OBE 理念下云计算与大数据线上线下混合翻转创新课程教学研究

2023-12-12姚志凯尹海涛徐丰羽蒋国平

物流科技 2023年23期

姚志凯，陶锴，尹海涛，徐丰羽，余亮，蒋国平

0 引言

当今，人类已经进入信息化时代，云计算技术是硬件技术和网络技术发展到一定阶段而出现的一种新的技术模型，它不是对某一项独立技术的称呼，而是对实现云计算模式所需要的所有技术的总称[1]。大数据是现有数据库管理工具和传统数据处理应用很难处理的大型、复杂数据集，大数据技术包括采集、存储、搜索、共享、传输、分析和可视化等[2]。海量的数据本身很难直接使用，只有通过数据处理技术将其变为真正有用的数据，因此在云计算时代，需要通过计算将海量的数据处理为有用的知识。目前，云计算与大数据技术在金融行业、医疗保健、物联网和教育等领域得到了广泛的应用[3]。

新工科教育背景下的云计算与大数据教学需要以学生的学习成果为导向，旨在培养具备创新精神的实践型人才，为新一轮信息产业革命和教育转型提供创新方法，进而完善具有中国特色的新工科教育体系[4-6]。目前，对于新工科背景下信息技术类专业的人才培养，传统的授课模式难以满足理论与实践并重的教学要求，无法培养学生利用云技术与大数据技术进行实践应用的能力。

成果导向教育（Outcome Based Education，OBE）起源于美国，是一种以学生的学习成果为导向的教育理念，并依据学生预期达成的最终学习成果反向设计课程体系结构[7-8]。虽然以OBE 理念为指导，通过研究探讨课程的学习目标，反向设计课程群内各课程的先修顺序、教学内容与关联度、教学方法、考核模式等，可以有效地提升学生的专业能力和综合素养。例如，贾智等人开展了OBE 理念下《轧制工程学》课程改革与实践[9]；田秋丽等人进行了面向OBE 理念的科技穿心能力培养体系探索和实践[10]。然而，基于OBE 理念的单一的授课模式难以满足面向高实用性的实践教学要求。因此，采用多维教学手段和多样教学资源开展云计算与大数据课程教学改革具有迫切的现实需求。

翻转课堂（Flipped classroom），又名为颠倒教室，是一种起源于美国的新教学模式[11-14]。翻转课堂通过课前自主学习、课中师生互动探讨等环节深化知识的方法，在课前学习中学生需要发挥自主性构建知识体系，并在课中探讨中完善加强，因此，此种方法能够加强学生对理论知识的实践和应用能力。云计算与大数据技术面向计算机软硬件协同应用，翻转课堂能够很好地适用于此种应用导向的课程，此种教学方法已经得到教育与科研工作者的广泛应用与好评。例如，冯菲、于青青[15]基于众多案例总结了利用慕课开展翻转课堂教学的基本教学理念。柳春艳等[16]采用系统评价方法对比研究了翻转课堂与传统教学的教学效果。郭建鹏[17]提出一个通用的翻转课堂教学模式，提高了翻转课堂教学的普适性。

虽然当前OBE 理念以及翻转课堂在诸多教学中的应用案例较多，但教学过程与内容结构设置较为固化，学生在大多数时间内依旧处于被动客体状态，产生此种现状的原因可总结如下：

（1）教学过程重理论轻实践。当前OBE 理念下的教学方法虽然通过制定培养目标反向设计教学过程，然而教学路线仍以拼凑式为主。教学过程难以摆脱传统“填鸭式”课程教学，缺乏实践认知环节，教师负责讲授课程内容，学生被动接受，在一定程度上影响了授课质量。

（2）学习产出落实不到位。当前OBE 理念下的教学方法中课程考核仍以传统的考试为主，学生通过死记硬背准备考试，而培养目标又以考试成绩为量化指标，容易忽略学生实践环节的考核，导致学生动手能力较低，难以满足初期制定的培养目标。

