應(yīng)用型課程智能交互式學習的教學研究與實踐

摘要：隨著國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，“智能+”時代正式到來，它將對我們生活的方方面面進行改變和沖擊。文章聚焦實際教學，把傳統(tǒng)教學和當前人工智能背景相結(jié)合，探索智能+在教學中的應(yīng)用和落地，探索改善學生智能交互式學習的切實可行方案。

關(guān)鍵詞：人工智能;思維導圖;交互式學習;大數(shù)據(jù)分析;Matlab

中圖分類號：G642.0? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2020）16-0231-02

（國發(fā)〔2017〕35號）[1]發(fā)布的關(guān)于印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中指出人工智能已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，經(jīng)過60多年的演進，特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計算、傳感網(wǎng)、腦科學等新理論新技術(shù)以及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅(qū)動下，人工智能的加速發(fā)展，將會深刻改變和影響我們社會生活的方方面面。

另一方面，在實際調(diào)查中，我們發(fā)現(xiàn)隨著信息網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的快速發(fā)展，學生獲取知識碎片化現(xiàn)象嚴重[2，3]，興趣記憶理解低下等問題比較突出。傳統(tǒng)學習方式早已難以適應(yīng)當前較快的節(jié)奏，海量信息造成注意力的轉(zhuǎn)移，指數(shù)倍增長的信息轟炸等;本文主要聚焦實際教學，探索在智能教育方面進行改革，針對傳統(tǒng)教學弊端及學生缺乏智能學習方式等現(xiàn)象，提出切實可行方案。

一、概述

《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中將重點任務(wù)劃分為六個方面：構(gòu)建開發(fā)協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，培育高端高效的智能經(jīng)濟，建設(shè)安全便捷的智能社會，加強在人工智能領(lǐng)域的軍民融合，構(gòu)建泛再在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系，前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。在關(guān)于建設(shè)安全便捷的智能社會中提到了智能教育，即利用智能技術(shù)加快建立人才培養(yǎng)模式、教學方法改革，構(gòu)建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系。

目前大部分的授課方式仍屬于傳統(tǒng)教學，而傳統(tǒng)教學又屬于典型的被動式教學，以教師直接講授為主，學生參與度較低，積極性和興趣被壓制。加上一些新的教學工具較少引入，造成部分不直觀和學生缺乏整體性理解的問題。當然，國內(nèi)外也在探索一些新的教學方式，如當前國際上比較流行的PBL（Problem-Based Learning）教學法[4，5]，已經(jīng)取得了相當不錯的教學效果。PBL教學模式是一種將學生自學與導師指導相結(jié)合的小組教學法，和傳統(tǒng)教學方式相比，PBL教學更傾向于以問題為基礎(chǔ)、以學生為中心，能夠有效地培養(yǎng)學生的交流能力并調(diào)動主動學習的興趣，注重協(xié)作能力和團隊精神的培養(yǎng)，能夠營造一個輕松、主動的學習氛圍，激發(fā)學生的學習積極性和主動性，對知識連通有一定的幫助。隨著智能技術(shù)的加速發(fā)展，如何更好地智能學習，交互性學習變得更加重要。

本文針對應(yīng)用型課程，在新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的指引下，結(jié)合部分當前較為流行的PBL互動教學手段，根據(jù)Matlab與工程計算課程方面的特點進行研究。

二、方法

本節(jié)中，我們將結(jié)合實際課程教學，在提升學生的智能交互式學習方面提出兩項切合可行的智能技術(shù)應(yīng)用，并結(jié)合教學實踐展開詳細描述。

（一）思維導圖在教學中的應(yīng)用

思維導圖（Mind Mapping）由英國“記憶之父”Tony Buzan所創(chuàng)，思維導圖是一種表達發(fā)散性思維的圖形工具，通過一個中心點，不斷向外進行擴散然后形成若干關(guān)節(jié)點，而每一個關(guān)節(jié)點又成為下一級主題的中心點。它們借助不同顏色，從中心自然發(fā)散出來，其所采用的線條、符號、詞匯和圖像，均遵循一套簡單、基本、自然、易被大腦接受的規(guī)則。這種教學模式使用的思維導圖，可以把一長串枯燥的信息變成彩色的、容易記憶的、有高度組織性的圖，它與我們大腦處理事物的自然方式相吻合。

根據(jù)教學特點，從定義、作用、畫圖工具以及教學實踐四個方面展開，可以有效地指導在實際教學中的應(yīng)用和落地。在Matlab與工程計算課程實踐中，可通過思維導圖對一些關(guān)鍵知識點的梳理，提高學生對編程實踐的興趣和熱愛，從而潛移默化地提高學生采用Matlab工具解決工程中的一些實際問題;思維導圖的應(yīng)用可以幫助學生理解知識，進而提升他們對整個課程的整體性理解，讓學生把從課本上學到的知識經(jīng)過系統(tǒng)性的整理，結(jié)合上機實踐再總結(jié)，形成一個良性閉環(huán)，持續(xù)增強記憶;同時思維導圖在頭腦風暴等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，大大地提高了學生主動積極提問和回答的次數(shù)和效率，增強了大家的互動和記憶;在課堂筆記、復(fù)習以及總結(jié)等其他各個方面也同樣起著重要的作用。

