基于OBE理念的《人工智能》教學模式改革與研究

姚瑤

摘要：人工智能是目前研究和應用領域的熱點和焦點，人工智能系列課程是信息類相關專業開設的必修專業課。該文重點探討基于OBE理念的人工智能課程創新教學模式改革問題，樹立課程目標，重構課程內容，探討教學環節的實施，制定課程評價標準，規范考核方式等，構建一系列的多維度改革措施。實踐證明教學效果良好，具有推廣應用價值。

關鍵詞：成果導向（OBE）;工程教育;人工智能

中圖分類號：G642.4文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）34-0167-03

1概述

我國高等教育中占用重要地位的即是高等工程教育[1]。2017年9月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于深化教育體制機制改革的意見》中指出：“堅持扎根中國與融通中外相結合”“堅持目標導向與問題導向相結合”，強調高等教育“要創新人才培養機制”。以學生為本的新型教學關系是目前教育改革的熱點。隨著社會的不斷進步，高等教育的改革與創新受到社會的高度重視。為了培養高水平的學術型與應用型創新型人才，教育部全面實施“新工科”“新醫科”“新農科”“新文科”建設計劃。“新工科”建設作為首要計劃，注重協調共享，在繼承的基礎之上加入創新交叉與融合的元素，從而致力于培養出多元化、創新型的卓越工程人才，為未來的發展提供智力和支撐[2]。對于高等院校，理應抓住機遇，深思如何引入新理念、采取新舉措，培養出高質量的符合社會發展需求的創新型人才。

成果導向教育（Outcome-based education）亦稱能力導向教育、目標導向教育或需求導向教育，簡稱OBE。1981年美國學者Spady等人率先提出該教育理念，源于美國和澳大利亞的基礎教育改革，緊接著在美國、英國、加拿大等國家成了教育改革的主流理念。特別是近幾十年，國外諸多國家著手對OBE教育理念進行了較為系統的研究。AnetFulks[3]提出學習成果對于教師和學生的雙重含義，對于學生是知識和技能，對于教師是能衡量的目標所在。Suskie重點研究了評估學習成效的標準和評估工具及對評估結果的分析[4]。博格重點研究了評估學習成果的方法[5]。國內學者對成果導向教育理念也慢慢興起。文獻[6]重新建本科院校角度明晰了專業改革與工程教育模式的關聯，以貴州理工學院為例，從四個方面實施了基于OBE體制的教育模式改革。楊毅剛等人從企業的角度分析了OBE 模式的教育對高校培養創新人才的影響[7]。鞏建閔等從專業人才培養方案制定的角度討論了合理使用課程矩陣確定課程培養目標，以及如何制訂課程大綱[8]。初紅艷等人從以學生為中心的學習效果評價體系的角度探討了OBE理論評價考核的優勢所在，采用量規評價方法全面分析學生學習效果，總結學生能力與素養方面的優勢與不足[9]。雖然眾多學者對成果導向教育進行了系統研究，但對于新工科背景下基于 OBE 理念的工程教育模式研究還是少數，尤其是以課程體系建設子課題為切入點具體研究和探討，并把該教育模式實踐運用于新型交叉學科的情況少之又少。

人工智能作為一種新型交叉學科，發展迅速，融合率高，人才缺口大。在高等院校，人工智能課程教學尚處于初步階段。鑒于課程本身具有前沿性、時代性、廣泛性和應用型等特點，目前該課程的教學不斷涌現出新的理論和新的問題。《人工智能》課程在教學改革和時代變遷的風口浪尖上，必須進行課程改革。

在新工科和轉型發展的背景下，高素質的應用型人才是推動社會經濟發展的關鍵所在，課程改革是人才培養的載體。本文立足于高等工程教育，主要研究新工科背景下應用型本科教學《人工智能》課程教學改革與實踐研究。針對傳統教學重理論、輕實踐、考核方式單一、缺乏能力培養等諸多問題，借鑒基于成果導向的教育理念，提出基于OBE理念的《人工智能》課程教學模式改革與研究。

