羅會(huì)蘭，曾澤華

(江西理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，江西 贛州)

一 引言

我國(guó)在戰(zhàn)略層面制定了針對(duì)人工智能的全面推進(jìn)計(jì)劃，通過(guò)產(chǎn)業(yè)智能化來(lái)實(shí)現(xiàn)我國(guó)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，并大幅提升綜合國(guó)力和影響力。在新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的重點(diǎn)任務(wù)中，就提出要加快培養(yǎng)人工智能高端人才。為了踐行國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃，許多專業(yè)都為研究生開(kāi)設(shè)了《人工智能》課程，課程包含了非常廣泛的基礎(chǔ)理論和多個(gè)研究領(lǐng)域的內(nèi)容，因此單純靠傳統(tǒng)的授課方式來(lái)讓學(xué)生深刻理解并靈活運(yùn)用這些理論，是非常困難的。通過(guò)將建構(gòu)理論應(yīng)用于人工智能課程的教學(xué)，結(jié)合混合式教學(xué)模式，將有效幫助學(xué)生對(duì)人工智能的課程內(nèi)容及其相關(guān)知識(shí)進(jìn)行深入的思考，完成對(duì)人工智能理論知識(shí)的掌握和理解。學(xué)生能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)復(fù)雜的人工智能技術(shù)和思想進(jìn)行理解和建構(gòu)，從而掌握人工智能的技術(shù)，對(duì)現(xiàn)有的人工智能算法有自己的思考和見(jiàn)解。通過(guò)重構(gòu)自己的知識(shí)圖式，學(xué)生能夠創(chuàng)新性地使用或設(shè)計(jì)人工智能算法，解決具體問(wèn)題。

當(dāng)前已經(jīng)有研究者基于建構(gòu)理論進(jìn)行人工智能課程的教學(xué)[1]，但教學(xué)的內(nèi)容主要是對(duì)多層感知機(jī)的教學(xué)實(shí)踐?；诮?gòu)理論的人工智能混合式教學(xué)模式旨在覆蓋更多的人工智能內(nèi)容，在課程的設(shè)計(jì)上更加的復(fù)雜。教學(xué)內(nèi)容包括基礎(chǔ)的感知和決策算法、不確定知識(shí)的推理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的學(xué)習(xí)，等等。為了讓學(xué)生能夠掌握較為復(fù)雜的人工智能知識(shí)體系結(jié)構(gòu)，人工智能課程使用了基于建構(gòu)理論的教學(xué)方式，使用多種教學(xué)工具輔助學(xué)生從簡(jiǎn)單的理論知識(shí)，逐步構(gòu)建起整個(gè)理論框架。建構(gòu)理論的實(shí)現(xiàn)是通過(guò)混合式教學(xué)模式，將線上線下教學(xué)模式的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，運(yùn)用教師線上教學(xué)過(guò)程、自主學(xué)習(xí)過(guò)程和綜合評(píng)價(jià)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了建構(gòu)理論中的多種教學(xué)方法，最終建立起以培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)能力為中心的人工智能課程混合式教學(xué)模式。

二 人工智能課程基于建構(gòu)主義的教學(xué)理論基礎(chǔ)

建構(gòu)主義理論是解釋人類如何學(xué)習(xí)和認(rèn)知規(guī)律的理論，起源于認(rèn)知心理學(xué)，以及讓·皮亞杰（J.Piaget）所建立的認(rèn)知發(fā)展理論。建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為學(xué)習(xí)過(guò)程是一種對(duì)知識(shí)的重建，而不是知識(shí)的傳播，因此學(xué)生可以通過(guò)已有的知識(shí)去獲取更多的知識(shí)，通過(guò)不斷構(gòu)建知識(shí)框架，從簡(jiǎn)單的知識(shí)內(nèi)容逐步完成對(duì)復(fù)雜知識(shí)體系的建構(gòu)，從而完成復(fù)雜知識(shí)的學(xué)習(xí)。

根據(jù)皮亞杰的理論，人會(huì)在腦中構(gòu)建一種特殊的心理結(jié)構(gòu)，使經(jīng)驗(yàn)變得有意義，該結(jié)構(gòu)稱為“圖式”（schemes）。兒童通過(guò)與環(huán)境的互動(dòng)建立圖式，互動(dòng)方式為同化和順應(yīng)。在同化過(guò)程中，人們使用已有的圖式去解釋和探索外部世界，去運(yùn)用已有經(jīng)驗(yàn)對(duì)外部世界造成影響。在順應(yīng)過(guò)程中，人們?cè)谂c外界交互的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)已有的圖式無(wú)法掌控和解釋環(huán)境，則需修改或新建圖式，從而順應(yīng)環(huán)境的變化。已構(gòu)建的圖式，將在腦中進(jìn)行組織，該過(guò)程不直接與外界環(huán)境交互，而是通過(guò)對(duì)圖式進(jìn)行聯(lián)系和重組，建立起對(duì)世界的復(fù)雜認(rèn)知[2]。因此，想要讓學(xué)生建構(gòu)出知識(shí)體系，就需要提供恰當(dāng)?shù)沫h(huán)境，去支持學(xué)生完成同化和順應(yīng)過(guò)程，讓學(xué)生逐步建立和修改自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)，從而熟練掌握所學(xué)內(nèi)容。

