深度学习理念下高校专业课程混合式教学探索.pdf

195计 算 机 教 育Computer Education第 8 期2023 年 8 月 10 日中图分类号：G642深度学习理念下高校专业课程混合式教学探索高光亮1，孙爱芹2，顾海艳1（1.江苏警官学院 计算机信息与网络安全系，江苏 南京 210000；2.南京市江北新区鼎泰实验小学，江苏 南京 210000）摘 要：针对混合式教学模式难以实现深度学习，即学生缺乏对知识理论的创新和批判以及对学科专业本质的感悟等问题，提出深度学习理念下高校专业课程混合式教学模式，从确定教学主题、把握主题学习进度、引发学习需要、促进学习互动、实现深度学习及评价学习效果 6 个模块，介绍具体教学过程，最后通过分析、挖掘产生的学习大数据，说明教学模式的有效性。关键词：混合式教学；深度学习；专业课程；实践教学文章编号：1672-5913(2023)08-0195-060引 言专业课程在学生搭建系统的知识体系和加深对理论与实践的理解等方面都起着非常关键的作用1-5。传统的高等院校专业课程教学普遍采用线下课堂面对面的模式，实施过程以教师为中心展开，授课内容、进度、方法等由教师负责，学生以聆听、应答、练习等方式学习知识。随着信息化技术日新月异的新发展新成果，线上教学模式（“互联网+教育”6-8）被提出并得到了迅速的应用和发展，学生转变为实施过程中的主体，利用丰富多样的网络资源自主完成学习任务，教师则以引导、启发、监督学习过程为主。线上教学具有可碎片化、时空要求弹性等优势，却存在完成率低、设备和环境依赖度高等问题，线下教学虽然形式单一、学习体验不完整，但具有高参与度、高集中力等优势。因此，将两种模式适当配置、组合，实现优势互补的线上线下混合式教学模式9-11被提出并成为目前一种行之有效的教学策略和典型的教学改革方向。混合式教学协调线上数字化网络教学和线下面授式课堂教学以获得最优化的学习效果9。自提出至今，国内外的相关研究已积累一定数量并呈现持续增长的态势，在不同的学科领域，基础理论、资源建设、框架设计以及实践应用等方面都有广泛涉及1-11。随着新冠疫情的出现，混合式教学成为稳定学情、开展教学活动的最佳选择，发挥出了 1+1 2 的效果，但也暴露出诸多亟待解决的问题，例如，理论与实践结合的研究不足，教师任务繁重而学生精力有限，再加上教学条件限制，导致模式难以实施；普遍以学生理解、消化知识的浅层学习为主，缺乏对知识理论的创新和批判以及对学科专业本质的感悟，即难以实现深度学习。1相关概念1.1混合式教学文献 12 中率先提出混合式教学的理念，主张将传统实体教室教学与网络自定进度学习进行有效结合，以最大限度地优化学习效果。在此基础上，文献 13 中讨论了混合式教学的标准，强调必须超越课堂教学的传统界限，不断扩展在教学和协作等方面已取得新进展的最佳实践，从而最大限度地提升学习效果。文献 14 中则进一步把混合式教学释义为面对面教学与在线学习的结基金项目：“十四五”江苏省重点学科“网络空间安全”建设项目；江苏高校哲学社会科学研究一般项目“大数据技术驱动的专业课混合式教学研究与实践”（2022SJYB0466）；江苏警官学院高层次引进人才科研项目（JSPI21GKZL401）。第一作者简介：高光亮，男，讲师，研究方向为数据挖掘、复杂网络分析等，.2023196计 算 机 教 育Computer Education合。受此启发，文献 15 中指出把传统学习方式的优势与数字化学习的优势结合起来，使两者优势互补。文献 7 中则进一步强调，混合式教学要不断弱化对其物理特性的关注，进而逐渐强化对其教学特性的研究。随着信息化技术的不断发展，混合式教学的内涵越来越丰富16-18，但综合国内外学者的研究，混合式教学的本质是各种教学和学习方法的最优化组合，以获得更好的教学和学习效果。1.2深度学习文献 19 中率先提出深度学习的理念，即学生可以积极主动地对所学知识进行理解、联系和归纳的一种高水平认知性的学习方式。在此基础上，文献 20 中提出实现深度学习的 7 个步骤，强调对已有旧知识和所获新知识的深度加工。