慕课环境下《计算机技术基础》课程的混合式教学研究论文

时间:2020-06-15 18:25:09 计算机毕业论文 我要投稿

慕课环境下《计算机技术基础》课程的混合式教学研究论文

  一、引言

慕课环境下《计算机技术基础》课程的混合式教学研究论文

  慕课的发展在不同层面引发了新的思考。从学校教育的角度出发,慕课对大学的影响主要表现在促进大学优质课程资源建设与教学模式创新。《教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》中,指出要“通过在线学习、在线学习与课堂教学相结合等多种方式应用在线开放课程,不断创新校内、校际课程共享与应用模式”。[1]2017年2月,新媒體联盟的《地平线报告》指出混合式学习灵活地将线上与线下的学习方式进行有效整合,从而满足学生们更加多样化的学习需求,是教育技术发展短期内的关键趋势。[2]

  计算机基础课教学的主要目标是信息素养的培养和实践操作技能的提升。当前计算机基础课教学面临的现实是:知识内容更新快、学生基础差异性大、教学内容覆盖面广但学时有限、学生自主学习能力欠缺、实践环节较为薄弱等。与此同时,随着慕课的发展,国内外近年已经开设的计算机类基础课教学慕课课程已经较为丰富,edX、Coursea、中国大学MOOC、学堂在线等慕课平台都有多门优秀计算机类基础课程。如何充分利用这些课程与资源改革和创新计算机基础课教学,是当前在线学习环境下需要思考和探索的课题。

  二、《计算机技术基础》课程现状分析

  1.问题分析

  上海大学《计算机技术基础》课程为本科一年级必修课程。上海大学自2011年开始实施大类招生,计算机基础课教学也进行了一系列改革。通过对近年的教学情况进行总结和分析,还存在以下主要问题:

  (1)同一化的课程内容和资源无法满足学生的差异性及个性化需求问题

  不同学生计算机基础知识的掌握程度参差不齐,计算机技术能力有着一定的差异。因此现在的课堂授课很难满足学生个性化的能力需求,也会影响到学习者的学习积极性。

  (2)教学内容覆盖面广但学时有限的矛盾所带来的知识掌握不足,实践强度不够的'问题

  计算机基础课程教学既要完成现有课程体系内容的传授,又要紧跟最新科技发展,讲授新的计算机技术应用技能,因此知识内容更新快,教学内容覆盖面较广,每周2节课的教学时数无法满足实际教学需求。很多知识只能省略或点到为止,因此造成了学生掌握不全、理解不深、实践强度不够、动手能力不强等问题。

  (3)以“教”为主的课堂教学模式下学生缺乏自主学习能力的问题

  现有以“教”为主的课堂教学模式在某种程度上限制了学生的主体性和能动性,学生的学习“被动、依赖”,缺少自主参与意识,从而影响了知识传授效果,限制了学生自主、探究和创新能力的发展,影响了教学目标的实现。

  2.计算机基础类慕课课程分析

  我们对edX、Coursea、中国大学MOOC、学堂在线、华文慕课、好大学在线六个慕课平台的计算机类基础课程进行了分析和梳理,与计算机技术基础相关的课程共有32门,涉及内容包括大学计算机基础、计算思维、信息系统、网络技术基础、编程基础、新技术发展等方面,如图1所示。这些课程提供了丰富的视频资源、练习资源、实验内容、习题等,为混合式教学的实施提供了良好的支持。

  三、混合式教学模式研究

  结合计算机课程教学中存在的问题,与当前慕课发展所创建的资源环境,我们进行了计算机技术基础课程混合式教学研究。

  1.混合式教学模式构建

  基于慕课的混合式教学模式设计围绕一个中心,两项活动,三个阶段,四类实践展开。一个中心是“以学生学为中心”、两项活动为在线学习活动和课堂学习活动,三个阶段包括课前准备阶段、课堂学习阶段和课后拓展阶段,四类实践包括在线练习实践、课堂研讨实践、上机实验实践、创新项目实践,充分将实体课堂教学系统与在线学习系统的优势结合起来,如图2所示。

  混合式教学模式下,学习者在课外通过视频资源进行学习、通过交互式在线练习对知识进行测试和巩固,通过教师在课堂或答疑时间对重点难点进行讲解和辅导,从而有效解决教学内容覆盖面广但学时有限的矛盾。其中学生在线学习的方式包括自主学习和小组形式在线学习,教师对课程的教学通过课前导学、课堂助学、课后督学等环节实现。

  在教学活动中,通过慕课、微信等社交网络、Blackboard课程平台等在线环境,在云平台、知识管理工具等支持下展开混合式学习过程。学生充分参与教学各个阶段,从而促进培养学习者的自主学习能力。并通过课内外多项实践环节的安排,保证学生充分的实践活动。通过混合式教学,达到培养学生的自主学习和探究学习能力,发挥学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性,实现教学效果最优化的目标。

