基于人機協同的線上線下混合式教學實證研究

危 蓉，徐 偉，楊 鶴

（1.湖北警官學院 信息技術系，武漢 430034；2.湖北省第二師范學院 計算機學院，武漢 430205）

1 引言

2020年的新冠疫情將在線教學推上高等教育的前沿陣地，應用慕課、微課等線上優質資源開展翻轉教學和線上線下混合式教學模式層出不窮，計算機技術和人工智能技術在教育教學領域引發了深刻變革。

然而線上教學并不是簡單地把原來課本的內容照搬到網上，也不是僅僅通過直播軟件實現在線的講解和作業的管理。線上教學如火如荼地開展三年以來，也出現了很多問題：學生線上學習缺乏有效監管，師生教學互動缺乏激情，缺乏系統的在線教學理論支持和教學評價系統，過分關注技術和忽略教學設計等等。因此，現在亟需一種將現代化的信息技術與教育教學領域深度融合的人機協同的教學模式，依靠人工智能的深度學習、大數據、精準化定位學習者的能力和學習的狀態，密切與教師分工協作，實現精準教學和個性化教育的目的。本文針對網絡攻防課程教學，從課前、課中、課后三個階段，“學-驗-訓-思”四個方面構建了人機協同的線上線下教學模式，開展了教學實踐，并在教學完成后進行了教學效果分析。

2 人機協同教學模式的現狀

近年來，我國陸續頒布了諸多人工智能相關的政策文件，多次強調“推進智能技術深度融入教育教學全過程”，協助教師完成教學活動，讓教學真正實現規模化與個性化的有機整合。國內學者也開始致力于人機協同教學模式的理論研究，如郭炯等人提出了基于網絡學習空間的智能導師協同教學模式，并以IMMEX 系統為例做了典型案例分析，探索人機協同教學模式的可能性。[1]

相較于中國，美國在人機協同教學模式的研究方面更為突出，其在AI導師領域的研究已從探索階段邁入了應用階段，孟菲斯大學的亞瑟·格萊瑟教授，團隊研發了一種基于自然語言的AI導師——AutoTutor，使學生的學習效果前后可以達到0.8 個標準差，對學習成效的提升不言而喻。[2]卡耐基梅隆大學的肯尼斯·科丁教授團隊研發的Sim Student 包括兩個虛擬代理，它們利用范例、對話、問題和解釋等方式引導學生學習特定的代數方程式知識。[3]伍斯特理工學院的尼爾·赫弗南教授研發的ASSISTments可通過創建教學任務、實時反饋結果、評估學習情況、自動化再評補救四個步驟，為學生的學習提供智能支持和評價。[4]

隨著人工智能與教育教學領域深度融合，人機協同教學模式的研究也越來越緊迫。人機協同教學將是“人工智能+教育”時代最普遍的教學模式之一。只有教師知曉了如何借助機器來提升教學效率，才能夠在人機協同教學中獲得對教學的主導權。同樣也只有能夠輔助教師提升教學效率的機器才能成為人機協同教學中的機器主體，甚至逐漸成為能夠和教師工作結合的平等教育主體。因此，本文旨在以網絡偵查專業學生網絡攻防課程為研究對象，結合已有技術應用，構建人機協同的線上線下混合型教學模式，以此為更好地實現高效教學和個性化教育提供助益。

3 人機協同混合式教學模式的設計與實現

“網絡攻防”這門課程是一門實操性很強而且實驗環境非常有限的課程，過去這門課程的教學始終停留在課本、案例、視頻等線下理論教學模式，課堂上教學老師實操過程快，軟件字體小，課堂實驗完成效率低，長期實驗操作不順，嚴重影響學生的學習積極性和耐心。課后，由于實驗環境有限，學生沒有真實的場景練手，導致學生綜合運用能力偏弱，本科畢業后走上工作崗位，一時間很難適應工作要求，還需要很長時間的學習和經驗積累。因此，以我院20級信息安全學生為研究對象，以網絡攻防課程教學為研究場景，從課前-課中-課后三個階段，“學-驗-訓-思”這4個方面構建人機協同的線上線下教學模式，“學”即理論教學、“驗”即實驗教學，“訓”即課后訓練和作業，“思”即課程思政。通過使用人工智能技術和計算機技術更好地結合，配合老師開展教學活動，實現課內課外，線上線下人機協同的教學和輔導，總體設計如圖1所示。

圖1 基于人機協同線上線下混合式教學設計

3.1 課前準備階段

在人機協同教學的教學準備階段，機器和教師需要協同分析學生的實際能力。教師利用在線課程網站發布問卷調查的方式了解學生的學習基礎和學習期望并通過大數據技術和數據挖掘技術對調查結果進行智能化分析，確定該班級學生的教學內容和難度。還可以利用人工智能的知識圖譜技術，通過納米級的知識點粒度拆分精細化分解教學內容，從而構建人機協同教學的知識地圖。

結合課程學習網站提供預習資料及測試題目，學生通過學習通課程平臺資源開展自學和小組討論，教師可通過一系列智能采集設備，例如手機、電腦、VR等智能終端采集學生的學習情況數據，判定學生的知識掌握程度及學習進展情況，分析學生的認知和行為模式，判斷學生的理解力水平，并定位學生的知識薄弱點，利用智能軟件形成初步的學情診斷。而教師則根據學情分析報告，利用其對于教學目標的清晰認識、對于教學內容的深度把握以及豐富的教學經驗，進行數據的深層次解讀，從而了解整個班級以及學生個體的學習情況，據此做好教學活動的頂層設計，選擇適當的教學策略。

