深度學習視域下高職物聯網專業教學研究與實踐
——以自動識別技術及應用課程為例

蘇春芳，李艷華，屠 莉

（1.江陰職業技術學院 計算機科學系，江蘇 江陰 214405；2.國際商用機器公司（IBM），上海 201203）

0 引 言

近年來，物聯網技術得到了迅猛發展,廣泛應用在各個應用領域，一方面為高職物聯網專業的學生提供了廣泛的就業機會，另一方面又對高職學生提出了更高的要求。物聯網是一個綜合性的學科，涵蓋了電子技術、計算機科學、通信技術、控制科學、軟件工程等多個學科的專業知識，在三年時間內掌握物聯網專業的所有知識，對于高職學生來說是一個挑戰。物聯網技術應用領域廣泛，但是目前在物聯網專業的教學過程中，僅僅側重于部分理論知識和部分應用領域。如何培養適應不同行業、不同崗位需求的物聯網應用型人才，積極探索如何在教學過程中培養學生深度學習的能力，成為目前教學研究的熱點。

1 基于深度學習理論的教學模式

深度學習理論是美國學者Ference Marton和Roger Saljo 在《學習的本質區別：結果和過程》中提出的，他們將學習區分為深層學習和淺層學習[1]。其后，Eric Jensen 在《深度學習的7種有力策略》中闡述深度學習周期（The Deeper Learning Cycle，DELC），提出教師如何幫助學生達到深入理解，從而提升學生深度學習的能力，主要分為7 個步驟，包括設計標準與課程、預評估、營造積極的學習文化、預備與激活先期知識、獲取新知識、深度加工知識、評價學生的學習[2]。DELC 充分體現了以學生為主體，以能力培養為核心，通過學生主動參與，從而獲取知識，進而認識問題和解決問題。

自動識別技術是信息技術的一個重要分支，主要包括自動識別與數據采集，將物理世界與信息世界融為一體[3]。依據自動識別技術的種類，課程教學分為三大專題，分別是條碼識別技術、射頻識別技術、生物特征識別技術。從理論層面上來說，涵蓋了絕大多數主流的自動識別技術，能夠滿足不同應用領域的需求，但是從應用的角度來說，不同的應用領域有不同的功能需求，對應的解決方案也不盡相同，如在物流管理、智慧超市等領域，即使所應用的技術都是條形碼識別技術，但是在實現上還存在很大的差異。

鑒于以上原因，自動識別技術及應用課程應側重對學生學習方法、學習能力的培養，提高學習者深度學習的能力，按照“理論共性，實踐個性”的思路設計教學內容、教學方法，并進行教學改革。

2 提高學習者深度學習能力的策略

由于學習者存在個體差異性，所具備的先期知識也不盡相同，因此對新知識的理解、應用也存在差異性，從某種意義上來講，學生的先期知識影響新知識的學習效果，因此在課前補充、激發學生的先期知識是很必要的。鑒于以上原因，筆者構建以學生為主體，以培養學生深度學習能力為核心，以發現為目標，以解決問題為手段的課程體系[4]，主要分為課前體驗、課中新知識學習、課后個性化實踐3 個環節，如圖1 所示。

圖1 基于DELC 的課程改革方案

在課前體驗階段，搭建沉浸式的體驗環境，讓學習者在操作、體驗中積累、儲備預備知識，并在小組討論中進行思想的碰撞，從而激發、喚醒學習者的先期知識，為新知識的學習做前期的準備，為學習者建立新、舊知識之間的聯系打下基礎。

在預備、激活先期知識的基礎上，再進行課中新知識的學習，學習者的學習不再是被動地接受知識，而是主動的學習過程，在此過程中學習者一方面會對自己的先期知識進行重構，另一方面建立新的方法論并發現自己的興趣點，針對自己感興趣的實踐項目進行深入的研究。

在實踐環節采用個性化的實踐方案，通過構建多個實踐項目，為學習者搭建課后個性化實踐平臺，學習者會依據自己的興趣點，參與到不同的項目中，自主開展相關研究。在個性化實踐環節，教師針對問題，進行個性化的指導，引導學生發現問題、分析問題、應用所學知識解決問題，最終對項目進行實現。在此過程中，學習者不僅驗證并重構了自己的知識體系，還獲得了問題解決后的成就感，從而提升學習者的學習興趣。

2.1 構建體驗式學習情景

構建課前沉浸體驗環境，營造積極的學習氛圍，學習者在親身體驗、操作、使用中自我獲知本次課的教學任務，將課堂教學中的“任務引入”環節中移置課前，讓學習者理解本次課的教學任務以及學習后自己可以完成什么樣的任務，能夠解決什么樣的實際問題。

在學習者對本次課教學任務有所了解的前提下，增加討論、研討的環節，引導學生指出體驗項目中設計不完善、實現不合理之處，以問題為導向，引導學生帶著問題開始新知識的學習；以激發學習者學習動力為導向，對課堂環節進行改革，構建從問題提出到問題解決、任務實踐，最終重構學習者的方法論這樣一個閉環的課堂學習過程，如圖2 所示。在新知識的學習過程中，學習者將不是被動的獲取知識，不是單純的記憶、學習相應的理論知識；取而代之的是批判性的、有針對性的獲取新知識，并主動重構自己的知識結構[5]。

圖2 課堂學習過程

2.2 構建個性化實踐任務

為了提升學習者知識遷移與應用的能力，課程構建了個性化的實踐任務，為學生提供了一個可以依據興趣選擇不同的實踐任務的平臺。興趣是最好的老師，能夠參與到自己感興趣的項目中，學習者的學習動力、積極性相對較高，因此會克服各種困難，發揮項目小組的作用，通過討論最終找到問題解決的方案，并分工實施，最終完成實踐任務[6]。在問題解決的過程中，一方面提升學習者的學習能力，另一方面培養了團隊協作意識，提升學習者團隊協作、溝通交流的能力。

