阶段式动态分组实验与互动渐进学习方法的研究与实践

赵小薇， 王 祎， 徐秀娟， 于 红， 许真珍

(大连理工大学 软件学院，辽宁 大连 116620)

阶段式动态分组实验与互动渐进学习方法的研究与实践

赵小薇， 王 祎， 徐秀娟， 于 红， 许真珍

(大连理工大学 软件学院，辽宁 大连 116620)

科学客观的学生分组实验模式和学习方法是决定分组实验学习能否成功的关键因素之一，对于学生自主学习能力的培养具有重要意义。根据知识二分法与群体网络知识传播理论，结合软件工程专业理论与应用并存的特点，深入探索了适合软件工程专业本科生的分组实验学习策略和实施方法，提出了基于阶段式动态分组的实验方法。根据课程知识由浅入深的特点，将学习和实验任务归类并划分为理论型和应用型两类，进而针对不同类型任务对学生进行动态分组并配合互动渐进学习方法，以任务带动学习实现知识的循序渐进。实践表明，该方法有助于提高软件工程专业本科生的学习效率、创新与沟通能力，对达到培养目标具有积极的推动作用。

学习任务分类方法； 阶段式动态分组； 互动渐进学习方法

0 引 言

软件工程专业涵盖了编程语言、数据结构、算法流程、数据存储等软件系统开发各个方面的知识。该专业的本科生教学需要让学生掌握软件系统的需求分析、系统设计、编码测试等多个阶段的技术与方法[1]。在软件工程知识不断复杂化的同时，社会对软件工程本科毕业生的要求也不断提高，要求学生基础扎实、专业突出，具有团队责任感和创新能力、具有自主学习能力、能够解决复杂工程问题，能够成为软件工程技术和软件管理的复合型人才。传统的课堂上以教师讲授为中心的教学方法已经无法满足日益增长的现代软件人才培养需求，以学生为中心的分组实验学习模式越来越受到关注[2]，而分组实验方式以及组内合作模式是决定分组实验学习能否成功的关键因素之一。

现有的大学本科分组实验学习往往由教师根据实验学习内容确定分组人数，采取组员固定、指派组长的方式。虽然这种方式能使学习目标统一、便于教师指导，但是组长指派制不利于调动组内普通成员的参与感与积极性；如果组员能力水平差异较大，则经常出现由一个能力最强的组员依靠个人知识完成实验任务，其他组员消极参与的情况。此外，一些课程教程较长，课程内容前后差异较大，课程前期学生的实验分组模式并不适用于后期的分组学习。因此，从提高学生参与分组实验学习的积极性、提高组内学生间的知识互动目的出发，探索具有灵活性的、适合不同知识特点的分组实验学习方法，对于大学本科生培养具有实际意义[3-4]。

本文在对知识二分法(Knowledge Dichotomy)[5]与群体网络知识传播研究的基础上，结合软件学院软件工程专业本科生《面向对象软件建模》课程的教学实践，提出了基于知识类型的阶段式动态分组实验和互动渐进学习方法。实践表明，该方法有助于提高软件工程专业本科生的软件建模、创新能力与团队协作能力。该方法也可推广到其他专业的本科分组学习。

1 知识二分法简介

英国哲学家Polanyi首次提出了知识二分法的理论，将知识划分为显性知识和隐性知识[5]。显性知识可以通过语言、文字、图形等显性介质进行表达，较易交流和传递。隐性知识一般深藏于人们头脑和行为之中，具有高度的抽象性和个体化特性，不能依靠精确的编码和结构化语言进行表达、传播和共享[6]。隐性知识具有以下特点：

(1) 个体性。隐性知识是高度个人化的知识，与个人认知(personal knowledge)关联紧密，因此个体差异较大。

(2) 模糊性。隐性知识是个体工作实践形成的一种经验性的知识，不能通过语言进行确切地说明，因此传播难度较大。

(3) 情境性。隐性知识是一种依赖于特定情境的知识，离开了情境设定，认知与理解也就失去了依托[7]。

在软件工程领域很多课程既包含显性知识也包含隐性知识。以《面向对象软件建模》课程为例，课程中的“统一建模语言(UML)”是以标准符号化的方法描述软件系统的“因果关系”和“结构关系”[8-9]，属于显性知识，学生理解与掌握较为容易，分组自学门槛较低；课程中的“面向对象软件模型设计思想”属于隐性知识，教师往往通过案例教学在课堂中展示，学生理解与掌握的程度与学生的领悟力、洞察力、软件系统开发经验有很大关系，往往差异较大，分组讨论自学比较困难。所以，本科生分组学习必须围绕知识类型和知识特点开展。

