ChatGPT賦能BOPPPS模型的教學(xué)創(chuàng)新設(shè)計(jì)探索

摘 要：生成式人工智能的快速發(fā)展為高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的技術(shù)路徑，也對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)模式提出了變革需求。針對(duì)傳統(tǒng)課堂中存在的學(xué)生參與度低、個(gè)性化學(xué)習(xí)缺失及教學(xué)反饋滯后等痛點(diǎn)，基于人機(jī)協(xié)同認(rèn)知理論，通過將ChatGPT的智能支持能力精準(zhǔn)嵌入到BOPPPS框架中，提出“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型。通過實(shí)踐應(yīng)用和問卷調(diào)查顯示，該教學(xué)設(shè)計(jì)模型可以顯著提升學(xué)生學(xué)習(xí)的參與度、教學(xué)效率和效果，有效推動(dòng)了個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；BOPPPS模型；人機(jī)協(xié)同教學(xué)；教學(xué)創(chuàng)新設(shè)計(jì)

全球教育體系正經(jīng)歷以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為核心的深刻變革。聯(lián)合國教科文組織《2023年全球教育監(jiān)測報(bào)告》指出，傳統(tǒng)課堂模式在應(yīng)對(duì)學(xué)生個(gè)性化需求、動(dòng)態(tài)反饋及創(chuàng)新能力培養(yǎng)方面存在顯著短板，僅39%的高等教育機(jī)構(gòu)能有效整合技術(shù)工具以支持適應(yīng)性學(xué)習(xí)[1]。在此背景下，生成式人工智能的突破性進(jìn)展為教育創(chuàng)新提供了全新可能。以ChatGPT為代表的生成式人工智能，憑借其自然語言交互、即時(shí)反饋與知識(shí)圖譜構(gòu)建智能等教學(xué)支持能力，已在個(gè)性化學(xué)習(xí)支持[2]、教學(xué)資源生成[3]等領(lǐng)域展現(xiàn)出顛覆性潛力。然而，現(xiàn)有研究多聚焦于智能技術(shù)的獨(dú)立應(yīng)用，缺乏與結(jié)構(gòu)化教學(xué)設(shè)計(jì)模型的深度融合，導(dǎo)致技術(shù)賦能與教育目標(biāo)之間存在實(shí)踐鴻溝[4]。

結(jié)構(gòu)化教學(xué)設(shè)計(jì)模型是彌合這一鴻溝的關(guān)鍵橋梁。BOPPPS模型作為以目標(biāo)導(dǎo)向和互動(dòng)參與為核心的教學(xué)框架，因其“引入—目標(biāo)—前測—參與式學(xué)習(xí)—后測—總結(jié)”的閉環(huán)設(shè)計(jì)，被廣泛應(yīng)用于高等教育場景[5]。然而，傳統(tǒng)BOPPPS模式在實(shí)施中面臨兩大挑戰(zhàn)：一是教師難以針對(duì)學(xué)生個(gè)體差異動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，導(dǎo)致“一刀切”教學(xué)普遍存在；二是即時(shí)反饋機(jī)制依賴人工干預(yù)，無法滿足大規(guī)模課堂的實(shí)時(shí)需求。生成式人工智能的介入為此提供了破局思路。研究表明，ChatGPT可通過學(xué)習(xí)行為分析實(shí)現(xiàn)內(nèi)容精準(zhǔn)生成與推送[6]，其多輪對(duì)話能力能模擬師生互動(dòng)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)沉浸感[7]，其知識(shí)推理功能有助于培養(yǎng)高階思維能力[8]。如何將ChatGPT的能力深度嵌入BOPPPS流程，構(gòu)建“人機(jī)協(xié)同”的教學(xué)新范式，成為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中亟待解決的核心問題。

