专业工程认证中毕业目标和课程目标的设计.pdf

第 8 期2023 年 8 月 10 日计 算 机 教 育Computer Education中图分类号：G642126专业工程认证中毕业目标和课程目标的设计周 健，魏瑞斌，段凯宇（安徽财经大学 管理科学与工程学院，安徽 蚌埠 233041）摘 要：针对专业工程认证中存在难以确定毕业目标和课程目标之间的支撑关系，导致无法准确定位课程目标的问题，分析人才培养方案的定位和 CDIO 大纲，提出“提高复杂工程问题解决能力”的毕业目标，探讨如何根据课程属性设计从知识到能力、从能力到思维的由高到低的课程目标，并树立课程目标间的“conceive-design-implement-operate”逻辑关系，保证课程目标有效支撑毕业目标。关键词：专业工程认证；CDIO 大纲；毕业目标；课程目标文章编号：1672-5913(2023)08-0126-060引 言专业工程认证是当前专业建设发展的一项重要内容，是一流专业建设的重要标准1-2，如何开展专业工程认证成为工科专业建设的一个难 点3-4。随着 CDIO 大纲 3.0 版的公布，诸如可持续发展、数字化、加速发展等新要求增加到专业工程认证，将推动专业发展进入一个新台阶5-6。专业工程认证工作需要学校各方组成联动，包括学校的管理者、专业负责人和专业教师，每个角色都必须承担专业工程认证中的专项工作，从过去专业建设以专业负责人承担主体责任，现在转变为管理者制订规范、专业负责人制订专业培养目标、专业教师建设课程这种如何说、如何做的模式，这需要学校学院管理者、专业负责人和专业教师各负其责，才能有效执行专业工程认证的各项要求7。课程结构复杂，如何保证课程目标有效支撑专业培养目标是当前困扰专业工程认证顺利执行的一个严重问题，主要原因包括以下几个方面：首先毕业目标设计的混乱，不能形成严格的逻辑关系，导致专业教师不能合理选择，需要专业负责人理顺毕业目标关系；其次，几乎每个课程都涉及工程认证中的 4 个环节，但是每个课程的重点不一样，需要教师识别课程的主要目标8；最后，专业教师在课程目标设计时不能将知识学习转化为能力提升，不能建立知识学习能力培养系统思维递进关系目标9。这些问题导致课程目标订立混乱，不能有效支撑毕业目标10。课程目标是毕业目标实现的基础11。为了有效衔接毕业目标和课程目标，满足毕业目标对课程目标的要求，应从”提高复杂工程问题能力”出 发，以 CDIO 的“conceive-design-implement-operate”为逻辑，建立毕业目标之间的逻辑关系；以课程属性制订规范，选择对应的毕业目标，建立课程目标的逻辑关系，通过学生的认知过程将教学目标分类，将课程目标设计从知识传授转变为能力提升，进而拓展到系统性思维。1毕业目标设计从专业工程认证的角度看，首先提出人才培养目标，然后提出毕业目标，最后设计课程目标，形成 3 层结构。培养目标依托毕业目标的达成，毕业目标依托课程目标达成。毕业目标要满足“提高复杂工程问题解决的能力”，CDIO基金项目：全国高等教育教改研究课题项目（2019HER063）；安徽省省级质量工程项目“电子信息工程智能制造卓越计划”（2019zyrc046），“虚拟仿真课程建设”（2019jyxm0191）；新农科建设项目“频繁模式下智慧课堂知识点学习轨迹研究”；安徽财经大学本科教学研究资助项目（acjyzd2019009，acjyzd201714）；蚌埠市社会科学规划项目（BB20B007）。第一作者简介：周健，男，教授，研究方向为智慧课堂、移动教学，。教育与教学研究第 8 期127（conceive-design-implement-operate）中蕴含严格的逻辑关系，从认识问题、建立知识基础、分析问题、设计模型，到实现方案、探索与研究，因此毕业设计目标的前几项也应具有严格的逻辑关系。毕业目标的前几项应以工程设计能力为主旨，以便于专业课程目标紧密围绕毕业目标。