1+X证书制度下职业院校Java方向课程教学改革

张志丽，古晓明

（山西经济管理干部学院电子信息工程系，山西太原 030024）

0 引言

2019 年，教育部启动了“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点工作，简称1+X 证书制度，这是对《国家职业教育改革实施方案》（简称“职教20 条”）的重要改革部署，也是重大创新。2021 年，全国有92 所院校成为了大数据应用开发（Java）技能等级证书的试点院校。该证书考试分为初级、中级、高级，技能点主要集中于Java 语言，但目前职业院校对Java方向课程设置及教学内容并不完善［1］。

以山西经济管理干部学院为例，在Java 方向课程教学中存在以下问题：

（1）课程知识点的广度和深度不够。Java 方向课程包括Java 程序设计和Java Web 程序设计两门，涵盖了Java SE和Java EE，但内容不完整。如缺少Java 高级机制以及学生就业需要的企业级开发框架相关内容，另外知识点深度无法满足就业以及1+X 考证的要求。

（2）教学手段单一，拓展应用不够。教学手段采用传统课堂教学方式，即教师讲解课件并演示教材代码，学生按照教材代码编写并运行程序，期间教师辅导学生调试程序。课堂教学内容固定单一，学生缺乏积极性，学到的大多是固定的程序编写规则，缺乏拓展项目，学生难以建立编程思维。

（3）项目化教学与知识体系不能兼顾。目前山西经济管理干部学院Java 方向课程采用理实一体化模式下的项目化教学，存在对理论知识重视不够的问题。目前学生基础比较薄弱，教师教学偏重实操，实操主要依赖教师对操作步骤的讲解，学生只是跟着教师进行操作，缺乏举一反三，更难做到对知识的迁移。主要原因是在实操之前，学生缺乏对理论知识的了解学生只是不断重复操作步骤，实操过程显得枯燥僵化，后续课程的学习困难就更大。另一方面，自开展项目化教学改革以来，使用了非常多的项目化教程，有的以知识单元为单位设置项目，有的对整本教材设置一个综合项目。教学中，教师过多地注重完成项目任务，而未对任务中对应的知识点进行完整教授，任务中未涉及的知识点更是很少讲解，因此知识体系有所缺失，然而，缺失的知识很多是就业或考证需要的。所以，目前的教学是理论不能支撑实操，而且项目化内容与知识体系二者不可兼得。

本文基于以上情况，探索面对1+X 证书所需的技能要求，改革职业院校Java 方向课程的教学内容和教学手段，以期提升学生的技能水平。

1 相关研究

Java 课程是职业院校计算机类专业的专业核心课，各大院校教师在实践中提出了很多教革方案。如孙炯宁［2］对高职软件技术专业Java 课程进行项目化教学改革，将课程内容内化到项目实施过程中，企业导师协助完成课程项目实训；曾昭江等［3］提出分层教学模式，针对学生情况建立分类模型，以校企联合工作室为载体进行分层次教学，在理实一体化课程中重视课前理论知识讲解，提升学生的知识迁移能力；张蕾等［4］在OBE 理念指导下，根据毕业设计要求反向设计教学目标，以案例为驱动调整教学内容，实施翻转课堂教学；李运发［5］提出以应用需求为导向的程序设计课程教改方案，构建以培养学生发现问题、解决问题能力为主的评测模式；徐霞［6］探讨在1+X 证书政策下Java 程序设计课程的课证融通模式，确立了三级能力要求，使得教学从“以教师为中心”变为“以学生为中心”的自主学习活动。

从上述研究可知，程序设计类课程教学改革已经取得了一定效果。文献［2］、［3］都是企业直接参与教学，项目化很彻底，但依赖于学校与企业的深度合作，如果校企合作终止则会使项目化教学受损；文献［4］、［5］是在一定导向性下对程序设计类课程进行教学改革，提高了学生解决问题的能力；文献［6］实践了课证融通，但在教学模式上并没有提出建设性、可操作的方案。

以上工作对促进程序设计类课程教学实施、提高教学效率和效果等方面都起到了非常重要的作用。随着1+X政策的推进和软件开发行业的不断发展，现有教学模式还需不断进行探索与改革。本文在文献［4］、［5］的基础上，基于OBE 教学理念，以1+X 证书技能要求为目标，改革现有Java 课程项目化教学内容和教学手段，以期令学生达到考证所需的能力要求，同时提高Java 编程能力。

2 基于OBE的Java方向课程架构设计

OBE 教学理念是首先在美国提出的一种成果导向教育，我国很多工程教育改革中采用了该理念［7-8］。该理念强调学习成果是衡量教学设计和教学实施效果的依据，实施过程中的重要原则是清晰聚焦教学目标，考虑学生的个体差异，适当设置挑战性的学习目标。该理念倡导由教学目标反向设计教学活动，且能力结构与课程体系结构有清晰的映射关系。

