看，实验组的成绩与对照组和控制组的成绩都存在着统计上的显著差异，这个差异反映的是自变量的效果，表明了本实验的自变量或教学干预起到了主要作用。再从各组间的后测结果比较来看，三个班级的后测成绩之间存在显著差异，并且从秩均值结果来看，实验组>对照组>控制组，这进一步证明自变量或教学干预的有效性。这个自变量就是三个班在教师所采取教学决策类型和纠错指导策略类型上的差异，也就是实验组纠错教学步骤中的第三步的第二环节和第六步的第二环节，即“教师对出现错误的学生回答进行截图，先不向全班公布答案”“教师对照该截图一一叫起出错同学，回答错误原因，并询问是否在小组合作中有所收获，然后一一指导”所起到的作用。

我们看到这两个步骤是相互关联的，这一联系反映的是实验设计者的设计意图，彰显出了数字技术的功用。即，利用小组合作学习在同伴教学、互惠学习之后，同学们虽然纠正了一些错误，但不一定能够纠正所有错误，从最后班级数据看板上显示出，虽然大部分组的答案比较集中于正确答案，但还是有少数组出现了错误答案，这表现出学生存在不同错误模式的证据。

本研究在智慧教室环境设置了两个实验组，就是为了细致地比较虽然在相同智慧教学条件下，决策和指导策略不同，会造成整班教学情况下产生不同的学习效果。借此强调的一点是，不仅智慧教学环境对学习效果具有影响，教师的决策和指导策略更加具有影响。有了智慧教学环境和学习条件不一定就能提高教学效果，还需要教学决策和指导策略在此发挥作用，“仅仅引入新技术永远是不够的，只有先进的技术与新的运用方法相结合时才能产生巨大的作用”[13]。相反，采用了先进的技术，而教学方法依旧如新瓶装旧酒，教学效果和学习绩效就不会有所改变。

另外，是否所有同学错误都得到了纠正、并接纳了同伴的意见而转变了错误？只凭借小组讨论后再次作答的结果，还不能充分反映出个人上述实际情况，需要教师对初答出错同学的理解和转变情况予以确认，也就是实验组的第六步，“教师利用事前的截图与再次提交的结果比较、一一进行提问、确认出错同学的思路，并回答是否接纳了同伴的意见、转变了错误”。教师之所以能够如此操作，能够完成这一步的指导，完全是因为数字技术能够展示所有学生的个人解答结果，并留有记录使然，才能够实践个别化纠错，完成“完全转变式教学”。可以说，没有数字技术“完全展示所有结果”是不可能完成这一环节指导或教学的，它弥补了传统纠错教学所缺失的部分，做到了传统纠错教学无法做到的环节，这一功能和教师的“完全转变式教学”技术，是传统纠错教学是无法实施的。这就是数字技术和教学技术提高教学效果、实现完全掌握教学以及促进教学目标实现功能所在。

最后，从对表3结果来看，实验组三类学生在实验中的学习效果都有不同程度的提高，但临界生（中等学生）和薄弱生提高幅度较大，这表明这种基于“数据决策”和“一一核实、全部指导”及教学步骤嵌套式的干预比较适合中等生和薄弱生，也许是因为同伴教学时间不够充分，或者是留给绩优生指导同伴的机会不多的缘故，绩优生从中获得收益没有对照组中绩优生获得收益多。从对照组的教学步骤上看，教师向学生推送问题后就布置学生答题，之后便开展小组合作学习，这样省略了让学生先独立思考、并完全解答、再提交答案这一步，因此为后续讨论环节节省了大量时间，绩优生就有了更多时间在小组讨论中指导另两类同学。这一解释是一种推论，还需要结合录像统计小组讨论话语分析和通过学生的事后访谈来进行推论和证实，这是今后的课题。最后，在控制组中只有中等学生成绩有所提高，这再一次验证了传统教学中的正态分布理论。

