课程改革在实践中的运用

钱晔 ，孙吉红 ，莫启 ，代飞

(1.云南农业大学大数据学院(信息工程学院),云南昆明 650201；2.云南省科学技术院，云南昆明 650051；3.云南大学,云南昆明 650000；4.西南林业大学,云南昆明 650000）

高校作为培养人才的摇篮，一直以来受到国家、政府、社会各界的高度重视，大学生一度成了身份的象征。随着高校扩招大学生数量不断攀升，至1999年高校首次大规模扩招以来，招生人数从160万暴涨至2018年654万人，本科教育已经由精英教育渐变为大众教育。采用传统精英教育的方式已经不能完全适应高校的发展与社会的检验。新闻中频频出现毕业生不能适应工作、高校就业率滑坡的报道，更有胜者，社会针对某种专业的缺口很大，但是该种专业就业率较低的反常现象。针对以上一系列的社会现象，高校课程改革刻不容缓。为此，该研究以计算机管理信息系统课程为研究对象，结合政策指导矩阵、慕课、心理学等改进课程教学方法，提高教学质量，增强学生动手能力以及在实践中的运用，为社会输送合格的人才，提高就业率做好准备。

1 研究方法

1.1 基于课程改革的政策指导矩阵

政策指导矩阵主要指用矩阵来指导决策[1]。如图1所示，该研究因地制宜将荷兰皇家－壳牌公司创立的政策指导矩阵依据研究需要进行修改，首先将原矩阵纵轴内容 “经营单位的竞争能力”修改为 “学生基础能力”；将原矩阵横轴内容“市场前景”修改为“学生努力程度”，纵轴、横轴均分为“强、中、弱”3个等级，构成基于课程改革的政策指导矩阵。该矩阵通过划分为9个区域来确定该学生在课程学习中的状况。

基于课程改革的政策指导矩阵如图1所示。

（1）该研究以云南农业大学2014级计算机科学与技术本科班大四学生，计算机管理信息系统课程为研究对象。通过三年来的专业课成绩比较，将学生基础能力划分为“强、中、弱”3个等级；通过与学生进行一一的交谈，了解学生对专业课程学习的态度，学生的努力程度划分为“强、中、弱”3个等级。

（2）将大一至大三专业课成绩排名前10名的学生确定为“学生基础能力强”，将排名前30名的学生确定为“学生基础能力中”，其余学生确定为“学生基础能力弱”。将访谈态度积极的学生确定为 “学生努力程度强”，将访谈态度一般的学生确定为 “学生努力程度中”，将访谈中有排斥态度的学生确定为“学生努力程度弱”。

（3）将“学生基础能力强”“学生努力程度强”的学生划分至政策指导矩阵“1”区；将“学生基础能力中”“学生努力程度强”的学生划分至政策指导矩阵“2”区；将“学生基础能力弱”“学生努力程度强”的学生划分至政策指导矩阵“3”区；将“学生基础能力中”“学生努力程度强”的学生划分至政策指导矩阵“4”区；将“学生基础能力中”“学生努力程度中”的学生划分至政策指导矩阵“5”区；将“学生基础能力弱”“学生努力程度中”的学生划分至政策指导矩阵“6”区；将“学生基础能力强”“学生努力程度弱”的学生划分至政策指导矩阵“7”区；将“学生基础能力中”“学生努力程度弱”的学生划分至政策指导矩阵“8”区；将“学生基础能力弱”“学生努力程度弱”的学生划分至政策指导矩阵“9”区。

图1 基于课程改革的政策指导矩阵

1.2 基于适应性的慕课

即大规模开放在线课程，是MOOC（Massive Open Online Courses）的音译，2012年，MOOC浪潮席卷全球，获得了极高的媒体关注度，《纽约时报》甚至将2012年称作“MOOC之年”，有人甚至预测“MOOC将完全取代大学”[2]。慕课平台主要是有组织的微课堂，课堂中配有小型测试、实时提问及解答，在课程中设置了多层次进阶的小问题、小测验，只有通过测试才能继续上课；遇到问题可以在平台上提问，老师将定期或不定期解答[3]。

众所周知，“学生发展核心素养，主要指学生具有能够适应其发展及社会发展所必备的关键能力”[4-5]，本研究将以慕课为模板将其移至实际的教学过程中，将课堂形式修改为微课堂的形式，采用每节课每个学生实现信息系统中一个的功能，有问题学生在课堂中直接提问，由实验课教师及助教一一解答。如若课堂上未实现该功能，由学生在课后完成，至学期结束前，每一位同学完成一个管理信息系统的开发，将本科教育中教学改革实行得更加彻底，更具成效[6]。

2 实例应用

管理信息系统作为计算机科学技术专业中一门综合性的专业课程，综合了计算机语言、数据库、软件工程等多门专业课程的知识，具有较强的理论性及实用性。以管理信息系统课程为研究课程，对将来从事软件开发行业的人员具有指导性和前瞻性。因此，以云南农业大学大数据学院2014级计算机科学技术本科专业学生在管理信息系统课程学习的过程为研究对象，通过基于课程改革的政策指导矩阵及基于适应性的慕课理论在实践中的运用，探索课程改革的成效，是具有实际意义的。