考虑在1+X 考证环境下Java 课程教学中存在的问题，本文提出基于OBE 的Java 方向课程架构，如图1 所示。具体是在1+X 考证技能要求导向下改进教学内容，在原来项目化教学基础上，为不同级别知识块设置分级项目，同时辅以在线课程和随堂录屏，教学评价综合线上与线下任务完成得分和学生对教学过程的认可度。该课程架构以“分级项目”教学为核心，后文将基于OBE 的Java 方向课程架构称为“分级项目”教学方案。

在以上教学方案设计中，整个过程以大数据应用开发（Java）技能等级考试的中级和高级技能及能力要求为导向。在教学内容上，增设部分课程，在知识点的广度和深度上对接考证要求；在教学模式上，将线上线下相结合，在线课程提供课前导学和课后拓展，以方便具有不同学习习惯和能力的学生课前预习与课后完成拓展任务，培养学生的自主学习能力，随堂录屏可方便课堂接收能力较差的学生在课后还原课堂查缺补漏。分级项目教学是方案的核心阶段，项目化过程分为4 个级别，在每一级项目实施过程中采用三步法，让学生在掌握知识点的同时，具备对知识点的迁移能力。项目级别由小到大，有助于学生将知识点串联起来，形成体系。教学评价综合了线上导学、线上拓展任务与线下随堂分级项目任务完成情况，以及学生对教学过程的认可度。

Fig.1 Java-oriented courses architecture based on OBE图1 基于OBE的Java方向课程架构

3 基于OBE的“分级项目”教学方案实施

本文提出的基于OBE 的“分级项目”教学方案，具体实施分为以下4步：

3.1 课程设置

由于1+X 考证要求的Java 知识点数量较多，单纯增加课时难以完成，因此将Java 程序设计课程分为基础和高级两门课程。考证的高级部分涉及JavaEE 框架，而原来的Java Web 程序设计课程中并未覆盖该内容，因此增设JavaEE 框架课程。Java 方向课程设置如图2 所示，其中Java程序设计和Java 高级程序设计对接大数据应用开发（Java）中级考证内容，Java Web 程序设计和JavaEE 框架对接高级考证内容。

Fig.2 Curriculum setting of Java-oriented courses图2 Java方向课程设置

3.2 知识点对接

参照1+X 考证技能点要求［1］，对4 门课程的知识点重新进行划分，具体如图3所示。

Java 程序设计课程增加了数据结构排序算法、内部类、匿名类、异常操作等内容，删减了GUI 库Swing 和AWT部分；Java 高级程序设计课程主要学习Java 的高级编程机制；Java Web 程序设计课程内容变化不大；Java EE 框架课程增加了SSM 框架知识。前两门课程完全对接中级证书考试，后两门课程则对接高级证书考试要求的Java EE 企业级应用相关内容。2021 年1+X 大数据应用开发（Java）培训的评价组织企业已出版了考证对应教材［9-12］，因此本教学改革方案中暂时采用该企业编写的教材。

3.3 辅助教学手段

本文提出的教学方案中涉及两种辅助教学手段：随堂录屏和在线课程。

（1）随堂录屏。随堂录屏是教师将课堂讲解及实操演示过程全部录屏，课后分享给学生。对于课堂上完全听懂的学生，可在课后进行巩固；对于课堂上不能完全接收的学生，可在课后进行查缺补漏，从而给具有不同接收能力的学生按照自己方式学习提供了机会。

（2）在线课程。在线课程主要用来培养学生的自主学习能力。张俊超等［13］在研究不同类型大学生自主学习能力差异时发现，可将学生分为高度协调型、环境依存型、独立发展型和消极发展型，并可通过培养学生的自主学习意识，为其提供足够的自主学习空间来提高其自主学习能力。据此，本文认为在线课程具备灵活的上课时间和上课地点，还可提供不同学习难度的知识点和项目任务，非常有助于学生自主学习能力的形成。

Fig.3 Distribution of knowledge points of Java-oriented courses图3 Java方向课程知识点分布

山西经济管理干部学院对接考证知识点，目前录制了Java 程序设计［14］和Java Web 程序设计［15］两门在线课程。将各个知识点划分为10～20min 的内容，录制理论讲解视频、案例分析和实操视频、拓展应用视频及综合案例视频，其中理论讲解、案例分析和实操为课堂同步内容，而拓展应用和综合案例则是具有一定挑战性的内容，供学生们在课前自学或课余拓展学习使用。这些资源能促进部分学生养成自主学习的习惯，也能通过这些学生带动班级整体学习氛围的提升，从而为线下课堂提供了很好的辅助作用。

