基于产出导向的情境教学方法研究探索

项凤涛 张万鹏

摘  要：课程的教育教学是青年学生成长成才的关键，也是高等教育的重要构成，对人才培养意义重大。文章由基于产出导向（Outcome-based education， OBE）教育理念出发，针对目前高等教育院校本科生教学模式的差异，结合人工智能专业课程建设实例，从课程目标要求、体系搭建、内容设计、课堂教学、实验考核等方面创设教学情境和教学方式改革探讨，全方位培养学生的创新意识、动手能力、主动学习能力、团队协作等，有效贯彻该类专业培养方案先进理念，对本科生知识、能力、素养进行综合训练，拓宽本科生的视野，让该类专业培养的本科生真正成为具备现代科学创新意识的高级人才。

关键词：产出导向;情境教学法;教学改革

中图分类号：G642         文献标志码：A         文章编号：2096-000X（2020）06-0074-03

Abstract： The education and teaching of the curriculum is the key to the growth of young students. It also is the important component of higher education. It is of great significance to the cultivation of talents. Based on the concept of outcome-based education （OBE）， this paper aims at the differences in the teaching mode of undergraduate students in higher education institutions， combined with the example of artificial intelligence professional curriculum construction， from the curriculum objectives， system construction， content design. In the classroom teaching， experimental assessment and other aspects to create a teaching situation and teaching methods reform， comprehensively cultivate students' sense of innovation， hands-on ability， active learning ability， teamwork， etc.， effectively implement the advanced concepts of such professional training programs， knowledge of undergraduate students， Comprehensive training in abilities and literacy， broaden the horizons of undergraduates， and enable undergraduates trained in this category to become high-level talents with modern scientific innovation consciousness.

Keywords： outcome-based education; situated teaching; teaching reform

一、概述

目前我國高等教育院校本科生教育模式存在差异，有的院校强调理论讲授，有的院校偏重实践动手能力培养，存在不同程度的轻实验考核或者实验题目、考核方式陈旧的问题，现实实验教学过程中实验教学内容更新慢、教学/学习效率低、教师资源浪费、实验教学感兴趣学生多、完成实验学生少、考核内容或方式依然存在“换汤不换药”现象、师资力量薄弱和学生主动性不足等一系列现实性问题。以上现状主要还是传统的教学以教师为中心，学生以被动接受为主过程产生的普遍问题，20世纪80年代提出的基于产出导向（Outcome-based Education， OBE）的教育理念，很快在工程教育认证中获得认可并获得广泛推广，该理念提出通过教育过程所取得的学习成果学习产出为目标，以该预期目标为中心来组织、实施和评价的教学模式。OBE以学生作为教学活动的中心而不是教师， 中心主体的变更使得学习产出的设计和教学实施更符合未来工作需要，随着这种需要的变化可以做到持续改进，这是以教师为中心的传统教学理念所不具备的。

情境教学法是指在教学实施过程中， 教师结合教学目标、授课内容和授课对象特点， 有目的地引入或创设与授课内容相近的场景， 生动具体地展示讲授内容， 引起学生积极参与授课活动， 进而引发学生态度体验，更好的理解教学内容， 提高学习兴趣， 并激发学生的主观能动性， 寓授课内容于具体形象的情境之中。核心在于激发学生的情感， 创设情境通过各种感官，包括视觉、听觉及触觉，产生与特定的知识结合的生动情景， 达到激发学生学习兴趣、扩大思维和巩固记忆的目的， 更加合理地提升教学效果。

本文从人工智能专业特点出发，对标学生未来工作或者继续深造需求，从课程目标要求、体系搭建、内容设计、课堂教学、实验考核等方面创设教学情境和教学方式改革探讨，体现“以学习者为中心”的现代教育发展观，营造有利于学生体验式学习、探究式学习氛围，加深对现有知识的理解和应用、扩大知识面、建立合理的知识结构，为该类专业本科生以后无论工作还是继续深造打下良好基础。强化该类专业本科生多学科知识的融合和对学生实践能力的培养，切实向创新型、复合型人才培养的目标迈进，从多方面培养该类专业本科生的创新能力、科研能力、实践能力和团结协作精神。

