齐 鲁 工 业 大 学
数学与统计学院
2020暑期程序设计集训营
获奖名单
为了提高数学与统计学院学生的编程能力,依托学院建立的CG教学软件平台,利用平台上的ACM国际大学生程序设计竞赛试题,数学与统计学院组织了2020暑期程序设计集训营,较好的锻炼了学生的逻辑思维能力和应用数据结构、各种编程语言(比例如图1所示)实现不同算法的能力。
图1 学生使用编程语言
相关评测数据如下:
集训营CG服务器总评测数(次):1606;
集训营总通过代码数(份):1400;
集训营服务器单日评测峰值(次):359(2020.7.6);
集训营总提交代码行数(行):>=30000。
大部分学生表现良好,现对特别优秀学生表彰
获奖名单如下:
⦁壹等奖(7人):
陈孟龙(人工智能19)、夏其昱(人工智能19)、张博(人工智能19)、管国博(智科19)、黄禹铭(云计算18)、刘瑞基(智科19)、张鹏(人工智能19)
⦁贰等奖(14人):
董国梁(统计19)、任熙辰(AI19)、徐琇琛(人工智能19)、景翔宇(智科19)、陈俊宇(人工智能19)、冯富祥(智科19)、王玉诚(人工智能18)、郑新园(人工智能19)、丁惠(人工智能19)、赵宇航(人工智能19)、左瑞帆(智科19)、隋源(智科19)、颜淑蕊(云计算18)、孙莹莹(人工智能19)
⦁“百折不挠奖”:(全场错误提交数最多且最终成功AC)
任熙辰(青铜I题-最大比例)
⦁“顽强拼搏奖”:(坚持到全场最后一次提交且AC)
郑新园(黄金O题-图像旋转)
⦁“牛刀小试奖”:(集训营全场第一份提交且AC)
张鹏(新手村A题-人见人爱A+B)
数学与统计学院
云灵未来人工智能协会(AIDC)竞赛组
2020.9.1
排版|周升沛 闻皓
审核|许冉冉
指导老师|张晓晴
北 京 航 空 航 天 大 学
计算机学院算法课程团队聚焦新工科专业建设,基于数十年来积累的深厚教学经验,结合教育信息技术的最新成果,积极推进课程改革,创新课程设计方式,立足服务于经济社会发展主战场,深化产教融合协同育人,以满足社会经济发展对创新型、复合型、应用型人才需求。
2019年启动了线上线下混合的课程设计工作,原本计划于2020年秋季学期在中国大学MOOC平台上线,但是面对突如其来的新冠肺炎疫情对高校教学造成的重大影响,为完成教育部“停课不停教,停课不停学”的指示要求,保障本校计算机专业学生核心课程学习进度,并向全社会提供优质教学资源,课程团队师生克服困难,共同努力,紧急制作MOOC课程《算法设计与分析》,并与中国大学MOOC平台积极沟通,保证了课程于2020年2月24日顺利上线。
虽然时间紧,但是课程团队没有降低对课程质量的要求,全面落实“学生中心、产出导向、持续改进”的理念,着力提升学生解决复杂问题的算法设计能力,推广实施产教融合、应用导向的案例教学和线下项目式课程实训等研究性教学方法,注重实际问题训练。课程建设运营过程中,团队积累了宝贵经验,形成了适用于线上授课的成熟教学理念,总结了有效的课程制作和运营工作方法,实践了线上线下混合教学新方法。课程为部分缺乏优质教学资源的高等院校在疫情期间教学工作的开展提供了有力支持,为基于线上线下混合教学创新新工科课程建设和产教融合育人机制等方面做了有益探索。
产教融合 注重实践
《算法设计与分析》课程是计算机和人工智能相关专业学生必须重点学习掌握的核心基础专业课程,其涉及到的理论方法和知识体系是学生进行专业实践和后续课程学习的必要基础。开展《算法设计与分析》课程的线上教学,具有两大挑战。首先面临所有课程网上授课的共性挑战,即在线上教学过程中,由于教师和学生处在不同物理空间,且授课形式以学生自主观看课程视频为主,教师难以通过观察学生反应、请学生回答问题等传统线下教学过程中经常采用的方式,及时准确地把握学生的学习状况,对学生的学习态度、专注程度等进行有效监督。其次还面临本课程特点所导致的独特挑战。《算法设计与分析》具有理论性强、知识灵活等特点,课程难度较大,学生在学习过程中容易产生畏难情绪,或感到枯燥、乏味等,导致学习效果差。
为此,课程团队以立德树人为目标、以学生发展为中心设计课程体系,目标是激发学生内在的学习潜力和动力。课程秉持产教融合、注重实践的教学理念,基于学科发展动态和社会发展需求更新知识体系,进行科学合理教学设计,做到与时俱进。通过实际应用引导、授课体系创新、产教融合推动等方式,强化课程知识与实际应用的联系,帮助学生认识到学习算法的真正价值和其对计算机专业知识体系构建以及未来职业发展的重要意义,提高课程吸引力,帮助学生实现从“要我学”到“我要学”的转变,提升教学质量。
在实际应用引导方面,课程的每一个章节都设计了相应的引入案例,让学生明白算法问题有着很强的实际问题需求和社会应用背景。如图1所示,本课程以奥运会举重项目为例引入分而治之算法策略,以超市赢家问题为例引入动态规划算法策略,以调制饮料比赛问题为例引入贪心算法策略,以手机解锁图案一笔画问题引出图算法。通过这种从具体应用实例引出算法设计问题的方式,使同学们在学习较为理论、困难的算法知识前先有感性的认识体会,从而帮助他们更好地接受后续知识。
图1 通过具体应用实例引入算法设计策略
在授课体系创新上,采用了“建模问题→引导思路→解析实例→分析算法→凝练策略”的讲授思路,摒弃直接给出求解方法的填鸭式讲授模式,而是细致地展现高效算法的设计思路和优化过程,契合学生认知规律和接受特点,顺应成长规律,培养学生深度分析、大胆质疑、勇于创新的精神和能力,锻炼学生解决复杂问题的综合能力和高级思维;同时,提供详细的算法运行实例,展现算法伪代码如何一步步具体运行得到结果,并归纳总结出求解某类问题的算法策略,帮助学生真正学懂算法。
图2课程邀请计算机产业界算法专家畅谈算法学习经验与产业应用,分别为:
(上)第四范式创始人戴文渊博士访谈:ICPC世界冠军的修炼之道
(中)阿里巴巴副总裁李飞飞博士访谈:双十一背后的大数据算法
(下)滴滴出行副总裁叶杰平博士访谈:海量共享出行的算法设计
在产教融合推动方面,通过几次课程前对第四范式创始人戴文渊博士、阿里巴巴副总裁李飞飞博士、滴滴出行副总裁叶杰平博士等产业界算法专家的采访,探讨了算法学习的经验技巧和算法知识技能在计算机行业生产实践中的应用,丰富了教学资源,帮助学生认识到所学知识的使用场景和价值,进一步激发他们的学习兴趣,提高他们的学习热情。
团队协作 高效互动
图3课程教师团队
组建由高层次人才引领、中青年教师支撑参与的教师团队。课程贯彻教育部要求,邀请高层次人才参与课程建设,包括长江学者一人、杰出青年基金获得者一人、优秀青年基金获得者一人,团队教师都曾在国际顶级期刊会议发表过算法相关学术论文,具有扎实的算法功底和对学科前沿动态的精准把握,从而能够将学术研究、科技发展前沿成果引入课程,使得教学内容体现前沿性与时代性。
课程团队人员结构及任务分工合理,目标明确。由教学经验丰富的资深教师负责MOOC课程、课件和课后习题设计,从而对课程质量进行整体把握;由青年教师负责讲授课程,以在实践中锻炼提升青年教师的教学水平,与学生共同进步。主讲教师具备良好的师德师风,具有丰富的教学经验、较高学术造诣,积极投身教学改革,教学能力强,能够运用新技术提高教学效率、提升教学质量。
