当今“互联网+”环境下, 计算机软硬件技术, 特别是人工智能、大数据、区块链等技术发展迅猛, 教育信息化快速步入2.0新时代, 高校师生不仅要增强信息技术应用能力, 更要提升信息素养, 让信息化理念、认识、思维方式和行动方法“内化于心, 外化于行”[1]。

教育信息化2.0时代, “数据”的基础性和重要性日益突显, 数据建设、数据思维、数据挖掘成为高校教师教学、科研、管理和自身发展必须掌握的基本信息素养的重要内容。利用语料库语言学方法, 通过课堂教学语料库建设、语料切分标注和数据挖掘, 对课堂教学音视频流进行反思, 已成为信息时代高校教师教学、科研和自身发展的重要方法。如何以课堂教学音视频流为原始语料, 进行课堂教学多模态语料库建设, 也成为一项十分紧迫的任务。

本文主要探讨“教师自身发展”专门用途外语课堂教学多模态语料库(Multimodal Corpus of Classroom Teaching, 简称MCCT)的创建, 聚焦语料库创建过程中的技术参数, 包括建库目的、原始语料采集、样本选取、语料元信息、语料预处理、语料切分与标注规范、具体标注顺序, 并简述深加工后语料库特点及其应用开发, 旨在为高校教师利用多模态语料库方法进行教学、科研和自身发展提供理念思路、技术参考和典型样例。

教学音视频流相关研究表明, 教学音视频流分析能够促进教师教学反思, 利用教学音视频流进行教学反思已成为教师改进教学的有效反馈策略, 推动了教学改革和教师发展研究[2-5]。随着音视频流在教师教育和职业发展中应用研究的指数增长[6], 发现音视频流标注(video annotation)方法对教师进行复杂自身教学视频流分析和反思具有巨大指导作用[5, 7-8]; 但教师专业见解的提升, 需建构和分享基于音视频流证据的良好教学方法和实践的论点, 而这些论点可以通过音视频流分析工具, 如Studio Code, ELAN等来获得[7, 9]。可见, 利用教学音视频流分析进行课堂教学反思, 促进教师教育和职业发展的应用实践和理论研究, 急需多模态语料库语言学研究方法的指导。

本文中多模态语料库是指包含文字、静态图像、动态图像(如视频流)和音频流多种模态数据的多媒体资源库[10]。多模态语料库语言学研究方法, 就是根据研究目的, 利用一定的工具, 通过多模态语料库建设、切分与标注等加工, 进行相关语料数据挖掘和分析统计, 就相关问题进行实证研究, 或者提出理论假设和理论建构的方法。

在学习科学领域, 关于视频研究的理论架构逐渐成熟[11-13]。随着音视频流语料相关研究的迅速发展, 多模态语料库语言学研究方法在话语分析、教学研一体化发展等研究中的价值日益彰显[11, 14-17]。

在教师课堂教学反思方面, 目前教学音视频流个案分析[18-19]、教学竞赛案例分析[20]、教师自我发展策略研究[21]、通过多模态语料库研究路径将课堂教学科研化的方法论研究[22]等不断发展, 但是通过实际构建具有一定规模的课堂教学多模态语料库, 并对课堂教学音视频流语料进行切分、标注和数据挖掘的研究尚不多见。

利用多模态语料库语言学方法, 通过多模态语料库建设、加工和数据挖掘, 基于坚实论据构建良好教学实践的论点[9], 已成为利用教学反思进行课堂教学和教师自身发展研究领域一项十分迫切的任务。

多模态语料库的建设与研究, 在最近十几年, 随着数字视频技术的普及逐步增加[23]。

多模态语料库, 依据一定的研究目的, 按一定的标准收集, 以计算机为基础, 含有文字、图像(静态或动态)和音频流多媒体资源, 且多模态语料库的音视频材料应同时伴有相关转写和标注信息[24]。