受此启发，文献 21 中指出深度学习是指学生批判性地接受新知识，并与原有的知识建立联系，最终能够解决实际问题的学习。文献 22 中则强调深度学习作为一种学习方式，应包括理解性的学习、深层次的知识建构和知识转化，以及有效的知识迁移。综合国内外学者的研究，相较于单纯消化、记忆知识的浅层学习，深度学习通过批判、联系、迁移等方法对知识进行“再学习”，以此深化对知识的理解，从而促进学习目标的达成和高阶思维能力的发展23-25。2深度学习理念下混合式教学模式构建图 1 为深度学习理念下的混合式教学流程图，目的是通过运用思维导图、讨论探究、实验练习等多种方法促进学生达到深度学习，在此基础上，分析挖掘学生线上线下学习过程中产生的学习大数据16-17，依据反馈结果，及时地调整优化教学。1）确定教学主题。教学主题根据专业的培养目标、知识的体系结构以及应用场景的广泛性选取合乎学生发展和符合课程特点的教学信息组块，合理编排主题内容，选取适当的教学方法，对教学过程中学生的表现做出一定的预设，完成课程教案的设计。为提高课程教案的质量，教师可以考虑网络教学平台提供的教学资源，遴选和利用优质网络教学 资源。2）把握主题学习进度。为更加准确了解学生的实际情况，线下课堂教学之前对学生进行在线测试，通过教学平台将测试试题推送给学生，规定答题时间，时间截止自动交卷。教学平台依据参考答案自动评阅，统计分析测试结果，如答题时长、答题准确率等。学生根据个人测试结果，调整学习进度，做好课前准备。教师根据全体学生的测试结果，针对性地补充教学素材与内容，提升课堂教学质量。3）引发学习需要。为使学生更加积极地参与教学活动中，设计与教学主题密切联系的实际问题或应用情景，鼓励学生从多个视角探索解决问题的思路和方法，激发学生的学习热情，营造良好的课堂氛围。通过培养学生运用理论知识解决实际问题的意识，引发学习课程知识的需要。4）促进教学互动。围绕创设的实际问题或应用场景，引导学生用抽象思维转化情景中的相关信息，构建解题模型、利用思维导图等方法帮助学生回顾课程知识，搭建知识体系，定位教学主题的目标知识，从而实现有效课堂教学。在此基础上，教师指导学生开展实践操作，通过交流讨论、实验练习发现问题，完善解题模型，实现知识理解的升华，对目标知识由低阶的理论学习向高阶的学以致用转化。5）实现深度学习。基于深度学习的理念，通过对已学知识进行“再学习”达到深度学习的效果。“再学习”的目标非常明确，在教师参与引导下，学生分组在线讨论交流学习过程中遇到的问题，探究解决问题的方法策略，促进学生对教学主题知识的深度理解并尝试批判、迁移和扩展，教师因此对教学过程进行反思调整，实现教学高效化，即达到精准教学的效果。6）评价学习效果。评价是任何教学模式都不可或缺的环节。根据多元智能理论9和反馈理论17制定了专业课程混合式教学的评价方法。采用定性和定量相教育与教学研究第 8 期197结合的方式进行过程性评价，即通过师生、生生访问交谈等方式，分析学习态度和个体差异变化，通过问卷调查、学习过程分析和模拟考试等方式，比较学习成绩变化。综上，在已有混合式教学研究的基础上，为了实现深度学习，需要从 3 个方面进行改进。首先，教师参与课前、课中与课后各个环节，把握学生学习节奏，确保 3 个环节的质量；其次，围绕问题场景、实践应用，对旧有的知识和新学的知识进行“再学习”，加深对整体知识体系的理解；最后，通过分析、挖掘教师教学与学生学习过程中产生的海量数据，动态优化、扩展提出的模式。3教学实践实施基于设计的深度学习理念下高校专业课程混合式教学模式，以专业主干课程数据挖掘为例，开展为期一个学期的教学实践。3.1实践对象和教学方法实践对象选定为计算机专业大二年级两个班级的学生，两个班级男女学生比例相同，分为“实验班”和“对照班”。由同一个教师在相同教学条件下负责两个班级同一门课程的教学，其中，“实验班”采用新构建的混合式教学模式，“对照班”采用现有的混合式教学模式。线上教学以学校大数据教学资源库平台为主，教师定期发布学习任务，根据学生学习表现安排线下教学主题，线下教学以教师组织为主，通过问题研讨、知识串联、分组探究等方法提升学生学习效果。在教学过程中，授课教师所在团队收集、分析线上线下学习大数据，授课教师依据分析结果动态调整教学策略和进度。