基于“互联网+”的《学术规范与学术写作》课程建设与探索

基金项目：南京航空航天大学研究生教育教学改革研究项目（项目编号：2020YJXGG12）。

作者简介：朱静（1988—），女，博士，讲师，研究方向为控制理论与应用。

摘要：针对《学术规范与学术写作》课程在线资源平台稀少这一现状，该文探索该课程教学改革方案，构建基于“互联网+”的在线课程建设平台。此平台由在线授课平台、在线学习资源平台和基于人工智能的论文评分系统构成，可以实现跨越时间、跨越空间的课程学习，改变传统“一言堂”、被动式的传统教学模型，形成教师与学生教学互动新范式。

关键词： 互联网+  在线课程  人工智能 学术写作

中图分类号：G434  文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2021）12（c）-0000-00

Abstract： In view of the current situation that the online resource platform of Academic Norms and Academic Writing course is scarce， this paper actively explores the teaching reform under the “Internet+” thought. We build the online course system composed of online teaching platform， online learning resource platform and thesis scoring system based on artificial intelligence techniques to realize the course learning mode beyond the limits of time and space. Consequently， the traditional "one word，" passive teaching mode is switched into a new interaction paradigm between teachers and students.

Key Words： Internet+; Online course; Artificial intelligence; Academic writing

学术诚信和学术规范是从事学术活动应该遵循的基本道德要求与行为指南，是科学而理性开展科研活动的重要基础与基本前提，是维护学术生态系统健康正常發展的重要条件与重要保障。在21世纪初，国外高校就针对学术规范与学术写作开展实践研究。2001年，美国波士顿大学成立写作项目中心，由专兼职教师负责学生英语写作系列课程教学任务，并要求新生必修英语写作系列课程。同样，国内高校也进行了研究生学术规范与学术写作课程的有益探索与实践。2011年，大连理工大学开设了研究生写作与学术规范课程，通过课堂讲授、案例教学、实验训练3部分有机结合，帮助学生快速掌握文献数据库检索、参考文献管理工具的使用、借助科学计量学方法及软件进行文献综述写作等操作实践。2013年，昆明医科大学针对本科生中开设《科技论文写作规范与方法》选修课，课程内容包括科技论文的基本结构（包括题名、署名、中英文摘要、关键词、引言、正文、结论、致谢和参考文献）;科技论文中的量和单位、图与表、数字的使用、标点的使用;科技论文如何投稿;科技论文如何选题;综述的写作，等等。经调查，几乎所有学生都认为学校有必要开设科技论文写作课。然而，当前尚没有高校采取将“学术规范与学术写作”课程与“互联网+”环境相结合。目前，有众多高校将“互联网+”融入到其他课程中的实践案例，疫情期间，贵州师范学院采用了钉钉+慕课+蓝墨云的方式开展《概率论与数理统计》课程的教学，教学效果良好，网络不好或基础较差的学生，可以通过视频回放来很好地跟进教师的教学进度，同时教师可以掌握每一位学生的学习环境，学生也可以清楚地了解到周围同学的学习状态，从而形成良好的学习氛围。华南师范大学提出了立足于“互联网+”时代基于产出（Outcome-Based Education，OBE）的教育观念，在OBE模式下的课程群设计，本质是课程计划的“反向设计”，明确各门课程、每节课对于实现预期学习产出的贡献程度，通过构建基于OBE理念的在线开放课程资源结构模型，联通了在线开放课程资源中的人力资源和物力资源，根据学习产出进行在线开放课程资源的反向设计，关注在线开放课程资源的递进生成，体现了鲜明的理念创新。

随着信息爆炸时代的来临，将《学术规范与学术写作》课程与“互联网+”环境进行融合无疑是一个很好的尝试，不仅能够激发学生的学习兴趣，还能提高整体的教学效率与质量。区别于传统的教学方法，该课题中所涉及的“互联网+”模式通过互联网与传统高等教育进行联合或融合，扭转过去教师“一言堂”讲课、学生被动接受课堂内容的单一教学模式，激发学生参与课堂的积极性，提高教学效率与质量。互联网思维通过将互联网开放、共享、平等与自由的特征与高等教育的本质规律相结合，能改变传统教育教学观念，形成对学习者、课程、学校等教育相关因素的定位与作用的重新思考，摈弃传统教育的同心圆模式，实现无中心的后现代分散模式。因此，推进《学术规范与学术写作》在线课程建设具有非常重要的意义。