3.4 “分级项目”教学

文献［4］、［5］中提出的以成果和应用需求为导向的教学方案，提高了学生解决问题的能力，但是缺少对学生学情的分析。本文认为，目前职业院校学生的理解和分析能力与本科生尚存在差距，在学习完课本知识后，给学生一个综合的需求明确的项目，并不能让其主动进行学习，因为学生无法将所学知识迁移到项目中。这也即是前文提到的项目化教学中存在的问题，一方面是由于学生理解分析能力较差，一方面是由于项目化教学中知识体系的缺失和实操中理论支撑的缺失。

针对此情况，本文提出“分级项目”教学，即将项目化过程由小到大分为4 个级别，如图4 所示，分别是知识点级别、知识单元级别、课程级别和方向课程级别。这是让学生在项目化教学中逐渐建立知识体系的过程，也是对知识综合应用能力要求逐级提升的过程。

左跟梅等［16］对国外自主学习的研究中发现，自主学习能力的获得需要经历一系列学习阶段，首先是观察阶段，其次是模仿阶段，再次是自我控制阶段，该阶段是发生知识迁移的阶段，最后是自主阶段。据此，本文将每一级项目化具体操作分为三步，如图5所示。

Fig.4 Graded projects图4 分级项目

第一步：学生在教师的讲解引导下，按照教师的演示代码完成案例，相当于观察和模仿阶段。

第二步：教师布置项目任务并分析其解决思路，给出代码框架，学生补充完整代码，相当于自我控制阶段。

第三步：教师布置类似的项目任务，让学生独立分析并完成编码，相当于自主阶段。

这三步是从模仿到思考加模仿，再到独立思考的过程，也是让学生逐步上手编写代码的过程。在具体实施中，知识点级别的一级项目对应于教学计划中的小节，知识单元级别的二级项目则对应于章，都按照图5 的三步法进行操作。

课程级别的三级项目就是期末考试，教师在考前给学生分析并演示一个应用场景案例，课后再留给学生另一个应用场景并给出代码框架，让学生自行完成其余代码。考试时给出一个较难一点的类似应用场景，让学生独立思考并完成。对于方向课程级别的四级项目，则在JavaEE 框架课程中预留实训课时，教师带领学生完成一个课内综合实训，再布置一个综合实训任务，教师提出具体需求并划分功能模块，要求学生分组、分模块完成任务。最后在毕业设计阶段，由学生独立设计并完成一个简单的JavaEE项目。

Fig.5 Specific operation steps of graded project图5 分级项目具体操作步骤

4 教学评价及实施效果分析

以上基于OBE 的“分级项目”教学改革方案，在山西经济管理干部学院2020 级软件技术和大数据技术两个专业的Java 方向课程中进行实施，主要针对中级证书对应的Java 程序设计和Java 高级程序设计两门课进行，实施到上述改革方案的三级项目。对2020 级软件技术专业的130名学生实施了基于OBE 的“分级项目”教学，而对2020 级大数据技术专业的116 名学生仍然采用原有的项目化教学方式。

教学评价一方面是学生对技能点的掌握效果，另一方面是学生对教学方案的认可度。收集了大数据专业学生的课堂提交作业人数、16 个知识点得分及期末考试实操得分，同时收集了软件技术专业学生的二级项目第三步作业提交人数、任务得分以及三级项目得分，如表1 所示，这些指标用于比较两种教学方案下学生对技能点的掌握效果。在学生对教学方案的认可度方面，只针对OBE“分级项目”教学班级的学生，以调查问卷形式收集；在学生对辅助教学手段的认可度方面，考虑了学生对随堂录屏、线上学习平台教学视频以及线上拓展任务的接受程度；在分级项目教学认可度方面，考虑了学生对一级项目、二级项目、三级项目的接受程度，如表2 所示，具体接受程度分为非常有用、有用、一般、没用4种结果。

Table 1 Teaching effect evaluation indexes表1 教学效果评价指标

参与教学试验的246 名学生技能点得分情况如表3 所示，据此得到如图6 所示的得分对比图，可看到采用基于OBE 的“分级项目”教学后，16 个知识单元得分均比采用原有项目化教学时明显提高，而且“分级项目”教学中的二级项目参照1+X 大数据应用开发（Java）培训评价组织企业设置的难度，比原有项目化教学知识单元案例的难度更大。同样的，基于OBE 的“分级项目”教学三级项目考核的平均得分高于原有的项目化教学。

Table 2 Teaching recognition evaluation indexes表2 教学认可度评价指标

统计表3 中参与教学试验学生的提交作业人数情况，得到如图7 所示的人数占比对比图，可看出采用基于OBE的“分级项目”教学后，学生提交作业的人数占比与原有项目化教学基本持平，而在项目难度加大的情况下，仍然有同等程度的提交作业比例，说明采用“分级项目”教学后，学生们的学习积极性并没有被项目难度所影响，反而对知识点的掌握更加深入。山西经济管理干部学院在2021 年的大数据应用开发（Java）技能等级中级证书考试中，通过率为100%，获得了企业颁发的考证优胜学校和优秀组织单位称号。

