基于MOOC的軟件測試課程教學建設

鄭 煒，王文鵬，胡德生，吳瀟雪，王 冰

（西北工業大學 軟件與微電子學院，陜西 西安 710072）

基于MOOC的軟件測試課程教學建設

鄭 煒，王文鵬，胡德生，吳瀟雪，王 冰

（西北工業大學 軟件與微電子學院，陜西 西安 710072）

MOOC教學模式作為一種基于互聯網應用的新興教學模式，正席卷著整個教育界。文章簡要分析MOOC在國內的發展和軟件測試課程的教學情況，提出基于MOOC的軟件測試課程教學模式的觀點，結合西北工業大學的具體實踐，闡述與MOOC相結合的軟件測試課程教學方法。

MOOC； 計算機； 軟件工程； 課程教學模式

1 基于MOOC的軟件測試課程教學模式的產生背景

MOOC是為了增強知識傳播而由具有分享和協作精神的個人或者組織發布的、散布于互聯網上的開放課程。MOOC作為新興的教學模式，自誕生時起就在傳統的高等教育領域里引起了強烈的反響，現已對全球的高等教育產生了重要影響。眾多國內外高校依此作為平臺，開展學術領域內的交流學習、分享合作。MOOC促進了世界范圍內知識內容的分享，為不同學科的教和學創造了大量的機會。在MOOC快速發展的背景下，如何利用現有的MOOC的“名校+名師+名課”資源，克服傳統教學模式的諸多弊端，成為了當下MOOC建設課程項目的重中之重。

軟件測試作為計算機科學技術與軟件工程專業學生需要學習的基礎課程之一，是教學體系中不可或缺的一環。軟件測試是一門注重理論與實踐相結合的科目，在做好理論知識學習的同時，需要積極參與實踐練習，才能不斷充實提高專業技能。傳統的教學模式是教師在課堂上進行授課，學生課下完成作業練習，這種教學模式的優點在于能夠使學生在充分了解到專業知識之后，以理論為指導進行實踐[1]。然而此類教學模式也存在一些不足，如學生在進行實踐練習的過程中可能會因為缺乏及時的指導而出現一些不必要的失誤，學習效率較低，技能提升較為緩慢。同時，這種傳統的教學模式存在有重理論、輕實踐，重知識傳授、輕能力培養，“學”“用”脫節等一系列的問題。新型的基于MOOC的軟件測試課程教學模式在這方面則有其自身天然的優勢，新的教學模式注重“課堂翻轉”教學方法的運用，翻轉了傳統課堂的教學結構，即學生課前在家里通過MOOC觀看教學視頻學習相關知識，在課堂上交流、討論、反饋自己在實踐過程中遇到的問題，全面提升課堂互動的機會，真正做到活學活用。

隨著MOOC影響力的廣泛傳播以及用戶日益增長的知識需求，MOOC開設課程正在呈現出多元化的發展趨勢，據不完全統計，中國大學MOOC平臺已經在諸多學科分支方向上開設了近1 100項課程，其中，工程技術類學科在已經開設的學科中所占比例達到了29%[2]。雖然已經有一批較為優秀的軟件測試在線課程，但還是存在一系列的挑戰性問題：①現有的軟件測試課程從學時數、教學安排等方面都難以達到實際職業對軟件測試深度、廣度和實踐能力的要求，相關培養方案的制訂較少考慮企業的實際需要，針對性不強。②軟件測試目前存在眾多不同的測試方法和測試工具，它們各有特點和優勢，并且軟件測試相關技術發展迅速，新的方法不斷出現，這使得教學內容的選擇和準備變得非常困難。③當前國內外軟件測試教材多是對眾多方法和技術的描述，對具體技術的深人程度不足且無法適應測試技術、工具的快速變化，對學生進行實際項目開發幫助有限。④企業的軟件開發中使用了眾多的軟件工具，并且對于重要領域的軟件開發，很多企業采用商業化工具。在教學過程中，這些昂貴的、專用的商業工具較為缺乏，并且在有限課程時間內學生難以接觸到眾多不同類型的軟件開發工具。

