大數據+人工智能背景下混合式教學案例設計

顏慧

關鍵詞：混合式教學；大數據；人工智能；程序設計類課程

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）08-0164-03

大數據、人工智能、5G等新一代信息技術對社會經濟、醫療、交通、金融、教育、工業等各方面都產生了巨大的影響。從2017年開始，國家印發了促進教育信息化的一系列文件，在這些文件中，提出了推進“互聯網+教育”、推動信息技術與教育教學深度融合、提倡個性化教育等新的教育理念。

在當前形勢下，高等教育迎來了嚴峻挑戰和重要機遇，在新技術的推動下，教與學的形態正在不斷被重塑，教學理念、教學模式、課程體系的持續優化與創新成為不可抗拒的時代潮流。新一代信息技術特別是大數據及人工智能技術，在教育教學的過程中不斷展現出重要作用。大數據及人工智能技術作為現代化教育教學的工具和手段，不斷推動課程體系數智化重構；還促使教學理念、教學方法、教學手段的持續創新。

大數據、人工智能等新技術和平臺為教學模式改革提供了高效和便捷的教學手段與工具，如果能將人工智能技術深度融合到混合式教學中，對教學理念、教學模式、教學手段、教學內容等進行創新，打造出可利用碎片時間隨時隨地學習的無邊界課堂，并能根據學生的特點打造個性化學習方案，踐行因材施教的理念，提升教育教學質量。

本研究對應用型本科院校中計算機相關專業的一門程序設計類課程《編程入門》進行教學改革，探索在大數據+人工智能等技術的支撐下進行混合式教學改革的路徑、方法、方式、手段，并且在這門課程進行教學改革的基礎上，將教學成果向計算機相關專業程序設計類課程進行示范和推廣，能起到以點帶面的重要作用。

1 混合式教學現狀分析

混合式教學是一種新的教學方式，是智能終端設備、網絡學習與課堂教學有機結合的教學情景[1]。在疫情期間，無法進行課堂教學的情況下，高校的教學中廣泛使用了混合式教學模式，為疫情期間“同質同量”地完成教學任務發揮了重要的作用。在后疫情時代，混合式也繼續受到廣泛的關注，廣大教學工作者關注于如何使用混合式教學模式來提高教學質量、提升學習者的學習體驗感。

在目前的混合式教學中，一般是依托一些在線課程平臺來部署學習資源，劃分一定比例的線上線下教學課時進行教學。但是在這種教學模式中，教師并不能完全掌握學生的個體情況，也不能針對學生個人情況提供給學生個性化的教學方案。目前混合式教學中還存在一些亟待解決的問題：

問題一：如何精確掌握學生學習的情況。

由于學生人數眾多，教師很難去精確把握每個學生的學習進度。學生在進行線上學習的時候，雖然網絡學習平臺可以記錄學生學習視頻的時長等信息，但部分學生可能存在“放羊”現象，并沒有認真去學習課程視頻。在線下學習部分，在課堂中如何記錄學生的學習進度，精確把握學生的課堂學習情況？這都是在混合式教學過程中教師需要解決的問題。

問題二：如何因材施教，提供個性化的學習資源。

每個學生的理解能力、學習能力都不相同，如何才能根據每個學生自身的學習進度，提供不同的學習方案和學習資源？

問題三：如何建立科學的多元化評價體系。

在混合式教學中，應該從哪些維度對學生進行評價，如何建立科學、全面、更加多元化的評價體系，各評價指標在最終評價結果中的占比的設計，這些都是需要進一步進行探索的問題。

因此，如果能使用大數據和人工智能等先進技術輔助混合式教學，通過先進的信息技術對教學手段、教學平臺、教學方式、教學內容、教學評價等提供強有力的支撐，提供對教學數據的挖掘、統計、分析、預測，就能較為全面地掌握學生學習情況及教師的教學情況，實現精準化教學、自適應學習及精準化管理，從而提升教學質量。如果能進一步通過這些技術去充分挖掘學生的興趣、個性等，給學生提供個性化的教學方案，必定能提高學生的學習積極性和興趣。

2 混合式教學框架設計

在混合式教學之前發展的歷程中，受到技術發展及技術工具的限制，教師并不能完全掌握學生的個體情況，也不能針對學生個人情況提供給學生個性化的教學方案。新一代信息技術的發展，給混合式教學提供了新的工具、方法和手段，重塑了教學形態，逐漸形成了新的教學生態系統，在此基礎上建立混合式教學框架如下。

2.1 智能化教學平臺作為支撐平臺

傳統課堂教學中，教師很難去收集每一個學生的學習數據。隨著技術的發展，出現了超星網絡教學平臺、雨課堂等一批優秀的智能化教學平臺。借助于智能化教學平臺，教師很容易獲取到學生的各類學習數據。學生在智能化教學平臺上進行在線學習時，智能化教學平臺可以保存學生的學習數據，完成數據的自動采集過程。例如，學生的簽到考勤情況、學習視頻的時長、閱讀資料、參與主題討論、互動、完成作業的情況等，都會被智能化教學系統采集到。而學生在面對面課堂教學中的表現，也可以通過攝像頭等設備進行采集，形成面授課堂的教學數據。

