| 标题 | 新工科理念下的计算机系统能力培养教学体系建设探讨 |
| 范文 | 董跃宇 强振平 胡坤融 王晓锐 [摘 要]新工科的提出恰逢其时，是我国迈向工业强国过程中高等工程教育的必由之路。新工科的“新”体现在工程教育的内涵变革上。在新工科理念指引下，课题组设想选取计算机系统能力培养中至关重要的计算机操作系统等课程，将知识图谱、图计算等方法引入教育教学改革中，以实现专业、课程边界的再设计，规划新的专业课程结构;设想引入混合式教学，用数据驱动的方式，转变传统的人才培养模式，获得教育教学的新质量。课题组以智能信息技术为手段对专业改革、建设进行探索，迈向知识工作自动化，积极回应新工业革命前景下的工程教育变革。 [关键词]新工科;系统能力培养;教学体系建设 [中图分类号] G640 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2021）06-0115-03 为主动应对新一轮科技革命与产业变革，支撑服务创新驱动发展、“中国制造2025”等一系列国家战略，2017年2月以来，教育部积极推进新工科建设。新工科建设提出了“五个新”的概念，即工程教育的新理念、学科专业的新结构、人才培养的新模式、教育教学的新质量、分类发展的新体系。相对于传统的工科人才，未来新兴产业和新经济需要的是实践能力强、创新能力强，具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才。 在工科类专业中，信息类专业约占30%。在信息类专业中，计算机类专业占比约50%，是新工科建设中数量最多、影响最广的专业。系统能力是依据确定的系统功能，设计与开发系统结构，实现工程目标的能力。具备了系统能力，计算机的应用和创新能力也会由此得到强化与提升。在计算机类专业新工科建设和教育提升中，系统能力培养具有比以往更加高的要求。 新工科理念之下，通过课程边界再设计，融合课程群并结合系统实践是行之有效的系统能力培养教学改革措施。在这一过程中，可引入知识图谱、图计算等技术，将课程知识点形式化为图结构，利用知识库查询、知识融合等操作实现课程的融合、新课程的体系构建;将数据驱动等新的信息技术思路和方法引入教育教学改革的过程中，将知识工作自动化作为远期目标，以信息技术的方法和手段建设新工科专业。 新工科理念要求采用以学习者为中心的人才培养新模式，要求教育教学具有新质量。慕课（MOOC）等新的教学形式顺应了我国高等教育教学理念从以“教”为中心向以“学”为中心的转变。一些研究也表明，只有把传统教学和慕课结合起来，才能獲得较好的教学效果，即所谓的混合式教学。混合式教学的引入，重要的一个变化是教学的过程同时成为教学数据收集的过程。教学过程数据的获得使教学过程控制具有了客观依据，能够以数据驱动的方式进行课程建设和运行管理，也使得教学可以由面上关注学生转变为个体关注学生。 在新工科理念指引下，以信息智能技术作为手段对专业改革、建设进行探索有积极意义，是对新工业革命前景下工程教育变革的积极回应。 一、相关领域研究进展 对于新工科的意义，何晓芳等作者借鉴经济领域的供给侧结构性改革的术语和概念，分析了工科教育存在着的规模结构、社会需求、教育目标、实施主体、专业调整等众多维度上的现实矛盾;认为传统工科专业建设与新工业新业态的需求脱节，以及传统工程教育与现代工业人才市场需求脱节;指出应该抓住“新工科”建设的机遇，对于人才培养的各个环节果断地进行改革。 李培根院士结合自身多年从事教育行政管理工作所提出的专业边界再设计理论，强调了要准确理解新工科之“新”。工科之“新”要体现在工程教育的内涵上。面向未来的工程人才应该具备 “新素养”。新工科要落地在教材和教学方法的“新”。 以宁波工程学院为代表的地方应用型院校，积极响应教育部号召，发挥自身优势，对接地方经济社会发展需要和企业技术创新要求，开展地方高校新工科人才培养模式改革研究和实践，探索提出了应用型人才培养目标、复合型课程知识结构、工程化实践教学体系、双师型教学师资团队等一套完整的人才培养路径，构建了基于能力目标的专业知识结构与核心课程体系。 我国高校教学信息化已走过了20多年的历程，大体上经历了两个阶段。第一阶段主要是满足高校开展网络远程教育和学生进行网络学习的需要。第二阶段主要是着眼于优质教学资源共享以及网络学习的需要。2012年，MOOC（慕课）在我国兴起，进一步推动了网络视频教学向师生互动发展，包括线上讨论、混合式教学、翻转课堂等。 清华大学等推出了新的智能教学工具以应对这一新变化。清华大学的雨课堂将PPT、MOOC、手机微信融为一体。使用雨课堂，教师可以将带有MOOC视频、习题、语音的课前预习课件推送到学生手机，师生可及时沟通反馈，课堂上还可以做到实时答题、弹幕互动。