混合教学模式在机器学习相关课程中的实践与应用

王瑛琦　韩宏宇　翟锐

关键词：混合式教学；机器学习；MOOC学习平台；互联网+

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）03-0149-03

1 引言

近年来，传统的线下课堂教学，由于其对时间和空间等条件的限制，已经不能满足广大教师的教学需求[1]。在此背景下，混合教学模式应运而生，同时将线上教学平台与线下老师授课有机结合，有效发挥了上述两种教学方式各自的优势[2]。

本文运用了基于MOOC学习平台的“线上”+“线下”混合教学模式，将其应用于高校本科计算机大类机器学习相关课程。在此教学模式中，学生课前通过MOOC学习平台，预习相关基础知识与课程视频，对相关内容形成宏观认识和全方位了解。该过程可以使学生对所学内容产生浓厚兴趣，并能抓住学习的重难点，从而在后续学习过程中加以重视。课堂教师授课过程中，使用“雨课堂”等工具和学生进行实时沟通与交流，学生积极参与并表达各自的想法与认识。课后，学生通过MOOC平台进行章节自测，平台自动完成评阅与成绩统计。同时，教师根据平台反馈报告，进行课程目标的达成情况和课程评价分析，并在后续教学环节中进行不断深化与持续改进。

本文运用“线上”+“线下”混合式教学模式，细化了课程改革实施方案，主要有以下几方面贡献：

（1） 针对机器学习课程的特点，考虑高校本科生的实际情况，对课程教学内容进行优化设计；

（2） 在教学过程中，分别从课前（MOOC平台资源学习）、课堂（互动讨论与翻转课堂）、课后（反馈总结与持续改进）三大方面，阐述教学改革方案的具体实施细节；

（3） 结合MOOC学习平台，对机器学习课程的考核方式进行改革。

本文第1节引言，简述人工智能与大数据背景下，发展混合教学模式的意义；第2节从多方面论述混合教学模式的特色与优势；第3节详细介绍“线上”+“线下”混合式教学改革的具体实施方案；第4节展示课程考核方式的改革与创新；第5节总结全文并指出未来发展方向。

2 混合教学模式的优势

随着互联网技术的飞速发展，对于高校学生来说，笔记本、手机、平板电脑等电子产品已成为他们主要的学习工具[3]。当前，仅通过传统的课堂授课模式已经不能满足高等院校本科人才培养的需求[4]。在此背景下，教学模式随之发生了重大变革。它将网络教育资源与传统教学活动相结合，融合了信息化教学与课堂教学的优点[5]。

混合式教学模式已经在计算机大类机器学习相关课程中得到实践，实践结果表明混合式学习模式受到了广大老师和学生的广泛认可和高度评价。本文通过以下三个方面，具体阐述混合教学模式的优势。

2.1 实现优质课程的资源共享

混合教学模式对传统课堂的架构进行了改良和优化，教学过程彻底摆脱了以往时空的限制，“教”和“学”可以在不同时间和地点进行。学生可以通过教师共享的网络教学资源完成基础知识和理论学习。利用MOOC学习平台，成功实现了移动教学，学生可以利用碎片化的时间和空间学习和巩固相关知识点、视频资料。教学视频可以有选择地观看，知识点可以重点强化学习，增加了知识的广度和深度，引导学生从浅入深地进行学习。同时，学生可以通过平台，随时随地提出心中的疑惑和问题，老师可针对性地进行在线解答，并随时掌握学生的学习情况。图1展示了平台中学生对于视频资料的学习人数统计情况。

2.2 突出学习重点，便于查漏补缺

目前，高校本科人才培养目标已逐步由单一的知识传授向面向产出（OBE） 的方向转变。学生的能力培养和素质教育提升成为变革的重点。在混合式学习模式下，学生的学习时间不局限于课堂上的45分钟，平台将课前、课堂、课后三个阶段融为一体，有效地延长了学习时间。同时，平台设置了单元测试和作业供学生进行自主练习和测试，如图2所示。学生可根据自己的答题情况，进行知识点的查漏补缺。平台利用大数据相关技术对测试结果进行全面地整合与分析，挖掘学生学习过程中的共性重点与难点，并将分析结果反馈给老师。这样，教师在线下的教学过程中可以更有针对性、教学理念更清晰、重点更明确、师生互动频率更高，课堂教学更高效。

