0 引 言

2016年，教育部印发的《关于中央部门所属高校深化教育教学改革的指导意见》提出要“着力推进信息技术与教育教学深度融合。推动校内校际线上线下混合式教学，推进以学生为中心的教与学方式方法变革”[1]。近年来，信息技术的发展给混合式教学创造了新的教学思维、手段和方法。特别是经过疫情期间线上与线下教学的推行与实践，涵盖多种信息化教学方式、平台和工具的多元混合式教学已成为混合式教学的新形态[2]。

大学计算机在我国各类高等院校中已成为学生必修的一门重要基础课程。多元混合式教学的研究也日益广泛和深入[3-5]。多元混合式教学强调充分利用网络资源，选择自主学习、合作学习、分组讨论、项目实践等多种教学方式，设计多样性的教学方法，利用MOOC、Coursera等网上资源和雨课堂、腾讯会议、ZOOM、问卷星等工具来开展教学工作，是影响教学效果的重要因素。因此，改革探索必须从培养目标和学情特点入手，结合学科发展，将网络资源与教学有机结合，构建教学体系和实施框架，形成具有本校特色的多元混合式教学模式。

1 教学现状分析

大学计算机的受众是非计算机专业本科生，以大学一年级新生为主，还包括部分二年级学生。课程的培养目标是通过计算机基础知识的学习，学生了解计算机的基本构造、理解计算机的计算原理、掌握计算机编程求解问题的基本思路和方法。在实际推进过程中，由于课程知识面广、概念庞杂、术语内涵丰富、实践性强等特点，教学双方均面临一些困难。

1.1 学生对课程认识的偏差

通过问卷调查、座谈交流和历史数据分析发现：①课前，绝大多数学生具备基本的计算机应用技能，但对课程的认识两极分化，有学生认为计算机就是掌握上网浏览或简单的文字处理操作，有学生认为计算机等于程序设计语言；②计算机领域知识众多，为什么学这些？知识之间有什么联系？学了能干什么？这些问题的提出显示学生对课程缺乏系统性的认识。

1.2 大班混合下的课堂学情

传统课堂教师讲授时间多，学生被动接收知识多、主动思考少、互动少。互联网背景下的混合式教学，课程教学中的师生关系不再泾渭分明，提倡团队协作、小组讨论等多种教学形式组合，变传统课堂中的被动接收信息为主动思考[6]。研究表明，此种教学模式多适用于小班教学[7]。大学计算机通常都是大班教学，授课班级规模通常都在百人以上，角色翻转难以常态化，通常多是以教师为中心的线下课堂。那么，如何改善课堂中学生被动学习的现状，如何激发学生的学习热情，“迫使”学生主动思考，让课堂“动起来”，必须根据课程和学生特点准确设计教学环节、采用多种教学手段和实施方法。

1.3 从理论到实践过渡难度大

大学计算机是一门实践性强的课程，理论知识的学习仅仅是基础，学生必须通过足够量的编程练习掌握知识，进而具有用计算机解决实际问题的能力。编程练习大部分安排在上机实验和课后，常见的情况是学生感觉听懂了但一上手就错了。根据经验，只有约30%的学生在编程练习中遇到问题会主动问教师。学生如果得不到及时的帮助且反复修改都不正确，很容易产生畏难情绪，继而丧失编程兴趣，影响学习效果。因此，足够的训练、有效的指导和督促是保障实践效果的关键。

2 方案设计

以“学”为中心、以“动起来”为抓手、以“学情反馈”为指导的多元混合式教学方案将课堂教学重塑为线上、线下和实践三大活动，设计各活动应有的教学任务、教学环节、评价与反馈方式，同时开展创新的手段和方法，如图1所示。

线上活动由学生自主完成。教师依托开放平台开展线上教学活动。通过引入优质的线上教学资源，有效的配合线下课程的推进。课程团队开发的“大学计算机”是首批国家线上一流课程。课程引入该资源作为线上资源，保证线上教学内容与课堂教学内容完美契合，与实际需求相匹配。在教学中，将部分事实性知识、简单原理作为线上学习内容，约占总教学内容30%。学生自主完成本周的线上学习任务，包括章节视频、测验以及课外拓展资料等。线上自学内容穿插在整个学期，教师根据SPOC后台查看学生视频完成度和测验成绩，针对性设计下一次课中教学的实施策略。

