PBL 教學理論在深度學習技術課程中的應用研究

張 偉，朱志良，周春芳，于 海，李傳文，陳 進

（1.東北大學PBL 研究中心，沈陽 110819；2.南丹麥大學，丹麥 歐登塞DK-5230）

隨著計算機技術和互聯網技術的發展，以深度學習技術為代表的人工智能受到了各行各業的關注。在未來，幾乎所有行業都會使用到人工智能技術。在國內，已經出現了眾多高科技人工智能企業，例如曠視科技、科大訊飛、華為科技、阿里巴巴等，這些企業為各行各業及政府部門提供人工智能和大數據分析的解決方案。這種社會需求對人才培養工作提出了新的要求，各大高校為各個專業均開設了相關的課程。在東北大學，深度學習技術課程深受學生喜愛，每年都有來自10 多個專業的學生選修這門課程。然而，由于選課學生來自不同的專業，具有不同的背景，這對課程的設計和教師的授課模式提出了新的要求。

PBL（Problem-Based Learning，PBL）教學模式與傳統教育方法存在較大的不同，在PBL 教學模式中，所有的教學工作安排均圍繞著實際問題的提出和解決過程[1-5]。PBL 堅持以學生為中心，以問題為基礎的教學設計模式，例如主動學習的引導、發現和解決問題的能力培養，以及自主學習能力和創新能力的培養。此外，根據Kolmos 的定義，PBL 教學模式具有跨學科屬性，即鼓勵具有不同專業背景的同學進行合作，共同完成某項任務，并在此過程中，培養學生的團隊精神、彼此合作和學習的能力[1-2]。

本文以東北大學開設的通識類選修課深度學習技術的PBL 教學改革為基礎，提出了新的PBL 教學模式轉換模型，并介紹了教學改革過程中遇到的問題和解決方案，系統地介紹了深度學習技術課程由傳統教學模式向PBL 教學模式的轉換經驗。

深度學習技術課程的選課學生包括來自全校范圍的環境工程專業、資源專業、冶金專業、機械工程專業、測控專業、自動化專業、信計專業、應用物理專業、應用化學專業、材料專業、成型專業、功能專業及材料物理專業共計13 個專業，每年約有100 名學生選擇該課程。由于學生來自不同的專業，基礎差別較大，而深度學習技術作為人工智能的一個重要分支，對數學和編程能力具有一定的要求。若采用傳統的逐章講授課程的授課模式，很多專業的同學會對課程失去興趣，教學效果可能會較差。

PBL 教學模式為解決這種問題提供了契機。以問題為導向，使用深度學習技術和人工智能技術，將各個專業的研究內容串聯起來。以介紹各個行業面臨的問題為主，并行介紹深度學習和人工智能的知識。在小組實踐中，鼓勵跨專業組隊，使得同學在彼此合作過程中增加閱歷，開闊眼界，鍛煉小組內部協調能力和合作能力。

一、傳統教學模式向PBL 教學模式的轉變

深度學習技術課程原本是軟件學院為該學院大三的同學開設的選修課，該課程的先修課為高等數學、線性代數及Python 程序設計，并采用傳統教學模式。后來，隨著人工智能技術的發展，各行各業均采用以深度學習和機器學習為代表的新技術對原始技術進行改進。東北大學各個學院的同學都對此類新技術課程深感興趣，因此由教務處和軟件學院牽頭，將深度學習技術這門課設置為全校范圍內的通識類選修課。

為來自13 個不同專業的大三同學講授深度學習技術面臨空前的挑戰。如何使大家對該課程感興趣并從課程中受益，是引入PBL 理論完成課程設計的初衷。傳統教學過程中，主要采用教師利用課件對內容進行講授，輔助以課堂提問、課堂測驗等手段對課程進行設計，成績主要包括卷面成績和平時成績。然而，這種講課模式和考核評價機制若直接應用于13 個不同專業的學生，將會出現各種問題，原因是不同專業學生的起跑線不同。有的專業（例如自動化專業）的學生已經熟練掌握Python 和各種庫的使用，而有的專業（例如環境工程專業）的學生對編程幾乎沒有概念。這導致使用傳統的授課模式和考核評價模式無法應用于該課程中。

