云计算学习方向范文

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一、研究背景

当今随着网络技术和计算机的迅猛发展，在教育行业信息化技术的应用与发展成为技工学校日常教学的趋势。在技工学校技能考证和技能竞赛理论试题日常教学方面的教学评价是教学过程中一个重要环节，涉及到反馈调节、诊断指导、强化激励、教学提升、目标导向五大功能作用。技校理论试题传统评测方式有机试和笔试两种，在日常模拟考试教学评价中只能孤立的获得学生知识点学习效果，很难横向和纵向分析评价学生和知识点之间联系，把握下一步讲解和训练重点。为了有效提高学生考证通过率和技能竞赛理论试题分数，克服技校学生畏惧理论试题学习枯燥和害怕考试丢分的情况。利用现有已成熟的云计算交互式动态学习评测系统，将技校理论试题纳入云评测进行分析和评量，及时反馈技能考证和技能竞赛理论试题的学生学习掌握程度，调整教师教学预案，另外学生自身也可以通过评测系统了解自己的学习状况，针对薄弱知识点复习巩固。

二、目的和意义

基于云计算的学习评测系统是一个让教师和学生借助网络进行诊断和评价的平台，学生可对理论试题模拟测验进行自我检测，教师可借助平台对教学活动进行反馈和指导。该系统包括诊断和评价两大部分，为学生理论试题学习建立成长记录档案，可根据不同知识点设置进行具体系统反馈分析，也能对学生理论试题模拟测验进行科学的统计分析、智能诊断。在学生学习过程中掌握大量有效一手资料，从而为教师后续指导明确方向，帮助学生及时发现理论知识点存在的缺陷，诊断他们在知识、技能和方法上的不足，对他们补缺补差并给出下一步学习改建建议和提升计划。

云计算机学习评测系统优点是：一、在评测一个单元和一个章节知识点可以进行及时评量，课堂上就能得到反馈教学质量，实时矫正技能理论知识点教学方法和策略，可提高课堂教学效率。二、在评测整个科目知识点时，可以课后评量，反馈技能理论知识点掌握程度，编制行之有效的指导学习方案，明确日后教学培训方向，可对个别学生查漏补缺。

三、 诊断依据的原始数据收集与处理

利用云计算学习评测系统产生学习诊断力报告，能方便解决技能考证理论题中学生学习现状的考评与测量，该评测系统输入的数据有诸多形式，不仅能输入IRS即时反馈系统的理论题作答数据，而且对于传统的纸质试卷理论题、电脑划卡、网络在线理论试题测验等等作答数据，都可以进行作答数据搜集与云计算处理并产生学习诊断力报告。

其中IRS即时反馈系统对于技校技能考证和技能竞赛理论题作答训练，能在上课训练时就即时、 快速、省力且自动化地产生一份关键学习力诊断报告。该评测系统也能对学习进行诊断分析，将学生理论试题考试成绩进行落点分析，通过学生得分百分比以及注意系数不同落点可以评测诊断出学生学习方面不足及题所在，方便有效掌握每个学生学习状况，然后针对不同学生学习状况，教师制订行之有效的培训指导方案并予以个别辅导。

1、诊断分析学生技能考试学习能力

如下图所示，纵轴是得分率，越往上得分率越高；横轴是数值，初始值由0到1，中间值是0.5，稳定度数值越小稳定度就越高：

A区：此区域内的落点水平属于稳定的高分区域。此区域越往左上角，得分越高且越稳定。表明技能考证理论试题基础题得分高，此区域内理论试题不用重复做和讲解，学生掌握程度较好，可以不作为复习训练重点。

B区：此区域内理论试题落点水平尚属稳定，但试题得分通过率居中偏上，在平时训练的时候此区域理论题编为一组，适度训练但不用教师过多讲解。

C区：此区域内理论试题落点水平稳定但得分偏低。此区域内理论试题编为一组教师进行重点讲解，学生要加多训练次数，此组试题是提高技能训练考证水平关键。通过训练逐步让学生在此区域内试题落点过渡到A区域内。