培养目标决定毕业目标，间接决定课程目标，conceive-design 的两个层次对应基础复杂工程目标，包括工程基础知识和通用性的建模方法；implement 和 operate 层次的目标是高级复杂工程目标，包括专门的应用方向和综合性系统。例如应用型人才培养目标重点关注 conceive 和design 两个层次，研究型人才培养目标重点关注implement 和 operate 层次。复杂工程能力的提升并非简单技能的提升，需要工程师从思维模式上得到提升，能够构建出复杂的工程思维意识，进而通过思维模式的训练和提升突破技能，因此复杂工程能力的提升以建立某种思维模式为高阶目标，如系统思维、计算思维、数据思维、结构化思维、逆向思维等。一级毕业目标分解的二级毕业目标以 45 个指标点为宜，形成从低阶目标到高阶目标的顺序，从二级毕业指标点中体现具体的学校专业的定位、优势和特色。以安徽财经大学人工智能专业为例，培养目标是高素质应用型人才。订立的毕业目标为 12 个一级目标、39 个二级目标，除去毕业设计和工程伦理课程，专业课程关注前 5个一级指标、前 21 个二级目标，见表 1。表 1 12 个一级毕业指标和 39 个二级指标一级毕业目标二级毕业目标一级毕业目标二级毕业目标1.工程知识1.1 基础知识2.问题分析2.1 分析模型1.2 专业知识2.2 设计模型1.3 融合知识2.3 评价模型1.4 核心知识2.4 系统思维能力3.开发解决方案3.1 提出实现方案4.研究系统4.1 复杂系统研究3.2 评价实现方案4.2 实验实践3.3 开发实现方案4.3 实践分析3.4 算法设计能力4.4 交叉专业研究3.5 程序设计能力5.使用现代工具5.1 数据类工具6.工程与社会6.1 工程规范标准5.2 仪器仪表类工具6.2 工程影响5.3 仿真类工具6.3 工程价值5.4 软硬件系统集成7.可持续发展7.1 可持续发展8.职业操守与规范8.1 世界观8.2 人文素养7.2 绿色发展8.3 伦理与道德9.个人与团队9.1 合作与协作10.表达与沟通10.1 表达与陈述10.2 交流与沟通9.2 管理组织能力10.3 第二外语11.项目管理11.1 管理知识12.终身学习12.1 进取精神12.2 自主学习11.2 工程管理12.3 自适应发展2023128计 算 机 教 育Computer Education专业课程教师以一级毕业目标 1、2、3、4、5 和前 21 个二级毕业目标为核心构建课程目标。毕业目标 1 是构建专业知识，包括 4 个子毕业目标：基础知识、专业知识、融合知识和核心知识，对应 conceive 层次。毕业目标 2 是问题分析能力，包括分析模型、设计模型、评价模型，并建立系统思维，对应 design 层次。毕业目标 3 是开发解决方案，包括提出实现方案、评价实现方案、实现方案和两项围绕人工智能算法的能力，对应 complement 层次。毕业目标 4 是研究系统，包括复杂系统研究、实验实践、实践分析和交叉专业研究，对应 operate 层次。毕业目标 5 是现代工具使用，包括数据类工具、仪器仪表类工具、仿真类工具和软硬件系统集成类工具。这些目标涵盖了专业课程的主要目标。2课程目标衔接2.1毕业目标选择课程目标支撑毕业目标。既然毕业目标之间有严格的逻辑关系，则课程目标也应具有严格逻辑关系。课程目标的制订也应按照 CDIO（conceive-design-implement-operate）的顺序进行组织。知识学习处于底层、能力提升处于中层，而思维模式在高层。课程目标的总体设计规范如下。规范 1：符合 CDIO 结构。课程目标的订立不是简单地将毕业目标的 1 级指标和 2 级指标进行照搬，而是通过“conceive-design-implement-operate”层次架构进行组织，映射课程的能力结构。因此专业课程目标分布在工程知识、模型设计、实现部署、系统研究这从低到高的 4 个 层面。规范 2：契合 CDIO 逻辑。除了工程知识一级目标，其他一级毕业目标应该连续选择，根据学生的认知规律，不能出现跳跃性选择，如专业课程选择一级目标 2 和 3，如果出现选择一级毕业目标 2 和 4，则“复杂工程问题解决”的逻辑不对。