數字媒體技術專業本科生協同學習方法研究與實踐

王 祎, 樊 鑫, 賈 棋, 劉 斌, 李曉芳

(大連理工大學 軟件學院, 遼寧 大連 116600)

數字媒體技術專業本科生協同學習方法研究與實踐

王 祎, 樊 鑫, 賈 棋, 劉 斌, 李曉芳

(大連理工大學 軟件學院, 遼寧 大連 116600)

協同學習作為一種新的學習技術框架,滿足知識時代的學習建構和革新的需要。根據數字媒體技術專業藝術輔助技術注重創新和實踐的特點,探索適合該專業本科生的協同學習策略和實施方法,提出了基于聚類的自動分組方法和自組織式協同學習方法。實踐表明該方法有助于提高數字媒體技術專業本科生的綜合素質,對達到培養目標具有積極的推動作用。

協同學習； 數字媒體技術； 創新思維； 思維導圖

數字媒體技術專業是以技術為主、藝術為輔的計算機應用技術領域新興專業。如何培養出不但能扎實掌握相關計算機軟硬件技術,而且具有一定的藝術審美能力、創造性思維、現代意識等人文素質的復合型高級技術人才，是數字媒體技術專業本科生培養的主要目標[1]。

當今各學科的交叉、融合成為信息技術發展的趨勢。面對復雜問題,個體的作用在下降,團隊的作用在上升,而團隊的合作方式是決定團隊合作是否能成功的關鍵因素之一。根據群體智能(swarm intelligence)研究表明[2]:群居生物通過合作形成宏觀智能的行為,如蟻群、蜂群、魚群等在沒有領導、沒有組織者的情況下,能夠分工有序地尋食、避險等。而在人類社會,團隊合作方式一般采用“中心制”、“集權制”,由領導者對整個團隊負責。雖然這種方式能使團隊意志統一、便于指揮,但一旦領導者決策失誤或分工不合理,往往導致團隊合作的失敗。對于由大學本科生組成的團隊來說,組員知識水平接近,對于任務的把握與分配,組長往往缺乏經驗,所以經常會出現由組長一個人完成任務,其他組員“打醬油”的情況。從提高組隊的參與感與積極性目的出發,探索具有群體智能的團隊合作學習方式,對于大學本科生培養更具實際意義。

本文在對協同學習(synergism learning)[3]理論與應用研究的基礎上,結合大連理工大學軟件學院數字媒體技術專業本科生的教育教學實踐,提出了基于聚類的自動分組方法和自組織式協同學習方法。實踐表明，該方法有助于提高數字媒體技術專業本科生的學習能力、創新能力與團隊合作能力。該方法也可推廣到其他本科專業。

1 協同學習簡介

協同學習是上個世紀90年代,由我國祝智庭教授最早研究提出的學習理念[3]。該學習方法可使具有不同智力水平、思維方式、認知風格、知識結構的成員,通過相互合作、共同奮斗,共同提高。文獻[3]中將協同學習的基本原理歸納為“深度互動,信息匯聚,集體思維,合作建構,多場協調”。這種學習方式能夠培養學生的創新創造性思維、提高學生的溝通能力、包容力以及社會責任感和自尊心。

協同學習與協作學習(collaborative learning)作為目前盛行的團隊學習方式的相同之處都是通過團隊成員互相幫助和共同努力完成一項學習任務。協作學習中團隊成員一般各司其職,有主有次,次要成員需協助主要成員完成任務[4]。而協同學習以團隊成員之間的異質性、多樣性為前提,更強調“同”,成員需步調一致,互相借鑒、互相學習,最終每個成員都能完成整項學習任務[5]。所以，在本科生培養過程中,協同學習是一種不可或缺的團隊合作方式。

2 基于聚類的自動分組

不論協作學習還是協同學習,都是以團隊的形式進行的,需要事先對學生進行分組。最常見的分組方式有自由式和指派式。這兩種方式或以熟悉度或以成績為出發點,都對學生的能力考慮不全。小組中往往設組長一職,由小組成員推選,或由教師指派。這種分組方式中,組長是否具有團隊學習管理能力、向心力,分配任務是否合理等因素都對學習任務能否順利進行有著重要的影響。因此,科學的、客觀的、自動的分組策略成為協同學習成敗的重要前提條件[6-7]。我們從協同學習“異質互惠”的特點出發,設計了一種基于KFCM(kernel fuzzy c-means,基于核函數的模糊C均值算法)[8-9]的團隊自動分組方法。

2.1 KFCM自動分組方法過程

KFCM自動分組法過程為:先初始化幾個聚類中心,然后將所有樣本數據進行模糊劃分,把從樣本到歸屬聚類中心的核函數距離總和最小作為優化的目標,然后通過求極值的方法得到更新規則,再逐步迭代,找到最優的聚類方案。該算法因為核函數引入距離計算,能夠克服邊緣成員弱類問題。KFCM應用到協同學習分組中,關鍵在于學生屬性特征庫的建立和如何結合實際問題設置相關參數,下面從2個方面給出具體實施方案。