基于此類問題，我們開設的基于MOOC的軟件測試課程為軟件測試技術的學習者提供前沿測試技術介紹，其內容結構簡明合理、層次清晰、由淺人深，注重將軟件測試理論知識、技術與工程實踐緊密結合，同時重點突出一個“新”字，開創促使互聯網發展的新興技術。本課程兼顧培養“高級應用型人才”和“學術研究型人才”，在“基礎理論+實踐應用”基礎上，對測試人員職業素養養成、主流行業測試工具以及軟件測試研究前沿技術進行探討。一方面，為學生從業后盡快適應工作崗位做好準備;另一方面，挖掘學生潛能，為進一步從事測試技術研究奠定基礎。

我們開設的軟件測試課程于2015年獲得全國工程碩士研究生教育在線課程建設項目——學堂在線（國家級MOOC項目）立項。基于此課程建設，我們收獲了一系列優秀成果和專利獎項，其中專利有Web服務自動測試平臺軟件、基于有限狀態機的軟件驗證系統、基于機器學習算法的軟件故障定位方法等4項，同時榮獲2012校級教學成果二等獎“面向國際化的軟件工程課程的建設”1項，以及2008年西安市科技進步獎三等獎“虛擬實驗與測試系統的信息支撐環境研究”1項。

2 基于MOOC的軟件測試課程教學設計

2.1 課程規劃設計

軟件測試是保證軟件質量的重要手段和方法，是軟件工程化方法的重要環節，在整個軟件的生命周期中占有非常重要的地位，它對于軟件產品質量與生產率提高起著舉足輕重的作用。現代軟件測試與傳統的軟件測試不一樣，它貫穿軟件工程的整個軟件生命周期，涉及各種軟件開發技術、應用技術以及測試技術，覆蓋軟件各種應用領域，面臨不同的專業領域知識，所要求的投人與軟件開發相比規模同等甚至更高[3]。

基于軟件測試的這些特性，在進行軟件測試授課教學過程中要盡可能地保證學生學習課程后具有較為扎實的理論知識基礎，同時也掌握一定的專業技能。那么怎樣才能使受教育者在有限時間內最大化地實現學習實踐能力的提高？采用基于MOOC的軟件測試課程教學，即結合線上的MOOC教學和線下的傳統教學方法進行學習，通過MOOC的線上課程授課在一定程度上緩解了不同學生學習進度的差異性問題，同時保證了學生學習時間的自由性。因此，如何實現傳統教學與MOOC教學模式的結合，實現兩種教學方法的相輔相成是我們需要考慮的首要問題。

2.2 總體設計思想

運用傳統的成功的軟件測試教育理念，結合MOOC課程建設理念，我們提出了基于MOOC的軟件測試課程的教學總體設計思路，旨在創建一個以學習者為中心的學習環境，所設計的環境要能夠提高學習者的小組學習、自主學習和實戰型學習的積極性，注重培養學生的技術工作能力，讓學習者在學習過程中實現理論與實踐的充分結合。

2.3 教學環節安排

在MOOC軟件測試教學實施過程中，可以借鑒已有的優秀的軟件測試教學方法模式，例如采用基于MOOC理念的翻轉課堂和自主學習相結合的教學模式，將知識傳授和知識內化進行顛倒安排，將在線學習和傳統的課堂學習相結合進行教學，改變傳統教學中的師生角色并對課堂時間的使用進行重新規劃，以此來對傳統教學模式進行革新性探索。

德國心理學家艾賓浩斯(H. Ebbinghaus）研究發現，遺忘在學習之后立即開始，而且遺忘的進程并不是均勻的。最初遺忘速度很快，以后逐漸緩慢。他認為“保持和遺忘是時間的函數”，他用無意義音節（由若干音節字母組成、能夠讀出、但無內容意義即不是詞的音節）作記憶材料，用節省法計算保持和遺忘的數量[4]。根據實驗結果他繪成描述遺忘進程的曲線，即著名的艾賓浩斯記憶遺忘曲線，如圖1所示，詳細數據見表1。

