[摘 要]文章探索了基于AI大模型與任務驅(qū)動式的軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程改革方案,以應對傳統(tǒng)教學方法在理論與實踐結(jié)合、個性化指導、團隊合作及課程內(nèi)容更新等方面的局限性問題。通過改進任務驅(qū)動式的教學法,結(jié)合AI大模型的個性化學習支持和實時反饋,并運用多維度的評價體系全面衡量學生的綜合能力,顯著提升了學生的理論知識水平和實踐能力。
[關(guān)鍵詞]軟件設計與體系結(jié)構(gòu);AI大模型;任務驅(qū)動式教學法;教學改革;課程改革
[中圖分類號]G642 [文獻標識碼]A [文章編號]2095-3437(2025)04-0044-04
軟件設計與體系結(jié)構(gòu)是軟件工程專業(yè)的核心課程之一,通過教授系統(tǒng)化的軟件設計方法和培養(yǎng)結(jié)構(gòu)化的架構(gòu)思維,幫助學生應對復雜系統(tǒng)的軟件開發(fā)需求,掌握軟件系統(tǒng)設計與架構(gòu)的方法,以提高軟件系統(tǒng)的可擴展性和靈活性。然而隨著現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的日益復雜化,從小型應用程序到大型分布式系統(tǒng),軟件開發(fā)必須面對各種技術(shù)挑戰(zhàn)和業(yè)務需求。學生需要具備扎實的編程基礎、良好的抽象思維能力以及解決復雜問題的能力,從而在軟件實際開發(fā)中能夠應對相關(guān)復雜問題,為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實基礎。
一、課程教學現(xiàn)狀
本課程主要面向軟件工程專業(yè)的高年級本科生,其內(nèi)容包括概述、系統(tǒng)建模、系統(tǒng)設計、軟件質(zhì)量屬性、軟件體系結(jié)構(gòu)風格、軟件體系結(jié)構(gòu)設計與評估幾個章節(jié),具體情況和學時安排如表1所示。
從教學內(nèi)容看,課程的教學存在一定的難度[1],其原因如下:(1)教學內(nèi)容涉及面廣。課程內(nèi)容涉及需求分析與建模、系統(tǒng)設計、質(zhì)量屬性、架構(gòu)設計與評估等多個方面,既有理論又有實踐,每個知識點要求學生不但要了解其概念,還要了解其應用場景、優(yōu)缺點和實際操作。(2)教學內(nèi)容抽象。課程內(nèi)容涉及許多高層次的理論概念和設計原則,如軟件架構(gòu)、設計模式、質(zhì)量屬性等,這些概念不是具體的代碼或功能實現(xiàn),而是對軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和設計思想的高度抽象。(3)軟件架構(gòu)關(guān)注的是質(zhì)量屬性,其價值在復雜的軟件項目中才能體現(xiàn),而學生接觸到的項目多為小項目,且主要聚焦于軟件的功能實現(xiàn),較少關(guān)心其質(zhì)量屬性。這使得學生難以從全局的角度理解和應用軟件架構(gòu)的設計原則,影響其對整體系統(tǒng)進行設計和優(yōu)化的能力。(4)需要與產(chǎn)業(yè)界緊密結(jié)合,及時引入最新的實踐架構(gòu)和技術(shù)趨勢[2],使學生能夠應對實際項目中的挑戰(zhàn),保持與行業(yè)發(fā)展同步。(5)課程考核方式單一。目前課程考核主要由期末考試和平時成績兩部分構(gòu)成,更為注重考核學生對理論知識的掌握情況,評價主要根據(jù)學生期末試卷的答題情況和教師的個人經(jīng)驗,不夠全面。
