“计算思维+人工智能”赋能大学计算机课程教学改革与创新

关键词：计算思维；人工智能；大学计算机；教学改革；人才培养

0 引言

高校大学计算机基础教育承载着高等教育阶段的重要使命，即培养非计算机专业学生具备计算思维能力。计算思维作为一种与理论思维和实验思维并驾齐驱的思维模式，已成为“互联网+”、大数据和人工智能时代不可或缺的思维工具，也是大学生必须具备的重要素养[1]。2024年两会政府工作报告强调“人工智能+”理念，培育一批具备解决社会和自然问题能力的计算思维人才，促进高校高质量教育体系建设，推动高校计算机人才培养质量的全面提升。本文聚焦于应用型本科高校大学计算机基础课程在教学内容重塑、教学模式改革以及教学质量评价等方面的教学改革与创新探索，为提升计算机教学水平，培养一流的应用型人才提供新思路。

1 高校大学计算机基础教育中的问题与困境

非计算机专业的计算机课程长期以来一直是教学改革的关键领域和难点所在。当前，大学计算机课程的教学目标已经发生了深刻变革，它不再局限于教授学生如何操作计算机及其软件，也不再仅仅聚焦于程序设计基础技能的训练。高校计算机基础教学必须与时俱进，持续推动创新，以适应快速发展的信息时代[2-4]。但目前高校计算机基础教学仍面临以下一些问题和困境。

1.1 学生计算机水平参差不齐

由于本课程主要面向大学一年级学生，学生群体的计算机基础呈现出显著的差异性。不同省份、不同学校的学生在计算机掌握能力上存在明显的差距，这种差异化的起点使得学生在学习本课程时面临不同的挑战。在教学改革中，必须坚守“学生为中心”的教学理念，充分尊重学生的个性差异和认知特点。探索并实践混合式教学模式，充分激发学生的学习潜能，帮助学生根据自身的学习进度和能力水平进行自主学习，从而实现教学目标的统一与学生个体差异的尊重之间的良好平衡。

1.2 课程学分不断压缩

大学计算机基础课程的内容广泛而深入，涵盖了计算机多个专业领域的知识，然而教学课时却相对有限。在有限的时间内高效完成教学任务并达成教学目的，必须对教学内容进行精细的优化和筛选。突出计算思维的核心地位，注重将计算思维以潜移默化的方式融入教学中，使学生在学习过程中自然而然地理解和接受这一重要思维模式。在教学过程中，强化学生计算思维能力培养的同时，还要积极推进物联网、大数据、人工智能等新技术的普及和应用，让学生掌握最新的技术知识和技能。

1.3 课程教学团队不断萎缩

从教育资源配置的角度来看，高校可能更倾向于将资源投入一些看似更“热门”、更“前沿”的专业领域，大学计算机基础课程作为一门基础学科，往往得不到足够的重视和投入。高校应该加大对计算机基础课程的投入力度，吸引更多优秀的教师加入教学团队，加强课程的教学改革和创新，探索更适合学生需求和时代特点的教学方法和手段。同时，加强对学生计算机素养的培养和引导，提高学生对计算机基础课程的认识和重视程度。

2 重塑课程知识体系

2.1 知识体系设计

以“计算思维+人工智能”为核心，持续强化大学生“计算思维”能力培养，不断推进高校大学计算机课程教学内容、教学方法和教学模式的改革与创新，重塑课程知识体系，从问题抽象、自动化实现到问题抽象、智能化实现，知识体系如图1所示。课程分为理论环节与实践环节，精心划分为多个部分，涵盖符号化、计算化与自动化的基本原理，程序与递归的核心概念，机器执行程序的机制，以及复杂环境下程序的执行过程等，探讨计算机语言、算法思维、数据化思维与人工智能思维，使学生具备计算系统的基本理解能力、培养学生问题抽象、分析与求解能力，以及计算技术的交叉融合能力，为学生提供全面的知识架构。