本文基于成果導(dǎo)向教育（Outcome-Based Education，OBE）理念，提出“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型，模型深度融合BOPPPS模型的系統(tǒng)化框架與ChatGPT的生成交互優(yōu)勢，通過人機(jī)協(xié)同機(jī)制重構(gòu)教學(xué)流程，突破傳統(tǒng)課堂的時(shí)空限制，激發(fā)了學(xué)生的個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，并以《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程為例驗(yàn)證了模型的有效性。該模型為課程教學(xué)提供了一種新范式，為教學(xué)創(chuàng)新提供了全新的視角和實(shí)踐路徑。

一、相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)

（一）生成式人工智能的教育賦能

生成式人工智能通過自然語言交互與動(dòng)態(tài)知識(shí)生成重構(gòu)了傳統(tǒng)教學(xué)模式。社會(huì)認(rèn)知理論強(qiáng)調(diào)個(gè)體的自我調(diào)節(jié)在學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵作用[9]。ChatGPT的即時(shí)反饋與對(duì)話能力可增強(qiáng)學(xué)生的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力，讓學(xué)生及時(shí)了解自己的學(xué)習(xí)情況，進(jìn)而調(diào)整學(xué)習(xí)策略；ChatGPT在與學(xué)生的多輪對(duì)話中，根據(jù)學(xué)生的回答和反應(yīng)，逐步引導(dǎo)學(xué)生深入思考，幫助學(xué)生突破認(rèn)知瓶頸。認(rèn)知負(fù)荷理論指出，學(xué)習(xí)過程中存在內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷、外在認(rèn)知負(fù)荷和關(guān)聯(lián)認(rèn)知負(fù)荷，ChatGPT通過簡化復(fù)雜概念、生成可視化案例（如算法流程圖），可顯著降低學(xué)生的外在認(rèn)知負(fù)荷，提升信息處理效率[10]。ChatGPT對(duì)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析能力，支持教師基于證據(jù)優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì)，這與學(xué)習(xí)分析學(xué)的核心理念一致[11]。

（二）BOPPPS模型結(jié)構(gòu)

BOPPPS模型是一種基于現(xiàn)代教育理念構(gòu)建的有效教學(xué)框架，以成果導(dǎo)向教育（OBE）作為核心指引[12]，在教育教學(xué)實(shí)踐中發(fā)揮著重要作用。建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，學(xué)習(xí)是學(xué)生主動(dòng)構(gòu)建知識(shí)的過程，而非被動(dòng)接受知識(shí)，BOPPPS模型由引入（Bridge in）、目標(biāo)（Objective）、前測（Pre assessment）、參與式學(xué)習(xí)（Participatory Learning）、后測（Post assessment）、總結(jié)（Summary）6個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)構(gòu)成的閉環(huán)設(shè)計(jì)與建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論高度契合[13]。OBE強(qiáng)調(diào)教學(xué)目標(biāo)需直接關(guān)聯(lián)高階能力（如批判性思維），在BOPPPS模型中，目標(biāo)設(shè)定環(huán)節(jié)是整個(gè)教學(xué)活動(dòng)的起點(diǎn)，明確的教學(xué)目標(biāo)為后續(xù)的教學(xué)活動(dòng)指明方向，教師依據(jù)課程標(biāo)準(zhǔn)和學(xué)生實(shí)際情況，制定具體、可衡量、可達(dá)成、相關(guān)性高且有時(shí)限的目標(biāo)，這些目標(biāo)直接關(guān)聯(lián)著OBE所強(qiáng)調(diào)的高階能力培養(yǎng)。

BOPPPS模型的結(jié)構(gòu)化流程如同教學(xué)活動(dòng)的導(dǎo)航系統(tǒng)，為教師組織教學(xué)內(nèi)容、規(guī)劃教學(xué)進(jìn)程、設(shè)計(jì)教學(xué)活動(dòng)以及評(píng)估教學(xué)效果等復(fù)雜教學(xué)任務(wù)提供了清晰明確的路線，有助于教師有條不紊地開展教學(xué)工作。