首先確定學生樣本的屬性,形成學生屬性特征庫。我們設計的協同學習屬性庫中,每個學生主要有4類屬性特征:

(1) 已修課程類屬性{G1,G2,…,Gn}。主要由學生已經修過的課程組成,其中Gi為每門課的考試或考核成績。

(2) 學習風格類屬性{IP,SS,II,CU}。采用所羅門(Barbara A. Soloman)學習風格模型[7],分為4個組對:信息加工方式(IP)(沉思型或活躍型)、感知事物方式(SS)(感悟型或直覺型)、信息輸入方式(II)(視覺優勢型或語言優勢型)、內容理解方式(CU)(序列型或綜合型)。學習風格數據可通過讓學生填寫經典的所羅門學習風格自測問卷表進行搜集。

(3) 技術能力類{T1,T2,…,Tn}。由常用的編程語言、多媒體編輯軟件、影視后期處理軟件、游戲開發平臺等組成。

(4) 興趣視野類{W1,W2,…,Wn}。由學生參加過的各種社團、興趣小組和比賽組成，如ACM組、數模組、游戲組,天文社、攝影社、電影社、繪畫社等。

在面對實際協同學習任務時,教師還可根據任務特點增加或刪除某些屬性特征。對于各種屬性的數值,除了興趣視野類屬性值為1(參加過)或0(沒參加過)外,其他屬性都標準化到[0～1]區間。

自動分組法的原則是使組內成員屬性差異盡量最大,而組間差異盡量最小。這與基本KFCM算法的類內差異小、類間差異大的原則相反。因此,我們首先利用KFCM算法對學生進行“同質”聚類,然后采用多類別抽調的方法形成最后分組。

2.2 KFCM自動分組方法步驟

基于KFCM自動分組方法的步驟為:

(1) 初始化聚類中心。首先確定類別數目,因為最后要根據這些類別進行選取小組成員,所以聚類的數目適宜就設為小組成員數目。對于一般的協同學習任務來說以4～6人為宜。聚類中心可隨機選取,也可采用屬性加權均值排序后,按均勻間隔選取。

(2) 迭代求解。首選設計聚類的價值函數,如公式(1):

(1)

其中C為初始聚類中心數目,M為總樣本數目,uij為第j個樣本屬于第i個聚類的模糊隸屬度,成員屬于所有類別的隸屬度之和為1。?()為非線性映射核函數(可采用高斯核函數),xj為成員特征向量(可加權選擇全部或部分屬性),cj為每類中心。

然后采用拉格朗日成數法求得使評價函數達到最小值的參數迭代公式。之后,在初始化聚類中心和隸屬度矩陣之后,逐次迭代,如果價值函數J的值小于某個確定的閥值,或它相對上次價值函數值的改變量小于某個閥值,則算法停止。否則修正聚類中心,再重新迭代計算。

(3) 組員選取。在已經聚類后的每個集合中隨機選出一個樣本,共C個組成一組輸出。然后從原來的類別中刪除這些樣本,再在每個集合的剩余樣本中隨機選取一個樣本,組成第二個小組,以此類推,直到某個集合選空。則把剩余樣本取出作為新的樣本集,調用步驟(2),重新按C組聚類,然后再進行選擇,直到剩余總樣本數目小于C,則再隨機分配剩余樣本到已經分好的組中。

按照該算法我們以一個班級62個學生的屬性數據為樣本進行實驗。初始每組按5人進行聚類。特征向量選取已修課程成績(15門)、學習風格(4類),技術(4項),視野(3項),共26維。該算法中初始中心的選擇對聚類的結果有很大影響,組員選取是隨機進行的,但經過10次實驗,分組后每組的學生雖然都不完全相同,但組內方差與組間方差都合理,證實了該分組方法的有效性,也說明了該分組問題的解的不唯一性。

3 協同學習任務設計

協同學習任務不同一般合作任務,不是“按崗定員”,而是“全員完成”。所以在設計任務、組織團隊以及制定學習策略時,都要考慮該特點。對于數字媒體技術專業來說,定位為“教學型、應用型”,不僅重視較寬厚的基礎理論知識的教授,而且更重視學生能綜合運用所學知識去解決實際問題、探索未知,進行創意能力培養[10]。因此,我們把協同學習主要應用于實踐教學環節,可作為一門課的期末綜合大作業、小學期的實踐項目、教師組織的科研項目等。按類型分為算法實踐、創意應用和就業預練3個類型。