  2.教学资源建设

  (1)资源建设

  计算机基础课混合式教学对学习内容与资源的组织和呈现有较高的要求,需要对教学内容进行内容修订与结构调整,精心设计课程资源。融合学前测评、在线课件、视频课程、操作练习、线上讨论等多种混合式学习元素,确保知识有效传递和技能的科学利用。

  我们对主要国内外计算机基础课慕课课程进行分析、选择和整合,并结合现有本地化资源,以模块化、阶梯式、分层次为核心,兼顾教学内容的广度与深度、兼顾知识点内容与实践内容,构建了一套适应混合式教学的课程内容与资源体系。其中视频、课件、测试为每个单元的基本资源,同时结合不同单元的特点,提供软件实践和实验操作等资源。在该体系下学生可以灵活选择学习起点,根据自身基础,自定步调,有针对性地选择教学视频或者相关辅助资源进行学习,满足学习者个性化学习的要求。endprint

  (2)资源组织

  在教学资源的组织上,借鉴BOPPPS模式[3]对教学过程的分析,将教学资源按照不同阶段和学习活动分解为各个单元。围绕教学目标,每个单元的学习内容由导言(Bridge-in)、先测(Pre-assessment)、参与式学习(Participatory Learning)、评估/后测(Post-assessment)及总结(Summary)各个资源模块组成,将教学内容切割为一个个单元,灵活应用于混合式教学中。

  3.学习支持系统

  混合式学习环境下应为学习者提供完善的课内外学习支持服务,通过移动应用和云计算等技术支持学习者在任意位置、任何时间、使用各种终端获取学习服务。在混合式教学的研究和实践中,除了Blackboard等传统课程管理平台,我们设计实现了多种支持工具,从而保证有效呈现学习内容并且提供及时的教师与学习者之间的双向交流。

  (1)微信平台支持

  微信作为一款具有通讯沟通、社交属性、平台架构的移动应用软件,为移动学习构建了良好的平台和应用方式[4]。我们设计实现了基于微信的移动学习支持平台,为学习者提供交互互动、资源分享、资源发布、资源检索等学习支持。

  (2)课程云实验平台

  虽然当前学习者大都具有个人电脑等设备,但学习过程中需要涉及Windows、Linux等多种环境和操作软件,个人电脑难以配置完整。我们提供了课程云实验平台[5],如图4所示。云平台提供了课程各类实验环境和操作平台,学习者可以随时自行预约,在云主机上进行各种系统和环境的配置和软件应用,完成实践练习。

  (3)智能学习助手

  智能学习助手是人工智能发展的关键应用,具有自然的人机交互与便捷的知识获取等特征,有助于个性化学习和学习分析。[6]课程设计了基于微信和QQ课程群的智能学习助手,如图5所示。智能学习助手应用所设计的课程问题知识库、知识点知识库,能够实现智能化对话交互。

  四、实践与总结

  混合式教学模式已进行了小范围的应用实践,实践结果如下:

  (1)在考试成绩上,实验班与普通班无明显差异。分析原因在于课程考试为课程基本知识点的考核,混合式学习和课堂教学中,只要能够完成教学大纲要求并独立完成课程作业的,都可以达到考核要求。

  (2)在实验考核中,实验班优于普通班,表现在对于新的实验操作内容能够自主独立完成,表现出自主学习能力的提高。

  (3)在访谈中,实验班同学对于混合式教学模式的认可程度和满意度较高,认为个人在知识运用能力,把握核心知识点能力,归纳总结能力等方面得到了提高。但也提出對一些问题,如部分视频资源中缺乏互动与反馈,学习中需要较高的自控性,学习者之间的协作需要加强等。

  混合式教学模式下一步的研究与实践除了对现有内容的优化外,还需要进一步完善考核设计。在考核设计中,给出更能体现对学生能力、知识等的综合评价。另外,继续探索如何确保线上学习的有效性的方法。在混合式教学模式中,教师也普遍感受到了角色和作用的改变,是资源的设计者,是学生身边的指导者和辅导者,知识传递的方式已经由单向转为多向互动。

  参考文献:

  [1]教育部.教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见[EB/OL].[2017-05-02].http://old.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s7056/201504/186490.html.

  [2]NMC.2017地平线报告(高等教育版)[EB/OL]. (2017-02-15)[2017-03-01].http://cdn.nmc.org/media/2017-nmc-horizon-report-he-EN.pdf.

  [3]HLWIKI Canada. BOPPPS Model[EB/OL].(2015-10-20)[2017-03-01]. http://hlwiki.slais.ubc.ca/index.php/BOPPPS_Model.

  [4]王萍.微信移动学习的平台建设与应用[J].现代教育技术,2014,24(5):88-95.

  [5]SHUCC.云实验室.(2015-12-25) [2017-03-05]. http://cloudlab.hoc.ccshu.net/virtual/.

  [6]Goksel-Canbek N, Mutlu M E. On the track of Artificial Intelligence: Learning with Intelligent Personal Assistants[J].International Journal of Human Sciences, 2016, 13(1):592-601.

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