二、“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型

基于人機(jī)協(xié)同認(rèn)知理論[14]，通過將ChatGPT的智能支持能力精準(zhǔn)嵌入到BOPPPS模型中，提出“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型，如圖1所示。BOPPPS各教學(xué)環(huán)節(jié)按照課前、課中、課后劃分三個(gè)階段，其中，課前包括引入（B）、目標(biāo)（O）和前測（P），課中包括參與式學(xué)習(xí)（P）、課堂小測（P）、課堂小結(jié)（S），課后包括后測（P）、總結(jié)（S）。

“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型的設(shè)計(jì)邏輯是：（1）成果導(dǎo)向教育（OBE）為核心。以學(xué)生最終能力達(dá)成為目標(biāo)（如批判性思維、問題解決），反向設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。ChatGPT通過分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)層級(jí)與資源推送，確保教學(xué)始終聚焦能力培養(yǎng)。（2）雙驅(qū)動(dòng)協(xié)同機(jī)制。教師負(fù)責(zé)教學(xué)設(shè)計(jì)、高階引導(dǎo)、情感支持與質(zhì)量監(jiān)控；ChatGPT承擔(dān)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)（如即時(shí)問答、資源生成、自動(dòng)批改、數(shù)據(jù)分析），釋放教師精力至創(chuàng)新性教學(xué)活動(dòng)中。（3）雙閉環(huán)持續(xù)改進(jìn)。教師主導(dǎo)BOPPPS各環(huán)節(jié)控制的宏觀閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)；ChatGPT支持的微觀閉環(huán)，構(gòu)建以學(xué)生為中心的人機(jī)互動(dòng)教學(xué)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)“目標(biāo)分層—?jiǎng)討B(tài)交互—精準(zhǔn)評(píng)估”的閉環(huán)。以下結(jié)合BOPPPS具體環(huán)節(jié)闡述ChatGPT的賦能路徑與策略。

（一）導(dǎo)入情景化

在導(dǎo)入環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)中，首先，需激發(fā)學(xué)生的興趣，以生動(dòng)的故事或有趣的案例引發(fā)他們的好奇心，通過設(shè)計(jì)引導(dǎo)性問題或活動(dòng)，鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)投入思考。其次，建立新舊知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)，通過將新知識(shí)與學(xué)生已有的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，幫助學(xué)生理解知識(shí)的實(shí)用性和重要性。最后，設(shè)置與課程主題相關(guān)的開放性問題，促使學(xué)生參與討論，激發(fā)他們的思考能力，并利用實(shí)際案例進(jìn)行深入探討，以增強(qiáng)他們對(duì)課題背景的理解。

教師通過ChatGPT快速獲取與教學(xué)主題相關(guān)的多元化案例，以吸引學(xué)生的興趣，從而增強(qiáng)課堂的吸引力；ChatGPT生成引導(dǎo)性問題或活動(dòng)，通過示例和新舊知識(shí)關(guān)聯(lián)，讓學(xué)生理解新內(nèi)容的實(shí)際意義，引導(dǎo)學(xué)生思考課程主題，激發(fā)學(xué)生的思維。學(xué)生向ChatGPT提出與課程主題相關(guān)的問題，以厘清概念或擴(kuò)展討論。通過向ChatGPT查詢知識(shí)的背景信息，學(xué)生能夠快速掌握必要的基礎(chǔ)知識(shí)，并通過理解相關(guān)案例來加深對(duì)理論應(yīng)用的認(rèn)識(shí)。另外，ChatGPT可以協(xié)助學(xué)生構(gòu)建思維導(dǎo)圖，幫助建立知識(shí)的體系結(jié)構(gòu)。