像单模态语料库一样, 多模态语料库按用途也分成:为一般用途而建的通用语料库(general cor-pus), 如1991年建立的第一个含音频的BNC(British National Corpus, 英国国家语料库)的口语语料库; 为特殊用途而建的专门用途语料库(specialized cor-pus), 如辛普森(R.C.Simpson)等人在1997至2002年间所建的总时长达200小时的密歇根学术英语口语语料库(Michigan Corpus of Academic Spoken English, 简称MICASE) [25]。

随着多模态理论研究的日渐成熟, 多模态语料库建设成为多模态实证分析的必经之路[26-27], 而课堂教学研究与教材分析越来越成为热门话题[27]。国外的多模态语料库有“新加坡教育专用语料库”[28]“美国学术英语和职业英语专用语料库课堂互动多模态语料库”[29], 国内有“现场即席话语语料库”[30]“英语教育教学语料库”[31-32]“理工科大学生英语口语多模态语料库”[33]“多模态即席话语语料库”[34]“多模态口译语料库”[35]“当代英语教材专用语料库”[36]等等。

但经过深度加工并具一定规模的“教师自身发展”专用外语课堂教学多模态语料库尚不多见[23, 37-38]。

本文所建课堂教学多模态语料库MCCT为“教师自身发展”专门用途多模态语料库, 原始语料为研究生公共英语选修课程《商务英语》课堂教学音视频流, 共64.5小时, MCCT语料有效时间共16.48小时, 深加工语料时间为10.9小时。MCCT深加工语料为三轮三类课堂教学音视频流, 其中的“三轮”是指同一课程中同一教育目标类型的三轮次不同课堂教学录像, “三类”是指与课程教学内容相关的三种课堂教育目标类型, 包括陈述性知识类、程序性技能类和问题解决类。

MCCT语料库的标注体系(annotation scheme), 涵盖课堂教学设计、组织、实施和效果评估等不同视角的12个分析维度, 称为12个母标注层(annotation tier), 具体有:文字转写、教育目标类型、教学任务分析、课堂组织架构、课堂教学事件、课堂活动类型、课堂师生互动模式、课堂师生话语、PPT支撑的媒体、课堂教学用语类型、衔接与转换和学生注意力分析。每一个标注层都有各自的标签集(tag set), 包括标签的工作定义和标注样例。根据研究需要有的母标注层又包括相应的次级标注层。因本文篇幅所限, 有关MCCT语料库的含12个维度的标注体系, 包括其构建的理论基础、具体标签的设定、对前人研究的继承和自身的创新等, 将撰文另叙[39]。

基于12个维度切分与标注深度加工后的MCCT语料统计数据, 可用于课堂教学研究和在职教师教学研一体化自身发展研究, 此类“教师自身发展”专门用途外语课堂教学多模态语料库在国内外尚不多见。

本文所建语料库虽为多模态语料库, 但其建设基本过程与单模态语料库的大致相同, 首先要进行总体规划和准备, 包括建库目的、语料库规模、语料选取来源及采样原则、语料加工程度、语料采集及加工所用软硬件配备和建库所需人员及资金等。之后着手语料库的实际建设, 具体过程包括语料获取及处理、语料库标注体系的制定、语料库的深度加工(即切分与标注)。

本文所建外语课堂教学多模态语料库MCCT为“教师自身发展”专门用途多模态语料库, 建库时遵循一般语料库的建库原则, 同时也遵循多模态语料库的建库原则。一般来说, 语料库建库时, 都应遵循以下五大原则[40-41]:1)目的原则, 即计划用所建语料库来研究什么问题[42]; 2)代表性原则, 即指语料样本在多大程度上包括了所研究对象总体变异的全部范围, 且所包括的变异性范围包括语言学特征和非语言学特征(即情景特征)两个方面[43-44]; 3)数据采集原则, 就是自然性(naturalness或spontaneity)原则, 即收集语料时要尽量选择自然发生的语料, 保持其原来的自然状态[23]; 4)原始数据编码原则, 即标准化:不论是文本、音频、视频数据, 还是语料库的元数据(metadata), 其编码格式都要做到标准化, 即讲求通用性、可共享性, 这是不同语料库数据整合共享的基础; 5)切分与标注原则, 即讲求效度、信度和一致性:建库目的决定语料切分与标注方案, 但任何标注体系的制定和方案的实施, 都要保证标注体系自身效度(validity)以及应用过程中标注的信度(reliability)和一致性(consistency), 还要遵循里奇(G.Leech)提出的语料库标注的基本准则[45]。