1“互联网+”教学模式探索

我国社会已经在整体上进入了信息化时代，目前网络技术、网络规模及其网络经济已经跃居世界首位。李克强总理在2015年《政府工作报告》中先后8次提到互联网、移动互联网等新兴行业，并且提出了“互联网+”这个新概念[1]。“互联网+”近几年在中国得到迅猛发展，不但提升了传统行业的层次，也给各个领域的发展带来了机遇与挑战。而对于中国教育领域，“互联网+”意味着中国高等教育正进入到一场基于信息技术的更伟大的变革中。

“互联网+”教学模式发展趋势主要体现在以下4个方面。

1.1“互联网+”课程

“互联网+”课程让整个学校课程，从组织结构到基本内容都发生巨大变化。正是因为具有海量资源的互联网的存在，才使得高等教育中各学科课程内容全面拓展与更新，适合学生的诸多前沿知识能够及时地进入课堂。例如：目前很多学生可以利用互联网，获取国外很多著名高校的教学视频与原版电子教材，这样在学好课程的同时，也能拓展国际视野，提高英文水平。当前，已有许多高校课程采用“互联网+”的课程模式[2-3]，通过信息化技术创造课程崭新兴趣点，提高学生对课程的兴趣，增加课程多元化程度。

1.2“互联网+”教学

目前网络上已经具备了很多的教学平台、教学系统、教学软件、教学视频[4-6]。与传统的“粉笔—黑板—教案”三合一教学平台不同，“互联网+”教学模式采用由移动端、固定端等网络终端构成的教学平台，帮助教师提升教学手段，大大提升了教学质量。随着互联网技术的不断发展，以先学后教为特征的“翻转课堂”才真正成为现实，新型教学模式逐渐成为主流。与此同时，教学中师生可以通过互联网和各种沟通软件，可以随时随地与学生进行对等交流，使得课堂教学突破时间和空间的限制，变得更为便携，手段更为丰富。

1.3“互联网+”学习

“互联网+”学习代表了学生学习观念与行为方式的转变。通过互联网，学生学习的主观能动性得以强化，他们通过网络寻找到学习的需求与价值，寻找到高效的学习方式，快速解开诸多的学习疑惑[7-8]。互联网的优化和集成作用在课程的学习过程中发挥了重要的加强作用，可以彻底颠覆传统被动式的学习模式，提高学生课堂内外学习的主动性和高效性。当互联网技术成为学生手中的利器，学生才能真正确立主体地位，摆脱学习的被动感，自主学习才能从口号变为实际行动。另一方面，对于教师而言，教师远程培训的兴起完全基于互联网技术的发展，而教师终身学习的理念也在互联网世界里变得现实。互联网不但改变着教师的教学态度和技能，同样也改变了教师的教学态度和方法。

1.4“互联网+”评价

在高等教育领域里，网评已经成为现代教育教学管理工作的重要手段。学生通过网络平台，给教师的教育教学打分，而管理机构也通过网络大数据对教师的教育教学活动及时进行相应的评价与监控，确保教师都能获得良性发展。此外，“互联网+”评价改变的不仅仅是上述评价的方式，更大的变化还有评价的内容或标准。例如传统教育教学体制下，教师的教育教学水平基本由学生的成绩来体现，而在“互联网+”时代，教师的信息组织与整合、教师教育教学研究成果的转化、教师积累的经验通过互联网获得共享的程度等，都将成为教师考评的重要指标。

推行“互联网+”教学模式要求老师在教学过程中突出学生主体地位，给学生以“学”的主动权，使学生成为教学活動中心;这一教学模式要求学生主动参与、主动探索、主动思考、主动实践，在教学过程中积极开展师生互动、生生互动和人境互动，从而不断提高学生的认知水平和发展能力[9-11]。

2“互联网+”在线课程建设

该课程建设通过对照社会和教育发展要求，将《学术规范与学术写作》课程与互联网相结合，搭建学习平台、学习资源平台和AI评分系统，方便教师管理，使教师能更好地与学生进行沟通交流，形成良性互动。同时，学生可以通过平台学习，学会遵守和维护学术道德，坚持坚守学术程序，了解并掌握更多的学术写作技巧，获取更多的论文写作案例，从而提升自身论文写作的水平。搭建基于“互联网+”的在线课程具体包括：（1）在线授课平台;（2）在线学习资源平台;（3）基于人工智能的论文评分系统建设。

