基于線上線下混合式教學的“數(shù)據(jù)分析與人工智能”課程研究與實踐

朱弘飛，單子鵬，王 文

(上海大學計算中心，上海，200444)

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等標志性技術的出現(xiàn)、應用和普及，新一輪科技革命和產業(yè)革命正如火如荼，方興未艾。從海量的信息和數(shù)據(jù)中分析數(shù)據(jù)的內在規(guī)律、聯(lián)系和發(fā)展趨勢，并在社會各行業(yè)和各領域進行創(chuàng)新應用，已經給社會發(fā)展帶來了非常多的經濟增長點和社會實用價值。因此，整個社會對數(shù)據(jù)分析類人才尤其是和人工智能結合的數(shù)據(jù)分析類人才需求呈爆炸式增長，現(xiàn)有的人才缺口非常大，可以預見在現(xiàn)階段及未來，數(shù)據(jù)分析和人工智能將是就業(yè)前景良好、薪資優(yōu)越、發(fā)展空間巨大的方向之一，尤其是有專業(yè)領域知識的專業(yè)人才將更加短缺和急需。而且，除了大數(shù)據(jù)時代社會對數(shù)據(jù)分析人才的需求外，還有學生對數(shù)據(jù)分析相關知識和技能的需求和各學科專業(yè)發(fā)展對數(shù)據(jù)分析課程教學內容的相關需求[1]。

上海市教委在2019年進一步深化高校計算機基礎教育改革中提出了“以提升信息素養(yǎng)、強化計算思維、深化融合應用為主線，構建多層次、多模塊、自構建課程教學改革框架”的指導思想。為此，上海大學計算中心制定了一套整體的計算機基礎課程體系框架和改革方案。其中，“數(shù)據(jù)分析與人工智能”課程是理工類專業(yè)本科生計算機的核心課程之一。

1 存在的問題：影響“數(shù)據(jù)分析與人工智能”課程教學效果的不利因素

1.1 教師方面涉及的因素

(1)課程體系和教學內容需要不斷更新。

“數(shù)據(jù)分析與人工智能”是一門跨領域的綜合性學科，包括統(tǒng)計學、計算機科學、數(shù)學以及其他學科，內容廣泛、理論知識深；另外，在包含基礎理論的同時，課程體系和教學內容還應該體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和人工智能領域中的新發(fā)展和新動態(tài)，要不斷進行更新[2]。

(2)教師的業(yè)務水平和綜合素質有待提高。

“數(shù)據(jù)分析與人工智能”學科是一門新興的正在蓬勃發(fā)展的學科，教師資源相對欠缺，水平也參差不齊，而且課程難度和需要不斷更新的要求提升了對教學資源和對教師素質的要求。

(3)重課堂教學，輕實踐教學。

有的學生基礎較差，教師就盡量完整講授整個知識點，而忽略了計算機課程實踐的重要性；而且傳統(tǒng)的上機輔導方式要耗費教師大量的精力與時間，導致學生無法得到及時的指導。

1.2 學生方面涉及的因素

(1)學習目的不明，動力不足。

有的同學在高中或者大學階段的信息技術課程已經接觸了人工智能的概念和初步知識，但認為這些技術比較前沿，是頂尖的科學家才研究的領域，作為本科生沒有必要再深入下去，尤其是非計算機專業(yè)的學生，認為這門課程跟自己所學專業(yè)無關，更不愿多花時間去學習該門課程。

(2)主動解決問題能力較弱，想象空間較窄。

這門課程要求較強的問題解決能力，而有的同學思想較懶惰，不愿意主動探究問題。

(3)初學者易產生畏難情緒。

初學者涉及課程中較難理解的數(shù)據(jù)建模、機器學習、深度學習等算法和實現(xiàn)內容時，容易產生畏難情緒。

(4)重理論輕實踐。

由于習慣于傳統(tǒng)的教學型教學，學生容易產生依賴心理，不愿自己多動手實踐，殊不知，用計算機解決問題的能力與投入的上機時間是成正比的。

(5)學生學習習慣發(fā)生變化。

目前本課的教學對象主要是“00后”本科生，他們是在網(wǎng)絡時代成長起來的，身上具有時代特點。他們注意力時間更短、見識廣、興趣多，更熱衷于在線學習[3]。

2 “數(shù)據(jù)分析與人工智能”課程教學模式研究：研究型教學

所謂研究型教學，也稱研討式教學，是指教師以課程內容和學生的學識積累為基礎，引導學生創(chuàng)造性地運用知識和能力，自主地發(fā)現(xiàn)問題、研究問題和解決問題，在研討中積累知識、培養(yǎng)能力和鍛煉思維的新型教學模式[4]。

