BOPPPS模型驅動的算法設計與分析課程混合式教學創新研究

摘要：算法設計與分析課程理論高度抽象、邏輯結構復雜，傳統教學模式面臨學生認知負荷過重、學習效能不高等挑戰。為突破這一教學瓶頸，文章構建了基于雨課堂智慧教學工具的混合式教學模式：通過課前定向推送結構化預習導學材料實現知識前置；課中融合實時交互反饋機制與動態教學調整策略深化認知過程；課后依托智能題庫與總結性評估體系鞏固學習成效。教學實踐表明，該模式使學生核心算法測試的正確率提升了23%，學習興趣與問題解決能力亦有顯著改善，驗證了該教學范式的有效性。該研究為計算類高階課程的教學改革提供了可復用的混合式教學范式。

關鍵詞：BOPPPS模型；算法設計與分析；雨課堂；混合式教學

中圖分類號：G647" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）28-0156-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

算法設計與分析課程作為計算機科學與技術專業的核心課程，承擔著培養學生算法思維與復雜問題求解能力的重任。然而，其教學內容高度依賴數據結構、離散數學等抽象理論，且算法本身固有的高度抽象性與邏輯復雜性，使得學生在理解和掌握上普遍面臨巨大挑戰。傳統的線下教學模式在應對上述挑戰時存在明顯局限：難以有效化解抽象概念、缺乏即時互動反饋、難以滿足差異化學習需求，導致學生被動接受知識，對算法原理的理解深度和實際應用能力培養不足。這種局限性在當前教育信息化背景下愈發凸顯，教學模式的創新改革成為突破課程教學質量瓶頸的迫切命題。針對這些挑戰，融合線上與線下優勢的混合式學習模式和強調參與互動的BOPPPS結構化教學模型被證明是提升教學效果的有效路徑。因此，本研究聚焦于將BOPPPS教學模型與智慧教學工具“雨課堂”深度融合，設計、實施并評價一種新型教學模式，旨在系統性地化解算法設計與分析課程的教學難點，提升學生的理論掌握深度與實際應用能力，服務于新工科應用型人才的培養目標。

1 課程教學現狀分析

算法設計與分析課程旨在鍛煉學生的算法邏輯思維和編程技能。然而，課程內容繁多、概念復雜且邏輯性強，學習難度較大。當前教學主要存在以下問題：

1.1 教學流程不完整

有效的教學設計應涵蓋課前預習、課中講授討論和課后總結測試，但目前教學多側重課中授課，忽視預習和總結測試環節。該問題既源于學生學習習慣不佳，也由于教師缺乏有效的預習任務推送渠道和考核手段。

1.2 認知負荷高，學習動力不足

課程抽象難懂，學生興趣匱乏。該課程要求學生具備扎實的編程基礎及離散數學、數據結構等知識，但調研顯示，學生普遍認為課程抽象性強、理論概念難以理解，導致學習興趣缺失。加之課程安排緊湊，學生難以充分掌握理論知識，實踐能力也未能得到有效提升。

1.3 教學反饋缺失，決策依賴經驗

傳統課堂中師生互動不足，教師難以準確把握學生學習狀況，教學決策過度依賴經驗主義，缺乏數據支持。為提升教學效率和質量，需從經驗驅動轉向數據驅動的教學決策[1]。

2 基于雨課堂互動課堂構建

2.1 雨課堂作為BOPPPS教學模型的技術支撐

本研究選用雨課堂作為核心教學技術支撐，關鍵在于其功能模塊的設計與BOPPPS教學模型的六個核心環節（導入、目標、前測、參與式學習、后測、總結） 具有高度契合性[2]，能夠有效服務于算法設計與分析課程的教學目標。

1） 課前推送（導入/Bridge-in amp; 目標/Objective） ：教師通過雨課堂推送預習課件，包括學習目標說明，幫助學生初步建立知識框架，明確學習方向，為課堂深度互動奠定基礎。

2） 即時課堂測驗（前測/Pre-assessment） ：嵌入PPT的隨堂測驗功能，使教師能在授課伊始快速診斷學生對新知識點的理解基礎與潛在困難，為后續教學重點的調整提供即時依據。

3） 彈幕互動與“不懂”反饋（參與式學習/Participatory Learning） ：彈幕式討論和“不懂”按鈕實時打破了傳統課堂的沉默壁壘，顯著提升了學生的課堂參與度[3]。教師能即時捕捉群體困惑點，例如算法理解的難點，并據此動態調整教學策略，促進師生、生生間的深度互動與協作。

4） 即時課堂測驗與課后習題（后測/Post-assessment） ：課堂中的即時測驗和課后推送的練習題，構成了有效的后測環節，使教師能及時檢驗學生對當堂核心知識點的掌握程度，并為后續教學提供反饋。

