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基于OBE理念的自然語(yǔ)言處理課程教學(xué)改革實(shí)踐探索

2024-04-06 13:05:18范永全李顯勇杜亞軍
電腦知識(shí)與技術(shù) 2024年3期
關(guān)鍵詞:教學(xué)改革

范永全 李顯勇 杜亞軍

關(guān)鍵詞:自然語(yǔ)言處理;多元考核;OBE;項(xiàng)目驅(qū)動(dòng);教學(xué)改革

中圖分類(lèi)號(hào):G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1009-3044(2024)03-0133-03

0引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和社會(huì)媒體的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)文本呈爆炸性增長(zhǎng),為自然語(yǔ)言處理提出了巨大的應(yīng)用需求。同時(shí),自然語(yǔ)言處理研究也為人們更深刻地理解語(yǔ)言的機(jī)理和社會(huì)的機(jī)制提供了一條重要的途徑,社會(huì)對(duì)具備自然語(yǔ)言處理能力的人才的需求日益迫切。作為人工智能的支撐技術(shù),自然語(yǔ)言處理(NaturalLanguage Processing,NLP) 在機(jī)器翻譯、智能客服、信息檢索等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,需要大量具備N(xiāo)LP技術(shù)的人才來(lái)推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展[1]。目前,很多高校和科研院所都開(kāi)設(shè)了自然語(yǔ)言處理課程,對(duì)“自然語(yǔ)言處理”的教學(xué)模式進(jìn)行探討[2-6],已成為當(dāng)前高校計(jì)算機(jī)和人工智能及相關(guān)專(zhuān)業(yè)教學(xué)體系和人才培養(yǎng)工作中的改革重點(diǎn)。

成果導(dǎo)向教育(Outcomes-based Education) 是指基于學(xué)習(xí)產(chǎn)出的教育模式[7]。OBE理念強(qiáng)調(diào)學(xué)生取得的成果,提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性,把所學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐能力。本文旨在探索基于OBE理論的自然語(yǔ)言處理課程教學(xué)改革的途徑與實(shí)踐。通過(guò)在現(xiàn)有基礎(chǔ)上,引入基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的項(xiàng)目實(shí)踐,制定以團(tuán)隊(duì)授課、多階段、多元化考核的目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式,使得學(xué)生在掌握理論知識(shí)的同時(shí),提升學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力。

1 教學(xué)現(xiàn)狀分析

西華大學(xué)是四川省屬重點(diǎn)綜合性大學(xué),學(xué)院建有“計(jì)算機(jī)軟件與理論”四川省重點(diǎn)學(xué)科和“智能技術(shù)與系統(tǒng)”四川省高校科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì),長(zhǎng)期以來(lái)開(kāi)設(shè)研究生“自然語(yǔ)言處理”和“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算”課程,培養(yǎng)了不少人工智能方向的高層次人才。隨著社會(huì)對(duì)智能信息處理人才的需求不斷增長(zhǎng),對(duì)自然語(yǔ)言處理課程的教學(xué)改革勢(shì)在必行。傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理課程教學(xué)存在一些問(wèn)題,如教學(xué)內(nèi)容滯后、教學(xué)方法單一等,需要進(jìn)行改革與創(chuàng)新。

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能方向碩士研究生的學(xué)科專(zhuān)業(yè)課,主要從計(jì)算機(jī)科學(xué)的角度出發(fā),研究用計(jì)算機(jī)來(lái)理解和生成自然語(yǔ)言的各種理論和方法,屬于人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要甚至核心分支。該課程傳統(tǒng)以課程講授為主,這種教學(xué)模式存在理論與實(shí)踐脫節(jié)、教學(xué)內(nèi)容陳舊、教學(xué)方法單一等問(wèn)題。學(xué)生往往難以將理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中,導(dǎo)致應(yīng)用能力不足。具體來(lái)說(shuō),傳統(tǒng)教學(xué)模式存在的主要問(wèn)題分析如下:

1) 課時(shí)分配少,研究?jī)?nèi)容多、授課難度大。自然語(yǔ)言處理課程涵蓋了緒論,概率統(tǒng)計(jì)與信息論基礎(chǔ)、語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué),形式語(yǔ)言與自動(dòng)機(jī)、語(yǔ)言模型、詞法分析、句法分析、語(yǔ)義分析,以及包括文本分類(lèi)、信息抽取、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)、對(duì)話(huà)系統(tǒng)、閱讀理解等在內(nèi)的NLP應(yīng)用,但教學(xué)計(jì)劃只有32課時(shí),難以深入覆蓋所有研究?jī)?nèi)容。