规范 3：低阶课程目标。一般以工程知识和模型设计作为低阶课程目标，低阶课程目标具有解决复杂工程问题的普遍性和必要性，解决复杂工程问题路径上不可或缺的环节，如信号与系统、数据结构是提供一般性目标的解决方法，而且一般性方法类课程提供特殊思维的建立，如程序思维、计算思维、算法思维等。学生能力由某类普遍性方法训练出特殊的思维模式。规范 4：高阶课程目标。一般以实现部署、系统研究作为高阶课程目标。课程目标针对特殊系统，如语音处理、图像处理课程瞄准的是特定系统。特殊系统构建类课程提供专门的复杂系统研究目标。学生能力包括由某类特殊系统训练出普遍性的系统思维。规范 5：课程目标规模。课程目标对应的毕业目标不宜过多，选择对应一级毕业目标一般为23 个，二级毕业目标一般为 35 个。过少的选择会导致课程之间的衔接不顺畅，过多选择课程目标削弱课程的主要教学目标，增加课程负担，影响毕业的达成度。规范 6：融合跨专业的课程，重点依赖于课程内容，如回归分析侧重在二级目标融合知识和二级目标模型分析，而量化投资与预测分析侧重融合知识和问题分析的 4 个二级目标。融合跨专业的课程规模不宜过多，否则影响专业核心课程设置。规范 7：课程目标特色。课程的特色目标以 1 个为宜，特色按照 CDIO 的逻辑分布在至少34 门课程上，分别对应工程知识、模型设计、实现部署、研究系统和应用特色领域的思维培训5 个方面。特色课程设置过少不足以形成解决复杂工程问题能力的必要环节。课程目标集中在研究系统和应用领域，导致学生缺乏应对特色领域的复杂问题的工程知识和分析能力。以自然类和专业主干课程为对象，为选择一级和二级毕业目标，设计如下规则。规则1：课程的学期分布，课程开设的越早，越处于 CDIO 的低层次，越是晚期课程，越处于CDIO 的高层次。规则 2：课程属性，专业课程分为 4 个层次：数理知识、专业基础、专业核心、专业方向，如果是专业基础课，应该以 conceive-design 层次为核心选择，如果是专业核心课程，应以 design-implement 为核心选择，如果是方向课程应以implement-operate 层次为选择。教育与教学研究第 8 期129规则 3：课程内容之间的关系，表现为同类知识，章节之间并列关系，对应 conceive 层次，主要在于构建知识基础和分析模型。规则 4：课程内容之间为递进关系，对应conceive-design 层次，提供方法学，主要进行模型设计。规则 5：课程内容呈现系统关系，章节之间由部分到整体，对应 design-implement 层次，提供设计实现、资源调度、系统评价。规则 6：课程内容为复合架构、特殊应用背景、软硬件结合，对应 implement-operate 层次，提供设计实现、特定工程思维。以人工智能主干课程为例，课程毕业目标选择见表 2。表 2 人工智能课程毕业目标选择课程选择目标依据离散数学1.1，2.1规则 1、规则 2随机过程1.1，2.1规则 1、规则 2复变函数1.1，2.1规则 1、规则 2回归分析1.3，2.1规则 1、规则 2，规则 8高级语言程序设计1.1，2.2，3.1，3.5规则 3、规则 4人工智能语言1.1，2.2，3.1，3.5规则 3、规则 4电路分析基础1.1，2.1规则 2、规则 3信号与系统1.2，2.2，2.3，2.4规则 3、规则 4模拟电子技术1.2，2.1，2.2规则 3、规则 4数字电子技术1.2，2.1，2.2规则 3、规则 4算法与数据结构1.2，2.2，2.3，2.4规则 3、规则 4数字信号分析1.2，2.2，2.3，2.4规则 3、规则 4微机原理与接口技术1.2，2.2，2.3，2.4规则 2、规则 3计算机网络1.2，2.2，2.3，2.4规则 2、规则 3数据库原理1.2，2.2，2.3，2.4规则 2、规则 3人工智能1.4，2.3，3.1，3.2，3.4规则 4、规则 5神经网络1.4，2.3，3.1，3.2，3.4规则 4、规则 5机器学习1.4，2.3，3.1，3.2，3.4规则 