《人工智能》是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)一級(jí)學(xué)科碩士點(diǎn)的基礎(chǔ)課，課程包含的知識(shí)體系會(huì)較為復(fù)雜。在學(xué)生在掌握了基礎(chǔ)理論后，使用建構(gòu)主義的教學(xué)模式，在學(xué)生已有的知識(shí)基礎(chǔ)上，不斷調(diào)整和新建知識(shí)框架，改變已有認(rèn)知，從而完成人工智能課程的學(xué)習(xí)。由于人工智能技術(shù)正處于快速的發(fā)展階段，學(xué)生主動(dòng)建構(gòu)出的知識(shí)體系，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和調(diào)整空間，在未來(lái)更深層次的研究中，能夠更好地吸收新知識(shí)、新觀點(diǎn)，通過(guò)對(duì)已有知識(shí)的重組與思考，能夠更具創(chuàng)造性地進(jìn)行科研與實(shí)踐，從而由學(xué)習(xí)變?yōu)閯?chuàng)造。通過(guò)建構(gòu)主義教學(xué)理論的人工智能課程學(xué)習(xí)，做到學(xué)以致用，發(fā)展創(chuàng)新。

三 人工智能課程基于混合式教學(xué)模式的理論基礎(chǔ)

21 世紀(jì)已走過(guò)第二個(gè)十年，在第一個(gè)十年，教育部啟動(dòng)了“新世紀(jì)網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)工程”和“國(guó)家精品課程建設(shè)工程”，成為了中國(guó)線上教育的開(kāi)端基。在第二個(gè)十年，MOOC（大型開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)課程）在眾多頂尖高校的支持下飛速發(fā)展，誕生了諸多優(yōu)秀的課程資源，建立了諸多新穎的教學(xué)模式。但線上教學(xué)的問(wèn)題是過(guò)于寬松的教學(xué)環(huán)境，導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)進(jìn)度很難保證，并且當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生問(wèn)題，也很難與教師直接交流。因此，將線上線下教育模式進(jìn)行融合，以學(xué)生為學(xué)習(xí)主體，使用多種教學(xué)工具和教學(xué)方法幫助學(xué)生掌握知識(shí)的教學(xué)方法，就是混合式教學(xué)[3]。

混合式教學(xué)能夠使用的教學(xué)工具眾多，教學(xué)形式各異，因此相較于傳統(tǒng)的線上教學(xué)或線下教學(xué)，混合式教學(xué)模式對(duì)教師的要求更高，需要根據(jù)教學(xué)任務(wù)創(chuàng)造性地混合不同的教學(xué)方法，以促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)認(rèn)知，并指引學(xué)生從認(rèn)知到實(shí)踐[4]。較為簡(jiǎn)單的方式是使用MOOC 負(fù)責(zé)線上教學(xué)，學(xué)生選擇最合適的MOOC 課程內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，在掌握了基本的理論知識(shí)點(diǎn)后，傳統(tǒng)的線下教學(xué)可以側(cè)重于知識(shí)的重建和創(chuàng)造性思維的激發(fā)，學(xué)生對(duì)所學(xué)內(nèi)容進(jìn)行匯報(bào)交流，老師進(jìn)行復(fù)雜問(wèn)題的答疑解惑，并對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行評(píng)價(jià)反饋。

混合式教學(xué)中學(xué)生的自主學(xué)習(xí)過(guò)程，正是建構(gòu)主義教學(xué)理論所描述的學(xué)生自主構(gòu)建知識(shí)體系的過(guò)程，但該過(guò)程如果完全在線上由學(xué)生獨(dú)立完成，將缺少關(guān)鍵的、引導(dǎo)學(xué)生建構(gòu)正確知識(shí)體系的外部環(huán)境?；诜鹆_里達(dá)大學(xué)的研究[5]表明，學(xué)習(xí)環(huán)境對(duì)混合式教學(xué)的教學(xué)質(zhì)量是至關(guān)重要的?；旌鲜浇虒W(xué)的線下教學(xué)過(guò)程，正是輔助學(xué)生調(diào)整認(rèn)知結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，確保學(xué)生能夠完成知識(shí)體系的構(gòu)建。以往混合式學(xué)習(xí)把重點(diǎn)放在教師如何創(chuàng)造知識(shí)上，而不是放在學(xué)生身上。為了克服這個(gè)缺點(diǎn)，將建構(gòu)主義理論應(yīng)用在混合學(xué)習(xí)環(huán)境中，增加學(xué)生的互動(dòng)性，注重學(xué)生在他/她以前的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上建構(gòu)新的知識(shí)[6]。