组建规范化助教团队,助力课程建设与完善。助教团队覆盖本硕博学生群体,共有9名同学。处于不同年级和学习阶段的助教学生有着不同的学习经验,并随着学业的深入和对科研项目的参与,对课程有各自独特的理解和视角。特别是本科生助教同学,均是课程学习中最优秀的一批,他们熟悉课程内容,有强烈的学习体会和感想,能够更积极地参与到课程内容的改进当中,为课程添加新的活力。通过参与课程、课件和课后习题设计的讨论,助教团队从学习者的视角,为课程设计提出合理化建议,使得课程更容易为同学们所接受。课程上线前和上线以来,在课程教师带领下,助教团队每日固定时间开会,每周开会总时长不少于10个小时,沟通学生学习过程中反馈的问题,保证课程在上线后依然能够及时快速迭代,不断提升质量。
图4课程教师童咏昕(左)和助教魏淑越(右)回答学生问题
为保证课程整体质量,及时有效的开展与同学间的互动必不可少。课程上线以来,针对同学们在学习过程中遇到的问题以及其在课程讨论区的相应反馈,课程教师和助教都进行了及时的回复(如图4),通过图片、例子等方式有效地答疑解惑,并积极引导学生进行探究式与个性化学习。针对错误率较高的课题习题,课程团队还专门编写了习题解析供同学们参考。尽最大努力保证同学们线上和线下获得相同的课程体验。
联动线下 混合教学
为完善学习流程,强化教学质量,课程团队精心设计了课后习题和课程实验。在课后习题方面,遵循由易到难,全面考察,注重实践的原则,在每段知识模块都设置了10道题目,全面考察学生对相关知识的掌握情况。以基础题为主,强调学生对基础知识的熟练和掌握;同时设置拔高题,给学生“跳一跳才能够得着”的学习挑战。在课程实验方面,为增强实践性,加深学生对理论知识的理解掌握,增强学生的动手实践能力,课程团队将产业界实际问题和科研项目进行分解,设置了与课程知识配套的编程练习题,同学们可选择自己熟悉的编程语言编写程序,解决算法问题,自主选择练习量和练习难度,学生参与完成情况如图5所示。此外,课程设置了综合评估体系,探索科学评价方法,让学生忙起来。对学生在课堂内外、线上线下的学习效果进行综合评价。结合中国大学MOOC平台提供的学习时长统计功能等线上评估方法,和学生对所发布的与课程学习内容相配套的编程练习完成情况,对学生学习效果进行综合评价。鼓励学生基于课堂学习的内容,进行探究式、论文式学习,引入报告答辩式评价方法,提升课程学习的深度。
图5本课程编程练习题完成情况
为解决区域与校际之间教育教学水平差异服务,积极促进MOOC与课堂教学有机结合,让优质教学资源惠及每一位学生,目前已将本课程教学资源提供给大连理工大学、北京印刷学院、广西师范大学、成都大学、贵州大学等20余所高校计算机专业课程使用,并取得良好效果。
本课程第一次在中国大学MOOC平台开课,截止到2020年4月13日,已有11641名学生报名参加课程学习,学习人数在本学期于该平台开设的算法类课程和北航于该平台开设的课程中均名列前茅,课程评分4.8分(总分5分),得到了广大师生的一致好评。例如,如图6所示,青岛科技大学的梁宏涛老师评价“算法设计与分析这个课程不好讲…童老师把课程讲的深入浅出,案例教学,引人入胜,实在是把知识潜移默化地介绍给了同学,非常受益”;如图7所示,一位北京理工大学的同学评价“课件精美,讲解详细,还有大牛访谈,每个细节都很棒”。其他课程评价如图8所示。由于课程广泛的影响力,中国大学MOOC平台特将本课程置顶宣传,如图9所示。
图6 青岛科技大学的梁洪涛梁宏涛老师的评价
图7 一位北京理工大学学生的评价
图8 其他课程评价
图9 中国大学MOOC平台将本课程置顶宣传
本次课程改革秉持产教融合、注重实践的教学理念,汇聚高层次人才参与课程建设,创新授课体系、强化课程实践,完善评价方式,形成一套线上线下混合联动的新工科课程教学体系,取得了良好的教学效果,获得师生们的一致好评,并辐射20余所学校,保障了疫情期间教学工作的顺利开展和教学任务的高质量完成。下一步将总结现有经验和不足,认真改进,待学生复学后进一步完善混合式教学的研究。
(审核:曹庆华)
编辑:贾爱平 邸白鹭
武 汉 理 工 大 学
武汉理工大学疫情防控期间本科教学工作
简
报
教务处
(第62期) 2020年4月21日
教师教学案例与感悟分享(四十九)
《计算机数值分析》在线教学分享
----熊盛武、戚欣
受疫情影响,本学期《计算机数值分析》课程采用了在线教学的形式。
一、课程准备
停课不停教、停课不停学。面对疫情,仓促间,我们不得不采用这种从未用过的教学方式来进行《计算机数值分析》课程的教学。
如何保证在线学习与线下课堂教学质量实质等效,教师需要不断地思考和尝试,学生需要始终地包容和配合。
学生学的好不好和教师讲课讲得好不好有必然的联系吗?有没有学生无师自通?有没有学生讲了数遍,依然不会?答案显然。
面对不同的学生,教学的过程是统一的,但是学生学习的过程却是每个人都不一样的。我们教学的根本目的是什么?不是我们教的好不好,而是学生学的好不好!
二、课程引论案例
爱因斯坦说过“兴趣是最好的老师”。这就是说一个人一旦对某事物有了浓厚的兴趣,就会主动去求知、去探索、去实践,并在求知、探索、实践中产生愉快的情绪和体验。如何让同学们在开学第一课对课程内容产生兴趣,课程组针对引论课进行了精心设计。
首先,课程负责教师熊盛武教授结合当前新冠疫情和传染病数学模型,介绍了正在开展的疫情相关科研项目,生动阐述了如何从数据科学家的角度,向政府提供科学合理的防疫建议和意见。
随后,戚欣老师展开介绍了如何运用本课程中将学习到的常微分方程初值问题求解方法,以及约翰.霍普金斯大学医学院公开发布的全球新冠病毒疫情数据集,进行科学理性的分析。以数值分析实验的方法循序渐进地说明了,为什么在防疫过程中,限制人员流动、研制疫苗和特效药具有特殊的重要性。任课教师还利用数学软件Matlab的数据可视化功能,形象地展示和预测了在SIR传染病模型系统中,疫情的发展趋势和后续影响。
图1 传染病模型演示
结合当前热点事件的课程引论,成功激发了同学们的学习兴趣。课后,同学们在课程的线上讨论区中进行了热烈地讨论和评价。多位同学表示,通过这节课,明确了《计算机数值分析》课程在学科体系中的定位,理解了课程的意义,增加了学习的兴趣,同时能够更加理性和阳光地面对这场疫情。
最深刻的教育要让学生学会自己用眼睛去观察,用头脑去思考,用心灵去感受。
三、在线教学平台的运用
1.互联网基因
在比较了学校推荐的几个教学平台后,我们选择了有网易背景的中国大学MOOC平台。作为老牌的互联网企业,中国大学MOOC平台在不少地方体现了与生俱来具备的互联网基因。
教学平台的优劣并不完全在于提供的功能是否完备,或者技术架构是否先进,平台上是否具有高质量的内容更能成为吸引目标用户的首要因素。中国大学MOOC上大量的精品课程可以作为开展在线教学的重要基础。《计算机数值分析》选择了国家精品课程《数值分析》(东北大学)作为源课程,解决了短时间无法制作精良微课的问题。源课程中的微课视频,使学生可以不受时间空间限制地进行预习和课后自学。
2.学生生产有价值的内容
互联网基因也体现在鼓励和引导平台普通用户生产有价值的内容。课程单元作业的评定,即使在SPOC的私有范围内,对任课教师而言,也不是一件轻松的任务。平台提供的作业互评,不但提高了每位学生参与教学的积极性,同时通过批改其他同学的作业,也增强了课程知识的掌握程度。
课程讨论区提供了全程交流的空间,课堂上的讲解和课件中的疑问,任何学生都可以自由提出,任课教师和其他同学的答疑解惑不仅帮助了提问的同学,其实对于所有同学都能从问答讨论中受益匪浅。