A’区：此区域内试题落点水平不稳定但得分率较高，对于此区域内试题提醒学生做题要细心，不能粗心大意，题目自己会做不用教师用过多时间去讲解知识点。

B’区：此区域内试题落点水平不稳定且得分率居中偏上，此类试题偶尔粗心大意没读懂题意，做题时心理准备不充分，在平时训练过程中提醒学生看清题意，教师不用花过多时间讲解知识点，学生平时训练时做好心理辅导，做题时不要有太大压力和心理负担。

C’区：此区域内试题落点水平不稳定且得分率偏低，此类试题教师要花时间进行知识点讲解，在平时训练时加大训练力度，通过不同题目题意变换强化知识点训练力度，教师引导学生逐步过渡到落点A区，阶段性实时监控分析学生技能考证题目落点区域。

2、知识点测试雷达分布图

如下图所示（语文试题知识点为例），灰色覆盖区域为技能考证理论题知识点分布区域，灰色区域越往外分布，表明该班学生对该知识点掌握的越好，学生得分率就越高；反之，如果灰色覆盖区域分布越靠近雷达的中心圆点，表明学生该知识点掌握得就越差，学生得分率就越低，教师要对这些知识点查漏补缺，多花力气进行充分讲解和重点训练，逐步引导知识点蓝色覆盖区域过渡到往外分布。

3、小题得分明细分析

如下图所示，对于答对百分比很高而答错百分比很低的题目就不用做过多的讲解和训练，比如第3题和第2题；如果答对百分比很低答错百分比很高的小题相同知识点和类似题目要重点讲解和训练，平时多做同类练习巩固该知识点，比如第4题。

4、诊断分析学生个人学习报告

如下图所示（语文试题为例），汇聚学生个人诊断分析报告。从上面学习表现比较图可看出该生成绩落点属稳定区域，该生需要表扬和鼓励，在将来学习中建议加强概念也有所提及。从下面知识点表现雷达图（浅蓝色为全班表现、浅褐色为该同学表现、深褐色为颜色叠加区域）可以看出，该同学大部分知识点技能掌握表现情况优于全班，但有6个知识点技能掌握情况弱于全班表现，日后学习过程中努力方向有明确提及，例如右边需努力的题号和小心题号也列出来了。

四、 传统教学模式与引入云计算学习评测系统模式比较

表一比较了传统教学模式与引入云计算学习评测系统教学模式师生互动，生生互动时能否记录学习历程，学习表现能否现场自动诊断分析。在技校技能考证课堂上，教师重心到底放在理论题还是实操题上，一般视学生学习情况而定，但是技校学生普遍对技能考证和技能竞赛的理论试题感到厌倦，学习概念定义枯燥无味，相反对实操题兴趣怏然，那么如何提高技校学生理论试题得分率，让大多数技校学生顺利拿到职业技能证书，参加技能竞赛学生不输在理论题上。由此我们比较传统教学模式与引入云计算评测系统模式在提高学习兴趣和技能考试理论题成绩方面进行对比。

表二是验班级引入云计算学习评测系统前，学生在做技能考证理论题时全班成绩达到及格线人数不到一半，整体成绩与其他班级相差30分。引入云计算学习评测系统后，教师在技能考证和技能竞赛理论题讲解训练时师生之间，以及生生之间产生良好互动，有效激发学生的学习兴趣，学习效果明显提升，全班及格率提高到60%，低分率降低到20%，班级整体成绩与其他班级差距缩小了20分差距。

五、 总结

重点研究了云计算学习评测系统诊断依据的原始数据收集与处理，该平台产生的数据的解读与现有技能考证之间的联系，即如何用该平台产生的数据去提高在文化课中的教学效率，切实提高学生职业技能考证通过率，比较了引入云计算学习评测系统后教学模式与传统教学模式优劣。由于篇幅所限，下一步研究重点是引入云计算评测系统的互动教学模式在技校文化课教学中如何具体应用。

参 考 文 献

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中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2011) 23-0000-01

Analysis of Cloud Study Applied to University Information Technology Teaching Significance

Tan Panpan

(Sichuan College of Education,Chengdu 611130,China)

Abstract:The study of the background cloud and cloud-learning in colleges and universities for the teaching of information technology and the necessity of studying the social effects of cloud analysis used to explain the cloud learn the significance of university information technology teaching.

