基于SPOC模式的計算機專業教學設計與評價研究

摘 要：隨著信息互聯網技術的快速發展，計算機技術已經成為推動社會進步與經濟增長的重要力量。加快計算機專業教育教學改革是全面提升計算機專業人才培養質量的重要路徑。本文基于SPOC的教學基礎理論，構建了基于SPOC的計算機專業教學模式，重點對教學活動和課程環節進行實證設計。研究結果發現，實驗班學生在考試成績、學習能力及自主學習方面具有顯著優勢；此外，實驗班學生對SPOC教學法和教學活動的整體滿意度評價良好。最后，提出了在課程設計和反饋評價方面提升和完善的相關建議，以期為后續教學提供參考借鑒。

關鍵詞：SPOC模式；計算機專業；教學活動；課程環節；效果分析

中圖分類號：G642"""""" 文獻標識碼：A"""""" 文章編號：2095-9699（2024）06-0117-06

首先，中國計算機產業的快速發展，大量以IT技術為核心的高水平企業迅速崛起，為中國經濟發展提供了重要支撐。其次，隨著信息技術的飛速發展，人工智能、大數據、云計算、物聯網等新興技術層出不窮，深刻改變了人們的生產、生活和學習方式^[1]。計算機科學領域的變革對中國高校計算機專業的教學改革提出了新的挑戰，同時也對培養計算機專業人才提出了更高要求。

計算機專業理論性和實踐性均較強，所以在教學時不僅需注重理論知識的傳授，還需強調實踐操作和技能培養^[2]。SPOC作為小規模、針對性、限制性的混合型教學模式，其深度互動性、靈活性、混合性和評價的綜合性等特征與計算機專業的特征及教學需求高度契合^[3]。

1 SPOC模式研究現狀

小規模限制性在線課程（Small Private Online Course，簡稱SPOC）于2013年由美國加州大學伯克利分校的計算機科學教授阿曼德·福克斯提出^[4]。“S”即“small”，指課程規模小，教師對選課人數限制在幾十到幾百人之間；“P”即“Private”，指對選課學生的準入條件進行限制，達到一定要求才能被納入課程學習，這一限制很好地符合了學校的“差異化”和“特色化”理念^[5]。SPOC是在融合MOOC（大型在線開放課程）教學思想的基礎上，充分利用MOOC教學資源的優勢，針對MOOC缺乏深度互動和教學內容碎片化的弊端，進一步優化MOOC教學模式，將線下課堂教學與線上MOOC混合教學模式結合，以提高學習效率，是當下高等教育模式創新的重要載體^[6-7]。

目前，SPOC主要應用于高等教育，最早由清華大學通過“學堂在線”開展SPOC模式教學，而中國大學MOOC率先在國內大規模地推出了SPOC教學模式，為其他高校提供教學支持服務，開辟了SPOC教學模式在中國的應用道路^[8]。在有關SPOC教學模式的研究中，楊麗等^[9]學者指出，SPOC作為融合實體課堂與線上平臺的混合教學形式，符合高校的教學形式和理念，但該教學模式在高校中的有效應用需要系統教學模式的引導和支撐，因此，該學者構建了從前端分析、資源設計、學習環境與活動設計、評價設計為一體的應用模式，并在應用發展的過程中不斷進行優化和完善。蔡建華等^[10]基于SPOC教學理念，針對計算機實驗課程需求開發智能教學云平臺，重構實驗教學流程。實證研究表明，該模式顯著提升學生學習自主性與持續性，同時強化教師對教學過程的把控及課程設計能力。陳勇等^[11]采用SPOC翻轉課堂模式，揭示師生角色轉換對教學革新的必要性，指出需摒棄傳統教學觀念，通過精細化教學設計實現師生協同發展。伍稷偲等^[12]依托SPOC構建“講授—內化—拓展—討論—實踐”混合教學模式，形成覆蓋教學全周期的閉環系統，證實該模式能有效增強課堂參與度、互動深度及學生綜合能力。穆林林等^[13]基于布魯姆教育目標分類理論，在SPOC課程中建立三維網格化教學體系，通過目標、內容、方法與資源的系統重構，實現教學目標達成度的量化提升。