隨著人工智能的出現，對高等教育中人才的培養目標產生了新的要求，不再以知識和技能為人才培養目標的核心，而是以培養具有創新型、情感性、高階能力的新型人才。因此課程立足于“立德樹人”的教育理念，融合多種教育教學理念和思想，依托大數據及人工智能等新一代信息技術，對混合式教學的框架及過程進行設計。在本課程中，將教學總體框架分為課程規劃、課程實施、課程改進三個階段。

課程規劃分為課程定位、內容規劃、資源建設三個子階段。首先通過對學情、專業相關崗位等進行調研，建立學生群體畫像，結合人才培養方案，確定課程的定位和培養目標；然后對課程內容進行規劃，建立課程的知識體系；再通過資源推薦系統，選擇慕課等合適的資源進行課程資源建設，再將課程資源部署到智能化教學平臺中。

2.2 大數據+人工智能技術作為輔助手段

通過對記錄在智能化教學平臺上的數據使用數據挖掘、數據可視化等技術，可建立學習者畫像、進行深層次的學情分析，讓教師更好地掌握學生情況，為下一步教學活動的執行及策略的調整提供有力依據。

以大數據和人工智能為代表的新一代信息技術給混合式教學中的教學活動賦予了新的活力，技術和教學活動融合得更加緊密。根據SAMR模型[2]中，在科學技術的支持下，原有的教學活動可以被新的教學互動所替換、強化、修改和重塑。在新一代信息技術的支持下，原有的一些傳統的教學活動可以被替換成新技術支持下的教學活動。如傳統面授課堂的一部分可以被在線教學所代替、紙質作業被電子作業所代替、閱讀電子書替換掉實體書等。利用科技對教學活動進行增強，如在教學中引入在線文檔、學習社區等種類豐富多樣的拓展學習資源對原有的學習資源進行增強、用電子筆記增強筆記能力等。還可以利用科技對學習任務進行重新設計以及創造前所未有的任務。

在大數據技術對教學數據進行分析挖掘的基礎上，再使用人工智能技術進一步融合混合式教學，不但可以對原有的教學任務進行替換、強化、修改，還可以創造出各類新穎的、豐富的教學活動。

2.2.1 輔助教師精確掌握學生學習情況

在進行線上教學時，利用網絡教學平臺自動記錄學生的學習進度等信息，例如視頻的學習時長、任務完成的情況等，通過機器學習技術對平臺記錄的數據進行進一步的挖掘和分析，掌握學生的線上學習情況；在進行線下教學時，可以使用計算機視覺分析技術對課堂上學生的行為進行分析，例如學生的抬頭率，是否有玩手機等現象，通過數據的采集、分析、挖掘，充分掌握學生線下的學習情況。

2.2.2 輔助學生進行個性化學習

通過學習資源推薦系統，可以根據學生自身的情況進行合適的學習資源推薦，例如學習視頻、練習題等，滿足學生不同的學習要求。

2.2.3 輔助建立多元化的評價體系

通過線上和線下學生學習數據的采集、分析和挖掘，為混合式教學提供了多個維度的、多樣化的學生評價數據，為混合式教學建立科學的、多元化的評價體系提供了多種方法和手段，使得學生評價更加全面和立體化。

3 混合式教學案例設計

3.1 教學過程設計

在課程實施的過程中，結合BOPPPS教學模式[3]來設計具體的教學過程，為構建一堂有效的教學課堂提供了可行的、理論上的指導。根據BOPPPS教學理念，將課堂分為課前、課中、課后三個環節，每個環節中包含若干個子任務，各環節及子任務之間無縫銜接，構成教學閉環。如圖2所示：

課前分為發布任務、預習及課前小測三個子任務。在課程環節中，通過教師發布任務及智能導學，讓學生清楚本堂課的學習目標、任務以及學習路徑；學生根據任務指引完成相應的預習任務，完成視頻、課件等資源的學習，還可以通過個性化學習資源推薦系統去擴展學習相關的知識點；之后學生去完成課前小測。在課前環節中，通過對學生學習數據的分析，建立學生的個人畫像，并進行學情分析和智能診斷。通過課前環節，教師可以清晰掌握學生的總體情況及每個學生的個人情況，為下一步進行精準化教學、差異化教學提供了可靠、科學的依據。