Keywords:Cloud study;Cloud computing;Informatization teaching

一、研究背景

云计算[1]是一种商业计算机模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用及系统能够根据需要获取计算力，存储空间和信息服务。也就是说云计算是通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算服务。“云学习”系统[2]是在云计算（Cloud computing）环境中，围绕学习服务，以心理学、教育学、知识工程和系统工程的理论为指导，建立云知识、云任务、云资源、云组件、云网站和学习者认知结构等关键模型，利用软件架构和Web互动技术开发的、具有互动探究特色的、开放式可持续发展的、个性化、分布式学习系统；是互动探究式学习资源开发、交易、运行与进化的技术规范。云学习主要是在“云学习”系统的支持下，以“整合资源，集中服务，以学习者为中心”为理念的教与学的活动。云学习是近年来提出的概念，是一个新的研究领域，随着云计算产业受到国内外IT企业公司的追捧，云学习的理念已经开始被各教育机构和专业人士所接受，很多机构正在积极筹备和开发云学习相关产业。根据百度文献，2006年，Google首席执行官埃里克・施密特首次提出“云计算”的概念，随后，Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划。在中国，IBM与台湾各高校合作“云计算学术计划”，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。IBM还与无锡市远程教育中心合作，利用云计算这个平台重新整合资源创建新的学习体系。2009年11月，中国第一家云计算产业协会在深圳成立。2011年，诺亚舟公司举行了的主题为“百年树人壮志凌云”的“云学习”技术平台暨“优学派”全球首发新闻会。《中国远程教育》曾有报道说云学习时代已悄然来临。由此预见，云学习运用到高校信息化教学中是今后发展的趋势。

二、云学习高校信息化教学中运用的必要性

由于高校信息化建设的逐步深入，信息化教学范围已经扩大至高校各类学科门类中，各种电子教学资源日趋丰富，利用信息技术的教学方式也日趋增多，而信息系统的软硬件系统建设，升级和维护的费用越来越高。对于各教学单位以及教学活动的参与者而言都是沉重的负担，这在一定程度上限制了教学活动的发展，且打击了学生学习的主动性和积极性。云学习中，云学习中心平台的搭建、维护、升级和各高校已有信息资源平台的整合，均由第三方服务提供商提供，各学校用低廉的费用租用其服务即可完成原来需要高配置的本地计算才能完成的计算任务，这样可以避免本地建设和维护价格不菲的计算机系统。云学习对用户端设备要求很低，不同高校，不同学科，不同层次水平的学生和教师可以利用手中任何连网终端设备（可以是手机，PDA，PC机等）随时随地访问云学习中心平台，上传和下载各种教学、科研资料，及时进行学习、研究和教学交流，根据不同权限使用和管理各种教学软硬件。将云学习运用于高校信息化教学中，可以冲破传统教学对，的教学环境、位置、时间的限制，因此将云计算环境下的云学习应用于高校信息化教学中是十分必要的。

