近日，一项发表于《Educational Sciences》的研究表明，将博客融入人工智能(AI)课程教学，能够有效提升学生的学习能力、学习体验和学习成果，并提高学生的满意度。该研究由安徽大学和华南师范大学等机构的学者联合进行，为 AI 课程教学改革提供了新的思路与方法。
随着 AI 技术的快速发展，众多高校纷纷开设 AI 相关课程。然而，AI 课程内容的动态性和前瞻性，以及理论与实践结合的教学要求，给课程设计带来了挑战。同时，中国大学生在自主学习和自我管理方面存在不足，进一步增加了课程设计的难度。为应对这些挑战，研究团队以自然语言处理(NLP)课程为案例，开展了基于建构主义理论的博客作业教学实践。
据该研究主要负责人、华南师范大学教育领导与管理专业博士生王迪介绍，该研究采用混合研究方法，通过问卷调查收集了 245 名学生的数据，并对其中 41 名学生进行了访谈。问卷涵盖课程设计、学习能力、学习体验、学习成果和学习满意度五个维度，共 32 个问题。数据分析运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)，结果显示：基于博客平台的 AI 课程设计对学生的学习能力、学习体验和学习成果均有显著正向影响。
王迪老师的分析发现，在学习能力方面，课程设计能帮助学生更快掌握前沿技术和知识，提升自主学习能力和编程技能，模型对学习能力方差的解释度达 54%;在学习体验上，学生对课程的兴趣增加，对知识的理解更深入，有更强的成就感，课程设计对学习体验方差的解释度为 70%;学习成果方面，学生在理论和实践课程评估中的表现更好，课程设计对学习成果方差的解释度为 59%。此外，学习能力、学习体验和学习成果都对学生满意度有积极影响，其中学习能力的影响最为显著。
从建构主义理论视角来看，该课程设计以学生为中心，通过博客平台让学生在互动和反馈中构建知识体系，符合建构主义的学习理念。而且，这种基于博客的教学策略在计算机视觉、机器学习等其他 AI 领域以及跨学科课程中具有广泛的适用性。不过，不同学科学生对博客教学的兴趣可能因学科特点和个人目标存在差异，这有待进一步研究。
该研究在课程设计方面也有诸多创新。它打破了传统以考试为中心的评价模式，将评估融入教学过程，为学生提供了多样化的表达渠道;博客平台作为学习档案，支持学生的元认知发展，增强了他们的长期学习能力;课程设计强调多层反馈机制，包括教师、同伴和专家的评价，有效提升了学生的能力和专业技能。同时，课程通过项目驱动和问题导向的教学策略，激发学生的学习兴趣和好奇心，注重培养学生的学习能力。研究结果为 AI 课程设计和教学实践提供了宝贵的参考。
（来源：咸宁新闻网）
【广告】免责声明：本内容为广告，相关素材由广告主提供，广告主对本广告内容的真实性负责。本网发布目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，广告内容仅供读者参考。
请输入验证码