混合式教學(xué)的主要難點(diǎn)，是被教育一方可能不具有較強(qiáng)的使用計(jì)算機(jī)或互聯(lián)網(wǎng)的能力，從而使得線上教學(xué)難以展開(kāi)，最終教學(xué)質(zhì)量難以保證。由于學(xué)習(xí)人工智能課程的學(xué)生其專業(yè)大多為計(jì)算機(jī)或電子通信，其自身就有較高的計(jì)算機(jī)使用能力，能較好地從互聯(lián)網(wǎng)中搜索并獲取大量信息。同時(shí)人工智能課程包含大量代碼實(shí)踐，該過(guò)程能由學(xué)生自主學(xué)習(xí)掌握，同時(shí)也需要課堂實(shí)踐和老師的指導(dǎo)，因此將混合式教學(xué)運(yùn)用于人工智能課程，能最大程度提升課程的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率。

四 基于建構(gòu)理論的混合式人工智能課程教學(xué)基本架構(gòu)

受新冠病毒疫情影響，2020 年春季學(xué)期，江西理工大學(xué)碩士研究生的《人工智能》課程的主要教學(xué)在線上完成，通過(guò)混合式教學(xué)模式，將大量線下的教學(xué)方法和教學(xué)流程，通過(guò)精心設(shè)計(jì)運(yùn)用到線上教學(xué)中。本課程可分為三個(gè)教學(xué)過(guò)程，分別是學(xué)生教師線上教學(xué)過(guò)程、自主學(xué)習(xí)過(guò)程和綜合評(píng)價(jià)過(guò)程。在這三個(gè)教學(xué)過(guò)程中，使用了四種教學(xué)方法，分別是支架式教學(xué)、教學(xué)情景建立、隨機(jī)進(jìn)入式教學(xué)和小組協(xié)作學(xué)習(xí)模式。通過(guò)三個(gè)教學(xué)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了混合式教學(xué)模式，通過(guò)四種教學(xué)方法實(shí)現(xiàn)了建構(gòu)式教學(xué)理論?；谝陨辖虒W(xué)過(guò)程和方法，設(shè)計(jì)出了基于建構(gòu)理論的混合式人工智能課程教學(xué)模式，能夠有效提升教學(xué)效率，讓學(xué)生建立起人工智能研究方向的知識(shí)體系，并培養(yǎng)他們解決實(shí)際問(wèn)題的能力和科研能力。

（一） 基于建構(gòu)理論的教學(xué)方法

1. 支架式教學(xué)

支架式教學(xué)，是由杰羅姆·布魯納提出的教學(xué)理論，他認(rèn)為學(xué)習(xí)不是被動(dòng)的獲取信息，而是主動(dòng)地賦予信息意義，通過(guò)加工和重構(gòu)，將信息內(nèi)化為知識(shí)。通過(guò)不斷地對(duì)信息進(jìn)行螺旋式的加工和構(gòu)建，使人從簡(jiǎn)單的知識(shí)逐步構(gòu)建出復(fù)雜龐大的知識(shí)體系，從而完成學(xué)習(xí)過(guò)程。將該思想用于教育領(lǐng)域，就是著名的支架式教學(xué)，教師為學(xué)生提供學(xué)習(xí)的支持，讓學(xué)生在老師的幫助和引導(dǎo)下自主學(xué)習(xí)基礎(chǔ)內(nèi)容。在完成初步學(xué)習(xí)后，逐步拆除腳手架，從而讓學(xué)生逐步自主掌握知識(shí)。在人工智能課程的初次教學(xué)，就將為學(xué)生提供人工智能的宏觀概念，從整體拓展到人工智能的每一個(gè)子領(lǐng)域，給予學(xué)生清晰的框架，用于具體知識(shí)的構(gòu)建，課程的模塊如圖1 所示。

圖1 人工智能課程模塊圖

人工智能的研究主要基于四個(gè)方面：模擬人類的思維模式、模擬人類的行為模式、合理的思維和合理的行動(dòng)。人工智能課程包含大量算法分析和代碼實(shí)踐，因此需要教師為學(xué)生提供充足的教學(xué)支架作為支撐，幫助其跨越最困難的入門(mén)階段。因此，本課程為學(xué)生提供了大量的案例，引導(dǎo)其理解知識(shí)的內(nèi)在邏輯，并通過(guò)豐富的課外學(xué)習(xí)資源及課后練習(xí)，讓學(xué)生自由探索感興趣的相關(guān)內(nèi)容，幫助其理解抽象概念中更深層的原理。