雨课堂覆盖了课前—课上—课后的每一个教学环节，提供全周期的教学数据分析，实现数据驱动的教学质量控制。 南昌航空大学副校长刘卫东教授等人按照质量管理学的过程原理理论，对新工科专业建设质量的定量分析与评价问题进行了研究，所反映出的以数据驱动方式追求和保障新质量的思路和实践值得借鉴。 在数据被认为是新的战略资源的今天，以数据驱动的方式探索教育教学改革变得顺理成章。万力勇等作者撰文指出数字化学习技术的普及化应用和数字化学习活动的常态化引入，为教育大数据的生成提供了“天然的土壤”，从教学大数据采集和教学大数据分析两个方面，剖析了大数据驱动的精准教学实施路径。闫维纲等作者也进行了类似的探讨，认为所谓精准教学一方面强调量化的决策，一方面强调个体的关注。邹逸等作者关注了数据驱动的教学决策，认为大数据的深度嵌入重塑着教育领域的日常实践与意义生成，促使教师教学决策从“基于经验”向“数据驱动”转变。 知识图谱（Knowledge Graph）是知识工程的最新发展阶段，是人工智能技术的重要研究领域。知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力。图计算是基于图数据的分析技术与关系技术而生的，图计算系统是针对处理图结构数据的系统，图计算也是人工智能中的一个使能技术。 知识图谱用于文献分析是一度非常热门的研究方法。近年涌现的比如上海交通大学的AceMap提出的学术地图的概念、侯霞等作者提出的结合知识图谱和COOC的在线教学资源建设等，实践了所谓知识工作自动化的尝试，将知识图谱在教育教学领域的应用推向了深度参与、驱动变革的层次。贾丙静等作者提出了在重要的基础编程语言C语言课程教学中，引入知识图谱表示知识体系，将知识点与知识点之间的关系借助知识图谱所蕴含的知识工程能力加入教学信息系统中。 二、改革设想 （一）思路与方法 “新工科”建设正在促使高校的学科专业结构、管理体制、评价机制、人才培养模式等产生深刻变革，随着新工业革命的深入发展将变成不可阻挡的历史潮流。各高校需要立足学校、学科的定位，做出自主的思考和变革。设想以试点的方式，先从单门课程和选定的课程群进行教学改革实验。对课程边界、专业边界的再设计、数据驱动的教学过程控制等关键思路和方法进行多样化的探索。构建新的课程知识体系、整合形成新的融合课程，建立数据支持系统，探索以数据驱动的方式控制教学过程。尝试、验证新工科理念下的教学体系建设方法和手段，以期未来以试点的经验得失为基础，在更大范围、更深层次上构建知识工作自动化方式的学科建设思路和方法。 课程内容体系的重构、课程群向单一综合课程的融合，可采用基于知识图谱的方法。首先需要建立课程内容的知识图谱。构建知识图谱的方法可分为两大类：人工构建和自动构建。两者主要的区别在于实体和关系的识别、提取由人工来完成还是由计算机程序自动完成。人工方法构建，需要人工列出知识点并标注知识点间联系，再使用语义信息表示方法构建成知识图谱。自动方法，可使用知识表示等学习方法从旧有的教学文件甚至互联网信息中自动提取课程知识点及知识点间的关系，从而自动构建课程知识图谱。从技术成熟程度等方面考虑，完全自动的方法尚存不少问题待解决。人工构建或人工整理、规范已有教学文件，而用自动方法辅助完成构建知识图谱，会是较为可行的路径。 边界再设计的主要待解问题，一个是要针对面向的专业调整计算机操作系统课程的具体教学内容，另一个是要将存在逻辑关联的多门课程整合为一门课程。以课程知识图谱为基础来讨论这两个问题的解决，则变成知识图谱构建和应用技术及图算法、图计算的综合应用。对于第一个问题，可以看作是一个特定约束条件下的知识图谱查询问題。远期也可以基于专业方向的课程体系知识图谱进行查询或采用子图提取的方式解决。第二个问题，可在构建各门课程知识图谱的基础上，融合构建课程群统一的知识图谱。课程的融合一般来说需要进行裁减，通过基于统一知识图谱的连通子图或者关键路径的提取，就能够达成目标。知识图谱体系和图算法的内涵均很丰富，两个待解问题的解决方案可以进行多样化的尝试。以这两个问题作为试点，基于知识图谱、图计算的方法的探索利于远期拓展应用到整个专业的知识体系、专业间知识体系的关联上。 来自就业市场、权威机构的指导意见等反映“需求”的信息也可以通过知识图谱的形式，在人工智能领域发挥使能作用，参与到教育教学体系的构建中。已有的大量关于自然世界的常识知识库也是以知识图谱的形式存在的，可以方便地纳入构建过程中。 以雨课堂为代表的混合教学工具充分考虑了目前的教学实际，能够继承已有的大量PPT形式的课件。针对现状中存在的问题，可将慕课内容作为素材引入课件，有针对性地推送给学生。可以在课件中添加形式丰富的测试环节，通过使用手机将学生吸引或限制到课堂交互中来。