课堂研究（Classroom Research）是一种以真实课堂教学情境为核心，通过系统化方法探究教学实践、学习过程及师生互动的学术研究领域。
课堂研究的根本目的是优化教学效果，促进教育理论的发展与实践的改进。
课堂研究本质上是教育科学的“显微镜”，通过精细观察与严谨分析，让教学从经验走向科学。
课堂研究的最主要形态是课堂观察。
它是一种实时直接观察教学实践的方法，观察者或分析者在现场或通过教学录像记录课堂行为，并对教学行为进行编码。
尽管该技术广泛应用于各级教育领域，但在K-12阶段（中小学教育）的使用更为普遍，且方法论也更为成熟。
在过去，课堂观察主要是纯凭经验的“听课评课”，“观课议课”。最近半个多世纪以来，课堂观察开始越来越多地借助各种技术手段，提升课堂研究的准确性和效率。
在全球范围内，课堂观察被应用于多种目的，其中两大核心功能在于解析教学本质与促进教学改进。
学者们通常通过解构教学维度、探究这些维度与学生学业成就或学习动机等关键教育成果的关联来深化对教学的理解（如Decristan等，2015）。
同时，观察系统也被作为教学改进工具——提升教学的首要前提是对教学行为进行精准测量与系统解析。 这意味着观察系统的评分结果既可用于为教师提供反馈指导，也能评估各类教学干预措施的有效性（如Kraft & Blazar，2017）。
最近一些年，国内教育信息化产品阵营中的一类备受瞩目的，就是这些林林种种的课堂观察系统，这些系统正推动教育评价从”经验主义”向”循证教研”转型。这些课堂观察系统多采用视频分析的手法，结合
用于分析师生行为的时间分布的S-T分析法和经典的课堂语言互动分析工具弗兰德斯系统等这些经典的理论体系，来通过技术手段获取观察数据加以分析。其中，
S-T分析法是一种定量课堂观察方法，主要用于分析师生行为的时间分布，它将课堂行为分为教师行为（T）和学生行为（S），通过计算教师行为占有率（Rt）和师生行为转换率（Ch）来评估课堂互动性。在此基础上，根据Rt-Ch值将课堂分为讲授型（高Rt，低Ch）、练习型（低Rt，低Ch）、对话型（高Ch）和混合型（中等Rt和Ch）。
上个世纪六十年底提出的经典的课堂语言互动分析工具弗兰德斯系统，主要用于量化分析师生语言互动，揭示课堂教学中的权力分配、对话模式及教学风格。
弗兰德斯系统将课堂语言分为10类（如教师提问、学生应答等），通过编码系统量化教师主导（直接/间接影响）与学生参与度。
时至今日，FIAS至今仍是课堂观察的“黄金标准”，其结构化分析框架为AI教育产品提供了可解释性强的评估维度。
一种趋势体现在依赖S-T、FIAS等工具借助新技术来获取这些客观的观察数据。比如，希沃系统通过双机位摄像头分析教师站位轨迹与学生参与度热力图，奥威亚系统利用AI识别板书内容、课件切换频率等教学事件，越来越多的企业产品结合计算机视觉、语音识别、姿态分析等技术，捕捉师生非言语行为（如眼神、手势、站位），但是其背后的理念似乎是一致的。
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课堂观察研究突出的问题和挑战主要体现在以下五个方面：
1、大多数系统主要依赖于S-T分析和FIAS分析之类的经典理论，新技术武装的课堂观察系统新瓶装旧酒，缺乏新的课堂教学理念支持下的观察理论与观察体系的支持。
2、观察数据的可靠性存疑
大多数课堂观察系统采用摄像头捕捉课堂上的行为和言语，数据源自于摄像机捕获的画面和数据，
这些数据所呈现的到底是真实的课堂？还是摄影师观察课堂的视角？
基于这样的数据分析的结果是否可以真实描写课堂？
最突出的问题在于难以保证不同评估者之间数据的一致性——这一局限普遍存在于各类观察工具中，尤其是需要实时评判教学质量或效果的评估型工具。
根据比尔及梅琳达·盖茨基金会”有效教学测量”项目（采用评估型工具）的研究综述，Guarino与Stacy（2012）指出：”课堂观察对教师表现的测量结果，与学生考试成绩增值评价同样具有波动性和不精确性，其争议性不相上下”（p.9）。
研究发现：不同工具对同一教师的评估结果差异显著，甚至使用相同工具时，不同分析者的评分也存在巨大波动（Cash et al., 2012）。
此外，评估者固有的教学观念会影响其观察评判。
3、实施过程耗时且干扰教学
目前的课堂观察系统大多需要投入大量时间培训评估者、采集数据并分析结果。尤其是在结果分析部分，严重依赖于评估者的理论水平和经验。
更关键的是，课堂观察可能破坏教学常态——教师的授课节奏可能因观察者介入而被打断，课堂动态也可能因外来者存在而改变。
尽管，被广泛地安装在教室里的摄像头和拾音装备、数字云台，可以获得较为真实和自然地课堂环境，能够捕获真是的数据，
可是，数据分析框架本身制约了课堂观察系统所能得出的真正有价值有帮助有意义结论，发挥其真实的效率。
4、结构化与非结构化工具的权衡
在课堂观察常用的工具中，我们可以大体上将其分为两类，这两类工具各有优劣：
结构化工具虽提供预设观察选项与分类（S_T分析和FIAS分析等等），但是，它会牺牲课堂动态与教学内容的丰富性（Millis, 1992）；
非结构化工具虽能捕获个性化数据，却导致结果无法跨个体或跨机构比较。结构化与非结构化工具的权衡是未来课堂观察系统研发的一个瓶颈。
5、如果对一线教师进行调查，也许可以发现，绝大多数教师对于这些系统给他们的帮助所持态度可能并不乐观，大多数一线教师认为对自己“没太多帮助”，“繁琐”，“没什么大用”。
基于课堂观察系统所捕获的数据，进行深度分析和挖掘，对一线教师提供精准、科学、便捷、易操作的指导意见和建议，才是其真正发挥课堂研究价值改进教学质量的正确路径。
展望未来，课堂研究中的课堂观察研究还有很长的路要走，还有很多新的发展的机会和可能性。
行文至此，差不多该进教室去上课了。
这篇算是今天课堂内容的教学引言吧！
石牌校区第一课室大楼门前Photo by Johnnie Walker