綜上所述，SPOC教學模式正在成為專業課程教學改革的主要趨勢。本文在已有學者研究理論的基礎上，以計算機專業為例，圍繞教學目標、內容、過程和策略四個方面構建基于SPOC在高校計算機專業教學中的應用模式，并開展實證分析，為SPOC在創新教學改革方面的研究提供參考。

2 SPOC模式在高校教學中的特殊性

2.1 SPOC促進個性化的學習路徑構建

SPOC在促進個性化學習路徑構建方面展現了獨特的影響力。具體體現在以下幾個方面：

首先，SPOC通過對精準內容的定制來實現學習內容的個性化。不同于傳統MOOC，SPOC能夠基于學習者的背景知識、學習風格和興趣偏好，提供多樣化的學習資源。教師或課程設計者可以預設不同難度的課程內容、案例分析和實踐項目，使每位學習者在適宜的起點上開始學習，并逐步深入。

其次，SPOC利用數據分析技術對學習路徑進行個性化調整。學習過程中，平臺實時記錄學習者的學習行為數據，包括觀看視頻的時長、習題的正確率及參與討論的活躍度。這些數據經過智能算法分析，可以精準識別學習者的學習進度、掌握程度以及潛在的學習難點。

再者，SPOC通過強化師生互動促進個性化學習指導。由于學生人數相對較少，教師能夠更關注每位學生的學習情況，提供及時和個性化的反饋與建議。

2.2 SPOC優化教學資源的配置與共享

SPOC突破了傳統教學在地域和時間上的限制，通過數字化手段匯聚名校名師的精品課程、前沿學術資料和實驗資源，實現教育資源的最大化利用與共享。

一方面，SPOC通過精準定位學習群體，實現教學資源的精細化分配。其限制性特點使課程內容更貼近學習者的實際需求與背景，避免了資源分散和針對性不強的問題。同時，SPOC促進了優質教學資源的跨校和跨地域共享，許多高校和機構通過合作開設SPOC課程，將名師的優質教學資源開放給更多學生。教師之間也可以在SPOC平臺上進行課程內容的交流與分享，共同提升教學質量，形成良性循環。

另一方面，SPOC還推動了教學方式的創新與實踐。在SPOC環境下，教師可以采用翻轉課堂、混合式教學等多種模式，將線上學習與線下實踐相結合，提高學生的學習興趣和參與度。此外，通過數據分析與反饋機制，教師可以及時了解學生的學習情況，對教學策略進行動態調整，從而優化教學效果。

2.3 SPOC增強教學過程中的互動與協作

SPOC通過其獨特的在線教學模式，極大地增強了教學過程的互動性與協作性，為學習者提供了一個靈活、高效和個性化的學習環境。

一方面，SPOC打破了傳統課堂的物理界限，實現師生間、學生間的即時互動。教師可以在課程視頻中嵌入問題，引導學生在觀看視頻的過程中積極思考并及時反饋。同時，平臺的數據分析功能使教師能夠快速識別學生的學習難點與興趣點，從而及時調整教學內容與方法，實現個性化教學。

另一方面，SPOC的小規模特性促進了更深層次的協作學習。在有限的學員群體中，教師可以更容易地組織小組討論和項目合作等學習活動。學生被分配到不同的小組中，圍繞特定的學習任務進行分工合作，共同解決問題，從而有效鍛煉學生的學習能力和提升團隊的協作能力。

2.4 SPOC賦能教學效果的精準評估

SPOC模式為教學效果的精準評估提供了有力支持，有助于教學質量的持續提升。通過在線測試、作業提交和學習軌跡追蹤等手段，SPOC能夠全面收集學生的學習數據，并運用先進的分析算法進行深度挖掘。