2) 學(xué)生基礎(chǔ)參差不齊,學(xué)習(xí)效率低。由于大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)注熱度,有不少學(xué)生是跨專(zhuān)業(yè)報(bào)考計(jì)算機(jī)與軟件工程專(zhuān)業(yè),專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)和編程能力薄弱,難以在短時(shí)間內(nèi)掌握相關(guān)知識(shí)。

3) 課程教學(xué)與研究實(shí)踐脫節(jié)。由于導(dǎo)師不參與課程教學(xué)和考核,授課教師難以顧及每個(gè)學(xué)生的具體研究方向,課程大作業(yè)與導(dǎo)師方向沒(méi)有關(guān)聯(lián),導(dǎo)致大作業(yè)沒(méi)有針對(duì)性而同質(zhì)化。

針對(duì)以上問(wèn)題,筆者為自然語(yǔ)言處理課程引入OBE教學(xué)模式,緊緊圍繞“ 以學(xué)生為中心、產(chǎn)出導(dǎo)向、持續(xù)改進(jìn)”進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì),建立一套有效的教學(xué)方案與考核評(píng)價(jià)體系。

2 基于OBE 理念的課程教學(xué)改革

OBE 教學(xué)模式通過(guò)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力以及分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力來(lái)提高教學(xué)質(zhì)量,以培養(yǎng)對(duì)社會(huì)有用的創(chuàng)新型技能人才。具體來(lái)說(shuō),通過(guò)以下幾個(gè)方面進(jìn)行自然語(yǔ)言處理教學(xué)改革。

2.1 傾聽(tīng)學(xué)生需求,關(guān)注學(xué)生發(fā)展

通過(guò)調(diào)查研究和討論,了解學(xué)生對(duì)自然語(yǔ)言處理課程的期望和需求。通常,學(xué)生對(duì)專(zhuān)業(yè)方向和未來(lái)的就業(yè)比較感興趣,在課堂上可以聯(lián)系人工智能專(zhuān)業(yè)廣闊的發(fā)展前景,相對(duì)較高的薪資水平,NLP算法工程師平均薪資,以及人工智能專(zhuān)業(yè)需要具備的素質(zhì)和專(zhuān)業(yè)技能這些話(huà)題進(jìn)行舉例和討論,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性。

營(yíng)造積極互動(dòng)的學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)氛圍,鼓勵(lì)學(xué)生之間的合作與交流。通過(guò)小組討論、項(xiàng)目實(shí)踐等方式,激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)合作能力。針對(duì)學(xué)生的興趣和特長(zhǎng),設(shè)計(jì)靈活多樣的教學(xué)內(nèi)容,采用項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)[2,6]進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)。在課程開(kāi)始之前,按照當(dāng)前NLP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),把選課的學(xué)生分成7個(gè)小組,每組2-3名同學(xué),協(xié)作完成一個(gè)自然語(yǔ)言處理的綜合實(shí)踐項(xiàng)目。部分項(xiàng)目如下:

1) 序列標(biāo)注方法研究

2) 實(shí)體關(guān)系抽取方法研究

3) 推薦系統(tǒng)算法實(shí)現(xiàn)

4) 事件抽取方法研究

5) 知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)研究6) 知識(shí)圖譜構(gòu)建研究7) 文本情感分析方法研究

2.2 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性,培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新意識(shí)

通過(guò)結(jié)合具體案例和學(xué)生所選的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)探索獨(dú)立思考、查閱資料,提出解決方案,進(jìn)行課內(nèi)討論、并由學(xué)生獨(dú)立實(shí)現(xiàn),其中,優(yōu)秀方案和成果可以整理成論文發(fā)表。通過(guò)引入有趣的應(yīng)用場(chǎng)景和挑戰(zhàn)性的項(xiàng)目,定期檢查項(xiàng)目進(jìn)度,解決遇到的難點(diǎn),在學(xué)生中形成奮發(fā)向上的氛圍,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力,培養(yǎng)解決問(wèn)題的能力。

在教學(xué)過(guò)程中,采用案例引導(dǎo)進(jìn)行啟發(fā)式教學(xué)。比如,在介紹自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用領(lǐng)域時(shí),可以列舉日常生活中的案例,讓學(xué)生來(lái)回答是什么應(yīng)用。比如,微信的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文字(語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言模型),公交自動(dòng)報(bào)站(文語(yǔ)轉(zhuǎn)換)、垃圾郵件篩選(文本過(guò)濾)、小學(xué)生作業(yè)拍照批改(文本識(shí)別)、命題作文(文本生成)、產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)文字提取(信息抽取)、汽車(chē)輔助駕駛(語(yǔ)音識(shí)別、對(duì)話(huà)系統(tǒng))……。通過(guò)這些案例的引入,讓學(xué)生思考自然語(yǔ)言處理在日常生活中的實(shí)際應(yīng)用,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

