階段式動態分組實驗與互動漸進學習方法的研究與實踐

趙小薇， 王 祎， 徐秀娟， 于 紅， 許真珍

(大連理工大學 軟件學院，遼寧 大連 116620)

階段式動態分組實驗與互動漸進學習方法的研究與實踐

趙小薇， 王 祎， 徐秀娟， 于 紅， 許真珍

(大連理工大學 軟件學院，遼寧 大連 116620)

科學客觀的學生分組實驗模式和學習方法是決定分組實驗學習能否成功的關鍵因素之一，對于學生自主學習能力的培養具有重要意義。根據知識二分法與群體網絡知識傳播理論，結合軟件工程專業理論與應用并存的特點，深入探索了適合軟件工程專業本科生的分組實驗學習策略和實施方法，提出了基于階段式動態分組的實驗方法。根據課程知識由淺入深的特點，將學習和實驗任務歸類并劃分為理論型和應用型兩類，進而針對不同類型任務對學生進行動態分組并配合互動漸進學習方法，以任務帶動學習實現知識的循序漸進。實踐表明，該方法有助于提高軟件工程專業本科生的學習效率、創新與溝通能力，對達到培養目標具有積極的推動作用。

學習任務分類方法； 階段式動態分組； 互動漸進學習方法

0 引 言

軟件工程專業涵蓋了編程語言、數據結構、算法流程、數據存儲等軟件系統開發各個方面的知識。該專業的本科生教學需要讓學生掌握軟件系統的需求分析、系統設計、編碼測試等多個階段的技術與方法[1]。在軟件工程知識不斷復雜化的同時，社會對軟件工程本科畢業生的要求也不斷提高，要求學生基礎扎實、專業突出，具有團隊責任感和創新能力、具有自主學習能力、能夠解決復雜工程問題，能夠成為軟件工程技術和軟件管理的復合型人才。傳統的課堂上以教師講授為中心的教學方法已經無法滿足日益增長的現代軟件人才培養需求，以學生為中心的分組實驗學習模式越來越受到關注[2]，而分組實驗方式以及組內合作模式是決定分組實驗學習能否成功的關鍵因素之一。

現有的大學本科分組實驗學習往往由教師根據實驗學習內容確定分組人數，采取組員固定、指派組長的方式。雖然這種方式能使學習目標統一、便于教師指導，但是組長指派制不利于調動組內普通成員的參與感與積極性；如果組員能力水平差異較大，則經常出現由一個能力最強的組員依靠個人知識完成實驗任務，其他組員消極參與的情況。此外，一些課程教程較長，課程內容前后差異較大，課程前期學生的實驗分組模式并不適用于后期的分組學習。因此，從提高學生參與分組實驗學習的積極性、提高組內學生間的知識互動目的出發，探索具有靈活性的、適合不同知識特點的分組實驗學習方法，對于大學本科生培養具有實際意義[3-4]。

本文在對知識二分法(Knowledge Dichotomy)[5]與群體網絡知識傳播研究的基礎上，結合軟件學院軟件工程專業本科生《面向對象軟件建模》課程的教學實踐，提出了基于知識類型的階段式動態分組實驗和互動漸進學習方法。實踐表明，該方法有助于提高軟件工程專業本科生的軟件建模、創新能力與團隊協作能力。該方法也可推廣到其他專業的本科分組學習。

1 知識二分法簡介

英國哲學家Polanyi首次提出了知識二分法的理論，將知識劃分為顯性知識和隱性知識[5]。顯性知識可以通過語言、文字、圖形等顯性介質進行表達，較易交流和傳遞。隱性知識一般深藏于人們頭腦和行為之中，具有高度的抽象性和個體化特性，不能依靠精確的編碼和結構化語言進行表達、傳播和共享[6]。隱性知識具有以下特點：

