基于BOPPPS教学模式的智慧课堂构建研究

摘 要：大数据和人工智能技术的发展使得智慧课堂的内涵越来越丰富，并被广泛用于高职教育教学领域。在智慧课堂背景下，引入BOPPPS教学模式、以学生为中心的理念及六环节教学流程，创新课程教学设计，将数据及人工智能技术用于课前、课中、课后全过程及课程的考核评价，并以高职软件专业UI动效设计课程为例，开展教学改革实践。结果表明，该教学模式可以充分调动学生的学习积极性，提高学习效率与效果。

关键词：BOPPPS；智慧课堂；数据分析

随着信息化技术的飞速发展，教学打破了原有的时空限制，信息来源更为广泛，接收资讯渠道通畅，知识和技能的传播方式、教学手段也不断推陈出新，更新迭代速度加快。通信、大数据及智能化技术在教育教学领域的应用，带来了教学模式的变革，催生出了智慧课堂的概念。即应用信息技术管理课堂，统筹整个教学组织过程，课堂主体转移至学生，学生在学习中随时参与多主体、多维度的实时交互与评价。为了真正实现智慧教学，除了需要发挥信息技术作为教学工具的作用外，还应从理念上顺应互联网和智慧技术大发展的新形势、新要求，适应“互联网+”背景下高职学生的新特点，调整教师与学生在教学活动中的定位，深化学习过程，借助“云+端”，建立整体“智能化”学习环境，资源推送“个性化”、教师教学“精准化”、学习互动“立体化”、教学反馈“即时化”、教學评价“多元化”［1］。

高职软件类专业主要对接软件开发工程师、软件测试工程师等岗位需求，培养能够从事软件设计、开发、测试、运维、项目管理和软件咨询服务等工作的技术人才。其中，前端设计类人才既需要掌握前端开发的软件工具、基本技能，又需要锻炼创新设计能力。采用传统的教学模式，学习往往停留于浅层，学生仅通过课堂灌输式教学，擅长进行模仿，却无法完全胜任岗位的创新性要求。

为此，课程团队基于BOPPPS教学模式，岗课赛证深入融通，融合“云、网、端”打造智慧课堂，创新学情分析、教学流程及考核评价方式，探索能够帮助学生进行深度学习的智慧教学模式，提高学习效果。

1 整体设计

BOPPPS模式起源于加拿大的教师教学技能培训，以建构主义理论为依据，强调以学生为中心，开展全方位、多层次互动式教学。一般将单元教学过程划分为六个环节，分别为B（Bridgein）表示导入；O（Objective）表示教学目标；P（Presassessment）表示前测；P（Participatory Learning）表示参与式学习；P（Postassessment）表示后测；S（Summary）表示总结。该模式以教学目标的实现为导向，遵循了“目标→行为→评估→目标”的循环反馈过程［2］；立足于考虑学生通过课程要学到哪些知识，掌握何种技能，具备哪些素质，围绕着学生的行为展开教学设计，强调激发学习积极性，并及时通过掌握学生的反馈信息调整教学方式，实现个性化教学，考核评价能够真实反映个体的学习过程及学习目标的达成。

王星等［3］提出以富媒体工具、智能化环境为基础，通过智能技术与人的有机融合，实现课堂运行状态的优化，实现智慧型人才培养。赵仕宇等［4］引用深度学习理论，探讨了基于智慧课堂的教学生态的建构与实践。在智慧课堂软硬件环境的支持下，将视频、互联网技术、大数据技术、可视化技术等多种手段应用于BOPPPS教学模式的六个环节，并根据线上与线下的不同特点对教学环节进行重构，在软件UI设计类课程教学应用中具有以下优势：

（1）通过线上视频观看、资料收集、试题解答、问卷调查及分组讨论，丰富“前测”内容设计，借助网络数据全面统计包括测试准确率、学习时长、学习习惯、兴趣爱好、讨论参与度、团队协作情况等多项数据，获取每位学生的个性化学情分析结果，并以可视化形式呈现，以此为依据进行异质化分组，并分类推送课前学习视频，有助于最大程度调动学生的学习积极性，因材施教。