(1) 算法實踐類協同學習任務。主要在學生掌握“圖像處理基礎”、“計算機視覺”、“計算機圖形學”、“信號處理”、“多媒體技術導論”等專業課程知識基礎上,由教師結合自己的科研項目研究內容設計題目,需難度適中,既有一定的理論深度又有一定的實際的應用價值,如人像美容軟件、車輛檢測與跟蹤系統、動植分類檢索系統等。該類協同學習任務主要目的為讓學生充分了解并實踐科研工作的基本流程,掌握一定的實驗技能，如熟練使用Matlab和OpenCV等編程工具等,鍛煉學生的科研思維和實踐能力。

(2) 創意應用類協同學習任務。主要針對“虛擬現實技術與應用”、“多媒體交互設計”、“繪畫原理”、“游戲創意與設計”、“影視后期處理”等創意應用型課程。協同學習題目可由教師布置或由小組成員自擬,類型可為游戲、虛擬現實系統、動畫短片、影視廣告等。創意創造是復雜、艱巨的精神勞動,需要學生具備一定的生活積累、嫻熟創作技能以及強大不怕挫折的內心。該類協同學習任務旨在幫助學生擺脫個體思維的局限性、個人創作的孤立感,通過成員之間的互助學習、深度交流,鍛煉學生的推理、感知、想象、聯想、直覺、理解等思維活動,從而達到提高學生創意創造能力的目的。

(3) 就業預練類協同學習任務。主要通過聘請企業導師到學院來指導，一般在大三學期末暑假前的5周小學期進行,根據學生基礎結合企業項目為學生設計協同學習任務。首先企業導師需講授1～2個新的軟硬件開發語言或平臺,然后再給出一些企業實際項目的開發實例,讓學生進行協同學習完成任務。該類項目可幫助學生了解企業項目的運作流程,為到企業實習或就業做好心里準備和技術儲備。

4 自組織式協同學習方法

自組織協同學習方法,主要核心為群體智能的“自組織增效”思想,當分組之后,并不指派組長角色,團隊任務由大家共同協商分派完成。為了增加團組的凝聚力和責任感,可采用“名字策略”,讓每個學習小組都自行起一個有意義的名稱,如“元音”,每個人都是一個英文元音,同等重要。

自組織協同學習對于以上3個類型的學習任務,都可按如下步驟進行:(1)組隊；(2) 明確學習任務,分析任務的學習需求,確定學習目標；(3)收集資源,匯總資源；(4)學習環境搭建:包括網絡環境、資源環境、協同學習平臺等；(5)共享思維,互動交流；(6)評價與總結。這些步驟中的難點在于如何共享思維。

思維作為一個人解決問題的一個大腦活動,無影無形,如果想要共享思維,必須采用某種載體對思維進行記錄,思維導圖(mind map)正是這樣的工具[11]。思維導圖也譯為腦圖,是上世紀 70 年代由英國教育家托尼·博贊于提出的。它綜合運用了圖形、色彩、文字、符號等為思維提供描述和可視化的載體,并充分考慮認知心理學、腦科學、信息論、思維學,通過遞增樹形和網絡模式模擬思維的建立、歸納、聯想等過程,以此提高使用者的記憶力、創造力與組織力,其被譽為21世紀全球性的思維工具[12-13]。

思維導圖的生理學基礎就是通過圖形圖像激發人類右腦的功能。人類左腦又名為抽象腦、學術腦,管理著人類邏輯、語言、數學、文字、推理、分析等功能；而右腦又名為藝術腦、創造腦,管理人類圖畫、音樂、音律、情感、想象、創意等功能。數字媒體技術專業的設置初衷之一就是通過在計算機應用技術這類需要數學邏輯思維較強專業課程中,引入與多媒體、藝術相關的課程,提高學生的形象思維能力,以促進大腦的全面發展,最終培養出具有交叉知識和創造性思維的綜合素質技術人才。鑒于此,我們在本科二年級上半學期的時候就開展“繪畫基礎”、“設計基礎”等有助于開發形象思維的課程。組織學生在課后學習 iMindMap、Mind Manager、The Brain等思維導圖工具并給出樣例和指導。同時,提出一些簡單的練習任務,如在學習“線性代數”、“軟件工程”等課程同時完成該課程的知識點的思維導圖,逐步培養學生利用思維導圖進行學習的能力。

當學生基本掌握思維導圖使用方法和開發工具之后。上述協同學習步驟中的“思維共享”,就可以通過“并行獨立,階段聚合”的方式由小組成員共同制作和維護一個思維導圖來實現,具體步驟如下:

(1) 首先由小組成員并行獨立地搜集任務相關材料,并畫出搜集資料過程中所涉及的知識、概念與自己的想法的個人思維導圖。

(2) 個人學習時間到達后,提交、匯總個人思維導圖。可采用面對面或借助網絡平臺共同在線的形式進行集體討論,查看其他組員的思維導圖,思考不同之處,提出問題,再互相解答和講解。通過交流、聯想激發出新的想法，再把討論結果匯總到一個共同的思維導圖中。