2. 教學(xué)情景建立

教學(xué)情景是通過(guò)將教學(xué)內(nèi)容至于特定的情景下，讓學(xué)生建立知識(shí)與情景間的聯(lián)系，從而讓學(xué)生更好的記住所學(xué)的內(nèi)容[7]，這就涉及到教學(xué)理論中的建構(gòu)理論和認(rèn)知心理學(xué)的記憶過(guò)程。教學(xué)過(guò)程中涉及到工作記憶和長(zhǎng)期記憶，在工作記憶中存在視覺(jué)空間畫(huà)板和情景緩沖區(qū)[8]，我們?cè)谑褂霉ぷ饔洃洉r(shí)會(huì)對(duì)所學(xué)內(nèi)容建立視覺(jué)印象，并通過(guò)情景緩沖區(qū)，將知識(shí)與情景聯(lián)系起來(lái)，輔助長(zhǎng)期記憶進(jìn)行索引提取。對(duì)于長(zhǎng)期記憶，教學(xué)的內(nèi)容主要屬于陳述性記憶中的語(yǔ)義記憶，但該類型記憶非常容易被遺忘，因此使用教學(xué)情景將教學(xué)內(nèi)容聯(lián)系到陳述性記憶中的情景記憶，將會(huì)提升學(xué)生對(duì)知識(shí)的長(zhǎng)期記憶。由于記憶存在編碼特異性，一旦脫離了特定的情景可能會(huì)忘記對(duì)應(yīng)的知識(shí)，因此需要通過(guò)建構(gòu)理論將多種知識(shí)與情景結(jié)合，建立知識(shí)間的內(nèi)在聯(lián)系，從而結(jié)構(gòu)化記憶內(nèi)容，讓學(xué)生自然地記住所學(xué)內(nèi)容。

在人工智能的教學(xué)中，使用了多種教學(xué)情境輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，首先是使用相同實(shí)例用于不同知識(shí)的講解。對(duì)于智能體的講解，課程將其抽象為吸塵器，對(duì)于人工智能的行為過(guò)程抽象為清理灰塵。通過(guò)吸塵器的實(shí)例，講解不同的人工智能策略。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的講解，將不同的學(xué)習(xí)過(guò)程抽象為挑選西瓜的過(guò)程，通過(guò)生動(dòng)的案例，讓學(xué)生理解不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的過(guò)程。通過(guò)相同的實(shí)例分析，讓學(xué)生自主的建立知識(shí)的聯(lián)系與區(qū)別，由實(shí)例所構(gòu)建的教學(xué)情境，又能很好地幫助學(xué)生記住相關(guān)內(nèi)容，讓其更好地建立起完整的人工智能知識(shí)體系。

3. 隨機(jī)進(jìn)入式教學(xué)

隨機(jī)進(jìn)入教學(xué)的基本思想源自建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論的彈性認(rèn)知理論，期望學(xué)習(xí)者通過(guò)不同途徑、不同角度、不同方式多次進(jìn)入同樣的學(xué)習(xí)內(nèi)容去進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而獲得對(duì)同一事物多方面的認(rèn)識(shí)和理解[9]。通過(guò)教學(xué)情景已經(jīng)能夠提升學(xué)生對(duì)知識(shí)的記憶，但結(jié)合隨機(jī)進(jìn)入式教學(xué)，才能有效提升學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解能力。通過(guò)教學(xué)情景的建立，能讓學(xué)生初步聯(lián)系起所學(xué)內(nèi)容；通過(guò)隨機(jī)進(jìn)入學(xué)習(xí)，將同一事物的多方面認(rèn)識(shí)引入教學(xué)；通過(guò)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行發(fā)散性思維訓(xùn)練，找出該事物在不同方面的共性與差異；通過(guò)小組協(xié)作學(xué)習(xí)討論該事物的不同觀點(diǎn)，最終就能讓學(xué)生主動(dòng)構(gòu)建出該事物的完整認(rèn)知，從而做到對(duì)知識(shí)的靈活運(yùn)用。

人工智能課程包含大量的子領(lǐng)域內(nèi)容，包括哲學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論和語(yǔ)言學(xué)[10]，因此人工智能課程非常適合使用隨機(jī)進(jìn)入式教學(xué)模式。以人工智能中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在教學(xué)的過(guò)程中可以從不同的方面對(duì)該知識(shí)進(jìn)行理解。在數(shù)字圖像方面，可以將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象為眾多的濾波器，通過(guò)對(duì)原圖的變換和濾波，最終得到期望的結(jié)果；在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是其特征的連接，通過(guò)復(fù)雜連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可完成圖像處理任務(wù)[11]；在神經(jīng)生物學(xué)方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)外側(cè)膝狀核的仿生，通過(guò)感受野的遞進(jìn)來(lái)處理圖像任務(wù)[12]。通過(guò)在不同的教學(xué)階段隨機(jī)進(jìn)入對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解，讓學(xué)生從多角度去理解和思考，并認(rèn)識(shí)到知識(shí)能從多方面進(jìn)行解釋，每個(gè)人都能基于自身的知識(shí)框架形成對(duì)知識(shí)的獨(dú)特理解，從而讓學(xué)生對(duì)該知識(shí)點(diǎn)建構(gòu)出自己的理解。