在使用PBL 教學模式對該課程進行改革中，設定了以下課程改革目標。

（1）轉變以知識講授為主的教學模式。使用以問題為主的教學模式，來自不同專業的同學在選修本門課程之前，就已經思考過其原來專業中，可能會使用到人工智能的相關問題。教師應該引導學生，對問題進行闡述并指導學生去尋找答案。

（2）轉變以試卷和平時成績為組合的評價考核機制。采用基于PBL 理論的項目綜合評價機制。參考的奧爾堡大學PBL 模型主要包括五個維度：問題為導向、項目的組織管理、跨學科、參與度和模范作用。

（3）小組的設立機制。鼓勵跨專業同學組隊。

（4）強調團隊合作。小組內部的每位成員要對項目的實施整個過程有所了解。這有利于學生擴大自己的知識面，對各個專業都有所了解。

在課程的設計過程中，參考了聯合國教科文組織PBL 研究中心Kolmos 教授提出的“傳統教學模式到PBL 教學模式轉換模型”[2]，如圖1 所示。

圖1 PBL 教學模式轉換模型

二、結合東北大學實際情況的PBL 課程轉換模型

在PBL 教學體系中，學生始終占據中心地位，教師的作用更多地在于課程的設計和教學環節的引導與促進。在課程的設計過程中，根據東北大學的實際情況和所面臨的問題，著重對以下幾個方面進行改革，并設計了“結合東北大學實際情況的PBL 課程轉換模型”。

（1）全校通識課程選課的學生來自不同的專業，從藝術類學生到計算機類的學生，學生的知識結構的了解差異巨大。藝術類的學生對數學和計算機編程知識結構相對薄弱，而計算機專業或者軟件工程專業的學生，編程能力突出，如果課程中過多地介紹基礎編程的內容，這類學生會對課程失去興趣。然而對于藝術類學生來說，這部分內容又是知識結構中重要的一環。因此，教師如何設計課程內容和設計恰當的實施過程，對課程的順利開展至關重要。

（2）基于PBL 理論的深度學習技術跨學科教學體系的設立問題。課程的設計是一個系統問題。根據Kolmos 的研究成果，在設計一個基于PBL 教學體系時，需要考慮7 個維度的問題，即目標和產出、課程設置和問題類型、項目的推進、學生學習、教師安排、空間和組織及測試與評價[1-2]。

（3）如何能讓來自13 個專業的學生都從本課程中受益。根據學習認知理論中的描述，如果教師所講授的內容遠遠超過學生的理解能力時，學生的學習興趣會顯著下降[3]。如何讓基礎不同、專業背景不同的13 個專業的學生對課程感興趣并從中受益，是此類課程需要解決的問題。

（4）PBL 教學過程中的平臺應用問題。現代PBL 教育依賴于各種平臺的使用。例如在奧爾堡大學，所有與教學相關的活動均使用Moodle 平臺。該平臺包括學院的教學計劃的公告，學生的課程選擇，教師對于教學材料的分發，課程視頻的播放、錄制及直播，教師對學生的答疑，學生的組隊，隊伍項目進度跟蹤等。而目前需要在多個平臺上處理不同的教學材料，例如使用BB 平臺進行文本類資料的分發和提交作業，使用qq 進行信息類的通知和答疑，使用嗶哩嗶哩平臺或者各種慕課網站對授課視頻進行分享等。

（5）項目推進會的設立問題。該課程有100 余名學生選課，但是只有一名任課教師。在PBL 課程實施的過程中，需要根據實際項目需求，設立項目小組，按照4～5人一組，則該課程有25～30 個小組。而課程實施的時間只有8 周。如何在短短的8 周內為30 個小組開設項目推進會，成為項目實施過程中的關鍵問題。