（二）目標(biāo)設(shè)定層次化

根據(jù)OBE理念，從畢業(yè)要求（宏觀）到課程目標(biāo)（中觀）再到章節(jié)（微觀）目標(biāo)層層分解，獲得清晰、具體、可衡量的教學(xué)目標(biāo)。教師需要針對(duì)學(xué)生實(shí)際情況，對(duì)章節(jié)教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。首先，明確性是設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)目標(biāo)的基本原則，確保學(xué)生能夠清楚地理解預(yù)期的學(xué)習(xí)成果。其次是目標(biāo)的可測量性，應(yīng)設(shè)置可評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)，這不僅有助于教師驗(yàn)證學(xué)生是否達(dá)成目標(biāo)，也為學(xué)生提供了明確的學(xué)習(xí)指引。最后，強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心的設(shè)計(jì)理念，目標(biāo)應(yīng)關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)需求與興趣，確保他們所能獲得的知識(shí)和技能與其個(gè)人發(fā)展相契合，同時(shí)也應(yīng)考慮到不同學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格，以提高每個(gè)人的參與感。

教師可以利用ChatGPT輔助制定明確的、可衡量的教學(xué)目標(biāo)，也可以利用ChatGPT對(duì)教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行合理性分析、分解和優(yōu)化，確保目標(biāo)既符合課程要求又能滿足學(xué)生需求。同時(shí)，ChatGPT能提供如何通過不同教學(xué)方法和活動(dòng)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的建議，以及如何根據(jù)學(xué)生的不同水平進(jìn)行分層教學(xué)目標(biāo)設(shè)定的思路。學(xué)生通過與ChatGPT對(duì)話理解教學(xué)目標(biāo)，ChatGPT為學(xué)生推薦補(bǔ)充學(xué)習(xí)資源，拓寬學(xué)生的學(xué)習(xí)視野。

（三）前測方式多樣化

前測環(huán)節(jié)的目的是評(píng)估學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的前置知識(shí)與技能掌握情況，通過有效的前測，教師可以了解學(xué)生的知識(shí)基礎(chǔ)，從而調(diào)整教學(xué)策略，實(shí)現(xiàn)因材施教。關(guān)于前測的設(shè)計(jì)，首先要定義清晰的測評(píng)目標(biāo)，確保前測可以有效地反映學(xué)生的現(xiàn)有知識(shí)水平；其次是針對(duì)性，需確保評(píng)估內(nèi)容與課程目標(biāo)和學(xué)習(xí)成果緊密相關(guān)；再次，應(yīng)體現(xiàn)多樣性，使用多種形式的題型能夠滿足不同學(xué)習(xí)者的需求，多樣化的前測方式不僅能全面了解學(xué)生的認(rèn)知水平，還能提升他們的參與積極性。最后，應(yīng)注重即時(shí)反饋，這不僅可以幫助學(xué)生迅速認(rèn)識(shí)到自己的學(xué)習(xí)狀況，還能激勵(lì)他們進(jìn)行自我調(diào)整，改進(jìn)學(xué)習(xí)策略。

ChatGPT輔助教師編寫多樣化的測試題，包括選擇題、填空題和開放性問題等，增強(qiáng)前測的有效性與趣味性。ChatGPT可以自動(dòng)批閱測試并給出詳細(xì)的解答，幫助學(xué)生即時(shí)分析錯(cuò)誤原因，并根據(jù)前測結(jié)果，分析學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)，為他們提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議并制定進(jìn)一步的學(xué)習(xí)計(jì)劃。

（四）參與式學(xué)習(xí)人機(jī)協(xié)作化

參與式學(xué)習(xí)是核心環(huán)節(jié)，針對(duì)不同的教學(xué)內(nèi)容，參與式學(xué)習(xí)方式包括小組討論、案例研究、項(xiàng)目實(shí)踐等多樣化的活動(dòng)形式。設(shè)計(jì)時(shí)需遵循以下原則。第一，學(xué)生中心原則，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)活動(dòng)應(yīng)圍繞學(xué)生的興趣、需求和背景展開，鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)參與，成為知識(shí)的探究者。第二，合作學(xué)習(xí)原則，通過小組討論和合作任務(wù)，讓學(xué)生共同解決問題，分享彼此的知識(shí)和觀點(diǎn)，從而促進(jìn)深入理解，培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)合作精神。第三，真實(shí)情境原則，強(qiáng)調(diào)將學(xué)習(xí)內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)世界緊密聯(lián)系，通過案例研究、項(xiàng)目實(shí)踐等，學(xué)生能夠感受到學(xué)習(xí)的相關(guān)性和應(yīng)用性，從而激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。第四，反饋與反思，提供即時(shí)反饋，鼓勵(lì)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行自我反思，以促進(jìn)深度學(xué)習(xí)。第五，應(yīng)根據(jù)學(xué)生的需求和課堂動(dòng)態(tài)，靈活調(diào)整學(xué)習(xí)活動(dòng)和教學(xué)策略。