4. 小組協(xié)作學(xué)習(xí)模式

新型建構(gòu)主義認(rèn)為，學(xué)習(xí)者與周圍環(huán)境的交互作用，對(duì)于學(xué)習(xí)內(nèi)容的深入理解起著關(guān)鍵性的作用[9]。從皮亞杰的發(fā)展心理學(xué)角度來(lái)看，通過(guò)小組間的學(xué)習(xí)分享，讓相同的知識(shí)和不同的觀點(diǎn)在分享中碰撞，使學(xué)生相互“順應(yīng)”各自的圖式，從而對(duì)知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行增量的修改，讓學(xué)生建立起更完整的知識(shí)體系。在小組協(xié)作研究中，老師通過(guò)腳手架式教學(xué)，幫助學(xué)生完成小組學(xué)習(xí)的全過(guò)程，并參與到學(xué)生對(duì)知識(shí)的建構(gòu)過(guò)程，建立起以學(xué)生為主體、老師為輔助的學(xué)習(xí)環(huán)境，小組協(xié)作模式如圖2 所示。

圖2 小組協(xié)作學(xué)習(xí)模式

在小組協(xié)作過(guò)程中，老師會(huì)給出問(wèn)題，由學(xué)生對(duì)問(wèn)題和知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行探討研究。在討論初期，老師將指引學(xué)生進(jìn)行發(fā)散性思考，通過(guò)學(xué)生間的觀點(diǎn)分享與碰撞，引導(dǎo)學(xué)生深入思考人工智能課程中的核心內(nèi)容，并在討論結(jié)束時(shí)輔助學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行歸納總結(jié)。在實(shí)踐階段，學(xué)生通過(guò)分組完成特定任務(wù)，教師在任務(wù)設(shè)計(jì)階段就充分考慮到學(xué)生間的協(xié)作問(wèn)題，將教學(xué)內(nèi)容分為特定的多個(gè)實(shí)踐任務(wù)，由學(xué)生組隊(duì)進(jìn)行方案設(shè)計(jì)和實(shí)踐操作，培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和利用群體智慧解決問(wèn)題的能力。最終通過(guò)師生共同對(duì)所學(xué)內(nèi)容的理論思辨及數(shù)學(xué)推理，讓學(xué)生對(duì)所建構(gòu)的知識(shí)體系進(jìn)行修補(bǔ)完善，并通過(guò)課后研究，保持對(duì)人工智能課程的持續(xù)學(xué)習(xí)。通過(guò)小組協(xié)作，使教師和每位學(xué)生的思維與智慧在整個(gè)群體中共享，共同完成對(duì)所學(xué)知識(shí)的意義建構(gòu)，讓學(xué)生理解并能靈活運(yùn)用人工智能知識(shí)，為之后的研究學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（二） 基于混合式教學(xué)模式的教學(xué)過(guò)程

1. 教師線上教學(xué)過(guò)程

《人工智能》課程利用了“學(xué)堂在線”平臺(tái)進(jìn)行了線上教學(xué)，學(xué)生通過(guò)聽(tīng)課、閱讀相關(guān)文獻(xiàn)、演示報(bào)告心得、討論和實(shí)踐多種不同學(xué)習(xí)模式來(lái)強(qiáng)化所學(xué)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)知識(shí)的建構(gòu)。根據(jù)混合式教學(xué)的教學(xué)特點(diǎn)，每一節(jié)課使用了較短的視頻時(shí)長(zhǎng)，讓學(xué)生盡可能對(duì)較少的信息形成注意力，當(dāng)學(xué)生在混合式教學(xué)的其他階段遇到不理解的地方，能夠重新觀看教學(xué)視頻，從而提升其對(duì)知識(shí)內(nèi)容的記憶和把握。

課程將人工智能課程劃分為機(jī)器學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解、不確定性推理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解五大模塊，如圖1 所示，以問(wèn)題為主體，通過(guò)圍繞特定例子對(duì)多種算法和理論進(jìn)行綜合學(xué)習(xí)，讓學(xué)生在抽象的算法和實(shí)際問(wèn)題間建立聯(lián)系，從而讓學(xué)生快速實(shí)現(xiàn)知識(shí)的消化和重建，培養(yǎng)他們解決實(shí)際問(wèn)題的能力和科研能力。

2. 自主學(xué)習(xí)過(guò)程

混合式教學(xué)的核心，是學(xué)生在課前和課后的自主學(xué)習(xí)過(guò)程。在自主學(xué)習(xí)階段，學(xué)生學(xué)習(xí)的動(dòng)力來(lái)自于對(duì)課程的興趣。自主學(xué)習(xí)期望達(dá)成的目標(biāo)是學(xué)生充分掌握教學(xué)內(nèi)容，并通過(guò)自主搜索和學(xué)習(xí)，在課程結(jié)束后依舊有能力不斷提升人工智能領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)的理解和應(yīng)用，對(duì)所學(xué)內(nèi)容進(jìn)行持續(xù)的建構(gòu)。自主學(xué)習(xí)的內(nèi)容分為理論學(xué)習(xí)和代碼實(shí)踐，從基礎(chǔ)的人工智能理論，逐漸學(xué)習(xí)并實(shí)踐人工智能算法，利用MOOC 學(xué)習(xí)平臺(tái)完成自主學(xué)習(xí)，利用python 代碼結(jié)合Tensenflow 和PyTorch 深度學(xué)習(xí)框架，完成代碼實(shí)踐，具體如圖3 所示。

