面向計算思維培養的PBL教學模式設計
——以模式識別課程為例

鄭彩俠，葛瑩瑩，石艷嬌，張 潔，孔 俊

（1.東北師范大學信息科學與技術學院，吉林長春 130117；2.吉林動畫學院游戲學院，吉林長春 130013；3.上海應用技術大學計算機科學與信息工程學院，上海 201418）

0 引言

隨著計算機、互聯網以及人工智能技術的不斷發展，信息化和智能化已成為當今社會的基本形態。計算思維是一種科學的思維方式，是人們在信息化、智能化社會中生存與發展所必備的一種核心素養。

計算思維的概念最早由卡耐基梅隆大學周以真教授于2006 年提出，是指“利用計算機科學的基本理念解決問題、設計系統和理解人類行為”的一種方法［1-2］。我國九所“985 工程”建設高等學校在2010 年發布的《九校聯盟（C9）計算機基礎教學發展戰略聯合聲明》中將培養學生計算思維作為計算機專業教學工作的一項核心任務［3］；英國的CAS（Computing at School Working Group）組織在2012 年提出要將計算思維培養作為學校信息技術和計算機課程的關鍵內容之一［4-5］；我國教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會在2016 年指出“計算思維能力培養要成為今后大學計算機基礎教學的新常態”［6］；2017 年，首屆計算思維教育國際會議在香港召開［4］。由此可見，在過去十幾年中，計算思維受到了科學界和教育界的廣泛關注，計算思維培養已成為大學計算機專業相關課程教學改革的關注重點。

近年來，各大高校紛紛為計算機科學與技術、信息與通信工程等專業本科生開設了模式識別課程。模式識別課程理論性較強，涉及的數學知識較多，同時又對學生的實踐能力要求較高，使得該課程的教學工作面臨諸多挑戰。因此，如果僅采用傳統的課堂講授法進行教學，會導致學生對該課程的學習興趣不高，學生僅能掌握一些基礎概念和知識，很難學會如何運用模式識別技術解決實際問題。此外，傳統的講授法也忽視了對學生計算思維的培養。因此，應構建一種理論聯系實際、面向計算思維培養的新型教學模式，以提高模式識別課程教學質量，培養學生成為人工智能時代所需、具有計算思維的創新型人才。

為實現上述目標，筆者構建一種面向計算思維培養的PBL（Project-Based Learning）教學模式。該教學模式以項目為主線，在計算思維培養目標的導向下，教師有針對性地設計實踐項目，并指導學生進行自主學習和協作探究，學生則根據教師的監督和指導對項目進行深入分析、探索與實踐，并展示、總結與評價所取得的項目成果，從而實現知識的深度整合與遷移。

1 計算思維內涵

計算思維是21 世紀中人人需要必備的一種科學素養，其本質是抽象化和自動化［7-8］。計算思維方法包括關注點分離、抽象、分解、遞歸、轉化、嵌入、約減、并行、保護、冗余、容錯、糾錯、恢復、折中和啟發式推理等［3，9］。英國南安普敦大學的兩位博士Cynthia Selby 和John Woollard 認為計算思維可劃分為分解思維、抽象思維、算法思維、評估思維和概括思維［1，10］。胡科等［11］指出計算思維具有如下特點：①嚴謹的邏輯性，包括算法思維、批判性和合作性思維，以及創造力等內容；②其是以問題為導向的學習方式和以問題解決為導向的教學方式的產物，是人類認知學習活動的過程；③其是一種利用計算工具和計算方法解決問題的能力。在信息化、智能化時代，計算思維有利于個體發展多領域的綜合能力，提高自身在社會中的競爭力［12］。因此，培養學生的計算思維是每個教育工作者的責任和義務［11］。

2 PBL教學模式內涵

目前，在教育領域存在兩種創新的教學模式：基于問題的學習（Problem-based Learning）和基于項目的學習（Project-based Learning）［13］。這兩種教學模式可分別稱為問題式PBL 教學法和項目式PBL 教學法。問題式PBL 是Howard Barrows 教授于1969 年在加拿大麥克馬斯特大學提出的，該模式側重于讓學生通過尋求實際問題的答案形成對知識的理解［14］。項目式PBL 是由著名教育家John Dewey 先生所倡導的“做中學”理念發展而來的，該模式強調采用工程的方法激勵學生學習，并讓學生通過規劃和實施項目來理解與掌握所學知識［13，15］。

問題式PBL 和項目式PBL 均是以建構主義和情景學習為理論基礎的實踐性教學活動，即以問題或項目為中心，通過設置有意義的情景實施教學活動，引導學生發現問題（呈現項目）、分析問題（分析項目）、解決問題（實施項目）和匯報總結等，并促使學生進行自主式、協作式、開放式和探究式學習，在實踐中構建知識體系，從而提高其解決實際問題的能力［13］。在項目式PBL 和問題式PBL 教學過程中，學生是認知的主體，教師圍繞學生構建教學資源、組織教學過程，并通過承擔主導者甚至是合作者的角色，讓學生充分參與項目實施或問題解決過程，從而促進教師的有效教學和學生的深度學習。