教师通过开源工具，以线上的方式（其他平台，可选）进行课前或课后的辅助教学：选择腾讯会议直播习题课，完成在线交流互动、讨论；在阿里云实训平台发布数据分析的拓展训练案例供自主自学。

线下活动是混合式教学的主要环节，教师是线下授课的主体。和传统课堂上教师唱“独角戏”、学生听讲的“安静”状态不同，课堂教学的关键不在于“教”而在于“导”。如何引导学生在课堂独立思考、解决问题，让课堂“动起来”是线下课堂教学的核心任务。因此，需要设计多元化的课堂教学方法促进学生思维活跃和师生交流。比如，对于基本原理的讲授融入情景式、演示等教学方法；通过设置随堂练习、交流互动等及时发现学习盲点。

实践活动依托自主研发的“计算机基础课程学习平台”（简称作业平台），以学生为主体，教师辅助完成。课程团队自建题库精编4类难度题目，知识点环环相扣、由易到难，激发学生学习兴趣的同时又保持了学习热情。选80道题目并以每周10道按教学周组织，保证学习阶段有足量的代码训练。学生在提交编码时能立即获得代码的运行通过或错误提示、得分。教师可查看学生提交的源程序、测试用例评测结果对比，提交次数、评分。学生和教师借助此平台的反馈结果可以迅速定位作业问题，交流问题、解决问题，一定程度上再次帮助学生树立了攻坚克难的信心。

智慧工具嵌入混合教学的教学活动和学习过程管理。利用MOOC平台讨论区、QQ群等工具，发起话题讨论和答疑。使用慕课堂、雨课堂、腾讯问卷等平台，发布随堂练习、开启弹幕，了解学生在课堂的学习情况。作业平台为学生提供在线编程训练中的代码自动评分和运行结果反馈。教师综合以上学情反馈情况调整教学内容和教学方法。

3 教学实施过程

3.1 教学内容与教学思路设计

根据计算机学科的发展和国家对信息化人才的新需求，2019年开始，设计了以“构造思维能力、逻辑分析能力、问题求解能力和对新技术的认知能力”为主题的大学计算机课程教学体系[8]，围绕硬件系统平台、C程序设计、算法与数据结构基础、大数据分析四大知识主题的教学体系，先后建设了MOOC、编写了配套教材。教材章节内容见表1。

学生通过教材可以了解“学什么”，然而，教学组织如何体现各知识模块的系统性和连贯性，就需要教师精心设计。为了让学生对课程形成系统的认知体系，依据课程教学目标，通过对课程知识点的梳理，沿着“硬件、软件、网络、数据”4个部分设计，遵循“设置问题+理论学习＋实践总结＋回答问题”的思路，逐步构建课程体系（如图2所示）。

以硬件部分为例，该部分包括教材1—3章内容。在硬件部分可以学到的知识包括计算机的硬件组成、信息在计算机内的表示、逻辑代数、逻辑运算和基本逻辑门。教学思路是一切信息在计算机中只能表示为二进制的0和1，如果0是假1是真，0和1就是逻辑变量，实现这种变量之间逻辑关系的电路是逻辑电路。通过对加法器、存储器的逻辑电路的讲解可以证明，基本逻辑电路的不同组合和连接就可以构造出任何复杂的逻辑电路，包括CPU、运算器、存储器等，最终构成现今的计算机，因此，硬件部分的学习就可以回答计算机为什么可以计算。

通过将“硬件、软件、网络、数据”分别关联“计算机为什么能够计算”“如何让计算机计算”“如何在计算机之间信息传输”“如何体现信息的价值”4个问题，引导学生通过主动思考和动手实践构建知识体系，帮助学生建立自底向上系统构造的基本思路和方法，以及自顶向下利用计算机求解问题的基本思路和方法。

3.2 教学课堂设计

注重教学设计，运用多种教学手段，促进教学效果提升。根据授课内容的不同，采用不同教学方法。在大班课堂开展有效的知识讲解与互动交流，提升课堂学习的关注度，让课堂“动起来”。