4、规则 5量化投资与预测分析1.3，2.1，2.2，2.3，2.4规则 2、规则 3、规则 8系统分析与设计2.4，3，3，6，1，11.1，11，2规则 2、规则 3大数据建模1.4，2.3，3.1，3.2，3.4规则 4、规则 5数据挖掘1.4，2.3，3.1，3.2，3.4规则 4、规则 5WEB 系统3.1，3.2，3.3，4.1规则 5、规则 6文字处理3.1，3.2，3.3，4.1规则 5、规则 6图像识别3.1，3.2，3.3，4.1规则 5、规则 6语音识别3.1，3.2，3.3，4.1规则 5、规则 6智能系统4.1，4.4规则 5、规则 62023130计 算 机 教 育Computer Education2.2毕业目标关联关系（1）毕业目标呈现出线性关系，以 conceive-design-implement-operate 为逻辑的复杂工程问题解决能力的毕业目标是依次递进关系，4 个环节呈现紧密的前驱后继关系，如图 1 所示，专业课程分布在前 4 个一级毕业目标。每个环节必须有课程相对应，每个课程必须属于 4 个环节中的一个或几个；课程的前后关系也必然与 conceive-design-implement-operate 4 个环节相对应；在课程拓扑排序图中，关键路径上的课程能够对应一条完整的conceive-design-implement-operate链条。（2）课程目标按照毕业目标和课程所在学期呈现正三角形或者纺锤形分布，如图 2 所示，毕业二级指标主要分布在 2.13.4 之间，如果课程目标为正三角形分布则为重基础的，如果是纺锤形则是厚应用技术型。切勿为倒三角形，因为本科培养的主要目标在于厚基础，建立较为宽厚的数理基础，或者丰富多样的应用技术基础。3课程目标设计课程目标包括知识学习、提升解决问题的能力和建立抽象思维 3 个层次。知识学习构成基本目标，提升解决问题的能力是主要目标，建立抽象思维是高级目标。课程 3 个层次目标之间具有严格的逻辑，从知识学习、基本能力、高级能力到思维逻辑。以数据结构课程目标为例，可通过Bloom 方法描述课程目标达成。根据布鲁姆教学目标12系统地将教学目标从低到高、从简单到复杂、从知识到思维分为 5个层次,如图 3 所示。通过运用布鲁姆认知阶层体系能够较为明确设计课程目标，认清课程教学在每个阶段的内容、过程和能力。图 1 一级毕业目标分布图 2 二级毕业目标分布图 3 课程目标设计对应图理解分析实现综合评鉴毕业目标1：工程知识毕业目标2：分析模型毕业目标3：开发解决方案毕业目标4：研究系统毕业目标4：研究系统高层次“解决复杂工程问题”的思维能力基本“解决复杂工程问题的”技术能力高层次“解决复杂工程问题”的技术能力基本工程知识课程目标1：专业知识的学习和领悟课程目标2：能够将抽象知识应用于具体场景中的部分有针对性的问题课程目标3：能够将多领域知识和系列步骤工艺用于具体应用的系统性问题课程目标4：建立针对复杂工程问题的特定思维模式教育与教学研究第 8 期131参考文献：1 高新勤,王学通.工程教育认证背景下的“双一流”建设:基于我国进入全球工程教育“第一方阵”的工科专业分析J.高教学刊,2019(5):18-21.2 梅雪.一流本科专业建设:何去何从J.江苏高教,2021(8):66-71.3 Crawley E F,Malmqvist J,Lucas W A,et al.The CDIO syllabusEB/OL.2021-10-11.http:/cdio.org/framework-benefits/cdio-syllabus-report.4 林健.工程教育认证与工程教育改革和发展J.