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布魯姆教學目標分類理論在人工智能導論課程教學中的探索

2022-02-24 00:08:31李征驥嚴張凌李菲
計算機時代 2022年2期
關鍵詞:自主學習人工智能

李征驥 嚴張凌 李菲

摘? 要: 探索和討論了布魯姆教學目標分類理論在人工智能導論課程教學中的應用。根據布魯姆教學目標分類理論的指導思想,設計了相應的教學目標、教學內容、教學方法以及考核方法。整個教學過程中,以激發學生對該專業的興趣愛好為主線,注重培養學生關聯性思維、遷移性思維、批判性思維和創造性思維的能力,由興趣愛好帶動學生的自主學習。

關鍵詞: 人工智能; 課程設計; 布魯姆教學目標分類; 自主學習

中圖分類號:G642.3;TP18? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ?文章編號:1006-8228(2022)02-90-03

Exploration of Bloom's taxonomy of educational objectives theory in the

teaching of introduction to artificial intelligence

Li Zhengji, Yan Zhangling, Li Fei

(Chengdu Jincheng College, Chengdu, Sichuan 611731, China)

Abstract: The applications of Bloom's taxonomy of educational objectives theory in the teaching of introduction to artificial intelligence are explored and discussed in this paper. According to the Bloom's taxonomy of educational objectives theory, the corresponding teaching objectives, teaching contents, teaching methods and assessment methods are designed. In the whole teaching process, the main line is to stimulate students' interests and cultivate students' abilities of relevance thinking, transfer thinking, critical thinking and creative thinking, and drive students' autonomous learning by their interests.

Key words: artificial intelligence; course design; Bloom's taxonomy of educational objectives; autonomous learning

0 引言

人工智能是以計算機科學為基礎,由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。其作為引領第四次科技革命的戰略性技術,在全球范圍內正蓬勃興起。

我國對人工智能的發展非常重視,2018年教育部及國內高校相繼啟動了人工智能專業人才培養計劃,定位于研究生教育的人工智能研究院和面向本科生教育的人工智能學院如雨后春筍般地出現在許多高校中[1]。2019年本科人工智能專業的開設高校的數量由2018年的35所增加到214所[2]。人工智能的應用已經逐漸滲透到各個學科以及工業、農業及社會生活的各個行業[3],“人工智能+”成為提升這些學科和行業高速發展的新助力[4]。

國內知名高校在多個學院紛紛開設“人工智能”的主干必修課程。“人工智能導論”課程是人工智能“入門性”和“引導性”的基礎性課程[1],其最根本的目的是讓學生接觸并了解 “人工智能+”的概念,以便在后續的學習和工作中能將人工智能的思想融入自己的專業。

布魯姆教育目標分類的理論是在1956 年由美國著名的心理學家、教育學家本杰明·布魯姆首次提出。在其理論中,強調培養學習者主動參與、樂于探究、勤于動手,搜集和處理信息的能力、分析和解決問題的能力以及交流與合作的能力[5]。目前國內外有不少教師和學者將布魯姆的教學理論應用到了各自的教育領域并取得了不錯的效果。Kim[6]和孫春意[7]將其引入到了醫學類教學課程中;郭衛蕓[8]以布魯姆分類認知理論為基礎設計了“食品機械與設備”課程教學目標;叢文靜[9]將布魯姆教育理論引入到“機械制圖”課程中。

在本文中,為了能更好地完成人工智能導論這門課“入門性”和“引導性”的任務,在布魯姆教育目標分類的理論的基礎上,對教學目的、教學方法、課程內容以及考核方式進行了重新設計。

1 教學目標的設計

前文提到了人工智能導論課程是人工智能“入門性”和“引導性”的基礎性課程。本課程作為大學新生的人工智能啟蒙性課程,其目的是讓學生逐步了解人工智能的基本思想、理論以及方法、了解人工智能的現狀,并為進一步學習人工智能其他課程奠定基礎;同時還需要與其他學科融合建立關聯,了解人工智能在多個學科和領域中的應用。

由于“人工智能導論”課程針對大學新生開設,因此,除了要對學生進行人工智能相關知識系統的介紹,也需要對學生的學習方法,發展方向有相應的引導。而要讓學生真正的學好這門課,對這門課的熱愛是必不可少的,正如我國古代大教育家孔子曾說過:“知之者不如好之者,好之者不如樂之者”,以及托爾斯泰曾說過的:“成功的教學所需要的不是強制,而是激發學生的興趣。”

根據以上分析,本門課程的教學目標可分為“導”、“引”,“激”三大部分,如圖1所示。

2 教學內容的設計

布魯姆分類法將認知領域的教育目標分為從低到高的六個層次。而六個層次的設計對于本門課程的教學內容來說有些過于詳細;另外,過多層次也會給教學內容的設計帶來不便。因此,我們將六個層次歸納成了初、中、高三階。并據此分別對教學內容進行設計。