2課程教學存在的問題

2.1 課程體系內容過于依賴教材，缺乏特色

《人工智能》課程學習之前首先要具備較“厚”的計算機相關知識作為基礎，其先修課包含《數據結構》《程序設計》《操作系統》《數據庫原理》等課程。該門課程難度系數大，原理性知識多，實踐要求高。如何通過理論教學和實踐鍛煉切實提高學生問題求解的能力是教學設計難度所在。學生往往知其然不知其所以然，理論上大概明白是怎么回事，實踐上卻難以理解和實現。就現有教學來講，大部分教師尊重教材編排，遵循章節布局講解，過多依賴于教材，喪失了課程本身的特色，缺失了時代化。現有教材側重理論內容講解，尚未體現工學結合、目標導向，導致教師在講授過程只能照本宣科，學生學習有一定盲目性。

2.2實踐教學內容不全面，培養學生開發創新能力有欠缺

《人工智能》課程授課對象是高年級本科生或者是研究生，足以見課程對學生專業知識的要求是較高的。實踐課旨在培養學生的問題求解能力和開發設計能力。目前實踐教學方法仍然沿用傳統方法，實踐內容依賴于教材限定課題，不夠靈活，缺少與現在實際問題的銜接。這樣一來，學生缺乏主動性、系統性和完整性，實踐課往往沒有發揮其本來的作用。特別是本科生群體非常具有創新潛力，需要指導教師積極引導。如何通過科學合理的課程設計或者實驗項目，讓學生能學到技術、提升創新能力是挑戰。現有的教學設計中，過分注重課程原理性知識的傳輸和講解，忽略了學生能力的培養和提高。

2.3教學評價標準不夠完善和科學

現有教學，教師以期末考試作為課程結束的標志，少了“回頭看”的過程。完整的教學過程理應形成閉環，科學、合理、客觀的教學評價標準對學生的學習效果有極大的促進作用，督促學生形成“反思”，進而再反向指導教學過程。目前的教學評價仍然側重在教師的考核方式。近些年雖然也提出多元化的考核方式，增加了過程性考核，但是仍不能夠恰當地科學評價學生的學習效果達到一個什么樣的水平，學生的能力是否達到預期目標，這樣也就無法進一步地精準指導教學過程。

3課程教學改革舉措

人工智能是一門交叉學科，課程內容涉及數學、哲學、心理學、生物學、計算機科學等多個學科。該課程一方面作為專業課被諸多高校在計算機相關專業開設，另一方面被高校選為通識選修課。如何以該門課程為切入點培養創新型、高素質的人工智能人才是亟待解決的問題。

3.1 基于OBE理念的教育模式

探討課程改革要點緊密結合OBE理念的四個特點。第一，通過明確學生學習成果從而確定培養目標的定位;第二，通過分析社會人才需求確定學生學習成果;第三，依據學習成果指導教學實施過程;第四，根據學生是否達到預期學習成果進行教學評價。上述過程始終圍繞一個中心即“以學生為中心”，無論是教學目標的定位還是教學過程的實施，甚至是教學效果評價，均從學生角度出發，突出了課程的主體思想表現在教會學生學，尤其是主動學。針對《人工智能》這門課的課程體系構架圖如圖1所示。

課程體系體現兩個循環，一是課程環節構建外循環，另一個是課程內容基礎模塊與進階模塊之間的內循環。教學過程要求全員參與、全程培育、全方位輔導。整個課程教育理念摒棄傳統的教師、教材和課堂三個中心點，而是側重“以學生為中心”，具體地，以學生學習、學生能力、學生發展為三個中心點。