（2）通过全过程数据采集分析、数据可视化、用户画像等方式，对比教学过程中“前测”与“后测”的数据结果，形成增值评价，准确评估在知识、能力、素质各方面的课程教学效果，打破千篇一律的课程考核标准，真正做到“一人一标、精准评价”，并以此反向推动持续化的课程教学改革。

（3）分组研讨、实时弹幕、在线直播交流、虚拟智能学伴等应用于课前、课中、课后，使得教学全过程不再是教师向学生传授知识的单向互动，而是实现了师生之间、生生之间，乃至师生与企业导师、行业专家之间的无障碍沟通互动，并极大地提高了学习活跃度。

2 模式构建

UI动效设计的目的主要是通过展现软件界面各种元素的动态效果及软件功能交互过程，提升用户体验，是软件前端开发的重要组成部分。课程学习的特点既需要软件开发的基础知识与逻辑思维，能够熟练运用AE、PS、Axure RP等工具软件，又需要具备设计学、美学及用户心理学的相关知识，从而设计出兼具功能完善、交互合理、用户友好及新颖美观的软件作品。

课程教学难点首先在于如何调动学生的创新意识，培养审美及创新能力，打破对经典案例的简单模仿。黎加厚教授等人指出深度学习是在理解的基础上，批判性地学习新的思想和事实，并融入原有的认知结构，将已有的知识迁移到新的情境中做出决策和解决问题的学习。传统教学模式下的UI动效设计课程，即便采用案例驱动式教学，学生往往善于模仿旧案例，却难以将所学的技能迁移到全新的项目情境中，创造性地完成新项目，从而无法真正匹配岗位需求；其次，学情分析能够体现群体性特征，但无法动态反映学生的个体细节差异，教师难以针对每名学生的学习需求定制任务，推送资源，并在教学过程中及时依据反馈调整教学内容，实现个性化学习、自主化学习；最后，优秀的UI设计作品需要人性化、灵活化、生活化，在完成设计的过程中，应充分进行沟通，深入挖掘用户需求，在教学中如何创设情境，引导和组织课堂内生生之间，课堂外学生与企业导师、虚拟用户之间深度互动、多维度交流，并将之纳入考核评价，是教学设计中有待解决的问题。

以智慧课堂的软硬件设施为基础，将课程教学依据BOPPPS教学模式分解为六个紧密相扣的环节，重构教学流程，并将智能化数据采集、统计、分析引入每个教学环节，数据驱动与场景驱动相融合，做到“交流反馈实时化、教学支持精准化、评价全面定量化”，以数据支撑“学生为主体、教师为主导”理念在教学实践中进行落实。具体教学实施策略如图1所示。

2.1 课前阶段

这一阶段包括了BOPPPS教学模式中的导入（B）、教学目标（O）、前测（P），主要以线上教学的方式完成。教师通过职教云平台、超星学习通等网络平台发布微课视频、动画、经典案例等，导入本次课程的预习内容；发布前测任务的第一部分（P1），学生可在上一单元课程学习的基础上，结合查阅资料、网络检索等方式，在规定时间内完成前测一，并通过网络平台提交。教师在综合分析前测一的准确率、创新性、完成时间、学习态度、学习轨迹等数据的基础上，形成精准的个性化学情分析结果，对学生进行异质化分组。教师继续通过网络平台发布分组调研任务，作为前测的第二部分（P2），学生根据教师的引导，对本单元UI动效设计要点、典型案例开展调研，组内在线讨论并总结，形成全过程前测数据。

2.2 课中阶段

基于课前两次前测（P1+P2）的数据，教师精心设计并导入教学情境（B），明确学习目标（O）。学生通过课前分组，针对项目开展讨论与实践，开展参与式学习（P）。在智慧课堂，当学生出现问题时，除了教师给予帮助和解答，还可以借助微课视频、网络课程、智能学伴以及现场其他小组直播投屏等方式，作为教师指导的补充。在一位教师无法同时兼顾多名学生时，借助技术手段及时解决所有人的问题，并实现了组内、组间、师生及课堂内外的多维度交流。通过教室中的人脸识别、数据采集和分析系统，生成学生行为分析结果，完善全过程的学习数据分析和考核评价。项目完成后通过投屏展示、线上自评和组间互评，系统自动记录项目完成速度、提交的问题、组间疑问互答及评价结果，作为过程形成性考核依据。