2.1 研究区域简述

云南农业大学大数据学院是以计算机科学技术为主要学科，结合农业产业发展，开展农业信息技术研究，建立农业大数据中心，为云南农业信息化产业的发展提供技术支持及指导。该研究的目的在于结合修改后的政策指导矩阵及慕课理论，将其运用于管理信息系统课程的改革中，提高学生的动手能力，以便于适应日新月异的社会发展。

2.2 数据采集

该研究通过两种方式进行数据采集，第一种，将2014级计算机科学技术本科专业学生从大一至大三专业课成绩单进行汇总并计算平均成绩。根据专业课平均成绩将学生基础能力分为“强、一般、差”三类；第二种，通过对学生进行一一访谈，了解每一个学生对学习的态度，从态度方面，将其分为学习态度“积极、一般、差”三种。

2.3 模型的应用

根据基于改革的政策指导矩阵，将每一个学生按照两种分类相结合的形式，将其放入矩阵中的不同位置，并根据相应的位置进行不同的教育，在课程中处于“1区”的学生属于基础好、能力强、态度端正的类型，主要以引导为主，发挥其最大潜力，培养成为未来的IT精英；课程中处于“2区”的学生属于基础一般、学习态度端正的学生，主要以教授知识为主，使其在短期内提升基础知识向“1区”发展；课程中处于“3区”的学生属于基础差、学习态度端正的学生，该类学生主要补充基础知识，力争在专业课考试中及格，并且引导该类学生发展自身优势，毕业后根据自身优势择业；课程中处于“4区”的学生属于基础好、能力强、态度一般的类型，主要以交流为主，提高该类学生的学习积极性，使其朝“1区”发展；课程中处于“5区”的学生属于基础一般、能力一般、态度一般的类型，主要以引导为主，因为该类学生属于专业课成绩不突出又不垫底的类型，可以朝两个方向发展，一个是从思想上改变学习的态度，加强专业课的学习，将来从事计算机技术工作；另一个是专业课程按照原本的模式发展，加强公务员考试或者其他技能的培养，毕业后从事与专业相关度不高的工作；课程中处于“6区”的学生属于基础差、能力差、学习态度一般的类型，主要加强专业课学习为主，目的是顺利毕业；课程中处于“7区”的学生属于基础好、能力强、学习态度差的类型，主要加强引导提高学习的积极性，否则专业课成绩将不能长期保持“优秀”；课程中处于“8区”的学生属于基础一般、能力一般、学习态度差的类型，主要以思想教育为主兼顾学习；课程中处于“9区”的学生属于基础差、能力差、学习态度差的类型，属于最难管理的学生类型，专业课教师以及班主任需要从思想上使其认识学习的必要性，然后进行单独的课程辅导，最终目标是顺利毕业。

从长远规划确定每一个学生的培养计划之后，采用基于适应性的慕课教学方法分别进行培养。首先，为不同区域的学生设立不同难度的课程设计题目，要求在课程结束前完成各自的课程设计。其中“1区、4区、7区”的学生要求独立完成一项课程设计，“2区、5区、8区”的学生要求2人为一组，完成一项课程设计，“3区、6区、9区”的学生要求3人为一组或者搭配“1区、4区”的学生完成课程设计。其次，课程以实验课程为主，每节课按照自己设计的计划进行，课程结束前必须完成计划内容，由任课教师或助教进行检查，若未能完成的学生将在第二次课前完成；再次，课堂以轻松活跃的形式中进行，学生有问题，任课教师或助教进行一一解答；最后，建立微信群，课堂上未能解决的问题，由任课教师将问题归类后在微信群众进行解答。

3 实例分析

按照以上模型对2014级计算机科学技术本科班进行一学期的教学后，每一个学生都按要求完成了课程设计，在期末考试中，全班47名学生，成绩在90分以上的有6名学生，80分以上有20名学生，及格率100%，基本完成了预定的目标。特别是教学改革前，处于“3区、6区、9区”的学生，专业课成绩大幅度的提升，处于“2区”的两名学生在管理信息系统考试中，取得了90分以上的好成绩。期末考试完成之后，任课教师再次通过访谈，按照学习态度“积极、一般、差”三种分类方式重新进行分类，“积极”类的人数由原先10人变为了28人，“一般”类的人数由27人变为了21人，“差”类的人数由10人变为0。因此，此次教学改革非常成功，可以将其推广应用，值得注意的是，如果将该模型应用于大学二年级的课程中，将更有利于提高学生的专业素质能力、动手能力，改变学生的学习态度，使得更多的学生朝着“1区”的方向努力、前进。在今后的教学改革中，将尝试以 WILBUR[7]、CLIFTON[8]、SARLE[9]等采用的多元回归方程及时间序列分析技术、灰色理论模型、小波理论模型、神经网络模型等多种模型[10]，建立智能教学化改革模型，进一步提高教学质量，使学生的专业能力有质的提高。