智能科学与技术专业课智能传感与检测课程多元混合式教学实践

蒋权 张婷

摘 要：传统单一型混合教学存在诸多改进空间，为提高智能科学与技术专业人才培养质量，高职院校可探索一种充分利用各方教学资源，综合采用线上线下混合、真实实验与虚拟仿真混合以及专业教育与实践教育混合的多元混合式教学方法。文中基于智能科学与技术专业智能传感与检测课程改革提出融合线上与线下、真实实验与虚拟仿真、专业教育与工程实践教育、学生评教与同行评教的多元混合式教学策略，并以教学实例阐明多元混合式教学方法的实践应用，旨在提高课程教学质量。

关键词：智能科学与技术；智能传感与检测；多元混合教学

中图分类号：文献标识码：A 文章编号：0450-9889（2024）03-0147-05

广西民族大学于2019年6月成立了广西壮族自治区内第一个人工智能学院，并于同年开设智能科学与技术（Intelligence Science and Technology，IST）专业。当前，智能科学与技术和各学科的交叉融合正在不断推进。如何完善智能科学与技术专业多主体协同育人机制，以产业和技术发展的最新成果推动人才培养改革［1］，面向新时代高等教育领域的“四新”探索［2］变得越来越迫切。

新工科背景下，为提高智能科学与技术专业人才培养质量、适应综合交叉行业建设发展需求，高职院校应探索一种充分利用各方教学资源，综合采用线上线下混合、真实实验与虚拟仿真混合以及专业教育与实践教育混合等多种混合模式，进一步建构以多元混合式教学为组织形式的教学方法。并将该方法应用于教学实践，从而降低课程学习难度，提升学生的专业水平和实践能力。同时，改善教学效果评价方式，借助多方评价反馈作用促进课程教学可持续改进。这对智能科学与技术教育改革有着重要意义，也是响应新工科发展总体目标和价值引领的有力举措。

一、传统单一型混合教学的现实问题

信息技术的飞速发展提升了大学教学的多样性，混合教学模式日趋成为一流专业建设的重要途径［3］。智能传感与检测课程（以下简称“该课程”）是智能科学与技术的专业课程之一，涉及物理学、化学、材料科学、电子信息工程、计算机科学等多个学科领域，主要内容包括传感器的基本原理和分类、检测技术、信息智能感知处理及其应用等，以强化培养学生的工程应用能力和创新能力，其综合性、交叉性强，与智能系统工程关联紧密。该门课程的目标学生为智能科学与技术专业大三上学期本科生，教学中发现多数学生难以充分把握智能传感与检测工程项目实施的全过程，更难以吸收智能传感与检测技术的精髓，对课程的学习往往仅触及教材理论知识点层面，难以深入开展理论研究创新或工程应用实践。

现阶段我国高校普遍采用传统单一的线上线下混合授课模式。然而该模式现阶段暴露的弊端是线上线下课程虽能简单拼接，但却难以真正实现深度融合，且线上学习部分缺少有效监管，导致教学预期与教学成效往往不相匹配。

此外，该课程课标要求学生动手操作智能传感与检测实验设备，但由于学院相关专业建成不久，配套实验条件还需完善，难以满足所有学生使用实验设备的需求。虽可通过结合虚拟仿真技术弥补硬件资源的不足，但该举措需要先进的技术支持，其实施难度大，且难以合理地设计、安排教学内容，不能匹配两种环境下的教学需求。再者，该课程交叉性强、工程实践特点明显，通过专业教育与工程实践教育的结合，能够使学生既掌握理论知识又具备实践技能。但是专业教育和工程实践教育往往需要不同的教育资源，而学校不直接开展生产，如何合理分配资源也是一个难题。且两种教育的目标和质量控制标准不完全一致，如何同时实现两种教育目标，保证混合式教学的质量，亟需建全合理、明确且有效的质量控制机制。

当前，评教是高校教学质量控制的重要一环，然而，不同课程班级的混合评教、不同教学督导混合评教或教师混合评教在实践中也存在一些不足，如单一型学生混合评教主观性较强，评教结果易受个人情感和偏见的影响，也容易受课程难度、教师严格程度等因素影响；教学督导成员数量和听课时间次数有限，单一型教学督导混合评教难以对教师的教学质量进行全面评估，容易导致评估结果不准确；授课教师同行评教通常由学校同事进行，容易被个人关系和情感左右。授课同行评教的能力水平可能存在差异，也会导致评估结果不准确。