傳統(tǒng)的教學以教師課堂講解為主,再通過一些案例項目和實踐操作,幫助學生理解相關(guān)知識點。這種教學方式存在一些局限性:(1)側(cè)重于理論知識的講解,學生難于將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐能力。學生需要大量的實踐項目來鞏固所學知識,但缺乏項目訓練的經(jīng)驗,特別是缺乏大型項目的動手實踐經(jīng)驗。因此,當學生面對真實復雜的系統(tǒng)時難以靈活應用所學知識。(2)學生的知識背景和編程水平參差不齊,而課程內(nèi)容復雜度高。學生在實踐過程中容易遇到各種困難,因此覺得課程學習難度大,產(chǎn)生畏難情緒。(3)傳統(tǒng)的教學模式往往忽視團隊合作和跨學科思維培養(yǎng),而這些在現(xiàn)代軟件開發(fā)中是至關(guān)重要的。(4)傳統(tǒng)的教學依賴相對固定的教學大綱和教材,很難及時跟上行業(yè)技術(shù)發(fā)展步伐。應不斷更新課程內(nèi)容,確保教學內(nèi)容與行業(yè)發(fā)展最新的動態(tài)同步。教師不僅要具備深厚的理論基礎,還必須時刻關(guān)注業(yè)界發(fā)展動態(tài),學習并掌握最新的技術(shù)和方法,并將這些新技術(shù)新方法合理整合到課程教學中。(5)傳統(tǒng)教學通常依賴考試、作業(yè)和項目等載體進行評價。教師承擔著大量的教學任務和評價工作,時間和精力有限,難以及時提供高質(zhì)量的反饋和個性化的指導。因此,深化課程改革勢在必行。
二、課程改革方案與實踐
(一)任務驅(qū)動式教學法在課程中的應用探索
任務驅(qū)動式教學法是一種以具體任務和項目為核心的教學方法[3],強調(diào)“做中學”,使學生在主動探索的過程中能培養(yǎng)動手能力、創(chuàng)新思維和解決復雜問題的能力,同時又鼓勵團隊合作,有效彌補了傳統(tǒng)教學方法的不足之處。
為了將任務驅(qū)動式教學法有效地引入軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程,可以將課程內(nèi)容劃分為若干個具體任務。這些任務涵蓋軟件設計與體系結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵概念和技能,任務完成難度逐漸增加,從簡單的功能實現(xiàn)到復雜的系統(tǒng)設計、評估、優(yōu)化。每個章節(jié)具體任務的設計和目標如表2所示。
這些任務由教師發(fā)布并講解具體要求和評估標準,學生分成每3~5人一組來完成任務。這種任務驅(qū)動式教學法,能讓學生在完成任務的過程中將理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作,幫助學生在真實情境中運用所學知識深入理解軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程中具體知識點的概念、應用場景、優(yōu)缺點和實際操作,從而鍛煉動手能力和問題解決能力。學生通過完成小組任務,培養(yǎng)專業(yè)素養(yǎng),為未來的職業(yè)發(fā)展奠定專業(yè)基礎。
(二)AI大模型賦能課程改革
新一代信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展不斷掀起數(shù)字化浪潮的高峰,AI大模型的涌現(xiàn)更是進一步加速了社會智能化的步伐,同時也在推動高等教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能賦能創(chuàng)新[4] 。隨著AI大模型與AIGC 的火爆登場,運用人工智能技術(shù)、平臺與工具賦能軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程改革,在多個相關(guān)場景構(gòu)建與人工智能技術(shù)融合的學習環(huán)境[5],可以提升課程教學水平與質(zhì)量以及學生學習的效果與體驗。在軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程中,AI大模型賦能任務驅(qū)動式教學改革體現(xiàn)在以下教學環(huán)節(jié)中。