本文所建课堂教学多模态语料库MCCT的标注体系有12个分析维度, 该标注体系经过了专家效度验证、试标注信度验证、试标注的专家标注信息反馈和标注者内部一致性验证, 验证结果良好。因本文篇幅所限, MCCT标注体系的具体信度、效度和一致性验证, 也将撰文另叙。

本文所建课堂教学多模态语料库MCCT为“教师自身发展”专门用途多模态语料库, 其总体设计、原始语料的采集、深加工语料的取样策略、语料库规模、语料库标注体系的制定等都根据教师自身发展这一研究目的而定, 主要探讨“如何利用课堂教学音视频流进行教师自身发展研究”这一核心问题, 包含两个子问题, 即对课堂教学音视频流如何处理和如何利用这些语料进行教师自身发展研究。

MCCT原始语料的采集来自同济大学外国语学院汇文楼418多媒体-多模态实验室, 实验教师就是笔者。笔者利用这个实验教室, 对自己的课堂教学, 即非英语专业硕士研究生的《商务英语》选修课程, 进行跟踪录音录像, 历时三年。

实验教室采录的内容同时包括三套音视频流:1)教师的课堂教学实时行为(音视频流文件名均为Teacher); 2)学生课堂学习的实时行为(音视频流文件名均为Student); 3)PPT的演示活动(音视频流文件名均为VGA)。采录语料的摄像头三年一直固定在实验教室的墙壁上。

录制这三套音视频流时, 设备会同时将其自动放在同一个文件夹内, 文件夹可以根据需要命名, 可以包括录制时间及地点、课程名称、教师姓名、性别及职称等语料元信息。

现已录制三轮《商务英语》选修课程的教学录像, 每轮17周, 每周2学时, 每学时为45分钟, 每学期的最后1或2周安排的是课堂考试, 有时因放假和设备原因无录像。实际教学录像情况具体为:第一轮为31学时, 有35段教学录像; 第二轮为25学时, 有25段教学录像; 第三轮为30学时, 有34段教学录像。三年共跟踪课堂教学86学时, 录制教学录像94个时段(有时一个学时可能录制成2个时段; 每个时段的录像均包括教师行为、学生行为和PPT演示3个音视频流), 共64.5小时。

笔者对每学期的教学录像都按时间顺序进行了编号:第一轮为2010年春季学期, 编号为2010S_01~35;第二轮为2011年秋季学期, 编号为2011A_01~25;第三轮为2012年秋季学期, 编号为2012A_01~34。

这是本文所建课堂教学多模态语料库MCCT的原始资料来源。

MCCT建库目的是进行教师自身发展研究, 所选语料应足能代表这一现象。为保障语料的代表性, 采取了分层分类抽样方法进行语料选取。

首先利用多模态标注工具ELAN软件对每个时段的教学录像进行课堂教学的教育目标类型标注。

根据教育目标分类学, 特别是信息加工心理学的知识分类[51]和加涅认知领域的学习结果分类[52], 将与课程教学内容相关的课堂教育目标分为三大类型, 即陈述性知识类(Declarative Knowledge, 简称DK)、程序性技能类(Procedural Skill, 简称PCS)和问题解决类(Problem Solving, 简称PBS); 将与每种课堂教学内容均相关的, 学期开始时的课程介绍、期中考试、学期结束时的期末考试等归为通用类(Commons)。课堂教学的教育目标类型(Teaching Objective Type, 简称TOT)的标注体系, 或称标签集, 详见表 1所示。