在參與式學(xué)習(xí)中，教師擔(dān)任設(shè)計(jì)者，引導(dǎo)者和反饋者的角色，利用ChatGPT設(shè)計(jì)互動(dòng)活動(dòng)，生成課程相關(guān)的學(xué)習(xí)材料，積極引導(dǎo)學(xué)生參與討論，并根據(jù)收集到的學(xué)生反饋及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略。ChatGPT擔(dān)任合作者、任務(wù)生成器等角色，即時(shí)回答學(xué)生提問、提供建議與優(yōu)化思路、動(dòng)態(tài)生成貼近興趣的實(shí)踐題。學(xué)生和ChatGPT互動(dòng)，獲取即時(shí)解答，促進(jìn)自主和個(gè)性化學(xué)習(xí)，通過對(duì)話交流，ChatGPT幫助學(xué)生深刻理解課程內(nèi)容。在小組討論中，學(xué)生針對(duì)討論主題進(jìn)行開放式問答，ChatGPT根據(jù)學(xué)生的回答，提供實(shí)時(shí)反饋和建議，進(jìn)一步促進(jìn)學(xué)生思考。

（五）后測評(píng)估精準(zhǔn)化

后測是全面評(píng)估學(xué)生對(duì)所學(xué)內(nèi)容的理解與應(yīng)用能力的有效環(huán)節(jié)。后測可分為課堂和課后兩個(gè)階段，課堂后測主要考查學(xué)生的知識(shí)記憶和理解，課后后測主要考查學(xué)生的工程應(yīng)用能力。首先，后測的設(shè)計(jì)原則應(yīng)確保與學(xué)習(xí)目標(biāo)高度對(duì)齊，題目內(nèi)容要直接反映課程所設(shè)定的關(guān)鍵概念和學(xué)習(xí)目標(biāo)，使學(xué)生能夠清晰地展示其在學(xué)習(xí)后所獲得的知識(shí)和技能。其次，多樣化的評(píng)估方式是必要的，課堂后測可采用選擇、填空、開放式問題等題型；課后后測可采用文獻(xiàn)報(bào)告與綜述考核、項(xiàng)目設(shè)計(jì)、專題大作業(yè)和小組討論等形式。再次，即時(shí)反饋，學(xué)生完成后測后需要快速提供反饋，幫助他們認(rèn)知自己的表現(xiàn)，并鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行自我反思。最后，明確的可測量性，后測題目需設(shè)有清晰的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，使評(píng)估結(jié)果量化，便于分析和改進(jìn)。

教師利用ChatGPT設(shè)計(jì)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和后測內(nèi)容，生成適合該課程主題的測試題目，并根據(jù)學(xué)生的不同水平調(diào)整難度。ChatGPT對(duì)學(xué)生的后測結(jié)果進(jìn)行快速分析，提供詳細(xì)的學(xué)習(xí)成效報(bào)告，還可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)趨勢和潛在問題，并提供個(gè)性化的反饋和建議。