二、多元混合式教学改进策略

基于该课程教学背景，课改团队综合各方面可用资源，运用新技术创新教学方法，开展基于多元混合式教学的教学改革工作，以应对原有教学模式的不足。课改团队开展多元混合式教学设计和实施课程，以培养学生解决复杂问题的综合能力；以高級思维为重要抓手，充分调动优势课程及师资资源；通过开展虚拟仿真与少批次真机实验混合的教学，着力解决课程实验设备不足、上课学生多批次真机实验项目开展难等问题；以小组形式开展实验与仿真教学，调动学生参与实验教学的积极性和主动性；通过融合专业理论教育与工程实践教育，聘请领域专家等优秀人才担任理论和实践课程教师，引导学生在掌握教材理论知识点的基础上向理论研究创新及工程应用实践层面迈进。考核由平时成绩和课程结束后项目式考核成绩组成混合式考核，并借助学生与同行混合评教反馈策略发现教学中存在的问题，推动课程教学质量的持续改进。具体的教学实践思路如图1所示。

以下以浙江某高新企业面向医疗卫生及食品蔬菜等领域的冷链监控工程实际项目为例，阐述智能传感与检测课程进行多元混合教学改革的策略。

（一）融合线上线下教学

与传统混合教学时线上课程部分由学生自学不同，多元混合式教学的课程通过线上线下协同直播的方式开展，所用到的教学资源与工具也较多。授课教师由企业工程师团队及高校师资队伍组成，以保证教师团队具有校企混合的跨区域多背景。在课程挑战度方面，有针对地设计具有一定难度梯度的内容［4］。现通过以下2个实例说明课程教学开展的具体方式。

1.教授智能温湿度传感器的技术指标与功能

智能温湿度传感器的技术指标主要包括其测量范围、精度、响应时间、稳定性、尺寸重量和防护等级等。学生通过教材很容易实现文字层面的理解，但是往往缺乏工程性应用思维；在工程应用中如何确定温湿度传感器测量的温度和湿度范围，如何有效把握传感器测量的准确度等方面缺乏经验，难以平衡产品技术指标和工程应用实际之间的关系。

开展多元混合式教学后，企业工程师在线上直播讲授理论知识，从工程实践的角度以PPT形式及相关图文内容向学生介绍智能温湿度传感器的基本原理、技术指标和应用领域；高校教师则组织线上线下讨论、答疑，并考核知识点。在线上线下协同的教学过程中，企业工程师、高校教师及学生同步借助线上平台实时讨论，教师解答学生在学习过程中遇到的问题，巩固学习效果。将理论与工程实践相结合，使学生在学习理论知识的同时也获得工程实践经验，为之后的温湿度传感器的组装等实践教学夯实理论基础。此外，企业工程师和高校教师合作，也可以促进产学研合作，有助于推动相关技术的研发和应用。

2.讲解面向智能温湿度传感器的冷链监控物联网云平台的应用

当前传感器的应用多结合物联网、大数据及人工智能等信息技术，将设备采集的数据上传至云端平台处理。

一线工程师较了解面向智能温湿度传感器应用开发的冷链监控物联网云平台，熟悉其整体架构、主要功能模块及其在冷链监控工程中的应用和价值。因此开展多元混合式教学时，企业工程师首先向学生介绍该平台的基本概念、架构和工作原理，以及温湿度传感器与平台的集成方式，重点讲解将传感器接入平台实现数据的采集、传输和处理的技术要点，然后通过分析实际案例及模块，让学生了解其应用效果和优势；高校课程教师负责线下实验教学的部分，在实验室实际场景中引导学生将智能温湿度传感器接入平台，讲解数据的采集、传输和处理过程，展示该案例中平台架构及历史数据查询处理流程，并组织线上线下讨论与答疑，查漏补缺，巩固学生的学习效果，为后面的温湿度传感器的应用提供支撑。

（二）融合真实实验与虚拟仿真教学

本课程涉及多种类型的传感器，要想让实验室配置齐全所有设备亦不现实。但由于传感器构成形式及组装应用流程基本类似，因此，教学团队提出通过融合真实实验与虚拟仿真的策略开展教学。