具体做法是, 先将每个时段课堂录像文件夹里的教师课堂行为(Teacher)录像的音频流, 利用Ulead Video Studio软件, 或其他能从音视频流提取音频流的软件, 将音频流提取出来(每个文件夹里的3个音视频流是同步录制的, 所以录制的音频是一样的内容), 以WAV格式存放在这个时段的文件夹中; 然后利用ELAN软件将这一文件夹中的教师行为录像、学生行为录像、PPT演示活动录像和课堂的音频流WAV文件, 导入新建的EAF标注文件, 进行同步, 建立这个时段的EAF标注文件; 之后就可以用ELAN进行切分与标注, ELAN标注界面如图 1所示。

利用ELAN工具对三个学期的教学录像进行课堂教学教育目标类型(TOT)的初步切分与标注, 从标注结果中整理出MCCT多模态语料库样本的选取框, 即三轮课堂教学教育目标类型标注结果。

随后, 本文采纳分类抽样方法, 从MCCT样本选取框中, 选取具代表性的需进一步深入加工的语料。

语料选取的具体方法是从三轮教学录像中选取陈述性知识类(DK)、程序性技能类(PCS)和问题解决类(PBS)三类课堂各一个话题的完整教学片段, 要求该话题的教学内容和教学录像均完整, 且每类课堂教育目标类型在三学期中一致, 这样每类课堂教育目标类型都有两轮提升。并且对教育目标类型的标注进行了精细化处理和完善, 如将紧随陈述性知识类、程序性技能类和问题解决类三类课堂教育目标之后的作业布置、休息宣布、下课宣布教学时段归属于该部分教学, 不再作为Commons归属处理, 这样完善了课堂教育目标类型的标签处理。

所选出的语料包括:1)陈述性知识类, 话题为“定价策略”(Pricing strategies), 三轮教学录像中共有4个教学片段; 2)程序性技能类, 话题为“如何做有效口头演讲”(How to make an effective oral presentation), 三轮教学录像中共有7个教学片段; 3)问题解决类, 话题为“如何做案例分析”(How to do case study), 三轮教学录像中共有10个教学片段。上述所选21个教学片段的语料编号详见下页表 2所示, 教学视频持续总时间为16.48小时(989分钟), 占总原始语料的25.55%。

本研究对这些语料中的陈述性知识类、程序性技能类和问题解决类三种教育目标类型的课堂教学音视频流进行深入加工, 以探讨其在教师自身发展中的应用。

笔者对所选21个教学片段的音视频流文件夹里的EAF标注文件进行了重新统一命名, 命名规则是:课堂教育目标类型_学年学期_标注文件编号.eaf, 如DK_2010S_01代表陈述性知识类课堂教学类型的2010年春季学期的第1号标注文件。

21个教学时段的音视频流的所有EAF标注文件清单如表 2所示, 其中的PBS_2010S_03标注文件有两个(因录像操作原因):一个是PBS_2010S_03(1).eaf, 另一个是PBS_2010S_03(2).eaf。

经过对三年课堂教学录像的分层分类抽样, 选出21个课堂教学片段, 共计16.48小时, 成为本文所建的课堂教学多模态语料库(MCCT)。其中第一轮课堂教学视频持续时间为3:45:28.788, 占该语料库的22.75%;第二轮为5:51:01.664, 占35.49%;第三轮为6:52:35.153, 占41.76%。

在上述16.48小时的MCCT语料库中, 本研究对陈述性知识类(定价策略), 程序性技能类(如何做口头演讲)和问题解决类(如何做案例分析)三类教学内容的课堂教学时段进行深入加工, 即12个标注维度的同步切分与标注, 得到MCCT的深度加工部分, 根据表 2计算得知, MCCT进行深层切分与标注的语料总时间为10.9小时(654分钟), 这是MCCT语料库内容的核心。语料中的其余335分钟, 为正式上课前或正式下课后的视频, 不在本文研究范围。

MCCT多模态语料库整体建设过程如图 2所示。

从表 2可以计算出MCCT语料库深度加工部分的三轮教学语料中的每一轮语料的总时间, 第一轮深度加工语料总时长为1:51:34.743(约111分钟), 第二轮为3:47:41.140(约227分钟), 第三轮为5:15:57.604(约316分钟)。MCCT多模态语料库深加工部分中三轮语料所占时间比如图 3所示。