（3）教学需求痛点不清晰。当前翻转课堂的主要形式是课前视频资料+课中问题探讨，此种方法虽然具备翻转课堂的基本要素，但翻转教学流程较为单一，线上与线下教学资源重复度较高，在课中环节教师大多也是对线上教学资料的重复，没有做到交叉互补，无法解决学生对应用实践型知识的痛点需求。

（4）教学资源单一。当前翻转课堂教学资源主要形式为教材附带的视频学习资料，此种学习资料虽能涵盖基本知识点，但其面向的学生群体庞大，不能针对小型教学班学生的学习能力和习惯进行教学，这导致学生在课前自主学习时效率低下。

（5）教学环境与条件缺乏。虽然翻转课堂的实施对硬件设施要求不高，但云计算与大数据需要进行编程训练，对教学系统与软件环境有一定的要求。此外，课中倘若需要学生进行汇报展示，相关的电子设备也十分重要。

上述问题为OBE 理念下的云计算与大数据翻转教学实施带来了挑战，针对云计算与大数据教学改革迫切需求，本文充分贯彻落实OBE 理念，并发挥南京邮电大学线上慕课资源与线下翻转课堂专用教室设备优势，采用线上+线下混合方法，提出“三要素三模块二重点”教学策略，实现云计算与大数据翻转课堂高质量教学。

1 OBE 理念下翻转教学可行性分析

1.1 学生教学需求可行性

南京邮电大学自开设云计算与大数据课程以来一直采用传统的讲授式教学方法，虽然此种教学方法可以完成基本的教学任务和知识讲授，并使得学生初步掌握云计算与大数据基本技术，但为了更好地满足新工科背景下信息技术类实践型创新人才培养标准，云计算与大数据教学组定期开展线上问卷调查，以实时了解学生对教学组授课方法的满意度和对教学改革的期待度。近两学年的问卷调查结果如图1 和图2 所示。

图1 学生对传统授课方法的满意度调查结果

图2 学生对教学方法转变的意向调查结果

由调查问卷的结果可知，虽然超过53%的学生对传统授课方法满意，但超过64%的学生仍期待变更教学方式，希望教师尝试新的教学方法，且持此种态度的人数处于上升趋势。此种结果说明大部分学生希望推进云计算与大数据课程教学改革，故而具有传统授课方法课堂改革的教学需求的可行性。

1.2 线上教学资源可行性

云计算与大数据课程教学组于2021 年录制制作了慕课教学资源。教学组整理的慕课资料与线下教学资料做到了交叉互补。此外，为了便于学生与老师的沟通交流，慕课资源开设了课堂交流论坛区，支持主题发帖、回复评论、关注、投票等操作，基于此种慕课资源，能保障翻转课堂开展的资源可行性。

1.3 线下教学条件可行性

南京邮电大学拥有多媒体功能的翻转课堂专用教室，最大可容纳100 人同时进行翻转教学。该教室多媒体系统具有无线投影、无线网络、触控式电子大屏、激光教具等设备。软件配套上，为实现面向数据的高性能计算功能，搭建了HPCC 软件系统以及Storm 计算系统，并支持批处理与流处理两种计算模式。此外，利用虚拟化技术，能进行指令集架构级、硬件抽象层、操作系统层、编程语言层以及库函数层的虚拟化，满足基本的云计算与大数据实践需求，具备翻转课堂开展的线下教学条件与环境可行性。

2 OBE 理念下的翻转教学创新方案

方案整体分为三个阶段[18]，即课前、课中和课后，采用“三要素”、“三模块”和“二重点”的方法，利用线上慕课资源和线下教学资源混合方法实现。整体思路如图3 所示。

图3 整体教学思路

2.1 课前“三要素”学习

由于课前因学生对于知识点的熟悉度较低，为了提高学习效率，通过采用要素化的课前学习以更好的突出学习重点。将云计算与大数据课程知识点分为技术原理要素、系统结构要素和计算方法要素。此部分内容主要利用线上慕课资源完成，每种要素在学习中应分配不同的时间，通常采用四分之一、四分之一、二分之一的分配方法，如图4 所示。

