“計算思維+人工智能”賦能大學計算機課程教學改革與創新

關鍵詞：計算思維；人工智能；大學計算機；教學改革；人才培養

0 引言

高校大學計算機基礎教育承載著高等教育階段的重要使命，即培養非計算機專業學生具備計算思維能力。計算思維作為一種與理論思維和實驗思維并駕齊驅的思維模式，已成為“互聯網+”、大數據和人工智能時代不可或缺的思維工具，也是大學生必須具備的重要素養[1]。2024年兩會政府工作報告強調“人工智能+”理念，培育一批具備解決社會和自然問題能力的計算思維人才，促進高校高質量教育體系建設，推動高校計算機人才培養質量的全面提升。本文聚焦于應用型本科高校大學計算機基礎課程在教學內容重塑、教學模式改革以及教學質量評價等方面的教學改革與創新探索，為提升計算機教學水平，培養一流的應用型人才提供新思路。

1 高校大學計算機基礎教育中的問題與困境

非計算機專業的計算機課程長期以來一直是教學改革的關鍵領域和難點所在。當前，大學計算機課程的教學目標已經發生了深刻變革，它不再局限于教授學生如何操作計算機及其軟件，也不再僅僅聚焦于程序設計基礎技能的訓練。高校計算機基礎教學必須與時俱進，持續推動創新，以適應快速發展的信息時代[2-4]。但目前高校計算機基礎教學仍面臨以下一些問題和困境。

1.1 學生計算機水平參差不齊

由于本課程主要面向大學一年級學生，學生群體的計算機基礎呈現出顯著的差異性。不同省份、不同學校的學生在計算機掌握能力上存在明顯的差距，這種差異化的起點使得學生在學習本課程時面臨不同的挑戰。在教學改革中，必須堅守“學生為中心”的教學理念，充分尊重學生的個性差異和認知特點。探索并實踐混合式教學模式，充分激發學生的學習潛能，幫助學生根據自身的學習進度和能力水平進行自主學習，從而實現教學目標的統一與學生個體差異的尊重之間的良好平衡。

1.2 課程學分不斷壓縮

大學計算機基礎課程的內容廣泛而深入，涵蓋了計算機多個專業領域的知識，然而教學課時卻相對有限。在有限的時間內高效完成教學任務并達成教學目的，必須對教學內容進行精細的優化和篩選。突出計算思維的核心地位，注重將計算思維以潛移默化的方式融入教學中，使學生在學習過程中自然而然地理解和接受這一重要思維模式。在教學過程中，強化學生計算思維能力培養的同時，還要積極推進物聯網、大數據、人工智能等新技術的普及和應用，讓學生掌握最新的技術知識和技能。

1.3 課程教學團隊不斷萎縮

從教育資源配置的角度來看，高校可能更傾向于將資源投入一些看似更“熱門”、更“前沿”的專業領域，大學計算機基礎課程作為一門基礎學科，往往得不到足夠的重視和投入。高校應該加大對計算機基礎課程的投入力度，吸引更多優秀的教師加入教學團隊，加強課程的教學改革和創新，探索更適合學生需求和時代特點的教學方法和手段。同時，加強對學生計算機素養的培養和引導，提高學生對計算機基礎課程的認識和重視程度。

2 重塑課程知識體系

2.1 知識體系設計

以“計算思維+人工智能”為核心，持續強化大學生“計算思維”能力培養，不斷推進高校大學計算機課程教學內容、教學方法和教學模式的改革與創新，重塑課程知識體系，從問題抽象、自動化實現到問題抽象、智能化實現，知識體系如圖1所示。課程分為理論環節與實踐環節，精心劃分為多個部分，涵蓋符號化、計算化與自動化的基本原理，程序與遞歸的核心概念，機器執行程序的機制，以及復雜環境下程序的執行過程等，探討計算機語言、算法思維、數據化思維與人工智能思維，使學生具備計算系統的基本理解能力、培養學生問題抽象、分析與求解能力，以及計算技術的交叉融合能力，為學生提供全面的知識架構。

