布鲁姆教学目标分类理论在人工智能导论课程教学中的探索

李征骥　严张凌　李菲

摘  要： 探索和讨论了布鲁姆教学目标分类理论在人工智能导论课程教学中的应用。根据布鲁姆教学目标分类理论的指导思想，设计了相应的教学目标、教学内容、教学方法以及考核方法。整个教学过程中，以激发学生对该专业的兴趣爱好为主线，注重培养学生关联性思维、迁移性思维、批判性思维和创造性思维的能力，由兴趣爱好带动学生的自主学习。

关键词： 人工智能; 课程设计; 布鲁姆教学目标分类; 自主学习

中图分类号：G642.3;TP18          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2022）02-90-03

Exploration of Bloom's taxonomy of educational objectives theory in the

teaching of introduction to artificial intelligence

Li Zhengji， Yan Zhangling， Li Fei

（Chengdu Jincheng College， Chengdu， Sichuan 611731， China）

Abstract： The applications of Bloom's taxonomy of educational objectives theory in the teaching of introduction to artificial intelligence are explored and discussed in this paper. According to the Bloom's taxonomy of educational objectives theory， the corresponding teaching objectives， teaching contents， teaching methods and assessment methods are designed. In the whole teaching process， the main line is to stimulate students' interests and cultivate students' abilities of relevance thinking， transfer thinking， critical thinking and creative thinking， and drive students' autonomous learning by their interests.

Key words： artificial intelligence; course design; Bloom's taxonomy of educational objectives; autonomous learning

0 引言

人工智能是以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。其作为引领第四次科技革命的战略性技术，在全球范围内正蓬勃兴起。

我国对人工智能的发展非常重视，2018年教育部及国内高校相继启动了人工智能专业人才培养计划，定位于研究生教育的人工智能研究院和面向本科生教育的人工智能学院如雨后春笋般地出现在许多高校中[1]。2019年本科人工智能专业的开设高校的数量由2018年的35所增加到214所[2]。人工智能的应用已经逐渐渗透到各个学科以及工业、农业及社会生活的各个行业[3]，“人工智能+”成为提升这些学科和行业高速发展的新助力[4]。

国内知名高校在多个学院纷纷开设“人工智能”的主干必修课程。“人工智能导论”课程是人工智能“入门性”和“引导性”的基础性课程[1]，其最根本的目的是让学生接触并了解 “人工智能+”的概念，以便在后續的学习和工作中能将人工智能的思想融入自己的专业。

布鲁姆教育目标分类的理论是在1956 年由美国著名的心理学家、教育学家本杰明·布鲁姆首次提出。在其理论中，强调培养学习者主动参与、乐于探究、勤于动手，搜集和处理信息的能力、分析和解决问题的能力以及交流与合作的能力[5]。目前国内外有不少教师和学者将布鲁姆的教学理论应用到了各自的教育领域并取得了不错的效果。Kim[6]和孙春意[7]将其引入到了医学类教学课程中;郭卫芸[8]以布鲁姆分类认知理论为基础设计了“食品机械与设备”课程教学目标;丛文静[9]将布鲁姆教育理论引入到“机械制图”课程中。

在本文中，为了能更好地完成人工智能导论这门课“入门性”和“引导性”的任务，在布鲁姆教育目标分类的理论的基础上，对教学目的、教学方法、课程内容以及考核方式进行了重新设计。

1 教学目标的设计

前文提到了人工智能导论课程是人工智能“入门性”和“引导性”的基础性课程。本课程作为大学新生的人工智能启蒙性课程，其目的是让学生逐步了解人工智能的基本思想、理论以及方法、了解人工智能的现状，并为进一步学习人工智能其他课程奠定基础;同时还需要与其他学科融合建立关联，了解人工智能在多个学科和领域中的应用。

由于“人工智能导论”课程针对大学新生开设，因此，除了要对学生进行人工智能相关知识系统的介绍，也需要对学生的学习方法，发展方向有相应的引导。而要让学生真正的学好这门课，对这门课的热爱是必不可少的，正如我国古代大教育家孔子曾说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”，以及托尔斯泰曾说过的：“成功的教学所需要的不是强制，而是激发学生的兴趣。”

根据以上分析，本门课程的教学目标可分为“导”、“引”，“激”三大部分，如图1所示。

2 教学内容的设计

布鲁姆分类法将认知领域的教育目标分为从低到高的六个层次。而六个层次的设计对于本门课程的教学内容来说有些过于详细;另外，过多层次也会给教学内容的设计带来不便。因此，我们将六个层次归納成了初、中、高三阶。并据此分别对教学内容进行设计。

初阶部分内容的主要任务是让学生了解并掌握人工智能中一个主要知识板块及基础知识点，了解目前人工智能在各行业各领域中的应用。同时该部分实现了教学目标中对前导知识的介绍。同时，在讲授该部分的过程中，尽量以故事。实例为背景，以引发学生对该学科的学习兴趣。

