FAIR教學法在智能科學導引通識課中的應用探討

摘要：文章探討了FAIR教學法在高校通識課，特別是智能科學導引課程中的應用策略。分析了FAIR教學法的核心原則，并結合課程特點設計了具體的教學案例，為相關課程教學提供參考。

關鍵詞：FAIR教學法；通識課；人工智能；智能科學導引；教學設計

中圖分類號：G642" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0138-02

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著人工智能（Artificial Intelligence， AI） 領域的快速發展，高校通識課程逐漸成為普及人工智能知識的重要途徑。武漢大學開設的智能科學導引通識課具有顯著的工科背景[1]，但每學期選修學生覆蓋多個學科門類，學生在專業背景、思維方式及學習關注點上存在較大差異。如何兼顧不同專業背景學生的知識需求，激發學習興趣，并滿足多樣化的學習要求，已成為教學中亟須解決的關鍵問題。針對此挑戰，FAIR教學法（Fair Teaching Method） 提供了一種具有參考價值的思路。該教學法由美國教育學者S.B. Fair首次提出，其核心理念是注重公平性與包容性，強調在教學過程中尊重學生的個體差異，致力于在多元文化與跨學科的教育環境中，為所有學生提供平等的學習機會。這一理念與通識課程面向多專業背景學生的教學需求高度契合，為優化通識課程的教學設計提供了重要的理論支持。

1 FAIR教學法分析

FAIR教學法的關鍵原則包括公平性（Fairness）、激勵性（Arousal）、互動性（Interaction）和反思性（Reflection）。

1） 公平性原則注重教育平等，關注學生的個體差異，其認為每位學生都擁有獨特的學習方式和能力。例如，文獻[2]探討了在教學中融入文化差異的考慮，以實現公平性和包容性，確保所有學生享有平等的教育機會。文獻[3]進一步分析了差異化教學的作用，指出其能夠針對不同學生的需求提供最優的學習支持，促進教育的公平。文獻[4]討論了多元文化教育在保障教學公平性方面的重要性，并強調了學生文化背景對學習效果的深遠影響。這和智能科學導引課程中多學科專業學生選修的現狀是契合的，因此在教學中應做到因材施教，實現教育的公平。

2） 激勵性原則關注學習者內在和外部動機對學習效果的影響。例如，文獻[5]詳細探討了內在動機對學習行為的影響，指出提供適當的挑戰和自主選擇有助于激發學生的學習積極性，促進其學術成就。文獻[6]介紹了以學生為中心的教學方法，提出了激勵學生參與高質量學習的策略。與激勵性原則相符，此門課程的學生選修具有高度的靈活性，教學效果的提升更多需要通過激發學生的興趣和情感參與，來達到提升其學習動機的目的。

3） 互動性原則關注學生與教師及同伴的互動。文獻[7]證明了互動在促進學生合作學習和知識建構中的核心作用，強調了社會互動對提升學習成效的重要性。文獻[8]則進一步探討了在線教育中教師與學生的互動如何促進學生的深層次學習。而通識教育注重學生綜合素養與能力的提升，因此教學過程中的互動環節是不可或缺的。

4） 反思性原則強調學習是一個循環過程，學生通過反思自己的經驗，深化對知識的理解。文獻[9]強調反思在學習深度發展中的重要性。文獻[10]討論了如何通過反饋促進學生的自我調節學習。因此，通識課中加入反思環節不僅可以促進學生能力的提高，還可進一步為教育者提供改進學生學習過程的實踐框架。

盡管以上文獻并未直接使用“FAIR教學法”這一術語，但它們為FAIR教學法的理論基礎和研究方向提供了支持。例如，文獻[11]通過元分析揭示了影響學生學習成績的關鍵因素，包括公平的學習機會、有效的激勵、師生互動以及反思性評估等。與此同時，國內關于FAIR教學法的應用研究仍處于起步階段。文獻[12]探討了FAIR教學法在五年制臨床醫學專業人體解剖學實驗教學中的應用，取得了顯著的教學效果。文獻[13]結合項目實踐課堂和多元評價體系，基于FAIR框架設計的教學模式提高了插花藝術實踐課程中學生的學習積極性。然而，在具有強工科背景的高校通識課程中（例如智能科學導引） ，在面對學科背景多樣的選修學生時， FAIR教學法的具體應用模式尚未得到充分研究，且缺乏深入的分析和實踐案例。接下來，本文將基于FAIR教學法的核心原則，探討其在高校通識課程中的教學應用思路，并結合智能科學導引課程提供教學參考案例。