同样, 从表 2可以计算出MCCT语料库深度加工部分的三类课堂教学目标中每一类的教学视频总时间, 其中陈述性知识类课堂教学共持续时间为1:08:16.502(约68分种), 程序性技能类课堂教学为3:58:33.936(约238分钟), 问题解决类为5:48:31.049(约348分钟)。MCCT多模态语料库中深加工部分的三类教育目标课堂教学时间比如下图 4所示。

MCCT的深度加工, 就是对MCCT的三轮教学中陈述性知识类(话题为“定价策略”)、程序性技能类(话题为“如何做口头演讲”)、问题解决类(话题为“如何做问题案例分析”)三种教育目标类型的课堂教学视频流的12个维度的切分与标注。本节主要介绍文字转写具体做法、切分与标注的具体规范、内容和顺序。

本文MCCT多模态语料库的核心内容, 是由三轮完整的三类课堂教学内容, 即陈述性知识类(“定价策略”)、程序性技能类(“如何做口头演讲”)和问题解决类(“如何做问题案例分析”)构成的, 总时长为654分钟的教学音视频流。本研究将对这一部分语料进行切分与标注深度加工, 以探讨教师自身发展问题。

对MCCT语料库进行深度加工(即切分与标注)的第一步是进行音频流的文字转写。

文字转写包括课堂教师话语和学生话语的文字转写。教师话语标注在一个标注层(T_Talk_Behavior); 学生话语又按学生所在小组(老师一般会把班级分成6个学习小组)和讲话发生的先后顺序进行编号, 每位学生的课堂话语标在同一个标注层内, 有几个学生发言, 就建几个标注层, 如G1La_Talk_Behavior, G2Lb_Talk_Behavior, G4Ld_Talk_Behavior等。所以每个教学片段的文字转写部分的总标注层数, 从一到十几层不同。

本研究中的文字转写是指课堂上教师和学生话语中的文字和数字部分的转写, 不包含语调、音高、重音等信息, 大小写和标点符号为标注者根据自己理解所添加。师生话语的文字转写, 按语料的音频流内容忠实转写, 发音和用词错误均不做修改, 话语前添加讲话者的身份编码和冒号, 冒号后空一个英文字符, 句子开头单词首字母大写, 如G2lb:So, that’s all.

师生话语文字转写与相应的音频和视频流在时间上做同步处理, 是分析师生课堂言语行为的重要依据之一。

教育目标类型标注和文字转写后, 其他各标注维度的具体切分与标注, 依据MCCT多模态语料库制定的标注体系中各标注层的具体标签集进行, 若有任何变化、歧义、不确定和修订的地方, 都要立即做好文字记录, 以备后查。

具体标注时的切分单位(unit of segmentation), 不受师生话语长短的限制, 而是根据某个词或词组、某一句话、几句话或一段话的实际功能和在教学过程中的作用来切分。每一标注层内, 用不同的标签来标注和解释这一切分段(segment)的教学功能和作用。

如:PBS_2012A_04语料中, 教师话语中的前两句话为:

T:OK.Let’s continue.

T:Let’s come to the analysis, come to the an-alysis of the problem.

这两句话, 根据其不同功能, 在不同标注层的具体切分与标注有所不同, 如:1)在课堂组织架构(Lesson Organization)标注层中, 这两句话为一个切分段, 标注具体标签为Introducing(导入); 2)在课堂教学事件(Lesson Instructional Event)标注层中, 第一句话为一个切分段, 标注的具体标签为Gain Attention(获取注意), 第二句话和后面的相关内容一起被切分与标注。同样, 该例在课堂活动类型、课堂师生互动模式等其他标注层中, 都有相应不同的处理。

本研究所建MCCT语料库研究的核心问题是“如何利用课堂教学音视频流进行教师自身发展”, 所以语料切分与标注的重点是教师“教行为”的组织和实施的言语及其教学行为功能的分析。

本研究中的课堂师生话语(Classroom Talk)分析维度又包括教师话语(Teacher Talk)和学生话语(Learner Talk); 教师课堂话语包括教师课堂管理话语、教师教学话语和教师人际交往话语。其中教师教学话语标注层又包括组织、讲解、引发、回应与反馈四种教学行为类(Pedagogical Act Type, 简称PAT)的次级标注层。