2.传统纠错教学法的问题和付诸数字化过程的解决策略

传统的纠错教学大致过程是，教师“出一道题”然后桌间巡视，利用学生作答时的有限时间尽量多地观察不同学生解题过程，发现持有各种不同类型错误的同学，让学生上台去板书展示答案。这种传统纠错教学流程中，老师利用随机观察，凭经验猜测某个学生是否具有代表性的错误并展示错误，再让有相同思路和结果的同学举手，教师加以确认，这实际上是由“人工”聚类将学生划定一个错误群（Cluster），是一种低效的做法。第一，如果观察不准确，或选择的学生不具有代表性，就失去了识别某类特定错误的机会；第二，由于时间紧、观察不全面，教师难以发现所有具代表性的错误特征“标签”，极有可能忽略了一些重要的错误类型，这就导致应该纠正的错误没有被发现，不能对所有错误进行纠正，因此一些学生就不一定达成学习目标。

教育数字化转型模式下，教师事先利用平台的大数据分析结果知识，划分学生的常见错误类型，再针对类型进行指导就能最大程度解决所有问题。

我们看到新旧纠错教学流程截然不同。旧教学流程需要以一个学生为“标签”以人工方式靠猜测来归纳错误类型，显然，仅凭教师一己之力短时间内找到所有标签化的错误群是很困难事情，所以整个教学流程显然不够精准。而新流程借助系统自动对学生答题结果判别和统计，精准地识别错误群，进一步点名没有落入错误群的学生进行个别化再指导，最终达成人人达标。数字技术改变了原有流程，为原有课堂教学创造了新的纠错教学模式。这是数字化转型的典型案例。

六、未来研究问题

作为未来的研究，随着更加复杂算法的运用，可以实现对自由回答结果（非結构化领域的数据）进行识别、聚类、推断，并可视化学生不同问题解决过程，这无疑是对教学决策提供了更加完善、精准的辅助关键数据或信息，这些条件构成了更为细致的精准教学基础，也更加符合当前对教育教学评价的改革要求，是未来研究与实践的重点突破方向。

未来我们还应该关注教育数字化转型如何促进我国基础教育目的的实现。培养学生的创造性是教育终极目的，数字技术教育应用不仅创造了教学新模式，也要为学生的创造性提供发展的土壤。这就要求软件系统能够进行复杂算法运用，对非结构化数据进行整理并挖掘，自动化分类和分析学生自由回答问题，增进学生的创意解题思路，培养其创造性，这样，就能向着实现我国基础教育的目的迈出坚实的一大步。

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作者簡介：

徐晓东：教授，博士，博士生导师，研究方向为教育技术和学习科学。

刘宇虹：中学一级教师，研究方向为高中物理教学。

吴剑南：在读博士，研究方向为教育技术和技术支持的教与学。

An Empirical Study of Educational Digital Transformation to Promote the Achievement of Error Correction Teaching Goals in Senior Physics

Xu Xiaodong1， Liu Yuhong2， Wu Jiannan1

（1.School of Information Technology in Education， South China Normal University， Guangzhou 510631， Guangdong； 2.Zheng Zhongjun High School in Zengcheng District， Guangzhou 510631， Guangdong）

Abstract： Digital transformation of education is by far the most powerful paradigm and effective way to drive innovation in teaching and learning. In traditional whole-class teaching， teachers randomly select students with representative errors based on their experience and guesses to correct errors， which is inefficient due to the inability to accurately select the target students. However， digital technology can fully display the results of all students answers， which provides the necessary conditions for accurate error correction. At the same time， the combination of digital technology and the teachers teaching design can also reduce the number of errors and improve the efficiency of error correction by clustering similar errors of all students. Based on this， the application of digital technology in teaching can achieve precise teaching and reshape the traditional error correction teaching. Through the practical application and empirical study of digital transformation in error correction teaching， this paper shows the theory of digital transformation in education and its practical orientation of “teaching applications of digital technology”， which highlights the unique value of digital transformation in education for teaching and learning innovation and provides a model for researchers to carry out research and teachers to practice digital transformation in education.

Keywords： digital transformation in education； digital technology； error correction； whole-class teaching； empirical study

责任编辑：宋灵青