在教学试验中，基于OBE 的“分级项目”教学班级的130 名学生参与了对“分级项目”教学和辅助教学手段认可度的问卷调查，共发出130 份调查问卷，收回118 份有效问卷。由于问卷中的信息为定性评价，而且包含了多种影响因素，需要综合这些因素对学生态度作出一个综合评价。模糊集理论可将模糊、难以量化的问题转化成定量问题，其作为一种模糊数学评价方法被应用于各个领域，并取得了很好的效果。如李春华等［17］将模糊集理论用于分析高校一流本科建设中的专业课程教学评估；周菲等［18］、胡蜜等［19］根据模糊集理论构建评价模型，分别评价了高等院校数学课程教学质量和安徽省7 所本科院校体育表演专业的教学质量；武丽娟［20］使用该理论评价了计算机课程实验教学质量。因此，本文对收回的问卷应用模糊集理论进行量化评估，评估过程如下：

Table 3 Student skill points score and the proportion of homework submitted表3 学生技能点得分与提交作业占比情况

Fig.6 Comparison of knowledge points score of two kinds of teaching scheme图6 两种教学方案下知识点得分对比

（1）确定评价指标“辅助教学认可度”基本因子。

评价指标“分级项目教学认可度”基本因子。

（2）确定基本因子的评判等级为：

Fig.7 Comparison of homework submission proportion of two kinds of teaching scheme图7 两种教学方案下提交作业人数占比对比

（3）从118 份有效问卷中提取各基本因子的评判等级，并统计每个基本因子在各等级上的得分比例，得到每个基本因子在各等级上的隶属值，分别构成模糊关系F×E和G×E上的二维隶属评价矩阵R1和R2。R1矩阵的值为：

R1评价矩阵的每行值代表学生对“辅助教学认可度”各个基本因子的评判结果，如矩阵第一行第二个值表示有21%的学生认为随堂录屏“有用”，矩阵第二行第一个值表示有18%的学生认为线上视频“非常有用”，R2与R1有类似含义。

（4）指定“辅助教学认可度”各基本因子重要度构成的权向量。

即随堂录屏权值为0.5，在线视频权值为0.3，线上拓展权值为0.2。

指定“分级项目教学认可度”各基本因子重要度构成的权向量为：

即一级项目权值为0.3，二级项目权值为0.4，三级项目权值为0.3。

（5）将权向量W与对应评价矩阵R进行最大—最小合成运算，得到对应评估结果向量。

在得到的评估结果向量D1中，0.5 最大，是“非常有用”评判等级的隶属值，因此本文得到“辅助教学认可度”的评估结论为“非常有用”。在评估结果向量D2中，0.4 最大，是“非常有用”评判等级的隶属值，因此得到“分级项目教学认可度”的评估结论为“非常有用”。

根据上述教学实施比较及调查评估结果，说明采用基于OBE 的“分级项目”教学，学生对知识点的掌握更加深入，并提升了举一反三的综合运用能力，“分级项目”教学、随堂录屏和在线学习资源都获得了学生的较高评价。在每级项目第二步，学生根据教师分析填写代码框架的过程极大地启发了学生编程设计的思路，在第三步独立分析编码过程中，具有不同逻辑思维能力的学生之间表现出一定的区分度，因而很大程度上开发了学生学习编程的潜能。部分学生通过线上学习资源拓展了视野，在兴趣的驱动下，逐步形成自主学习的习惯，班级内参与学习的人数大大增加，原来学习动力不足的部分学生，也通过随堂录屏跟上了课程学习进度。

5 结语

本文在前人研究实践的基础上，提出针对1+X 证书制度的职业院校Java 方向课程架构。该架构基于OBE 理念进行顶层设计，以大数据应用开发（Java）技能等级考试要求为导向，一方面补充了原有课程中知识点广度和深度上的不足，另一方面使用随堂录屏和线上课程作为教学辅助手段。最后在课堂教学中实施“分级项目”教学，设置四级项目三步走，这种逐步深入的方式也是教师手把手带学生编写代码的过程，学生通过模仿与独立思考的过程逐步学会编程。最后针对2020 级软件技术和大数据技术两个专业的246 名学生，分别采用本课程架构教学和原有项目化教学两种方式，并对教学效果进行比较。结果表明，采用基于OBE 的“分级项目”教学方式不仅提升了学生的技能水平，考证通过率达到100%，而且极大地启发了学生的编程设计思路，激发了学生的编程潜能，让其更好地养成自主学习的习惯。