上述PBS_2012A_04语料中的例子, 在教师教学话语中的组织教学行为类标注层(PAT_Structuring)中, 第一句为一个切分段, 标注具体标签为Call Attention(唤起注意); 第二句话为一个切分段, 标注具体标签为Organize Learning Activity(组织学习活动)。

课堂中教师的某一句话, 可能同时具有多种教学功能, 其标注可能会在两个甚至多个标注层中存在。从不同视角的标注, 同一句话其功能可能有所异同, 甚至在同一标注层, 某一句话也可能有多种教学功能, 但这时, 标注的标签只是这句话最凸显的教学功能。

MCCT多模态语料库建库的主要目的是进行教师自身发展研究, 教师的课堂教学方法是分析的重要内容, 该语料库对教师话语里的组织、讲解、引发、回应与反馈四种教学行为类进行切分与标注, 因为这是课堂教学内容和方法的重要和具体体现; 而对教师课堂管理话语、教师人际交往话语、教师教学话语里的混杂教学行为类未做具体切分与标注。

MCCT多模态语料库中, 12个维度的多视角、多层次、同步具体切分与标注, 就是对教师的“教”行为和学生的“学”行为进行的深入剖析。对教师来说, 这就是对自身教学过程进行深入剖析与反思的过程, 这正是教师自身发展的核心环节。

MCCT多模态语料库语料的标注过程, 是按照课堂教育目标、课堂教学组织及实施、课堂教学行为、课堂教学效果的检测等逻辑顺序进行的。具体切分与标注按下列步骤进行。

(1) 课堂教育目标是一切课堂教学组织和活动安排及行为的指导, 本文是最先对其进行切分与标注的。

(2) 课堂话语是课堂教学组织和实施的具体行为表现, 是分析课堂师生言语行为的重要依据, 本文第二个切分与标注的内容是课堂师生话语的文字转写。

(3) 实际课堂教学的组织架构以及教学具体实施的内容和手段, 体现在课堂组织架构、课堂教学事件、任务分析、活动类型、互动模式、PPT支撑的媒体、衔接与转换和语言类型标注层, 这也是分析课堂师生话语的重要背景参考, 所以是标注的第三个步骤。

(4) 课堂师生话语的分析是语料切分与标注的核心部分, 这部分的标注结果是课堂教学方法的重要体现。教师课堂话语分析是一种综合分析, 要充分考虑话语发生的语境因素, 教师在何种情况下, 通过什么手段, 想表达什么意图, 话语的字面意义与教师的真正意图是不是一致, 教师的语言行为和非语言行为是否一致, 如不一致则真正的意图是什么, 等等。本研究对课堂教师的非语言行为, 如目光注视、手部姿势、头部姿势、身体移动等没做具体分析和标注, 但在标注教师言语行为时要充分考虑这些因素, 参照言语行为发生时教学音视频流的具体情况, 进行综合考虑。

(5) 学生注意力分析这一维度是最后被切分与标注的, 这是检测课堂教学效果的重要参数之一。

利用ELAN软件完成对MCCT多模态语料的切分与标注后, ELAN软件本身还具有相关标注信息的提取和统计分析功能。

MCCT建库目的是研究教师自身发展, 其中包含陈述性知识类、程序性技能类和问题解决类三种课堂教育目标类型的三轮完整教学录像, MCCT是能代表教师自身发展的专门用途多模态语料库。

MCCT总有效时间为989分钟, 深加工语料总持续时间为654分钟, 对于深度加工的多模态语料库来说, 考虑到其深度加工的时间和人财物等成本, 可以说已具有一定规模。

MCCT时间跨越三年, 包括2010年春季学期、2011年秋季学期和2012年秋季学期共三学期的课堂教学资料。

MCCT深加工语料总时长654分钟, 具体的切分与标注有文字转写、教育目标类型、教学任务分析、课堂组织架构、课堂教学事件、课堂活动类型、课堂师生互动模式、课堂师生话语、PPT支撑的媒体、课堂教学用语类型、衔接与转换和学生注意力分析12个维度。其中课堂师生话语分析维度中, 对教师教学话语的标注包含4个次级标注层[39-40], 具体如下。