三、云学习的社会效益

云学习是在目前云计算蓬勃发展下提出的，云计算是通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算服务将云学习具体应用于高校信息化教学中，不仅可以大大减轻高校对信息系统的建设、维护和升级的花费，而且可以减轻学校的教学管理成本，减轻学生和老师的购买终端设备的负担。这可以改善不同地区，不同学校教学不公平的现象。各级各类高校将教学资源放于云中心共享资源库中，有力的整合了各类高校的教学资源，减少了资源的重复建设，有利于学术交流，自主学习，和终身制学习。由于云学习可以冲破传统教学中对的教学环境、位置、时间的限制。因此，云学习在高校教学中的应用可以改进以往的教学方式，更好的以学生为中心，提高各层次学生学习的积极性和主动性，有效的促进个性化教学，对于目前高校提倡的开放式教学以及一体化教学都具有十分积极的作用。

四、展望

云学习的研究在目前还处于起步阶段，将云学习运用于高校信息教学在研究角度和研究的内容上都是创新。将云学习结合高校信息化教学，以高校老师和学生的教学活动为基础，运用云学习的低成本，资源丰富的优势，可以改进传统的教学的弊端，创造出新的教育教学模式，对今后教学形式和教学管理的发展和变革都具有积极的影响。

参考文献：

[1]赵元.云计算在港口行业中的应用研究[D].北京:北京交通大学,2009

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中图分类号：TP399-C1

随着教育信息化的进程加快，高校的教学资源建设也取得了一定的成效，但也存在一些问题。许多高校重视资源的首次建设而忽略更新和深入开发，使得教学资源建设的连续性不强，资源利用率不高；许多资源也没有实现有效共享。云计算的出现，使得这些问题得到了新的解决思路。使用云计算将电子教案、微课视频等教学资源和信息封装存储在“云端”，学生可以随时随地通过笔记本、手机等终端查看并进入学习。

1 云计算简介

1.1 云计算的概念

对于云计算的理解有很多种，目前认识比较统一的是：云计算属于新的IT资源提供方式，云计算拥有丰富的虚拟资源，包括硬件、系统软件及平台服务等。用户不必深究后台的服务技术，服务所需要的应用程序并不在本地用户的个人电脑、手机等终端设备上运行处理[1]；处理的数据保存在互联网上的云端，可以直接通过互联网获取需要的服务。用户根据不同的负载情况，云计算可以动态的将虚拟资源重新配置，达到更合理、高效的利用资源。

云计算将web变成IT相关能力的聚合中枢，相比其它新的技术，云计算更加容易融入高校的教学。

1.2 云计算的优势

（1）安全又可靠的服务

云计算的数据存储采用专业化的云端管理，此时用户不必关心意外丢失重要数据、文件遭受病毒入侵等问题。在使用和共享数据的时候，可以设置严格的权限管理策略。

（2）方便又快捷的云服务

在云计算模式中，可以随时随地通过网络进入云平台，根据自己的需要获取和使用各种服务，为工作和学习带来便利。

（3）强大的计算能力

云计算拥有超级计算能力，每秒可达1O万亿次的运算能力，满足用户各种业务需求。

2 云计算在教育领域的应用

云计算的出现，大大降低了终端设备的要求，使得泛在学习更加的容易。学校只需要提供必要的网络或者Wifi信号和一些能接入云服务的简单设备终端，就能让学生能在校园内随时随地进行学习[2]。如图1所示。

图1 云计算下的泛在学习

在国外，美国西蒙公司在格雷汉姆小学首次尝试开展了云计算项目[3]；在国内，Gooogle宣布在中国大陆启动云计算学术合作计划，与中国大学建立学术合作项目。

3 云计算为高校的教学资源建设开辟新的思路

3.1 节约资金投入

云计算和云服务的支持，将有效解决高校资源建设资金的问题。其一，在建设网络课程的时候，不需要购买昂贵的服务器来做建设平台，云服务可以提供一个运算速度快、资源丰富的统一的信息平台；其二，由于云端提供几乎所有的服务，因此原来的硬件设备维护、软件系统升级等工作大大减少，相应的资金投入也降低。