3 “數(shù)據(jù)分析與人工智能”課程教學實踐

3.1 編制詳細的研究型教學設計方案

“數(shù)據(jù)科學與人工智能”課程研究型教學設計方案相當于一場演出的節(jié)目單，教師是導演和主持人，是場景的設計者和組織者，學生是演員和主角，它的主要內容包括：教學日期、教學時數(shù)、教學內容、討論主題、實驗內容、作業(yè)布置、教學方法和教學手段。

3.2 制定培養(yǎng)學生綜合能力和高級思維的教學目標

本課程的目標不僅僅是教授基礎理論知識和基本技能，而且包括思維能力的培養(yǎng)，而其中又以思維訓練和創(chuàng)新能力培養(yǎng)為核心。因此，本課程從視野培養(yǎng)目標、知識培養(yǎng)目標、能力培養(yǎng)目標、思維培養(yǎng)目標4個維度制定了教學目標。

3.3 轉變傳統(tǒng)教學方式為線上線下混合式教學模式

教學方式從傳統(tǒng)的“填鴨式”學習向研究型的“討論式”學習轉變，具體做法是：

依托與教學信息化平臺的深度融合來輔助教學，教師在教學化信息平臺上提供豐富的講義、教學視頻、實踐題目、思考問題、拓展材料等豐富的教學資源，安排學生在課前完成線上自主預習，與線下面授有機結合，開展翻轉課堂和混合式教學。同時加強對學生課堂內外、線上線下學習的評價，加強對課程設計的評價，提升課程學習的深度。

教師在課堂上總結知識點的精華、難點，有助于學生綜合素養(yǎng)提高的內容；一般描述性內容由學生自學，以訓練學生自主獲取知識的能力。

“教”法——強調啟發(fā)和總結：

(1)采用歸納法總結難點和精華；

(2)開展教學討論、互動式教學，激發(fā)學習興趣，啟發(fā)學生思考；

(3)開展課程設計，培養(yǎng)學生綜合素質。

“學”法——強調自主學習和實踐

(1)在教師的指導下自主學習基本概念、基本理論、基本方法；

(2)通過教師布置的多個項目的實踐來提高技能、培養(yǎng)思維；

(3)在團隊合作完成課程設計的過程中鍛煉團隊合作能力、提高綜合素質。

3.4 實施教學手段多樣化

現(xiàn)代教育技術手段和豐富的網(wǎng)絡資源的運用，也提升了課程的品質和內涵。本課程構建“AI驅動的計算機能力訓練平臺”助力教學。

(1)設計以使用者為中心，圍繞實際需求，為老師和同學們提供方便的教學功能。

課程的建設(課程組集體討論制定教學方案)、知識體系的建設、教學資源的建設等都可以集體或者分散完成并集中分享使用。實現(xiàn)課程化管理，讓建設好的課程可以復用、分享，以便更好地讓老師們在教學中逐漸積累資源、分享經驗；該平臺除了實現(xiàn)智能推送、自動化評閱外，還緊扣老師和同學們的實際需要，使用課程化管理模式，構建基于課程的知識結構體系，以班級為推送單位，實現(xiàn)教學過程管控。同時，在魚骨圖式知識體系的模式下讓教學和學習有序的螺旋式上升展開，讓同學們逐漸沉浸于學習、愛上學習。

(2)打造有活力的計算機技術學習平臺。

充分激活碎片時間，助力課后線上學習。計劃設計包括作業(yè)、競賽活動等的競賽RANK機制，激發(fā)同學們學習的競爭意識、榮譽意識，逐漸提升學習動力，從被動做題到主動嘗試，從而實現(xiàn)理想中的快樂學習。

(3)逐步完善平臺的智能化和個性發(fā)現(xiàn)機制。

按照教學進度、知識點、難易程度、熟練程度等因子做算法推送，對于編程題目，實現(xiàn)系統(tǒng)自動評判。隨著平臺用戶的逐步提升以及過程數(shù)據(jù)的快速積累，多層次神經網(wǎng)絡更加完善。

4 結語

本文針對“數(shù)據(jù)分析與人工智能”課程教學過程中存在的問題，提出了該課程的研究型教學模式。在基于研究型教學模式的“數(shù)據(jù)科學與人工智能”課程的教學探索中，我們通過設計教學方案、采用線上線下混合式教學模式、“討論式”教學方式、分組學習、團隊協(xié)作、構建“AI驅動的計算機能力訓練平臺”等多種教學方法的運用，構建了一個有利于學生自學、有利于訓練學生數(shù)據(jù)分析與智能處理的思維、有利于考核學生數(shù)據(jù)分析能力的良好的學習環(huán)境，從而充分調動了學生“學”的積極性。通過此項教學實踐活動，學生的知識水平得到提高，實踐能力得到鍛煉，創(chuàng)新能力得到培養(yǎng)。