二、现状分析

课程的教育教学是青年学生成长成才的关键，也是高等教育的重要构成，对人才培养意义重大。随着教育技术和观念发展，本科教育教学改革工作也在同步展开，2018年新时代全国高等学校本科教育工作会议在四川成都召开，同年10月出台了教育部《关于加快建设高水平本科教育、全面提高人才培养能力的意见》。近年来随着人工智能的发展，国家出台了《新一代人工智能发展规划》，为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势指明方向，人工智能类本科专业备受关注。经过几年的发展，与国外高水平大学相比，目前我国的人工智能类专业已逐步开设，办学主体存在一定的局限性，学科融合不够，特别是理论教学和实验教学体系不完整，学生在动手能力、创新能力、应用能力方面缺乏系统学习与训练，产学研结合模式尚未全面开展，这些状况直接导致我国人工智能类专业的应用和学术素养落后于西方发达国家同类学生。

美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）一直是全世界公认为计算机科学和机器人教育各个方面的领导者。自人工智能（Artificial Intelligence）领域创建以来，卡内基梅隆大学一直在全球引领AI的研究、教育和创新。在2018年秋季，其计算机学院将开设全美第一个人工智能本科专业。根据校方官网信息，人工智能本科项目将为学生提供将大量数据转换为可执行决策所需的深入知识。该项目及其课程侧重于如何利用复杂的投入（如视觉，语言和庞大的数据库）来制定决策或增强人力资源。课程包括计算机科学，数学，统计学，计算机建模，机器学习和符号计算等课程。由于CMU致力于人工智能以提供社会服务，您还可以参加伦理和社会责任课程，并可选择参与独立研究项目，从而改善世界，从而改善医疗，交通和教育等领域。人工智能本科项目的教授来自学校计算机科学系、人机交互研究所、软件研究所、语言技术研究所、机器学习部和机器人研究所等不同学科和领域。获得人工智能本科学位的学生将具备计算机科学的精湛技能、机器学习和自动推理方面的专业知识，从而构建人工智能的未来。此外麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、爱丁堡大学、加州伯克利大学、斯坦福大学等多所西方发达国家知名大学也都设有人工智能实验室培养该领域的高精尖人才。比如提起斯坦福大学，就不得不介绍下它与硅谷的联系，据其学校公共关系部门统计，至少有5000家公司，追根溯源，其创业者是斯坦福培养的本科毕业生，其中包括惠普、雅虎、思科、太阳、eBay、Netflix、Intuit、LinkedIn等。

加快发展人工智能相关专业教育已成为众多高校的共同愿望。从阿尔法狗战胜人类围棋冠军到深度学习的广泛深入应用，再次使人工智能技术爆发，在新时期人工智能专业的内涵与外延在不断更新，我国开设的人工智能类专业大多在原来学校优势学科的基础上改建，原学科专业特色明显，在培养方案、课程建设标准、学科建设、教育教学方面与西方发达国家的高水平大学仍有差距。在教学实践方面，教学形式和内容陈旧，相当比例的学生往往被动参与、消极应付，存在普遍的抄袭现象，制约了该类专业本科人才创新创业能力的培养、实践效果和长远发展。尤其提升本科生实验动手能力和解决实际问题的研究方面，国内的研究集中在两点，一是研究相应的配套政策，二是研究如何设置合理的本科生实验项目。这些研究比较孤立和片面。提升本科实验动手能力，是一个系统工程。因此，本文更多關注的是，如何在本科人才实验能力培养的各个环节中，从核心理念、教学方式、整体设计、教学内容等方面强化动手能力和学习能力培养。

三、基于产出导向的情境教学方法改革探索实践

如何在具体的教育教学实践过程中，借鉴国内外高水平的教育教学理念，通过有效的教学组织、改进教学方式和更新教学内容，创设完整有效的教学情景，有效贯彻人工智能相关专业培养方案先进理念，对本科生知识、能力、素养进行综合训练，拓宽本科生的视野，让该专业培养的本科生真正成为具备现代科学创新意识的高级人才。

