CSCL模式下《人工智能》教学模式多样化的研究
摘 要：计算机协作学习的发展为现代教学改革开辟了新途径。本文主要探讨了有效地利用校园网络教学平台、Internet及移动通信平台构建网络环境，以及在该环境下人工智能课程的资源提供、技术及工具选用、多模式教学等的教学方案设计，形成渐进式原型模型的知识建构模式，并给出了相应的课程实施过程。实践证明，多模式教学相互取长补短、相互促进，不仅增强了学生的学习能力与学习热情，更增加了学生的社会协作能力。
关键词：人工智能；协作学习；多模式；渐进式原型模型
Research on Diversification of "Artificial Intelligence" Teaching Mode for CSCL
Tang Fei
（Shenyang University of Technology，ShenYang 110023，China. 通讯作者：TangFei）
协同学习(Cooperative Learning， CL)起源于上世纪70年代初，兴起于美国。计算机支持的协同工作(ComputerSupported CooperativeWork， CSCW)是由麻省理工学院的Iren Greif和美国数字设备公司的Paul Cash-man两位研究人员，于1984年组织的一次来自不同领域的20多个科研工作者参与的会议上提出的，研究如何使计算机和网络技术在协同工作中充分发挥作用[1]。计算机支持的协作学习(Computer Supported Cooperative Learning，CSCL)是CL与CSCW的交叉研究领域，主要研究在协作学习中活用计算机技术与网络技术，使得参与协作学习小组的成员获得良好的学习效果。
随着协作学习模式在社会各领域的不断渗透，计算机支持的协作学习越来越受到广泛的重视。CSCL在课程教学中的应用主要是指利用计算机网络建立协作学习的环境，使教师与学生、学生与学生在讨论、交流的基础上进行协作学习。因此，CSCL为高校的教学改革提供了良好的实践模式。本文主要研究高等学校人工智能课程教学改革中如何在传统教学模式的基础上融合计算机支持的协作学习方式，使教学模式灵活、多样地应教学目标及教学内容，以达到更好的教育、教学效果。
1 CSCL模式下人工智能课程改革的必要性及可行性
1.1 课程改革的必要性
人工智能是控制论、信息论、系统论、计算机科学、生理学、心理学、数学、哲学等各种学科相互渗透的一门综合性学科，其理论研究和应用几乎涉及了社会的各个领域。在现代教学理念的指导下，课程的教学仅依托于课堂显然已经不符合社会的需求，同样也不能满足学生对人工智能这门学科的认知及自主学习能力的培养。CSCL具有不受时间、空间限制的灵活性，教师和学生之间、学生和学生之间在网络环境中可进行同步或异步交互的协作学习。
CSCL虽然具有强大的优势，但是在人工智能教学的过程中，由于学生层次的不同以及网络的虚拟等现实情况，使教师在该模式下的指导和监控很难达到十全十美。因此，有必要在人工智能的教学过程中，将CSCL教学模式和课堂教学模式相融合，在课堂教学模式的基础上，充分发挥现代网络的开放环境、丰富资源的优势，实施计算机支持下的多模式教学。各模式相辅相承、相互促进，不仅可以提高教学效率、优化教学效果，还可以提高学生的自主学习能力。
1.2 课程改革的可行性
人工智能教学中，在课堂教学模式的基础上实施CSCL模式下的多模式教学具有无障碍的可行性。
首先，多模式教学的基础是课堂教学，通过课堂教学为学生提供学科的基础理论及方法，使其具备在网络环境中进行进一步提升知识认知的先决条件。
