基于成果导向教育的人工智能专业教学模式

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　　摘 要：工程教育认证给当前高等教育带来了新的机遇和挑战。在分析传统高等教育教学模式不足的基础上，针对人工智能专业人才培养需求，构建基于成果导向的人才能力结构。根据成果导向的教育理念，基于能力结构反向设计并融合人工智能课程体系，提出基于成果导向教育（OBE）的教学模式，强调以学生为中心，提倡学生主动学习、弹性学习、合作学习和深层学习，在时间和空间上扩展教学内容和教学方式，同时改进现有学生学习成效评价，利用个性化自我提升式的评价方式，最终使每个学生逐级获得学习成果。
　　关键词：OBE;教学模式;成果导向;人工智能;工程教育专业认证
　　DOI：10. 11907/rjdk. 201722                                                                                                        开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
　　中图分类号：G434    文献标识码：A                                文章编号：1672-7800（2020）011-0245-04
　　Exploration of Teaching Mode of Artificial Intelligence Specialty Based on OBE
　　ZONG Xin-lu， XU Hui
　　（School of Computer Science and Technology， Hubei University of Technology， Wuhan 430068， China）
　　Abstract： Engineering education certification has brought new opportunities and challenges to the current higher education. Based on the analysis of the shortcomings of the traditional higher education teaching mode， this paper presents the talent capability structure based on the outcomes orientation. Curriculum system of artificial intelligence based on the ability structure is designed and integrated. According to the outcome-oriented education（OBE） concept， the OBE-based teaching mode is proposed. The teaching mode emphasizes student-centered teaching process and advocates students' active learning， flexible learning， cooperative learning and deep learning. So that the teaching content and methods are extended in time and space， and the existing  learning effect evaluation is improved. The OBE-based teaching mode can make each student to obtain learning achievements step by step.
　　Key Words： OBE; teaching mode; outcomes orientation; artificial intelligence; accreditation in higher engineering education
　　0 引言
　　成果导向教育（Outcomes-based Education，OBE）[1-2]是以学习产出或能力培养为导向的现代教育理念，强调以学生产出为驱动的教育过程。1981年，OBE由Spady等一經提出，立即受到了广泛关注，经过多年发展完善，形成了比较完整的理论体系，成为众多国家教育改革主流理念。 　　OBE教育理念核心是以学生获得的预期学习成果为导向，反向设计培养方案和课程内容，在教育过程中以学生为中心，量化教育评价方式，根据学生成果达成度持续改进教学质量、修正培养目标[3]。随着我国工程教育专业认证[4-5]的开展，众多高校推出改革举措。基于OBE教育理念引导和促进我国工程教育改革和专业建设、提高人才培养质量，具有重大的现实意义[6-7]。
　　为应对新一轮科技革命与产业变革，2017年2月教育部推进新工科建设，先后提出“复旦共识”、“天大行动”和北京指南，并发布了一系列新工科指南与通知，旨在聚焦国家新需求、探索工程教育新发展。新工科主要针对新兴产业，如人工智能、机器人、智能制造等，也包括传统工科专业升级改造。对于高等学校来说，新工科建设是利用新理念、新模式实现更高水平的教育质量[8-9]。
　　人工智能是当前信息领域热点，人工智能人才需求也不断增加，然而在当前新工科建设背景下，人工智能专业人才培养仍处于初始阶段，特别是面向OBE理念的人工智能专业人才培养模式研究是高等教育工作者需思考和探索的问题[10-12]。
　　本文针对传统高等教育在教学模式上的不足，面向人工智能专业人才培养需求，提出基于成果导向的人工智能专业教学模式，以学生最终应具备的能力为导向，综合社会需求、学校定位和学生个人发展要求提出三级人才培养能力结构，根据成果导向的教育理念反向设计人工智能课程体系，构建面向能力结构的课程深度融合体系。同时提出基于OBE的教学模式，强调以学生为中心，提倡学生主动学习、弹性学习、合作学习和深层学习，在时间和空间上扩展教学内容和教学方式，并改进现有学生学习成效评价方式，利用个性化自我提升式评价方式，使每个学生逐级达到成果目标。
　　1 成果导向教育理念架构
　　1.1 成果导向教育特点