3.2 实现资源整合

利用云计算的优势和特点.提出一种更加适应高校教学资源建设的方案。教学资源通过云服务的方式呈现给学生，相关的电子教案、视频录像、其它信息资源都放在云服务端，学生可以使用笔记本、ipad、手机等实现在线查看。理工类的学生可以进入虚拟实验环境进行模拟实验，并且学生可以根据自己的时间进度和喜好自定义学习。图2是高校教学资源整合模型图。

图2 教学资源整合模型

在上述的整合模型中，通过“云服务”的方式将高校优秀的教学资源上传到云服务端，各高校的教师和学生通过设置好的交互界面进入云端[4]。各种教学资源通过系统管理器实现有效的调度、存取、负载平衡以及分类。监控检测负责监控云环境的运行状态、云安全等。

3.3 实现教学信息资源的共享和共建

目前我国很多高校已经建设了很多网络课程、精品课程等教学资源，而且还有很多新的资源不断涌现。将云计算与高校教学资源建设融合在一起，可以将各类好的教学资源长时间稳定的存储在云端上，现有的教学资源由各高校共同到统一的云服务端，在节省资金和时间的同时达到实际意义上的资源共享。另外，云计算具备强大的协同工作能力和扩展性，这一特点是高校之间进行相互教学资源共建所急需的[5]。

4 结束语

云计算可以实现资源的高效有序的管理和共享，从云计算的视角下看高校教学资源建设，前景十分广阔。但是目前云计算并不很成熟，资源的合理规划和有效检索，支持云结构的虚拟服务器和交互设置等问题将是进一步研究的方向。

参考文献：

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[3]王福成.基于云计算的高校教学资源整合研究[J].福建电脑，2011，2.

[4]刘振恒，李天工.云环境下高校数字化资源自适应调度框架研究[J].计算机科学，2012，10.

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摘要：针对计算机教育面临的新形势，分析国外一流大学计算机导论课的现状，提出重新规划面向计算思维培养的计算机导论课程内容，阐述利用MOOC资源开展混合教学模式的方案，探讨MOOC资源选择、课上内容和课下习题设计等几个重要问题。

关键词 ：计算机导论；计算思维；MOOC；教学改革

文章编号：1672-5913(2015)15-0046-04 中图分类号：G642

基金项目：2015年山西省高等学校教学改革项目(12015003)；山西省研究生教育改革研究立项重点课题( 20122001)；2011年山西省高等学校教学改革项目(J2011005)。

第一作者简介：谭红叶，女，副教授，研究方向为人工智能、自然语言处理，hytan_2006@126．com。

0 引 言

计算机导论是计算机学科一门重要的基础课程，学好这门课能使学生了解学科概貌、理解学科核心概念、领会学科内涵、了解与后续课程之间的联系和特点。近年来该课程也面临着挑战：①导论导什么，一直是人们争论探索的问题[1-4]。②内容覆盖面广，但学时有限，一般为24～32个学时。③学生起点参差不齐。有的同学经过中学学习，已具备一定的操作和编程能力；有的同学则对计算机操作还比较陌生，教师很难找到适合所有学生的方法。④目前的教科书视角多样化，有的是计算机领域主要课程内容的简化堆砌，有的是一些常用软件的操作教程。

有研究者提出，计算机导论的主要作用为“五导”：导知识、导方法、导思维、导意识和导职业。我们认为该课程应集思维性、方法性、知识性、实时性于一体，以训练良好的计算思维意识和方法为主，建立计算机科学的整体框架，为后续课程的学习奠定坚实的基础。

1 计算机教育面临的新形势

计算思维( computational thinking)是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。计算思维代表着一类普遍的认识和普适的技能，每一个人都应了解它的运用，这是周以真教授对计算思维的定义和解释。这个概念的提出使计算思维在计算机教育界备受关注，使人们对计算机科学的认知从狭义工具论转变为计算思维，使计算机学科的教育从操作技能和编程能力的培养提升为计算思维的内化和养成。