依據該遺忘曲線所顯示的遺忘規律，我們很容易發現在學生停止學習后，大腦會遵循一個遺忘規律對最新獲取的知識信息產生遺忘。這也是MOOC里很多已開設的課程常常忽略的一點，沒有及時地對學生學習的知識進行鞏固和練習，導致學生難以系統地汲取知識，也就很難做到活學活用。針對這種問題，可以采取線上教學，課堂指導實驗，課下模擬練習的雙向O2O教學模式，讓受教育者在第一時間內鞏固所學知識，解決知識盲點[5]。

圖1 艾賓浩斯人類遺忘曲線

表1 艾賓浩斯人類遺忘曲線詳細數據

3 基于MOOC的軟件測試課程教學實踐

3.1 總體設計思想

軟件測試課程學習環境如圖2所示，將在線學習和傳統的課堂學習充分融合，實現軟件測試課程教學體系“三結合”模式：一是課內與課外結合以實現多環節指導學生構建軟件測試基礎知識體系;二是理論與實踐結合以實現多手段吸引學生努力提高專業技術能力;三是教學與育人結合以實現多手段引導學生努力提高創新研究能力。

3.2 教學流程

具體的教學模式流程如圖3所示。

3.3 教學體系架構

作為軟件測試課程教學的核心，知識體系結構決定了教學的脈絡走向是否順暢、教學的思路是否清晰。現已開設的基于MOOC的軟件測試課程知識體系結構如圖4所示。

圖2 軟件測試課程學習環境

圖3 教學流程圖

3.4 課程授課安排

針對MOOC已經開設的相關課程的學生的學習情況，我們對學生的聽課效率以及學習時間安排做了一個抽樣調查。對于學時的安排，我們采取網上調查問卷的形式進行調研，根據學生用戶的反饋信息，我們做了相關的信息統計，具體調查結果如圖5所示。

由圖5顯示信息可知，大部分（80%）的學生用戶都希望將學時安排調整在30～50個課時內。由此，通過了解學生用戶的需求，結合對具體課程內容的學習階段劃分，我們將學生的授課課時定為40個課時。

圖4 MOOC軟件測試課程知識體系結構

圖5 學時安排調查情況統計

3.5 課程建設成果創新點

作為一種在學術界、教育界和社會輿論中廣受關注、頗受歡迎的全新教育模式，MOOC課程教學在創新教育形式、提供優質教育服務方面具備很大的潛力。在“互聯網+”理念的引領下，通過現代的信息技術、數據挖掘分析等技術，借助積累的優質軟件測試課程教學內容和豐富教學經驗，現已初步形成了一個完整的教學體系，較之以往有創新和進步。具體的創新點如下：

（1）彰顯“互聯網+”理念，構建全新教學模式。依托現代的信息技術，針對于當下現存教育模式存在的諸多弊端，結合線上教學和線下教學方式的雙重優勢，我們給學生個體打造了一個全方位的學習平臺。我們線上收集來自每個學生個體的實時學習信息，線下根據收集數據完善教育教學計劃，充分利用互聯網高分享性、實時性、低成本的優勢，為學生群體構建一個“O2O雙向教學模式”的學習平臺[6]。

（2）緊密結合學習和練習內容，細化和鞏固知識體系。新的授課方式讓用戶覺得學習比以前更自主、更清晰、更扎實，互動性更強。在視頻自學的過程中，會在關鍵的知識點處列出相應的問題，只有答對此問題才能繼續學習，將教學中的學習和練習緊密地結合在一起。這種方法一方面能夠細化知識要點，通過解答問題進一步鞏固所學的知識點，增強記憶;另一方面是督促學生認真觀看視頻，為防止學生學習過程中存在有僥幸心理，不能快進或者跳著看，這樣才能夠使學生用戶腳踏實地地學習。

（3）立足優質教學內容，利用豐富教學經驗。本項目中通過依托多年之間積累的優質教學內容，借助發揮MOOC課程的新型模式，為學生提供最有成效的教學服務。其中優質教學內容主要包括多門精品課程，如軟件測試、基于模型的軟件驗證與測試、軟件工程等精品課程。我們結合數據挖掘和數據分析技術，及時了解學生的聽課情況以及課后的相關反饋，利用多年的豐富的教育教學經驗，為學生制定個性化的教學個人方案，避免傳統教學中“一視同仁”的弊端，同時摒棄了傳統網絡教學中的冗余資源，以提高教育教學的效率，最大化資源利用率[7]。