(3) 指導教師可評價該思維導圖,指出錯誤或不足。在圖中一旦有思路結點進行不下去的時候,由教師來輔助線路、提供知識、幫助解答。小組成員再根據教師指導,互相討論、優化當前小組思維導圖,并作為階段思維導圖保存。

(4) 以階段思維導圖為基礎,組員再進行下一輪的探索,重復步驟(1)、(2)、(3),如此反復,直到學習任務全部完成。步驟(3)可省略或者降低頻次。

(5) 對協同學習成效的評價,可由指導教師對學習的完成度、創新性等的評分結合小組成員對本小組學習結果滿意度打分,以及小組互評的分數作為最后總分。

5 實踐成果

近3年來,該方法已經在大連理工大學軟件學院數字媒體技術系得到初步應用,完成協同學習項目20余項。其中,在科研類較為突出的有:2011年，名為“X-Men”的小組,完成了一個“虛擬人序列化彩色圖像自動分割系統”在“第二屆邁瑞杯醫療器械設計大賽”和“第二屆中科杯全國軟件設計大賽”中都獲得了優秀作品獎；2012年,名為“Five-Fingers”的小組完成了一個“基于單目攝像機的人手姿態估計系統”并形成論文,發表在EI檢索的國際會議上；2013該小組還完成了一個“基于手勢的漢字交互輸入與識別系統”,于2014年獲得國家發明型專利,所形成論文被SCI檢索的國際期刊錄取發表；在創意應用方面,由 “元音”小組制作的有“雞”世界，在2011年首屆“大學生綠色網絡游戲動漫設計大賽獲得Flash游戲類最高獎——“綠色火炬獎”(特等獎)，同時，“漫音沙華”小組制作的同名游戲“漫音沙華”在該比賽中獲得了游戲策劃案類二等獎；2013年“Sissi”小組制作的游戲“小火車歷險”又獲得了該獎項flash游戲類的一等獎；2014年“馨爽”小組制作的手機游戲“Egg C rash”獲得大學生計算機設計大賽二等獎。

6 結束語

本文根據數字媒體技術專業教育教學實踐,提出的自動分組方法和自組織的協同學習方法，能夠提高學生的學習熱情、創新創造能力、與學習伙伴的合作共處能力,對實現新世紀需要的復合型、創新型人才的培養進行了一次有益的探索。

References)

[1] 劉斌,梁文新,樊鑫,等. 數字媒體技術專業現狀的調研與分析[G]//大連理工大學教育與教學研究論文集.大連理工大學軟件學院,2010(23):36-42.

[2] James Kennedy,Russell C. Eberhart,Yuhui Shi. Swarm Intelligence [M]. USA Burlington:Morgan Kaufmann,2001.

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[9] Lin K P A. Novel Evolutionary Kernel Intuitionistic Fuzzy C-means Clustering Algorithm [J]. Fuzzy Systems,IEEE Transactions on,2014,22(5):1074-1087.

[10] 張忠福. 建立以能力培養為中心的實踐教學體系[J].實驗技術與管理,2011,28(2):11-14.

[11] 張海森.2001—2010 年中外思維導圖教育應用研究綜述[J].中國電化教育,2011(8)：120-124.

[12] Knowledge Cartography:software tools and mapping techniques [M]. USA New York:Springer,2014.

[13] 詹志娟,謝淑敏. 思維導圖應用于教學設計的研究綜述[J]. 軟件導刊：教育技術,2014,13(09):89-91.

Research and practice on cooperation learning method for undergraduates of digital media technology specialty

Wang Yi, Fan Xin, Jia Qi, Liu Bin, Li Xiaofang

(School of Software,Dalian University of Technology,Dalian 116620,China)

Cooperation learning as a kind of new technical framework meets the needs of learning construction and innovation in the era of knowledge. According to the digital media technology professional characteristics which make art assist technology and attach great importance to the innovation and practice, the cooperation learning strategies and implementation methods are explored. And an automatic grouping method based on clustering and self-organizing approaches for cooperation learning is also presented. Practice shows that the proposed methods are helpful for students to improve the comprehensive qualities, and have an active role in achieving the education target of the digital media technology profession.

cooperation learning; digital media technology; innovation thinking; thinking map

2015- 02- 12 修改日期：2015- 04- 10

國家自然科學基金項目(61402072)；2013年大連理工大學教學改革基金項目“基于Web3D的數字媒體專業互動協作學習平臺建設”成果之一

王祎(1980—),女,遼寧沈陽,博士,講師,主要研究方向為機器學習、圖像處理.

E-mail：dlutwangyi@dlut.edu.cn

G642.0

A

1002-4956(2015)10- 0025- 04