圖3 以MOOC 平臺(tái)資源為輔的隨機(jī)在線學(xué)習(xí)資源

課程使用教學(xué)支架為學(xué)生提供入門(mén)輔助，隨著課程的進(jìn)展會(huì)推薦多種MOOC 課程讓學(xué)生自主學(xué)習(xí)，并在代碼實(shí)踐階段提供基礎(chǔ)實(shí)例代碼和任務(wù)目標(biāo)，期望學(xué)生通過(guò)自主學(xué)習(xí)完成課程目標(biāo)，使用代碼構(gòu)建出深度學(xué)習(xí)模型，并使用大數(shù)據(jù)框架處理模型數(shù)據(jù)，做到對(duì)人工智能算法的熟練掌握。為培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)興趣，課程還會(huì)提供多媒體資源以供學(xué)生探索，包括人工智能算法的可視化網(wǎng)站、通過(guò)人工智能算法生成音樂(lè)圖像的程序應(yīng)用、與課程進(jìn)度相關(guān)的課外書(shū)籍等等。通過(guò)課程對(duì)學(xué)生自主學(xué)習(xí)過(guò)程的精心設(shè)計(jì)，能夠最大程度地幫助學(xué)生不斷建構(gòu)人工智能的知識(shí)框架，提高學(xué)生的自學(xué)能力、創(chuàng)新能力和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

3. 綜合評(píng)價(jià)過(guò)程

對(duì)于混合式教學(xué)，如何有效考核研究生的自主學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新能力是難點(diǎn)之一。在培養(yǎng)人工智能時(shí)代的學(xué)生方面，不僅需要標(biāo)準(zhǔn)化的試題考核，還需要通過(guò)非標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)價(jià)體系考核學(xué)生的綜合素質(zhì)和能力[15]。面向研究生的人工智能課程，重在考核學(xué)生的思考問(wèn)題能力、理論知識(shí)的推導(dǎo)能力、成果的展示能力和論文的寫(xiě)作能力，所以設(shè)計(jì)了如圖4所示的多方位評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)對(duì)本課程的學(xué)習(xí)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

圖4 考核評(píng)價(jià)體系

思考問(wèn)題的能力主要在線上討論的過(guò)程中進(jìn)行評(píng)判，在建構(gòu)式教學(xué)中，學(xué)生在教學(xué)過(guò)程中占中心地位，因此需要學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行深入思考，并與老師和其他同學(xué)進(jìn)行探討，在該階段即可對(duì)學(xué)生思考問(wèn)題的能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，并在課程進(jìn)行過(guò)程中幫助能力較差的學(xué)生，為其提供支持與幫助。由于人工智能有許多內(nèi)容基于嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，因此對(duì)人工智能知識(shí)的掌握也表現(xiàn)在對(duì)理論知識(shí)推導(dǎo)的能力上，該部分的評(píng)價(jià)將分布在課后練習(xí)和最終考試中。人工智能課程是為研究生所開(kāi)設(shè)，因此本課程最重要的考核指標(biāo)，是學(xué)生掌握并運(yùn)用人工智能技術(shù)的能力，以及將研究成果轉(zhuǎn)化為論文的能力。通過(guò)小組協(xié)作過(guò)程，學(xué)生已經(jīng)完成了大部分課程的研究和實(shí)踐，因此對(duì)該項(xiàng)能力的考核，主要是其課程學(xué)習(xí)后的論文撰寫(xiě)上。結(jié)合小組協(xié)作及自主學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)該構(gòu)建出對(duì)人工智能技術(shù)獨(dú)特的知識(shí)結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)的深入思考，因此對(duì)學(xué)生最終的論文進(jìn)行考核，既能評(píng)價(jià)其知識(shí)的掌握水平，也能考核其論文的撰寫(xiě)能力。在綜合評(píng)價(jià)的最后一個(gè)環(huán)節(jié)是對(duì)成果的展示，該過(guò)程既能讓學(xué)生互相交流學(xué)習(xí)心得，進(jìn)一步擴(kuò)充其知識(shí)結(jié)構(gòu)，也能在教師的指引下對(duì)人工智能問(wèn)題進(jìn)行更深層的思考，從而讓學(xué)生在課程結(jié)束后繼續(xù)人工智能知識(shí)的建構(gòu)，不斷提升其學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的能力，做到持續(xù)學(xué)習(xí)，持續(xù)思考。

五 實(shí)踐效果及分析

基于建構(gòu)理論的混合式教學(xué)被運(yùn)用于2021 年上半年的人工智能課程教學(xué)中，教學(xué)過(guò)程包含疫情隔離期間的線上教學(xué)，及返校后的線上線下混合式教學(xué)，線上教學(xué)使用“學(xué)堂在線”平臺(tái)進(jìn)行課程發(fā)布和作業(yè)布置，使用“騰訊會(huì)議”平臺(tái)進(jìn)行線上課程答疑及小組交流協(xié)作。在教學(xué)過(guò)程結(jié)束時(shí)讓學(xué)生填寫(xiě)教學(xué)評(píng)價(jià)調(diào)查問(wèn)卷，作為教學(xué)實(shí)踐的評(píng)價(jià)指標(biāo)之一，調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容參考混合式教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)[14]及建構(gòu)主義教學(xué)評(píng)估的評(píng)價(jià)指標(biāo)[13]，對(duì)教學(xué)效果進(jìn)行量化分析。