2.2 分層式理論教學內容

在分層式教學中，根據學生的計算思維能力和基礎知識掌握情況，將學生分為不同的層次。對于基礎比較薄弱的學生，注重基礎知識的講解和計算思維的基本訓練，幫助學生逐步建立計算思維的概念和方法；對于基礎較好的學生，則注重深入探究計算思維的原理和應用，引導他們進行更高層次的思維活動。在教學內容上，結合具體的案例和實踐項目，讓學生在解決實際問題的過程中培養計算思維。以程序與算法教學為例，確定知識圖譜的主要節點和它們之間存在一定的邏輯和層次關系，這些關系構建知識圖譜的框架，如圖2所示。圖中代表知識（K） 、思維（T） 、問題（Q） 、示例（E） 及練習（P） 。主要的節點包括：算法及其描述（流程圖）、算法復雜性、算法設計基礎（迭代、遞歸、窮舉等）、常用算法簡單排序、順序查找、二分查找、常見數值計算方法和簡單字符串處理。

在程序與算法教學中融入不同層次思維能力的培養。例如，在介紹算法設計知識時，可以引導學生思考如何選擇合適的算法策略來解決問題，為了檢驗學生對知識點的掌握情況，設計相應的問題，這些問題可以分選擇題、填空題、簡答題或編程題等，檢驗學生對不同層次知識的理解和應用能力。在每個知識點下，提供具體的示例幫助學生更好地理解知識點，并將其應用到實際問題中。例如，在介紹二分查找算法時，可以提供一個數組和一個目標值，展示如何使用二分查找算法找到目標值在數組中的位置。針對單個知識點或是綜合多個知識點，安排適量的練習，通過完成這些練習，學生可以加深對知識點的理解和記憶，提高解決問題的能力。

2.3 分層式實踐教學內容

在設置大學計算機實踐內容時，根據學生的學習階段和能力水平，將實踐內容劃分為三個層次：認知性實驗、設計性實驗和創新性實驗[5]。這三個層次不僅有助于學生逐步深入理解計算機科學和技術的原理與應用，還能夠激發他們的創新能力。

認知性實驗是計算機實踐內容的初級層次，幫助學生建立對計算機科學和技術的基本認知。內容可以包括：計算機系統、編程語言基礎：如Python編程語言的入門學習，包括數據類型、數據結構、基本算法、控制結構等基本概念的掌握。通過認知性實驗，學生可以初步了解計算機科學和技術的基本知識和操作，為后續的實驗內容打下基礎。

設計性實驗是計算機實踐內容的中級層次，主要目的是培養學生的設計能力和解決問題的能力。實驗內容應注重算法設計、軟件設計和系統設計的訓練，引導學生運用所學知識解決實際問題。可以包括：算法設計與實現，如排序算法、搜索算法等的設計和實現。軟件開發，如基于特定需求的簡單軟件的開發，包括需求分析、設計、編碼、測試等過程。小型系統設計與搭建，如構建一個簡單的網站或數據庫系統。通過設計性實驗，學生可以進一步加深對計算機科學和技術的理解，提高解決實際問題的能力，培養創新思維和團隊協作能力。

創新性實驗是計算機實踐內容的高級層次，主要目的是激發學生的創新精神和探索能力。實驗內容應注重前沿技術的探索和研究性項目的開展。可以包括：前沿技術探索，如人工智能、大數據、圖像識別等前沿技術的研究和應用。研究性項目如基于實際問題的科研項目或創新項目的開展，包括文獻綜述、方案設計、實驗實施、結果分析等環節。競賽與實踐活動，如參加計算機設計競賽、創新創業大賽等活動，通過實踐鍛煉提升自己的綜合素質和創新能力。通過創新性實驗，學生可以深入了解計算機科學和技術的前沿動態，培養獨立思考和解決問題的能力，為未來的科研和職業發展打下堅實的基礎。

2.4 分層式能力培養

通過分層次教學內容，可以有效地培養不同層次的計算機應用能力，以滿足學生的個性化需求和促進其全面發展，如圖3所示。

具備對計算系統的基本理解能力，能夠理解計算機、互聯網以及物聯網等系統運作的核心原理，形成對信息技術基礎框架的清晰認知。

具備問題抽象、分析與求解能力，能夠靈活地將復雜問題抽象化，進行深入分析，并通過編程實現問題的有效求解。同時，具備對解決方案進行評價、反饋和優化的能力，以不斷提升問題解決的效果。

具備計算技術的交叉融合應用，能夠熟練進行數據組織與管理、分析、可視化以及智能化應用等操作。此外，還具備與現代工具合作研究的能力，能夠運用現代信息技術工具進行數據的分析評價，展現出強大的綜合應用能力。

