【作 者】：
赵云建， 汪 洋， 陈 玲， 何 静
【关 键 词 】：
自然语言处理； 话语分析； 教师间接语言； 聚类分析； 序列分析
【栏 目】：
课程与教学
【中文摘要】：
课堂是“双减”的重要阵地，教师间接语言在组织课堂教学和影响学生学习参与中起着重要的作用，然而，对于其教学意义却缺乏基于数据的挖掘。文章基于深度学习算法实现了教师话语的智能分类，并对180节优质课例的话语文本进行编码，通过聚类分析和序列分析对教师间接语言的数量结构进行了探索。此外，研究选取接纳情感、表扬、接受或利用学生想法三类研究不足且数量较少的间接语言，结合定量数据对其语句本身的教学意义进行了归纳与总结。研究发现，教师间接语言促进了课堂互动质量提升和学生高效学习。文章最后提出了三类间接语言的设计和使用策略：及时接纳学生感受、深度利用学生观点、多运用描述式表扬，以期为教师课堂教学提供具体的教学指导。
【英文摘要】：
Classroom is an important place for "double reduction" and teachers' indirect language plays a vital role in organizing classroom teaching and influencing students' learning participation. However, there is a lack of data-based mining for its pedagogical significance. This paper employs deep learning algorithm to intelligently classify teachers' discourse, and codes the discourse text of 180 high-quality lessons to