基于多维度协同教育理论的计算机通识课程体系的研究与实践

熊福松，凌 云，张志强

（苏州大学 计算机科学与技术学院，江苏 苏州 215006）

0 引 言

面对“大众创业、万众创新”的创业新形态和“互联网+”的信息技术发展新时代，大学计算机通识课程的重要性不言而喻，肩负着培养大学生计算思维和创新能力的重任，对其他学科、专业的学习和科研都有着不可或缺的作用[1-2]。

近些年，学生的计算机水平有了很大的提高。虽然，新生中的计算机水平依然存在两极分化的现象[3]，但是基本不存在入学前几乎没怎么用过计算机的学生。目前国内高校计算机通识课程教学的主要问题表现在以下几个方面。

1）教学内容过时。

很多面临淘汰的计算机技术在授课内容中占了不小的比例，而一些计算机新技术、学生普遍感兴趣、发展潜力巨大的云计算、大数据、人工智能等内容却很少涉及。

2）教学内容不能反映学科需求。

部分高校计算机基础课教学不区分学科特点，力图面面俱到，结果粗而不精。学生本专业迫切需求的计算机专业技术、专业技能却得不到学习，因此学生学习热情也不高、对专业帮助不大。

3）教学模式“一刀切”。

因为地区间、学校间计算机教学水平差异较大，导致新生计算机应用能力差异较大。目前，大部分高校依然采取“一刀切”的统一教学模式，这样的教学方式必然导致一部分学生“吃不饱”，另一部分学生“吃不了”[4]，最终结果就是教师花费了大量的精力和时间在教学上，但是大部分学生却失去了学习的热情和兴趣。

4）考核方法单一。

传统的计算机通识课程考核方式一般都是统一组织、统一考试。大量存在平时课程学习过于放松、课堂教学效果不好、学生主要依靠考前突击复习来通过考试的现象，严重影响了教学质量。种种因素导致学生普遍为了考试而学习，没有真正做到将计算机知识与本专业实际应用相结合。

通过分析可以看出，当前计算机通识课程教学的主要矛盾为计算机技术在各学科、各专业上的应用深度、应用水平已经不能满足各学科、各专业的应用需求。针对矛盾，笔者提出基于“多维度协调教育理论”[5]的计算机通识课程体系，并实践于苏州大学的教学以验证其效果。

1 基于“多维度协同教育理论”的计算机通识课程体系构建

十年间，以计算思维为代表的计算机通识课程的教学新思想、教学新方法不断涌现。基于计算思维的方法主要侧重于解决学生使用计算机解决问题的能力培养，但对于不同学科、不同专业的计算机要求并没有做出个性化的区分。文献[5]提出了多维度协同教育理论框架，包括多维度协同教育原理、多维度协同教育空间理论、多维度协同教育的评价和多维度协同教学方法等内容，并将多维度协同教育理论应用于计算机科学与技术、软件工程、网络工程等计算机类专业的人才培养。目前，基于“多维度协同教育理论”的多学科跨专业的协同培养研究已成为当前高等教育研究的重要发展方向，也是全球共同发展的创新理念。

1.1 课程体系设计总体思路

计算机通识课程的授课对象主要是非计算机专业的学生。因此，计算机技术的教学应该在提升学生专业发展方面起助推作用，这样的教学内容才会得到学生欢迎。例如，医学专业的学生如果能够教会他们用统计软件；数学专业的学生传授他们如何写算法，如何用机器学习、人工智能算法解决数据问题等；化学专业的学生告诉他们如何用软件处理高分子合成；物理专业的学生通过学习计算机技术后，如何能够用所学知识去解决相关问题；机械专业的学生教会他们如何通过计算机控制设备等。

结合教指委2016年推出的新版《大学计算机基础课程教学基本要求》[6]和综合性大学的多学科特点，基于“多维度协同教育理论和方法”的人才培养理念，提出分类教学和分级教学相结合，围绕课程教学内容、教学方式、考核方法3个维度进行协同改革的课程体系，为各学科发展提供技术支持。总体方案如图1所示。

图1 总体方案图

1.2 “分类和分级”的协同教学内容设计

在充分调研各学科、各专业学生的入学计算机理论与实践能力以及各专业对计算机通识课程教学效果的要求之后，将苏州大学所有学科和专业划分为4类（见表1）。

针对不同学科学生对计算机通识课程的不同教学要求，梳理相关知识点，并结合工程认证中毕业要求和支撑课程的要求，设计出分级的教学内容，从而制定满足各专业要求的课程教学内容（见表2）。

表1 学科分类及相关情况

表2 计算机通识课程分类分级教学内容

1.3 教学方法设计

为了与时俱进并适应专业需求，计算机通识课程教学内容只能越来越多，但教学计划中分配给计算机通识课程的课时却很难增加。为了解决课时有限与教学内容不断增加的矛盾，必须探索改进教学方法。

以当前课程教学方式注重课堂教学、忽视课后自主学习的现状来说，可以采取“课前自学自评+课堂启发式教学+课后自测自评”的教学方式，并在学习中强调和贯彻“自学为主、教学为辅”的理念。

1）课前自学自评。

根据每次课教师布置的引导性问题，学生要在课前通过教材和教学平台（苏州大学计算机公共课教学网站）对相关知识点进行自主学习，并完成教学平台中的相关测试题，教师可以借助教学平台了解学生的课前学习及掌握情况，方便把握和调整课堂教学的侧重点。

