基于微软人工智能课程平台的混合式教学研究

张涛 刘敏杰 孔军 宋晓宁 孙俊

摘 要 混合式教学模式已经逐渐为人们所接受和认可，如何构建有效的网络平台，将原有的混合式学习有效地迁移到当前的课程中成为教学改革的关键步骤。本文研究了混合式学习模式的一般过程，提出基于微软人工智能平台混合式学习模式指导课程设计并发展课程资源建设，通过《软件工程》课程验证了提出的了理论，对高校教学改革发挥了积极的促进作用。

关键词 混合式教学 微软人工智能平台 教学研究

0绪论

作为智能化的今天，信息技术得到了高速的发展，已经给各个行业带来了前所未有的改变，“区块链"的观念也变得越来越火，教育领域的信息化和网络化也成为了必然趋势，这主要表现在网络技术和新媒体的方法以及理念的改进，同时也给学生学习提供了多种渠道。随着互联网技术的高速发展，教育方式的日新月异已经给高等教育模式带来了新的契机，以往固定课堂的教育方式已经不能满足日益增长的教学需要，不能发挥最大的效用，而混合式学习模式的出现刚好可以解决这一问题。混合式学习模式近些年以来被不断地研究和扩展，理论模型也变得越来越完善，主要体现在理论、方法、策略等各个方面的发展和成熟，混合式学习模式已经进入了大众的视野，已经成为研究教学模型重要的方法。网络在线学习优势使得高校越来越注重这种模式，曾经也有说它将完全取代传统的教学模式。然而诸多的研究和实践发现，网络在线学习也存在不可忽视的缺点：学生对于知识的理解比较肤浅，达不到熟练和掌握的地步；自我约束能力较差，经常受一些网络无关信息骚扰，学习效率受到了大大的影响；学生与教师缺乏及时的交流，严重影响了知识的接受和消化能力。

微软人工智能课程平台作为全球最前言的在线教育网站于2017年底正式开放，允许教师免费观看课程以及管理课程，同时支持在线交流、测试和公告等和教学相关的环节；并且允许学生通过课程的深入学习；和教师一起分享讨论，加深对知识的理解。因此微软人工智能课程平台可以为混合式学习提供有效的学习和交流平台。由此可见，在基于微软人工智能课程平台下，研究更为有效的教学策略与方法，并将它们在混合式学习过程中更为有机的进行结合，对高校教育和教学起到非常大的促进作用。

1基于微软人工智能课程平台的混合式学习教学设计

传统的基于问题学习的教学策略一般被分成五段式和七段式两种模式，对于五段式学习策略来讲，Barrows模型是其最经常用的模型，顾名思义，其核心思想主要被划分为五个步骤：首先由学习小组进行分组，其次大家提出问题，然后回归到个人学习，再次进行活动汇报，最后开展问题反思；而对于七段式的学习策略来说，主要是在Barrows模型的基础上进行改进，原有的五个阶段进一步扩展到七个阶段，这些教学环节分别是：分析问题、形成假设、确定已知、确定所需、确定资源、收集信息、信息整合，以上的七种教学环节环环相扣，当然在实际的教学中，可以根据实际情况进行调整，从而达到更好的教学指导。

混合式教学模式虽然能充分融合在线学习和面对面教授的优势，但是在一些相关研究的理论上，比如在线平台的学习模式和课堂教学的方式都存在不少的缺陷。主要存在以下问题：（1）课堂教学很难满足学习者的个体需求，传统的以教师为主的强压式教学模式已经不能满足日益增长的需求，体现出当下以学习者为主的教学观念，在教学环境的不断变化下，传统合式教学模式已经暴露出越来越多的问题，严重地妨碍了学习者的个性化的综合发展；（2）学习过程缺乏有效协作，在进行教学过程的实践中，传统的方法是将小组任务分成单独的个人任务，然后对这些个体的任务融合，这种情况会失去协作合作的意义，也就不能达到真正的教学目的，主要反应在学习者缺少了小组成员间的有效交流和讨论，所以难免会造成学习者的学习积极性下降。