2 基于群体网络的知识传播的研究

网络化是个体存在于社会的一个普遍方式，从网络的视角看，个体在日常工作和社会交往中，通过彼此的相互作用和交流，传播各自拥有的资源，例如知识、技能等[10]。Tsai等[11]在研究个体学习时发现，个体间的关联是学习过程的重要组成部分，个体通过彼此间相互作用发现学习机会并获得其他个体的知识。Inkpen等[12]将知识传播定义为知识在群体网络中由知识量高的主体向知识量低的主体进行转移的现象。Cohen等[13]认为，网络中个体已具备的知识基础、与其它个体交流的频率决定了网络整理的知识传播和吸收能力。

假设团队成员所构成的群体网络为G，网络中节点总数(即团队成员数量)为N。网络中的任一节点与其他K个随机选取的节点建立联结。K称为节点的联结度，反映了组内成员的交往能力，K越大则表示组员能够与更多的其他组员产生直接交互，获取其他组员知识的可能性也越大。单位时间内，任意两个节点间的交互频率为f，f反映了两个直接相连的节点间交往的效率。f越高，则单位时间内两节点交往的频率越高，知识传播也越多[14]。由于组员的时间精力有限，故联结其他成员的数量与交互频率成反比，即K∝f。

在初始状态t=0时，网络中拥有比例为α的高认知水平节点，这些任意选取的节点代表了具有较高的领悟力、洞察力和背景知识水平的组员(见图1)。假设这些高认知节点拥有相同的知识水平X，而其他节点拥有相同的初始知识水平L，其中XL，可以得到网络初始知识水平均值

图1 群体知识传播网络(N=12，K=3，α=0.25)

(1)

由式中可见，在组内普通组员知识水平固定的情况下，α和X对小组初期平均知识水平影响较大，即建组初期组内高能力组员的比例与能力水平对小组的知识初始水平起决定性作用。

对于群体网络G中任意两个直接相连的节点i和j，若两节点的知识水平有差异，则认为节点间发生了知识传播，知识由高水平的节点传播给低水平的节点；若两节点的知识水平相同，则认为不发生知识传播。Chen等[14]的研究表明，知识传播的效果与节点的知识吸收能力有关，知识吸收能力越强，则单次吸收其他个体的知识量越多。假设节点的知识吸收能力为μ，表示两节点在一次接触时，知识水平低的节点吸收水平高节点的知识的比率。节点i在时刻t的知识水平为Li(t)，在t+1时，i的知识水平为

ΔLi(t+1)为知识增量，计算式为

ΔLi(t+1)=

(2)

式中，Gi表示节点i以及与其直接相连的节点构成的子网络。随着时间的增加，小组知识总量越大，网络平均知识水平越高，在时刻t时，网络的平均知识水平为

(3)

可见，影响团队知识水平的因素有3个：与个体i直接相连子网络Gi的规模；个体i的知识吸收能力μ；个体i与相邻节点的交互频率f。个体i的知识吸收能力μ越高，表示知识难度越低或者个体领会力越强，知识传播越快。子网络Gi的规模越大代表个体i的直接相连节点越多，那么能够与i产生知识传播的个体也就越多(即K较大)，知识增量越大。个体i与相邻节点的交互频率增高(即f增大)，则单位时间内个体间交互概率越大，知识增量变大。由于f∝K，故过高的f会导致K过低；反之过大的K也会致使f过小。从以上的分析中可以得出结论：在具有网络结构的群体中，影响知识传播的因素有初始高能力者数量、个体知识吸收能力、个体间交互频率以及直接交互个体的数量。这些因素相互之间又会发生作用，形成了非线性复杂系统，在该系统中知识的传播问题需要根据具体的知识类型和特点以及知识传播者的特点进行有针对性的讨论。

3 阶段式动态分组实验方法

根据知识的二分法理论，个体对于显性知识的吸收能力较高，同时显性知识可以通过文字、图形等显性介质进行展示和记录，所以不需要知识传播者与知识接收者频繁接触，知识可以在一次学习后被反复温习，因此，个体间交互频率可以适度降低，可以通过增加直接交互个体的数量来提高知识传播效率。

对于隐性知识而言，由于其传播主要通过个体间直接面对面接触，需要借助语言、体态、情感、示范等多种隐性表达方式的综合作用。所以，对于隐性知识的传播需要提高普通个体与能力较高者之间的交互频率，保证知识传播者与接受者具有稳定和长期的交互关系。

根据知识二分法和群体网络知识传播研究的结论，从《面向对象软件建模》课程的教学内容特点出发，设计了一种基于知识特点的客观的、具有灵活度的阶段式动态分组实验方法。

3.1 阶段性实验任务设计

阶段式动态分组实验方法的第1步是对课程及实验内容进行阶段性划分。根据课程知识由浅入深的特点，将学习和实验任务归类并划分为理论型和应用型两类任务。

(1) 理论型实验任务。主要围绕着UML统一建模语言的3种基本建模方法理论，由教师结合课程进程设计，分为类建模、交互建模和状态建模3类，这3类任务具体又包括类图、包图、状态图、用例图、顺序图等13种建模图的具体表示法和基本理论知识。该类实验任务主要目的是通过分组实验，让学生充分掌握UML的基本表示方法，熟悉多种UML作图软件的操作，能够读懂建模设计图，具备一定的软件建模理论基础。