問題式PBL 和項目式PBL 具有統一的基本教學理念，但其應用的側重點稍有不同。問題式PBL 側重于讓學生基于問題情境進行知識理論建構，從而加深對知識的理解；而項目式PBL 更注重鍛煉學生的動手實踐能力，讓學生在實施項目過程中實現對知識的整合與遷移。因此，問題式PBL 通常適用于心理學、醫學、法律和經濟等學科，而項目式PBL 通常適用于計算機和工程學等學科［13］。

3 面向計算思維培養的PBL教學模式構建

近年來，已有越來越多教育工作者開始關注PBL 教學模式，并將其應用于許多不同課程的教學過程中，取得了不錯的效果。然而，現有研究在對PBL 教學模式進行設計與實施的過程中，較少考慮如何將具體計算思維方法融入到PBL 教學的各個階段中［16］。尤其是針對模式識別課程，目前很少有研究依據該課程特點設計有效的面向計算思維培養的PBL 教學模式。鑒于此，筆者基于前人研究成果和自身在模式識別教學過程中積累的經驗，以計算機科學與技術專業本科三年級的模式識別課程為例，構建一種面向計算思維培養的項目式PBL 教學模式，以激發學生的學習興趣，并將對學生計算思維的培養滲透到教學過程各個環節中，從而提高學生解決問題的能力，并充分培養學生的計算思維（本文后續部分出現的“PBL”，若無特殊說明，均指“項目式PBL”）。

PBL 是一種基于建構主義學習理論的教學模式［3］。建構主義學習理論認為學習是學習者在原有經驗基礎上，在一定社會文化情境中，主動對信息進行加工處理、建構知識意義的過程。其核心是學習者是知識意義的主動建構者，而教學者是學習者在學習過程中主動建構知識意義的輔助者［17-18］。PBL 教學模式的主要特點是以學生為中心，以實踐項目為主線，且注重讓學習者通過協作交流來探求答案和建構知識，從而提高學習者解決問題的能力。因此，采用PBL 教學模式培養計算思維，可讓學生基于啟發和推理尋求解決問題的答案，這與建構主義學習理論的思想是基本統一的［17］。

3.1 教學流程設計

模式識別是一門具有前沿性和應用性的學科，其內容涉及計算機、統計學和心理學等眾多學科。模式識別教學的主要目標是讓學生不僅能掌握理論知識，而且能運用所學知識解決人工智能領域的實際問題，同時培養其計算思維和創新思維。因此，教師需采用一種以學生為主體、以實踐為主線，且能同時兼顧計算思維培養的教學模式，才能真正實現模式識別課程的教學目標。PBL 是基于建構主義理論提出的一種創新型教學模式，建構主義的核心思想是“在實踐中學習”，即學生應在實際的情境中實現對新知識的構建。因此，將計算思維培養融入到PBL 教學過程中，可有效實現模式識別的教學目標。綜上，筆者針對模式識別課程構建一種面向計算思維培養的PBL 教學模式，具體教學流程如圖1所示。

Fig.1 Process of PBL teaching for computational thinking cultivation圖1 面向計算思維培養的PBL教學流程

該教學模式的主要特色和創新是在設計項目時，主要以筆者所主持的計算機視覺領域的科研項目為基礎，即充分利用科研引導教學，使學生不僅能掌握模式識別的基礎知識，也能了解模式識別的最新技術及發展動態。此外，在引導學生對項目進行實踐時，注重讓學生理解計算思維的內涵和具體方法，并將計算思維培養融入到項目實施的各個環節中。

筆者所設計的面向計算思維培養的PBL 教學模式基本思想是在計算思維培養的導向下，以學生為主體、教師為主導，圍繞所設置的項目逐階段開展教學活動。具體來說，將PBL 教學過程分為“創設情境、呈現項目”“分析項目、制定計劃”“協作探究、實施項目”和“交流成果、評價總結”4 個主要階段。在每個階段中，教師主要負責對學生進行恰當的引導與監督，學生則進行自主學習與協作探究，同時需運用具體的計算思維方法對項目進行實施。例如，在“創設情境、呈現項目”階段主要利用計算思維方法中的“關注點分離”，在“交流成果、評價總結”階段主要利用計算思維方法中的“歸納”和“糾錯”等。

3.2 教學活動實施

本節以計算機視覺領域的“基于圖像的人臉自動識別”項目為例，基于圖1 所示的教學流程，給出具體的教學活動實施過程。該教學活動旨在讓學生掌握模式識別課程中的“特征提取與選擇”和“人工神經網絡”相關理論和技術，真正理解各個算法的原理和流程，并能靈活運用計算思維及所學算法解決實際問題。

（1）創設情境、呈現項目。教師首先在課前進行學情分析，主要分析學生的知識基礎及課程特點，以及學生需要掌握的重難點知識；然后選擇、設置合適的實踐項目，并制定項目目標、規劃項目預期成果，同時進行課前資料準備。在引出項目主題“基于圖像的人臉自動識別”時，注重利用多媒體視頻資源來激發學生的學習興趣，如教師可利用火車站刷臉進站和人臉簽到等視頻引出項目主題，介紹項目內容和目標以及計算思維相關概念，并引導學生基于抽象和分解的計算思維方法對項目進行初步理解。