2 FAIR教學法在高校通識課中應用的思路和策略

通識課程的教學設計應當從公平性、激勵性、互動性和反思性等四個方面進行全面考量，以下是具體應用FAIR教學法的總體思路和策略。

1） 公平性：在教學中，公平性應當從學生差異、教學差異以及評估方式的多樣性等方面進行考慮。教師應充分理解學生差異，特別是通識課教學需要面對來自不同專業、背景和興趣的學生。例如，教師在課程前可以通過背景問卷調查，了解他們的學習需求、專業方向、興趣和期望。接下來，可以設計差異化教學策略，具體可針對不同學生的能力和興趣提供定制化的學習資源和任務。例如，對于專業背景與選修課程差異較大的學生，可提供額外輔導和漸進式學習資源；而對于專業背景相近的學生，則可以設置更具挑戰性的任務或推薦更深度的閱讀材料。此外，公平的評估也是教學中的重要組成部分。透明、公正的評分標準可確保所有學生在同等條件下接受評估。例如，可采用小組報告、課后作業和課堂參與等多元化的評估手段。此外，團隊合作、批判性思維等因素也可以納入評判的標準，一起作為綜合成績評定的依據。

2） 激勵性：對學生的激勵可以從激發學習動機、設定明確的學習目標和采用互動式教學方法等方面展開。首先，學生通常對通識課內容的關注度不如專業課，因此教師需設計具有趣味性、挑戰性和現實意義的學習任務，吸引學生的興趣。例如，教師可以通過案例分析和現實問題解決任務，引導學生發現課程內容與實際生活的緊密聯系。其次，教師應為學生設定清晰、具體且可實現的學習目標，通過課堂討論或小組項目幫助學生了解自身的學習進展，并通過適時的表揚和反饋，激勵學生進一步投入學習。此外，教師可以引入互動式教學設計，如翻轉課堂、辯論和情境模擬等課堂活動。例如，在社會科學類通識課中，教師可采用辯論或小組討論的形式，激發學生對相關話題的興趣；而在自然科學類通識課中，可采用項目式學習，設計跨學科的項目任務，讓不同背景的同學合作解決實際問題，從而激發他們的學習興趣并加強求知欲望。

3） 互動性：互動性可以從師生互動、學生間的互動以及利用在線平臺促進互動三個方面進行理解。首先，教師不僅是知識的傳遞者，更應成為學生思考和問題解決的引導者，應通過提問、引導討論等方式，積極與學生進行互動。例如，教師可以設計“思考—分享—反思”教學循環過程，讓學生在小組內進行討論后，再向全班匯報，促進全班范圍內的互動。其次，通識課程的跨學科互動尤為重要。例如，教師可以設計小組合作學習任務，讓學生在解決問題的過程中充分發揮各自學科的優勢和對問題認識的不同視角。通過小組合作，學生不僅可以提升與他人交流、傾聽和協作的能力，還能促進彼此的知識共享。此外，特別是在大班或混合式教學中，教師可以通過在線討論平臺或學習管理系統，組織課后討論、問題解答和小組合作等活動。在線平臺的使用能夠有效打破課堂時間和空間的限制，增強師生之間以及學生彼此之間的互動與溝通。

4） 反思性：反思性過程應包括學生的自我評估與反思、教師與學生的課堂反思，以及教師基于反饋信息的教學反思等。首先，學生的自我評估和反思至關重要。教師應引導學生在每個學習階段進行自我評估，思考學習進展、遇到的困難及解決策略。例如，可以在期中和期末安排反思性作業，要求學生總結學習的得失，并設定未來的學習目標。其次，每節課結束時，可以安排學生分享其收獲、困惑和想法，教師則可以根據學生反饋的共性問題，及時調整教學方法。如學生反饋的個性問題，則以學生為中心，因材施教，不斷優化課堂教學。同樣，教師也應定期進行教學反思，評估課堂教學效果，以此幫助教師發現教學中的盲點和不足，進而促進教學的持續改進。