在個性化實踐環節，有助于培養學生自主學習的能力和社會適應能力。本環節由于任務的多樣性，在任務實施過程中，學生遇到的問題也會各不相同，解決方案的可借鑒性并不大，因此團隊成員只能發揮團隊的力量，分析問題、解決問題，尋求解決方案，最終通過小組成員分工協作共同完成?！皞€性化實踐任務”為學習者搭建一個獨立思考、提高自主學習能力的平臺。

3 基于深度學習理論的教學資源建設

本課程的教學資源主要包括4 個專題，分別為一維碼識別及應用、二維碼識別及應用、RFID識別及應用、人臉識別及應用。在每個教學專題中，一方面構建沉浸體驗資源，用于激活學生的先期知識；另一方面精心設計課程實訓案例，按照由淺入深的原則，以問題為導向，設計個性化的實訓項目。

3.1 搭建沉浸體驗環境

以一維碼識別及應用為例，本課程沉浸體驗資源的建設如下：在該專題中共設置3 個體驗項目，這些體驗項目來源于大家常見、熟知的領域，貼近學生的生活（見表1）。學生在體驗的過程中，有一種熟悉感與親切感，從而達到激發學生學習興趣的目的。在體驗的過程中，讓學生直觀感受到什么是一維條形碼、有什么用處，以及用什么樣的硬件設備能夠識別一維條形碼，從而達到補充、激發學生先期知識的目的，讓學生在課前積累支撐知識，便于對新知識的學習。

表1 沉浸體驗資源

在項目體驗過程中，由于學生的知識背景不同，因此對項目的理解也不盡相同，提出的疑慮、問題也不相同。當學生帶著問題，甚至猜測進入課堂，對新知識學習的過程就會變為批判、審視、重構知識結構的過程。學生在對新知識學習的同時，也會形成自己的方法論，產生一種想去驗證自己方法、設計方案、實現方法是否可行的沖動。

3.2 設計個性化實訓項目

實訓項目是對體驗項目的一個拓展、改編，通過合理設計問題，建立一個從易到難、逐步遞進的體驗項目。通過對高職學生的學情分析，設計3～5 個共性問題、1～2 個個性問題，將這些問題嵌入到實訓項目中（見表2）。在實踐環節，學生依據興趣選擇自己感興趣的項目，進行課堂、課后的實訓，即便選擇同一個項目，也有多種方法或者多重規則，鼓勵學生在實訓環節大膽地進行嘗試，驗證自己的方法是否正確。在課堂中對于共性的問題，教師進行集中的分析、講解，而對于個性的問題，教師給予個性化的指導。

表2 實訓項目的問題設計

1）共性問題的集中講解。

在資源建設中適當控制個性化實訓項目的難度以及各個項目之間的關聯性，即使學習者選擇的項目不同，也會存在許多共性的問題。教師在課堂中對這些共性的問題集中進行分析、講解、實施，指導學生建立知識與實際問題之間的聯系，完成知識的遷移。

2）個性化問題的個別指導。

個性化的指導是培養學生自信心、收獲成就感的一個重要途徑。在項目實訓過程中，學生會遇到一些綜合性的問題，很可能涉及其他領域的知識，需要查閱相關資料，在這一過程中，個性化的指導是很有必要的。教師站在更高的立場指出問題的本質，指導學生設計、修正實現方案，從而實現問題的解決，保證實踐項目如期完成。在問題的解決過程中，促使學生建立知識之間的聯系，學會融會貫通，提升觸類旁通的能力。

3）項目成果分享。

建立一種合理的競爭機制，通過項目組之間的項目分享、評比，一方面鍛煉學生溝通交流的能力，另一方面建立良性的競爭機制。在項目分享中，學生收獲了問題解決后的成就感，樹立了信心，提升了學習興趣。

個性化實訓重在培養學生綜合分析以及解決問題、舉一反三的能力，通過建設個性化的實訓資源，促使學生完成知識在新情境中的遷移，在這一過程中，完成學生知識結構、方法論的重構。

4 實踐效果

為了檢測教學效果，選擇2019 級物聯網專業1 個教學班的學生，進行教學改革試驗，對自動識別技術及應用課程中的課前體驗項目參與度、課堂實踐項目完成質量、課后拓展作業完成情況等方面分別進行測試、評估。

任意抽取課程資源中的10 個體驗項目，評估學生的參與度，如圖3 所示，其中98.5%的學生積極、主動地進行課前體驗項目。通過問卷調查，絕大多數學生能夠帶著問題進入課堂，并能對本次課的內容有所了解，有效地激活了學生的先期知識。

圖3 課前體驗項目參與情況

由于在教學過程中采用個性化實踐項目，因此項目間可參考性、可借鑒性較小，從而加大了實訓項目完成的難度。本課堂采用項目組內評審、個人答辯等形式評估實踐項目完成的質量，任意選取項目中的4 個模塊，實訓成績見表3，項目完成率平均為97.5%，其中66.2%的學生不僅能夠按照項目要求，完成實踐任務，還主動提出項目完善、優化的設計方案并實施。

表3 項目實訓成績比例 %

5 結 語

鑒于高職學生自身學習的特點，基于物聯網專業的專業特點以提高學生深度學習能力為目標開展的自動識別技術及應用課程教學改革，一方面通過構建沉浸體驗環境以及個性化實踐實訓平臺，提升了學生的學習興趣，變被動學習為主動學習；另一方面以“深度學習周期”DELC 為指導，開展課堂教學的改革，以學生為主體，引導學生重構知識并形成新的方法論，從而提升了學生深度學習的能力。