高等工程教育研究,2015(2):10-19.5 Malmqvist J,Lundqvist U,Rosn A,et al.The CDIO syllabus 3.0:An updated statement of goalsC/Proceedings of the International CDIO Conference.Reykjavk University,2022.6 Malmqvist J,Knutson W M,Lundqvist U,et al.Towards CDIO standards 3.0C/Proceedings of the 15th International CDIO Conference.2019:512-529.7 Crawley E F,Malmqvist J,Lucas W A,et al.The CDIO syllabus v2.0.An updated statement of goals for engineering educationC/Proceedings of 7th international CDIO conference,Copenhagen,Denmark.2011.8 孙涵,高航,黄元元,等.工程教育专业认证背景下的计算机类课程教学目标与评价重构探索J.计算机教育,2020(2):105-108.9 王保建,陈花玲,杨立娟.工程教育认证标准下的课程教学设置J.实验室研究与探索,2018,37(8):162-166,298.10 白艳红.工程教育专业认证背景下课程目标的形成性评价研究与实践J.中国高教研究,2019(12):60-64.11 Liu Y,Yang C,Yang X.Teaching reform and innovation based on CDIOC/2009 Second International Conference on Education Technology and Training.IEEE,2009:301-304.（编辑：孙怡铭）以数据结构为例，课程目标对应一级毕业目标的工程知识和问题分析，其中对应二级毕业目标的专业知识、设计模型、评价模型，见表 3。虽然数据结构课程处于毕业目标的底层，但是在设计课程目标时，可以相对地设置低层次目标和高层次目标。数据结构的工程知识包括 4 种抽象数据类型、两种物理存储结构和对应的基本算法；基本技能为能够有效选择逻辑结构和物理结构，有效利用两种结构建模，并在效率和空间复杂度之间取得折中关系。高级能力，能够使用具体的编程语言实现算法，给出程序实现的评价。最终通过课程学习形成“需求分析逻辑设计存储设计算法设计程序设计优化设计”思维逻辑。表 3 数据结构课程的课程目标设计课程目标描述专业知识理解该门课程在专业课程群中地位、性质、作用和目标。知道该门学科的研究范围、分析框架、研究方法、学科进展和未来发展方向1.2 专业知识掌握 4 种逻辑结构和 2 种物理结构的基本知识，理解典型的算法思想、数据结构的三要素、存储结构的实现和算法的评价策略1.2 专业知识基本能力能够根据问题的分析运用数据结构的基本原理，充分发挥创造性思维选择和设计合适的抽象数据类型，存储结构及正确高效的算法，能够运用两种逻辑模型解决算法设计领域的复杂结构，逐步理解算法的时间分析和空间分析之间的折中关系2.2 设计模型高级能力使用软件设计的基本方法和程序设计技术对算法进行具体实现，筑牢程序设计基础。能够完成系统的测试，证明算法设计的正确性，同时要求学生分析算法的复杂度，进而评价算法的优劣2.4 设计模型2.5 评价模型逻辑思维能够综合运用计算机科学与算法评价指标对所得实验数据进行整理、分析不同算法的效率，深刻理解和体会不同数据结构和算法产生的算法效率差异，并在此基础上优化算法，拓展算法设计能力。最终形成“需求分析逻辑设计存储设计算法设计程序设计优化设计”的程序算法设计的系统思维2.4 设计模型2.5 评价模型4结 语针对专业工程认证工作中毕业目标和课程目标之间的关系订立不准确问题，课程目标缺乏从知识学习到能力构建的目标构建问题，通过研读国内外专业工程认证的资料和标准，基于专业工程认证的 CDIO 的逻辑顺序和内容，根据专业课程的属性进行分析和研究，为毕业设计和课程目标之间的联系进行强关联，使得课程目标成为毕业目标的充分必要条件，有效地提高专业培养方案的毕业设计和专业课程的课程目标设计效率，准确定位毕业目标和课程目标。