随着线上教学政策的实施与推进，在线教育不仅突破了地域限制，而且丰富了学生的学习方式，然而作为一种新的教学范式，对其高效利用和推广落实尚在探究中。在新一轮科技革命与产业变革的快速发展中，新工科建设和发展已成为新时代社会发展的迫切需要。新工科背景下，传统的以知识传授、技能提升为目标的教育模式已不再适用于当前技术驱动型的创新产业需求。鉴于工程人才的培养应更加强化学生综合素质的教育与引导，聚焦学生解决复杂工程问题能力的培养，为满足特殊时期的人才培养要求，如何以新的理念设计更具有适应性和稳定性的“一平三端”在线教学模式，整合多平台线上优质资源，打造更加开放、灵活的线上课程，成为当前阶段新工科教育亟待解决的热点和难点。

作为信息技术领域新的产业方向，数据科学与大数据技术专业是新工科研究与实践的代表性学科，既关注工程学科的系统性、规范性和可度量性等基础属性，又涉及计算学科的理论、抽象、设计3 个形态，更需要扎实的数学理论知识，不仅是新工科人才培养的生态摇篮，更是新型人才培养模式探究的关注点和聚焦点。作为一门新兴专业，如何结合线上课程特点，开展以学生为中心的培养模式，调动学生的自主性和积极性是在线教学实施中面临的挑战。

一、现阶段的在线教学难点

作为一门新兴专业，数据科学与大数据技术专业的教学体系正在逐步构建和完善中。面对网络教学的开展和实施，该专业的在线教学存在以下难点。

1.1 教学资源相对薄弱

数据科学与大数据技术专业现有教学资源相对薄弱，体现在线上资源和专业教材两个方面。虽然慕课、网易云课堂、Coursera 等线上资源各具特色，但是面向数据科学与大数据技术专业的课程资源相对匮乏，特别地，关于数据科学导论课程的线上资源更是微乎其微；另一方面，现有专业教材缺乏系统性，与课程需求之间存在一定的矛盾，且教材难易度与本科学生水平适配度不高。如何有效整合多平台线上优质资源，形成完善的线上课程体系是新工科背景下在线教学模式探究的首要问题。

1.2 在线互动交流有限

多数教师线上授课经验不足。抛开平台使用及网络延迟等问题，由教师到“主播”身份的切换难以避免角色代入的不足，无法直观面对学生的学习状态，极易造成教师单方面的“表演”；另一方面，在线互动方式有限，师生之间、学生与学生之间的互动与交流远没有现场教学效果好，导致课堂学习氛围不足，教学效果大打折扣。

1.3 学生学习度的有效管控缺乏

线上教学过程中，教师难以在课堂上实时把握学生学习度，不能及时发现学生存在的问题，无法制止学生的注意力不集中现象，特别是对于自我约束能力较差的学生缺乏有效管控。学生由于缺乏教师的现场指导，容易出现学习懈怠、知识遗漏，甚至课后反馈效果较差，导致教师难以结合学生学习度进行授课模式的及时调整。

二、基于“理论+实践”的“新形式翻转课堂”在线教学模式设计

新工科背景下，传统的工程教育模式已不能适应当前的人才培养需求，基于构思（Conceive）、设计（Design）、实现（Implement）、运作（Operate）的CDIO 工程教育模式和基于学习产出的成果导向教育（OutcomesbasedEducation，OBE）理念成为目前的主流引领概念。

2.1 教学目标设计

作为专业入门和统领式的课程，数据科学导论通过对数据分析提取其价值，论述洞察数据本质的各种技术手段，为专业认知和后续课程奠定基础。为切合理论教学与实践学习相结合的教学大纲设计，可以选用《数据科学导论：Python 语言实现（第二版）》作为教材，配套读芯术（百度与中国科学院大学联合打造的线上AI 学习与发展平台）在线课程中的“Python 实战：从数据分析到机器学习”作为辅助，兼顾理论知识和实践案例。另外，开设数据建模课程设计，引导学生完成课程任务后实现一个小型数据科学项目，强化综合实践能力训练。

参照基于认证标准的计算机专业毕业要求和CDIO 大纲要求，课程教学围绕“以学为中心”的教学理念，对学生的知识、能力、态度3 个方面水平提出要求：①知识：理论上掌握数据科学的基本流程和常用算法，实践上掌握基于Python语言的算法实现；②能力：掌握正确的CDIO 学习方法，培养用计算机语言处理问题的思维，具备自主学习能力和基础性数据分析能力，提升规范化程序设计水平；③态度：培养踏实、认真的学习态度和严谨、求是的科研态度。

2.2 教学方案实施

为落实教学大纲中“理论+ 实践”的教学要求，宏观上，将课程内容划分为数据预处理、机器学习、应用及可视化3 个部分，对应的教学时间细分为“理论（4 周）+ 实践（2 周）”（周学时2，共计36 学时），如图1 所示。这一任务分块不仅便于学生系统学习每部分知识，培养扎实的理论基础，而且便于在理论指导下开展实践，直观感受理论应用于实际的工程模式，增强对相关原理的理解和消化吸收，吻合新工科人才培养要求。