技术原理要素学习主要指基于云计算与大数据计算与存储任务的实现原理，此部分内容在慕课资源中处于教学视频的最开始部分，主要从理论原理、实现思路等方面进行教学。例如，对于一致性哈希算法章节，首先介绍一致性哈希算法的基本原理，以及一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性作为基础知识，为后续的Hadoop 分布式大数据系统夯实基础。

系统结构要素学习指针对数据存储时所需采用的系统结构。作为大数据存储的主要实现工具，学生对关系型数据库和非关系型数据库的学习理解是此部分的重点。如果涉及到存储过程，则需要了解MapReduce 编程框架。此部分学习能够让学生了解大数据存储实现的具体工具，为掌握大数据技术奠定基础。

计算方法要素学习指利用系统对数据进行计算的方式，进而实现高性能计算任务，此部分在慕课教学资源中的占比最高。在计算方法教学中，此部分主要包含数据的加载、切分和分发，并通过实例展示应用方法。

2.2 课中“三模块”探讨

翻转课堂中的课中学习环节由师生共同参与，但主体依旧是学生，主要任务是探讨与合作，教师承担学生探索引导人角色。在此环节，主要包含答疑模块、案例展示模块、探索提高模块。三个模块应当遵从先后顺序，课中学习开展流程如图5 所示。

图5 课中“三模块”开展流程

答疑模块的基本流程为学生提出在课前自主学习中遇到的问题，由教师或其他同学解答，问题可以是虚拟化技术原理、虚拟化技术优势等专业知识问题，也可以是编程思想、系统架构设计思路等宏观问题。教师在解答过程中应当避免直接给出答案，应当引导学生回顾慕课资源，帮助其深入思考并解决问题。

案例展示模块以个人或小组为单位开展，成员以汇报形式完整介绍一个云计算与大数据系统技术原理、安装步骤、编程过程和功能演示，其他小组成员可针对设计内容进行提问，老师作为评委，从编程步骤、汇报素材、语言表达等方面给予评价，对于表现优秀的小组可给予适当的奖励。部分汇报展示案例如表1 所示。

表1 小组汇报案例

探索提高模块是对案例展示的拓展，此模块主要出现在小组汇报后其他学生的提问与教师评价环节，是对云计算与大数据技术的功能拓展和深化。

2.3 课后“二重点”巩固

课后“二重点”包括重点知识复习和重点测试练习。课后学习是巩固知识、完善不足的重要环节，翻转课堂教学的课后巩固由师生共同完成。重点知识复习包括对虚拟化技术、大数据系统和高性能计算系统设计方法进行全方位的梳理，可以通过学习内容总结、学习报告等方式进行书面总结，以获得更好的复习效果。总结报告可作为课后作业的一部分，由老师参与批阅，作为最终考评成绩的参考。

重点测试练习通过线上实现，学生依据教师的安排在慕课资源中完成相应的课后测试，测试结果由学生互评、教师评阅两种形式，最终成绩为二者评分的加权综合。题目类型为选择题和设计题，分别考察基本概念和工程应用能力，通过理论与应用的结合，完成OBE 理念下翻转课堂教学的最后一环。

3 实施效果分析

3.1 周期测试结果

为验证所提出教学方法的有效性，在南京邮电大学2020 级智能科学与技术、人工智能、信息安全三个专业开展教学对比实验，对智能科学与技术、人工智能专业学生开展OBE 理念下的线上线下混合翻转教学，同时对信息安全专业学生开展传统讲授式教学。在2022—2023 学年第二学期的每个月末进行一次周期测试，三个专业的平均成绩变化如图6 所示。

图6 成绩变化

由图6 可知，在教学对比初期（即第一次测试），三个专业学生的测试成绩相差不大，这说明不同专业学生的原始学习能力相似。随着OBE 理念下的翻转课堂的进行，从第二次测试开始，采用OBE 理念下的翻转教学方法的两个专业成绩有着明显的提高，相对而言，采用传统教学方法的专业成绩变化则较为平稳，学期结束时平均成绩差异已接近10 分，此种结果验证了OBE 理念下的线上线下混合翻转课堂方法有较好的教学效果。