图2 课程讨论区
3.从“谁来回答这道题”到“看看正确率分析”
课堂提问是教室中经常使用的教学交互方式,通过随机请同学回答问题,可以大致了解同学们对于知识的掌握情况,同时提高同学们在课堂中的专注度。但场景从教室转变为互联网环境后,这种方式变得不是那么便捷和有效。利用慕课堂微信小程序中的随堂练习功能,可以在课堂中的任意时刻,让全体同学参与针对课程知识的教学互动。实时的正确率分析,有助于任课教师随时对于教学内容和教学方法进行调优。
图3 随堂练习正确率统计
4.问卷结果决定课堂内容
理论与实践结合是深刻掌握知识、提高知识留存度的重要方法。针对课程所学知识在日常工作生活中如何进行运用,我们在每章结束时都进行了应用实例的补充。如何利用数据拟合方法去预测股价的趋势,常用的计算器是如何利用插值方法实现数学函数求值的,长江的水流量如何利用数值积分方法去估算的,等等。让同学们通过慕课堂问卷的形式选出自己最感兴趣的实例,任课教师根据问卷结果决定课堂讲解应用实例的内容,始终以学生为中心。
图4 问卷结果决定授课内容
四、效率工具的运用
当三尺讲台变为一方屏幕,教师面临巨大的挑战。纵使“十八线主播”也需“十八般武艺”。
利用思维导图工具Xmind将课程知识结构化、“立体化”,让学生随时了解当前讲授的知识点位于课程知识体系中的哪个“坐标”,前驱知识点后后续知识点分别是什么,帮助学生理解和构建完整的知识图谱。
将课程的所有资料,包括课件、实验代码、演示程序、思维导图等,分享至Github网站。随着课程的进展,任课教师逐步提交新章节的资料。学生通过使用版本控制工具,更新课程项目,确保得到最新版本的课程资料。
五、小结
事后回望,也许这场疫情是一个我们将传统以教为中心转变为以学为中心的最好契机。希望以上这些不成熟的做法对您有启发和帮助,期望在这个过程中和大家共同进步。
以编译原理课程为例
——饶文碧
1 引言
近年来,随着互联网信息技术不断渗透到教育行业,传统的教学模式正在不断地发生着改变。云课堂作为“互联网+教育”的典型教学形式受到了广泛的关注,为计算机教育发展提出了新思路和方法。云课堂与传统教学存在较大的差异,充分利用网络教学资源,建立一套丰富的、多层次、多视角、兼容性强的课程模型,实现多种教学形式的交叉互补,打通线上与线下两种模式,确保课程能满足不同层面的学生需求,这些都是基于云课程教学需要思考的问题。
目前武汉地区高校受疫情影响,广大教师积极响应停课不停学号召,采用线上远程授课方式进行教学。本文针对当前课程教学方式改革需求,以有效保证线上课程教学质量为目标,同时在已有编译原理线上线下混合式教学经验基础上,积极探索基于云课堂的在线课程教学方式实施的有效方法。
2 基于云课堂的在线课程建设核心内容
“云课堂”是基于云计算技术的一种高效、便捷、实时互动的远程教学课堂形式。使用者只需要通过互联网界面,进行简单易用的操作,便可快速高效地与全球各地学生、教师、家长等不同用户同步分享语音、视频及数据文件,而课堂中数据的传输、处理等复杂技术由云课堂服务商帮助使用者进行操作。
因此基于云课堂的网络在线课程建设包括如下内容:
(1)
MOOC/SPOC课程资源及其云服务平台:MOOC/SPOC的建设目标是实现教学资源的开放与共享,采用单独录播的形式制作,强调了精巧的课程设计,侧重于课程知识体系的构建。同时,为了有效保证MOOC/SPOC课程的质量,采用设置讨论题、在线作业和测验等评价方法来督促和检查学生的学习过程。国内MOOC/SPOC课程的云服务平台包括:中国大学MOOC(爱课程)、学堂在线、优慕课在线教育平台等。
(2)
线上课堂及其云服务平台:线上课堂的建设目标是建立一个不受时空限制的学习环境,它将传统课堂的交互性强、课堂气氛活跃等特点与网络课程传播广、可重复学习等特点相结合,主要是面向本校学生相近专业学生开放。线上课堂保留45分钟1节课,设计的侧重点在学习内容基础上获取更深厚的知识和更复杂的技能。目前我们建立线上课堂依托的云服务平台主要包括:慕课堂、雨课堂、超星速课等,同时还可以借助腾讯会议、Zoom等优秀的线上互动平台进一步提高线上课堂的互动性。
(3)在线实验及其服务平台:很多专业课程的教学不仅包含理论课,还包含实验环节,因此在线课程需要考虑在线实验的设计。由于实验环节强调的是动手能力的提升,因此在线实验课堂的建设更具挑战性。不同专业课程对在线实验课堂建设具有不同的特点,但综合而言主要也是包括实验教学资源和运行平台的建设。
3 编译原理在线课程教学方法探索
我校“编译原理”课程是软件工程、计算机科学与技术专业必修课,总计56学时,包括理论教学(48学时)、实验教学(8学时)两个主要环节。同时数据科学与大数据技术、人工智能新专业也将编译原理设为必修环节,但这两个专业相应课程教学学时较短(16学时理论+4学时实验)。教学实施皆在每学年的第2学期。课程的理论与实验教学内容、教学方式、教学过程等的设计对课程教学目标的达成十分重要。编译原理网络在线课程教学实施方案由SPOC课程及其资源、线上云课堂和在线实验共同完成。
3.1 编译原理SPOC课程的建设
“编译原理”课程已通过第4批校级精品在线开放课程的评审,课程建设成果是课程教学团队全体教师多年教学积累的体现。我们将教学内容中最核心的知识要素已制作成模块化、专题化的数字资源(导学、视频、教案课件、测验和练习习题等形式),并发布在网络平台上(同时部署在武汉理工大学在线教育综合平台和爱课程平台上)。目前已经用于软件工程专业15、16、17级、数据科学与大数据技术专业18级的编译原理混合式教学中。
SPOC线上教学资源的建设是实施基于云课堂的在线课程教学的基础,编译原理课程的SPOC教学资源可以直接用编译原理在线课程教学中。
3.2 编译原理在线云课堂的设计与教学实施
在进行编译原理在线课堂教学设计时,针对学生在网上通过SPOC等方式可以完成课程基础知识点学习的特点,我们探索将在线课堂设计定位为:梳理基础知识点,强化核心知识点的学习,并通过采用启发式、案例式、探究式等多种教学形式展开问题导向的教与学,引导学生站在计算机系统的角度去理解所学知识点对解决复杂工程问题的支撑作用。
(1)启发式教学方式
“编译原理”课程中所展现的理论和方法是计算机专业课程中不可多得的可开展启发式探究性学习的内容,也是培养学生发现问题、分析问题、解决问题能力的较好案例。在教学过程中,结合编译原理知识本身的特点,在授课方式上采用问题回溯与思维启发结合的方式传授知识。问题回溯与思维引导启发式思想示意图如图1所示,其中问题回溯部分主要在在线课堂(雨课堂/慕课堂+腾讯会议)进行适量的直播完成,而思维启发的过程则是通过在线直播梳
图1问题回溯与思维引导启发式思想示意图
(2)案例探究式教学方式
编译原理课程是以编译器为案例组织教学的,因此案例式教学模式在编译原理课程教学中具有天生优势;另外,在编译原理课程中所涉及到的原理、方法和技术在软件工程的很多领域得到应用,因此这些应用案例学习对加深学生对知识的理解,提升实践能力具有重要作用。
以编译器为案例的教学:编译原理SPOC网络教学平台资源包括:编译系统典型算法原理知识、算法实现、案例应用讲解等,在线课堂教学中注重采用案例驱动的“核心知识点-算法实现案例-编译模块实验”三点一线贯通教学,并引导学生线上阅读学习更多的相关资源,结合课程实验完成案例的综合实现或应用。