通過(guò)實(shí)踐項(xiàng)目和案例分析,培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用能力。鼓勵(lì)學(xué)生自主設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理系統(tǒng),提升他們的創(chuàng)新意識(shí)和問(wèn)題解決能力。

2.3 引入最新的研究成果和技術(shù),及時(shí)更新教學(xué)內(nèi)容

在教材方面,選擇中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所宗成慶研究員編寫(xiě)的《統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理》[1],這本書(shū)是國(guó)內(nèi)NLP領(lǐng)域的經(jīng)典教材,介紹了自然語(yǔ)言處理的基本原理和常見(jiàn)應(yīng)用,如情感分析、文本生成等。除了學(xué)習(xí)教材中的經(jīng)典內(nèi)容,還應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語(yǔ)言處理中的作用和優(yōu)勢(shì)。特別是隨著人工智能模型的發(fā)展,預(yù)訓(xùn)練模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、對(duì)抗訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿算法驅(qū)動(dòng)了一系列新興的NLP 技術(shù)。通過(guò)引入最新的研究成果和技術(shù)進(jìn)展,介紹先進(jìn)的模型架構(gòu)、算法和工具,讓學(xué)生了解最新的自然語(yǔ)言處理技術(shù),并引導(dǎo)他們參與相關(guān)研究。

隨著以ChatGPT為標(biāo)志的大模型的問(wèn)世,開(kāi)辟了人工智能的發(fā)展的新紀(jì)元。大型語(yǔ)言模型(LLM) 的出現(xiàn)為NLP的研究帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn),也產(chǎn)生了值得研究的新方向:

1) 隨著大模型積累的數(shù)據(jù)不斷增加,呈現(xiàn)出與以往統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、預(yù)訓(xùn)練模型不同的特性,從而需要對(duì)大模型的基礎(chǔ)理論進(jìn)行深入研究。

2) 大模型往往包含數(shù)以?xún)|計(jì)的參數(shù),對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)的成本消耗巨大,如何建設(shè)更加高效的分布式計(jì)算體系是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。

3) 目前預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用,但真正使用大模型的研究占比并不高。其原因在于,盡管已經(jīng)有很多的大模型開(kāi)源框架,但是對(duì)于計(jì)算能力薄弱的研究機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),如何將大模型高效適配到具體應(yīng)用場(chǎng)景是亟待解決的問(wèn)題。

2.4 利用多媒體技術(shù)和在線(xiàn)資源,豐富教學(xué)方法與手段

結(jié)合OBE理念進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)[7],其教學(xué)模式的組織如圖1所示。課前發(fā)布教學(xué)資源供學(xué)生預(yù)習(xí),課堂采用師生互動(dòng)的參與式教學(xué),引導(dǎo)學(xué)生參與課堂活動(dòng),課后發(fā)布在線(xiàn)測(cè)驗(yàn)或課后作業(yè)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)鞏固和拓展,并通過(guò)微信、QQ群進(jìn)行線(xiàn)上答疑。在教學(xué)資源方面,除了使用教材配套的PPT之外,還向?qū)W生引入學(xué)堂在線(xiàn),中國(guó)大學(xué)慕課等平臺(tái)中優(yōu)秀的網(wǎng)課資源,如西湖大學(xué)的“自然語(yǔ)言處理”,北京理工大學(xué)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”、浙江大學(xué)的“知識(shí)圖譜”等在線(xiàn)教程。

為了深入地學(xué)習(xí)某一具體任務(wù),如“知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)”,可引導(dǎo)學(xué)生參照B站相關(guān)視頻,通過(guò)展示視頻,提供直觀(guān)的學(xué)習(xí)材料和實(shí)踐環(huán)境,幫助學(xué)生更好地理解和應(yīng)用知識(shí)。提供實(shí)踐項(xiàng)目和團(tuán)隊(duì)合作任務(wù),讓學(xué)生通過(guò)實(shí)際操作和合作解決自然語(yǔ)言處理問(wèn)題。培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作精神和實(shí)踐能力,提升他們的綜合素質(zhì)。