(1) 個體性。隱性知識是高度個人化的知識，與個人認知(personal knowledge)關聯緊密，因此個體差異較大。

(2) 模糊性。隱性知識是個體工作實踐形成的一種經驗性的知識，不能通過語言進行確切地說明，因此傳播難度較大。

(3) 情境性。隱性知識是一種依賴于特定情境的知識，離開了情境設定，認知與理解也就失去了依托[7]。

在軟件工程領域很多課程既包含顯性知識也包含隱性知識。以《面向對象軟件建模》課程為例，課程中的“統一建模語言(UML)”是以標準符號化的方法描述軟件系統的“因果關系”和“結構關系”[8-9]，屬于顯性知識，學生理解與掌握較為容易，分組自學門檻較低；課程中的“面向對象軟件模型設計思想”屬于隱性知識，教師往往通過案例教學在課堂中展示，學生理解與掌握的程度與學生的領悟力、洞察力、軟件系統開發經驗有很大關系，往往差異較大，分組討論自學比較困難。所以，本科生分組學習必須圍繞知識類型和知識特點開展。

2 基于群體網絡的知識傳播的研究

網絡化是個體存在于社會的一個普遍方式，從網絡的視角看，個體在日常工作和社會交往中，通過彼此的相互作用和交流，傳播各自擁有的資源，例如知識、技能等[10]。Tsai等[11]在研究個體學習時發現，個體間的關聯是學習過程的重要組成部分，個體通過彼此間相互作用發現學習機會并獲得其他個體的知識。Inkpen等[12]將知識傳播定義為知識在群體網絡中由知識量高的主體向知識量低的主體進行轉移的現象。Cohen等[13]認為，網絡中個體已具備的知識基礎、與其它個體交流的頻率決定了網絡整理的知識傳播和吸收能力。

假設團隊成員所構成的群體網絡為G，網絡中節點總數(即團隊成員數量)為N。網絡中的任一節點與其他K個隨機選取的節點建立聯結。K稱為節點的聯結度，反映了組內成員的交往能力，K越大則表示組員能夠與更多的其他組員產生直接交互，獲取其他組員知識的可能性也越大。單位時間內，任意兩個節點間的交互頻率為f，f反映了兩個直接相連的節點間交往的效率。f越高，則單位時間內兩節點交往的頻率越高，知識傳播也越多[14]。由于組員的時間精力有限，故聯結其他成員的數量與交互頻率成反比，即K∝f。

在初始狀態t=0時，網絡中擁有比例為α的高認知水平節點，這些任意選取的節點代表了具有較高的領悟力、洞察力和背景知識水平的組員(見圖1)。假設這些高認知節點擁有相同的知識水平X，而其他節點擁有相同的初始知識水平L，其中XL，可以得到網絡初始知識水平均值

圖1 群體知識傳播網絡(N=12，K=3，α=0.25)

(1)

由式中可見，在組內普通組員知識水平固定的情況下，α和X對小組初期平均知識水平影響較大，即建組初期組內高能力組員的比例與能力水平對小組的知識初始水平起決定性作用。

對于群體網絡G中任意兩個直接相連的節點i和j，若兩節點的知識水平有差異，則認為節點間發生了知識傳播，知識由高水平的節點傳播給低水平的節點；若兩節點的知識水平相同，則認為不發生知識傳播。Chen等[14]的研究表明，知識傳播的效果與節點的知識吸收能力有關，知識吸收能力越強，則單次吸收其他個體的知識量越多。假設節點的知識吸收能力為μ，表示兩節點在一次接觸時，知識水平低的節點吸收水平高節點的知識的比率。節點i在時刻t的知識水平為Li(t)，在t+1時，i的知識水平為

ΔLi(t+1)為知識增量，計算式為

ΔLi(t+1)=

(2)

式中，Gi表示節點i以及與其直接相連的節點構成的子網絡。隨著時間的增加，小組知識總量越大，網絡平均知識水平越高，在時刻t時，網絡的平均知識水平為

(3)

