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    美國大學教學大綱特點研究

    2020-04-20 11:46張明鍵
    科教導刊 2020年3期
    關鍵詞:教學大綱教學環(huán)節(jié)教學質(zhì)量

    張明鍵

    摘 要 教學大綱是一門課程的“憲法”,是課程教學過程和學生學習成績考核的指揮棒。筆者2016-2017年在美國紐約州立大學賓漢頓分校(State University of New York at Binghamton)做國家公派訪問學者。期間,接觸了《機器學習導論》(Introduction to Machine Learning)這門課程,研究了該課程的教學大綱。美國大學教學大綱內(nèi)容豐富,注重教學過程和教學環(huán)節(jié)。研究美國大學教學大綱的編制方法、內(nèi)容和特點,對提高國內(nèi)本科教學質(zhì)量具有重要啟發(fā)意義。

    關鍵詞 教學大綱 教學質(zhì)量 教學環(huán)節(jié) 成績評價

    中圖分類號:G649.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A ? ?DOI:10.16400/j.cnki.kjdkx.2020.01.008

    Abstract Syllabus is regarded as the constitution of a course, which plays a dominant role in the teaching procedure and the design of grading method. The author visited the State University of New York at Binghamton as a government-sponsored visiting scholar in 2016-2017. During the author's stay, he had access to the course Introduction to Machine Learning and had an opportunity to study its syllabus. The syllabus of American universities is rich in content and places great emphasis on teaching procedure and steps. Therefore, to study the design method, content and features of the syllabus of American universities can give Chinese universities some enlightenment.

    Keywords syllabus; teaching quality; teaching steps; grading method

    教學大綱是教學活動的基礎性文件,是一門課程的“憲法”。編制好課程教學大綱對教學活動的正常有效開展具有重要意義。教學大綱一般包含課程的目的和要求、課程知識點、課程學時分配、參考教材、考核方式、教學實施過程中的一些注意事項等。[1-6]本文剖析美國紐約州立大學賓漢頓分校Arti Ramesh博士開設的《機器學習導論》課程的教學大綱,[7]從中發(fā)掘美國大學編制教學大綱的成功經(jīng)驗和可供借鑒之處,期望對國內(nèi)高校教學大綱編制和設計有啟發(fā)意義。

    1 教學大綱推薦的教材和參考書

    該課程推薦了三本教材(而不是固定一本),分別是《Machine Learning》《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Pattern Recognition and Machine Learning》。參考教材有三本,分別是《Design and Analysis of Algorithms》《Probability with Stat Methods》《Python》。[7]課堂教學內(nèi)容是三本教材的綜合,而不是狹窄地取源于某一本教材。這樣可以從三本教材中取長補短,避免某一本教材中知識闡述和組織方式的缺陷。但是,這種做法對教師的要求較高,需要教師能夠完整把握至少三本教材的內(nèi)容,并且能對內(nèi)容進行甄別和必要的取舍,然后對內(nèi)容進行有機融合和重新組織。同時,對學生的要求也比較高,學生也需要融會掌握三本教材的內(nèi)容。

    2教學大綱的主要內(nèi)容

    2.1 總成績的構(gòu)成

    從表1可以看出,期中考試和期末考試的總和只占總成績的45%,而家庭作業(yè)的占比高達30%,課程設計的比例也達20%??偝煽儤?gòu)成比例的設計有效避免了“一考定終身”的弊端。如果學生平時學習不認真,最后考試的時候采用突擊復習方式取得好成績的可能性大大降低,這樣對平時一直認真學習的優(yōu)秀學生才是公平的。同時,也可以避免出現(xiàn)平時學習很踏實,作業(yè)也做得好,但是期末考試發(fā)揮不理想而最終影響總評成績的情況出現(xiàn)。家庭作業(yè)成績在總成績中占比很高,因此,學生不得不把精力花在平時,重視家庭作業(yè)的質(zhì)量??荚嚦煽冊诳傇u成績中占比不到一半,也會有效降低那些平時學習不努力的學生設法在考試中用不正當方式提高考試成績的意愿。對課堂參與度的考核有兩個方面:到課率和參與課堂討論的積極程度。如果學生有2次缺課記錄,該項分數(shù)將歸零。這樣就有效避免了學生無故缺課和“人到心不到”的情況出現(xiàn)。對課堂參與度的硬性要求也將促使學生提高課堂聽課的專注度以及和老師進行互動的積極性。