1.真实温湿度传感器组装及实验

传感器的功能与核心感知元件相关，亦同成品工艺密不可分。为全面展现常见传感器制造过程，使学生直观地认识传感器制作过程，教学团队首先录制温湿度传感器元器件模块的分步骤式组装教学视频，主要包括传感器外壳防震处理及安装、电源模块组装、器件主板焊接、感知元件焊接、传感器与主板连接等教学内容（如图2所示）。学生可以根据教学讲解及视频自行实践温湿度传感器组装，最后利用软件平台进行成品测试，为后续的温湿度测量项目提供基础。

2.虚拟无人车传感器组装及实验

在融合真实实验与虚拟仿真的教学流程中，教师首先明确学生应掌握的知识点和技能，所设计教学方案应包括实验和仿真的内容、课时安排、教学顺序。在实验环节，教师需要引导学生开展实验，帮助学生理解实验的原理，并指导学生记录实验数据。在仿真环节，教师需要指导学生使用仿真软件，讲明仿真原理和仿真过程，并指导学生分析并解读仿真结果。最后，教师还需评估学生的学习情况，并根据教学反馈调整和改进授课方式。

如以当前广泛应用智能传感与检测技术实现无人驾驶的虚拟无人车为例，课改团队充分利用交互式虚拟环境开展教学。教师通过传感器配置组装及测试的过程向学生讲明传感器在虚拟无人车项目应用的要点，并以小组形式开展实验与仿真教学，调动学生参与实验教学的积极性和主动性，激发学习兴趣和潜能，增强创新创造能力。

（三）融合专业教育与工程实践教育教学

融合专业教育与工程实践教育教学的主要内容包括基本专业理论教学、专业学术研究报告教育及实践教育教学。专业教育侧重于传授理论知识，而工程实践教育注重培养实际应用能力。将理论与实践相结合，学生才能更好地理解并运用所学知识。其中，专业教育中的学术研究教育可引导培养学生独立思考和解决问题的能力，而工程实践往往会演练解决在真实环境中碰到的具体问题，结合两者能训练学生更好地掌握解决问题的方法，以及实践方法与技巧，提出创新性的解决方案，进一步培养学生高层次学习能力。以下借助2个实例阐释该融合策略。

1.开展校园低空温湿度测量及预测实践项目

温湿度测量在气象、农业、工业等领域有广泛应用，了解低空温湿度情况对把握当地气候、优化资源配置、指导工农业生产等具有重要意义。而校园是学生生活、学习的场所，通过这一实践项目让学生掌握温湿度测量的实际应用，在实践中发现问题、解决问题，培养其创新思维和创新能力。

为有效地开展校园低空温湿度测量及预测实践项目，使学生对智能传感与检测技术现场应用有一个直观的认识，授课教师首先根据实际情况设计校园低空温湿度测量的实验方案，内容包括测量点选择、测量时间、数据处理与分析等，确保实验的科学性和可行性。测量实验以小组学习的方式开展，并要求学生记录实验数据，经历文字、图片及视频记录过程。在后续理论分析环节，教师引导学生运用数据分析技术可视化处理温湿度数据（如图3所示），进行异常检测并建模预测趋势，帮助学生理解温湿度变化的规律和影响因素。最后，要求学生根据测量和分析结果撰写实验报告并进行结果展示、讨论、总结及反思。以项目为驱动，帮助学生巩固所学知识，提高其实践能力和综合素质。

2.参加专业学术报告会

遥感与人工智能的图像空间信息提取和智能传感与检测课程关系密切，在内容上也有一定的交叉，均涉及图像处理、传感器技术和人工智能技术相关应用。具体区别则是智能传感与检测课程主要关注传感器技术和检测原理，而遥感与人工智能的图像空间信息提取则更侧重于利用傳感器和人工智能技术提取和处理图像信息。因此，安排学生参加基于遥感与人工智能的图像空间信息提取专业学术报告会，能使其了解这方面的最新进展和前沿知识，扩展知识体系，加深对智能传感与检测领域的理解。此外，遥感与人工智能技术结合也是当前研究的热点领域，学生可以通过专业学术报告了解最新的研究动态和创新成果，有益于培养其创新思维。