1）知识讲解。

（1）演示+拓展资料。在课堂上通过展示各种实物、直观教具或利用网络平台拓展资源,让学生通过观察理解知识，如“计算机系统硬件组成”的教学包括首先观看装机演示视频（MOOC拓展资源），接着通过自制拓展资源Flash动画让学生动手模拟装机过程[9]，总结计算机硬件系统组成有哪些部分；如在“排序算法”教学中，首选往届学生制作的“排序动画”的优秀作业视频，既能帮助学生理解算法思想，又活跃了课堂气氛，增加学习自信。

（2）情景式任务驱动。对于原理复杂或概念抽象的教学内容，将学生带入一个贴近现实的场景，以任务驱动的方式将抽象概念具体化为现实问题。如“计算机网络的分层体系结构”是一个抽象概念，初学者往往难以理解。相关理论知识安排在线自学，课堂上首先进行知识点串讲，然后引入情景任务“学生A和学生B如何通过各自的计算机通信”。引导学生从不分层的角度出发，设置4个任务：①如何连接2台计算机；②如何连接多台计算机；③如何连接跨网络的2台计算机；④如何让跨网络2台计算机上的应用程序通信。请学生思考每个环节解决了哪些问题、不能解决哪些问题，情景任务由易到难、层层递进。在教师的引导下大部分学生能够完成任务，同时更深入地理解其他知识点“网络中的地址”中的MAC、IP、端口、域名的作用。

（3）利用编程工具演示。程序设计语言的语法中也存在较抽象的概念，在C语言教学中，使用IDE工具Visual Studio演示C语言代码的编码和调试过程。如在讲述“函数的调用”时，利用单步调试，学生可直观地看到代码每一步执行的顺序。函数调用时执行顺序从主函数跳转到函数的第一条语句。如在讲述“形参和实参传递”时，通过观察局部变量窗口中形参值和实参值的从无到有和从有到无的变化，理解形参、实参的关系、作用域和生存期。此外，打断点调试是查找代码错误的有利方法。通过运行代码产生各种输出错误的现象，激发学生求知欲,将断点打在可疑语句前,监视变量随语句执行过程中的变化,能够快速理解代码执行的逻辑，发现代码中逻辑错误。教师再次点评共性问题和学生自我总结。

2）交流讨论。

每50分钟设置1~2次的随堂练习，通过以下几种方式，引导课堂上短时间的交流讨论。

（1）试错性练习。语法错误和逻辑错误在学生的代码中很常见。比起“不厌其烦”的提醒，让学生通过自己犯错而“自我总结”更有效果。课堂上教师首先进行知识讲解，然后沿着“设置编程或填空任务→错误代码演示→发现问题→自主总结”的教学思路实施。增加学生试错性体验，对常见错误的减少更有效。

（2）纸上练兵。C语言程序设计除了理论知识的讲授更强调学生的动手编程能力。显然，现有的一些通过在线方式上传学生代码点评，受硬件环境、课时、人数的限制，难以推广。课程提出了编程关键知识的“纸上练兵”的方式。通过“知识讲解→设置编程任务→选取一小段代码（＜10行）→纸上练习”的过程迫使学生“动起来”，练习时间约1~2分钟。教师在这段时间内，通过环绕教室观察学生的练习情况，可以选1~2位程序有特点的学生在黑板上书写，既可发现一些正确或典型错误的编码有针对性的讲解，又调整了课堂节奏, 提醒学生集中注意力。

（3）发布随堂练习。对于概念性的知识点，在腾讯问卷上设计选择题的随堂问卷，1分钟内完成。在QQ群发布链接，学生选择答案，可直接展示答题情况，教师有针对性地讲解。

3.3 编程训练和学情反馈

将信息技术融入教学体现在基于信息技术的智慧教学和学习过程管理。除了应用开源的智慧教学工具外，课程主要依托自主研发的作业平台。

1）编程训练。

平台能够让学生不受地域和时间限制的进行编程训练。在训练的过程中，学生提交代码、平台自动批改、平台反馈结果（正确、错误）和错误信息等。教师通过后台可以查看学生代码的提交信息，包括提交次数、正确率、代码运行通过情况[10]，也可以查看整体学生的题目完成情况。