（六）總結(jié)環(huán)節(jié)深入化

總結(jié)環(huán)節(jié)主要目標(biāo)在于幫助學(xué)生回顧和整合所學(xué)知識(shí)和技能，并評(píng)估學(xué)習(xí)效果和教學(xué)目標(biāo)達(dá)成情況。總結(jié)分為課堂總結(jié)和課后總結(jié)。課堂總結(jié)結(jié)合課堂后測結(jié)果，系統(tǒng)總結(jié)本次教學(xué)內(nèi)容知識(shí)架構(gòu)；課后總結(jié)結(jié)合后測試結(jié)果，評(píng)估學(xué)生的工程應(yīng)用能力。在總結(jié)環(huán)節(jié)中，首先，需回顧課程中的主要內(nèi)容，幫助學(xué)生系統(tǒng)性地回顧所學(xué)內(nèi)容，確保總結(jié)涵蓋課程的核心要點(diǎn)，使學(xué)生能夠清晰地看到知識(shí)的整體結(jié)構(gòu)；其次，促進(jìn)學(xué)生的反思，通過引導(dǎo)學(xué)生思考自己的學(xué)習(xí)過程和成果，幫助他們識(shí)別自身的強(qiáng)項(xiàng)與改進(jìn)空間，應(yīng)向?qū)W生說明未來學(xué)習(xí)的方向，并提供額外的學(xué)習(xí)資源和課后作業(yè)以鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)一步探索相關(guān)主題；最后，基于OBE理念，針對(duì)BOPPPS各環(huán)節(jié)的反饋，進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)，形成教學(xué)閉環(huán)。

ChatGPT作為內(nèi)容回顧助手，協(xié)助教師提供課程內(nèi)容的總結(jié)要點(diǎn)、生成反思性問題以激勵(lì)學(xué)生深入討論。學(xué)生通過ChatGPT細(xì)化要點(diǎn)，以加深理解。ChatGPT根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和興趣愛好，為學(xué)生推薦個(gè)性化拓展學(xué)習(xí)內(nèi)容，如相關(guān)的學(xué)術(shù)研究前沿、學(xué)科競賽信息等，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)和探索，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)新精神。根據(jù)各教學(xué)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，ChatGPT輔助目標(biāo)達(dá)成度分析。為教師提供前瞻性的教學(xué)建議，教師可以根據(jù)這些建議，有針對(duì)性地調(diào)整教學(xué)策略，預(yù)防學(xué)生可能出現(xiàn)的學(xué)習(xí)困難，提高教學(xué)效果。

三、“BOPPPS+ChatGPT”模型的應(yīng)用

以《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程的AdaBoost算法教學(xué)為例，應(yīng)用“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)并通過問卷調(diào)查表對(duì)教學(xué)效果進(jìn)行分析。

（一）案例設(shè)計(jì)

AdaBoost算法作為一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法，在分類問題中應(yīng)用廣泛。通過應(yīng)用“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型來提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和自主探究能力，促使學(xué)生在實(shí)踐中深入理解AdaBoost算法，具體教學(xué)設(shè)計(jì)見表1。

（二）有效性驗(yàn)證

為了驗(yàn)證“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型在提升學(xué)生的學(xué)習(xí)成效、課堂參與度及教學(xué)效率方面的有效性，設(shè)計(jì)了模型應(yīng)用效果調(diào)查問卷（表2），問卷設(shè)計(jì)兼顧效率與深度，結(jié)合量化評(píng)分與質(zhì)性反饋，可全面評(píng)估模型的應(yīng)用效果。