其次，人工智能课程涉及的对象为高校教师和学生，二者均具备熟练操作计算机的能力和学习、运用各类软件的能力。因此，完全可以利用网络采用E-mail、BBS、QQ、可视会议，微信等技术手段进行交流。
此外，校园网、Internet和移动通信网形成了不受时空限制的学习环境。通过不同的网络平台既可以上传课程内容及其相关的辅助拓展学习资源，又可以进行文件的分发、作业的布置、评价和沟通。
因此，在网络环境下，实现CSCL模式下的多模式人工智能教学是可行的。
2 CSCL下的人工智能课程多模式教学方案的设计
通过对人工智能教学改革必要性及可行性的分析，在教学过程中，通过灵活运用现代化的教学环境、设施和技术，在教学中提升学生自主学习、协作学习能力。在这个过程中，不仅需要教师、学生进行角色重点的转换，而且需要在满足不同层次学生的个性化需求的同时，进行协作学习，以最大限度的提升个体及协作小组整体的学习绩效。为了达成这样的目标，人工智能教学的总体设计方案1所示。
2.1 课程教学环境、技术及工具的设计
教学环境虽说是影响教学质量的外在因素，但不可否认地对教师、学生在开展教学活动中有着举足轻重的地位。无论是教学策略还是学习策略只有在良好的教学环境中才能将其效果发挥到极致状态。
图1□CSCL下的人工智能教学多模式实施方案
人工智能的教学环境包括课堂环境和网络环境SCL模式的环境主要包括硬件环境、组织环境和空间环境。人工智能课程在开展CSCL过程中依托的硬件环境是校园网络教学平台和Internet。协作学习过程中的组织环境主要是在教师的指导下以任务为驱动灵活的组织小组的成员，尽量地小组成员的组成具有较大的差异。在硬件环境、组织环境的基础上，协作学习小组的空间学习环境不再局限于课堂、课外面对面的习形式。教师和学生利用学校的计算机或个人的计算机作为工具在校园网、Internet等空间环境进行自主知识建构和协作知识建构。教师和学生之间、学生和学生之间的交流在时间上既可以是同步的也可以是异步的，在场所上只要网络可达即可。另外，由于移动通信技术的发展，学生也可以利用手机随时随地接受或发送信息。
在网络环境和在移动通信环境下利用计算机、手机等工具通过E-mail、QQ聊天/分组讨论、博客、视频会议，微信等形式形成了良好的教学环境。在支持个体知识构建的基础上，更加方便开展协作小组知识构建。
2.2 课程教学资源设计
人工智能涉及领域的广泛性使得其新技术、新方法、新应用不断涌现。因此，在课程资源的建设过程中囊括课程涉及的所有内容是不现实的。Internet的资源开放性是课程网络学习资源的良好补充。但是，由于网络资源极其丰富，涉及面非常宽泛，在资源利用的过程中，必须由教师对课程的相关资源进行总体的整合，并适当地予以指导和提示。为不同需求的学生提供有效搜索课程资源的方式，提高其学习效率，满足个体知识构建资源需求和协作知识构建资源需求。因此，人工智能课程的教学资源设计过程中分为基础资源、拓展资源和实践资源。
基础资源是为了满足学生自主的、个性化的学习需求，帮助学生进行课堂讲授知识的回顾及再现的内容。基础资源的所包含的内容主要是指完成教学大纲要求的人工智能的基本概念、解决问题的基本方法及技术手段。基础学习资源主要以PPT、PDF、CAJ、Word、Flash、游戏等形式将课件、讲义、课程相关的辅导材料、案例、教案、大纲、日历、习题等内容供学生通过校园网络教学平进行下载或浏览。
拓展资源主要是指课堂知识的深化内容及辐射其它学科的相关内容。则通过文献、案例或指导文件的形式进行发布，鼓励和指引学生通过图书馆或网络进一步搜索。
实践资源是用于辅助和培养学生在协作小组知识构建过程中的知识运用能力和知识重构能力的资源，往往以课题和指导性建议形式提供。
教学资源设计从多角度、多层次将充足的课程信息量呈现给学生，既保证了不同层次学生对课程认知的需求，又从表现形式上满足学生视觉、心理的需求。