5） 學習行為數據分析（總結/Summary） ：雨課堂自動生成的涵蓋課件學習、測驗表現、互動參與等多維度的學習報告，為教師提供了客觀、量化的數據支持。這不僅便于精準評估教學效果和學習成效，也為課程總結和持續改進提供了科學依據，實現了從經驗判斷到數據驅動的范式轉變。

因此，雨課堂通過其集成的功能體系，為BOPPPS模型在算法設計與分析課程中的高效落地提供了強有力的技術保障，尤其有助于化解該課程的抽象性與復雜性挑戰，提升教學精準度和學生參與度。

2.2 雨課堂在算法設計與分析課程中的教學設計

2.2.1 課前推送學習資源

以貪心算法章節為例，為避免學生課堂內容陌生、無針對性，課前三天將預習 PPT 推送至學生手機，包含授課主要內容與自測題，但不包括課堂習題。雨課堂平臺精確記錄預習PPT的完成度、時長，為初步知識構建提供依據，督促學生完成預習任務。

2.2.2 課中互動

傳統課堂點名機制局限性明顯，尤其在合班授課時，存在消耗課堂時間、有代答誠信風險、難精確記錄考勤時序、缺乏實時量化統計能力等問題。本研究構建了基于雨課堂平臺的智能化考勤管理系統。技術上，每節課動態生成加密二維碼供學生掃碼認證，自動納入課程數字孿生空間，教師可實時獲取含簽到人數、時刻及名單的可視化數據看板。系統創新地將考勤與課堂互動深度耦合，簽到學生自動進入隨機提問候選池，為形成性評價提供數據支撐。課程實施模塊化，每單元含課前LBS定位校驗、課中差異化互動、課后生成個體學習軌跡報告三個核心環節，形成“認證—互動—反饋”閉環教學機制。

1） 在智慧教學平臺支持下，教學課件實現跨終端同步渲染，構建起支持自適應學習節奏的個性化瀏覽模式。學生可通過“模糊標記”機制對認知負荷超載的頁面進行匿名化反饋，系統實時聚合多維反饋數據形成熱力圖譜。教師端可獲取包含知識難點分布、學習曲線波動等維度的形成性評估報告，據此動態調整教學策略，實現“認知狀態感知-教學決策優化”的閉環控制[4]。

2） 知識內化階段采用三階評估體系：限時作答機制即時檢驗并系統生成包含正確率分布、典型錯誤類型的診斷報告。Jigsaw異質分組協作完成結構化任務后進行可視化成果展示。彈幕交互聚合生成可視化詞云，教師引導高頻關注點講解，形成“測試-協作-反思”閉環學習循環。

3） 頭歌實踐平臺。針對實踐類課程，構建基于游戲化學習機制的闖關式訓練系統。學生在頭歌平臺操作更加直觀，該平臺提供雙模式操作界面：在可視化編程界面實現代碼邏輯的實時映射，在命令行界面支持漸進式調試訓練。其智能輔助系統可提供上下文引導提示與精準錯誤診斷[5]。后臺為教師提供顯示常見錯誤和調試過程的分析報告，幫助學生更快地發現問題并改正，從而在減輕學習難度的同時，有效提升解決問題的能力。

2.2.3 課后環節與基于過程的多元化評價體系

傳統教學評價過度依賴考試成績，難以全面反映學生在本課程中的真實學習過程、能力發展及綜合素養。為克服這一局限，本研究依托雨課堂平臺數據采集與分析能力，構建了以過程性評價為核心、覆蓋學習全鏈條的多元化評價體系。

雨課堂作為智慧教學中樞，全程、自動、精細化地采集并量化學生在學習各環節的行為與表現數據，涵蓋課前預習、課堂參與、項目實踐操作情況、知識鞏固等，全面反映學生學習狀況。雨課堂自動生成涵蓋學習各環節的可視化報告（圖3） ，為過程性評價提供依據；教師通過組卷功能（圖4） 推送個性化測試題至學生端，助力知識鞏固。學習軌跡報告（包含課前—課中—課后各環節表現） 定期反饋給學生，使其清晰了解自身優勢與不足，引導自主學習調整。

過程性成績構成：學生的平時成績（占總評成績的20%） 由課前預習（20％） 、課堂參與（30%） 、實踐操作（40％） 、知識鞏固（10％） 加權計算得出，顯著降低單一期末考試的權重。

基于雨課堂構建的多元化過程評價體系顯著提升了教學評價的科學性與有效性：它突破了傳統單一知識考核的局限，將評價維度拓展至學習態度、課堂參與度、協作能力及實踐技能等綜合素養，實現了評價的全面化。依托平臺記錄的真實、細粒度學習行為數據替代主觀印象，大幅提升了評價的客觀性、公平性與信度。貫穿學習全過程的自動化與人工反饋機制（如實時診斷報告、精準講解、學習軌跡反饋） ，使學生能及時獲得指導，驅動“學習—評價—反饋—改進”的良性循環，體現了反饋的即時性。明確的過程性評價指標有效激勵學生積極參與課前預習、課堂互動、實踐訓練與課后鞏固，將學習重心回歸到能力提升的全過程，發揮了積極的導向作用。