利用混合式教学模式的优势，并且针对其存在的一些问题，在基于微软人工智能课程平台下，充分利用平台的课程资源，由于基于微软人工智能课程平台由在线学习部分与实验室上机实验部分组成，教师根据混合学习环境来设计相应的学习活动以适应学习各异的学生。混合式教学方式根据教学模式，通过规定相应的个体目标，制定个性化的学习课程，从而促进学习者自身个性化的综合培养；教学模式以迁移学习理论指导教学活动，从问题的提出、规划安排、实践评估、展望反思等一系列步骤出发，通过对个体学习中的多种问题情形进行迁移式情景的学习，实现在线场景和教学场景的迁移式学习、学习者与学习者之间的知识的有效迁移；设计多视角评价办法，多方位地估计学习者的学习效率和成果，鼓励学习者进行良好的反思和修改；搭建学习服务平台，帮助学习者在进行主动学习、迁移学习的阶段当中提供及时的硬件和软件服务。综上，研究在基于微软人工智能课程平台的教学模式，同时结混合式教学模型的优势，构建全新的混合式教学模型尤为重要。

基于微软人工智能课程平台的混合式教学方式继承了传统混合式教学模式的精髓，融合机器学习的迁移学习策略，包括搭建混合式學习环境，提供共享的学习资源，组织学习者探索基于迁移学习的混合式学习理论，同时给予相应的各种理论和知识的学习支持维护工作。此外，针对经典的混合式教学模式中存在的诸多问题，研究个体问题引导、多元迁移学习实践理论，设定教学情境，形成个体问题，搭建混合式平台的个性化支持来保证混合式教学模式的有效进行。

2基于微软人工智能课程平台的混合式学习的课程实施

《软件工程》是计算机学科当中非常重要的一门专业核心课程，是一门理论结合上机操作的课程，它注重学习者对专业知识的创新性、迁移性以及应用性能力的培养。该课程主要面向计算机科学与技术专业大四的本科生，主要目的在于帮助学生掌握软件工程项目的一些基本原理和算法，提升学生的科研能力和增强学生的科研意识，并在此基础上推广到其他研究方法的过程。

课程从理论的角度出发，旨在构建学生在专业领域的基本素养，增强计算机科学与技术专业的学生的算法理论水平；从课程的角度而言，培养学生对一些软件工程算法的研究能力，并且通过上机实验加强了对理论的理解，为学生研究提供了很大的帮助。软件工程课程主要任务由下述几个部分组成：介绍软件工程的一些基本理论算法、应用方向的确定、科研题目的确定、研究计划的准备、开发工具的选择、数据的搜集和标定、具体研究的实施、研究报告的形成等。值得说明的是，《软件工程》是一门理论和实践并重的专业课程，教师在授课的阶段，既要拥有较深的理论技术作为基础，还要提供强而有效的上机指导，这样综合起来，才能实现对学生的综合指导。

基于微软人工智能课程平台的混合式教学模式是以学习者个性化的培养目标为出发点，以具体问题作为学习的动机，以迁移学习作为教学活动的指导理论，指导学习者开展迁移式的互助学习、小组讨论与整体评价。

在我们的软件工程教学过程中，教师根据专业知识内容和课程目标完成教学设计，同时构建一定的教学模式场景，学习者在开放性的讨论下针对教师的问题进行迁移式的发散学习，并进行任务规划和方案拟定，同时通过搭建的平台，让学生开展自主的交流和讨论，并通过构建的平台进行资源共享和优化，学习者根据事先确定好的小组分享设计方案，以便于得到最好的迁移学习方式，再由助教或教师对小组内学生进行评价总结，进一步完善和优化方案。

在未来的教学设计中，我们将更加注重对学生智能化信息化的培养，建设更好的平台，让学生实现线下更好的学习和交流。

（通讯作者：刘敏杰）

作者简介：张涛（1985.6-），男，汉族，河南周口人，博士，江南大学物联网工程学院计算机系副教授，硕士生导师，IEEE、中国计算机学会会员，主要从事模式识别、机器学习和计算机视觉的研究和教学工作；通讯作者：刘敏杰（1987.2-），女，汉族，湖北仙桃人，硕士，无锡太湖学院护理学院教师，主要从事护理教育工作。

参考文献

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