    教學大綱中明確了成績等級與百分制分數(shù)之間的對應關系(見表2)。[7]獲得A-以上等級的學生,該課程學習表現(xiàn)優(yōu)秀。

    2.2家庭作業(yè)要求

    家庭作業(yè)必須在截止日期之前提交。如果在截止日期之后一天提交,作為懲罰,當次作業(yè)的成績會被乘上0.75的系數(shù);如果在截止日期之后兩天提交,作為懲罰,當次作業(yè)的成績會被乘上0.50的系數(shù);如果在截止日期之后三天及更遲的時間提交,當次作業(yè)不計分。[7]

    大綱同時還要求提交的家庭作業(yè)必須是打印的,這是為了避免手寫作業(yè)引起的評分偏差。

    2.3成績爭議解決機制

    教學大綱中人性化地給出了成績爭議解決機制。在成績公布后的一個星期內(nèi),學生如果對成績有異議,可以向教學助理或授課教師提出。教師和助教將對學生的異議進行核查,如果確有差錯,將修正學生的成績。[7]

    2.4期中和期末考試要求

    期中和期末考試的要求是:首先,考試是閉卷的,不允許看書和筆記;其次,考試允許帶一張A4紙大小的“小抄”(cheat sheet),“小抄”上可以寫自己認為重要的知識內(nèi)容。允許帶一張“小抄”并不意味著考試題目簡單。[7]相反,既然允許帶一張“小抄”,概念性的可以被機械記憶的題目就被壓縮了,考試的題目很多是設計性的、綜合性的、靈活性較高的題目,需要學生對知識深入理解、牢固掌握和靈活應用。這也可以認為是一種半開卷的形式,需要機械記憶又比較難以記住的內(nèi)容可以寫在“小抄”上帶入考場,同時對一些綜合性題目的解題思路也可以事先寫在“小抄”上。通過看各種層次學生的“小抄”就會發(fā)現(xiàn),平時學習踏實認真同時能力較強的學生,“小抄”上的內(nèi)容更有條理,更多側(cè)重于解題方法的梳理和自己在該課程學習中存在的薄弱點;反觀平時學習不踏實的學生,“小抄”上密密麻麻,似乎要把教材里的內(nèi)容都寫上去。

    2.5課程設計

    教學大綱在課程設計部分有三項強烈建議:[7](1)兩到三個同學組成一個小組,一方面可以把課程設計做得更深入,另一方面可以培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作精神。(2)鼓勵學生對課堂上介紹過的一個或多個機器學習算法進行深入研究,并嘗試將論文在機器學習的主要學術(shù)會議ICML, UAI, AISTATS 或NIPS上發(fā)表。(3)把課程設計和科研項目聯(lián)系起來,但是必須說明科研項目和該課程設計的區(qū)別和聯(lián)系,說明課程設計的新穎性。大綱中還提供了做課程設計需要的學術(shù)資源。美國大學教學大綱對課程設計這一子項目也做了進一步分解,共分為四個組成部分,表3是課程設計成績的構(gòu)成??梢娒绹髮W教學大綱對課程設計的要求是很具體和明確的,對學生的能力要求也是比較高的。

    2.6學術(shù)誠信[7]

    大綱中特別強調(diào)了學術(shù)誠信問題。大綱規(guī)定學生必須嚴格遵守紐約州立大學賓漢頓分校的學術(shù)誠信準則和沃森工程學院的學生學術(shù)誠信章程。學生在做作業(yè)或者做課程設計的過程中不得作弊,不可以從互聯(lián)網(wǎng)搜索答案或者尋求幫助。每一次作業(yè)或者考試提交的答案都必須是學生自己完成的。但是,和別人討論以達到對題目的更好理解是被允許并被強烈建議的。認識和理解合作與作弊的區(qū)別相當重要。如果簡單地從互聯(lián)網(wǎng)拷貝他人的解決方案或者合作者的解決方案,將視為作弊。特別需要注意的是,如果讓別人拷貝自己的解決方案,也被視為作弊。提交的每個材料都必須基于自己對解決方案的理解并用自己的語言進行描述。在考試的時候,任何形式的合作都視為作弊。[7]

    從本科生階段就強調(diào)作業(yè)、課程設計和考試中的學術(shù)誠信,對培養(yǎng)學生的學術(shù)誠信品格具有重要意義,將有助于培養(yǎng)學生在今后的人生道路和學術(shù)生涯中堅守誠信原則、遵守學術(shù)規(guī)范的意識。學校用MOSS系統(tǒng)檢測提交的編程作業(yè),以判斷是否存在剽竊行為。任何違反學生學術(shù)誠信準則和章程的行為都會被提交到學術(shù)榮譽委員會,并且學生的成績將評定為不及格。[7]