可見，影響團隊知識水平的因素有3個：與個體i直接相連子網絡Gi的規模；個體i的知識吸收能力μ；個體i與相鄰節點的交互頻率f。個體i的知識吸收能力μ越高，表示知識難度越低或者個體領會力越強，知識傳播越快。子網絡Gi的規模越大代表個體i的直接相連節點越多，那么能夠與i產生知識傳播的個體也就越多(即K較大)，知識增量越大。個體i與相鄰節點的交互頻率增高(即f增大)，則單位時間內個體間交互概率越大，知識增量變大。由于f∝K，故過高的f會導致K過低；反之過大的K也會致使f過小。從以上的分析中可以得出結論：在具有網絡結構的群體中，影響知識傳播的因素有初始高能力者數量、個體知識吸收能力、個體間交互頻率以及直接交互個體的數量。這些因素相互之間又會發生作用，形成了非線性復雜系統，在該系統中知識的傳播問題需要根據具體的知識類型和特點以及知識傳播者的特點進行有針對性的討論。

3 階段式動態分組實驗方法

根據知識的二分法理論，個體對于顯性知識的吸收能力較高，同時顯性知識可以通過文字、圖形等顯性介質進行展示和記錄，所以不需要知識傳播者與知識接收者頻繁接觸，知識可以在一次學習后被反復溫習，因此，個體間交互頻率可以適度降低，可以通過增加直接交互個體的數量來提高知識傳播效率。

對于隱性知識而言，由于其傳播主要通過個體間直接面對面接觸，需要借助語言、體態、情感、示范等多種隱性表達方式的綜合作用。所以，對于隱性知識的傳播需要提高普通個體與能力較高者之間的交互頻率，保證知識傳播者與接受者具有穩定和長期的交互關系。

根據知識二分法和群體網絡知識傳播研究的結論，從《面向對象軟件建模》課程的教學內容特點出發，設計了一種基于知識特點的客觀的、具有靈活度的階段式動態分組實驗方法。

3.1 階段性實驗任務設計

階段式動態分組實驗方法的第1步是對課程及實驗內容進行階段性劃分。根據課程知識由淺入深的特點，將學習和實驗任務歸類并劃分為理論型和應用型兩類任務。

(1) 理論型實驗任務。主要圍繞著UML統一建模語言的3種基本建模方法理論，由教師結合課程進程設計，分為類建模、交互建模和狀態建模3類，這3類任務具體又包括類圖、包圖、狀態圖、用例圖、順序圖等13種建模圖的具體表示法和基本理論知識。該類實驗任務主要目的是通過分組實驗，讓學生充分掌握UML的基本表示方法，熟悉多種UML作圖軟件的操作，能夠讀懂建模設計圖，具備一定的軟件建模理論基礎。

(2) 應用型實驗任務。主要針對面相對象統一過程，通過分組由組員共同完成一個完整的軟件項目的建模全過程。實驗題目可以由教師指定也可以由小組成員自擬。軟件建模是滲透在軟件工程的整個開發過程當中的，包括應用領域專家交流階段、企業級建模應用階段、編寫文檔階段及程序設計階段。應用型實驗任務囊括了軟件工程各個階段，任務具有一定的規模、難度和復雜程度。任務要求小組成員不但有扎實的理論基礎，還需要具有團隊協作精神和溝通能力。該類任務可以鍛煉學生的分析問題、解決問題的能力，通過組內成員間的深入交流互助，促進學生間推理力、感知力、理解力的相互滲透，從而達到團隊創新能力的提高。3.2 動態分組實驗方法

階段式動態分組實驗方法的第2步是針對前一步劃分的階段性實驗任務，對學生進行動態分組。

第一階段的理論型實驗任務屬于掌握顯性知識為目的的任務，該階段的實驗小組成員交互結構設計，可采取具有星形結構的無標度網絡(Scale-free network)，如圖2中的a層網絡所示。該類型的網絡中只有一個節點擁有大量的連接(稱為Hub節點)，其他節點僅與Hub結點直接相連。由于Hub節點的連接度較大，故當該節點具有較高的知識量時，可以最快速度傳播給其他節點。在另一方面高連接度導致Hub節點與其他節點間的交互頻率較低，因此，這種網絡結構適合知識難度較低、知識粒度較小的顯性知識傳播。