其一，SPOC能夠收集并分析學生在學習過程中的大量數據，包括學習時長、視頻觀看次數、討論參與積極性、作業完成情況及正確率等，這些數據客觀反映學生的學習態度、努力程度和掌握情況。借助大數據分析技術，教師能夠迅速識別學生在學習過程中的問題，實現對教學效果的即時反饋和精準評估。

其二，SPOC強調的互動性為教學效果評估增添了新的維度。學生可以在課程討論區發表見解、提問，與教師和同學進行深度交流。這種即時互動促進了知識的共享與深化，為教師評估學生學習效果提供了新路徑。教師能夠根據學生的討論內容、提問質量和參與度等指標，更加全面地評估學生的學習狀態和理解深度，進而調整教學策略，實現因材施教。

3 SPOC模式融入計算機專業教學的實證研究

3.1 研究目標

本文選用計算機專業必修核心課程《計算機網絡原理》來做教學實證研究，該課程是理論與實踐并重，使用謝希仁主編的《計算機網絡》（第8版）作為實踐教材。教材共分為9章，系統全面地介紹了計算機網絡發展、體系結構和網絡安全等內容。通過課程學習，旨在培養學生良好的科學素養和自主學習意識，使其具備利用網絡知識解決工程問題的能力。

3.2 研究對象

本文采用實驗類研究方法，以蚌埠工商學院2023級計算機科學與技術專業學生為研究對象。在教學開始前，對學生進行計算機水平摸底測試，選擇計算機水平相當的兩個班進行對比研究，大一1班（35人）設定為實驗班，大一3班（34人）設定為對照班。實驗班和對照班在計算機水平上無顯著差異（P＜0.05）。

教學周期為16周，共計64學時，其中理論40學時，實踐24學時。實驗班與對照班由同一授課教師教學。實驗班采用基于SPOC的教學模式，對照班采用傳統教學模式。在教學周期內，保持兩個班級的教學進度一致，并于每章節結束后進行學情追蹤問卷調查。

3.3 基于SPOC的教學模式設計

3.3.1 教學活動設計

基于SPOC的計算機網絡課程教學模式旨在充分利用SPOC平臺的豐富資源和靈活特性，結合課程的性質和特點，實現高效、個性化與深度學習的融合，具體如圖1所示。

該教學模式以信息技術為支持，結合傳統課堂與在線學習的優勢，實現線上線下混合式教學。在教學前端分析階段，明確計算機網絡課程的教學目標是讓學生掌握網絡基礎知識、協議原理、網絡架構和安全技術等核心知識和技能，同時培養學生的實踐操作能力、團隊協作精神和問題解決能力。通過SPOC平臺的前端分析功能，了解學生的學習起點、學習風格和學習動機，為后續教學資源的設計與制作提供科學依據。針對計算機網絡課程的復雜性和實踐性，設計一系列遞進式教學項目，這些項目涵蓋從基礎的網絡協議理解到高級的網絡架構設計與安全配置等內容。

在教學過程設計階段，強調課前自主學習的重要性。教師通過SPOC平臺發布課程大綱、學習任務單及預習資料，包括教學視頻、PPT和講義等。學生可利用平板、PC或手機等終端設備，課前完成預習任務，觀看教學視頻并記錄學習筆記，以幫助他們建立對課程內容的初步理解，讓學生帶著問題進入課堂，提高學習效率。課中階段，教師著重于知識的深化和應用，通過面對面的課堂教學，解答學生在預習中遇到的難點，利用案例分析、小組討論、項目式教學等形式，引導學生將理論知識與實際問題相結合，通過協作探究、學生演示、示范釋疑、學生互評和項目小結等環節，促進學生對知識的深入理解和應用。課后，教師發布拓展項目，鼓勵學生進行實踐操作和知識遷移。學生通過平臺完成課后作業和測試，鞏固所學知識。教師根據學生的學習情況，提供個性化的學習建議和反饋，幫助學生查漏補缺。