本次調(diào)查選取了100份有效樣本。在性別分布上，男性占比52%，女性占比48%；在ChatGPT使用經(jīng)驗(yàn)上，75%的學(xué)生曾使用過生成式AI工具，這為研究其在教學(xué)中的應(yīng)用提供了良好的基礎(chǔ)。在學(xué)習(xí)成效方面，Q3的學(xué)生的平均得分為4.3，80%的學(xué)生認(rèn)為模型提升了理解效果，表明模型在知識(shí)理解層面取得了顯著成效；Q4的平均分是4.0，70%的學(xué)生認(rèn)為實(shí)踐能力有所提高，表明模型對(duì)學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng)也有一定的積極作用；Q5的平均分為4.5，90%的學(xué)生認(rèn)為ChatGPT對(duì)解決學(xué)習(xí)困難有很大幫助；Q6的平均分僅為3.8，學(xué)生對(duì)創(chuàng)新思維提升的感知偏低，反映出當(dāng)前模式在創(chuàng)新能力培養(yǎng)方面需要進(jìn)一步優(yōu)化。在課堂參與度方面，70%的學(xué)生表示提問頻率“顯著增加”，僅有5%的學(xué)生表示“無變化”（Q7），這顯示ChatGPT的引入激發(fā)了學(xué)生的求知欲，使課堂互動(dòng)更加活躍；對(duì)于Q8，最受歡迎的互動(dòng)形式依次為ChatGPT答疑（85%）、小組討論（60%）和實(shí)踐任務(wù)（55%），表明學(xué)生對(duì)ChatGPT參與的互動(dòng)形式接受度較高；85%的學(xué)生對(duì)課程的整體滿意（Q9）。在ChatGPT使用體驗(yàn)方面，只有60%的學(xué)生“較信任”或“完全信任”ChatGPT的答案（Q10），說明學(xué)生對(duì)其答案的可靠性存在一定疑慮；在主要幫助環(huán)節(jié)，課后作業(yè)占80%，課堂討論占65%（Q11），表明ChatGPT在課后作業(yè)和課堂討論中發(fā)揮了較大作用；對(duì)于Q12，學(xué)生認(rèn)為ChatGPT的主要局限在于答案不準(zhǔn)確（70%）和缺乏深度推理（55%），這為后續(xù)改進(jìn)提供了方向。在開放問題主題分析方面（Q13，Q14），學(xué)生認(rèn)為此模型的優(yōu)勢是思路更開闊、討論活躍、學(xué)習(xí)主動(dòng)性提升；改進(jìn)建議是需要教師審核ChatGPT答案的準(zhǔn)確性。由此可見，模型應(yīng)用促進(jìn)了主動(dòng)學(xué)習(xí)和個(gè)性化學(xué)習(xí)，顯著提升知識(shí)理解與實(shí)踐能力，但對(duì)創(chuàng)新能力培養(yǎng)不高；優(yōu)化方向是構(gòu)建“教師—ChatGPT”聯(lián)合審核機(jī)制，確保生成內(nèi)容準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)高階挑戰(zhàn)任務(wù)，強(qiáng)化創(chuàng)新思維訓(xùn)練。

四、挑戰(zhàn)與反思

盡管“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型在實(shí)踐中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，但其應(yīng)用仍面臨技術(shù)、倫理與教育學(xué)的多重挑戰(zhàn)[8，15]，需通過理論反思與實(shí)踐迭代進(jìn)一步優(yōu)化。首先，ChatGPT的回答并不總是準(zhǔn)確或適用，ChatGPT可能缺乏深度知識(shí)，導(dǎo)致其所提供的信息存在錯(cuò)誤或偏差，教師應(yīng)加強(qiáng)對(duì)ChatGPT生成的內(nèi)容進(jìn)行嚴(yán)格審查。其次，ChatGPT的強(qiáng)大生成能力可能導(dǎo)致學(xué)生濫用其功能來制作虛假的作業(yè)、論文或答案，這可能導(dǎo)致學(xué)術(shù)誠信問題的出現(xiàn)，為了防止這種情況的發(fā)生，應(yīng)加強(qiáng)學(xué)生學(xué)術(shù)誠信教育，同時(shí)，需要采取相應(yīng)的監(jiān)管措施和技術(shù)手段，確保學(xué)生的作業(yè)和答案的真實(shí)性和原創(chuàng)性。再次，過度依賴ChatGPT可能對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)和思考能力產(chǎn)生負(fù)面影響，如果學(xué)生過于依賴ChatGPT來完成作業(yè)和解決問題，他們可能失去自主學(xué)習(xí)和批判性思維的能力，盡管ChatGPT能夠提供許多答案，但學(xué)生需要明白，學(xué)習(xí)的最終目的是培養(yǎng)自己的思維能力和解決問題的能力，而非單純獲取答案。最后，ChatGPT不能替代教師的情感支持與人際互動(dòng)，在學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中，教師所提供的情感支持和理解是不可或缺的，這是ChatGPT無法替代的。