与此同时，由美国硅谷发起并在全世界迅速崛起的大规模开放在线课程( massive openonline course．MOOC)影响了全球高等教育，也引发了许多关于MOOC教育的研究和思考。MOOC的主要优势是：①提供优质教育资源，实现教育平等，使全球各地的受教育者接受和享受世界顶级教育成为可能。②拓展学校范围，学生的学习方式更加灵活，不仅可选择适合自己的时间和地点进行学习，而且整个学习过程可根据自己的接受能力灵活调整。③教授者可通过交互式即时测试，及时了解学生对知识的掌握情况并提供个性化的帮助。加州大学伯克利分校的阿曼多·福克斯教授和戴维·帕特森教授，还提出小规模私有在线课程( small private online course，SPOC)理念用于MOOC与校园教学的结合，并在世界各地的混合式教学实践中取得良好效果。

这些新理论和新技术给大学计算机教育带来了重大机遇和挑战，因此，计算机教育者有必要重新梳理计算机课程的教学目标、内容、方法和形式，利用新理念和新技术提升学生学习效果。

2 国外一流大学计算机导论课现状

过去十几年，随着IT泡沫崩裂和金融危机的爆发，国际对IT人才的需求于2005年跌至最低。2007年，这种现象开始改变。美国政府的一份报告显示：IT人才就业的强劲增长至少会持续到2018年。因此，各大学纷纷开始改革计算机课程教育。

国外著名大学基本都开设了计算机导论性质的课程，但各大学专业优势不同，因此教学侧重点不同。MIT（麻省理工学院）的计算机导论课程名为“Introduction To Computer science andProgramming Using Python”（课程编号6.OO.1X）。课程包括4个主题：计算机科学导论、Python编程、计算思维、数据科学，其中有一个主题专门讲授与计算思维有关的内容。总体来看，该课程特色在于通过Python编程，让学生学习计算思维、编写程序解决现实问题。

CMU（卡耐基梅隆大学）的相应课程名为“Principles of Computing”（课程编号15-110）。该课程名突显计算的核心概念，课程主要内容为程序结构、数据组织、计算领域中的抽象概念、问题求解中的计算准则、经典的计算问题、新计算技术引发的社会伦理和法律问题。

UCSC（加州大学圣塔克鲁兹分校）在美国国家自然基金的资助下，从2011年开始尝试改革计算机导论课( Introduction To ComputerScience，课程编号CMPS10)。从该校2014年春季的课件可以看出，课程强调从计算原理和计算思维两个层面传递“计算、抽象、数据与信息、算法、编程、网络”等重要思想。课程通过增加许多趣味性内容（如图形化编程游戏软件Lightbot），让学生体会程序工作原理和函数级抽象、递归等程序层面的核心概念。课程还包含计算机技术发展引起的社会问题，如数字足迹、隐私、计算机艺术等。

可以看出，上述学校的导论课程，从不同层次和角度强调了计算思维和计算机科学的核心概念与问题。其中，MIT的计算机导论课已在edX（MOOC的3个平台之一）之上。

3 面向新形势的计算机导论教学思路

3.1 重新规划课程内容，突出计算思维的培养

结合地方性大学的特点，兼顾计算机能力和素质不同的学生，我们以计算思维培养为主线，重新规划计算机导论的课程内容，从始至终凝练贯穿计算思维概念点，融合计算机界的最新研究和计算思维在跨学科领域的最新应用。课程包括4部分内容：计算机文化、计算机系统和网络、计算理论、计算学科方法论。每一部分都清晰地提出具体的计算思维概念点或学科核心概念，使学生在掌握知识的过程中，以知识、技能、能力为载体，逐步理解和掌握计算思维的基本内容和方法，领会知识背后对学科发展有深刻作用的伟大思想。具体情况见表1。