专业学术报告会由学院邀请的领域专家主导，报告内容包括基本概念、技术原理、应用案例等方面，学生凭兴趣自愿参与学习。教师合理协调时间，让学生与报告人进行互动和讨论，鼓励学生提出问题，就报告内容开展深入的交流和探讨。这有助于激发学生的兴趣和好奇心，培养其批判性思维和解决问题的能力。在学术报告结束后，提供必要的学习资料和参考资料，以便学生进一步学习和研究。同时，可以组织学生进行小组讨论或项目实践，将所学知识运用于实际问题中，巩固和提升课程学习效果。

（四）融合学生评教与同行评教

评教是教学质量监控的重要环节，融合多方、多维的评价可更全面地了解教师的教学情况，发现教学中的问题，促进教师不断改进教学方法和手段，提高教学质量。同时，可避免单一评价主体可能带来的主观偏见，提高评价结果的可信度，对促进教师不断学习和提高自身专业素养也有很大帮助。

评教的开展，需要先根据课程特点和教学要求制定具体的评价标准，包括教学目标、教学内容、教学方法、教学态度等方面。然后，在授课过程当中，由教学督导和同行老师采用听课、观察等方式对课程进行评教。课程结束后，由学生就教学方式、课程内容、考试、答疑等教学环节及内容安排参与评教问卷调查及网上评教。最后汇总和分析学生评教、授课老师同行评教、教学督导评教的结果，找出教学中的问题和不足之处，作为信息反馈，帮助课程教师了解自己的不足之处和改进方向。

三、课程教学效果分析

开展多元混合式教学改革后，课改团队主要从课堂教学效果、学生学习成果方面分析改革成效，同时发放问卷，将问卷结果作为参考，进一步找准改革的发力点。

开展课程教学改革后，学生能掌握基本理论知识，具有一定学术研究能力及工程应用能力，综合测试平均分达到77.2分，无不及格现象。同时，上课班级的学生在项目实践中表现较好，部分学生的实践水平得到稳步提升。这与课程教学中教师激发学生学习热情，引导和鼓励学生主动学习有相当大的关联。此外，开展课程混合式教学实践后的效果还可以直接从评教指标对比当中反映出来。

如图4所示，评价本课程的平均分在多个维度都是高于学校和学院的平均分，特别是在鼓励学生进行问题研讨、突出实验实践与理论紧密联系、课程内容前沿性、学习资源有效性、能力培养、过程考核等方面效果相对较好。但值得注意的是，不管学校还是学院，在能力提升这一点上表现趋势是一致的，均出现较为明显的短板，教学策略有待进一步改善。由于大三上學期的学生在学术研究层面没有经过专门的训练，在工程应用项目方面亦无完整开发经验。因此，无论从学术研究能力还是工程应用能力来评价，获得的分数都有可能相对较低。另一方面，课程工程实践性教学内容难度不大时学生比较容易掌握，而涉及学术研究性专业教学内容学生则往往难以触及关键，这时在实践能力和学术研究能力提升方面就难有明显的体现。因此，课程可考虑在实践上增加难度，在学术研究方面想办法降低学习难度，以期在学生综合能力提升方面有更好的效果。

综上所述，线上线下教学、真实实验与虚拟仿真教学以及专业教育与工程实践教学的融合在智能传感与检测课程中的应用是有一定成效的，可为智能科学与技术的其他专业课程的改革提供有益的参考。

参考文献

［1］徐国艳，周彬，刘磊，李轩涯.基于百度AI Studio的机器学习课程教学设计与实践［J］.计算机教育，2021（6）：100-104，109.

［2］吴岩.深化“四新”建设，走好人才自主培养之路［J］.重庆高教研究，2022，10（3）：3-13.

［3］欧阳修俊，周润伍.新文科建设背景下大学混合式探究教学的模型建构与实践［J］.广西教育，2023（3）：96-99.

［4］林健.面向“六卓越一拔尖”人才培养的挑战性学习［J］.清华大学教育研究，2020，41（2）：45-58.

注：本文系2021年度广西高等教育本科教学改革工程项目“项目驱动下人工智能复合应用型卓越人才培养模式探索与实践（2021JGB178）”、2022年度广西高等教育本科教学改革工程项目“基于人工智能精准学情分析的一流混合式课程持续改进（2022JGA408）”的研究成果之一。

（责编 罗异丰）