2.1 在线授课平台建设

目前，已知的大多数在线教学资源平台的开发都会采用框架技术结构来作为整个平台设计和开发维护的基础。框架结构分工明晰，程序易于读懂和交接，而且维护方便，可以准确找到错误点的具体位置。在这种框架的设计和实现中，大多都包含数据库访问、安全性、个性化、扩展性等大量的软件技术，这些技术不仅要整合在一起，还要进行相互的通信和访问。由于新冠肺炎疫情的影响，使用可靠有效的在线平台进行课程管理和在线学习非常必要。但是，现有在线教学资源平台多数强调以教师或管理者为中心，强调对于学习资源的组织和开发，导致开发出的学习平台缺乏交互性和协作性，不能充分调动学习者的学习兴趣。并且，现在普遍使用的框架结构也有它的缺点。例如，运行不稳定、上传资料有限或对课程分类不明晰等。因此，如何在确保平台开发的安全性与可靠性的前提下，将用户体验进行全面提升构建友好的交互形式，面向学习人群开发新的实用功能都是需要着重解决的问题。

随着互联网技术的成熟，基于 Web 的网上课程教学[12-13]越来越受到教师与学生的欢迎。该课题搭建基于Web的在线课程管理系统，功能展示如图1所示。该系统具有注册、登录、密码找回等基本功能，可以实现教师用户、学生用户和管理员用户的独立管理。同时该系统具有良好的可扩展性，可以添加和删除模块功能，有机嵌入网络上海量的在线学习资源，实现在线学习、案例查询、AI智能打分等功能。与此同时，还拟搭建基于云平台的移动终端在线课程学习系统，使得课程学习方式、形式、地点更加多元化、便携化，和固定端的在线课程管理系统互为补充，极大地丰富了学生的课程学习体验，提高课程学习效率。

目前在线教学资源平台的开发技术较为稳定和全面，但如何更好地提升针对学生用户群的服务和增加更多实用性功能仍然是亟待解决的问题。首先，应当开发更多完善的功能来满足用户体验，良好的互动界面和交互形式也是提升用户对平台满意率的重要指标。其次，针对近年来备受关注的学术不端行为的相关问题，可以作为一个创新的开发点，来向用户科普学术不端行为，并提供广泛案例。总体来说，该设计应包含基础的管理员、学生、教师3个用户端，实现登录、注册、在线观看、上传下载海量课程及相关文件、讨论回复、发布和查看公告等诸多基本功能，并拓展开发出学术不端行为查询模块。同时，完善页面设计，提升用户的使用体验。在具体的开发过程中，采用 HTML、JAVA 等编程语言实现固定网络终端，即 Web 端的在线授课平台建设，实现课程的开发、设计与管理。数据库采用 SQLServer 技术，系统采用 B/S及 C/S 架构，以实现多模块搭建与集成功能。

2.2 在线学习资源平台建设

《学术规范与学术写作》在线学习资源平台实现功能如图2所示，该模块搭建在在线课程管理系统平台上，提供留言板、建立班级、课程签到、交流讨论区，同时搭载“互联网+” 学术写作训练系统，内含海量的论文写作案例、论文写作规范准则、期刊论文和学位论文写作技巧等，可以在学生的课外时间自主学习使用。同时教师用户具备查询功能，可以查看叙学生的自学进度、自我成果，用于增长对学生课外学习的掌握和了解，对后续课程进行起到了很好的预警和评估作用，也可用于對学生课程学习的平时分数衡量指标，形成跨越空间、时间的师生、生生互动及人机互动。面对用户体验的提升，在线学习资源平台主要分为系统管理端模块和用户使用端模块这两大功能模块。管理端模块主要负责整个系统的配置及系统安全运行保证。管理端模块包括用户管理、权限管理、角色管理、日志管理及元数据管理等五大子模块。管理员在此模块中拥有最高权限。用户使用模块则包括教学者和学习者用户使用两个子模块。教学者和学习者在系统中具有不同的操作权限。

在线学习平台的搭建除了考虑固定网络终端，还设计实现基于云平台的移动终端（手机）课程应用，及基于微信小程序的应用建设。云计算技术以及大数据技术的发展，使得在线学习系统的实施具有了更多的条件，其成本较低、服务质量较高，具有较高的稳定性与灵活度，这都为在线学习系统的开发奠定了较好的基础。