    2.7教學團隊

    教學團隊的人員構(gòu)成:主講教師1名,教學助理3名。教學助理一般由碩士研究生或博士研究生擔任,他們專注于作業(yè)的批改和答疑,有時也為主講教師備課提供收集資料和素材等方面的協(xié)助。這樣的人員構(gòu)成使得授課教師有充足的時間和精力進行課程內(nèi)容的篩選和授課方式的設計,而一些輔助性的事務性的工作就交給助教完成。

    3 美國大學教學大綱的借鑒意義

    (1)國內(nèi)部分本科院校課程總成績的構(gòu)成通常要求平時成績占比為20%,對實踐課時占總課時50%以上的課程,平時成績的占比為30%。這樣的總成績構(gòu)成初衷主要是降低任課教師在評定學生總成績時主觀因素的作用,避免成績評定過程中的隨意性,壓縮教師為給受關照的學生提升成績而人為提高平時成績的操作空間。美國大學課程的總成績構(gòu)成中,平時成績的占比可以超過50%。這樣的總成績構(gòu)成設計,需要教學團隊秉持公平公正的原則,并且持有對每一位學生負責的態(tài)度,全面詳細記錄學生平時學習表現(xiàn),客觀評價學生作業(yè)完成情況,使得平時作業(yè)和課程設計的成績能夠真實反映學生的學習態(tài)度、學習能力和對知識的掌握程度。對教學過程各環(huán)節(jié)細致認真的記錄和評價,對教學團隊的精力、能力和師德水準都提出了較高要求,這有利于教師提高教學素養(yǎng)和能力。

    (2)一方面,美國大學的教學大綱中的規(guī)定剛性且嚴格,例如:對學術(shù)誠信的堅守,對作弊和剽竊行為的零容忍,對學生到課率的強制性要求。另一方面,美國大學的教學大綱又有靈活和人性化的一面,例如:學生成績公布以后,如果有異議可以向教學團隊反映,如果確實是教學團隊的疏忽或者是評分確有偏差,可以對學生成績進行修正;學生在截止日期之后提交作業(yè)也是被容許的,但是最多只能延遲2天,同時每延遲一天就要被扣掉25%的分數(shù)。

    (3)窺一斑而知全豹,通過教學大綱的內(nèi)容,可以看出美國大學對教學過程的重視。通過設置每個教學環(huán)節(jié)的評價標準,使得學生成績評定更加科學、合理、公正和全面,避免教師根據(jù)個人喜好隨意評定。當前,國內(nèi)大學的本科教學正在向提高質(zhì)量的方向轉(zhuǎn)變。通過分析研究美國大學教學大綱的編制方法和特色,對規(guī)范大學本科教學中學生成績評定、提高教學質(zhì)量、迫使教師注重各個教學環(huán)節(jié)等方面具有積極意義。

    (4)美國大學的課程教學重視過程、強調(diào)對教學環(huán)節(jié)的把控。通過細化教學過程環(huán)節(jié),強化教學過程的考核,對學生總評成績的評定具有以下幾個特點:依據(jù)充分,注重平時學習效果考評,突出考查學生的能力,特別強調(diào)學術(shù)誠信,杜絕剽竊和抄襲。通過這樣的教學過程考核體系設計,學生學過一門課程以后,只要是B-等級以上的學生,對該課程內(nèi)容和相關知識就有了全面掌握、扎實理解和靈活應用的能力。

    參考文獻

    [1] 顏金.“公共管理學”課程教學體系存在的問題與對策——基于10所大學“公共管理學”課程教學大綱的分析[J].淮海工學院學報(人文社科科學版),2018.16(4):131-134.

    [2] 駱無窮,唐璞,M. Wang,M. Gerber.從認知學淺談《教學大綱》在《微博技術(shù)基礎》教學中的應用.高教學刊,2017(13):92-94.

    [3] 許清,楊德清.高等數(shù)學I課堂教學與教學大綱的一致性研究[J].通化師范學院學報(自然科學),2017(6):82-86.

    [4] 靳曉光.高校課程教學大綱“契約”功能發(fā)揮的現(xiàn)狀、問題及對策[J].黑龍江工業(yè)學院學報,2017.17(6):4-8.

    [5] 徐巖,王偉,劉瀟.基于CDIO模式的“基礎工程”教學大綱改革[J].科教導刊,2018(23):135-136.

    [6] 呂浩音,郭濤.基于MOOC+SPOC適應地方院校的《大學計算機計算思維》課程教學大綱分析與研究[J].甘肅科技,2017.33(5):33-34,50.

    [7] Arti Ramesh. Introduction to machine learning. https://www.binghamton.edu/

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