2.3 课后阶段

课后采取线上教学的方式，包括了后测（P）及总结（S）。为了深度对接岗位需求，后测主要为仿真项目实践，完成的UI动效作品通过网络提交发布，自评、互评、教师评价、企业专家评价与网评数據相结合，智慧课堂实现了考核评价方式的多元化，并以可视化方式呈现前后测数据分析对比结果。教师可在此基础上差异化精准推送拓展教学视频及深化训练项目。教师认真分析总结智慧平台学生的学习数据，对比课前学情分析情况，形成精准的用户画像，总结单元重难点并点评学生整体表现，引导学生思考实践项目成果的优缺点，培养思考能力，促进知识内化。

3 实践效果与总结

通过对高职软件技术专业UI动效设计课程开展基于BOPPPS模式的智慧教学实践研究，对比过去的传统教学模式，从课程考核结果、1+X界面设计证书考试合格率、企业导师考核评价等多个角度出发，结合学生座谈、问卷调查等方式，可以看到该教学模式在学习效率、学习效果及学习能力培养三个方面都具有一定优势。

首先，BOPPPS模式多个环节在信息化、智能化技术的支撑下，转移到了传统课堂外的线上，视频直播、人脸识别、行为数据分析等功能可有效掌握学生学习时长、学习活跃度、分组讨论等学习数据，解决了线上教学教师难以有效把控教学质量的问题，遏制了线上教学相比线下课堂学习效率的急速衰减，令每个教学环节都能高效推进。课程的考核合格率、优良率、1+X证书的考试通过率均相比传统教学模式有所提升，如图2所示。

其次，学生的问卷调查及座谈显示，对课程和专业的兴趣提高，对软件UI设计岗位职责、专业能力有了更为深入的了解，如图3所示。根据数据分析结果建立用户画像，基于个体特质差异化精准推送实践项目和教学视频，有助于充分体现BOPPPS教学模式“以学生为中心”的理念，因材施教，激发学生学习兴趣。

再次，课程单元作品及综合实践成果均体现出了较强的创新性。学习从浅至深发展具有客观规律，深度学习既需要培养思维能力，又需要将新的项目与旧有的知识和经验相关联。BOPPPS模式的理念依托于智慧课堂的技术，打破了教学时空限制，人工智能及大数据技术为单一知识点打造了多种教学场景与教学方式，能够充分分配各环节的时间，并提供全方位的交互性资源，实现项目实践从模仿到创新的过渡。

BOPPPS教学模式在智慧课堂软硬件环境的支撑下，完善了全环节、立体式教学交互与数据采集，辅助教师开展个性化、精准化教学，有助于知识的构建、内化与创新能力的培养。未来随着人工智能与信息技术的进一步发展，智慧课堂还将有更大的发展空间，这对教师不断学习新技术，并思考技术与教学的结合方式提出了更高的要求。

参考文献：

［1］吴亚军.高职院校智慧课堂模式构建探析［J］.中国职业技术教育，2020（2）：2427，32.

［2］冯柳，陈倩，阳莎，等.基于BOPPPS教学模式医学检验技术专业课程教学设计的思考［J］.国际检验医学杂志，2022，43（21）：26842688.

［3］王星，刘革平，农李巧，等.智慧课堂赋能学生智慧的培育机制：内在机理、结构要素与联通路径［J］.电化教育研究，2021，42（8）：2634.

［4］赵仕宇，陈小梅，付式鹏.高职智慧课堂生态系统的建构与实践——以“机械制图”课程为例［J］.机电技术，2022（4）：105110.

基金项目：浙江省教育厅一般科研项目“互联网+”背景下高职院校智慧课堂构建研究（Y202146156）；湖州市物联网智能系统集成技术重点实验室（202221）

作者简介：卢嫄（1981— ），女，汉族，浙江湖州人，硕士研究生，副教授，研究方向：计算机软件开发、计算机应用教学等。