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    基于OBE理念的混合式教學模式的探索和研究

    2021-11-05 20:08:26袁平張玉軍
    中國新通信 2021年18期
    關鍵詞:機器學習混合式教學

    袁平 張玉軍

    【摘要】? ? 本文從OBE 教學理念出發(fā),依托超星學習通(遼寧科技大學泛雅)教學平臺及學堂在線、中國大學MOOC等網(wǎng)絡資源平臺,以“新工科”大數(shù)據(jù)專業(yè)課《機器學習》課程為例,對線上線下混合式教學設計模式進行探索和研究,有效地提高了學生學習的主動性和積極性。

    【關鍵詞】? ? OBE? ? ?混合式教學? ? 機器學習

    引言:

    成果導向教育OBE(Out comes-based Education)理念興起于 20 世紀八九十年代的美國,其核心是以培養(yǎng)學生的能力目標為導向進行各項教學活動,也稱為成果目標導向教育。成果導向教育理念的核心是成果,即學生通過某一階段學習后所能取得學習成果的集合體,涵蓋知識、技能、情感與態(tài)度等不同模塊[1-2]。隨著我國“新工科”改革的實施,該方法被國內(nèi)廣大高校借鑒,用于人才培養(yǎng)方案制定和教學改革中,產(chǎn)生了較好的效果[3]。

    目前,許多高校已經(jīng)開設了大數(shù)據(jù)、人工智能等“新工科”專業(yè),而《機器學習》課程是大數(shù)據(jù)、人工智能等“新工科”專業(yè)的核心研究領域之一。《機器學習》是一門交叉學科,它包含了概率論、矩陣論、統(tǒng)計學、程序設計等多學科多領域的知識。因此,對本科生的基礎知識儲備深度和廣度的要求較高,而對于某些基礎較差的學生來說,學習本課程是較為吃力的。由此,有必要對《機器學習》這門課程的教學模式進行探索和研究。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”時代的到來,線上線下混合式教學模式也隨之應運而生?!稒C器學習》課程可以嘗試采用線上線下混合教學模式實施教學。由于線上線下混合式教學沒有統(tǒng)一的模式,所以如果以成果導向教育(OBE)為理念,將線上和線下兩種教學模式進行有機配合,充分發(fā)揮線上和線下兩種教學模式的優(yōu)勢,揚長避短,并將其應用到《機器學習》課程的教與學中去,就能夠達到有的放矢、提高教學質(zhì)量的效果。

    一、以OBE為理念的線上線下混合式教學模式

    1.1 明確和制定個性化教學目標

    《機器學習》課程是我校軟件工程、網(wǎng)絡工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、大數(shù)據(jù)等專業(yè)大三學生選修的專業(yè)課程,其特點是綜合性較強,難度較大,需要學生在數(shù)學和編程中都具有較好的基礎。一般來說,由于經(jīng)歷了大一大二的基礎課程和部分專業(yè)課程的學習之后,學生在學習過程中逐漸產(chǎn)生了兩極分化或多元分化的情況,大三階段的學生對數(shù)學基礎和專業(yè)知識的掌握程度也因此不同。為了讓各層次的學生都有機會學懂《機器學習》課程的思想和方法,有必要對學生因材施教,因此,需要為不同層次的學生制定不同的教學目標。

    1.針對數(shù)學基礎好,編程能力強的學生,對其制定高級目標:即能夠設計和改寫某個算法的應用程序,能夠撰寫機器學習課程相關的前沿論文;

    2.針對各部分處于中等的學生,對其制定中級目標:即能夠設計和開發(fā)某個算法的應用程序,能夠讀懂中文或外文普通期刊中有關算法的論文;

    3.針對數(shù)學基礎薄弱,編程能力較差的學生,對其制定初級目標:即能夠知道、敘述、解釋或背誦知識點的內(nèi)容,能夠熟練應用課堂所學的某個算法的應用程序。

    以《機器學習》課程中決策樹這章的內(nèi)容為例來說明分級教學目標。決策樹理論部分和實驗部分的主要內(nèi)容如表1所示:

    決策樹理論部分、實驗部分和擴展部分的三級(高級、中級、初級)教學目標如表2所示:

    1.2 線上線下混合教學模式

    由于混合式教學就是希望把傳統(tǒng)的課堂講授部分通過視頻上線的形式進行前移,因此發(fā)布線上教學資源是開展混合式教學的前提。根據(jù)我校《機器學習》課程教學大綱的內(nèi)容和難度,設計和制作了有特色的線上教學資源,線上教學資源包括課程的講義、課件、(慕課)視頻、題庫、論文等。另外,我們以OBE為教學理念,根據(jù)不同層次的學生,對課程理論知識點進行導入、梳理、挑選、加工、沉淀。在學生走進線下課堂之前,給學生以充分的時間來預習和學習這些線上資源,盡可能讓每個學生都具備較好的基礎知識儲備,以充分保障線下課堂的教學質(zhì)量和學習效果。在整個教學過程中,我們將線上教學資源穿插在課前、課上和課后三個階段。