受《计算机科学概论》作者观点的启发，我们对内容顺序的安排围绕“计算、抽象、算法与形式化、程序、问题求解、计算思维”等概念，从学生易于产生共鸣的主题“数据表示存储、计算机工作原理、操作系统、计算机网络”人手，由浅入深地过渡到较抽象的“计算、可计算、计算模型、算法、计算领域典型问题、计算学科方法论”等内容。在计算理论部分，引入计算学科最新技术，如物联网、云计算、大数据、社会计算以及计算生物学、计算社会学等学科交叉融合案例，引导学生进一步体验计算思维。

3.2 引入MOOC资源，尝试混合教学模式

结合课程特点，我们提出混合教学模式的初步实施方案，见表2。

实施方案中引入基于MOOC资源的在线学习，学习流程涉及传统课堂和在线课堂两种形式，因此是混合教学模式。核心的3个环节是：①课下看视频学习；②课上精讲讨论练习；③课下继续讨论协作完成实践。

整个学习流程以学生为主体，教师起到引导和帮助的作用。其中，第①个环节取决于学生学习的自主性和接受能力；第②③个环节，取决于老师对课上精讲内容和讨论题目的设计是否具有创造性和活力，是否可以激发学生的学习兴趣和内在动力。

混合教学模式打破了传统课堂“课上听讲、课下练习”的模式，对老师和学生提出了新的挑战。例如，对于老师，不仅要选择适合的在线教学内容，而且要设计课上活动和课下习题，还要区分哪些知识学生可自学，哪些必须经过点拨，哪些内容需要通过多次练习才能熟练掌握，哪些原理需要讨论才能明晰。对于学生，由于缺少面对面的沟通，缺乏传统的监督机制，因此需要更强的意志力和责任感，才能完成课程的学习。

因此，本课程将加强以下问题的研究和实践：

(1)MOOC资源的恰当引入。引入什么MOOC资源，引入多少内容，这些内容与本课程的关系是关键问题。目前，网易云课堂有一门中文计算机专业导论课，主讲老师是哈尔滨工业大学的占德臣、聂兰顺等。该课程分为3个子课程：思维与系统、语言与算法、学科与专业。其中涉及计算机系统、程序与算法的内容更强调计算思维的概念和意识，符合我们的教育目标，因此本课程将选择相应内容进行混合模式教学尝试，不断总结应用开放课程资源的得失，及时改进和优化相应课程资源和教学方法，为全面实施混合教学模式提供宝贵经验。

(2)更具活力的课上内容设计。课上内容主要包括两部分：①精讲，旨在将碎片化的知识汇集成完整内容呈现给学生，有效弥补独立学习能力和接受能力偏弱学生的听课局限；②课上讨论，旨在引导学生进行深化课程内容的思辨式讨论，激发学生学习的内在动力。

(3)更具思辨性的课下习题设计。可以让一些问题更具争议性，正确方法或正确答案不止一个，使学生在解决问题的过程中深化思维；引入安全、隐私、责任和社会意识等问题，鼓励学生思考现实社会与课程内容的关系。课程习题分为练习题、章节复习题、思考题。练习题用于复习刚刚学过的零散的知识碎片；章节复习题覆盖整章内容，启发学生整合知识点并解决问题；思考题提供社会问题，激励学生思考讨论并开展课外研究，要求学生提交书面报告或口头报告。此外，还提供实践题，引导学生独立或以小组形式协作完成。

(4)探索建立新评价指标。与传统教学相比，混合模式中需要考虑新的学生行为，如MOOC资源利用情况、线上或课下讨论活跃度、课下习题反馈及正确率等。评价指标要反映学习过程的每个环节，才能增强学生学习的内驱力，充分发挥优质MOOC资源的作用，有效提升混合模式的教学效果。

4 结语

我们利用优质MOOC资源，以计算思维培养为目标，进行计算机导论课程的教学改革，在大学计算机教育体系中具有重要意义。本课程的教学改革实践正在进行中，取得的效果还需进一步验证和分析。相信计算机导论课程的改革，对学生计算思维的内化和养成，对激发学生学习兴趣，扩大学生国内国际视野，都具有积极的推进作用。

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