在教學評價階段，采用在線測試、項目報告、課堂表現、同伴互評和自我評價等形成性評價，以及期末考試的總結性評價，全面評估學生的學習效果。教師定期分析學生的學習數據，及時調整教學策略，確保教學活動的高效進行。例如，通過SPOC平臺的數據收集功能，分析學生參與度、作業完成情況和在線測試成績等數據。教師根據數據統計結果，設計在線項目任務，要求學生運用計算機網絡課程的知識解決實際問題；或以小組形式在線協作完成任務，提交項目報告和演示文稿。最終通過同伴評價、自我評價和教師評價等多元評價方式實現對學生學習效果的全面評估。

3.3.2 課程設計

結合課程特點及平臺功能，設計適合本次研究的課程結構框架，如表1所示。

3.4 評價指標及其分析

3.4.1 評價指標

過程性評價：針對實驗班學生在每個板塊教學完成后的學習行為和學習投入度變化情況開展數據統計。學習能力分析和教學滿意度均采用Likert五分量表評分法，進行評價。

（1）學習能力分析：圍繞學習期望、學習興趣、自我效能和自律性四個維度設計調查問卷。用1-5的賦分，分別表示“非常不符合”“不符合”“一般”“符合”和“非常符合”。

（2）學習行為：數據測量針對實驗班學生在SPOC平臺的在線學習行為進行統計，在線學習行為包括資源學習、課堂參與和作業測試等。通過這些數據分析學生在教學過程中，學習主動性的變化情況。

（3）教學滿意度：圍繞教學資源、教學安排、課程設計和學習收獲四個方面編制調查問卷。用1-5的賦分，分別表示“非常不滿意”“不滿意”“一般”“滿意”和“非常滿意”。

本研究采用SPSS 22.0軟件進行數據分析，定性材料采用百分比（%）表示，定量資料包括實驗前測和后測數據，采用均值±標準差表示，并進行獨立樣本t檢驗，P＜0.05視為具有統計學顯著差異。

3.4.2 評價指標分析

（1）學習能力分析

實驗班與對照班學習能力分析如表2所示。

由表2可知，實驗班學生的學習期望為4.77分，表明在SPOC教學模式下，學生對未來學習持有高度期待，展現出積極主動的學習態度；相比之下，對照班僅為3.64分，顯示出傳統教學模式的局限性，學生缺乏對新知識的渴求和探索欲。學習興趣方面，實驗班得分4.67，表明個性化學習路徑、豐富的互動資源和靈活的學習方式有效提升了學習的趣味性和吸引力，使學生更加投入；而對照班的3.34分，則反映出傳統教學在激發學生興趣上的不足，可能因內容單一、互動不足而導致興趣減弱。在自我效能感方面，實驗班得分4.58，表明學生普遍相信自己能夠成功完成學習任務，增強了持續學習的信心；對照班為3.47分，反映出學生自我認知中的不確定性，或因缺乏足夠的正面反饋和個性化支持。自律性方面，實驗班得分4.79，表明SPOC平臺提供的靈活學習時間和自我評估工具有助于學生形成良好的學習習慣和自律精神；對照班為3.14分，顯現出傳統課堂在培養學生自主學習能力上的不足，學生容易受到外界干擾，難以保持高效的學習狀態。

（2）學習行為分析

根據課程設計表，在每個版塊教學完成后，根據線上平臺對學生的資源學習、課堂參與和作業測試活躍度進行數據統計，如圖2所示。

由圖2可知，隨著基于SPOC的教學模式在實驗班的逐步應用，學生的學習行為數據呈現上升趨勢，反映了該教學模式對學生學習動力的顯著激發，也彰顯了其在提升學習效果方面的獨特優勢。SPOC模式通過精選的課程內容與資源，結合個性化學習路徑設計，有效滿足了學生多樣化的學習需求。課程推進過程中，學生逐漸適應這種高效、自主的學習方式，資源學習互動顯著提升；課堂參與度從71.25%顯著提升到96.7%，這一提升得益于SPOC豐富的互動功能，促進了學生間的知識交流，使課堂氛圍更活躍，學生更愿意表達觀點和疑問。作業測試的完成度從71.29%提升至100%，直接體現了SPOC教學模式的成效，說明該模式促進了學生的參與度和責任感，加深了其對知識的掌握。