為了更好地對(duì)比評(píng)價(jià)教學(xué)效果，2021 年下半年的人工智能課程教學(xué)將作為對(duì)照組參與教學(xué)評(píng)價(jià)。該教學(xué)過(guò)程全程為線下教學(xué)，使用建構(gòu)式理論的教學(xué)方法，以最終的學(xué)生成績(jī)作為評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。為保證結(jié)果的有效性，參與對(duì)比的學(xué)生均為相同的計(jì)算機(jī)專業(yè)，且保證教學(xué)內(nèi)容一致。

人工智能課程的最終成績(jī)是通過(guò)4 項(xiàng)成績(jī)加權(quán)求和得到的，分別是15% 的考勤及上課表現(xiàn)，15% 的小組協(xié)作任務(wù)，28% 的論文寫(xiě)作成績(jī)和42% 的期末考試成績(jī)。兩種教學(xué)方式的成績(jī)結(jié)果如表1 所示。

表1 不同教學(xué)方式的成績(jī)平均分

從表1 可以看出，混合式教學(xué)模式下學(xué)生的成績(jī)要略好于只使用線下教學(xué)的學(xué)生，在考勤、上課表現(xiàn)、小組協(xié)作、論文寫(xiě)作方面都有明顯的優(yōu)勢(shì)，證明混合式教學(xué)能有效提升學(xué)生的綜合素質(zhì)，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。在期末考試成績(jī)中，混合式教學(xué)成績(jī)要略差于線下教學(xué)，這可能是因?yàn)榛旌鲜浇虒W(xué)模式下，學(xué)生的習(xí)題練習(xí)時(shí)間偏少、對(duì)題型不熟所導(dǎo)致。

由于建構(gòu)式教學(xué)方法主要提升的是學(xué)生的綜合能力及學(xué)習(xí)體驗(yàn)，因此通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的方式能較為量化的體現(xiàn)教學(xué)結(jié)果，為教學(xué)內(nèi)容的改進(jìn)提供參考。調(diào)查問(wèn)卷分為教學(xué)內(nèi)容分析、主觀教學(xué)感受、教學(xué)內(nèi)容回憶三個(gè)板塊，量化分析了基于建構(gòu)理論的4 種教學(xué)方法和混合式教學(xué)的實(shí)際效果。問(wèn)卷中的教學(xué)內(nèi)容分析結(jié)果如表2 所示，學(xué)生需要對(duì)所學(xué)內(nèi)容進(jìn)行打分，滿分為5 分，所學(xué)內(nèi)容包含6 個(gè)章節(jié)的學(xué)習(xí)掌握情況，分值越高掌握越充分，對(duì)于日常作業(yè)和考試內(nèi)容的難易程度評(píng)價(jià)，分值越高則越發(fā)的困難。

表2 基于教學(xué)內(nèi)容的調(diào)查問(wèn)卷得分

從表2 的內(nèi)容可以看出，隨著課程的深入，學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握就越加困難，但由于支架式教學(xué)的幫助，老師提供的教學(xué)指引能夠在前5 章中有效幫助學(xué)生理解和掌握知識(shí)，獲得了學(xué)生3 分以上的評(píng)價(jià)，但在第3 章節(jié)的得分?jǐn)?shù)據(jù)方差較高，證明有部分學(xué)生沒(méi)能較好掌握該內(nèi)容，需要老師為這些學(xué)生提供更針對(duì)化的指導(dǎo)和幫助。

從表2 的難易度分析可以看出，日常作業(yè)和期末考試都是較為正常的難度，但學(xué)生普遍認(rèn)為課程的論文撰寫(xiě)難度較大。由于大部分學(xué)生是初次撰寫(xiě)人工智能領(lǐng)域的研究論文，并且需要進(jìn)行論文成果的展示，這對(duì)學(xué)生的論文索引及閱讀能力有較高的要求，對(duì)學(xué)生而言是一次較大的挑戰(zhàn)。在實(shí)際成果展示階段，能明顯感覺(jué)學(xué)生通過(guò)論文的撰寫(xiě)，理解并實(shí)踐了所學(xué)內(nèi)容，并在各自感興趣的領(lǐng)域做出了一定的學(xué)術(shù)探索，對(duì)于學(xué)生的后續(xù)科研階段起到了積極的影響。

在問(wèn)卷的第二部分即主觀教學(xué)感受中，問(wèn)卷涉及了支架式教學(xué)和情境建立方法的有效性，以及混合式教學(xué)的主觀感受，具體如表3 所示。