3 智能科學導引通識課的FAIR教學法案例設計

針對智能科學導引通識課程，研究者在實際教學中設計了如下的教學案例。

首先，針對公平性原則，由于智能科學導引課程內容涉及編程和數學知識，在課程開始前，教師可通過手機調查問卷小程序對學生的專業方向、編程能力和數學知識掌握程度進行統計調查，以便根據學生的知識水平進行差異化的課后作業安排。教師在課堂教學上重點介紹算法思想及其技術發展歷程，課后作業則響應調查結果，設計不同層次的模塊供學生自主選擇。例如，基礎模塊側重AI的基本原理，適合沒有編程背景的學生；高級模塊則為具備一定技術背景的學生提供挑戰，內容包括神經網絡的基礎實現、目標識別項目的訓練和測試等。

其次，針對激勵性原則，課堂教授時，教師盡量引入跨學科的AI應用案例（如醫療、藝術、社會科學等） ，滿足不同學生的選課需求，同時增強課程的吸引力和普適性。教學團隊可增加真實世界中的AI應用任務（如專家系統、圖像識別、語音翻譯、聊天機器人設計、ChatGPT或自動駕駛等） 來激發學生的學習動機。此外，可增加游戲化的教學方法，例如，利用中國象棋對弈游戲幫助學生理解博弈中的極小極大思想；通過方塊九宮格拼圖游戲讓學生掌握啟發式函數的設置原則；通過AI模型預測比賽結果和問題解決挑戰，增強學生的成就感。而在課堂總結環節，可展示AI技術在就業和未來發展中的潛力，并結合學生的職業發展目標，進一步激發學生的內在動力，促使他們更積極地投入學習。

再次，針對互動性原則，突出小組討論與協作。小組討論可以采取兩種組隊模式。一種是按照學科背景進行分組，將學生根據文理工科類別分配到不同的團隊中。這種方式有助于突出不同學科背景學生在思維方式上的差異，并促進學生從各自學科的獨特視角理解問題。另兩種是交叉學科背景分組，將具有不同專業背景的學生組成團隊，鼓勵組內成員不同思維方式的碰撞以達到一致性的結果，增強團隊間的良性競爭。例如，可以圍繞AI倫理、隱私爭議或AI在戰爭中的應用等主題組織辯論，激發學生積極參與并發表獨到見解。小組協作項目方面，可組織跨專業團隊共同完成一個AI項目（如設計一個簡單的推薦系統、實現數字識別系統，或通過分析一個簡單的樣本數據集來構建AI模型并進行結果預測等） ，幫助學生分享知識，提升團隊協作能力。在實踐性平臺上借助在線

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AI工具（如Google Colab、Jupyter Notebook） 和開源資源，進行實時互動，提高學生的動手能力。

最后，針對反思性原則，教學團隊要求學生記錄學習過程中的挑戰與突破，總結對AI原理和應用的理解。并定期組織分享會，鼓勵學生展示項目成果并反思其學習過程中的收獲與待改進之處。教師舉辦案例復盤，通過分析成功與失敗的AI案例（例如AI倫理問題或技術局限） ，引導學生思考技術與社會之間的關系。教學團隊根據學生的反饋及時調整教學方法，優化內容難度或增加互動設計，確保教學效果的不斷改進和學生理解的深化。

4 總結

本文基于智能科學導引通識課程，探索了FAIR教學法的應用效果。研究者在兩個教學班級實施了FAIR教學法的教學實驗，并通過實踐發現，該方法顯著提高了學生的課堂參與度，包括抬頭率和回答問題的積極性，有效激發了學生的求知欲望。學生對該教學方法的評價普遍積極，認為課程案例豐富、公平且有趣”，這表明FAIR教學法在提升教學質量方面取得了良好效果。然而，如何設計合理的教學評價體系，以全面評估FAIR教學法的有效性，仍是未來研究的一個關鍵問題。盡管本研究通過智能科學導引課程對FAIR教學法進行了初步探討，并提供了一定的創新性啟示，但針對不同類型的通識課程，FAIR教學法的具體設計應當根據課程特性進行調整。這一問題亦是未來教學研究的重點方向之一。

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【通聯編輯：王 力】