為了使得課程改革順利進行，設計了結合東北大學實際情況的PBL 課程轉換模型，如圖2 所示。

圖2 結合東北大學實際情況的PBL 課程轉換模型

在將課程轉換到PBL 模式的初期，會遇到若干政策上和資源上的問題。例如在PBL 教學模式中，需要為學生提供充足的討論空間。在遇到此類問題時，由東北大學教務處、東北大學PBL 研究中心和軟件學院提供政策上和資源上的支持，如圖2 所示。此外，東北大學PBL 研究中心與設立在丹麥奧爾堡大學的聯合國教科文組織PBL 研究中心建立了深厚的研究合作關系，東北大學先后有16 名教師前往丹麥奧爾堡大學進行為期半年的學習。在課程模型轉換的過程中會遇到的諸多問題，奧爾堡大學的相關PBL 專家為我們提供咨詢和支持服務。

在課程設計上，基于奧爾堡大學Kolmos 教授提出的PBL 轉換模型并結合實際情況進行改進，如圖2 所示。此模型共包含課程的六個方面內容，即教師的轉變與創設問題情境、組成學習小組與幫助機制、教學目標與確認學習問題、尋找知識缺口與自主學習、解決方案和學習成果展示及學習的評價和反思。下面針對深度學習技術課程，對六個方面進行展開討論。

（一）教師的轉變與創設問題情境

課程內容在實施過程中可以分為兩部分，第一部分為課堂講解，這部分內容介紹深度學習的基礎知識和基本的編程方法及經常使用的庫。這部分內容為后續問題的提出和解決奠定基礎。第二部分內容為在教師的引導下，創設發現問題的情境。學生利用自己的專業背景，發現一個利用深度學習相關理論解決本專業的相關問題，并設計一種專業中實際問題的應對方案。

對于第一部分內容課堂講解部分，主要根據PBL教學法做出以下改進。

第一，改變授課內容。單純介紹深度學習技術的知識體系無法幫助學生理解人工智能。授課的內容應該以問題為導向，應轉變為解決某一問題，需要哪些知識體系，而該知識體系應該打破原始學科的邊界，課程內容應該包含跨學科的知識和內容。盡量覆蓋到不同專業學生所了解的專業知識。

第二，聯合多門課程和多個學科。問題的設置和課程的教授，綜合考慮多門課程組成的知識體系，而不是各個課程各自為政，各自彼此獨立。避免了同一個相關的知識，在不同的課程中出現迥異的現象。這類現象容易對學生造成困惑。

第三，改變課程的組織形式。將主動學習（Active Learning）、交互式學習、小組討論及團隊合作等形式引入課程中來。

第四，改變課程的考核機制，引入奧爾堡大學機制。在項目實施的過程中50%的成績來自平時的課堂討論、課后作業及每次推進會中同學的表現。另外50%的成績來自課程后期的項目實施和成果展示。

對于第二部分內容，問題的設立和項目的實施，我們依據PBL 教學法對課程做了以下改進。

第一，關于問題的提出。在課程初期，由教師根據各行業的情況，提出針對各行業中對深度學習使用中的問題，吸引學生的注意力。課程中期和后期，則由學生針對自己專業中存在的問題，以及如何使用人工智能技術提高自己所在專業的生產力情況。問題的提出，由教師轉移到學生。避免由任課教師僅憑經驗而針對課程提出的非開放式的問題，這類問題無法培養學生的批判性思維和創造性思維。

第二，在小組討論和小組項目實施過程中，如何轉變教師的身份。在傳統教學模式中同樣存在實驗項目，教師的身份更多是答案的提供者和實施的監督者。在PBL 環境下，要求所提出的問題具有開放性，也就是沒有標準答案。教師在PBL 中的身份更多是參與者和項目的推進者。

在教學過程中，采用綜合利用各個平臺的優勢解決教學活動開展中出現的不同問題。下一步可以考慮開發一套類似奧爾堡大學的Moodle 系統。可以在同一個平臺下，對資料進行共享。

（二）組成學習小組與幫助機制

實施過程初期，學生對于PBL 模式比較陌生。為了盡快幫助學生進入角色，采用了一種類似奧爾堡大學的幫助機制。包括在課程中介紹PBL 的相關理論和優勢、同學之間的互助、使用QQ 向老師提問和求助及向PBL 中心的其他老師求助。在課程實施過程中建立課程QQ 群，使得學生和教師能夠對出現的問題進行討論。

