1 研究背景

阐述了在教育现代化政策背景下，国际中文教育课堂教学评估面临诸多问题，如评价客观性不足、成本高、受时空限制、影响教学状态、信息滞后等。为解决这些问题，研究团队研发了基于人工智能的课堂教学行为识别与分析系统，旨在通过该系统自动采集和分析国际中文教学视频中的课堂教学行为数据，建立线下课堂教学基础模型，以推动国际中文教育的标准化和规范化发展。

2 研究理论与工具介绍

介绍了基于弗兰德斯互动分析法的课堂教学行为分析理论基础，包括言语互动行为的考察重点、以3秒为单位的课堂片段编码记录方法以及统计处理的应用。详细阐述了传统弗兰德斯互动分析法的七个模块，如迁移矩阵分析、课堂结构分析、教师倾向分析等，并说明了各模块的具体分析内容和作用。同时，提到在该分析法基础上开发的41项分析内容，以及通过分析线下中文教学视频构建基础模型的研究目的。

3 教学基础模型构建过程与方法

详细阐述了国际中文教育线下课堂教学基础模型的构建过程与方法。首先，选取了具有代表性的线下中文课堂教学视频作为样本，这些样本来自不同国家和教学对象，涵盖多种课型。接着，采用弗兰德斯互动分析法的编码系统对教学行为进行识别和编码，并根据中文课堂特点进行了调整和补充。然后，采集大量真实国际中文课例数据，通过人工标注和深度学习训练得到课堂教学行为识别的预测模型，其准确率较高。最后，基于课堂教学行为的识别结果，构建起国际中文教育线下课堂教学基础模型。

4 教学基础模型构建

本章节聚焦于构建国际中文教育线下课堂教学基础模型，借助教育测量学中的常模概念，参照弗兰德斯互动分析系统（FIAS）常模构建程序，对线下中文课堂教学行为进行量化分析。研究涉及七大模块41个项目，涵盖均值、标准差以及频次最大值等数据特征。

在迁移矩阵分析中，线下中文课堂的稳态格数据显示教师持续讲授行为平均168.16次，学生持续表达行为平均25.77次。积极整合格均值26.08，占比3.48%，低于应占比例，表明教师鼓励学生见解的行为不突出；缺陷格均值23.9，占比3.2%，低于应占比例，说明教师较少直接控制课堂或训斥学生。

课堂结构分析显示，线下中文课堂教师行为比率均值63.29%，高于线上课堂但低于FIAS常模；学生行为比率均值13.69%，低于线上课堂和FIAS常模；无效行为比率均值22.85%，高于线上课堂和FIAS常模。教师提问比率均值16.75%，低于线上课堂和FIAS常模；教师行为—学生驱动比率均值56.86%，高于线上课堂和FIAS常模；学生行为—学生主动比率均值38.01%，高于FIAS常模。新提出的指标中，教师鼓励度均值3.69%，教师采纳意见度均值1.73%，教师讲授比率均值33.75%，教师批评比率均值0.05%，教师指令比率均值5.87%，学生回答比率均值8.84%，领读/跟读比率均值4.85%。

教师倾向分析中，间接影响与直接影响比率均值14.64%，表明教师更倾向于直接控制教学活动和学生；积极影响与消极影响比率均值172.44%，说明教师有积极强化倾向，但标准差大，教师间差异显著。

课堂情感气氛分析显示，积极整合格比率均值3.48%，低于应占比例；缺陷格比率均值3.2%，略低于应占比例；内容十字区比率均值38.94%，高于应占比例。新指标中，积极反馈度均值6.23%，递进正向情绪比率均值1.75%，消极反馈度均值5.92%，递进消极情绪比率均值0。

课堂行为互动模式分析中，“问与答”模式中序对（4,4）出现频次最高，达9032次，表明教师连续提问模式常见；“创造性询答”模式中，（9,9）模式出现51次，（3,3）模式出现44次，（8,9）模式出现14次，其他模式出现次数少或未出现。新指标中，提问成功率均值29.77%，提问凝练度均值44.07%，回答反馈度均值2.6%，回答持续度均值34.82%，指令反馈度均值3.65%，指令简洁度均值49.54%，空场干预度均值38.27%，空场持续度均值61.73%，批评持续度均值35.97%，批评反馈度均值7.02%，追问行为比率均值9.05%。

课堂行为图表分析通过动态特征曲线呈现教师和学生行为的动态变化，教师行为比率超过50%的次数均值为115.05次，学生行为比率超过50%的次数均值为21次。教师行为比率超过50%的时长占整堂课总时长的64.22%，学生行为比率超过50%的时长占14.53%。

课堂重要特征分析中，教师用语凝练程度均值39.18%，高于应占比例，语速均值209.05字/分钟，较慢。常用语气词中，“啊”“嗯”“呃”“呀”出现频率最高。

不同课型在教学行为上存在差异，如综合课中教师讲授和学生跟读行为突出，而口语课中学生主动表达行为更频繁。

5 结论与启示

总结了线下中文课堂的教学行为特征，指出教师行为比率高、学生行为比率低，教师提问比率低且用语需优化，领读跟读在综合课突出，口语课互动频繁。课堂在情感交流上有优势，但师生互动效率和学生参与度需提升。提出了未来教学改进方向，强调平衡师生关系、利用技术提升效率。同时，提出了未来研究方向，包括细化教学行为变量分类和计算方法，探索模型在不同教学场景中的应用。