學生首先基于自身知識基礎，聯想實際，理解項目內容和整體目標，以及計算思維的相關概念和方法；然后在教師引導下對項目進行關注點分離，初步分析項目包含幾個部分，主要涉及哪些模式識別技術。例如，對于“基于圖像的人臉自動識別”項目，學生需利用關注點分離的計算思維，將項目簡化為數據收集、特征提取、分類識別和結果分析4個主要部分。

（2）分析項目、制定計劃。教師引導學生基于分解、轉化、并行、約減和折中等計算思維方法分析項目。具體來說，教師可通過設置問題引導學生進行深度思考，例如：如何對人臉圖像進行特征提取？應該提取顏色特征還是紋理特征？哪些神經網絡可實現對人臉圖像數據的分類？在此過程中引導學生對項目進行拆解與簡化，并在其中注重培養學生的計算思維。此外，需要協助學生進行項目小組劃分，并指導每個小組制定相應的項目計劃。

在教師的引導下，學生自主查找資料，并基于轉化、分解、自動化和折中等計算思維方法對項目各個主要部分進行分析，分析各部分所需的模式識別理論和技術，以及相應的難點。例如，針對特征提取部分，首先需利用抽象的計算思維分析人臉圖像的關鍵特征（即可有效區別不同人臉特征），然后采用轉化和自動化的計算思維分析選取哪種算法可有效提取人臉關鍵特征。在選擇算法過程中，需利用折中的計算思維同時兼顧算法的效率和性能。此外，在該過程中，學生主要通過自主學習和協作探究方式對項目各部分內容進行深入理解。最后合理劃分項目小組，基于并行和折中的計算思維方法制定各小組的項目計劃。

（3）協作探究、實施項目。在項目實施過程中，教師適當地為學生提供一些關鍵的參考資料，并實時監督項目進展。同時，引導學生進行主動探索和積極交流，并養成利用計算思維方法思考問題的習慣，最終引導學生完成項目內容，實現項目目標。

學生查找資料，進行自主學習和小組協作學習。首先針對項目各部分，基于抽象、分解、自動化、約減、并行和折中等計算思維方法收集數據，編程實現相關算法。例如，收集人臉數據時，需基于并行的計算思維分工收集不同數據，之后基于折中的思想將所收集到的數據進行整合，使整合后的人臉數據集規模適中，且具有多樣性；在對特征提取和分類識別部分進行編程實現時，需利用分解與自動化、約減和并行等思想分別選取合適的特征提取算法將人臉關鍵特征轉化為計算機可計算、具有較好判別性的特征向量，同時將特征向量作為輸入，并行地利用不同神經網絡對特征向量進行識別，然后選擇識別效果較好的神經網絡作為最終的分類器。最后，基于折中、容錯、自動化和糾錯的計算思維方法將特征提取和分類識別部分的算法程序進行整合與測試，使其可同時兼顧效率和性能，實現對人臉圖像的自動識別，且具有一定的容錯能力。

（4）交流成果、評價總結。教師組織學生對項目成果進行展示與交流，對每個小組的完成情況進行點評，并對項目整體完成情況、計算思維能力培養情況進行總結。在此過程中，需注重給予學生一定的肯定，以激勵學生進一步努力完成未來的課程內容。此外，教師對此次面向計算思維培養的PBL 教學活動的成效進行總結與反思，并根據需要及時調整教學內容或手段。

學生在教師的組織和引導下，展示項目成果，交流項目經驗及心得體會。小組之間對項目完成情況進行互評，在評價時要注重過程性評價、動手能力評價及計算思維能力評價，并基于評價結果，利用歸納和糾錯的計算思維方法進行自我總結與反思。

通過實施上述PBL 教學活動，學生的學習興趣顯著提高，且更好地掌握了模式識別相關理論及技術，形成了較完整的知識體系，同時也提高了學生的主動學習、溝通協作、動手實操及創新能力，特別是極大地提高了學生的計算思維能力。計算思維能力的提高可使學生在面對各種任務時，能夠更好地思考問題、挖掘規律，從而解決問題并總結經驗，對于學生在未來社會中的生存與發展至關重要。

4 結語

基于PBL 教學模式培養學生的計算思維，可使學生基于其原有的知識和經驗，在實施項目過程中構建新知識、提升自身的計算思維能力，符合建構主義學習理論基本思想。因此，筆者以模式識別課程為例，設計了一種面向計算思維培養的PBL 教學模式。該教學模式不再以傳統的講授法為主，而是通過設置合適的項目引導學生進行主動學習和協作探究，并將對學生計算思維的培養滲透到項目設計與實施的各個環節中。通過實施該教學模式，不僅可充分發揮科研對教學的促進作用，有效提高模式識別課程教學質量，而且可促使學生積極、主動地進行深入探索和學習，并在學習中不斷拓展計算思維、提高動手實踐能力，從而全面提高自身的綜合素養。