以编译技术应用方案为案例的教学:编译原理SPOC网络教学平台中包含有大量编译技术的应用案例阅读学习资源。我们在线课堂教学中提出编译技术应用案例的学习要求,并对基于知识点群的编译技术应用方案进行思路梳理,引导学生线上阅读学习相关资源,进行在线课堂中的互动讨论。
如:我们在“编译原理”课程的网络教学平台中,引入“有穷自动机在事务管理系统设计开发中的应用”教学案例,提供在线学习素材。在线课程教学中将介绍该案例的背景、应用价值、依据的基本原理、所涉及到的知识点,引导学生更好的理解和学习网络教学平台提供的案例资源,并组织学生成立线上研讨小组,针对相应选题进行资料的收集汇总,展开需求分析、研究方法、论据等方面的研讨。使得学生在研讨中掌握将自动机技术应用于解决复杂工程问题的思路与方法,同时通过开展案例研究型教学,促进学生积极思考,在学习、探索、分析、思考和体验的过程中使学生的多种专业能力得到锻炼。
图2 案例探究式在线教学的组织
3.3 基于云平台的编译原理在线实验的实施
编译原理在线实验教学是依托CG计算机实验教学一体化平台进行的,该平台由我校教务处组织申报的修购计划经费采购,图3是该平台结构图。CG平台充分利用计算机学院现有的云计算中心物理设备,打造计算机实验在线虚拟机房。
图3 CG计算机实验教学一体化平台结构图
本课程利用CG平台提供的在线实验环境、在线实验过程监测和在线实验教学资源管理等功能,为学生提供了不受时间与空间限制的实验环境,为保障编译原理课程全栈式线上教学打下了基础。基于CG云平台的编译原理在线实验已经在数据科学与大数据技术专业18级的教学中得以实施。
(1)线上实验指导书:我们将自编的实验讲义上传至该平台指导学生实验;
(2)学生实验线上指导:通过平台可以进入学生端,检查学生实验情况,并进行实时指导;
(3)线上实验评测管理:编译原理实验为程序设计类实验,因此借助平台的程序自动评测功能可对学生提交的代码进行功能和性能方面的测试,并给出综合得分。
图4 基于CG云平台的编译原理在线实验及其在线自动评测
3.4 编译原理课程在线课程考核方式的思考
截至到2020年1月,编译原理课程采用线上线下混合式教学方式,考核方式采用:课程总成绩=线上成绩+线下成绩的方式。其中,线上成绩=在线测试+在线作业+在线学习行为(在线时长、视频等资源学习、、答疑讨论中的活跃程度等);线下成绩=课程考勤+课内实验+理论考试。
借鉴前面的编译原理混合式教学考核方式的实践,编译原理课程在线课程考核方式实施的关键是:如何将上述的线下成绩部分转化为线上完成。具体思路如下:
(1)
课程考勤:慕课堂、雨课堂等在线教学平台具有线上统计课程考勤的功能,因此可使用相应平台功能完成课程考勤。另外,利用课程教学QQ群中投票、打卡和签到等功能也完成课程考勤。
(2)
课内实验成绩:CG平台可对学生编译原理实验程序进行自动评测,给出线上实验成绩。
(3)
在线理论考试:目前防作弊的远程考试云平台还未得到广泛应用,我院没有专门远程考试平台,因此可考虑降低此项成绩的占总比例。CG平台可进行在线考试和基础在线监考,能够识别NAT网络和反向代理网络下的客户端真实IP地址,对考试过程进行实时监控;同时,还可采用让学生打开摄像头等方式辅助远程监考。
4 结束语
云课堂的建设符合了现代高等教育的发展趋势,具有灵活、交互性强、可重复等特点,满足学生个性化、自主学习的需求。本文探索了编译原理课程全栈式线上教学解决方案,其中SPOC在线资源+云课堂+在线实验的多元融合教学模式已经在以往的教学过程中进行实践,通过教学资源最大化和有效利用来提高在线课程教学质量。
中 国 地 质 大 学
编者按:当前,新冠肺炎疫情蔓延势头得到有效遏制,防控工作取得阶段性成效,为深入贯彻落实习近平总书记关于统筹推进疫情防控和经济社会发展的系列重要讲话精神,在学校统一部署下,资源学院全体教师克服重重困难,创新运用线上教学新形式,积极总结教学经验与成果。《线上教学进行时》第九期,让我们一同了解陈志军老师的经验总结:《矿床统计预测》理论与实践并重的远程教学经验与体会
武汉作为新冠肺炎疫情的主战场,疫情防控工作取得阶段性成果,但对武汉高校教学工作来说,远程教学仍然是当前一段时间内的唯一方式。对武汉高校的大学生来说,仍然是要做到不离家不返校,坚持在家做好线上的学习,耐心等待学校开学通知;对教师来说,专业课程远程教学中实习课如何上的问题亟须解决。
2020春季学期,本人为资源学院大三学生讲授专业课《矿床统计预测》,共有48个学时,其中理论授课32学时,实习16学时。分两个教学班:卓越班(026171, 026172,39人选课,第3周~第11周)及基地班(020171, 20人选课,第7周~第16周)。该课程具有综合性强、跨学科、重实践的特点,教学实习内容一般可以不涉及地质实物资料,因此利用矿产勘查数据资料借助计算机软硬件设备能够完成有关矿产预测方法实习。目前,卓越班教学班的授课已经过半,开展了两次远程实习教学,基地班教学班刚完成首周授课,经过了前期信息化教学技术的学习和摸索,努力构建了理论与实践并重的远程教学解决方案,凸显信息化特色与优势,加强师生互动。在此和老师们分享一些经验与体会。
一、基于“CCtalk+CG希冀”远程教学平台创建互动虚拟教室
自教育部提出“听课不停学”号召以来,在线教学引爆了慕课平台、虚拟仿真平台、直播平台的流量红利。既有教育部或省教育厅钦点的教学平台,也有阿里钉钉、企业微信、腾讯会议、头条飞书、小鹅通、美团大象等IT企业推出的具有音视频会议功能的商用平台。在本人看来,选择哪个平台作为教学工具,不仅在于平台自身功能,更在于教师的教学需求、技术掌控能力和居家工作条件。要完成基本的高校教学任务,一方面应该能够开展视频直播,同时还需进行有效的学员管理、音视频播放、作业布置及批改等基础的学习管理系统功能。
通过调研,本人选择的是沪江旗下的CCtalk实时互动教育平台。该平台自开课以来使用状况表现令人满意,功能设计契合教学场景,某些功能有其独到之处,例如(1)CCtalk直播屏幕可以仅共享指定区域,这样老师不需要将自己屏幕全部暴露在直播镜头中。屏幕共享的区域相当于一个表演舞台,未被共享的区域就是精心设计的控制室,演示幻灯片、网站、视频、软件皆可灵活切换;(2)直播结束后,CCtalk可以自动生成回顾视频,后上课的基地班同学可以随时观摩卓越班的教学资源;(3)CCtalk具有社群讨论、课时提醒、作业布置、文件共享、话题讨论、通知公告、教务管理等专业的教学功能。因此,CCtalk在某种程度上可以一个顶俩,例如取代腾讯会议(直播用)+QQ群(布置作业)的软件组合,融直播授课与教学管理于一体,使得教学过程无缝衔接。
在《矿床统计预测》实习环节,顺应地学大数据发展趋势,本人采用Python技术更新了原有的实验材料。有近十位学生反馈他们的电脑不能成功安装Anacoanda科学计算环境,为此,认真调研云端实习的解决方法,最终选择北航希冀(CG)在线实验平台来完成教学实习环节。CG平台是一个国内既专业又有温度的计算机类课程一体化支撑平台,定位于全面支撑计算机、人工智能和大数据专业建设的大型综合教学实验平台,全面支持Jupyter Notebook科学计算环境的在线运行。本人将实验资源上传到平台上后,可以灵活调取创建在线实验作业并设定任务时间,并且支持一次作业任务中能安排多个小型实验,可以完美解决一次实习课中需要完成多个实验,两个教学班实习异步问题可以各种独立发布实习任务即可,无需重复上传实验材料。学生账户可以由教师批量导入,并随时随地开展实验并撰写实验报告。学习大数据课还可真实显示各个学生在线实习时间情况。此外,CG平台还支持CBS推流,课程信息、在线作业、在线考试、在线答疑、在线教程开发等学习管理系统功能也是非常强劲的。