3.2課程內容的優化與重構

教學設計以學生為中心，從學生角度出發，打造高階性、創新型、挑戰性的課程體系。“高階性”指知識能力素質有機融合，培養學生解決復雜問題的綜合能力和高級思維;“創新性”課程內容反映前沿性和時代性，教學形式體現先進性和互動性，學習結果具有探究性和個性化;“挑戰性”依據學生興趣課程內容設定一定挑戰性，在必知必會的基礎上設置高一層臺階，引導學生通過努力獲得。

在依據課程性質確立課程內容前提下，依據知識點難易度劃分基礎模塊和進階模塊。基礎模塊內容旨在教授人工智能相關的基礎概念、基本理論，要求必知必會的內容;高階模塊內容指在前期授課時發現培養學生的興趣點，依據學生喜好選擇下一步學習方向。具體的內容來源于聘請外銷企業專家的講座，或者是教師的科研項目，或者是大學生創新創業競賽選題，或者是實驗室開放項目等。另外，設置了延伸內容。教學內容體系的構建遵循工程教育理念，結合工程教育專業認證對學生提出的知識、能力和素質三方面共12點的能力要求，深度剖析課程體系內容，構建了課程體系內容與學生能力支撐關系矩陣。能力矩陣分為三級指標，一級指標對應學生具備能力的三方面，二級指標對應工程教育專業認證的能力要求點，三級指標對應人工智能專業人才培養體系規定的學生學習目標，細化到具體篇目。能力矩陣不僅為課程內容講解指明方向，更可作為評價標準進行學習評價。參見圖2，其中*表示延伸內容;H：高支撐程度 M：中等支撐程度 L：低支撐程度。

3.3教學實施過程的創新

創新教學模式，以學生發展為中心，從教學內容和教學組織方式革命著手促進學生學習革命。高校給予學生的應該是一種學習的方式和解決問題的方法，“授之以魚，不如授之以漁”。

第一，教學環節設計以學生為中心。為了讓學生學得明白、學得透徹、學得輕松，教學設計倡導以圖例為切入點，秉承“繪好施工圖、抓好關鍵點、打好全局戰”的學習方法。首先，教學環節應向學生展示所學習內容在知識體系的哪個環節，是整個設計開發過程的具體哪個位置，位于支撐學習效果的具體哪個能力支撐點。其次，基礎模塊教學部分，以老師講解為主，引入CBL（Case-Based Learing）教學法，即基于案例的教學活動設計方法，每一章節重點內容以典型案例作為引入，講解案例貫穿講解知識點。例如，講解狀態圖搜索問題時，引入案例走迷宮和八數碼難題，通過介紹狀態圖法完成“走迷宮”和“八數碼”難題，為學生拋出新的難題，幫助學生設置興趣點研究方向，例如當下流行的“數獨游戲”的開發與設計。進而引導學生借助講解案例尋求該方法的突破點。要求全部學生掌握求解數獨游戲的基本方法，這也屬于基礎模塊，對于部分學生可以以該興趣點作為進一步的研究方向，利用所學程序設計并實現上述三個案例。

第二，教學內容來源實現兩個結合——授課內容網絡資源與教材資源相結合，課內課外相輔相成。例如，基礎模塊內容可選自教材的應知應會部分，也可以來源于MOOC或愛課程等網絡課程資源，結合各教學平臺提取共性部分作為基礎知識;對于進階模塊內容，選自教材的選學或自學部分，參考部分網絡資源的高級教程部分，結合部分實踐環節，引進教師的科研課題或競賽項目。

第三，教學手段采取理論教學與實踐教學相結合。教學設計過程可以根據教學實施情況適當增加學習者主動加工的環節，利用生成效應鼓勵學習者積極參與認知加工。適當增加實踐比重，強化專業操作性。由于人工智能課程開設學期為高年級，學生已具備基本的編程能力，針對基于項目驅動的教學方法，為不同篇章設置相應項目案例，依據項目難度進行分層，設置基本型項目、創新型項目和綜合型項目。綜合型項目可以設置成開放性課題，選擇自身喜好發揮自身特長，完成實踐。對于難度系數大的實踐課題，建議結合當下新技術，設置實驗室開放題目，挑選隊員，團結合作完成選題。

