新工科背景下人工智能导论双语课程评价体系研究与构建

关键词：双语课程；新工科；人工智能导论；评价体系

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）26-0022-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0引言

随着全球人工智能产业的迅速发展，高新技术交互正走向国际化，我国高等教育国际化也呈现出逐渐增长的趋势。新工科要求复合型应用人才不仅需要具备创新思维和实践能力，还需要具备国际视野和跨文化沟通能力，因此培养学生成为具备全球视野的高技术创新型人才已成当务之急。而双语教学已成为培养人工智能产业应用型人才的重要突破口[1-2]。

高校的人才培养离不开课程评价，人工智能导论双语课程的评价体系在“教”与“学”方面都至关重要，新工科教学体系强调“教的新”“学的实”，即教学内容应紧跟时代潮流，教学方法要突出创新，学生在学习过程中也要注重实践和创新能力的培养，因此，课程评价体系应涵盖多元素、多维度的指标[3]。在新工科背景下，建立一种科学、合理的人工智能导论双语课程评价体系势在必行。

1 课程评价现状分析

目前，双语课程评价考核存在着几个突出问题，包括评价标准不清晰、考查内容不全面、评价方式偏爱总结性评价等。同时，传统的评价方式导致学生的参与度和积极性不高，评价过程的有效性难以保证[4]。

1.1 评价方法过于单一，综合素质的考核难以实现

要想充分发挥双语课程的特点和优势，则需要动态考量学生的综合素质，如创新思维、实践技能和英语应用水平等。在传统的工科类课程中，期末总结性考核评价通常占总成绩的70%以上，导致学生往往过于注重期末考试，而忽视了实践教学和自主学习过程。这种评价方式和内容过于单一，难以激发学生学习的主动性，进而影响学生综合素质的培养。

1.2 评价过程有效性无法保障，创新能力的培养流于形式

新工科背景下的双语课程应当鼓励学生进行自主探究，提高他们的自主学习能力。以往的双语课程教学常常采用布置课后作业或自主学习任务单进行量化考核，然而，由于缺乏过程监督和实效性，学生之间依旧存在相互抄袭或忘交作业的情况。此外，教师可能因各种原因导致对课后作业的批改和反馈滞后，从而师生双方都错失了获取反馈的最佳时机，教师无法及时了解学生的真实需求，学生的积极性也很难被激发。因此，建立有效的实时评价机制是促进学生自我反思和提升的关键[5]。

1.3 评价标准不够明确，双语教学“本末倒置”

应用型本科院校在双语教学方面的定位应该是朝着国际化教育的过渡模式发展，首要任务是确保专业知识的传授，进而实现教学方式的国际化。双语教学并非仅仅是专业英语的教学，而是利用英语来强化专业知识、理解差异，并激发学生的创新思维[6]。因此，如果课程评价过于侧重考查学生的英语能力，就会忽视语言和学科专业的有机结合。这种不明确的评价导向会导致学生过度追求英语练习，而忽视人工智能学科专业的深层次学习，本末倒置。

2 课程评价改革措施

针对课程评价体系的现状和存在问题，本课程的评价方式应该从总结性评价向复合型评价转变，以避免传统评价方式可能带来的不利影响，并建立良性循环机制，培养学生自主学习和应用能力。具体的改革措施可以从以下几个方面入手。

2.1 增加过程性评价占比

本课程涵盖了人工智能的理论知识，同时还包括双语训练、高级语言程序设计和算法的实现等实践内容，因此，课程考核不仅要考虑学生的知识能力，还需要注重实践技能、表达能力和情感教育等多个方面，以全面客观地评价学生的学习成果。传统课程评价中，期末考核占总评成绩的比重过大，不利于学生真正回归课堂学习，也无法培养学生的自主学习能力。因此，本课程将过程性评价的比例提高至50%，同时相应地减少期末考试的比例。此种改革可以分散学生的期末压力，促使学生将更多精力投入日常学习中，避免片面追求应付期末考试而忽视平时的积累。同时，过程性评价也能够激发学生的学习兴趣，让理论学习与实践相结合，有利于培养学生的综合能力。

2.2 过程性评价多元化

传统的过程评价主要由课程出勤率和平时作业两大部分构成，形式单一、缺乏监督，容易导致评价结果形式化。

针对本课程的特点和学情，制定了基于雨课堂的课堂互动答题或分组讨论，选题范围围绕当前课堂相关知识展开客观题和双语题练习，学生需在规定的时间内完成答题，成绩实时呈现，既巩固了课程知识，又提高了学生学习专注度。在超星教学平台设立阶段性考核任务，通过主观题和思考题激发学生课后思考，教师综合考量学生作答的相关性、主客观性和逻辑性并对该环节的成绩进行评定。人工智能学科实践性强，实践能力考核也是过程评价的重要组成部分，学生通过人工智能教学云平台完成相应的实验项目，在实验过程中师生可在平台进行实时交流和反馈，教师能及时发现问题并给予指导，为学生实践能力培养提供实际支持。