基于該分組實驗方式，在教學實踐中將一個教學班級內的80個學生分成9組，平均每組約有9個成員。該階段的理論型實驗任務自學相對容易，易于交流，因此并不指定固定組長，中心Hub節點位置采用輪流制，在小組接到任務時立即將實驗任務分解，降低任務粒度，然后由組員輪流擔任知識分享者向其他組員進行知識輸出。采用這種分組實驗方式，實驗完成質量和效率明顯提高，實驗成果的輪流分享制也明顯促進了學生參與實驗學習的積極性。

第2階段的應用型實驗任務屬于掌握隱性知識為目的的任務，該階段的實驗小組成員的交互結構設計可采取具有三角形結構的網絡，如圖2中的b層網絡所示。隱性知識的傳播主要是在個體間直接面對面接觸過程中進行，減少小組的人數可以有效提高組員間的交互頻率，保證知識傳播者與接受者具有穩定和長期的關系。在b層網絡中，原處于a層的無標度網絡結構調整為若干個人數較少、個體間聯系更為緊密的小組。

圖2 階段式動態分組學習示意圖

基于分組實驗方式，在實驗實施階段，將第1階段劃分的9人組分成3個由3名組員構成的小組，并在每個小組中分派1名能力較強的組員以促進隱性知識的傳播。采用這種分組實驗方式后，實驗學習效果提高顯著，特別是原本實際動手操作能力較低的學生在頻繁接觸能力較強的組員的過程中，個人能力大幅度提升，從而進一步提高了實驗學習的積極性。

4 互動漸進學習方法

互動漸進學習方法[1]是基于動態分組方法形成階段性的學習小組，以任務帶動學習實現循序漸進掌握知識的方法。該方法以“5個教學環節”[16]為中心突出學習主體間的互動活動，“5個教學環節”即“情境創設”“自主學習”“組內互動”“師生互動”“總結提高”，如圖3所示。其中在課堂上進行的只有“師生互動”和“總結提高”環節，其他3個環節都是在課堂以外的時間進行的。

圖3 互動漸進學習方法的5個環節

“情境創設”階段，由教師拋出問題，設定問題情境，提出任務。教師根據授課內容的需要，模擬學生要解決的問題。在“自主學習”階段，學生通過查閱教材、觀看授課視頻，自主發掘解決問題的方法和手段。自主學習之后就是學生的“組內討論”，學生帶著問題在提前分好的階段性學習小組內嘗試交流不同的問題解決方法，相互解答出現的問題，并總結共性問題。到上課時，在“師生互動”環節中進行匯報和交流，同時在互動后實現“總結提高”。為了實現“互動漸進式學習”，在《面相對象軟件建模》課程教學過程中做到了“5個轉換”。

(1) 課堂角色轉換。將原來教師的角色轉換為教學活動的組織者、引導者、傳授者。將學生的被動角色轉換為主動角色，讓學生成為教學活動的參與者、合作者、受益者。

(2) 引導方式轉換。將單向的知識傳授轉換為提問引發思考。用問題的方式去激發學生主動思考問題、解決問題的熱情。

(3) 思維模式轉換。改變原本教師思維“獨角戲”的課堂思維方式，將學生的結論性轉換為啟發性思維，充分調動教師與學生間的思維碰撞火花，發揚創新精神，鼓勵提問，鼓勵交流，師生共同解決問題。

(4) 情感方式轉換。將原來以教師為中心的課堂轉換為以學生為中心的課堂，提倡平等與尊重，充分調動學生的主觀能動性，促進師生情感交流，充分給予學生自由和信任，讓自由平等的課堂里開出知識與希望之花。