1.AI大模型賦能個性化教學,提升學生的課程學習效果
AI大模型能夠根據(jù)學生學習的進度和表現(xiàn),推薦相關(guān)的學習視頻和案例分析。例如,推薦設計模式的詳細講解視頻、架構(gòu)風格的案例分析等,幫助學生深入理解課程內(nèi)容,同時還可以推薦相關(guān)論文、書籍章節(jié)、在線課程等多種學習資源,豐富學生的學習材料,使其拓寬知識面,緊跟新技術(shù)發(fā)展趨勢。另外,AI大模型可以在學生完成任務后提供反饋和指導,幫助學生及時糾正錯誤,鞏固學習效果,同時幫助教師實時跟蹤和分析每個學生的學習表現(xiàn),了解學生的學習瓶頸,以便有針對性地進行輔導。這種個性化的教學方式能夠更有效地滿足學生的學習需求,提升學生整體學習效果。
2.AI大模型賦能編程教學,提升課程實踐教學效果
學生閱讀代碼時如果遇到困難,此時AI大模型可以提供代碼的解釋,幫助學生在大量的代碼閱讀中理解抽象的知識點;學生在編寫代碼時如果遇到困難,會很容易產(chǎn)生畏難情緒,此時AI大模型可以提供相應的代碼示例,幫助他們解決問題,重塑自信。借助AI大模型的代碼生成能力,學生可以快速生成高質(zhì)量的代碼片段,從而彌補代碼編寫基礎不扎實的不足,提高編程效率,更快地完成任務,同時更專注于理解和應用設計模式和架構(gòu)風格。AI大模型的自動代碼測試和優(yōu)化能力可以幫助學生識別和修復代碼中的錯誤,提高代碼的質(zhì)量和性能。這些都有助于學生在相關(guān)實踐中學會編寫高質(zhì)量的軟件,理解軟件測試和優(yōu)化的重要性,有效地提升專業(yè)實踐能力,并激發(fā)學習興趣和主動性。
AI大模型在大學課程的理論教學和實踐教學環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出了強大的輔助作用,其通過個性化學習支持、實時反饋和指導以及自動化代碼生成、測試和優(yōu)化等多種手段,有效彌補了傳統(tǒng)教學方法的諸多局限性,使得每個學生都能獲得針對性的幫助和提升,并促進了學生跨學科思維的培養(yǎng)。此外,AI大模型的信息快速整合能力可以幫助教師高效更新課程內(nèi)容,使課程內(nèi)容能及時跟上最新的行業(yè)動態(tài)和技術(shù)發(fā)展步伐,為學生提供最前沿和最實用的知識和技能,極大地提高課程的整體教學質(zhì)量和效果。
三、多維度的課程評價體系改革與實施
傳統(tǒng)的評價多采用結(jié)果性評價,主要依賴教師的個人經(jīng)驗,存在評價方式單一、評價反饋不及時的問題。課程評價除了要評估學生對理論知識的掌握程度和實踐動手能力,還應評估學生的團隊協(xié)作能力、創(chuàng)新思維等多個方面,從而全面衡量學生的綜合能力。課程改革通過多維度的評價體系解決了傳統(tǒng)評價存在的部分問題:開展過程性評價有利于評估學生的協(xié)作能力和創(chuàng)新思維;開展課程測試有利于檢驗學生對理論知識的掌握情況;AI大模型為評價提供了新的手段,使得評價更加全面。
(一)過程性評價
通過觀察學生在完成任務過程中的表現(xiàn)以及學生提交的作業(yè)和項目報告,評估其課程參與度、團隊協(xié)作能力和創(chuàng)新思維。其具體實施方式包括以下幾個:觀察學生在軟件開發(fā)中的編碼能力和代碼實現(xiàn)質(zhì)量;評估學生對復雜問題的分析能力和解決方案的設計能力;評估學生所提解決方案的創(chuàng)新性,從而評價學生獨立思考和自主學習的能力;觀察學生在項目完成過程中的表現(xiàn)和貢獻度,評估學生的團隊協(xié)作意識、溝通和協(xié)調(diào)能力。需注意的是,在評估過程中如何客觀公正地評估每個學生的貢獻和表現(xiàn),特別是在團隊項目中的貢獻和表現(xiàn),這是一個需要解決的問題。
(二)課程測試