在授課環節中，在課前，將課程材料上傳到BB 平臺，鼓勵學生課前預習、討論和主動學習。課上的主要教學工作包括教師講授、學生演講、教師提問、學生提問、小組討論、小組設計及師生討論等。課后工作包括項目的實施、團隊合作、推進會及報告的提交和答辯等。

在組成學習小組方面，采用一種鼓勵機制，即鼓勵來自不同的專業的學生組成項目小組，這樣可以擴展學生的知識面。通過和不同專業的學生進行深入的交流，可以培養學生的團隊合作能力。奧爾堡大學的PBL 教學經驗顯示，由教師為每一個項目定期開設推進會對于項目能否最終成功實施至關重要[6]。課程的項目小組由5～6 名同學組成，每個小組設立小組長一名，每周由小組長制定推進會的時間和地點及討論內容，并將會議內容報送主講教師。主講教師參與小組的討論。在討論過程中，教師和學生地位平等，都是項目的參與者和推進者。

（三）教學目標與確認學習問題

目前深度學習技術課程的PBL 改革已經進行了兩年，得到了學生和老師的肯定。在兩年的課程改革中，教學目標得以不斷地完善，并定義為：

（1）使學生了解PBL 教學模式并從中受益；

（2）掌握深度學習相關的理論和工具；

（3）培養學生發現本專業技術問題的能力；

（4）培養學生利用深度學習模型解決本專業實際問題的能力；

（5）培養學生團隊合作的能力；

（6）培養學生敬業精神和工匠精神；

（7）培養學生社會服務意識；

（8）培養學生終身學習的意愿和獲得終生學習的方法。

在確認學習問題的過程中，采用了學生自主命題，教師輔助指導的策略。在問題的設計過程中，教師只是指出問題的大致方向，由學生組成小組后，自主進行命題，如圖3 和圖4 所示。

教師在學習平臺中定義了兩個問題的大致方向。第一個問題為跨專業綜述，由于每一個小組的學生都來自不同的專業，可以根據自己的專業情況，綜述深度學習和人工智能中對應專業的應用。小組內每一個同學都要參與到項目中來，并對報告的所有內容負責。這樣就使得小組成員對各個不同的專業有所了解，如圖3所示。

圖3 課程初期教師引導問題的制定

第二個項目為深度學習技術項目，在這個項目的實施過程中，教師提供一定的技術支持，教師已經將基礎代碼和部分深度學習框架上傳到學習平臺中，學生可以下載和學習，如圖4 所示。

圖4 項目問題的設定

在這個項目中，具體的問題是由學生根據自身的專業背景去企業進行調查，并根據自己在企業中獲得的知識自己設立；小組長協調好自己的組員，設計一個綜合類的問題，并根據問題的描述設計實施方案。在項目的實施過程中，題目的選組，實施方案的確認都需要教師的參與和認定，以保證學生確定的題目難度適中，并且能夠在期末之前完成。在項目實施過程中，對于具體的技術應用教師不做限制，學生可以選擇自己喜歡的深度學習框架，例如可以使用Keras，Tensorflow 或Pytorch 等，最終小組需要提交報告并提供相關代碼。

在項目開展的過程中，根據PBL 教學體系相關理論，推進會的設立十分必要。在課程實施過程中，采用每周例會的形式對項目已經開展的工作中存在的問題，以及未來的工作計劃進行充分探討。由于每周需要和20個小組進行討論，每次討論一般在一個小時左右，教師的工作量巨大。為了解決該問題，可采用了一種線上線下推進會結合的策略。在一些推進會中可以使用一些在線的輔助平臺，例如騰訊會議、字節跳動的飛書系統、快手的輕雀系統等。

部分學生的項目報告如圖5 和圖6 所示（節選）。

圖5 學生項目報告（1）

圖6 學生項目報告（2）

（四）尋找知識缺口與自主學習

為了保證學生能夠形成完整的知識體系，及時尋找學生的知識缺口并有針對性地進行補救至關重要。在課堂知識授課中，通過提問、答疑、課堂討論和課堂小測驗等形式及時查找學生存在的問題。在BB 平臺上設立了課程討論區，學生針對課上的問題可以發帖詢問，教師和其他學生可以參與討論。