经过一个半月左右的教学实践,基于“CCtalk+CG希冀”两大平台来协同开展《矿床统计预测》远程教学有信心能有效完成理论与实践全环节的教学过程,基于上述平台学习的学习活动,能够对学生的成绩评定给与公平公正的评价。本学期成绩评定本人采取的方式是:平时成绩 30% + 实习成绩 20% + 课程报告50%,平时成绩来自CCtalk教务管理数据(课后作业、课堂内外互动、在线测试)、实习成绩和课程报告来自CG平台在线实验和作业数据。
图1:CCtalk平台的理论授课、作业/实习讲解,直播回放,学习管理系统支持
图2:CG希冀平台在线虚拟实验(软件安装于云端,学生直接在线实习)
二、让虚拟教室“活”“动”起来的6个技巧
1. 巧用音乐/视频暖场营造氛围
在每次直播上课前,我会选定抗议宣传视频或音乐提前10分钟左右启动,先进来的同学可以根据开场音视频检测设备是否正常工作,同时通过音视频进行暖场。在两节课的课间,同样可以播放一段音乐或视频片段。在课程结束后,在音乐声中退出直播。
2. 灵活开关摄像头
直播教学如何使用摄像头也是有讲究的。我的经验是暖场音乐结束上课前开启一段时间摄像头,和学生讨论上次课作业的时候、介绍本讲主要内容,让学生感受到屏幕上传达的是授课老师的真实状态,当然,老师的仪容仪表要精神,可以开启合适的美颜功能(例如后台开启YY开播软件),但是最重要的是,老师教学神情举止轻松自信地沉浸在虚拟教学环境中。开启摄像头时,我个人认为镜头中的画面仅是脸部,甚至脸的某个部位的特写,画面反而不佳,特别是使用的是笔记本电脑摄像头图像质量本身不够好。应该有意识地人向后退,让课桌以上的身体部位出现在镜头中,让学生看清你的神情举止,呈现老师的神态和手势为佳。不过,在教学过程的大部分时间里,也没有必要一直开着摄像头上课,开启本课教学内容讲解时,老师隐身为神秘人物,让课件画面作为主题。在重要的师生连麦互动环节也可以尝试开启摄像头。
3. 让演讲画面“动”起来
直播教学过程中需要呈现视频信号画面的不断有序流动,但是存在某个演讲画面长时间静止不动,特别是老师的摄像头还可能关着只有语音的情况,通常这会使得演讲缺乏生动性,不耐看。这时,我会利用电子教鞭工具对重点内容进行标记,对难点内容边讲解边在画面上绘制示意图。有些电子教鞭有白板/黑板功能,善用这些工具可以呈现灵活多样的教学内容,让演讲画面“动”起来,吸引学生注意力。另一方面,在备课中将PPT内容较多的页面分解成多个页面,为重点、要点添加动画元素,也将有助于增强演讲过程中的动感。
在讲课过程中,老师需要临场发挥但幻灯片内容和当前话题无关,可以利用电子教鞭工具直接将屏幕变成白板边讲边画、或者打开引擎搜索/百科/知乎搜索对应话题打开网页。让远端的学生感受到可视化的思维过程,变授人以鱼为授人以渔。进一步地,我也在构想某些教学环节中能否摆脱对PPT的依赖,借助云计算辅助教学(ComputerAssistedInstructions,简称CAI))工具的优势,变知识单向输出为主的教师Talk为师生协同汇聚知识的Dialogue,变固化的PPT为灵机一动的PowerPoint画面呈现,变授人以渔为授人以欲来激发学生学习兴趣和求知欲。例如面向基地班教学过程中,可以充分利用卓越班已经发布的各类教学资源、网上开放的学习资源开展一定程度地自主学习(调研中不少学生也表示没有充足的时间在课堂外进行自学),在阶段小结或期末复习课堂内的有限时间的教学活动中,依托石墨文档(https://shimo.im/)等云办公软件的思维导图、互动白板工具,按指定的讨论主题、讲课提纲及教材章节标题为引导,师生在云端紧张协同地进行头脑风暴,共同编辑指定的思维导图文档或白板文档,让学生充分参与到教学活动中来,对教学要点内容进行师生共同的梳理和总结,各抒己见贡献自己的知识,同步呈现讨论思路及其结果。师生教学活动既然已经都全程在线了,不妨利用信息技术将教学活动的版图设计得更大些,让知识的力量“穿透”屏幕画面双向地“流”起来、“动”起来,见字如面,定格时光。
4. 虚拟教室课内课外多样化的互动手段
对具有学习管理系统功能支持的直播教学平台来说,直播上课打卡完全是不必要的,选课学生何时在线都被记录在教育数据中,例如CCtalk学习群内成员会自动区分为参加中和未参加两种状态,直播结束后会提供基本的直播数据。老师们更多关注的应是在屏幕后学生学习投入情况:人是否在屏幕前,是否跟随教学进度。通常,我在CCtalk直播中,我会随机发起一次随堂练习来了解学生在线情况和关注直播情况,我还利用了华南师范大学未来教育研究中心研发的课堂酷(http://www.ketang.cool/)这款极简在线教学工具,发起在线调查(纸条范)和随堂抢答测验(快抢)。对重点难点知识内容,通过邀请学生上麦来回答问题,或同时连麦多个同学进行小组合作解答问题。在直播课堂中也注重学生课后作业的完成情况的通告,对完成优秀的学生进行表扬,对存在疑难的问题进行讲解。除了课堂内加强师生互动之外,我也在CCtalk中发起专题讨论贴,来促进学生互动,发现学习活跃的学生,增强CCtalk学习环境对学生的粘性。通过连麦对话、随堂测试、快速抢答、课后作业、在线实习等各种教学活动,有机联动与互动,促进学生知识理解与掌握,同时也在积极尝试和准备师生协同编辑思维导图进行头脑风暴共建课程知识体系、基于学生完成的读书报告进行在线展示,等等,从而循序渐进、不断优化混合式教学模式。
图3远程教学环境及授课要点教学设计思维导图
图4多样化的课堂互动活动
5.建立“看得见”的师生教学名册
我们的学生在哪里,哪里就需要老师们的引领。教学活动中的一个学生的名字都是一个鲜活的个体,都应被老师关注,甚至提供个性化的教学。在教学学习群中,老师和学生都应用实名并且使用真实的头像。本人还利用石墨文档开展了远程教学调研及建立教学班师生名册,每位学生上传了自己的头像,“疫”路同行,并在教学互动中不断增进老师和学生之间的信任感,同时也约束在教学活动中,每个人的发言都应遵守事先约定的教学纪律。
图5开展远程教学调研及建立教学班师生名册“疫”路同行
6.专业教学活动中融入思政元素
因势利导多维发掘抗疫故事是本学期专业教学活动中融入思政元素的有效手段,借助共青团中央在哔哩哔哩网站(俗称“B站”)的抗疫宣传片,中国大学MOOC钢琴教师抗疫主题直播等素材,我在课程开启暖场和课间休息过程中的播放,引领大学生勇做社会思考者、前行者和负重者。同时结合讲课内容特点,将有关疫情大数据分析应用的优质讲座融入到直播教学中,增强了同学们学好课程知识,智战疫情的信心。
图6专业教学活动中融入思政元素增强凝聚力
三、聆听教育教学讲座的6个学习体会
疫情以来,全国诸多教育技术专家、教学名师开播“听课不停学”相关的公开讲座,例如CCtalk平台、国家教育资源公共服务平台的云上讲堂、超星学习通平台的信息化教学能力提升系列的公益直播课,等。我也积极聆听了不少讲座及问答互动,对照与反思自身远程教学中得与失,以下几方面我认为在教学过程中非常重要。
