□王忠利 李 鵬
為了更好應對新一輪科技革命與產業(yè)變革,2017年教育部提出探索建立新工科建設的新理念、新標準、新模式、新方法、新技術、新文化,積極推進新工科建設。該行動目標是培養(yǎng)造就一大批實踐能力強、創(chuàng)新能力強、具備國際競爭力的高素質復合型新工科人才。為我國產業(yè)發(fā)展和國際競爭提供智力和人才支撐。根據(jù)新工科專業(yè)的特點和每位學生的不同學習風格,對知識技能體系進行模塊化、碎片化構建以及教學要素的多資源整合優(yōu)化,將課程思政元素融入整個專業(yè)課教學中。融合人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術采集實時教學數(shù)據(jù),動態(tài)生成個性化學習方案和路徑,使學生實時多空間進行學習,將課程思政潛移默化在專業(yè)課程學習中。利用虛擬仿真技術助力混合教學中實踐課的構建路徑。
根據(jù)新工科人才培養(yǎng)和專業(yè)課程特點,進行混合式的教學分析;構建融入課程思政的多元素多資源整合動態(tài)教學設計模型;進行基于成本控制的混合式教學開發(fā)與實施;與混合教學模式相適應的學習行為研究和評價體系構建。本文通過提煉新工科人才培養(yǎng)目標,根據(jù)要“培養(yǎng)具有研究和實踐能力,能夠解決現(xiàn)實工程問題,具有人文情懷和高度社會責任感的工程創(chuàng)新型人才”的要求。
(一)根據(jù)新工科專業(yè)課程特點進行混合式教學分析。
1.教學對象分析。教學對象是學生,就要進行學情分析。新工科專業(yè)的學生大致可以從不同學校、不同專業(yè)和不同年級進行劃分。而且學習者的學習風格在極大程度上影響著學習者學習的效率、興趣和參與度。教學對象分析時也要考慮到每個學習者的學習風格類型,重點為解決學習者的學習程度和行為差異,實現(xiàn)個性化學習。學習者的程度可以通過動態(tài)實時評價和測試基本掌握。
2.教學目標、任務分析。根據(jù)新工科的特點和目標要求,培養(yǎng)產業(yè)亟需的新興工科專業(yè)人才,體現(xiàn)產業(yè)和技術最新發(fā)展的新課程,推動學科滲透與交叉融合,推進跨院系、跨學科、跨專業(yè)培養(yǎng)一批工程實踐能力強的掌握新技術的工程師人才。利用布魯姆和加涅的教育教學認知目標分類,提出適用于新工科專業(yè)而且在混合式教學模式下能夠完成的教學任務、課堂目標、課程目標、學習者行為變化以及教育成才目標。教學過程將圍繞目標進行,目標分析也是教學評價實施的基礎。
3.教學環(huán)境分析。教學環(huán)境是指“教”與“學”發(fā)生和實施的環(huán)境系統(tǒng),受到多因素制約?;旌辖虒W模式下新工科專業(yè)的教學環(huán)境發(fā)生了改變,變得范圍空間更廣,因素更多更復雜,賦予了新的內涵與特征?;旌辖虒W環(huán)境分析要將服務與多種教學目的的多種環(huán)境進行梳理分析,特別對網絡教學環(huán)境、軟件環(huán)境和設備環(huán)境進行比對分析。通過教學環(huán)境分析并考慮與之相適應的學習組織架構,形成新型的教學管理系統(tǒng)。
4.教學內容和形式分析。根據(jù)不同的教學內容分析,得出與之相適應匹配的教學形式,這種內容與形式的對應關系有一對一關系,也有一對多和多對一的關系。進行內容和形式的梳理、比較、分析可以更好地進行教學設計。
(二)進行新工科專業(yè)課程的混合式教學設計。
1.教學設計特點。把課程思政融入到新工科專業(yè)課程的多資源動態(tài)混合教學模式中。體現(xiàn)個性化學習、模塊化教學、教學與學習路徑動態(tài)規(guī)劃、評價貫穿全過程、覆蓋實踐教學、注重學習行為重構與學習流程監(jiān)管、優(yōu)化。
2.教學設計理論基礎。本文主要根據(jù)建構主義理論和認知學習理論進行研究,教學設計中應用情景教學、支架教學以及探究式學習。學習組織架構整合優(yōu)化,教師轉變成導師型的支持幫助角色,學習者則要養(yǎng)成具有主動學習能力和良好學習習慣的角色。整個教學過程所依據(jù)的理論,以及整個過程的多資源整合優(yōu)化和教學的動態(tài)化、模塊化,這些都需要有組織架構的相適應,學習者學習行為習慣的相適應。
3.教學設計模型。本文采用通用教學設計模型,如迪克-凱利模型、肯普模型、ADDIE模型,尼文模型、科拉克模型,以及適用于一般混合教學設計模型的巴杜爾.漢模型。在把握新工科專業(yè)課程的特點上,選用巴杜爾.漢模型的基礎上,融合課程思政元素構建動態(tài)多資源優(yōu)化整合的模型。該模型讓動態(tài)實時評價和反饋修正貫穿于整個教學過程,分析、設計、開發(fā)、實施階段為并行可逆模式。