4 課程實施效果說明

基于數據挖掘技術，我們對軟件測試課程MOOC模式實驗班和傳統教學模式下的學生成績進行了分析對比，如表2所示。

同時，我們對于學生群體在不同階段的平均成績進行數據統計，不同階段平均成績提升如圖6所示。

表2 學生成績情況分布

軟件測試在線課程的用戶訪問量不斷攀升，用戶注冊數量保持增多趨勢，如圖7所示。

圖6 學生平均成績提升對比條形圖

圖7 用戶訪問量變化折線圖

5 結 語

通過對學生總體成績水平分布情況的統計，基本可以認為，基于MOOC的軟件測試教學方法已經取得了較為良好的成效，學生的成績較之傳統教育模式下的更好，主要體現在以下幾個方面：①高分學生數量所占比重更大;②低分及不及格所占比例相對較低。同時，我們對于學生群體在不同階段的平均成績進行數據統計，發現MOOC教學模式下的學生成績在總體上服從正態分布，其平均成績提升速率較同期的傳統教學模式更快。

基于MOOC的軟件測試教程建設成果，充分結合了信息技術的特點，充分利用了信息技術的共享性與可永久存儲性，提高了本成果教育資源的共享性，降低了本成果教育資源的成本。在學生用戶和授課教師的一致努力下，現已經取得了較為良好的推廣應用效果。

（1）提高了學生的學習積極性。研究表明，通過在線的特色講堂，漸進性的試題測試與課后的實踐練習，增強了學生的學習興趣和自信心，提高了學習積極性。本成果在在線課程中提出的分組學習最后以小組平均成績競賽的方式也極大地提高了學生的團隊意識，增強了學生的實踐積極性。

（2）解決了教育高成本，學習地點、學習時間不自由，共享性差的教學問題。相對于傳統教學而言，“互聯網+”形勢下的教育教學本身有著低成本，共享性，學習時間、學習地點自由性等優點，本成果將傳統教學經驗與信息技術優勢相結合，學生個體只需要登錄相應的客戶端，就可以輕松擁有實施更新的視頻教學，隨時根據學習水平自動化定制自己的測試試卷[8]。對于學生的實踐，本成果通過網絡平臺也能給出實時性的規范化指導，同時利用網絡的線上教育，節省了教學開支，學生個體可以不受時間、地點的限制。

（3）成果應用范圍不斷擴大，目前成果所用模式使得改革力度不斷擴大。成果提出的“線上線下教育、因材施教、實踐與理論結合教育方式”由于對傳統教育方式和傳統互聯網教育方式存在的問題進行了改革，充分吸收了兩者的優勢，使得MOOC的軟件測試教育逐步展開，應用范圍不斷擴大，接受知識人群從軟件工程專業學生拓展到了廣大軟件工程專業愛好者。

[1] 中國工程教育認證協會秘書處.工程教育認證工作指南（2013版）[Z]. 2013.

[2] 董威. 軟件工程專業在線課程建設思考[J]. 計算機教育, 2015(6): 4-5.

[3] 鄭煒. 軟件測試[M]. 西安: 西北工業大學出版社, 2011: 5-10.

[4] Myers G J. 軟件測試的藝術[M]. 北京: 機械工業出版社, 2012: 20-23.

[5] Beizer B. Software testing techniques[M]. 2nd ed. New Work: Van Nostrand Reinhold Company,1990.

[6] Coward P D. Symbolic execution and testing [J]. Information and Software Teachnology, 1991, 33(1): 229-239.

[7] Gareth L, Morris J, Parker K, et al. Using symbolic execution to guide test generation[J]. Soft Testing, Veri fi cation and Reliability, 2004, 15(1): 41-61.

[8] Mansour N, Salame M. Data generation for path testing[J]. Software Quality Journal, 2004(12):121-136.

（編輯：彭遠紅）

1672-5913(2017)01-0031-07

G642

國家自然科學基金項目（61402370）。

鄭煒，男，副教授，研究方向為軟件測試與驗證、云測試、大數據應用與驗證，wzheng@nwpu．edu．cn。