1. 充分积极的准备是基础和前提
课好,远程教学的效果才能好,而实际远程教学中凌乱不堪状况摆出,皆因准备并不充分。可以从以下几个方面老师应早着手:(1)将教学材料发布到教学管理系统中;(2)除了PPT外,远程教学中还展示哪些视频、软件提前启动好,特别是播放在线视频应选择无广告的视频,;(3)课堂互动的问题或随堂测试提前设计好。(4)通讯管道保持畅通已应对突然掉线,突发情况应对始终有Plan B,例如遴选助教作为联合主持人,通过CCtalk讨论区、QQ群中发布信息稳定情绪。要认识到远程教学或者线上教学,与传统课堂在同步教学活动、异步教学活动中存在着很大不同,必须遵循教育规律,做好充足准备,才能让远程教学大放异彩。
2. 熟练掌握你的远程教学平台
在线教学对教师的信息化教学能力是有要求的,除了有场地、软件、硬件之外,教师必须要熟练掌握和驾驭你的虚拟教学平台,就如了解实体教师的一桌一凳一样。特别时进行师生问答环节,学生举手抢麦、老师点名邀请学生上麦、多人同时连麦、老师控制学生下麦等功能,老师在开课时就要和学生演练以便熟悉操作方式。按知识点讲解进度发起两三次随堂测验也是一个非常好的教学手段,可以随时了解学生学习情况。基于选定的远程教学平台,师生信息素养的共同掌握是在线教学的基础。虽然在2月初不少在线教学平台由于巨量教学需求暴涨“崩坏”服务,但是这些情况都是暂时,信息技术的提升会随着需求的增长会越发成熟和稳定,老师们学习掌握信息化教育技术的主流是必然的。并且应珍惜难得的学习和教研契机,从实际需要出发,我们不得不学;从教育趋势看,我们应尽早学;从跨行业看,这是运用远程办公、远程协助平台开展教学、科研活动的良好契机。
3. 营造良好舒适的工作环境
开直播教学,想象的是影视剧中高大上的场景,然而居家线上授课理想很丰满,现实很骨感,老师的高大上的形象可能因为某一个误操作在心目中“毁于一旦”甚至引发教学危机,也可能因为隔离中的生活随时有不速之客突然杀入镜头或一声呼喊响彻全屏而陷入一阵尴尬。疫情期间的教学工作带来了构建和谐家庭的需求和契机,寻求家人的支持,和家人有个约定,需要尽量找个安静的工作的地方,不被打扰和分心。如果开启摄像头,人物的背景应当尽量简洁,简单的白墙其实挺好的。
4. 与学生约定在线教学规则
在线教学规则的约定至关重要,例如所有人必须实名,所有人必须为自己的言论和数字足迹负责;直播教学期间禁止恶意刷屏,保护隐私不中伤;按时完成作业过期不候,抄袭作业(包括从网络复制)是极其恶劣的违规行为等。
5. 激发学生的学习的参与度、自觉性和主动性
在线教学让教师感到焦虑和不安的是“失控感”,是在“目中无人”缺乏真实的教学场景中自嗨,还是可以做到“心中有人”“天涯若比邻”,这需要老师进行创造性的教学设计,用“任务驱动”,“竞争”、可视化的评价,让学生真正动起来,参与进来,把“作品作业”拿出来。设置富有挑战的话题、,组建和鼓励小组合作、给不同的学生布置适合自己的作业和任务、开展基于项目的学习、探究式学习、任务驱动学习等。实际上,作为教师,再也不是知识的拥有者和垄断者了,学生需要教师更多的是启发和引导。真正能自觉自律主动学习的学生,他们最适应的恰恰就是在线学习。老师给与明确的要求,适度的作业,明确的检查评估,比起满堂课自说自话来得更加的重要与珍贵。
6. 用好开放教育资源
今天,我们任何人,都可以借助网络,向其他任何人学习我们想要学习的几乎任何东西。“聪明的人不一定是知识渊博的人,而是知道用简单、快捷、有效的方法找到问题答案的人”。全球慕课运动促进了我们进入了人类历史上前所未有的教育资源的大同世界,这是一个人人为师,人人为学的时代。今天的教师,必须成为终身学习者、必须成为技术派教师、必须成为学生的共同学习者。在线教学的老师们不应追求“网络主播”效应,这实属误导,无论教育技术如何改变,教师就是教师,当老师可以变得很容易,也可以变得史无前例的艰难,这取决于为我们是否不曾动摇教育初心,以高度的责任感勇担立德树人的光荣使命。
四、结语
《矿床统计预测》课程的远程教学努力将网上虚拟教室营造成为学习活动不受时空限制、理论教学及实验教学活动完整多样、师生互联互动灵活便捷的极简实用的在线学习环境,为本专业学生提供优良的学习服务。
当传统教育按下“暂停键”,“见屏如面”承载着广大教师远程教学的美好梦想。老师们和学生们双方都应变身技术流,主动利用信息化技术根据课程内容和特点再造在线学习流程,让远程教学活动真正地“活”起来、“动”起来,减少“水课”、“僵尸课”,这是疫情之战对高校师生教育技术素养、教学设计能力的大考验,也是信息化教学发展中一次史无前例的伟大实践,为开展教学研究、改革传统教育的弊端提供了历史契机。抗疫斗争花费了巨大代价换来的远程教学宝贵经验,不可轻言放弃,应在后疫情时代的教学中发挥应有的作用,期待云端课堂和常规课堂教学体系的进一步融合和发展。
江 苏 师 范 大 学
网上实验室,约了没?
智慧教育学院计算机实验教学中心,利用云计算、大数据技术,调配线上虚拟实验教学资源,建成依托学院教学实验一体化平台(CSTLAB)的“网上实验室”,打破了学生以往只能在实验室上实验课的固定教学模式,实现了学生线上上实验课的转变,为疫情防控期间在线教学工作提供了有力保障。
01
实验室的搭建
为了部署“线上教学+实验”的一体化平台,学院计算机实验中心教师精心设计了虚拟实验环境,计算机相关专业教师集体编写了在线实验教程和近6000道题的WebIDE题库。提供在线实验、在线作业、在线考试、在线判题和在线答疑等功能。中心提供的在线实验环境为专业课程提供了“‘学、练、测’一体化”的系统,有效缓解了专业教师线上实验教学管理难的问题。
02
实验室的使用
经过实验中心对平台系统升级和后台虚拟环境设计,平台已支持WebIDE、Jupyter应用以及Linux和Windows桌面等多种实验环境,目前平台开设了程序设计(C/C++、Java、Python)、数据结构、操作系统、计算机网络、数据库、信息安全等近20门课程,本学期课程注册总计达到1890人次,学生共完成12万多次评测,提交了近60万行代码。从使用效果来看,教师们普遍反应通过该平台可以实现作业与实验的无纸化、判题自动化,减轻了教师批改纸质作业的负担,尤其适合于目前的线上教学。平台提供的数据分析功能可以分析学生实验的掌握情况,能够为教师进一步开展教学提供指导。学生在使用平台后也感觉实验环境能够模拟真实环境进行实验,可以随时随地进行学习和训练,不进实验室也能做实验,提高了学生学习的兴趣,学习效果良好。
03
实验室的影响
智慧教育学院“网上实验室”的成功开通,充分体现我院的实验教学平台的建设优势,不仅有力保障了疫情防控期间实验教学的开展,真正实现了学生居家线上上实验课的难题,还大力推动了教育信息化水平建设,为今后学院实验室建设进一步提高指明了方向。
WebIDE实验环境
Jupyter Notebook实验环境
桌面实验环境
供稿:智慧教育学院
王玲
审稿:教务处(教师教学发展中心)
排版:刘国庆
渭 南 师 范 学 院
如何把疫情防控催生的大规模线上教学延展、巩固和提升,我院的数据结构课程团队基于“优慕课(清华大学)+ZOOM/QQ+CG(北航)在线实验平台”架构,为理工科“理论课+实验课”线上教学的有效实施和质量评测提供了一个完整细致的案例,分享给在“理论+实验”线上教学方面需要交流互鉴的老师们,希望对大家有所帮助!