(1) 组织教学行为类标注层, 该层的标签集包括安排学生做好学习准备、告知学习目标、陈述教学步骤、布置学习任务、组织课堂学习活动、安排学习环境、告知学习材料位置、分配任务时间、提出任务要求、各种衔接与转换、布置课后作业等16种具体标签。

(2) 讲解教学行为类标注层, 该层的标签集包括概览、阅读、翻译、释义、解释要点与难点、拓展、总结、联想、比较、对比、举例、提取先行知识、修辞性问句、强调重点等23种具体标签。

(3) 引发教学行为类标注层, 该层的标签集包括指示学生回答问题、指示做出汇报、启发学生思维、向学生提出问题、检查学生是否理解、向学生确认教师对学生话语的解释是否正确、寻求学生同意、挑战学生观点等8种具体标签。

(4) 回应与反馈教学行为类标注层的标签集包括教师对学生话语的评价反馈或修订, 澄清学生话语的确切含义, 学生回答后教师对其回答的重复、翻译、修正、拓展、解释、举例等, 教师对学生发言的总结以及教师对学生发言的关注的言语表示等17种具体标签。

MCCT所含12个维度的标注体系经过专家效度验证, 语料试标注经过信度验证, 其标注信息有效且可靠。

MCCT多模态语料的切分与标注均使用多模态标注工具ELAN软件进行, 可统计信息和数据包括:命中率、频率、最小时长、最大时长、平均时长、总标注时长、标注时长比率、潜伏时间、传统文字转写文本等。

课堂教学多模态语料库MCCT为研究“教师自身发展”专门用途而建, 相关研究可以包括:1)同一教育目标类型的课堂教学, 在不同轮次教学中的教学方法的异同分析; 2)同一轮次课堂教学中, 不同教育目标类型的课堂教学的异同分析; 3)同一教学时段, 在12个不同标注维度的标注结果的异同分析; 4)不同教育目标类型的课堂教学, 教师教学话语中组织、讲解、引发、回应与反馈等教学行为类的实现手段的异同分析; 5)陈述性知识类课堂教学的典型教学方法和策略分析; 6)程序性技能类课堂教学的典型教学方法和策略分析; 7)问题解决类课堂教学的典型教学方法和策略分析; 8)学生注意力程度较高和较低的时段和原因分析; 9)师生话语中何时使用母语, 何时使用目标语, 原因是什么; 等等。

除应用于上述教师自身发展类型的研究外, 多模态语料库MCCT还可进行基于课堂教学多模态语料库的相关研究, 如课堂教学教育目标类型分析、课堂教学事件分析、师生互动模式分析、PPT制作与讲解策略分析、教学任务分析、课堂教师“教”行为及其效果分析、课堂学生“学”行为及其效果分析、师生语言行为与非语言行为对比分析、不同教育目标类型的有效教学策略分析、师生话语的单词数、词汇表及类符形符比统计等等。

基于MCCT多模态语料库的研究, 还可以与其他相关数据, 如教师网上评学、学生网上评教、教学督导听课、课堂教学实时评估、教师教学日记及反思、学生学习日记及反思等等, 相结合进行互证研究, 使研究论据更加详实, 研究结论更加可靠。

本文所建外语课堂教学多模态语料库MCCT为“教师自身发展”专门用途语料库, 遵循建库目的性、代表性等基本原则, 其中深加工语料为针对陈述性知识类、程序性技能类和问题解决类三种不同课堂教学目标的历时三年的三轮次课堂教学音视频流, 经过文字转写、教育目标类型、课堂教学事件、课堂师生话语等12个维度的同步切分与标注, 并通过信度和效度验证, 深加工后可用于课堂教学、教师发展和课堂话语分析等研究, 为高校教师利用多模态语料库方法进行教学、科研和自身发展提供理念思路、技术参考和典型样例。