为借助网络教学的特点，从授课内容和课堂活动两个方面进行“新形式翻转课堂”在线模式设计，如图2 所示。该教学模式贯彻“以学为中心”的理念，通过对学生学习力的多方位螺旋式培养改进学生的学习状况和态度，促进学习素养的提升。

2.2.1 内容设计

在线课程最突出的问题在于学生自主学习能力不同，多数学生自律性不强，由于缺乏教师的实时有效管控，学习过程容易呈现思维松散、懈怠现象。如何提升学生的学习兴趣，凝聚学生的学习力是进行“新形式翻转课堂”模式设计的目标。数据科学导论着重于专业认知和学习能力培养，课堂内容以内容回顾、讲授新知、拓展讲解、知识延拓4 个子块串联，确保多数学生在纵向知识累积的同时可以根据自我需求延展横向知识面。为调动学生的学习兴趣，通过“问题引导+ 实例分析”设计教学内容，结合“任务驱动+PBL 项目驱动”帮助学生形成自律、自信的学习素质。

（1）问题引导：结合OBE 理念设计问题，包括应用性问题、分析性问题及评价性问题等，如以“学生成绩相关度”问题引入潜变量分析算法、以“鸢尾花分类”问题引入线性判别分析算法、以“大侠掷球”问题引入支撑向量机算法等，通过问题激发学生的思考力，配合听讲释疑促进学生对知识的理解。

（2）实例分析：结合CDIO 模式设计案例项目，如以“鸡尾酒宴会”案例分析独立成分分析、以“人脸识别”案例引入限制玻尔兹曼机、以“泰坦尼克号”案例设计决策树分析等算法，利用实际案例调动学生的学习兴趣。

（3）任务驱动：结合在线资源的结业证书诱发学生的学习动力；通过学习通上的任务点完成度督促学生自主学习。

（4）PBL 项目驱动：在线上机课程通过泛雅平台发布PBL 实操作业，以多级操作题目兼顾基础性任务和能力提升性任务，激发学生的学习潜能，兼用分组协作的形式驱动学生学习。

2.2.2 课堂活动

在线课程的另一个重要问题在于“单边行为”，其主要原因是学与教之间的交流互动不足，学生由于课前预习不到位、课后消化不及时等在互动中表现消极，教师难以实时把握学生学习度。“新形式翻转课堂”模式课前以微课形式发布章节任务点，课上采用“拉动式学习”的方法设计课堂活动，侧重从自学感悟和听讲释疑查漏补缺，以限时测试和巩固训练等以练促学，帮助教师及时发现学生存在的问题，对授课模式作出微调整。

（1）限时测试：以限时测试作为课堂预热环节进行知识唤醒，了解学生对上节知识点的掌握情况及对本节课的预习情况。

（2）在线抢答：以抢答提问方式营造活跃的课堂氛围，启发学生思考，进一步了解学生的自主学习能力；同步在线答疑，为学生提供提问和讨论的空间。

（3）直播释疑：根据教学难点和学生知识掌握情况针对性答疑，对学生难以把握的内容进行拓展讲解，拉动学生的学习力。

（4）随堂问卷：通过调研实现学情反馈，以课时作业进行巩固性练习和测试，强化知识记忆，落实对学生自主学习力的持续培养。

（5）问题签到：在线上机课采用问题签到方式督促学生主动练习，结合主题讨论、组内研讨、实验报告、组间互评等方式汇总问题，实现知识总结与分享。

围绕“以学为中心”的教学理念，“新形式翻转课堂”在线教学模式充分融合线上教学的特点实施，教学流程如图3 所示。

三、教学模式评估

基于“理论+ 实践”的“新形式翻转课堂”在线教学模式以理论教学促进学生的知识增量，以实践教学提升学生的应用动力，关注对学生综合素质的教育与引导，是新工科背景下新型人才培养的一个切入点。该模式既充分利用线上相关资源，又充分发挥在线练习与测试的优势，侧重培养学生的自主学习能力。教师基于课程中的形成性评价掌握学生学习度，包括任务点观看时长、完成测试时间、错题分布等，便于针对性讲解和答疑，有助于教学方法改进，实现对拉动式学习模式的实时调整。

教学实施过程中，多次对学生进行课程接受度问卷调查，反馈的结果见表1 和表2。这一探索性教学模式受到了多数学生的欢迎，约90%的学生认可该课程方案，并能够在课程学习中保持积极健康的心态。由于学生在该课程前不具备Python 基础，在学习中花费了更多的时间，甚至部分学生反映课程偏难，但事实上，超过85%的学生在课时作业和PBL 实操课程中表现优秀。

当然，为充分发挥基于“理论+ 实践”的“新形式翻转课堂”在线教学模式的优势，教师需要投入更多的时间和精力，博采众长，在摸索中教学，在教学中成长。

四、结 语

基于“理论+ 实践”的“新形式翻转课堂”在线教学模式是新工科背景下针对现阶段在线课程难点的探索，改进并优化了原有知识学习过程。该模式贯彻“以学为中心”的理念，紧抓教育教学信息化改革契机，将“理论+ 实践”的教学方法引入在线课堂，打造更加具有适应性和稳定性，且开放、灵活的线上课程，切实关注“人”的主体，对提高学生自主学习能力具有重要意义，是对创新型工程人才培养的有效探究。

（来源：《计算机教育》，2021年第2期；作者：吕菲亚、贾伟峰、高国伟）