中阶部分内容以不同领域的真实人工智能应用项目和实际案例为基础，完成对理论知识的学习和实践操作的学习。通过对人工智能在多个领域的应用实例，让学生了解人工智能领域的发展方向，借此也明确自身今后的发展方向。

由于本课程针对大学新生，在学生的专业领域知识还不够丰富的情况下，高阶部分主要以培养学生迁移性思维、批判性思维和创造性思维的能力和习惯。高阶部分的主要内容主要以中阶部分为基础进行一些探索性实验。并在实验中，以头脑风暴或是辩论等方式给学生提出一些具有不确定性、前瞻性的问题。通过这样的思维训练，来培养学生迁移性思维、批判性思维和创造性思维的能力和习惯。

3 教学方法的设计

要实现以上的教学目标，合适的教学方法必不可少。在本课程的教学过程中，采用了多种教学方法与手段，如表1所示。

在教学过程中，为了培养学生的非认识能力，尽可能先将问题抛出，利用讨论、辩论及头脑风暴等方法，让学生对问题进行展开，并尝试找出可行的解决方案，借此引出相关的知识理论和解决方案，最后再由学生通过实验和实践对自己提出的方法和思路进行验证。在验证中，引入以赛促学的方式，从问题分析、设计思路、实现程度以及最终结果上对实验实践过程进行多方面的评价，并纳入期末成绩之中。

通过这样的方式，不仅可以有让学生对所学的知识和技术有效为深刻的理解和记忆，同时也能够有效地培养学生发现问题、分析问题、迁移性思维、批判性思维和创造性思维的能力，从而引起学生对该课程和领域的兴趣，最终实现自主学习。

4 考核方式的设计

合理的考核方式也是一门课程必不可少的部分。由于本课程不仅注重知识的传授，更注重动手能力和思维的培养和训练，而通常的闭卷笔试方法很难实现对后两部分能力的考核。因此本门课程的考核分为三个部分：期末闭卷笔试、平时实践成绩以及课程论文。

期末闭卷笔试主要测试学生对知识要点的掌握情况，对应于教学内容中的低阶部分。

平时实践成绩主要考核学生对知识运用方面的掌握情况，该部分由课程中的多个实验实践成绩综合得到。课程论文部分对应于教学内容中的高阶部分，该部分由课程论文和平时非认知能力成绩两部分构成。在课程论文中学生需要对自己学习过程中的心得，体会进行总结;分析、归纳人工智能的发展方向和前景，同时对自己今后的发展方向有一个大致的定位。平时非认知能力成绩主要根据学生在平时学习过程中所表现出的交流沟通、合作包容、组织领导、反思自制、责任态度、自学情况、创新能力等多个非认知能力进评分。

这种综合性的期末考核方式，合理地实现了本课程中对教学目标和教学内容不同阶段内容的评价，更有利于综合性地对学生成绩和能力进行评价。

5 结束语

根据布鲁姆教育目标分类的理论，本文完成了“人工智能导论”课程的设计，内容包括了对教学目标、教学内容、教学方法和考核方式的设计。通过合理地设计教学方法来保证教学过程的生动性，并通过适当的教学内容和教学方法来确保教学目标的实现，而全面的考核方式，则实现了全方位地对学生知识、技术、能力的评价。

参考文献（References）：

[1] 王少青.人工智能应用型人才培养课程体系构建[J].计算机时代，2020（7）：93-95

[2] 徐洁磐，周海燕.《人工智能导论》教材编写探讨[J].计算机教育，2021（1）：177-180

[3] 刘金江，李贺，马晓普，等.面向新工科的人工智能导论实践教学模式初探[J].计算机时代，2021（5）：91-93

[4] 张俊安，丁朝远，王勇.“人工智能概论”通选课教学心得体会[J].教育教学论坛，2020（39）：219-220

[5] 袁鹏，沈华杰，李树香.基于Bloom高阶教育目标理论的基础医学翻转课堂教学设计[J].继续医学教育，2016，30（3）：35-36

[6] Kim Myo-Kyoung，Patel Rajul A，Uchizono James A，BeckLynn. Incorporation of Bloom's taxonomy into multiple-choice examination questions for a pharmacotherapeutics course[J].American journal of pharmaceutical education，2012，76（6）

[7] 孙春意，翟淑娟，卿清，等.布鲁姆目标教学法在医学领域中的应用现状[J].当代教育实践与教学研究，2020（8）：192-194

[8] 郭卫芸，王永辉，余小娜，等.基于布鲁姆分类认知理论的工程类课程全过程设计与实践[J].农产品加工，2021（12）：99-101，105

[9] 丛文静，唐伟峰.布鲁姆教学目标分类在机械制图课程中的应用[J].现代职业教育，2018（16）：186