2.3 基于云平台的开卷期末考试

传统的期末评价通常采用闭卷笔试的方式，往往导致学生只会死记硬背，与培养创新型和应用型人才的目标背道而驰[7]。另一方面，本课程的过程性评价均在线上平台进行，采用开卷答题方式，如果在期末改为线下闭卷考试，就会导致评价过程缺乏统一性，学生也会难以适应考核方式的变化，学习的连贯性也无法得到保障。因此，本课程选择在云平台上进行开卷考试，具有更大的灵活性和开放性。考试主要包括单选题、填空题、判断题、简单题和案例分析题五种类型，主要考查学生对理论知识的掌握情况和解决实际问题的综合能力。

综上课程改革措施，为本课程构建一套复合型评价改革方案，综合评价学生的各方面素质，具体评价内容及各项目占比如表1所示。

2.4 以用促学，双语学习落到实处

在过程性评价中，除考勤以外，课堂答题、课后作业和实验报告均采用英语作为主要语言，在课堂上，学生使用英语进行问题回答和小组讨论；而在课下，学生需搜集和整理与课堂内容相关的英文文献，并结合个人理解完成主观题和思考题的课后作业。在实验环节，设计全英文实验指导手册，学生必须独立使用英语完成算法实现、代码注释和实验报告的撰写等实验任务。在本课程的双语学习中，英语成为学生学习专业知识的工具而非目的，通过理解和领悟所学专业知识，学生也将提升英语应用能力，真正做到学以致用，以用促学。

2.5 构建全过程的评价体系

复合型评价不仅要求评价环节和评价指标的多样化，还需确保不同考核环节之间的紧密关联[8]，课程评价贯穿整个教学过程，如图1所示。在课前，通过超星平台及时获取学生对新知识的理解情况，以协助教师设计课堂互动答题环节；在课堂中，利用互动答题动态分析学生对知识的理解程度，有助于梳理本阶段的重点和难点，为阶段性考核提供支持；完成本阶段教学任务后，在平台发布阶段性考核作业或自主学习任务，为总结性评价打下基础；最终，所有教学阶段结束后，利用线上平台进行总结性评价，通过试题或其他形式进行考核，从而构建出具有分段化、多样化特点的人工智能导论双语课程全过程评价体系。

3 课程改革实施成效

本次课程改革的对象是我校人工智能专业和信息管理与信息系统专业的学生。在一个学期的教学过程中，采用本文提出的课程评价改革方案来评估这些专业学生在人工智能导论课程中的学习情况，现对改革实施的效果进行深入分析。

首先，在教学云平台完成了所有章节的在线课程录制，方便学生进行课前预习和课后复习。其次，新增了各种教学资料，包括课堂互动答题、课后作业和实验指导手册等。同时，对评价流程进行了优化，确保课前、课堂和课后各个环节之间的知识衔接和评价广度的逐步提升。通过与以往的教学数据进行对比，学生的课堂参与度和综合表现均有显著提升，具体表现如下。

3.1 课堂表现活跃

通过教学云平台数据分析，学生平均到课率高达97%，他们对课堂现场答题表现出极高的兴趣，并且参与度普遍很高，师生之间共同互动达到了2 336人次，课堂活跃度显著提升。学生在课程开始时对双语学习感到困扰和挑战，但在课程结束时，已经可以积极地使用英语进行小组讨论，显示出学生对双语学习的热情被充分激发，也表明双语教学的目标初步取得了成功。

3.2 驱动学生自主学习

评价方法的创新不仅促进了自主学习，更为其提供了强大的学习驱动力。根据表2数据显示，在课程期末考试中取得中等成绩（70分）以上的学生普遍表现出高度的参与度，在教学全过程中积极完成各项任务，包括课前预习、课堂互动和课后实践作业。同时，期末考核与过程性考核的结果整体呈现出正向比例。这些结果表明，任务驱动是提升学生自主学习动力的有效途径，而全过程的评价体系则是确保课程考核公正客观的有力支持。

3.3 总评成绩有所提升

根据上述两个专业的人工智能导论课程近一个学期的总评成绩进行分析，如图2所示，发现总评成绩在70～80（中等）和80～90（良好）区间的学生数量保持在较高水平。这一现象主要有以下两个原因：一方面，课程侧重过程评价，学生能够客观地了解自己对知识和技能的掌握情况。另一方面，学生的自主学习能力得到提升，他们能够将所学知识运用到实践中，并且在任务驱动下持续巩固已掌握的知识，避免了在期末考试前“临阵磨枪”式的被动学习，此种方式不仅改善了学生的学习方法和策略，同时也促进了学生对知识的深入理解和实际应用能力的提升。

3.4 实现评价内容的动态调整

通过云平台提供的动态存储和分析功能，学生在课程中的互动内容、主客观题得分以及实验报告等均被视为重要的学习数据，并及时反馈至课程组。课程组能够客观地总结教学内容，根据学生实际表现来调整下一阶段的教学评价内容，实现“教”“评”“学”的无缝衔接，真正体现以学生为中心的教学理念。

4 结束语

新工科双语类课程注重培养学生多方面能力，这一过程中，课程评价体系应注重过程评价，而非仅仅关注成果。以人工智能导论双语课程作为改革试验，教学过程中着重促进学生自主学习，让他们深度参与完整的双语课程学习过程，实现了用英语作为工具进行专业学习和其他教学活动的成功转变。通过在云平台上构建全方位的学习资源和评价体系，增加过程性评价的比重，有效提高了双语课堂的活跃度和学生学习积极性，为促进复合型和国际人才的培养发挥了积极作用。