“Beautiful work, you're rock stars!”: Teacher Analytics to Uncover Discourse that Supports or Undermines Student Motivation, Identity, and Belonging in Classrooms
“Beautiful work, you're rock stars!”: Teacher Analytics to Uncover Discourse that Supports or Undermines Student Motivation, Identity, and Belonging in Classrooms
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“干得漂亮，你们是摇滚明星！”：教师分析发现课堂上支持或破坏学生动机、身份和归属感的话语
DOI：
10.1145/3506860.3506896
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
D'Mello, Sidney
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hunkins, Nicholas;Kelly, Sean;D'Mello, Sidney
从精心设计的信息到轻率的言论，从热情的表达到不友好的咕哝，教师的行为决定了课堂的基调、期望和态度。因此，应谨慎确定教师通过包容性信息传递和其他互动来培养动机、积极认同和强烈归属感的方式。我们在 156 个视频剪辑中利用了新的教师支持性话语编码，这些视频剪辑来自有效教学档案衡量标准 (MET) 项目中的 73 名 6 至 8 年级数学教师。我们使用言语（使用的单词）和副言语（声学韵律线索，例如语速）特征来训练随机森林分类器，以分别从成绩单和音频中检测教师话语的七个特征（例如，公共警告、自主支持信息）。虽然这两种模式都是通过随机猜测进行的，但特定语言内容比副语言线索更具预测性（平均相关性 = .546 与 .276）；将两者结合起来并没有带来任何改善。我们检查了最具预测性的线索，以便更深入地了解教师谈话中的潜在信息。我们讨论了我们的工作对教师分析工具的影响，这些工具旨在为教育工作者和研究人员提供对支持性话语的洞察。
From carefully crafted messages to flippant remarks, warm expressions to unfriendly grunts, teachers’ behaviors set the tone, expectations, and attitudes of the classroom. Thus, it is prudent to identify the ways in which teachers foster motivation, positive identity, and a strong sense of belonging through inclusive messaging and other interactions. We leveraged a new coding of teacher supportive discourse in 156 video clips from 73 6th to 8th grade math teachers from the archival Measures of Effective Teaching (MET) project. We trained Random Forest classifiers using verbal (words used) and paraverbal (acoustic-prosodic cues, e.g., speech rate) features to detect seven features of teacher discourse (e.g., public admonishment, autonomy supportive messages) from transcripts and audio, respectively. While both modalities performed over chance guessing, the specific language content was more predictive than paraverbal cues (mean correlation = .546 vs. .276); combining the two yielded no improvement. We examined the most predictive cues in order to gain a deeper understanding of the underlying messages in teacher talk. We discuss implications of our work for teacher analytics tools that aim to provide educators and researchers with insight into supportive discourse.
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