面向个性化人才培养的空间分析课程模块化重构

俞 艳，刘耀林，袁艳斌，黄解军，何建华

(1. 武汉理工大学资源与环境工程学院，湖北 武汉 430070； 2. 武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079)

如何将模块化的知识进行有效的处理，理解其内在联系，构建具有个性化特征的知识体系，进而内化为个人的知识特质是学习过程的核心。美国教育与认知心理学家杰罗姆·布鲁纳在其著名的学习理论中指出，知道事实之间的联系远比知道事实本身重要[1]。在传统的大学教学中,每一个学科专业都有固定的培养计划，课程安排与课程间的传承、衔接关系都是经过专门论证的，学生不需要了解这些课程间的相互关系，只需要按部就班地按照培养计划学习即可；在具体课程学习中，传统的课程学习模式是从头到尾的单线程教学模式，有助于学生建立起一种线性的、清楚的体系结构。然而，随着信息社会对大学培养人才的多样化需求，拔尖创新人才、个性化人才的培养成为大学教育的重要使命[2]，随之而来的MOOC、翻转课堂等教学手段和教学方式的出现，传统的单线程、线性的知识教授体系亟待改革[3]。如何将大学专业培养体系、课程体系按照知识点进行模块化划分，建立结构化知识体系，满足多线程、个性化人才培养需求是这一教学改革的关键[4]。

本文以地理信息科学专业中的核心课程《空间分析》为例，阐述了在学科发展和个性化拔尖创新型地理信息人才培养需求的双重驱动下，空间分析课程从内容更新到结构化知识体系重构的改革尝试，以期创建空间分析课程知识结构模块，识别知识模块之间的关联关系，形成不同的知识结构链，满足网络化教育时代个性化人才培养的需求。空间分析知识结构体系构建从两个尺度层次展开：地理信息专业课程体系的结构化知识体系及空间分析课程在该体系中的定位分析，空间分析课程知识内容的更新与结构化重构。

1 地理信息科学专业中的空间分析课程定位

地理信息科学专业人才培养的核心定位是对空间信息处理和空间思维能力的培养，其空间思维就是要利用GIS数据库中已经存储的信息,通过GIS 的空间分析工具(如缓冲区分析、叠置分析、趋势分析等) 生成地理空间知识,并将其存储于GIS 空间数据库中,用以指导空间决策行为。GIS 的空间思维功能使人们能够揭示空间关系、空间分布模式和空间发展趋势等其他类型信息系统所无法完成的任务,其实质即具有地理空间现象建模、解释与决策的功能,其核心是地学建模,而地学模型的建立是以空间分析的基本算法和基本模型为基础的。因此可以说，空间分析是实现其空间思维的工具[5]，是地理信息科学专业课程体系中的核心课程。它将地理信息科学相关基础理论方法具体化、可操作化，然后将其与具体的应用连接，支撑地理信息服务于社会经济和个人生活的方方面面[6-7]。

根据现代GIS专业的人才培养理念、基本要求和培养模式，在搭建“通识课程+学科平台课程+专业方向课程+方向拓展课程”的新型模块化课程体系的基础上[5,8]，梳理模块间及课程间的纵向联系，建立多维地理信息教学育人体系，如图1所示。在该课程结构体系下，学生可以根据各自感兴趣的学习方向、问题，方便选择系统化学习的课程体系，搭建形成符合学生个性化学习要求的专业课程知识结构体系[5]。在宏观层次上，为专业学生的知识能力的培养提供了更加明晰、方便定制的课程体系。

图1 地理信息科学专业课程体系

2 空间分析课程模块化知识体系

在搭建地理信息科学专业课程体系的基础上，进一步完成空间分析课程知识划分与模块化结构体系重构，需解决两个基本问题：结合学科发展前沿更新空间分析课程知识内容和知识内容间内在联系的重建。

2.1 空间分析课程的内容更新

空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的分析和建模的系列技术，其目的是为获取和传输空间信息，一直以来作为地学研究的主要技术工具受到广泛关注。综合其发展轨迹，可将其归纳为传统的地图学理论与技术发展期→空间分析不自觉运用期→空间分析理论与技术形成期→空间分析快速发展期[8]。主要围绕空间数据的处理、空间位置、空间关系和空间量测等方面开展[9]。然而，已有空间分析技术主要是直接从地理事物和现象的位置和空间联系等方面研究空间事物，以期对空间事物作出定量的描述，长于定量度量空间的坐标几何数据的管理和分析[10-12]。随着物联网、Web2.0、3G技术等相关技术的出现和快速发展，使得WWW已经成为人类历史上最为庞大的知识库，其中地理空间知识占据了很大比重，大量的Web 页面都直接或间接表达了地理空间知识[13-14]。如何基于空间位置，将这些不同形式的泛地理空间信息关联集成，并且在统一的时空域内进行空间信息的处理与分析，以发现、提取、表达和传输地理空间知识是新时代空间分析面临的任务与挑战[5]。

相应的，空间分析课程教学内容需根据学科发展需求进行更新，首先空间分析知识链在纵向上的延伸，由传统的空间数据采集—空间数据处理与建库—空间几何分析—空间模式分析拓展为空间数据获取—空间数据处理—空间几何分析—空间模式分析—地理过程分析—地理大数据挖掘—空间信息服务，实现由空间分析向空间信息服务转变；其次从空间分析内涵上的拓展与丰富，分析对象由传统的通过对地观测手段获取的空间数据到当前基于泛在传感网的空间信息感知[15]、空间数据处理由传统的空间数据标准化处理向空间大数据的空间关联与聚合、空间几何分析和模式分析向地理建模与过程分析模拟转变。

2.2 面向大数据时代空间分析内容体系重构

针对更新后的空间分析内容体系，研究空间分析内容之间的逻辑联系，重构传统的空间分析知识体系，建立面向多层次、个性化、拔尖创新人才培养需求的空间分析课程内容的模块化知识结构体系，如图2所示。

该结构体系首先将空间分析课程知识进行了模块化划分，建立了空间数据感知、空间数据关联聚合、空间几何分析、地理分析建模、地理大数据分析和泛在位置服务等结构模块，明确了知识结构模块之间的逻辑关联关系；其次将模块内进行了知识点的归纳，并且对知识点进行了串联，形成以知识点为基本划分单元的知识点逻辑结构体系；教师将这些知识点解构到网络，按照知识点进行结构化封装并建立网络教学资源库，学生根据个人知识储备、兴趣爱好去选取相应的知识模块，构建个性化学习的知识链路，一方面满足了教学资源信息化共享的需求，同时为个性化地理空间信息专门人才培养提供了条件。该课程知识结构划分方案已在笔者所在高校地理信息科学专业课程教学进行了实践应用，在编写空间分析课程教学大纲、教案、网络化教学课件中得到应用，取得了较好的教学改革效果。

3 结 语

信息化社会对个性化地理信息专门人才的需求和信息化教学的发展、特别是MOOC等网络化教学手段对传统的大学教学组织方式提出了诸多改革需求和挑战，其中课程知识体系更新与重构是其中重要的一环。本文以地理信息科学专业的核心课程空间分析为例，研究了面向大数据时代空间分析课程内容的拓展更新及课程知识点划分与结构化重构，从专业课程体系的层次划分和课程内容体系的模块化划分与关联两个尺度层次，建立了面向个性化人才培养和网络化教学双重需求的空间分析课程的结构化知识体系，为空间分析课程的网络化教学奠定了基础，为地理信息科学等相关专业课程的建设提供了借鉴。