五、結(jié)語

“BOPPPS+ChatGPT”教學(xué)設(shè)計(jì)模型通過人機(jī)協(xié)同機(jī)制，將結(jié)構(gòu)化教學(xué)與生成式人工智能深度融合，既保留了BOPPPS的系統(tǒng)性，又借助ChatGPT的智能化能力，為課程教學(xué)提供了一種新范式，為教學(xué)創(chuàng)新提供了全新的視角和實(shí)踐路徑。模型的應(yīng)用推動(dòng)了以教師為中心的教學(xué)模式向以學(xué)生為中心的個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率與人才培養(yǎng)質(zhì)量的雙重提升。該模型為課程教學(xué)提供了一條可復(fù)制、可擴(kuò)展的實(shí)踐路徑，但其成功應(yīng)用需依賴教師的專業(yè)引導(dǎo)與對(duì)生成式人工智能工具的合理管控。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 聯(lián)合國教科文組織.2023年全球教育監(jiān)測報(bào)告［EB/OL］.（2023-5-13）［2025-02-17］https：//unesdoc.unesco.org/ark：/48223/pf0000386147.

［2］ SREEN A HS，MAJID M H M.Leveraging ChatGPT for Personalized Learning：A Systematic Review in Educational Settings［J］.Amandemen Journal of Learning Teaching and Educational Studies，2024，2（1）：63-78.

［3］ KODALI R K，UPRETI Y P，BOPPANA L.Generative AI in Education［C］.2023 IEEE 15th International Conference on Humanoid，Nanotechnology，Information Technology，Communication and Control，Environment，and Management （HNICEM），2023：1-6.

［4］ KHAWRIN K M，NDEREGO E.Opportunities and Challenges of AI towards Education：A Systematic Literature Review［J］.International Journal on Language Research and Education Studies，2023，13（3）：266-271.

［5］ 金鑫，李良軍，杜靜，等.BOPPPS模型的教學(xué)創(chuàng)新設(shè)計(jì)——以“機(jī)械設(shè)計(jì)”課程為例［J］.高等工程教育研究，2022（6）：19-24.

［6］ 盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等.生成式人工智能的教育應(yīng)用與展望——以ChatGPT系統(tǒng)為例［J］.中國遠(yuǎn)程教育，2023（4）：24-31.

［7］ 王琦，郭芳，張藝馨，等.基于大模型的深度課堂變革研究［J］.開放教育研究，2024，30（4）：104-112.

［8］ KASNECI E，SESSLER K，KüCHEMANN S et al.ChatGPT for Good？ On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education［J］.Learning and Individual Differences，2023，103（4）：102274.

［9］ BANDURA A.Social Foundations of Thought and Action：A Social Cognitive Theory［J］.Journal of Applied Psychology，1986，12（1）：169.

［10］ SWELLER J.Cognitive Load Theory［J］.Psychology of Learning and Motivation，2011（55）：37-76.

［11］ BERLAND M， MARTIN T，BENTON T， PETRICK S.Using Learning Analytics to Understand the Learning Pathways of Novice Programmers［J］.Journal of the Learning Sciences，2013，22（4）：564-599.

［12］ 范圣法，黃婕，張先梅，等.基于“產(chǎn)出導(dǎo)向（OBE）”理念的本科教學(xué)培養(yǎng)體系探究［J］.教育理論與實(shí)踐，2019（24）：6-8.

［13］ 曹丹平，印興耀.加拿大BOPPPS教學(xué)模式及其對(duì)高等教育改革的啟示［J］.實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2016（2）：196-200.

［14］ KOEDINGER K R，CORBETT A T，PERFETTI C.The Knowledge-Learning-Instruction Framework：Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning［J］.Cognitive Science，2012，36（5）：757-798.

［15］ 王小平.生成式人工智能嵌入高等教育：發(fā)展前景、風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)踐進(jìn)路——以ChatGPT為例［J］.新疆警察學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，44（1）：59-64.