2.3 丰富考核方式，完善课程评估体系

课程评估体系是整个教学过程的重要一环，评价聚焦于學生的学习结果，机器学习课程组基于产出的评价体制，建立了完善的课程质量评估机制。混合式教学包含线上学习视频观看、线下课堂互动、MOOC 平台单元测试、线下上机实践、期末考试等多个环节，拓宽了学习内容，增加了学生在教学过程中的参与机会，对学生的评价也更加全面和科学。课程评估涵盖了课程的整个环节，包括课程对毕业目标的支持、课程大纲设计标准、教学研讨活动、课程达成情况评价等内容。教师根据平台测试成绩反馈对学生进行过程性评价，根据机房上机实验情况对学生工程实践能力进行评价，根据期末卷面成绩对学生知识掌握能力进行评价。与传统教学简单、粗糙的评估模式相比，混合教学模式的评价体系更加系统和全面，打破了单一分数的限制，强化了过程性评价。

3“线上”+“线下”混合式教学改革实施方案

3.1 课前：MOOC平台资源学习

凡事有预则立，不预则废，学习更是如此。在高校本科教学过程中，课前预习是一个必不可少的环节。基于MOOC学习平台，老师根据课程内容上传相应的教学资源。学生在课前预习每个知识点，并将学习过程中遇到的疑问进行反馈。平台根据学生对教学视频的观看时长、课前练习的提交情况对学生的学习成果进行考核，作为过程性材料进行记录。老师课前了解学生的学习情况，在组织课堂教学时就会有更明确的目标。可以利用思维导图的形式，帮助学生快速梳理出本小节的知识点和脉络结构，并根据反馈的结果，重新调整教学设计和备课，为课堂教学做好准备。

3.2 课堂教学：互动讨论与翻转课堂

教学实施阶段，老师对于理论知识点，提出启发性和创新性的问题，引导学生深入思考、积极参与、积极讨论，如图3所示。使用“雨课堂”等教学工具，将问题实时推送给学生。学生们用手机接收并作答。该工具可实时统计学生的答题信息，统计答題错误率，帮助师生及时发现学习过程中的遗漏和不足，并能做到实时查漏补缺。

上机实践课，老师对实训操作详细讲授，强化细节，通过项目案例形式，切实提高学生发现问题、解决问题的能力。以实验报告和演示的形式展示和分享实践成果。本课程实验和实践环节教学安排见表1和2所示。混合教学模式增加了老师和学生之间的互动，使得学生能够进行更加主动和深层次的思考，从而实现了充分的课堂互动和翻转。

3.3 课后：反馈总结与持续改进

课后老师的工作主要是总结和评价本节课内容，对课程进行全面化、立体化、过程化评价，并完成持续改进。学生在MOOC学习平台上按时完成相关作业和测试，平台利用大数据技术对学生的作业完成和考试情况进行统计分析。老师对学生的考试情况进行评价和记录，将本节的教学知识点进行总结和升华，并推送给学生，让学生对此进行复习和巩固。课程组在知识点或章节讲解完毕后，进行课程组研讨，研讨内容是根据学生当前学习成果和课程进度进行，针对过程中出现的问题和不足，及时进行纠正改进，研讨内容以《教学研讨报告》存档。另外，课程结束后，还需进行综合评教环节。所有学生均可对授课老师进行评价，老师也需对教学过程进行整体反思，并对教学效果进行自我评价。同时，教师可以通过“教师互评”获得其他教师的建议，以上建议使后续教学更具针对性。

4 考核方式改革与创新

高校课程尤其是实践类课程仅用期末考试成绩对学生进行考核显然是片面的。混合教学模式采用“过程性考核”+“期末考试成绩”综合考核方式。该考核方式分别从MOOC平台学习情况、上机实验、知识掌握情况等多个方面对学生的能力进行全方位考核。具体来讲，MOOC学习平台进行了模块积分设定，学生通过完成各项学习任务获得相应积分。该方式帮助学生在完成各项教学活动的同时，潜移默化中提升了自身能力。平时上机实验采用项目驱动方式，针对各部分理论知识提出项目需求，学生需要严格按照项目开发流程完成各实验，并提交详细的实验报告。课程结束后，通过期末试卷的形式对学生理论知识掌握情况进行综合的考察。上述考核方式强调了过程性考核的重要性，并丰富了考核内容，将学生从一张试卷中解放出来，强化了对学生能力的培养。

5 结束语

本文将“线上”+“线下”混合教学模式应用于计算机大类机器学习相关课程。通过MOOC学习平台使教学内容和教学方式同时得到了极大的扩展和更新。通过课前MOOC平台资源学习、课堂互动讨论与翻转课堂、课后反馈总结与持续改进，切实提高了机器学习相关课程的教学质量。同时，针对混合教学模式的特点进行了考核方式的改革与创新，打破了单一分数考核的禁锢，强化了过程性考核与学生能力培养。未来，我们试图将该教学模式在高校本科其他课程的教学过程中进行推广和实践，让更多的教师与学生从中获益。