    1.課前預習階段

    每周開課前,在超星學習通上發(fā)布課程講義、PPT課件,選擇學堂在線、中國大學MOOC等慕課視頻,并指出課前學習內(nèi)容的重點和難點。其中,慕課視頻課程選擇了清華大學袁春教授主講的《大數(shù)據(jù)機器學習》和中國地質(zhì)大學蔣良孝教授主講的《機器學習》慕課視頻,并且在慕課視頻資源中選擇符合我校《機器學習》課程教學大綱的學習內(nèi)容作為學生課前自學的內(nèi)容。

    為了督促學生觀看慕課資源,要求學生在每個視頻播放過程中拍攝一張觀看視頻的照片并發(fā)送到超星學習通上,同時,要求學生在觀看視頻后,錄制在線觀看慕課后的心得體會音頻或視頻并發(fā)送到超星學習通上,以此作為課程課前預習考核的第一部分內(nèi)容。為了檢驗學生課前線上預習的效果,在學生觀看完慕課視頻之后,在超星學習通上發(fā)布供學生預習時進行自測的測試題(題型一般以選擇題和填空題形式為主),要求學生在超星學習通上進行預習測試,以此作為課前考核的第二部分內(nèi)容,另外,每次預習測試的成績也計入學生的平時成績。

    除了課前預習的自測題之外,教師還提供了大量測試題用于課上和課后的測驗,并將其填充到超星學習通題庫中,從而從教學過程的各個階段了解學生對各章節(jié)知識點的掌握情況,形成循環(huán)式教學過程。

    2.課上教學階段

    為了達到更好的教學效果,在線下課堂授課過程中采取“邊學邊看邊練”的教學方式,即教師結(jié)合具體案例和實驗組織學生把線上所學基礎知識進行鞏固與靈活應用的同時,進一步講授重點內(nèi)容和難點內(nèi)容,或者解答學生在線學習過程中反饋的共性問題。在此過程中,采取學生參與式學習方式,采用分組討論、小組合作、組間互評等方式,教師邊講解,小組成員邊演練,讓教師主導課堂進程,學生作為課堂主體,以實現(xiàn)一些更高級的教學目標,發(fā)揮學生主動探索的能動性,激發(fā)學生學習的積極性,讓學生有更多的機會在認知和實踐層面參與學習。我校《機器學習》課程一般的線下課堂教學流程如下:

    每次線下授課的課前3分鐘均安排學生到超星學習通上簽到,從而保證學生線下學習的出勤率和學生線下課堂的聽課質(zhì)量。為了初步了解和掌握學生在線上的預習效果,以便在課堂授課時對學生掌握較差的知識點進行重點講解,在授課前先進行課內(nèi)前測。教師組織學生在超星學習通上進行五分鐘的測試(測試題以客觀題為主),教師依據(jù)超星學習通上實時給出的學生答題統(tǒng)計數(shù)據(jù)和線上預習作業(yè)的完成情況進行有的放矢地授課。經(jīng)過教師查缺補漏之后,教師根據(jù)學生學習情況進行重點知識、難點知識的講授以及對課前預習中學生反饋的問題進行解答。在每次線下授課中,教師會穿插一到兩次課堂活動,在學生聽課的同時,也讓學生作為課堂主體參與到教學活動中來,完成課上的測試和訓練。最后,在下課前的一段時間內(nèi)(10至15分鐘)安排隨堂測試環(huán)節(jié),進行當堂章節(jié)知識點的考核,課上考核成績也計入學生的平時成績。

    3. 課后復習、總結(jié)、反思階段

    為了提升學生的學習質(zhì)量,對課后學習的跟進,要求學生在課后需要完成當堂的課后作業(yè)。通過超星學習通的作業(yè)功能,進行課后作業(yè)的布置。同樣的,課后作業(yè)成績也計入學生的平時成績。

    在超星學習通上,教師可以實時觀察學生提交和完成作業(yè)的情況,并進行查閱和評價。另外,學生可以對課上存在的疑問隨時在QQ群或微信群中進行留言提問,同時也可以私信教師,教師進行差異化輔導。

    二、結(jié)束語

    本文根據(jù)OBE教學理念針對不同層次、不同水平、不同基礎的學生設計和制定初級、中級、高級三級教學目標,并根據(jù)教學對象和教學目標實施教學。在教學實踐和教學研究過程中使用網(wǎng)絡教學平臺的高質(zhì)量學習資源,設計和實踐基于網(wǎng)絡教學平臺的混合式教學模式和教學方案,從而提高教師應用信息技術水平,更新教學觀念,改進教學方法,提高教學效果。

    參? 考? 文? 獻

    [1] 盧艷軍,張曉東,徐濤.成果導向理念下專業(yè)人才培養(yǎng)方案設計[J]..黑龍江教育(高教研究與評估),2021,(8):79.

    [2] 施曉秋.遵循專業(yè)認證 OBE 理念的課程教學設計與實施[J].高等工程教育研究,2018(5):154.

    [3] 馬佳,汪宏友.成果導向教育(OBE)理論研究文獻綜述[J].創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實踐,2019(16):88-89.

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