2）学情反馈。

平台对接学生的MOOC在线行为数据，可定期对学习效果进行量化分析。学生可通过“SPOC学习情况反馈”入口查看个人的学习统计情况以及和其他学生的对比情况，如视频学习进度、单元测验成绩排名、论坛讨论等情况。在此基础上通过对历史学习行为和期末成绩建立模型，预测学生以目前的学习状况会在未来取得何种成绩等级[11]，以预警的方式发布给学生。通过反馈个性化的学情统计和预测分析，帮助学生及早了解自身学习状况和最终可能的学习效果，对学生起到了一定的督促作用，也为后续进行个性化教学提供支持。

4 结 语

大学计算机教学改革肩负着大学生计算思维能力培养和计算机应用能力普及的重任。混合式教学模式从教学现状和课程特点出发，充分发挥了线下传统教学和线上网络教学的优势，设计优化教学活动，精心组织优质教学资源，合理应用信息化工具，形成了“以学为中心，以动起来为抓手，以学情反馈为指导”的多元混合教学模式。实践证明，该模式的应用能够帮助学生自主构建知识体系，提升课堂主动思考的活跃度，提高编程训练的效率。下一步，将继续优化教学设计，推进数据驱动的个性化精准教学。通过作业平台行为数据分层化和差异化，快速干预行为和改变学习效果，进一步完善现有的混合式教学框架和实施路径。

参考文献：

[1] 教育部. 教育部关于中央部门所属高校深化教育教学改革的指导意见[J]. 中国大学生就业(综合版), 2016(19): 4-6.

[2] 李超, 张晓丰, 谢鹏. 以有效性为中心的多元混合式教学探索[J]. 计算机教育, 2022(9): 152-156.

[3] 郭乐江, 程敏, 胡俊, 等. 基于“一点两类三层次”的混合教学模式探索与实践: 以信息安全系统与技术课程为例[J]. 计算机教育, 2022(7): 171-174.

[4] 谢涛, 齐琪, 房琛琛. 基于“雨课程+腾讯会议”的大学计算机课程在线教学组织与实施[J]. 计算机教育, 2020(9): 19-23.

[5] 黄莉. 信息化背景下大学多元混合式教学模式改革研究[J]. 教育教学论坛, 2019(31): 82-83.

[6] 王晓娟.“互联网+教育”背景下大学计算机课程混合式教学模式研究[J]. 产业与科技论坛, 2022(8): 182-183.

[7] 吴宁, 房琛琛, 任燕飞. 大班教学环境下基于SPOC的混合教学设计与效果分析[J]. 中国大学教学, 2016(5): 32-37.

[8] 吴宁, 薄钧戈, 崔舒宁, 等. 大数据时代计算机基础教学改革实践与思考[J]. 中国大学教学, 2020(2): 42-25.

[9] 房琛琛, 谢涛, 齐琪. 以Flash为载体的实验案例设计[J]. 计算机教育, 2018(4): 159-161.

[10] 薄钧戈, 乔亚男, 齐琪, 等. 基于编辑距离的自适应反馈程序评测方法[J]. 计算机技术与发展, 2022(8): 135-141.

[11] Qi Q, Yuexia L, Fan W, et al. Temporal models for personalized grade prediction in massive open online courses[EB/OL]. (2022-10-13). https://dl. acm.org/doi/10.1145/3210713.3210730.

基金项目：2022教育部产学研合作项目（腾讯）“基于PBL理念的大学计算机基础课程资源建设与实施方案研究”（220800006093558）；2021教育部产学研合作项目“基于阿里云的《算法设计与问题求解》混合式教学改革”（202102001035）。

第一作者简介：齐琪，女，西安交通大学工程师，研究方向为软件定义网络、网络故障预测、教育大数据分析等，qiqixa@xjtu.edu.cn。

引文格式:齐 琪，吴 宁，薄钧戈，等. 大学计算机课程多元混合教学方案设计与实践[J]. 计算机教育, 2023(9):171-175.

转自：“计算机教育”微信公众号

如有侵权，请联系本站删除！