2.2 分层式理论教学内容

在分层式教学中，根据学生的计算思维能力和基础知识掌握情况，将学生分为不同的层次。对于基础比较薄弱的学生，注重基础知识的讲解和计算思维的基本训练，帮助学生逐步建立计算思维的概念和方法；对于基础较好的学生，则注重深入探究计算思维的原理和应用，引导他们进行更高层次的思维活动。在教学内容上，结合具体的案例和实践项目，让学生在解决实际问题的过程中培养计算思维。以程序与算法教学为例，确定知识图谱的主要节点和它们之间存在一定的逻辑和层次关系，这些关系构建知识图谱的框架，如图2所示。图中代表知识（K） 、思维（T） 、问题（Q） 、示例（E） 及练习（P） 。主要的节点包括：算法及其描述（流程图）、算法复杂性、算法设计基础（迭代、递归、穷举等）、常用算法简单排序、顺序查找、二分查找、常见数值计算方法和简单字符串处理。

在程序与算法教学中融入不同层次思维能力的培养。例如，在介绍算法设计知识时，可以引导学生思考如何选择合适的算法策略来解决问题，为了检验学生对知识点的掌握情况，设计相应的问题，这些问题可以分选择题、填空题、简答题或编程题等，检验学生对不同层次知识的理解和应用能力。在每个知识点下，提供具体的示例帮助学生更好地理解知识点，并将其应用到实际问题中。例如，在介绍二分查找算法时，可以提供一个数组和一个目标值，展示如何使用二分查找算法找到目标值在数组中的位置。针对单个知识点或是综合多个知识点，安排适量的练习，通过完成这些练习，学生可以加深对知识点的理解和记忆，提高解决问题的能力。

2.3 分层式实践教学内容

在设置大学计算机实践内容时，根据学生的学习阶段和能力水平，将实践内容划分为三个层次：认知性实验、设计性实验和创新性实验[5]。这三个层次不仅有助于学生逐步深入理解计算机科学和技术的原理与应用，还能够激发他们的创新能力。

认知性实验是计算机实践内容的初级层次，帮助学生建立对计算机科学和技术的基本认知。内容可以包括：计算机系统、编程语言基础：如Python编程语言的入门学习，包括数据类型、数据结构、基本算法、控制结构等基本概念的掌握。通过认知性实验，学生可以初步了解计算机科学和技术的基本知识和操作，为后续的实验内容打下基础。

设计性实验是计算机实践内容的中级层次，主要目的是培养学生的设计能力和解决问题的能力。实验内容应注重算法设计、软件设计和系统设计的训练，引导学生运用所学知识解决实际问题。可以包括：算法设计与实现，如排序算法、搜索算法等的设计和实现。软件开发，如基于特定需求的简单软件的开发，包括需求分析、设计、编码、测试等过程。小型系统设计与搭建，如构建一个简单的网站或数据库系统。通过设计性实验，学生可以进一步加深对计算机科学和技术的理解，提高解决实际问题的能力，培养创新思维和团队协作能力。

创新性实验是计算机实践内容的高级层次，主要目的是激发学生的创新精神和探索能力。实验内容应注重前沿技术的探索和研究性项目的开展。可以包括：前沿技术探索，如人工智能、大数据、图像识别等前沿技术的研究和应用。研究性项目如基于实际问题的科研项目或创新项目的开展，包括文献综述、方案设计、实验实施、结果分析等环节。竞赛与实践活动，如参加计算机设计竞赛、创新创业大赛等活动，通过实践锻炼提升自己的综合素质和创新能力。通过创新性实验，学生可以深入了解计算机科学和技术的前沿动态，培养独立思考和解决问题的能力，为未来的科研和职业发展打下坚实的基础。

2.4 分层式能力培养

通过分层次教学内容，可以有效地培养不同层次的计算机应用能力，以满足学生的个性化需求和促进其全面发展，如图3所示。

具备对计算系统的基本理解能力，能够理解计算机、互联网以及物联网等系统运作的核心原理，形成对信息技术基础框架的清晰认知。

具备问题抽象、分析与求解能力，能够灵活地将复杂问题抽象化，进行深入分析，并通过编程实现问题的有效求解。同时，具备对解决方案进行评价、反馈和优化的能力，以不断提升问题解决的效果。

具备计算技术的交叉融合应用，能够熟练进行数据组织与管理、分析、可视化以及智能化应用等操作。此外，还具备与现代工具合作研究的能力，能够运用现代信息技术工具进行数据的分析评价，展现出强大的综合应用能力。