（3）滿意度分析

由圖3可知，教學資源滿意度為97.14%，充分說明豐富的課程資源高度契合了學生的學習需求。今后可加大在優質教學資源上的投入，引入更多前沿知識、實踐案例和互動工具，使學習內容更加生動有趣，滿足不同層次學生的個性化需求。教學安排滿意度為94.28%，表明課程進度的精準把控和對學生學習節奏的充分理解，得到了學生的廣泛認可。學習收獲與能力提升的滿意度均超過90%，表明SPOC教學模式在促進知識掌握和技能提升方面具有明顯效果。課程設計的滿意度為85.7%，提示課程設計上應更加注重知識的系統性、連貫性和實用性，促進跨學科融合，設計更多綜合性項目或案例，以便學生在解決實際問題的過程中深化理解，提升應用能力。考核方式的滿意度為82.85%，相對較低，可能是現行考核方式的評價體系尚未精準反映學生的學習成效，后續還可以進一步優化考核方式以增強評估效度。

4 結束語

本次基于 SPOC 教學模式并在計算機專業教學中的應用實踐，取得了顯著成效。與傳統教學方法對比，SPOC模式不僅在提升學生考試成績方面展現出明顯優勢，還極大地促進了學生學習能力的提升。學習行為分析的數據反饋顯示，學生在SPOC平臺上的活躍度和參與度顯著增加，積極的學習行為模式有助于培養其解決問題的能力。

盡管教學滿意度總體效果良好，但在課程設計和反饋評價方面仍需進一步提升和完善。首先，在課程設計上，應加強跨學科融合，設計更多綜合性項目或案例，讓學生在解決實際問題中深化理解并提升應用能力。同時，可以增加如小組討論、角色扮演等高度參與的教學環節，激發學生的學習興趣和創造力，以提高課程滿意度。其次，在反饋評價方面，需要進一步優化考核評價體系，加強考核與教學過程的緊密聯系，確保考核內容與教學目標一致，真正發揮以考促學的作用。

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責任編輯：周瑜

Research on Teaching Design and Evaluation of Computer Science Based on SPOC Model

LIU Huarui， WANG Chunmei

（School of Computer and Data Engineering， Bengbu Business College， Bengbu 233040， China）

Abstract：With the rapid development of information and Internet technology， computer technology has become an important force driving social progress and economic growth. Accelerating the reform of computer professional education and teaching is an important way to comprehensively improve the quality of computer professional talent training. Based on the basic theory of SPOC teaching， this paper constructs a computer teaching model based on SPOC， and focuses on the empirical design of teaching activities and course section. The results show that students in the experimental class have significant advantages in test scores， learning ability and independent learning. In addition， the students in the experimental class have a good overall satisfaction evaluation of the SPOC teaching method and teaching activities. Finally， the paper also puts forward some suggestions on course design and feedback evaluation in order to provide reference for subsequent teaching.

Keywords： SPOC model; computer science; teaching activities; course section; effect analysis

基金項目：安徽省高等學校省級質量工程項目（2022xjzlts024，2022xxkc074）；安徽省高等學校科學研究重點項目（2024AH051160）；蚌埠工商學院校級項目 （XDTR202302）；蚌埠工商學院校級項目（2022XJdjgzs003）

作者簡介：劉華銳（1979—），男，安徽明光人，副教授，碩士，主要從事嵌入式系統和計算機應用技術研究；王春梅（1976—），女，安徽碭山人，講師，主要從事計算機應用教育研究。