新工科視野下電氣專業課程可視化關聯性研究＊

戴 偉，陳 娟，郭曉麗，王 寧，姚子豪

（南通大學電氣工程學院，江蘇 南通226001）

1 電氣專業的挑戰與新工科建設

電氣專業作為傳統專業，理論體系上強電弱電、軟件硬件相結合，具有學科交叉性質。但隨著網絡、人工智能與電氣技術的深度融合，智能制造的興起，也使得全行業面臨升級及結構調整的挑戰。

為應對新科技和產業革命對工程科技人才培養提出的新要求，全球范圍內興起了新一輪工程教育改革，推出了一系列重大工程教育改革計劃，尤以中國發起的“新工科”和美國的STEM教育引人注目[1]。新工科專業是以互聯網和工業智能為核心，涵蓋了大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等相關的工科專業。通常將其分為新型工科、新生工科、新興工科三類專業[2]。而其中的新型工科專業，就是針對傳統現有工科專業這些“存量”，結合產業未來發展需要，通過智能化、信息化或其他學科的滲透，從而轉型、改造、升級“更新”成的。相較于傳統工科，其具有按需培養、產教協同、科教融合、學科交叉的屬性，培養的是符合新興產業需求的實踐、創新能力強、具備國際視野的高素質復合型工科人才。

2 電氣專業課程體系現狀分析

人才培養作為大學的基礎性功能，人才質量直接決定著國家、民族的未來，而課程設置則直接影響人才培養的質量。要培養合乎新時代需求的專業人才，首先就需要建立科學、合理的課程知識體系，使學習者具有扎實的理論基礎和前瞻性的專業思維，能從更高的層次上重新認識本學科的知識，促進學科的發展[3]。

一方面，電氣專業是以電子、電磁等物理學分支為基礎，涵蓋電子、計算機、電力工程、通信、控制等子領域的一門工程學，包含了系統分析、設計、開發以及管理與決策等研究領域。課程體系涵蓋面較廣，專業內容較分散，多學科融合明顯。現階段在智能制造、綠色能源等需求引領下，各高校電氣本科專業課程內容非常多。但由于受到總學時限制，課程體系出現基礎學科課時被壓縮、專業課內容過于寬泛，造成學生實際水平與就業能力、專業技術發展不相匹配。另一方面，由于課程各自都強調自身知識結構的嚴密性，而忽略了各課程間的聯系，促使學生只能被動掌握各課程知識和技能，不能靈活應用已學知識和技能，對概念和知識的理解被局限在各門課程框架內，限制了其思維、綜合運用和工程實踐能力。同時，內部知識脈絡的復雜性，也進一步導致課程之間的關系與聯系難以直觀體現。因此，在教學實踐中，經常會有學生對課程在整個體系中的具體作用產生疑問，更難以從全局上把握課程的前后關聯。

因此，需要在總量不變的前提下，順應新工科學科建設和人才培養目標，明確課程之間的關聯關系，除舊更新，完善課程設置。

3 電氣專業課程關聯性的可視化

一般而言，合理的課程設置表現在結構內容合理。需要遵循知識先后順序，圍繞培養目標相互配合、相互協作，內容上相互關聯、支撐，能夠在不同體系下發展同一種技能。這些都導致專業課程之間往往具有復雜的知識點關聯，且關聯的緊密程度也不盡相同，這種順序性、整體性、關聯性和連續性往往不易被覺察，因此難以迅速厘清。

思維導圖模式的出現，為呈現這種復雜關系提供了簡便手段。思維導圖（Mindmap）也稱作心智圖，是由世界記憶之父托尼·巴贊通過模擬腦神經生理的學習互動模式構造的一種發散性思維工具。其通過可視化的圖表的方式，還原大腦思考和產生想法的過程，展現個體概念間的互相關系。

利用思維導圖模式，就可以便捷地表達課程間的復雜聯系。首先，根據培養目標梳理知識體系，并確定相應課程；其次，確定課程先修和后續關系；再次，利用思維導圖工具對課程關聯實現可視化；最后，利用可視化關系進行課程體系優化。