課中分為引入、交互式學習、課堂小測、總結等四個子任務。課中主要對應傳統面授課堂，首先引入本次課的學習目標和任務，明確重點和難點；在交互式學習中，教師作為引導，學生作為主體進行學習，采用分組、討論、演示等教學手段實施教學，并采用翻轉課堂的教學方式提高學生的學習主動性；通過隨堂小測來評估學生本堂課的學習效果；最后總結本次課，完成一次完整、有效的課堂教學。在課中通過智能協作來提高學生的學習主動性和積極性，通過智能評估來評估學生學習的有效性。

在課后，學生通過完成課后作業來鞏固知識和技能，通過智能小助手/智能問答來輔助解答學生常見的疑問；還可以通過個性化學習資源推薦系統來拓展學習課外知識。教師可以通過查重系統來完成作業的查重；通過成績預警和成績預測來精準掌握每個學生的學情，為下一步精準化教學以及教學策略的調整提供決策依據；教師還可以通過對討論區、評論區等內容進行情感分析，進一步掌握學生的狀態。

課前、課中、課后三個環節中的各子任務根據布魯姆（Bloom） 學習分類法設計線上線下混合的方式及比例。在文獻[1]中提到，混合式教學根據線上線下學時混合的比例，可以分為線上主導型、線下主導型和完全融合型。根據以上分類方法，在課程中將低階學習安排在線上學習中完成，高階學習安排在面授教學中完成，合理分配線上線下學時的比例，并且采取線上線下有機融合的方式，即采取完全融合型的教學方式。Bloom學習分類法為合理安排混合式教學中線上線下的課時比例提供了一定的理論依據。

課前環節的三個子任務主要是學生在線上完成。課中環節中，引入部分由教師在線下面授完成；交互式學習和隨堂小測采取線上線下相結合，既有線上的教學活動又有線下的教學活動，有機結合完成相應的子任務；總結主要由教師在線下面授完成。課后環節主要由學生在線上完成，通過智能化教學平臺的統計分析得到診斷結果，在下一堂課中再由教師講解難點。

3.2 實施教學過程

在混合式教學的整個教學過程中踐行Chickering和Gamson 提出的本科教育優秀實踐的七項原則[4]。混合式教學與該七項原則的融合如下：通過QQ群/微信群等工具加強教師與學生之間的聯系；通過分組完成項目發展學生之間的協作互助；通過翻轉課堂等方式，促使學生提高學習主動性；利用智能化教學平臺可以自動批改一部分作業，可以迅速反饋學習結果給學生，還可以結合QQ、微信等工具及時給學生反饋；在智能化教學平臺上限定任務的完成時間并提醒學生及時完成；以產出為導向，并且通過鼓勵學生參與各類學科競賽，給學生一個學習的目標和傳達對學生的高期望；理解學生個體差異，通過個性化學習資源推薦去鼓勵學生進行拓展學習，并提供差異化的教學資源、學習路徑，以及多樣化的學習方式。該教學理念為課程達成應用型本科人才培養目標提供了可操作性較強的基本原則。

并且在教學的過程中，以產出為導向，基于CDIO的教學理念[5]進行項目化教學。而一個軟件作品的開發，恰好可以分為這四個階段，因此，在進行教學設計時，依據CDIO的理念，以完成一個軟件項目的開發為主線進行教學內容的設計，鼓勵學生團隊合作能力和個人編碼能力，還能產出相應的成果即軟件作品。

在期末對學生開展調查問卷，獲取學生對于課程的反饋信息；對學期的教學數據進行匯總、分析、可視化，對教與學的效果進行分析、總結、反思，對課程總體進行智能診斷，從而調整、優化下一輪課程教學的策略、對課程進行持續改進。

4 教學效果

在教學過程中，選取兩個班級作為實驗對比。其中一個班級采用傳統的課堂教學方式，另一個班級采用混合式教學方式。兩個班級的考核成績對比如表1，試驗組無論是卷面成績、項目成績還是綜合成績均高于對照組。

在課程教學過程中，以產出為導向，提倡創新和團隊協作。自從實施課程教學改革以來，學生積極投入到軟件作品的開發中，在課程團隊的指導下，學生陸續取得了多項軟件著作權證書。

并且在教學過程中，秉承賽教融合、以賽促教、以教促賽的基本理念，促進了學生專業素養和專業技能的快速提升，學生參加各類學科競賽的熱情高漲，學生參加各類學科競賽的獲獎率也在逐年遞增。

5 結束語

在新一代信息技術的推動下，高等教育中教與學的形態發生了較大的變化，給教師和學生都帶來了新的挑戰和機遇。本文探討了如何將大數據、人工智能等新一代信息技術融合到混合式教學中的框架、思路、實踐及效果。實踐證明，結合了大數據及人工智能技術的混合式教學的教學模式具有較強的可操作性，該教學模式易實現、易推廣，并且能在一定程度上提升教學質量以及學生的學習體驗感和成就感。今后還需要繼續探索如何將大數據、人工智能等新一代信息技術更加深入地融合到混合式教學中，在新技術的支持下實現重塑更多的高質量教學活動，促使學生主動學習，持續提高教學質量。