2.3渐进式原型模型的教学模式多样化设计
将CSCL融入人工智能教学，尝试将传统的课堂教学进行课外的延伸，形成课堂基础理论认知、自主知识构建、CSCL知识构建相融合的多模式、多层次的教学过程。各模式取长补短、相互补充、相互促进，形成渐进式原型模型的知识构建模式。渐进式原型模型的知识构建模式图如图2所示。
本科人工智能课程的教学目标是理解与掌握学科基础知识、培养学生的知识运用与实践能力、拓展学生的创新思维能力等。在图2所示的知识建构模型中，针对教学目标，采用3阶段教学模式，分别为基于课堂的基础理论认知模式、基于网络的个体知识建构模式及协作知识建构实践模式。
在第1阶段的基础理论认知模式中，以教师作为主角，利用课堂环境，采用交互式教学、启发式教学、案例教学、讨论式教学等课堂教学手段，确保学生对学科的基本概念、理论、方法等进行初步的认知。为学生进行个体知识构建和参与协作知识构建的打下良好的理论基础。第2阶段的个体知识建构模式中，教师以资源提供者、学习指导者及督导者的角色出现。反之，学生成为知识发现的主角。学生自主地利用教学网络提供的基础理论内容及拓展内容进一步地深化对基础理论内容的认知，使其在不断地探究知识、反馈问题及知识重构过程中理解与深化课堂教学内容，进行个体的知识构建。第3阶段的协作小组知识建构实践模式中，通过网络教学平台、Interne和移动通信平台所形成的协作学习环境进行小组知识建构与实践。该阶段教师往往以资源提供者、任务分配者、协作小组组织者、学习指导者、协作学习过程监控者及协作学习效果评价者的角色出现。在教师的组织及监控下，学生以小组成员的角色共同以解释、讨论、辩论、综合系统设计等形式进行知识建构与实践。利用评价、反馈等机制逐步发现问题、分析问题、解决问题及问题实践，在个体竞争与小组协作中提高个体及小组的知识构建能力。
图2□渐进式原型模型的知识构建模式图
上述三个阶段的教学中，通过知识的不断反馈、迭代和错误修正，增强学生探究“为什么”的实践兴趣与热情，激发学生的创新、发散思维能力。从而，通过多种教学模式的不断取长补短、相互补充形成渐进式原型模型的知识构建模式。
3 CSCL模式下的协作知识构建实施方案
在教学实施过程中，课堂基础理论认知模式和个体知识构建模式相对较容易实现，而协作知识构建实践模式是最困难，最具有挑战性，也是对学生最具吸引力的一部分。该部分是在学生完成基础理论认知及初步完成自主知识建构的基础上，CSCL模式下的协作小组知识构建过程。在实施的过程中，无论从协作模式到协作学习过程及学习效果评价都需要教师和学生进行教学角色的转变及适应。CSCL模式下的协作小组知识构建过程体系结构图如图3所示。
图3□协作小组知识构建体系结构图
3.1 协作学习的任务设计
协作学习的核心和重点为知识建构，在人工智能课程的CSCL模式中，目标是基于任务驱动的，任务的设计将直接关系协作学习小组是否可以到达目标。因此，任务必须由教师精心设计来完成。首先需要在紧密结合教学目标的基础上，既利于学生反馈已掌握的知识，又要利于学生进行知识的拓展应用，达到“温故而知新”。其次，由于“实践是检验真理的唯一标准”，在任务设计时，必须难度适中、易扩展、可行，确认协作学习在小组在有限的时间内能够以实践检验知识。最后，任务的设计还要“以社会需求为导向”，合理整合其它学科知识，联系实际课题，增强其实用性和解决问题思路的开放性及创新性。
由于人工智能的知识基本上分为静态的事实性知识和动态的规则性知识及控制性知识。概念性的学习相对抽象和简单、问题解决和系统设计需要学生对所学知识综合运用和分析、讨论进行知识构建来完成。因此，在协作学习实施过程中，充分考虑学生的对新知识的认知能力、解决问题思路开放性等因素，结合授课的内容以及人工智能的知识分类特点，将学习任务基本上分为基于静态知识的事实性的概念学习任务、基于动态知识的规则性、控制性的问题解决任务和系统设计任务等三类任务。