3.2 課中教學階段

在基于人機協同的線上線下混合式課堂中，機器可以依托智能平臺，根據前期的學情分析數據，在課程網站資源庫中篩選出導學資料和微視頻推送給學生進行問題導入，微視頻的選擇除了老師在網上收集的經典案例視頻，學生也可以借助機器拍攝相關故事案例情節，利用各種剪輯軟件編輯制作，完成后上傳至課程網站，通過老師篩選作為課程導學資料。學生利用機器自己拍攝微視頻的方式，能沉浸式、共情式地聯系實際、引發學生的學習興趣。

實驗操作課程，在老師講解實操的過程中，利用騰訊課堂、超星直播等在線授課軟件，同步錄制實操過程，當堂形成回放，方便學生課內和課外反復觀看回課，進行實操練習。老師根據課上完成實驗的情況進行比賽加分，迫使學生為了得到課堂加分提前預習實驗，整個課堂時間緊張而有條不紊，也為學生課下知識拓展留出更多時間。學生也可以通過機器及相關教學工具軟件適時將實驗結果上傳網上，教師再通過機器查看學生完成情況，及時糾正和指導學生在實驗中暴露的問題。實驗結束后，教師還可以和機器協同制定個性化的輔導內容和習題，通過網課平臺中任務單的方式推送給學生，學生通過小組內討論合作或者自主探究來解決問題。網課平臺會統計學生的做題時間和正確率，把類似問題的變式或關聯題推送給學生，以幫助學生進行知識遷移。

課程思政環節，作為公安院校網絡安全專業的專業課程，結合學校特色和專業設置，充分發揮課程面向專業需求的育人功能，結合習近平總書記“沒有網絡安全就沒有國家安全”的網絡強國思想和《網絡安全法》，遵循“以立德樹人為根本，以強警興警為己任，培養更多政治過硬，技術過硬的公安網絡人才”的育人原則，深入挖掘課程內容蘊含的思政元素。通過線上資源建設，線下教學活動，思政認知評價，師德師風示范引領各環節，培養學生的家國情懷、科學素養、創新精神和辯證思維。[5]

3.3 課后訓練環節

課后作業和訓練的人機協同模式，主要是將傳統的實驗分析報告改為在線測試的形式，機器可以通過分析個人和小組的得分情況，老師可以通過機器分析的數據生成個性化學習任務，并實時對任務進行完善優化，再推送給學生。網絡攻防課程的課后練習是結合Docker 容器技術自主開發的CTF攻防靶場，綜合考查學生掌握的情況，靶場中利用大數據分析和挖掘技術，統計出學生答題的情況和過程。并通過分析軟件圖像化分析每個學生和班級整體的得分情況，如圖2、圖3、圖4所示。后期還將借助人工智能技術，將教師和機器協同制定的個性化任務和題目單獨推送給學生，學生通過組內合作，自主探究、解決問題幫助學生進行知識遷移。利用人機協作真正實現學生的個性化分析和輔導。

圖2 多個學生靶場提交答案記錄情況

圖3 單個學生的得分情況

圖4 前十名同學拿分情況

4 教學效果及評價

選取我院信息技術系20級信安專業2個區隊100名學生為研究對象，基于人機協同線上線下混合式教學設計，并借助騰訊課堂和學習通在線平臺，積極利用計算機和網絡資源開展協同式教學。通過一段時間的磨合和實踐，課堂效率明顯提高，學生課堂上的注意力和參與度都有很大的改善。課后學生的提問率由原來的10%增加到90%，學習積極性顯著增強。期末考評的最高分、平均分、最低分均有較大幅度的提高，如圖5所示，及格率為100%，優良率達到30%左右。學生們不僅成績有所提高，在全國信息安全大賽、湖北省信息技術大賽、互聯網創新大賽、李昌鈺杯科技創新大賽等各類比賽中也陸續取得佳績，走上實習崗位后也能很好地勝任網絡安全公安工作，并獲得各個公安市局，派出所領導的一致好評。

圖5 18級、19級和20級期末考評成績比較

該課程于2022年被評為湖北省省級一流本科課程，并在學院教學創新大賽中，獲得二等獎。

5 總結和未來改革方向

網絡攻防課程在教學過程中，充分結合網絡和計算機技術，很好地實現和人機協同教學，主要表現在課程導學階段，部分教學案例采用學生自己拍攝微視頻案例方式，實現沉浸式情景教學；實驗教學階段采用了線上線下同步教學法，在老師講解實操的過程中，利用騰訊課堂等在線授課軟件，同步錄制實操過程，當堂形成回放，實現同步投屏授課，終端異步回放的線上線下混合式教學；課后作業復習階段，借助自主開發的網上攻防靶場，設計游戲的通關升級訓練和考查模式，學生通過打游戲奪旗賽等多種形式進行學習和實踐。實現游戲競技式練習教學。課程思政階段，融入習近平總書記的“網絡強國”思想+《網絡安全法》開展課程思政，培養學生的家國情懷、科學素養、創新精神和辯證思維。通過課堂的改革，學生能夠更多地參與到課堂活動中，使得教學活動形式變得多樣化，學生的學習興趣和效果都有大幅度的提高。

下一步，研究者計劃將本門課程和計算機取證、網絡案件偵查課程進行對接，把實際案件偵破取證環節增加到我們的虛擬仿真實驗平臺，切實為學生打造一線工作的模擬學習環境。并通過完善線上靶場的功能和使用性，結合人工智能技術，實現個性化習題推送等等。完善教學網站的功能和資料，增加網上課前預習任務和案例導讀，網上定期開展師生互評環節，適時調節課程教學內容和方法。