图 1 深度学习理念下混合式教学模式学习大数据需求学习流程教学活动学学习习大大数数据据反获馈取学习大数据分析（机器学习、数据挖掘算法）课程知识特征确定教学主题线上把握课程知识学习进度设计问题场景引发学习需要知识讲解实验练习促进教学互动主观客观综合评价学习效果教师根据课程知识的专业性和应用的广泛性，结合不同专业学生学情，拟定符合课程知识特征的教学主题课前在线测试，预先了解学生对课程知识学习进度，根据测试结果调整教学策略并针对性地补充教学素材与内容运用与教学主题密切相关的实际问题或应用情景激发学生的学习热情，积极参与课堂教学活动，引发学习专业知识的需要引导学生学习新知识的同时，利用思维导图等方法回顾整合课程知识，搭建知识体系。依据所设问题场景，鼓励学生学以致用，通过实验练习对目标知识进行巩固与应用在教师的组织下，学生分组讨论探究课程知识学习和实验练习过程中遇到的问题，加深对目标知识的理解并进行批判、迁移和扩展，即达到深度学习的效果以提升学生专业素养为核心理念从定性和定量两个维度对学习效果进行评价，包括学习态度变化、学习过程分析、学业成绩比较等线上讨论探究实现深度学习2023198计 算 机 教 育Computer Education3.2实践教学内容数据挖掘课程是众多专业人才培养方案要求开设的专业课程，课程教学主要介绍数据挖掘的基本概念、原理和实践应用，要求学生通过课程的学习，掌握数据挖掘的基本理论和方法，熟悉常用的数据挖掘模型，通过对实际场景的真实数据建模，培养学生数据分析和处理的能力，具体教学安排见表 1。表 1 课程教学内容与课时具体安排授课章次与名称内容摘要总学时数 理论学时 实践学时第一章 绪论数据挖掘概述44-第二章 编程基础Python 编程环境、语法等66-第三章 数据探索数据质量与特征分析541第四章 数据预处理数据清洗、变换归约等761第五章 数据挖掘模型分类、关联、聚类等1183第六章 电力窃漏电行为识别使用神经网络和决策树等分类模型识别窃漏电行为624第七章 基站定位数据的商圈分析根据基站数据提取人流特征，使用聚类模型进行商圈分析624第八章 用户行为分析与事件识别根据热水器用户数据识别洗浴事件624合计5134174教学实践效果教学实践结束后，为更加准确全面地比较“实验班”与“对照班”的学习情况以及“实验班”学情的前后变化，通过期末测试和访谈两个途径获取数据进行效果评估。1）学生整体学习能力分析。为提高实践效果的准确性和可信性，通过SPSS 软件对两个班级上学期专业基础课程大数据导论期末测试成绩进行分析以评估学生整体学习接受能力，结果见表 2。从表 2 的结果可得：“实验班”有效样本为49，成绩平均值为 84.163，标准偏差为 7.414，标准误差平均值为 1.059。“对照班”有效样本也为 49，成绩平均值为 86.082，标准偏差为 6.304，标准误差平均值为 0.900。就成绩平均值而言，两个班级相近，“实验班”略低于“对照班”。因此，两个班级学生学习接受能力有无明显差异，还需进行独立样本 t 检验，结果见表 3。表 2 实验班与对照班学生学习接受能力对比班级学生个数成绩平均值标准偏差标准误差平均值实验班4984.1637.4141.059对照班4986.0826.3040.900表 3 实验班与对照班学生学习接受能力独立样本 t 检验检验变量莱文方差等同性检验平均值等同性 t 检验F 统计量显著性 pt自由度dfSig.（双尾）平均值差值标准误差差值差值 95%置信区间下限上限假定等方差2.2240.1391.38096.0000.1711.9181.390-0.8414.678假定不等方差1.38093.5810.1711.9181.390-0.8424.679教育与教学研究第 8 期199先进行莱文方差等同性检验，假定两个班级等方差，F 统计量为 2.224，显著性 p=0.139 0.05，没有达到 0.05 的显著水平，故接受等方差假设。此时，进行平均值等同性 t 检验，t=1.380，自由度 df=96.000，Sig.