表3 主觀教學(xué)感受的調(diào)查問(wèn)卷得分

從表3 的得分來(lái)看，問(wèn)題1 有著較低的均值和較高的方差，這意味著老師的答疑解惑有效幫助了部分學(xué)生，但另一部分學(xué)生的答疑需求沒(méi)有被滿足，結(jié)合問(wèn)題2 的較高均值來(lái)看，支架式教學(xué)取得了較好的效果，但在答疑解惑方面還需要老師更加主動(dòng)的與學(xué)生交流，并通過(guò)小組討論階段幫助學(xué)生解答學(xué)習(xí)過(guò)程中的困惑。

問(wèn)題4 和問(wèn)題5 顯示了混合式教學(xué)中的自主學(xué)習(xí)效果，大部分學(xué)生都在課后學(xué)習(xí)了相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，也會(huì)進(jìn)行代碼的練習(xí)，但問(wèn)題5 的方差較大，表明有部分學(xué)生很少進(jìn)行代碼練習(xí)，需要老師在教學(xué)內(nèi)容中提供更完善的代碼環(huán)境和模型數(shù)據(jù)，減少其自主學(xué)習(xí)的難度。問(wèn)題6 和問(wèn)題7 顯示了小組協(xié)作學(xué)習(xí)模式的有效性，學(xué)生對(duì)于小組討論過(guò)程和具體的協(xié)作過(guò)程均較為滿意。

問(wèn)題3 顯示了教學(xué)內(nèi)容有效啟發(fā)了學(xué)生的思考，通過(guò)教學(xué)情景的建立及不同教學(xué)內(nèi)容的隨機(jī)進(jìn)入，讓學(xué)生掌握了知識(shí)的內(nèi)部聯(lián)系，能夠通過(guò)對(duì)知識(shí)內(nèi)容的泛化，在遇到新知識(shí)或新情景下，主動(dòng)與舊的知識(shí)建立關(guān)聯(lián)，從而引發(fā)其深入的思考。為了進(jìn)一步量化該教學(xué)方法的效果，問(wèn)卷的第3 個(gè)板塊讓學(xué)生回憶教學(xué)內(nèi)容中具體的情景案例，并通過(guò)具體問(wèn)題考察學(xué)生對(duì)于所學(xué)內(nèi)容的泛化能力，具體如表4所示。

表4 教學(xué)內(nèi)容回憶的調(diào)查問(wèn)卷得分

表4 中第1 個(gè)問(wèn)題顯示出學(xué)生普遍記得兩個(gè)以上的相關(guān)算法，證明了情景建立的有效性。第2 個(gè)問(wèn)題，學(xué)生能從多個(gè)角度解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，證明了隨機(jī)進(jìn)入式教學(xué)有效地提升了學(xué)生的泛化能力，并產(chǎn)生了對(duì)于知識(shí)內(nèi)容的獨(dú)特理解。

表3 中的問(wèn)題8 顯示出了混合式教學(xué)與普通線下式教學(xué)最大的不同，即學(xué)生普遍對(duì)上課時(shí)間安排較為滿意。因?yàn)樵诰€上教學(xué)過(guò)程中，學(xué)生在簽到完成后即可按照自己最合適的時(shí)間進(jìn)行視頻學(xué)習(xí)，對(duì)于不理解的內(nèi)容也能通過(guò)暫停視頻進(jìn)行深入思考。在教學(xué)答疑及小組協(xié)作階段，混合式教學(xué)也能通過(guò)協(xié)調(diào)師生時(shí)間，獲得最高的教學(xué)效率。在“學(xué)堂在線”平臺(tái)的學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)間統(tǒng)計(jì)中，能夠明顯發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間分布非常平均，不同的學(xué)生習(xí)慣在不同的時(shí)間完成視頻學(xué)習(xí)和作業(yè)練習(xí)，具體如圖5 所示。

圖5 學(xué)生線上學(xué)習(xí)活躍時(shí)間

結(jié)合學(xué)生的最終學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)生的教學(xué)內(nèi)容評(píng)價(jià)和主觀教學(xué)感受，可以認(rèn)為基于建構(gòu)理論的4 種教學(xué)方法及混合式教學(xué)模式，能夠有效提升《人工智能》研究生課程的教學(xué)效果，幫助學(xué)生更深刻地理解教學(xué)內(nèi)容，有效提升學(xué)生的綜合素質(zhì)和科研能力。在學(xué)生的主觀感受和教學(xué)的實(shí)際效果上均取得了較好的成績(jī)。

六 結(jié)語(yǔ)

基于建構(gòu)理論的混合式教學(xué)模式，能夠有效促進(jìn)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、溝通交流能力和創(chuàng)新思維能力的培養(yǎng)。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的課程內(nèi)容、科學(xué)有效的教學(xué)方法，以及師生間的共同努力，為學(xué)生未來(lái)的科學(xué)研究和工作實(shí)踐打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本課程基于建構(gòu)理論的人工智能混合式教學(xué)模式為其他課程的教學(xué)提供了經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，同時(shí)也為社會(huì)培養(yǎng)了掌握先進(jìn)人工智能技術(shù)的優(yōu)質(zhì)人才。