初階部分內容的主要任務是讓學生了解并掌握人工智能中一個主要知識板塊及基礎知識點,了解目前人工智能在各行業各領域中的應用。同時該部分實現了教學目標中對前導知識的介紹。同時,在講授該部分的過程中,盡量以故事。實例為背景,以引發學生對該學科的學習興趣。

中階部分內容以不同領域的真實人工智能應用項目和實際案例為基礎,完成對理論知識的學習和實踐操作的學習。通過對人工智能在多個領域的應用實例,讓學生了解人工智能領域的發展方向,借此也明確自身今后的發展方向。

由于本課程針對大學新生,在學生的專業領域知識還不夠豐富的情況下,高階部分主要以培養學生遷移性思維、批判性思維和創造性思維的能力和習慣。高階部分的主要內容主要以中階部分為基礎進行一些探索性實驗。并在實驗中,以頭腦風暴或是辯論等方式給學生提出一些具有不確定性、前瞻性的問題。通過這樣的思維訓練,來培養學生遷移性思維、批判性思維和創造性思維的能力和習慣。

3 教學方法的設計

要實現以上的教學目標,合適的教學方法必不可少。在本課程的教學過程中,采用了多種教學方法與手段,如表1所示。

在教學過程中,為了培養學生的非認識能力,盡可能先將問題拋出,利用討論、辯論及頭腦風暴等方法,讓學生對問題進行展開,并嘗試找出可行的解決方案,借此引出相關的知識理論和解決方案,最后再由學生通過實驗和實踐對自己提出的方法和思路進行驗證。在驗證中,引入以賽促學的方式,從問題分析、設計思路、實現程度以及最終結果上對實驗實踐過程進行多方面的評價,并納入期末成績之中。

通過這樣的方式,不僅可以有讓學生對所學的知識和技術有效為深刻的理解和記憶,同時也能夠有效地培養學生發現問題、分析問題、遷移性思維、批判性思維和創造性思維的能力,從而引起學生對該課程和領域的興趣,最終實現自主學習。

4 考核方式的設計

合理的考核方式也是一門課程必不可少的部分。由于本課程不僅注重知識的傳授,更注重動手能力和思維的培養和訓練,而通常的閉卷筆試方法很難實現對后兩部分能力的考核。因此本門課程的考核分為三個部分:期末閉卷筆試、平時實踐成績以及課程論文。

期末閉卷筆試主要測試學生對知識要點的掌握情況,對應于教學內容中的低階部分。

平時實踐成績主要考核學生對知識運用方面的掌握情況,該部分由課程中的多個實驗實踐成績綜合得到。課程論文部分對應于教學內容中的高階部分,該部分由課程論文和平時非認知能力成績兩部分構成。在課程論文中學生需要對自己學習過程中的心得,體會進行總結;分析、歸納人工智能的發展方向和前景,同時對自己今后的發展方向有一個大致的定位。平時非認知能力成績主要根據學生在平時學習過程中所表現出的交流溝通、合作包容、組織領導、反思自制、責任態度、自學情況、創新能力等多個非認知能力進評分。

這種綜合性的期末考核方式,合理地實現了本課程中對教學目標和教學內容不同階段內容的評價,更有利于綜合性地對學生成績和能力進行評價。

5 結束語

根據布魯姆教育目標分類的理論,本文完成了“人工智能導論”課程的設計,內容包括了對教學目標、教學內容、教學方法和考核方式的設計。通過合理地設計教學方法來保證教學過程的生動性,并通過適當的教學內容和教學方法來確保教學目標的實現,而全面的考核方式,則實現了全方位地對學生知識、技術、能力的評價。

參考文獻(References):

[1] 王少青.人工智能應用型人才培養課程體系構建[J].計算機時代,2020(7):93-95

[2] 徐潔磐,周海燕.《人工智能導論》教材編寫探討[J].計算機教育,2021(1):177-180

[3] 劉金江,李賀,馬曉普,等.面向新工科的人工智能導論實踐教學模式初探[J].計算機時代,2021(5):91-93

[4] 張俊安,丁朝遠,王勇.“人工智能概論”通選課教學心得體會[J].教育教學論壇,2020(39):219-220

[5] 袁鵬,沈華杰,李樹香.基于Bloom高階教育目標理論的基礎醫學翻轉課堂教學設計[J].繼續醫學教育,2016,30(3):35-36

[6] Kim Myo-Kyoung,Patel Rajul A,Uchizono James A,BeckLynn. Incorporation of Bloom's taxonomy into multiple-choice examination questions for a pharmacotherapeutics course[J].American journal of pharmaceutical education,2012,76(6)

[7] 孫春意,翟淑娟,卿清,等.布魯姆目標教學法在醫學領域中的應用現狀[J].當代教育實踐與教學研究,2020(8):192-194

[8] 郭衛蕓,王永輝,余小娜,等.基于布魯姆分類認知理論的工程類課程全過程設計與實踐[J].農產品加工,2021(12):99-101,105

[9] 叢文靜,唐偉峰.布魯姆教學目標分類在機械制圖課程中的應用[J].現代職業教育,2018(16):186

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