　　在OBE理念中，教学设计与教学实施目标是学生通过教育过程最后取得学习成果，学生通过某一阶段学习后可达到最大能力。OBE教育强調的主要问题[13-15]包括以下几个方面：
　　（1）学习成果确定，即培养目标定位问题。要清楚期望学生取得的学习成果是什么，这些学习成果应能清楚表述或测评。
　　（2）教育需求分析。学习成果的确定需充分考虑专业人才接收者或关注群体要求与期望，包括政府、行业和用人单位，同时也包括学校、学生和家长等。
　　（3）教学实施。根据学习成果构建课程体系，采用成果导向的教育方式，使学生完成课程体系学习后可具备预期的学习成果。
　　（4）教学评价。基于OBE的教学评价不是体现在教学内容上，而是关注学生是否达到预期学习成果。
　　1.2 传统教育的不足
　　相较于OBE，传统教育过程关注教学内容输入，以教师教学进程为驱动力，缺乏个性化教学与评价，主要存在以下不足[16-17]：
　　（1）知识结构孤立。传统教育以学科为导向，强调课程体系，每门课程相对独立，课程之间的联系被忽略，学生在课程学习后往往只掌握了课程单元知识，而无法对多门课程知识融会贯通，形成知识体系。
　　（2）强调教学进程、忽视教学成果。传统教育课程教学活动按照统一、既定的进程严格进行，在教学时间、内容、方式上以大部分学生可完成的程序为假设前提，这种统一的、同速的教学方式和要求限制了学生最终达到目标的可能，忽视了学生个体间差异性。
　　（3）已教为主的教学模式。传统教育以教师为中心，教授内容和方式固定，教师将课程知识灌输给学生，在学习过程中学生处于被动角色，忽视了独立思考在学习中的重要性，而只有独立思考，才能主动学习，由知识表象深入本质，融会贯通，因此独立思考能力是工程教育的关键。
　　2 基于OBE的人工智能专业课程教学模式改革
　　2.1 面向能力结构的课程深度融合
　　针对传统教育的不足，成果导向教育理念不再把教学过程拘泥于封闭的空间，而是从外部与内部需求出发确定培养目标，再由培养目标确定课程体系，该过程遵循反向设计原则[18-20]。在教学过程中正向实施教学，根据学生达到的成效持续改进教学目标，从而最大程度保证教育目标与结果一致性。
　　人工智能专业课程种类多、范围广[21]，需要扎实的数学知识与计算机专业知识，而且由于人工智能应用领域十分广泛，社会需求多样，因此更有必要根据社会、企业对学生的需求及学生个人发展需求反向设计融合课程体系，打破课程之间的壁垒，不再将知识单元看作孤立的系统，增强人工智能课程系统性，加强课程之间的联系，使课程体系支撑知识结构，进而使每门课程的学习均与能力结构相呼应。面向能力结构的人工智能专业课程深度融合体系如图1所示，其中，社会及产业需求、学校特色及定位和学生个人发展需求共同驱动学生能力培养目标，根据该导向反向设计课程体系，融合课程教学内容和目标，同时在教学工程中强化以学生为主体的思想，改进学生学习成效评价方法，并反向影响需求体系和能力培养体系，从而达到修正培养目标的作用。
　　2.2 教学模式改革
　　人工智能是一个交叉性专业，课程知识具有前沿性、开放性、包容性等特点，因此有必要创新教学模式，改变以往以教为主、固定的教学模式，主张以学生为中心[22-23]，强调教学主体、目的及效果均在于学生的学。教师主要起辅助作用，利用示范、对话、评价、反馈等方式来引导、协助学生达成预期成果。
　　学生为中心的成果导向教学模式如图2所示，其核心原则是从两个方向上的扩展，即时间上课内向课外延伸，空间上从教材向一切能够提升能力结构的参考资料上扩充。在学习形式上，采用多元化学习方式，以成果为导向重学习、重思考，主要包括以下几个方面：
　　（1）主动学习。在整个教学工程中，学生可取得的成果决定教学进程，学生从开始即需明确学习目标和预期成果，教学模式要从教师讲授知识转变为学生带着问题主动学习，由以往的记忆、理解知识转变为分析、评价和创造等高层次认知。 　　（2）弹性学习。在学习过程中，学生不必按照统一的进程和内容安排学习，可按照各自学习水平、兴趣、进度，逐步达成目标;教师则需要了解每个学生的学习轨迹，按照不同要求，制定个性化教学方案，力争使所有学生均有机会获得最终成果。
　　（3）合作学习。即通过团队合作、系统学习等方式，弱化学生之间的竞争，而转变为自我评价，只要通过学习比以往有所进步，即可视为达成一定效果，这种学习机制让学生持续挑战自己，为达到最终成果不断学习，最终所有学生学习能力均可得到提升。
　　（4）深层学习。在课程体系融会贯通的前提下，在知识学习、弹性学习和合作学习的基础上，引导学生进一步深层学习，通过具有挑战性的任务，如分析策划项目、案例研究、创新创业实践等，提升学生思考、质疑、研究、决定和展示的能力。基于OBE的教学更注重创造性思考、分析和解决问题的综合能力，从而培养学生的重新意识和策划和组织能力。
　　2.3 学习成效评价
　　传统高等教育对学生知识掌握情况的考核大多采用比较性评价，如根据学生对知识的记忆、理解将学生分为优、良、中、差等不同等级，评价方式较为单一，无法体现学生能力提升和变化过程[24-25]。而OBE理念强调人人能成功，即所有学生都可在学习上获得成功，但不一定在时间上同步。因此，应该正视每个学生个体差异，根据学生特点制定个性化评价方式，使学生不再与其他学生进行横向比较，而是与自身比较。该评价机制如图3所示。教师应重视学生每一点进步，接受学生按照各自节奏、流程和方式达到最终成功。
　　3 结语
　　基于新工科背景下高等教育发展趋势，根据工程教育认证要求，本文分析了传统高等教育中存在的不足，针对不同行业对人工智能专业人才的需求，结合学校、学生个体需求，提出基于DBE的人工智能专业人才能力培养目标，根据能力结构反向设计人工智能课程体系，实现课程内容有机结合与融会贯通;同时提出基于OBE的教学模式改革思路，改变传统教学模式中重教轻学的观念，强调以学生为中心，提倡学生主动学习、弹性学习、合作学习和深层学习，在时间和空间上扩展教学内容和教学方式，同时改进现有学生学习成效评价，提出自我提升式个性化评价方式。利用本文方法可有效设置人工智能专业课程教学目标，以此为目标反向设计教学内容和评价方式，从而逐级培养学生专业能力。
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　　（责任编辑：江 艳）
　　（湖北工业大学 计算机学院，湖北 武汉 430068）
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