=0.171 0.05，同样没有达到 0.05 的显著水平，因此两个班级成绩平均值没有显著差异，即“实验班”和“对照班”的学生学习接受能力水平无明显差异。2）期末测试成绩分析。期末试卷考题由负责教务人员随机从试题库中选取，要求覆盖授课内容重点，整个过程对教师和学生保密。期末试卷题型包含 4 类：选择题考查对概念的理解,填空题考查对概念的应用，编程题以考查基本操作语句为主，综合题通过设计实际问题场景考查学生对专业知识的掌握。安排“实验班”与“对照班”在同一时间地点进行测试，分析两个班级的测试成绩，结果见表 4。从表 4 的结果可得：“实验班”有效样本数为 49，成绩平均值为 86.490，标准偏差为 6.481，标准误差平均值为 0.926；“对照班”有效样本数也为 49，成绩平均值为 80.204，标准偏差为13.886，标准误差平均值为 1.984。就成绩平均值而言，“实验班”高于“对照班”，但是有无明显差异，还需进行独立样本 t 检验，结果见表 5。表 4 实验班与对照班期末测试成绩对比班级学生数成绩平均值标准偏差标准误差平均值实验班4986.4906.4810.926对照班4980.20413.8861.984表 5 实验班与对照班期末测试成绩独立样本 t 检验检验变量莱文方差等同性检验平均值等同性 t 检验F 统计量显著性 pt自由度 dfSig.（双尾）平均值差值标准误差差值差值 95%置信区间下限上限假定等方差13.9880.001-2.87196.0000.005-6.2862.189-10.631-1.940假定不等方差-2.87167.9650.005-6.2862.189-10.654-1.917先进行莱文方差等同性检验，假定两个班级等方差，因 F 统计量为 13.988，p=0.001 0.05，达到 0.05 的显著水平，故接受不等方差的假设。此时，进行平均值等同性 t 检验，t=-2.871，自由度 df=67.965，Sig.=0.005 0.05，同样达到 0.05的显著水平，表明“实验班”与“对照班”成绩平均值有显著差异，即“实验班”的整体成绩水平显著地高于“对照班”的整体成绩水平。因此，提出的混合式教学模式能够提升学习效果。3）访谈结果分析。基于问卷调查和期末试卷的结果反馈，围绕课程、线上、线下学习等基本要素，对“实验班”和“对照班”学生以及授课教师进行进一步访谈，评估教与学的整体体验。通过与教师、学生进一步访谈发现：相较于现有的混合式教学模式，一方面，通过大数据分析和反馈机制，新型模式提高了教师备课、授课的针对性和有效性；另一方面，通过设计应用场景，联系已掌握和新学的知识解决实际问题，加深了学生对整体知识体系的理解，初步达到了深度学习的效果。同时，可视化、交互式等信息化技术的引入，使得学习过程更加丰富，提高了学生对专业课程学习的兴趣。另外，新型模式对于有一定专业基础，自制力较强，习惯独立学习的学生效果尤为显著。5结 语相较于已有的高校专业课程混合式教学模式，深度学习理念下混合式教学模式以解决实际问题或创设的应用情景为核心，高效利用课堂时2023200计 算 机 教 育Computer Education间开展精准教学，促进学生对专业知识进行联系与建构、批判与创新以及迁移与应用，最终实现深度学习，显著提升专业素养。虽然通过教学实践验证了所提模式的表现，但仅考虑了考试成绩和访谈两个方面，实践结果存在一定的局限性，后续拟开展更多场景下的教学实践，并尝试进行多维综合评估，为进一步优化扩展所提模式提供参考，为实际应用推广夯实基础。参考文献：1 金鑫鑫,董丽敏,胥焕岩,等.普通高校理工专业课群中适应学生特点和培养需求的线上线下混合式教学模式探索J.高教学刊,2022,8(19):70-73.2 熊光明,龚建伟,陈慧岩,等.以慕课和实验项目驱动的智能车辆课程混合式教学实践J.实验技术与管理,2021,38(1):184-186,194.3 邱菡,王清贤,朱俊虎,等.网络空间安全专业网络科学课程建设探索J.计算机教育,2019(7):89-92.4 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