具備信息鑒別能力，能夠明辨是非，承擔社會責任，恪守信息倫理。在工程項目中，能夠與他人進行良好的網絡交流，展現持續學習的能力。同時，注重個人素養的培養，具備可持續發展能力，無論是在個人還是團隊任務中，都能有效溝通，保持終身學習的態度。

3 教學模式改革

課程教學采用“MOOC+SPOC+翻轉課堂”線上線下混合式教學模式。選擇中國大學MOOC上的國家級精品課程為資源，進一步建設符合自己學校237acdb91cf6faaf2ba73503b4212c89f40774bcc83a49a2532527f10767f871特色的SPOC資源，SPOC包括課程介紹、課程大綱、課程考核標準、教學進度、教學課件、教學的重難點、線上章節測試、課后討論題庫等教學必備資源。增設人工智能的課程內容，錄制人工智能相關應用案例教學視頻。這些資源的提供，讓學生能夠隨時隨地開展自主學習，更好地掌握和深化對人工智能領域的學習。

翻轉線下實體課堂的教學方式包括師講生聽、以練代講、生講生評、研討辯論。以學生為中心，分析不同專業學生特點，在進行線上線下混合式教學設計前，需要充分了解學生學習能力、專業需求、學科交叉等方面，根據不同專業特點與線上線下的教學資源相結合，按照所選課題進行分組調研、分組討論，研討內容最終以課程論文的形式上交，由教師和同學共同給出評分。

加強實踐教學，結合人工智能行業，進行校企產學研合作，邀請企業專家和工程師參與課程建設、課程目標的制定、先進的知識理念和實踐環節的建設等。把企業的人工智能課程資源融入大學教學課堂，為學生提供更多的實踐機會和資源，充分體現課程高階性、實踐性和開放性，提升學生綜合能力。在掌握計算思維和人工智能思維的基本方法與工具的過程中，深化學生對專業知識的理解與運用，主動思考并借助人工智能技術，實現所學專業的創新升級，推動所學專業的創新與發展。

實現豐富多元化的過程性考核方式，包括課堂討論、小組作業、大數據分析技術來考查學生的線上學習時長、線上測試成績，學習論壇的活躍度，教師實時掌握和判斷不同學生的學習能力、學習態度以及學習效果，不斷調整教學進度，制訂合理的輔導答疑方案。

4 教學質量評價及改革成效

為了持續提升教學質量與效果，引入教學評價機制，客觀評估學生的學習成效以及教師的教學水平，并提供及時的反饋，靈活調整教學計劃和內容，不斷優化教學流程，從而確保教學工作的持續改進與發展。常熟理工學院于2021年11月，將本課程認定為校級一流課程。課程于2022年9月在愛課程平臺實施，至2023年12月已有近4 500名學生選課。SPOC 個性化學習平臺，滿足了學生任務型自主學習模式的教學資源，課程得到學校和學生一致好評。學生們普遍對老師的專業素養和教學能力給予了高度評價，翻轉課堂管理和課堂氛圍營造表示了贊賞，學生們對教學改革也表示了認可和支持。教學改革使得課程內容更加貼近實際，教學方式更加靈活多樣，能夠更好地激發學生的學習興趣和積極性。近三年，教學團隊出版教材1本，主持和參與省級教改項目6項，發表省級教研論文9篇，指導學生參加學科競賽獲得國家級三等獎2項，省級獲獎20余項。2023年獲蘇州市人工智能學會教學成果一等獎，2023年榮獲第二屆全國高校計算機課程思政教學案例設計大賽三等獎。

5 結束語

以計算思維能力培養為核心，循序漸進地引導學生從“計算思維”向“人工智能”思維深化。通過課程內容體系和教學方法的改革，將人工智能、大數據、物聯網等新一代信息技術融入對計算系統的理解。根據專業差異化需求，強調“多學科”與“計算思維”的緊密結合，實現目標導向的新時代“專業+計算”的賦能教育，推動學生的計算思維與各專業思維的交叉融合。這樣的教學改革為學生今后設計、構造和應用各種計算系統解決學科問題奠定堅實的思維基礎。同時，結合所在高校的特點，設計具有針對性的課程內容體系，以滿足不同專業、不同層次學生的需求，實現計算機基礎教學的個性化與差異化發展。