综上所述，在线教育系统需要结合先进的数字资源来为不同类型的学习者提供便捷的学习通道，并为学习者之间的沟通以及学习效果测评等提供便利，确保学习效果能够得到明显的改善。在具体的实现中，采用Java语言作为编程语言，应用的Android studio作为开发工具，来打造构建移动端（安卓端）在线学习应用端。

2.3 基于机器学习的论文评分系统建设

一个学术论文评分系统本质上属于文本分类（Text Classification）问题，是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一个重要的应用方向。自然语言处理是以语言为对象，利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科，是有关语言学、统计学、计算机科学、机器学习和人工智能的交叉学科，广泛应用于机器翻译、观点提取、文本分类、对话系统、语音识别和文字识别等领域。文本分类的主要目的就是将大量无类别文本进行归类处理，与数学中映射的概念类似，文本分类就在于需要训练出某个映射规则来对未知类别的文本进行分类，可以计算待分类文本与类别的关联程度，利用规则计算得到分类结果。常见的机器学习分类器模型有朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、k-近邻法（K-Nearest Neighbor，KNN）、随机森林（Random Forest，RF）、决策树（Decision Tree，DT）和逻辑回归（Logistic Regression，LR）等。深度学习作为机器学习的一种，在自然语言处理领域有了广泛的应用。深度学习通过建立多层神经网络，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等类型，能够逐层抽象和提取出数据特征。深度学习模型可以通过训练从经验和数据中得到性能的提高，同时深度学习能够使模型自动学习数据的特征表示，相比传统机器学习，避免了大量人工特征提取。这让深度学习能够很好地胜任语义处理等工作。自然语言处理是（NLP）是计算机或者系统真正理解人类语言并且以与人类相同的方式处理它的能力。自然语言处理技术随着深度学习的发展而在各领域得到广泛应用，如机器翻译、文本分类、写作纠错等。SVM的应用范围很广泛，最初应用于模式识别方面，后来被应用到图像检索与识别、语音识别、人脸识别和文本分类中。SVM在处理小样本、非线性和高维向量的模式识别问题中表现出了很大的优势。在文本分类中可以通过对训练集进行测试得到样本类别，然后依据得到的类别对测试集进行分类。SVM的关键在于核函数，低维空间向量集通常难于划分，解决的办法就是将它们映射到高维空间，可是在高维空间中计算又会使得计算复杂度增加，核函数的出现正好巧妙地解决了这个问题。选用适当的核函数，既可以得到高维空间的分类函数，又避免了大量的计算。

该课程搭建基于机器学习的虚拟评分系统，可以对学生的论文写作效果学习进行评估和打分（如图3所示）。具体实现中，采用基于循环神经网络（RNN）[14-15]和支出向量机（SVM）建立学术论文智能评分系统 [16-19]，通过对大量的论文样例学习之后，掌握论文评价指标的各种特征，从而为学生的自主学习成果进行检验。该系统具有查重、格式审查（是否满足论文格式要求，学术论文和小论文两类）、形式审查（是否满足写作原则、要求）、给出评分、得分原因解析及改进建议。在具体的实现中，利用python包对文本进行预处理，转换为计算机能够处理的序列。实现对文本数据基本的操作，如获取、搜索、计数和分类等。该课题针对学术论文写作中的重复率、格式和形式规范性问题，提出基于循环神经网络的学术论文智能评分系统，解决学术论文写作中学生所会遇到的重复率过高、格式不规范等问题，同时为论文写作者提供相应的评分和建议。系统的成功搭建将是深度学习（循环神经网络）在自然语言处理上又一成功应用，并且为论文写作初试者提供一定程度上的指导，在杜绝学术不端的道路上迈出前进的一步。

3结语

高等院校培养为社会服务的创新型人才，学生论文创作是表达创新主要的形式，因此《学术规范与学术写作》课程建设必要且有意义。该文借助“互联网+”教学模式，通过搭建基于“互联网+”的在线课程系统，提高教师集体的教学水平，使教师之间形成一种合力，互为顾问、协调者、合作者和建议者，差异互补、优势互取;打破传统授课模型下的“一言堂”、被动式的教学形式，促进学生自主学习，提高学生的参与意识、培养学生的合作精神及提高的实践和创新能力，全面提升学生的综合素质。

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