（一）研究思路

首先充分调研主要人工智能技术先进国家的不同高水平大学在人工智能专业本科生能力培养的政策、举措和成效，通过调研总结出我校人工智能专业本科生能力培养存在的差距，对这些差距分类归纳;然后从教学前端进行分析，包括课程内容、实验教学方式与学习环境、学生类型和可用的教学资源进行分析，为教学设计提供依据;从教学设计的观点出发，考察如何把最新的技术发展脉络在培养过程中嵌入，如何通过翻转课堂来推动学生研究能力和实践能力的发展，以及减少教学资源的浪费;最后从行为研究的观点出发，考察学生和教师的学习行为、动机、期望、体验和成果，探索如何更好地在人工智能专业本科生实践教学过程中提升学生实验动手和主动学习能力。

（二）基于产出导向设计教学情境

课堂建设上，注重启发式讲授，注重与学员的互动交流，丰富课堂授课形式引入翻转课堂等教学手段，探索与线上MOOC课程结合的授课方式，实施体验式的核心教学理念，引导学生主动进行学习探索、动手实践等。围绕该核心理念进行教学整体设计、问题驱动式教学设计、更新教学内容，最新研究进展进课堂，为学生提供完整、严格和有压力的学习和实践训练。研究如何让部分高年级优秀本科生提前参与科研项目，进一步提高解决实际问题能力。以智能机器人系统课程为例。

1. 提出课程目标和体系搭建

首先，合理明确的构建课程目标。比如以机器人在大厅里漫游为目标，可以以问题的形式提出：为什么没有机器人走廊里跑来跑去，迎接游客，进行参观，并为人工智能实验室举办聚会？进而提出建立一个智能机器人系统需要观察、推理和行动的机器人。接下来启发学生对课程目标进行分解，搭建课程体系，使学生带着问题进行接下来的学习。比如：机器人如何从原始和嘈杂的传感器输入中了解世界？它如何可靠地控制自己的行为并从失败中恢复？它什么时候需要对所处环境进行推理？什么时候它做出反应才合适呢？它如何平衡短期问题和长期目标？在一个其他人（人类和机器人）存在的环境里，它如何运作？我们如何设计一个机器人来实现上述所有这些功能？

2. 教学情境设计和教学

教学情境的设计以想定情境、提出问题、计划实施、达成目标为主要构成。想定情境要“实”，即想定的情境要符合实际，切实是工作学习和生活中可能会遇到的情境;提出的问题要新颖，与科技最严动态保持一致，问题还应具备一定的理论深度;计划实施方面考虑要严谨，方式方法灵活;达成目标上体现实现的功能和效率等多个方面，多个评价指标。继续以智能机器人系统课程为例，比如设定机器人在某个开放区域漫游，然后把实现漫游分为三个层次，首先是低级控制，如运动、视觉、反馈等;然后是高层推理，软件架构、导航/映射等;最后是项目阶段。整个授课过程分为讲座和机器人编程实验和作业演示，根据学生的兴趣点合理分组，注重小组合作，教师在授课过程中主要是一个引导员的角色，起到答疑解惑的作用，鼓励学生运用所学知识对遇到的案例进行分析讨论。这样的情境教学方法充分调动学生主观能动性，巩固所学知识，锻炼了动手能力，提升了团队协作意识，符合素质教育的要求。

3. 实验考核及反馈

目前高校课程的考核评价方式大多采用考试成绩+平时成绩或者课程大作业的方式，可以开展课程考核方式改革，聚焦成绩形成方法改革，丰富实验素材，实现学生按兴趣选做及分组协作，实行团队成績-个人成绩结合、实验素材难度系数-个人完成状况结合的实验考核成绩评定手段。在反馈环节，结合学生在课程学习过程中遇到新知识、新问题，共同探讨，及时更新教学内容，形成良好的互动式教学体验。

四、结束语

本文结合目前国内高校人工智能专业课程体系教学现状和特点，提出基于产出导向的情景教学方法探索模式。该模式以学生学习结果和教育产出的双产出导向为中心组织、实施和评价的教育方式，针对内外部需求和培养目标持续改进教学方式方法，通过分析需求导向和目标导向，把师资队伍等教学资源高效的传递给学生，按照学习结果导向、能力导向和毕业要求统筹建设课程体系，在创设好的教学情境下，改善学习氛围，激发学生学习动力，获得了较好教学效果。

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