針對學生所做的項目中存在的領域知識問題，可以幫助學生團隊及時聯系不同學院不同專業的老師進行指導，及時解決學生存在的問題。

（五）解決方案和學習成果展示

在項目實施部分，題目的選擇是小組討論的結果，主要要求包括利用本課程講解的深度學習知識和框架，以及機器學習結構和人工智能的相關案例，解決特定領域、特定專業中的實際問題，并在課程進行的第二周，報告給指導老師，由老師和小組成員進行第一次推進會議。每個小組的推進會大約1 個小時，包括小組成員的40 分鐘報告，以及20 分鐘教師和小組成員針對該項目的可行性分析和討論。在第一次推進會后，形成項目解決方案修改意見，并由小組成員針對教師和小組成員提出的問題進行方案修訂和論證。在第三周進行第二次推進會，形成最終的基于深度學習的解決方案。方案一旦形成，原則上不予修改。如修改，需要重新開會論證。在小組項目的設計和實施過程中，每周會有教師部分參加的例會。例會的形式多種多樣，可以是線下見面會的形式，也可以是線上會議的形式。

由于2020 年新型冠狀肺炎疫情的影響，原計劃的線下答辯形式的成果展示被迫取消。轉而使用線上平臺的方式進行展示和評價。學生將成果上傳到BB 平臺，采用多位老師合作評分的方式進行。

（六）學習的評價和學習的反思

在課程設計之初，將對學習的評價和對學習的反思貫穿課程的始終。學生的最終成績由3 部分組成。第一部分為平時表現，這部分成績主要包括平時課堂提問和課堂表現，項目實施過程中推進會的參與度。第二部分成績為第一個項目，該項目為綜述類項目，小組成員圍繞各自的專業背景針對深度學習和人工智能這個主題撰寫綜述。該項目包括一次推進會、一份報告和一次答辯。第三部分成績為實際問題項目類，小組成員圍繞自己的專業背景，根據企業實地調研設定實際問題，并為該問題設計與課程內容相關的解決方案，并與指導教師進行討論形成最終的實施方案。該部分內容包括5～6 次推進會，一份實驗報告，一份代碼清單和相關的代碼，以及實驗結果的截屏和分析報告。最終成績采用線下答辯的形式進行（后因新型冠狀肺炎疫情原因轉為線上展示）。答辯的過程中要求所有小組成員均要參加和發言，并依據以上考核形式的表現給出最終成績。

學習的反思包括學生針對學習過程和學習效果的反思和教師針對教學過程的反思。在學生學習反思方面，通過教師引導，由學生自主形成對所學知識體系中的弱點進行反思和進一步自主學習。主要方法可以采用由教師引導的知識點歸納法、實際動手能力檢測法等。教師的反思則貫穿教學實施的始終，例如在課程轉為PBL 模式后，面臨的若干問題及解決方案，并在學期結束時形成總結文檔。

三、實施成效

截至2021 年，深度學習技術課程的PBL 改革已經實施了兩年，受到了學生們和教師的普遍好評。在未來工作中，學校會進一步完善實施過程中出現的問題，并將PBL 課程改革經驗應用于其他軟件學院軟件工程專業的專業課程中。從課堂效果來看，課堂氛圍活躍，學生能夠積極發言并參與討論，課程教學效果較好，達到了課程改革的初衷。

四、結束語

本文結合深度學習課程自身的特點和PBL 教學理論，設計了一套基于PBL 教學法的深度學習課程教學方法，主要創新點有以下3 個方面：（1）利用PBL 相關理論設計了結合東北大學實際情況的PBL 教學模式轉換模型；（2）以通識類選修課深度學習技術課程為案例，對提出的PBL 教學模式轉換模型進行了實踐，并取得了良好的成果；（3）利用該理論和實踐的經驗，為其他通識類選修課課程PBL 改革提供了經驗。