因此，雨課堂平臺不僅助力完善學生學習過程的監測，更通過其集成的數據采集、分析與反饋功能，為構建和實施科學有效的基于過程的多元化評價體系提供了堅實的技術支撐，是驅動教學改革、提升人才培養質量的關鍵環節。

3 教學效果評價與分析

在貪心算法活動選擇問題教學單元中，通過雨課堂智慧教學平臺實施的混合式教學改革取得了顯著成效。對128份有效問卷的統計分析顯示，該模式在重構教學形態、優化認知過程、轉變教學范式等方面展現出突出優勢。

首先，構建了全時空互動生態。突破傳統課堂單向傳輸模式，形成課前導學—課中研學—課后拓學的三階互動體系。通過微信生態實現即時答疑、彈幕研討、投屏展示等功能，使認知沖突解決時效顯著提升。教學觀察顯示，課堂參與度較傳統模式有較大的提升，大多數疑難問題在課中即時化解，有效降低了知識建構的認知負荷。

其次，實現了教學時空的彈性延展。依托移動終端構建碎片化學習場景，將45 min課堂延伸為7×24 h的認知網絡。76%的學習者利用離散時間完成前置學習，課后鞏固環節的在線測試完成率達92%，錯誤題集自動生成率100%，形成個性化的認知矯正閉環。該設計使算法設計等抽象內容的預習效果提升3倍，為深度學習奠定基礎。

最后，重構了教學主體關系范式。通過“不懂”按鈕觸發機制、彈幕觀點可視化等創新設計，構建雙向反饋的教學場域。教學行為大數據顯示，教師二次講解頻次增加，重點難點復講針對性增強。學生課堂話語權相較傳統課堂有較大幅度的提升，形成了“生成—回應—建構”的動態認知循環。特別在算法實踐環節，學生自主發起的話題研討占總課時比例增加，高階思維活動占比顯著提升。

這種技術賦能的教學創新，本質上實現了從知識傳遞向認知建構的范式轉型。雨課堂通過構建數據驅動的教學決策支持系統，使教師能夠精準把握學習者群體的認知軌跡，實施差異化教學干預，為復雜算法課程的教學改革提供了可借鑒的實踐范式。

4 評價與展望

4.1 面臨的挑戰與應對策略

教學創新實踐成效顯著，但部分學生對新教學方法適應性存差異，初期對BOPPPS教學課堂學習持保留態度。為此，教師提供額外輔導資源，增加師生溝通頻率，定期收集反饋快速調整教學策略。這些措施有效助力學生克服適應期問題，使其更好融入創新教學模式。

4.2 教學創新的總體評價

基于BOPPPS模型的算法設計與分析課程“線上+線下”教學創新，通過結構化模塊設計（導入、目標、前測、參與式學習、后測、總結） 實現深度融合，依托雨課堂平臺構建“課前—課中—課后”一體化教學體系：課前推送預習任務，以案例庫和懸念問題鏈激發興趣，分層目標匹配線上預習與線下研討。課中強化師生互動，采用“問題鏈+小組對抗”“算法倫理思辨”等互動模式，結合頭歌平臺強化實踐，借助后臺數據分析實時監測學生掌握狀態。課后發布作業與小結。以“過程數據+競賽成果+思維成長”動態評價體系量化成效，學生算法正確率提升23%，競賽獲獎增長30%，師生角色向“主動設計者”與“腳手架搭建者”轉型。實踐表明，基于雨課堂的課程改革有效激發學生學習興趣，助力學生突破重難點，提升知識應用能力，顯著優化教學效果與質量。

未來將針對線上討論深度不足等問題，探索利用大語言模型構建個性化編程練習的智能助教，根據學生的錯誤類型動態生成提示和相似問題，實現“一人一策”的算法思維訓練，進一步優化復雜算法的沉浸式訓練與個性化指導。

參考文獻：

[1] 陳紀銘，陳利平，張三華.基于BOPPPS模型的軟件開發類課程教學設計[J].信息與電腦，2025，37（10）：254-256.

[2] 沈洋，郭勇陳，杭震宇.信息管理與信息系統專業“算法設計與分析”課程建設研究[J].工業和信息化教育，2024（11）：6-10.

[3] 郭云鏑，傅向華，李經宇.融入算法競賽訓練體系的算法設計與分析課程教學實踐[J].計算機教育，2024（11）：178-181，186.

[4] 郭文越，曲海成，崔麗群，等.基于BOPPPS教學模型的Oracle數據庫課程思政教學探索[J].計算機教育，2025（6）：88-94.

[5] 周孟娜，李平，黃希貝，等.“賽教融合”背景下算法設計與分析課程混合式教學模式探究[J].電腦知識與技術，2025，21（3）：174-176.

【通聯編輯：李雅琪】