新型教學設計模型中根據(jù)每個學習者學習進度情況的不同,制定個性化學習方案,靶向定點消除個體學生的薄弱的知識點;依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術追根溯源,找到學生的知識漏洞,進行知識補漏;實時調整教學和學習個性化方案路徑。當然這些功能實現(xiàn)的前提是對教學內容和各個知識點技能點進行精細碎片化,通過系統(tǒng)整合優(yōu)化又可以進行模塊化組合,再依靠人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等信息技術將其碎片化的內容進行實時化、動態(tài)化、模塊化的教學方案規(guī)劃。
(三)基于成本控制的新工科專業(yè)課程混合式教學開發(fā)與實施。
1.開發(fā)。本文的資源開發(fā)分為:教師教學資源開發(fā)、學生學習資源開發(fā)以及智慧教學產品和智能教學輔助系統(tǒng)。教學與學習資源的開發(fā)以滿足設計方案中的需求為主,遵循漸進式增加。
2.實施?;诒拘C器人工程專業(yè)課程體系,選用工業(yè)機器人原理及應用專業(yè)課程,開展混合教學實踐的試驗。實施分兩個階段:第一階段以利用現(xiàn)有成熟的教學平臺和仿真軟件為主,實施混合式教學;第二階段在已有基礎上進行系統(tǒng)平臺的二次開發(fā)或仿真軟件二次開發(fā)。在實施階段動態(tài)反饋原設計不足并持續(xù)改進。第一階段:根據(jù)本校機器人工程專業(yè)進行教學分析、設計。為了解決重新開發(fā)帶更多功能的系統(tǒng)平臺的成本與時間問題,在開始實施教學設計方案前,首先針對已有的多個在線教學平臺和仿真軟件進行功能梳理和整合,選用兩至三個在線平臺按照設計的混合式教學進行各平臺分別實施和多個平臺整合實施。針對機器人工程專業(yè)大學二年級學生,在開學之初進行測試。根據(jù)測試進行平臺個性化教學或線下個性化教學。專業(yè)教師在自己主講課程的班級實行混合模式教學。學期末對所有的班級進行測試。比較各班和選用平臺系統(tǒng)的教學效果,進行形成性評價和終結性評價。收集數(shù)據(jù)、整理、量化分析。然后比對各平臺系統(tǒng)的對設計功能的滿足程度,通過問卷調查方法和比較分析法進行比對研究。第二階段:實施在選用的多個平臺基礎上梳理出哪些功能現(xiàn)有平臺和軟件不能滿足,然后進行二次開發(fā),通過平臺功能和資源開發(fā)成果,整合優(yōu)化出新工科專業(yè)課程的混合模式教學。
(四)新工科專業(yè)課程的混合式教學評價?;旌鲜浇虒W設計模型構建個性化教學與學習的成功與否很大程度上依賴于評價階段,本文應用布魯姆有效教學理論,構建混合教學的評價主要包括診斷性評價、形成性評價和總結性評價。評價貫穿于教學設計模型構建的整個過程。通過調查問卷、學生訪談等方式收集相關數(shù)據(jù),并用于教學設計模型構建的完善和改進。
(五)新工科專業(yè)課程的混合式實踐教學。本文在實踐教學中進行線上線下混合,虛擬仿真與現(xiàn)場實操混合,校內實訓與校外實習混合,實踐應用與科研、雙創(chuàng)混合,利用各種教育信息技術和教學資源實現(xiàn)全面多維度上的混合模式實踐教學。培養(yǎng)學生的實踐能力、創(chuàng)新能力以及職業(yè)精神、吃苦精神,具有良好道德品質的工程師。
在新工科混合式實踐教學上強化實踐創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力。實現(xiàn)產教融合,延伸教學實踐平臺,強化教學實訓,實現(xiàn)“產、學、研、創(chuàng)、用”一體化融合。改變工程實踐環(huán)境和工程實踐模式,通過創(chuàng)客模式、將人工智能、物聯(lián)網、機器學習等新技術、新模式以及虛擬世界和真實世界的體驗融入工程實踐教育。同時,教育者應先接受先進理念、技術的培訓和進修,加強教師實踐和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育教學能力。
(六)新工科專業(yè)課程的混合式教學的學習行為。學習者在混合教學環(huán)境下的學習行為可分為六個維度:主動學習、師生交互、小組協(xié)作、策略運用、自我管理、情感投入。從線上和線下將收集學生學習行為痕跡并判斷個人的學習風格。
混合式教學最大特點就是可以做到實時調整教學和學習的個性化方案路徑。在實現(xiàn)個性化學習的同時,學生的學習習慣行為也應適應混合式教學要求,改變傳統(tǒng)模式下被動接受知識的行為習慣,養(yǎng)成自主學習行為。
本文利用數(shù)據(jù)樣本,通過量化、質化工具對新工科混合教學模式構建與學習行為培養(yǎng)進行系統(tǒng)深入分析研究,具有較新的學術價值和應用價值。教學模式體現(xiàn)個性化學習、模塊化教學,精細拆分傳統(tǒng)知識點,實時動態(tài)評價和測定學生知識點掌握率、學習程度、學習能力,準確定位知識點薄弱項,然后進行靶向補漏。輔以人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術,實現(xiàn)教學與學習路徑的動態(tài)規(guī)劃、評價貫穿全過程、注重學習行為重構與學習流程監(jiān)管、優(yōu)化覆蓋實踐教學。