2.5 設(shè)計(jì)多樣化的評(píng)估方式,完善考核體系

針對(duì)傳統(tǒng)課程考核方式存在的問(wèn)題,制定了團(tuán)隊(duì)授課和導(dǎo)師參與的多元化的評(píng)估方式,包括文獻(xiàn)綜述、單元測(cè)驗(yàn)、算法實(shí)驗(yàn)報(bào)告、項(xiàng)目展示、小組討論等。通過(guò)綜合評(píng)估學(xué)生的理論掌握、實(shí)踐能力和團(tuán)隊(duì)合作能力,全面了解他們的學(xué)習(xí)成果。在西華大學(xué)碩士研究生培養(yǎng)方案中,本課程為2學(xué)分,32學(xué)時(shí)。每個(gè)章節(jié)的學(xué)習(xí)結(jié)束后,按照教學(xué)計(jì)劃進(jìn)行單元測(cè)驗(yàn)、算法實(shí)驗(yàn)或大作業(yè),按照每個(gè)單元評(píng)分比例核算最終成績(jī)。課程總成績(jī)由三部分構(gòu)成:即平時(shí)成績(jī)(20%) 、實(shí)踐環(huán)節(jié)(30%) 和期末考試成績(jī)(50%) 。其中,平時(shí)成績(jī)由課堂表現(xiàn)(50%) 、單元測(cè)驗(yàn)(50%) 構(gòu)成。課堂表現(xiàn)包括出勤、課堂提問(wèn)、課堂練習(xí)等。實(shí)踐環(huán)節(jié)可以根據(jù)章節(jié)內(nèi)容,選擇文獻(xiàn)綜述/算法實(shí)驗(yàn)報(bào)告/項(xiàng)目報(bào)告的方式,由負(fù)責(zé)該模塊的教師靈活把握。

如表1所示為課程的教學(xué)日歷安排及考核方式設(shè)置,課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)由三位老師承擔(dān),每人負(fù)責(zé)若干相關(guān)的單元,通過(guò)多階段、多元化考核和多人參與授課的方式,彌補(bǔ)了期末考試/大作業(yè)考核方式中存在的單一考核模式。通過(guò)團(tuán)隊(duì)教學(xué)+導(dǎo)師參與的方式,引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)入自己感興趣的研究領(lǐng)域。利用單元測(cè)驗(yàn)+項(xiàng)目報(bào)告的方式,使得學(xué)生同時(shí)掌握理論原理和算法實(shí)現(xiàn)能力。對(duì)于編程能力,由于每個(gè)學(xué)生的入學(xué)基礎(chǔ)不同,要求其通過(guò)自學(xué)的方式鞏固Python編程和機(jī)器學(xué)習(xí),在完成算法實(shí)驗(yàn)/項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)的過(guò)程中提高編程能力。

3 教學(xué)改革的成效與反饋

通過(guò)兩屆研究生自然語(yǔ)言處理課程的教學(xué)改革探索實(shí)踐,基于OBE理念的教學(xué)思路明顯提高了教學(xué)質(zhì)量,課程改革得到了學(xué)生普遍的認(rèn)可。主要體現(xiàn)在:

1) 學(xué)生能夠在研一下學(xué)期根據(jù)項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)的大作業(yè)為背景,撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文。以2022級(jí)為例,在11位選修該課程的同學(xué)中,有6位有論文投稿,其中1位同學(xué)的論文“基于信息集成的意圖識(shí)別和槽位填充聯(lián)合模型研究”已被《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》錄用。

2) 鼓勵(lì)學(xué)生團(tuán)隊(duì)在合作完成項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)任務(wù)的基礎(chǔ)上,積極申請(qǐng)軟件著作權(quán)。其中有學(xué)生在完成了項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)任務(wù)后,成功申請(qǐng)了名為《知識(shí)圖譜問(wèn)答信息檢索系統(tǒng)》的軟件著作權(quán)。

3) 通過(guò)對(duì)學(xué)生進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查與座談,有90%的學(xué)生認(rèn)為課程安排及考核體系合理,有助于調(diào)動(dòng)其積極性,有80%的同學(xué)認(rèn)為課程改革有助于申請(qǐng)到頭部企業(yè)的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì),有40%的同學(xué)有意繼續(xù)在課程某個(gè)方向進(jìn)行深入研究和論文選題。

4 結(jié)論

基于 OBE 教育教學(xué)理念自然語(yǔ)言處理課程教學(xué)和學(xué)習(xí)方法,更加符合人們的認(rèn)識(shí)復(fù)雜事物的規(guī)律。通過(guò)改變以往的教學(xué)方式,更新教學(xué)方法,以學(xué)生為中心,設(shè)定教學(xué)內(nèi)容和學(xué)習(xí)目標(biāo),結(jié)合學(xué)習(xí)成果多樣化評(píng)估模式,激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性。通過(guò)以上教學(xué)方案和考核措施,基于OBE理念的自然語(yǔ)言處理課程教學(xué)改革可以更好地培養(yǎng)具備實(shí)踐能力和創(chuàng)新意識(shí)的人才,滿(mǎn)足社會(huì)對(duì)智能信息處理人才的需求。教師在教學(xué)過(guò)程中要注重學(xué)生的主體地位,建立積極互動(dòng)的學(xué)習(xí)環(huán)境,多樣化評(píng)估學(xué)生的能力和素質(zhì)。同時(shí),不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、修正不足,實(shí)現(xiàn)教學(xué)改革的可持續(xù)發(fā)展。

【通聯(lián)編輯:王力】

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