一场突如其来的“战役”,打乱了师生的生活。在“延期不延教,停课不停学”的大环境下,数据结构课程团队教师纷纷变成了“主播”。转眼间,优慕课+Zoom+希冀在线实验平台这种混合式授课已经两周了,由开始的生疏到如今的基本熟练;由授课的不习惯到如今的运用基本形成规律,这中间有喜也有忧。还好有上学期线上线下混合式教学方式的基础,有清华大学培训中心老师的指导,课前线上资料的准备虽然繁琐、辛苦,但也不至于手忙脚乱;直播课中虽然看不见可爱的学生们,但也有聊天框中一句句温暖的回复以及能够积极连麦回答问题的同学们磁性的声音;课后虽然不能面对面解答学生们提出的问题,但也有论坛中学生们各种佛系的讨论,有QQ留言框中学生们对知识的渴望! 现将数据结构课程近两周线上教学方式做一总结,希望各位同仁给予批评指正!
一、课程的在线教学方式及特点
课程的在线教学方式指在教学过程中,利用各种在线教学平台和直播软件,分享课程资源、管理教学过程、进行作业布置与批阅、进行在线测试及评分等,作为线下教学的辅助方式,线上教学具有以下特点:(1)方便,不受地域限制,随时随地可学习;同时有网络支持及带宽要求。(2)可反复学习,不受次数限制;同时可能影响学生学习效率,浪费时间。(3)自主性学习,培养学生自主学习能力、独立思考能力;同时对学生自我约束能力有要求,要有有效的评价机制。(4)个性化学习,目标明确的学生可以按需学习、有针对性的学习,对于缺少目标的学生,需要提供有效的引导和管理措施。
二、在线教学实施方案
数据结构课程团队结合两周来的在线教学实践,给出数据结构课程一个知识单元的教学过程,希望和各位同仁共同交流探讨,探索出更适合学生自主学习、个性化学习并能得到良好教学效果的在线教学模式。
1.教学方式
目前,数据结构在线教学采取了录屏视频+直播答疑+实验的教学方式。理论授课使用优慕课平台,直播软件为ZOOM和QQ直播,实验环节采用CG平台。在优慕课平台提前上传录课视频及其它资源,指导学生自主学习,目前每周在线学习总时长不少于1课时;每周组织直播答疑1~2次、每次2学时;在CG平台提前设计布置实验作业,每周完成一个实验。
2.教学过程
首先对教材内容进行课程单元划分,将数据结构课程内容分成16个课程单元,每周完成1个单元的教学任务。每周开展线上教学前,先进行单元教学设计,再依此完成相关工作:资源准备、资源上传、教学过程、测试、作业布置等。下面以第1单元为例,给出完整的课程单元设计。
2.1 课程单元设计(第1单元)
课程名称 |
单元名称 |
授课教师 |
|
数据结构 |
数据结构基础概念 |
||
本节教学计划:共5学时 |
(学生)在线学习:1学时 |
||
(教师)线下课堂面授:2学时 (说明:目前直播) |
(教师)线上指导:2学时 (说明:目前直播+线上答疑) |
2.1.1 课程目标
(1)教学目标
子单元名称 |
教学目标 |
子单元1:基础概念 |
教学目标:学生通过学习知识点1~6,能够准确描述数据类型、抽象数据类型、逻辑结构、存储结构、时间复杂度、空间复杂度概念,准确率90% |
子单元2:算法及其性能评价 |
教学目标1:学生通过学习技能1,能求解简单算法的时间复杂度,正确率100% |
教学目标2:学生通过学习技能2,能求解简单算法的空间复杂度,正确率100% |
|
子单元3:数据结构与C语言 |
教学目标:学生通过学习技能3,能选择正确的函数结果带出方式来带回结果,正确率90% |
(2)重难点:
重点:逻辑结构,存储结构,抽象数据类型,时间复杂度,空间复杂度,函数结果带出方式
难点:抽象数据类型,时间复杂度
2.1.2 学习活动设计
单元名称 |
课时分配 |
子单元名称 |
教学目标 |
学习内容 |
学习资源 |
学习活动 |
教学评价 |
第1单元 数据结构基础知识 |
课前:2 课中:2 课后:1 |
基础知识 |
学生通过学习知识点,能够准确描述数据类型、抽象数据类型、逻辑结构、存储结构、时间复杂度、空间复杂度概念,准确率90% |
知识:数据类型、抽象数据类型、逻辑结构、存储结构、 |
教材:第1单元对应页码(扫描件) 电子文档:数据结构基础知识测试题.word 课件:第1单元ppt 视频:子单元1视频;子单元2视频 ;子单元3视频 程序:求解时间复杂度的程序段;多种函数结果带出方式 |
课前:看教材,学习视频1~视频3;完成课前测试;学生提出问题 课中:直播答疑 课后:作业,测试,讨论 |
作业评价 测试评价 讨论情况 在线学习行为分析 |
算法及其性能评价 |
1:学生通过学习知识点,能够准确描述时间复杂度、空间复杂度概念,准确率90% 2:学生通过学习技能1,能求解简单算法的时间复杂度,正确率100% 3:学生通过学习技能2,能求解简单算法的空间复杂度,正确率100% |
知识:时间复杂度、空间复杂度 技能:时间复杂度求解;空间复杂度求解 |
|||||
数据结构与C语言 |
学生通过学习技能3,能选择正确的函数结果带出方式,从而设计出函数头部,正确率90% |
技能:函数结果带出方式 |
2.1.3 待准备的教学资源
(1) 需要录制的视频:3个视频
序号 |
知识点 |
视频内容 |
时长 |
备注 |
1 |
数据类型、抽象数据类型、逻辑结构、存储结构 |
基础知识 |
10~20分钟 |
对应子单元1 |
2 |
算法及其性能评价;时间复杂度求解、空间复杂度求解 |
时间复杂度、空间复杂度概念及求解方法;时间复杂度、空间复杂度求解举例 |
20分钟 |
对应子单元2 |
3 |
数据结构与C语言 |
函数结果带回方式 |
10~20分钟 |
对应子单元3 |
(2) 需要准备的文档材料
序号 |
知识点 |
文档类型 |
呈现形式 |
备注 |
1 |
课件:数据结构基础知识 |
PPT |
在线展示/可下载文档 |
|
2 |
电子文档:数据结构基础知识,算法及其性能评价 |
Word |
在线测试/作业 |
|
3 |
教材:数据结构基础知识 |
PNG |
在线展示/可下载文档 |
目前采用扫描件 |
4 |
程序:求解时间复杂度的程序段;数据结构与C语言 |
Word |
在线测试/作业/实验 |
(3) 拟测试题目
对应的学习内容 |
序号 |
题目内容 |
第1单元 数据结构基础知识 |
题型1:选择 |
见单元测试题 |
题型2:填空 |
见单元测试题 |
|
题型3:简答 |
见单元测试题 |
2.2 优慕课在线教学
课程单元设计完成后,依次准备相关资源、录制视频,上传至优慕课平台,并以“学习单元”或“播客单元”方式引用课程资源,对课程资源重新进行组织,以单元任务方式布置给学生,让学生学习。
第1单元的部分“课程资源”如下:
第1单元的“单元学习”
第1单元的“在线论坛”
第1单元的“在线测试”
第1单元的“课后作业”
2.3 ZOOM直播答疑
在“新冠肺炎”疫情这种特殊的环境下,线下的部分学习通过线上直播平台实现,数据结构课程采用“ZOOM”直播进行线上教学并指导答疑,这种直播方式可以同时打开教师端的视频和共享窗口,对于学习自觉性比较好,自控能力比较强的学生来说,跟线下教学方式没有什么区别。同时在教学过程中,随时可以通过“群聊框”进行讨论,以及了解学生当前知识点的掌握情况;随时可以通过“打开摄像头及麦克风”的方式进行提问,并检查学生当前问题的掌握情况,监督学生当前的学习状态以及学习结果。直播答疑过程截图如下
