EFL课程必须转向线上：印度尼西亚新冠疫情下的教学活动与挑战

目录

1. 引言与概述

本研究发表于《Register Journal》（第13卷第1期，2020年），旨在调查新冠疫情期间印度尼西亚英语作为外语（EFL）在线学习的实施情况。研究由政府强制推行远程教育的指令所触发，探讨了EFL教师在此次突如其来的转变中所采用的实际教学活动以及他们遇到的多方面挑战。

2020年初，世界卫生组织宣布新冠疫情为全球公共卫生紧急事件，迫使全球教育机构暂停线下授课。在印度尼西亚，教育与文化部于2020年3月发布指令，要求全国范围内开展在线学习。本研究正是在这一关键背景下展开，旨在记录EFL领域应急远程教学的真实情况。

2. 研究方法

本研究采用定性研究设计，以深入了解教师的经验。

2.1. 参与者与数据收集

来自印度尼西亚不同机构的十六（16）名EFL教师自愿参与。主要数据通过书面反思收集，教师们详细描述了他们的在线教学实践和挑战。随后，从中选出五（5）名教师进行半结构化后续访谈，以详细阐述他们的反思内容。

2.2. 数据分析与验证

对反思和访谈的数据进行了主题编码。为确保研究的信度和效度，采用了严谨的流程：

1. 独立编码： 两位研究人员分别对数据进行编码。
2. 循环讨论： 进行了多轮讨论，以协调编码差异并就主题和摘录达成共识。
3. 知情报告： 从数据中选取相关且具有代表性的摘录，用以在结果部分说明研究发现。

3. 在线EFL教学活动

研究发现，教师们参与了一系列在线活动，这在很大程度上取决于各学校的政策。

3.1. 同步活动与异步活动

教学活动涵盖了同步（实时）和异步两种模式：

• 同步活动： 实时考勤、实时视频讲座、即时问答环节以及实时协作任务。
• 异步活动： 通过即时通讯应用布置任务、分享预先录制的视频课程、对提交的作业提供反馈以及在论坛上促进讨论。

模式的选择通常取决于网络稳定性、学生设备获取情况以及学校指令等因素。

3.2. 技术与平台使用

教师们使用了多样化且经常重叠的数字工具生态系统：

• 学习管理系统（LMS）： 如Google Classroom、Moodle或学校特定门户网站，用于组织内容和作业。
• 通讯工具： WhatsApp、Zoom、Google Meet、Skype，用于互动和教学。
• 内容与资源平台： YouTube、教育网站和数字图书馆，用于提供补充材料。

这种“多应用”策略很常见，但可能导致教学过程的碎片化，并增加师生双方的认知负荷。

4. 在线EFL学习面临的挑战

研究识别出三方面的重大挑战，表明此次转变远非一帆风顺。

4.1. 学生相关挑战

• 有限的接入与基础设施： 网络连接不可靠、缺乏足够的设备（智能手机、笔记本电脑）以及数据流量不足。
• 参与度与动机低下： 在远程环境中难以维持学生的注意力和参与度，导致被动学习。
• 学术诚信： 在评估过程中难以监控和防止抄袭或作弊行为。

4.2. 教师相关挑战

• 数字素养差距： 有效使用在线教学工具和平台的能力水平参差不齐。
• 工作量增加： 准备数字材料、管理多个平台以及在线提供个性化反馈等任务耗时耗力。
• 教学法适应： 难以将有效的面对面EFL教学方法（例如交际活动）转化为在线形式。

4.3. 家长相关与系统性挑战

• 家长角色与支持： 家长缺乏理解或能力来支持孩子的在线学习，尤其是在社会经济地位较低的家庭中。
• 系统性准备不足： 一个总体发现是，在线学习的实施缺乏机构层面和政府层面充分的准备、规划、培训或资源分配。

5. 结果与主要发现

核心结果表明，尽管印度尼西亚的EFL教师积极尝试利用现有工具在线授课，但这一过程受到系统性和实际问题的严重阻碍。

主要结论： 由于多个层面根本性的准备和规划不足，此期间的在线学习并未达到最佳运行状态。这种转变是反应性的（应急远程教学），而非主动性的（有设计的在线学习）。

研究凸显了政策指令与实际执行之间的差距，强调了在数字学习环境中为教师、学生和家长建立结构化支持系统的必要性。

6. 讨论与启示

讨论强调，仅仅将教学转移到线上是不够的。要使在线EFL学习有效，它必须在教学法上合理、得到充分支持且公平。

关键启示：

• 教师培训： 投资于数字教学法和工具掌握方面的全面专业发展是必不可少的。
• 基础设施与公平性： 解决数字鸿沟对于实现包容性教育至关重要。这包括网络接入、设备提供和可负担的数据流量。
• 混合学习模式： 未来很可能在于灵活的混合模式，结合在线教学和面对面教学的优势，这需要精心的教学设计。
• 政策与支持框架： 教育政策需要辅以详细的实施指南、资金和持续的支持机制。