(5) 評價方式轉換。將原來單一的紙質試卷考核方式轉換為多角度評價方式。倡導互動式評價，包括組內評價、組間互評，最后再配合教師對學生的評價，給予學生更多的實踐性和發展性評價，勉勵學生繼續積極互動，迸發出新的師生間的創造力。

5 實踐成果

自2013年以來，階段式動態實驗分組和互動漸進學習方法已經在軟件學院軟件工程系的軟件建模課程中得到初步應用，3年來共完成本科生教學2 400人次，完成理論型、應用型實驗任務40余項。其中，以學生分組的方式完成了多個軟件系統的建模和開發，2014年申請軟件著作權9項，2015年申請軟件著作權17項，均已獲得授權。這些由學生自主完成的軟件系統的建模與開發同時也豐富了學院的教學案例庫，3年來Java編程語言、C與C++編程語言、J2EE技術、UML建模技術等課程的教學案例都得到了擴充，2014年《UML面向對象建模技術》獲得遼寧省教育軟件大賽優秀獎，2015年《網絡博弈模型演化仿真教學軟件》獲得遼寧省教育教學信息化大獎賽教學軟件類優秀獎。此外，學生通過分組學習在科研方面也取得了突出的成績：2014年學生分組完成“具有重連與學習機制的合作演化系統”并形成論文，發表在IEEE 12th International Conference on Dependable, Autonomic and Secure Computing(EI檢索)國際會議上；同年完成“社會網絡在線評估系統”，發表在International Conference on Service Sciences(國際會議)上；2015年由兩個學生小組合作完成“混合策略演化系統”形成論文發表在IEEE Conference on Collaboration and Internet Computing(EI檢索)國際會議上；2015年在教師指導下，學生小組研究基于城市交通大數據的推薦算法，針對頻繁軌跡挖掘問題提出了Taxi-RS推薦算法，通過搜索剪枝優化算法快速計算乘客在特定地點打車的等待時間，該研究成果被SCI檢索的國際期刊錄取發表。

6 結 語

本文根據軟件工程專業《面向對象軟件建模》課程教育教學實踐，提出了動態分組實驗方法和互動漸進學習方法，該方法能夠增強學生的學習熱情和團隊參與程度，提高群體學習效率，培養合作創新和溝通能力，對實應社會需要、能夠解決復雜工程問題的復合型人才的培養進行了一次有效的探索。

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Research and Practice on Experiment and Learning Method Based on Phased Dynamic Group

ZHAOXiaowei，WANGYi，XUXiujuan，YUHong，XUZhenzhen

(School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620， Liaoning, China)

It is important to cultivate students’ autonomous learning ability by the scientific and objective group-learning mode. According to the combination of software modeling theory and application in software engineering curriculum, the grouping learning strategies and implementation methods for the undergraduate students are explored based on the knowledge dichotomy and the research result of knowledge propagation in complex networks. Based on this method, the tasks are classified and divided into two types: theoretical tasks and application tasks. According to the different types of tasks, the students are dynamically grouped and the interactive incremental learning method is adopted with the group. Practice shows that the proposed methods are helpful for software engineering undergraduates to improve the efficiency of learning, innovation and communication abilities, and play a positive role in reaching the goal of education.

task classification method； phased dynamic group experiment； interactive incremental learning method

2016-04-28

國家自然科學基金項目(71371040)；大連理工大學教育教學改革重點項目(ZD201530)

趙小薇(1978-)，女，遼寧大連人，博士在讀，講師，主要研究方向：演化博弈理論、軟件工程、復雜系統理論及應用。

Tel.：18904111411；E-mail：xiaowei.zhao@dlut.edu.cn

許真珍(1980-)，女，江蘇淮安人，博士，講師，主要研究方向：多任務調度問題，分布式智能系統。

Tel.：15942627062；E-mail：xzz@dlut.edu.cn

G 642.0

A

1006-7167(2017)03-0171-05