数据结构是实践性很强的一门课程,需要学生多练习,多编程序,每一单元对应有一个实验,需要学生编程序。为了提高学生们按照要求编程序的能力,以及老师能够线上进行控制,数据结构课程团队选择了北航希冀(CG)虚拟在线实验平台。CG平台不仅能锻炼学生自主编程的能力,控制学生提交实验的时间;同时也可以系统自动评阅,减轻老师阅实验的负担,给老师和学生提供了很大的方便。但由于刚开始使用,经过老师的指导,学生们编好的程序在自己电脑可以运行,但是一旦进入平台就各种问题,经过这几周的使用,课程团队总结有下面几个原因:1、学生们之前编程序,只是按照老师的要求,实现需要的功能,并能正常运行就可以了;2、CG平台程序运行过程中设置了标准的输入和标准的输出,运行程序后必须按照要求进行测试,学生不是很习惯;3、通过平台编程序会有很多约束和要求,学生编程序往往更注重功能的实现,而忽视了题目要求,所以容易出错。通过多次测试以及QQ指导,大部分学生都能按照要求解决问题,正确提交实验。
实践教学步骤如下:
第1步:老师提前设置实验题目,并编程序验证,设置合理的测试数据进行测试;
第2步:将实验题目提交至CG平台,并在平台中进行实验的设置,如下图所示:
第3步:实验课进行实验内容讲解,并将作业布置给学生,如下图所示:
第4步:QQ线上解决学生做实验过程中遇到的各种问题,直到学生正确提交实验:
第5步:教师端查看提交结果并进行实验最终评阅:
4.教学评价
数据结构课程教学评价拟采取期末考试50%+优慕课线上学习30%+CG平台实验20%三者相结合的方式进行考核。在线教学的优势很明显,但如果只是让学生学习课程资源,缺少管理和评价,那么,在线教学的优势就会变成劣势,为了使在线教学能收到较好的教学效果,优慕课线上教学评价包含的项目及比例设置如下:
名称 |
比例 |
说明 |
在线作业 |
25% |
16次,每次100分,在线作业分=总分/16*0.25 |
在线测试 |
35% |
32次,每次100分,在线测试分=总分/32*0.35 |
调查问卷 |
5% |
5次,每次100分,调查问卷分=总分/5*0.5 |
在线学习时长 |
10% |
取最大时长为基数,时长总分=时长/基数*100,超过100分按100分计。时长分=时长总分*0.1 |
考勤次数 |
10% |
32次,每次100分。按时到课100分,迟到90分,事假病假50分,无故缺勤0分。考勤总分=总分/32,考勤分=考勤 总分*0.1 |
发贴次数 |
5% |
取发贴次数最大次数为基数,发贴总分=次数/基数*100,超过100分按100分计。发贴分=发贴总分*0.05 |
浏览资源次数 |
10% |
取浏览资源次数最大次数为基数,浏览资源总分=次数/基数*100,超过100分按100分计。浏览资源分=浏览资源总分*0.1 |
三、总结
特殊的时期,特殊的学习,线上教学给了老师们改革创新的机会,给了学生们提高自我管理以及自觉学习能力的机会。两周的线上教学有失败的教训,也有成功的经验,数据结构课程团队将会及时总结经验,吸取教训,圆满的完成“宅家、停课不停学”的光荣而艰巨的任务!没有哪个冬天不会过去,没有哪个春天不会到来!希望疫情尽快过去,给师生一片广阔的天地!
备注:数据结构课程团队中有教授2名,副教授3名,校级名师1名,多人获得校级教学竞赛一二三等奖,2019年获批校级线上线下混合教学建设项目和数据结构慕课建设项目。
中 国 石 油 大 学
2020年的这个春节注定是难忘的,面对突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情,一场没有硝烟的战斗打响了!此刻,可爱可敬的石大教师们正在另一个“战场”逆行再出发,把疫情灾难书写在教材上,把立德树人的使命谱写在线上课堂,恰如石大精神弦歌不辍。
智能科学与技术是学校积极响应国家新工科建设,于2018年成立的新专业。《程序设计Python》课程是一门应用性非常强的专业课程。学生不仅需要掌握基础理论知识,更需要动手练习,才能灵活运用,达到课程目标。
让我们一起来看看智能科学与技术专业的师生们是如何硬核操作,玩转Python的吧!
充足准备 “直播+录播”打好战“疫”
在开学前一周,做好在线教学的上课准备。本学期对学生完全免费提供自编教材电子稿,为课程资料分享创造了有利条件。
经过和同学们的沟通及反复测验尝试,最终确定了以ZOOM直播的方案,担心部分同学因为网络问题无法收看直播,为保万无一失,老师们决定先对课程进行录像。
采取“直播+录播”相结合的授课方式。每天上午备课,按照知识点整理课程讲解内容,下午录像,王斌老师进修剪辑,做成一个个以知识点为基础的微视频,在同学们的协助下发布到B站上,同学们通过观看微视频提前预习课堂知识,直播课堂上以研讨和答疑为主。
B站Python教学
李昕老师在直播教学
师生协同 打造在线学习共同体
在直播课堂上,同学们提前通过微视频和电子教材学习了理论知识,带着问题来到了课堂上,因此可以积极地与老师进行深入讨论互动。而开展在线上答疑课,与实体课堂中的答疑又有区别,对网络技术的要求很高。一方面既要有画面,另一方面要有声音交互,才能达到类似面对面交流的效果。
我们用ZOOM解决了这个问题。ZOOM中,任何参与会议的人都可以分享屏幕。当学生上机或课下有问题时,用ZOOM进行答疑,效果非常理想。同学们积极讨论问题,甚至比在学校课堂里更活跃热情,对很多问题的思考也让老师很有启发,可以进一步研究,促进教学内容的更迭和激发科研工作的灵感。通过这样的师生协作,我们真正实现了研讨式课堂,共同学习进步。
下面是课堂上利用ZOOM答疑的案例分享,
师生利用zoom答疑
Q
Python程序用缩进进行代码块控制,对于这样一个倡导自由的程序设计语言,为什么进行这样的规定呢?
李昕老师:
在编程世界,良好的代码应该有缩进,Python将其写入到了硬性规则中,强制进行了代码的格式化,保持了代码的优美。程序的世界里也需要规则。
在现实世界里,没有规则就没有自由,所有的自由都是建立在规则的基础上。疫情期间,国家做了一些规定,在这些规定的保护下,疫情很快得到了控制,我们要从自身做起,遵守规定,才能在不久的将来,真正获得不受新冠肺炎影响的自由。
利用人工智能平台 助力学习目标达成
我们用上学期刚刚引入的人工智能训练平台作为网上实验平台。在这个平台上,同学们可以“仿真”实训,有练习、在线实验和教程,同学们能得到充分的练习,通过平台完成课后作业。
课后的学生作品百花齐放,针对疫情做了各种可视化分析,这些主题同学们也比较感兴趣。这些作品对于大一刚刚学习python几周的同学相当不容易,也体现了大家拳拳的爱国之心。
学生们作品参考了北京大学的《疫情方寸间》,聚焦于确诊数、治愈数和死亡数的累计数据,宏观展现疫情发展态势。使用方块对省市的疫情进行可视化,背景颜色表示确诊数, 绿色面积表示治愈率,黑色面积表示死亡率。在方块的右上角,分别使用红色、绿色和黑色的数字代表确诊数、治愈数和死亡数。通过点击方块,可以在全国疫情态势和全省疫情态势两者之间切换。
展现新冠肺炎治愈情况
全球除中国新冠肺炎发展趋势
课堂小结
本课程采取“直播+录播”相结合的形式进行线上教学,学生积极发挥主动性,协助老师解决视频资源上传等问题。上课过程中,充分利用线上工具,师生互动频繁,学生学习热情高涨,课后积极利用人工智能训练平台进行练习,结合疫情背景,高质量地完成了课后作业,活学活用,有效得达到了课程目标。
三月已至,春日已迎风来,愿我们一起在石大静待春暖花开芬芳来。
来源:李昕
编辑:王岳雯 苏瑶
责任编辑:尹星
审核:侯影飞 刘臻
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