測試是檢驗學生學習效果的重要手段。為了全面了解學生的真實學習效果,我們將測試分為階段性測試和綜合測試兩部分。階段性測試在平時的教學過程中開展,用于檢驗學生在每個階段的學習效果,確保他們對基礎知識有正確的理解。測試的形式包括在線測驗、筆試、完成編程題等,涵蓋每個模塊的核心知識點,如基本概念、設計模式、架構(gòu)風格等內(nèi)容。綜合測試在期末采用開卷考試的形式開展,用于全面檢驗學生的知識整合能力和創(chuàng)新思維,其測試內(nèi)容既包含對基本概念的理解,也包括對實際項目開發(fā)需求分析能力和設計能力的考查,同時還包含一些編程題。能順利完成指定分析和設計建模任務的學生,說明其具備了運用所學知識解決相關(guān)實際問題的能力;能順利完成編程題的學生,說明其具備了一定的軟件開發(fā)能力。
(三)AI大模型賦能評價新手段
借助AI大模型技術(shù),可以更好地對學生進行多維度評價和實時反饋。例如,AI可以快速、準確地自動批改學生提交的項目代碼,在幫助學生發(fā)現(xiàn)并糾正錯誤的同時,也可以幫助教師評估學生代碼在語法性、邏輯性、穩(wěn)定性、規(guī)范性等方面的綜合表現(xiàn),自動生成評級。此外,生成式AI可以自動采集學生和機器的交互對話內(nèi)容[6],分析學生的學習情況和表現(xiàn),助力教師更好地把握學生的學習進度和理解程度,及時調(diào)整教學策略,有助于構(gòu)建更加全面的學生綜合素養(yǎng)評價體系。
這種多維度的評價方式能夠全面評估學生的理論知識掌握程度、實踐動手能力、團隊協(xié)作能力、創(chuàng)新思維等,考查學生在多個方面的真實水平。AI技術(shù)的合理應用使得評價更加科學和客觀。
四、課程改革效果
我們在最近兩屆軟件工程專業(yè)本科生的軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程教學中實施了該改革方案。通過問卷調(diào)查和學習結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),與以往的教學效果相比,改革獲得了較好的效果,主要體現(xiàn)在以下幾方面:(1)通過完成具體任務和項目實施,學生在理論知識水平、實踐動手能力和團隊協(xié)作能力等方面得到了全面的提升,能夠更好地理解和應用所學知識。(2)AI大模型提供的個性化指導和實時反饋極大地激發(fā)了學生的學習興趣,使學生在遇到困難時能夠及時獲得幫助,減少了畏難情緒,增強了學習的信心和動力。(3)AI大模型輔助自動批改功能極大地減輕了教師的負擔,使教師可以有更多的時間和精力投入教學策略的調(diào)整中,及時更新課程內(nèi)容,跟進最新的行業(yè)發(fā)展動態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢。未來,隨著技術(shù)的不斷進步和教學理念的不斷更新,我們將繼續(xù)探索軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程改革,致力于培養(yǎng)更多高素質(zhì)、綜合能力強的專業(yè)人才。
[ 參 考 文 獻 ]
[1] 賈玉祥,昝紅英.基于開源框架的軟件體系結(jié)構(gòu)教學方法探索[J].軟件導刊,2023,22(2):199-203.
[2] 張建,劉博,朱青,等.軟件設計與體系結(jié)構(gòu)課程內(nèi)容建設及創(chuàng)新探索[J].計算機教育,2022(7):62-66.
[3] 孫世昶,林鴻飛,劉爽,等.結(jié)合任務驅(qū)動式和深度學習的人工智能課程教學探索[J].計算機教育,2024(6):84-88.
[4] 徐曉飛.數(shù)字化時代面向可持續(xù)競爭力的計算機教育創(chuàng)新與發(fā)展趨勢[J].計算機教育,2024(6):2-7.
[5] 單俊豪,劉永貴.生成式人工智能賦能學習設計研究[J].電化教育研究,2024,45(7):73-80.
[6] 別敦榮,郭一蓉.人工智能時代高等教育創(chuàng)新發(fā)展新趨勢[J].中國高等教育,2024(增刊1):39-44.
[責任編輯:龐丹丹]