从考勤签到到每个知识点掌握情况的反馈，能够在教学进行的同时形成教学过程记录数据。雨课堂也对未来的教学模式保留了足够的前瞻性，适当的应用能够实现对学习者从面上的了解到对个体的关注。同一知识点的不同教学素材以适当的方式加入课程知识体系知识图谱中，基于知识图谱的查询推理，可以为不同的学习者推送定制的学习内容。教学过程记录数据对前期知识图谱的构建和推理、已构建的知识点、教学文件体系等构成反馈，并推动其迭代完善。 要将智能信息技术引入课程、学科的建设中，知识工作自动化是远期的重要目标。所谓知识工作，泛指那些需要专门知识、复杂分析、细致判断及创造性解决问题技巧才能完成的任务。知识工作自动化通常被认为是一种可执行知识工作任务的智能软件系统。它除了包含传统的规则、推理和显性表达式之外，也对隐含知识、模式识别、群体经验等进行模型化，并借助软件化的方式，形成可执行的知识软件系统。这将大大解放知识工作者的重复性劳动。比如教学过程数据反映出学习者对于某个知识点的掌握情况不理想，那很可能的原因是学生对该知识点所依赖的前序知识点或常识没有掌握好，那就应该提醒学习者多加强对所依赖的知识点的学习。这一操作完全可以由智能程序基于知识图谱提供的知识点之间的关系，通过混合式教学系统自动推送对应的学习素材来实现。 基于数据的方法在推动智能技术取得巨大进步的同时，也存在诸多难以克服的先天缺陷，需要避免唯数据主义。数据的质量对基于数据的推理结果具有决定性作用。而课程、专业建设所依赖的多种来源、多种形态的数据，很可能含有质量欠佳的数据。基于统计的数据分析方法中得出的结论会掩盖、剔除个体信息。主流的神经网络等分析方法缺乏可解释性，对分析结论的机理阐释能力较差。人的智能在许多领域和层面上依然高于机器。构建整合、统一的数据支持系统的一个重要意义就在于引入人的智能，以弥补数据方法的缺陷。 （二）技术路线设计 作为探索学科、课程建设的教育教学研究来说，其应遵循“构建—教学实验—反馈”的基本模式进行多轮迭代。从数据驱动方法的视角来看，则应该按照数据收集、数据预处理、数据探索、数据分析、分析结果评估、结果展示的数据分析典型流程来安排进度、规划任务。结合两方面的因素，试设计技术路线如下： 1.数据准备。收集整理旧有的教学文件数据、教务数据、需求数据、权威指导文件数据等，通过数据清洗等操作保证数据质量，进行数据探索，为后续处理探明路径。构建相应的知识图谱，与其他不需要再进行结构化处理的数据一起，构成基础数据集。 2.构建整合、统一数据支持系统。向建设参与者提供基本工作平台。 3.基于知识图谱进行推理应用，构建课程知识体系。 4.以雨课堂为基础平台，依据前一阶段构建的课程知识体系形成课件、测试等教学文件和素材体系。 5.使用课件等初步建设成果，进行教学实验。检验课程知识体系构建的合理性，获取教学过程数据，最后形成反馈，推动迭代。 6.对在试点课程、课程群上的探索进行总结、分析，尤其是在建设结果趋于稳定之后，着眼后续更广泛更深入的專业改革创新进行总结、分析。 三、结语 本文所探讨的最显著的特色与创新是以智能信息技术开展课程建设与教学改革。新工科以新经济、新产业为背景，新工科的建设也应该应用新经济、新产业的思路和方法。在课程建设、教学运行和质量控制环节都采用数据驱动方法来开展工作。以新型信息化教学平台作为支撑，提供新理念指引之下教师和智能程序共同构建的新课程体系，转变以往难以对学习者个体充分关注的旧教育模式，促成学习者主动学习。知识图谱作为处理数据获取知识的一种途径，其构建的结果也作为基础数据的重要组成部分。智能信息技术推动课程建设与教学改革迈向知识工作自动化。 [ 参 考 文 献 ] [1] 言十.新工科建设与系统能力培养[J].计算机教育，2018（7）：1-4. [2] 韩青.物联网操作系统的必备特性[J].今日电子，2014（5）：40-41. [3] 何立民.物联网概述第4篇：物联网时代嵌入式系统的华丽转身[J].单片机与嵌入式系统应用，2012（1）：79-81. [4] 江文瑞译.物联网与实时操作系统[J].单片机与嵌入式系统应用，2014（12）：78-79. [5] 李培根.高等工程教育中的边界再设计[J].高等工程教育研究，2007（4）：8-11. [6] 万力勇，黄志芳，黄焕.大数据驱动的精准教学：操作框架与实施路径[J].现代教育技术，2019（1）：31-37. [7] 闫维纲.数据驱动背景下的精准教学实践探索[J].课程教育研究，2018（43）：212-213. [8] 王淑坤，王金龙，李学光.新工科背景下地方高校应用型人才培养模式初探[J].大学教育，2019（10）：20-22. [责任编辑：刘凤华] |
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