具备信息鉴别能力，能够明辨是非，承担社会责任，恪守信息伦理。在工程项目中，能够与他人进行良好的网络交流，展现持续学习的能力。同时，注重个人素养的培养，具备可持续发展能力，无论是在个人还是团队任务中，都能有效沟通，保持终身学习的态度。

3 教学模式改革

课程教学采用“MOOC+SPOC+翻转课堂”线上线下混合式教学模式。选择中国大学MOOC上的国家级精品课程为资源，进一步建设符合自己学校237acdb91cf6faaf2ba73503b4212c89f40774bcc83a49a2532527f10767f871特色的SPOC资源，SPOC包括课程介绍、课程大纲、课程考核标准、教学进度、教学课件、教学的重难点、线上章节测试、课后讨论题库等教学必备资源。增设人工智能的课程内容，录制人工智能相关应用案例教学视频。这些资源的提供，让学生能够随时随地开展自主学习，更好地掌握和深化对人工智能领域的学习。

翻转线下实体课堂的教学方式包括师讲生听、以练代讲、生讲生评、研讨辩论。以学生为中心，分析不同专业学生特点，在进行线上线下混合式教学设计前，需要充分了解学生学习能力、专业需求、学科交叉等方面，根据不同专业特点与线上线下的教学资源相结合，按照所选课题进行分组调研、分组讨论，研讨内容最终以课程论文的形式上交，由教师和同学共同给出评分。

加强实践教学，结合人工智能行业，进行校企产学研合作，邀请企业专家和工程师参与课程建设、课程目标的制定、先进的知识理念和实践环节的建设等。把企业的人工智能课程资源融入大学教学课堂，为学生提供更多的实践机会和资源，充分体现课程高阶性、实践性和开放性，提升学生综合能力。在掌握计算思维和人工智能思维的基本方法与工具的过程中，深化学生对专业知识的理解与运用，主动思考并借助人工智能技术，实现所学专业的创新升级，推动所学专业的创新与发展。

实现丰富多元化的过程性考核方式，包括课堂讨论、小组作业、大数据分析技术来考查学生的线上学习时长、线上测试成绩，学习论坛的活跃度，教师实时掌握和判断不同学生的学习能力、学习态度以及学习效果，不断调整教学进度，制订合理的辅导答疑方案。

4 教学质量评价及改革成效

为了持续提升教学质量与效果，引入教学评价机制，客观评估学生的学习成效以及教师的教学水平，并提供及时的反馈，灵活调整教学计划和内容，不断优化教学流程，从而确保教学工作的持续改进与发展。常熟理工学院于2021年11月，将本课程认定为校级一流课程。课程于2022年9月在爱课程平台实施，至2023年12月已有近4 500名学生选课。SPOC 个性化学习平台，满足了学生任务型自主学习模式的教学资源，课程得到学校和学生一致好评。学生们普遍对老师的专业素养和教学能力给予了高度评价，翻转课堂管理和课堂氛围营造表示了赞赏，学生们对教学改革也表示了认可和支持。教学改革使得课程内容更加贴近实际，教学方式更加灵活多样，能够更好地激发学生的学习兴趣和积极性。近三年，教学团队出版教材1本，主持和参与省级教改项目6项，发表省级教研论文9篇，指导学生参加学科竞赛获得国家级三等奖2项，省级获奖20余项。2023年获苏州市人工智能学会教学成果一等奖，2023年荣获第二届全国高校计算机课程思政教学案例设计大赛三等奖。

5 结束语

以计算思维能力培养为核心，循序渐进地引导学生从“计算思维”向“人工智能”思维深化。通过课程内容体系和教学方法的改革，将人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术融入对计算系统的理解。根据专业差异化需求，强调“多学科”与“计算思维”的紧密结合，实现目标导向的新时代“专业+计算”的赋能教育，推动学生的计算思维与各专业思维的交叉融合。这样的教学改革为学生今后设计、构造和应用各种计算系统解决学科问题奠定坚实的思维基础。同时，结合所在高校的特点，设计具有针对性的课程内容体系，以满足不同专业、不同层次学生的需求，实现计算机基础教学的个性化与差异化发展。