7. 原创分析与专家评论

核心见解： 印度尼西亚EFL案例研究是全球情况的一个缩影，揭示了应急远程教学与有意识设计的在线学习之间的深刻差异。正如Hodges等人（2020）恰当地定义的那样，前者是由于危机而进行的临时转变，通常缺乏后者所具有的稳健设计、支持和资源。本研究证实，疫情迫使采用了前者，并伴随着可预见的困境。

逻辑脉络： 本研究的逻辑是合理的：指令 → 实施 → 观察活动 → 识别摩擦点。研究发现从基础设施障碍（网络和设备的“硬件”）延伸到教学法和人文挑战（参与度、素养和支持的“软件”）。最终被正确识别的瓶颈是系统性的准备不足——规划和资源分配层面的失败。

优势与不足： 其优势在于及时、基于实际的定性研究方法，为教师的亲身经历发声——这是自上而下的政策报告中常常缺失的视角。然而，其不足在于规模有限（16名教师）且缺乏纵向数据。它捕捉了最初的“冲击阶段”，但未能追踪随时间的适应过程。将这些2020年的发现与后来的研究（例如《International Journal of Educational Technology in Higher Education》中综合的研究）进行比较，可以发现，尽管工具变得更加熟悉，但公平性、参与度和教师工作量等核心问题依然存在，只是发生了演变而非消失。

可操作的见解： 对于利益相关者而言，这不仅是对2020年的回顾，更是为教育未来做好准备的行动指南。首先，投资于教师能力，而不仅仅是工具。 培训必须侧重于教学法的重新设计，而非简单的按钮操作。其次，采用有设计的混合模式。 正如探究社区模型（Garrison等人，2000）所建议的，成功的在线学习需要精心培育教学存在感、社会存在感和认知存在感——这些要素在应急模式下是随意处理的。第三，发挥异步学习的优势。 本研究提及但未深入探讨异步学习的潜力。精心设计的异步活动（例如，协作文档、讨论论坛、同伴互评）可以缓解同步教学的挑战并促进更深层次的反思，这是《Online Learning Consortium》最佳实践所支持的原则。最后，部署简单、集成的技术栈。 观察到的“应用过载”增加了摩擦。推荐一套核心的、可互操作的工具组合（例如，一个LMS + 一个视频平台 + 一个通讯工具）可以减少认知负荷并简化流程。

8. 技术框架与分析模型

为了分析所述在线教学的有效性和挑战，我们可以提出一个简单的概念框架。设整体教学有效性 $E$ 为关键相互依赖变量的函数：

$E = f(T, S, P, I, R)$

其中：

• $T$：教师数字教学法与准备度
• $S$：学生接入条件与准备度
• $P$：家长/家庭支持环境
• $I$：机构政策与基础设施支持
• $R$：资源与平台整合度

本研究结果表明，在印度尼西亚疫情初期，变量 $S$（由于数字鸿沟）、$T$（由于培训缺口）和 $I$（由于缺乏准备）处于极低水平，成为限制性因素。因此，即使 $R$（资源）由于可用应用而处于中等偏高水平，根据李比希最小因子定律，整体有效性 $E$ 仍受制于最薄弱的环节。这可以建模为：

$E \propto \min(T, S, P, I, R)$

分析框架示例： 学校管理者可以使用此模型来诊断其在线学习生态系统。通过调查或审计对每个变量（T, S, P, I, R）进行评分（例如，1-5分），他们可以识别主要制约因素（最低分）。例如，如果审计显示 $S=2$（学生接入条件差）和 $I=2$（机构支持弱），而 $T=4$（教师准备就绪），那么投资必须首先针对 $S$ 和 $I$（例如，提供设备/数据和明确的支持指南），然后高级教师培训（$T$）才能产生全部回报。这将规划从散弹式方法转变为基于约束的、系统性的方法。

9. 未来应用与研究展望

基于本研究，以下几个未来方向至关重要：

1. 纵向与比较研究： 追踪同一批教师在疫情后2-3年内的实践和挑战演变，以绘制适应轨迹。将印度尼西亚的经验与其他全球南方国家的情况进行比较，以识别普遍性挑战与特定情境挑战。
2. 关注学习成果与公平性： 超越描述活动，转向严格测量不同在线/混合模式对实际EFL能力提升的影响。特别关注成功为弱势学生弥合数字鸿沟的干预措施。
3. AI增强的语言学习工具： 研究新兴技术的作用，如用于口语练习的AI驱动对话代理、用于反馈的自动化写作评估工具以及个性化内容的自适应学习平台——同时考虑其可及性和伦理实施。
4. 基于设计的研究（DBR）： 与教师合作，基于探究社区等框架共同设计、实施并迭代改进特定的在线EFL模块，然后研究其有效性。这将研究从观察转向协作解决方案构建。
5. 政策分析与实施科学： 研究关于数字学习的国家和地方教育政策如何被转化（或在转化中丢失）为学校层面的实践和课堂现实，识别有效实施的关键杠杆点。

10. 参考文献

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