第四，教學設計把握四個原則。首先，減少無關認知加工。教學設計的三大核心目標在于減少無關認知加工、善用基礎認知加工、促進生成認知加工。教學設計既要保證學習者進行適當的知識加工，又要保證知識加工不會造成認知負荷超載。其次，調節基礎認知加工，具體是指教學過程中，注重基礎知識認知的表現力，建議采用切塊呈現原則。建議以案例引導學生時，可以通過視頻或動畫講解流程，更為清晰直觀。然后，增加實證教學原則，打通多重通道，“視、聽、思、做”等多維度驗證知識點。最后，促進“選擇、組織和整合”教學策略。將OBE理念落實在每一節課、每一次教學過程。促進“選擇”教學策略，讓學生明白本節課能學會什么，以卡片、表格等多種形式設置前置問題和后置問題。促進“組織”教學策略，為學生梳理一個清晰條理的知識框架，提高思維力，建議采取魚骨圖、思維導圖或樹形圖把散落的知識串起來，形成清晰的知識鏈條。“整合”過程屬于學習的高級階段，意義在學生將學習的新知識納入自身的知識體系中，完成一個整合過程，也是深度學習階段。

3.4重點培養學生的創新能力和多元化學習能力

成果導向教育的核心在于學生能夠提前預期學習成果，以此為導向反向指導教學內容。學生對于學習成果能夠提前預知，可有效促動他們主動學習。注重培養學生的探究能力和創新能力，廣泛實施研討式課堂。為了更大地激發學生的興趣，建議充分利用實驗室，布置開放項目、創新創業項目、競賽等課題，拉動、填補、促進學生的實踐操作。教師在教學過程注意學生的發展方向，一部分學生可以注重課程內容的廣度發展，一部分有專長和興趣的學生推薦參與教師科研課題、各種競賽，以賽促學。為了鼓勵學生勇于破題，采取自由組隊，由教師命題或學生自由選題，選題來源于課程的難點或是課外的信息點，團隊以項目匯報的形式進行分享，要求每周一次。以這種匯報形式的學習，培養學生主動學習、合作學習的能力。

3.5成果評價科學設計

成果評價設計的目的在于對比學生預期學習產出和實際學習產出，了解基于成果導向理念的教學設計是否能夠提升學生的能力素養。成果評價采取多維度多方面實施，教師評價和學生互評相結合及組內自評與小組互評相結合的評價方式，關鍵是依據量規進行評價。制作量規時依據上述一級指標和二級指標設置得分點，注意從前導、中期和反思三個過程進行評價，點面結合，對于課程內容制作對知識要點的評價量規，對于教學活動和實踐項目制作與之配套的能力素養評價量規。后期，通過問卷調查等方法調研學生對課程教學的滿意度，形成反思，指導進一步的教學。總之，評價方式注重統一性與多樣化的相結合。

4結束語

如果說地方本科院校的應用型人才培養是高等教育教學改革的主力軍，那么課程改革一定是教學改革的主戰場，重構以能力培養為導向的應用型課程體系是亟待需要解決的問題。鑒于人工智能課程知識具有前沿性、開放性、包容性等特點，本文提出基于OBE理念的人工智能課程創新教學模式一系列教學改革舉措，具體以學生發展和社會需求為導向，以學生能力培養為根本，以課程體系的巧妙設計為重點，以課程結構的重構優化為驅動，以完善的教學評價為依托，做足基礎，打造特色，優化發展。實踐表明，通過分層分段法巧妙設計體系和優化課程結構，實現了教學過程基礎與進階相結合，課內課外相結合，線上線下相結合，理論教學與實踐教學的相結合，教學評價統一性與多樣化的相結合，遵循工程教育人才培養的發展規律，有助于提高學生的綜合能力和學習能力，具有較大推廣應用價值。

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【通聯編輯：光文玲】

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