（二）大數(shù)據(jù)在教學中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)變得越來越多，主流意識形態(tài)認為大數(shù)據(jù)可以用來處理和解讀數(shù)據(jù)以及探尋數(shù)據(jù)背后包含的深層次信息，同時在體積龐大的數(shù)據(jù)量中，能夠快速挖掘出有應(yīng)用價值的數(shù)據(jù)。根據(jù)課程特點，一般將大數(shù)據(jù)可視化劃分為三個方面，數(shù)據(jù)源的產(chǎn)生或來源，數(shù)據(jù)存儲清洗及大數(shù)據(jù)分析，最后數(shù)據(jù)的服務(wù)指導教學。

在實際的Matlab與工程計算課程教學中，我們引入大數(shù)據(jù)技術(shù);大數(shù)據(jù)的使用，是傳統(tǒng)的教育研究走向科學實證的重要工具，如我們在實際教學中通過對學生日常Matlab習題答案的收集，將學生易錯的試題和答案進行概率統(tǒng)計和排序，可以清晰地找到哪些Matlab試題比較難和學生不易接受，然后針對相應(yīng)的題目進行教學方法的改進和引導，輔助一些有效的分析等加強學生的記憶，并定期將大數(shù)據(jù)分析得到的易錯的問題進行會上頭腦風暴討論，從而找到一種最優(yōu)的方案;我們還會對學生考試成績等數(shù)據(jù)進行收集分析并對往年學生反饋的情況等進行數(shù)據(jù)分析。

還會對大量分析后的數(shù)據(jù)進行持續(xù)的迭代和存儲，對不同格式的數(shù)據(jù)進行一定的數(shù)據(jù)清洗和整理，然后針對結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，進行上述工作時可以采用比較流行的大數(shù)據(jù)分析工具，如hadoop等，并將分析出來的數(shù)據(jù)進一步存儲。

最后將分析后的數(shù)據(jù)用于指導：大數(shù)據(jù)結(jié)果的使用，能讓我們從技術(shù)層面對結(jié)果進行量化和顯現(xiàn)，如用得到的數(shù)據(jù)結(jié)果指導我們個性化化教學，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)關(guān)于本課程的一些優(yōu)秀的經(jīng)驗和案例，落實到教學中，從而為學生的學習方式、考核評估、個性化指導等提供科學的依據(jù)。

在構(gòu)建一個智能學習，交互式學習評價體系時，大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的使用，能有效地幫助我們洞察學生的真實情況，找到真正起作用的教育影響因素，進而有效地幫助我們走向個性化教學并進行科學的評估。

三、結(jié)論

本文在人工智能的大背景下，分析了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中關(guān)于智能教學方面的要求，探索如何在現(xiàn)有優(yōu)秀的PBL教學法基礎(chǔ)上，根據(jù)Matlab與工程計算實際課堂的相應(yīng)特點，引入思維導圖和大數(shù)據(jù)兩項智能技術(shù)，改善學生的智能教學和交互式學習。當然結(jié)合不同的課程特點，除本文提到的方法外還可以引入其他的技術(shù)和工具來輔助教學。實踐證明：本文通過引入智能技術(shù)加快人才培養(yǎng)模式、教學方法改革，構(gòu)建包括智能學習、交互式學習的新型教育體系的一個探索，通過引入新的技術(shù)和工具，與傳統(tǒng)教學手段相比，在面向應(yīng)用型的課程中培養(yǎng)學生智能交互式學習有效且得到了學生的認可。

參考文獻：

[1]新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL].國發(fā)〔2017〕35號.

http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]吳建材，柯暢.碎片化時代高校教學改革的問題和探索[J].時代教育，2015，（9）：250.

[3]馬陸亭.高等教育支撐國家技術(shù)創(chuàng)新需有整體架構(gòu)[J].高等工程教育研究，2016，（1）：5-11.

[4]丁曉蔚，顧紅.“基于問題的學習（PBL）”實施模型述評[J].高等教育研究學報，2011，34（1）：66-69.

[5]杜翔云，Anette，Kolmos，等.PBL：大學課程的改革與創(chuàng)新[J].高等工程教育研究，2009，（3）：11.

Teaching Research and Practice of Intelligent Interactive Learning Method on Application Course

RAO Huan-le

（School of Automation，Hangzhou Dianzi University，Hangzhou，Zhejiang 310018，China）

Abstract：With the release of the state council's notice on the development plan for a new generation of artificial intelligence，the "intelligent +" times is officially coming，which will change and impact every aspect of our lives.This paper focuses on practical teaching，combines traditional teaching with current artificial intelligence background，explores the application and implementation of "intelligent +" in teaching，and studies feasible schemes to improve students' intelligent interactive learning.

Key words：artificial intelligent;mind map;interactive learning method;big data analysis;Matlab

收稿日期：2019-07-26

基金項目：杭州電子科技大學高等教育研究課題項：培養(yǎng)學生“智能+”思維的教學研究與實踐（YBJG201948）

作者簡介：饒歡樂（1987-），女，講師，主要從事測控技術(shù)與儀器專業(yè)教學和研究工作。