2） 课堂启发式教学。

课堂教学主要采用启发式教学方法，针对每个教学环节的核心知识点，有意识地引导学生发现问题、思考解决方案，强化学生的自主学习能力，将课堂上的有限时间用于难度比较大、比较复杂的教学内容上，提高课堂效率。

3）课后自测自评。

通过课堂教学后，学生对知识有了更深入更完整的掌握。课后要求学生自学完成教学平台的内容和章节所有测评，这不但可以提高学生自学能力，还可以提高学生学习的主动性，有助于巩固所学知识及测评自己掌握情况，很好地实现了课堂教学与自学相结合。

1.4 多维度考核方法设计

目前，高校大量存在平时课程学习过于放松、课堂教学效果不好、学生主要依靠考前突击复习通过考试的现象，这严重影响了课程的学习效果。为解决学生应付考试的问题，必须探索改进当前考核方法。此外，考核方法的好坏直接影响教学内容和教学方式的执行效果，是把控整个教学环节的最后一环，也是极其重要的一环。

在考核方法中可以采用多维度协同的过程性与终结性相结合的考核方法，采取“自测考核+上机实验+上机考试+理论笔试”的方式，从多个维度把控学生学习的连续性和延续性，降低突击复习过关的可能性，从而保证课堂的教学效果。

1）自测考核。

自测考核包括课前自学成绩和课后自测成绩。每一章节教学的前后，学生需按规定时间在课前和课后学习完教学平台的内容，并完成自测题。此成绩作为平时成绩的一部分。

2）上机实验。

上机实验课需要独立完成并提交教师布置的实验作业，教师根据提交结果记录平时上机实验成绩。

3）上机考试。

在期中和期末会各安排1次上机考试，考查学生的上机实操能力。

4）理论笔试。

期末笔试主要用于考核学生对课程理论知识的掌握程度。

结合以上4部分成绩，最后综合给出学生的课程成绩。课程成绩的计算公式如下：课程成绩=自测考核成绩×10%+上机实验成绩×20%+上机考试成绩×20%+理论笔试成绩×50%。从以上多个维度来保证学生重视平时课程的理论和实践学习，使学生在学习过程中可以随时了解个人的知识掌握情况及在学生中所处的位置，从而提高学习兴趣、增强学习动力。

2 实施效果分析

基于多维度协同教育理论的计算机通识课程体系，已正式实施于2018级新生。2018—2019学年第一学期，主要实施的是计算机信息技术这门课，通过一学期的分类、分级教学实践，在教学效果上取得了明显的效果。

2.1 出勤率提高

在以前的教学过程中，考核方式采用一刀切的模式，很多学生不注重平时的学习和积累，突击复习迎考的学生比比皆是。采用新的教学方法和考核方法后，由于课前自测和课后自测必须在相应章节教学前后的规定时间内完成，且每人只有1次机会，每位学生必须注重平时上课的效果才能考出好成绩。另外，由于教学内容的分类分级的设计，使得教学内容和学生的能力更吻合，对其以后的专业学习帮助也更大，学生的学习积极性也随着提高，整体出勤率都有了很大的提高。

2.2 学生课程成绩提高

本次改革使得大部分专业的计算机信息技术课程学习难度加大了，特别是经济管理类和理工农医类，增加了云计算、人工智能、物联网、大数据技术以及计算思维和程序设计的内容，但从期末考试的卷面成绩来看，平均分有了约8%的提高。以教务处提供的数据显示，本次学习计算机信息技术课程的学生数近6 000人，全校所有学生的卷面分约为70.68，而去年同期的平均分为65.52，提高了7.87%。如果按学科分类来计算，得到的结论类似，艺术体育类、一般文科类、经济管理类和理工农医类的卷面分均有不同程度的提高。

2.3 学生学习兴趣提高

在教学过程中，教学部门建立了QQ群用于全校学生自愿加入，形成一个学生的讨论、答疑平台，学生加入的积极性很高（3 000人的群已满）。教学部门安排了每位教师的答疑时间，并鼓励学生群里发言、讨论、互相答疑，这大大地提高了学生的学习兴趣。从教师自身感受来看，“计算机信息技术”这门课，在以前的教学中，学生向教师提问题的寥寥无几，这和现在形成了鲜明的反差。同时，对于经济管理类和理工农医类的学生，由于教学内容涉及程序设计，和第二学期要学习的程序设计及应用课程无缝衔接，使得学生更加重视，担心学不好的话，影响后续课程的学习，因此在群里讨论和提问最多的就是程序设计的问题。此外，教师在答疑的过程中能更多地了解学生的掌握情况，从而可以调整授课的侧重点。

3 结 语

针对不同学科、不同专业对计算机通识课程的不同需求，探索了多维度协同教育理论与方法，提出了适合各学科特色的计算机通识课程体系结构。设计并采用“分类和分级”相结合的协同教学内容、“课前自学自评+课堂启发式教学+课后自测自评”的教学方法、“自测考核+上机实验+上机考试+理论笔试”的过程性考核方法等多维度的教学模式，有效提高了学生学习的兴趣，凸显了计算机通识课程与学科特点的结合，培养了学生利用计算机解决与本专业相关问题的能力，为各学科发展提供了技术支持。

在后续的工作中，笔者打算在学科分类的基础上，更细粒度地对课程体系进行研究，以专业为基础，使之更精准地适合各专业的需求，并研究开发出适合学生自学的MOOC资源和学生自学软件。