3.2 协作学习模式下的小组成员划分
在协作学习过程中，分组的过程就是使学习者由独立的个人状态转变为有机结合的协作小组状态[2]。协作学习小组的形成是CSCL中的一个重要专题和是否能够很好的达成目标的重要因素[3]。Helpdesk系统中围绕学习主题寻找合适的协作学习伙伴，并在学习过程中取得良好的知识建构成果[4]。可见，在整个协作学习过程中，成功的分组是协作学习进行的前提条件。
人工智能在CSCL中是以任务为驱动的，因此，小组成员的划分过程中，充分借鉴Helpdesk系统寻找协作学习伙伴的方法，考虑学生个性信息及协作能力，按照不同的层次对学生进行分析分组，尽量使协作小组的成员具有异构性，不同协作小组具有同构性。虽然，大多数的CSCL研究者认为分组以3-5人为好，但由于人工智能在教学中是100人左右的大班授课，所以一般进行7-8人分组。
教师指派任务后，由教师或学生灵活地自由组织协作学习小组，但在小组的形成过程中，要保证成员的异构性，以利于思维的多样性。协作小组成立后，由学生以竞争或选举的方式推出协作小组的组长，并由组长进行学习任务的分配及学习过程中的协调。当任务结束后小组自行解散，在产生新的任务时，依据任务的性质再重新成立协作小组。
3.3 CSCL模式下的学习过程监控
在学习小组划分结束后，由组长负责通过QQ群、BBS或网络教学平台建立网络空间虚拟的学习专场。采用个体竞争、网络辩论、合作等方式进行协作知识构建。教师在整个学习过程中，对其进行指导、管理和监控。指导主要体现在解决学生反馈的疑问，向其提供资源或进行解答。管理主要体现在积极支持小组的合作，促进小组成员建立良好的关系，以利于协作学习的开展。监控主要体现在对学生的学习过程、参与程度等进行考查。
4 成果评价
在学习的最后，各小组将研究形成报告或论文提交到网络教学平台的作业管理中，并由教师与学生同时对整个学习过程做出了评价。
评价不是简单地针对任务的结果，而是着重对学生提交的成果进行分析，指出尚须改进之处和充分肯定其学习成果，使学生进一步的提升知识的认知程度。同时还要考虑学生对协作学习的参与热情。
5 结束语
将CSCL引入人工智能的教学，合理地计教学环境、教学资源及教学模式，开展多模式教学，不仅确保了教学的良好效果，而且使教学方式更加灵活多样，满足了不同层次学生的个性化知识建构需求，又实现了小组协作的知识建构。在提升了学生的学习积极性和学习能力的同时，也促进了学生之间情感的交流，提高了社会协作能力。
不过，为了更好地完成教学目标，在教学的实施过程中，需要进一步强化学习过程的监管力度，而学习效果的评价机制也需要探索和完善。
参考文献 (References)：
[1] Walter Reinhard, Jean SchWeitzer, Gerd Volksen. CSCWTools: Concepts and Architectures[J]. IEEE Computer，1994，27(5)：28-36
[2] 黄荣怀. 关于协作学习的结构化模型研[D]. 中国国家数字图书馆：北京师范大学，2000
[3] 赵建华.计算机支持的协作学习[M] .上海：上海教育出版社,2006
[4] GREER J，MCCALLA G，COOKE J，et al. SupportingPeer-Help in a UniversityCourse[EB/OL]. http: //julita. usask. ca/Texte/Jim-html/I-Help. htm.