思維導圖模式下，能夠清晰表達課程之間的前后關系與關聯程度，為體系的調整與完善提供直觀的科學依據。又由于其本身是一個開放系統，可以很直觀地添加和消除相應概念節點，并通過圖表表達的連接關系的變化，清晰地觀察改變所帶來的影響。

4 基于可視化的課程關聯性分析

以某大學電氣專業電機學課程為例，利用思維導圖工具Xmind7.5，圖形化構建課程間關聯關系，如圖1所示。其中，課程方框左側連線和箭頭線均表示其關聯的前序課程，課程方框下的分支線表示其關聯的后續課程。圖中電機學的前序課程為“高等數學A”“復變函數”“大學物理”“電路分析”“電路原理實驗”“電磁場”。其中電磁場與其聯系最為緊密。最緊密的后續課程為“電力系統拖動”“ANSOFT應用”“電力系統分析”“電力電子技術”“電機實習”“電力工程”“發電廠電氣部分”“電氣工程新技術專題”。

圖1 電機學課程關聯性思維導圖

通過對課程關聯性的進一步分析，就可以為電氣專業教學體系優化提供科學支撐。

4.1 為教學改進提供參考

在新工科建設目標下，人才培養圍繞社會、產業需求確定；專業實踐能力結合產教融合、合作教育等方式培養；思維創新能力以科教融合為手段，利用研究性、項目式教學等方式塑造；跨界整合能力則通過學科交叉、問題導向的課程、跨學科合作學習等方式提升。結合以上目標，對課程教學內容進行梳理，就可以獲得優化課程內容的參考信息。以綜合課程設計為例，研究發現其選題缺乏產業背景，與產業現狀和需求結合不緊密；設計目標過于側重電學知識，而缺乏系統、產品的概念；對于機械、材料、成本等其他學科因素考慮不足。這些都為今后教學內容完善提供了改進方向。

4.2 為優化課程設置提供決策支持

利用思維導圖模式，結合人才培養目標，可以便捷地實現對課程體系的調整。其具有靈活的開發特性，便于增減課程分支，并動態呈現體系調整帶來的影響。結合新工科建設目標，用思維導圖對電氣專業課程體系梳理后，發現部分專業課程仍然延續傳統的設置模式，導致“電氣工程”專業人才培養目標與培養規格之間缺乏連貫性，整體的實踐教學環節較為零散，承接關系和結構聯系不清晰，內容缺乏整體設計。課程體系中對人工智能等目前影響巨大的技術體系缺乏系統介紹，而只是零散分布在新技術專題課程中，受到學時限制，學生學習的系統性、體系性不足，難以建立完整的知識框架。這都將會導致課程體系對培養新工科目標的支撐度不夠，學習的深度和廣度遠遠達不到人才培養的要求。

4.3 為學習效果預測提供指導

在教學實踐中，準確預測學習效果，一直是一個難題。課余時間利用率、基礎程度對成績均有顯著的影響，而且基礎程度比課余時間利用率對成績的影響更大[4]。利用課程關聯關系結合前序課程的學習數據，為教師和學生提供一種簡便預測課程教學效果的途徑。

思維導圖可以清晰地表現前序課程與當前課程聯系的緊密程度，越緊密，則對當前課程的影響越大。對于學生而言，結合前序課程學習成績，就可以判斷在學課程通過的可能性，從而提前合理分配學習精力。特別是對于基礎較差的學生，則起到學習預警的作用。對于課程教師而言，可以結合教學班級在前序課程學習狀態數據，確定學生總體基礎水平，從而合理調整自己的教學重點、方法，做到因材施教，提升教學效果。

5 結論

基于思維導圖模式的課程關聯性分析方法，能夠通過可視化方式，清晰地顯示課程之間的關聯性、關聯的緊密程度，便于在教學決策中結合新工科人才培養需求，完善課程體系設置；根據學生關聯課程學習情況，分析課程學習基礎，改變以往主觀經驗判斷的局限性，實踐因材施教的教育理念。分析學生學習知識點的薄弱環節，通過教學重點提點，在后續學習中實現對前序學習的反饋，促進整個知識體系的良性構建和互動，從而培養出符合新時代需求的復合型人才。