(2) 应用型实验任务。主要针对面相对象统一过程，通过分组由组员共同完成一个完整的软件项目的建模全过程。实验题目可以由教师指定也可以由小组成员自拟。软件建模是渗透在软件工程的整个开发过程当中的，包括应用领域专家交流阶段、企业级建模应用阶段、编写文档阶段及程序设计阶段。应用型实验任务囊括了软件工程各个阶段，任务具有一定的规模、难度和复杂程度。任务要求小组成员不但有扎实的理论基础，还需要具有团队协作精神和沟通能力。该类任务可以锻炼学生的分析问题、解决问题的能力，通过组内成员间的深入交流互助，促进学生间推理力、感知力、理解力的相互渗透，从而达到团队创新能力的提高。3.2 动态分组实验方法

阶段式动态分组实验方法的第2步是针对前一步划分的阶段性实验任务，对学生进行动态分组。

第一阶段的理论型实验任务属于掌握显性知识为目的的任务，该阶段的实验小组成员交互结构设计，可采取具有星形结构的无标度网络(Scale-free network)，如图2中的a层网络所示。该类型的网络中只有一个节点拥有大量的连接(称为Hub节点)，其他节点仅与Hub结点直接相连。由于Hub节点的连接度较大，故当该节点具有较高的知识量时，可以最快速度传播给其他节点。在另一方面高连接度导致Hub节点与其他节点间的交互频率较低，因此，这种网络结构适合知识难度较低、知识粒度较小的显性知识传播。

基于该分组实验方式，在教学实践中将一个教学班级内的80个学生分成9组，平均每组约有9个成员。该阶段的理论型实验任务自学相对容易，易于交流，因此并不指定固定组长，中心Hub节点位置采用轮流制，在小组接到任务时立即将实验任务分解，降低任务粒度，然后由组员轮流担任知识分享者向其他组员进行知识输出。采用这种分组实验方式，实验完成质量和效率明显提高，实验成果的轮流分享制也明显促进了学生参与实验学习的积极性。

第2阶段的应用型实验任务属于掌握隐性知识为目的的任务，该阶段的实验小组成员的交互结构设计可采取具有三角形结构的网络，如图2中的b层网络所示。隐性知识的传播主要是在个体间直接面对面接触过程中进行，减少小组的人数可以有效提高组员间的交互频率，保证知识传播者与接受者具有稳定和长期的关系。在b层网络中，原处于a层的无标度网络结构调整为若干个人数较少、个体间联系更为紧密的小组。

图2 阶段式动态分组学习示意图

基于分组实验方式，在实验实施阶段，将第1阶段划分的9人组分成3个由3名组员构成的小组，并在每个小组中分派1名能力较强的组员以促进隐性知识的传播。采用这种分组实验方式后，实验学习效果提高显著，特别是原本实际动手操作能力较低的学生在频繁接触能力较强的组员的过程中，个人能力大幅度提升，从而进一步提高了实验学习的积极性。

4 互动渐进学习方法

互动渐进学习方法[1]是基于动态分组方法形成阶段性的学习小组，以任务带动学习实现循序渐进掌握知识的方法。该方法以“5个教学环节”[16]为中心突出学习主体间的互动活动，“5个教学环节”即“情境创设”“自主学习”“组内互动”“师生互动”“总结提高”，如图3所示。其中在课堂上进行的只有“师生互动”和“总结提高”环节，其他3个环节都是在课堂以外的时间进行的。

图3 互动渐进学习方法的5个环节

“情境创设”阶段，由教师抛出问题，设定问题情境，提出任务。教师根据授课内容的需要，模拟学生要解决的问题。在“自主学习”阶段，学生通过查阅教材、观看授课视频，自主发掘解决问题的方法和手段。自主学习之后就是学生的“组内讨论”，学生带着问题在提前分好的阶段性学习小组内尝试交流不同的问题解决方法，相互解答出现的问题，并总结共性问题。到上课时，在“师生互动”环节中进行汇报和交流，同时在互动后实现“总结提高”。为了实现“互动渐进式学习”，在《面相对象软件建模》课程教学过程中做到了“5个转换”。

(1) 课堂角色转换。将原来教师的角色转换为教学活动的组织者、引导者、传授者。将学生的被动角色转换为主动角色，让学生成为教学活动的参与者、合作者、受益者。

(2) 引导方式转换。将单向的知识传授转换为提问引发思考。用问题的方式去激发学生主动思考问题、解决问题的热情。

(3) 思维模式转换。改变原本教师思维“独角戏”的课堂思维方式，将学生的结论性转换为启发性思维，充分调动教师与学生间的思维碰撞火花，发扬创新精神，鼓励提问，鼓励交流，师生共同解决问题。

(4) 情感方式转换。将原来以教师为中心的课堂转换为以学生为中心的课堂，提倡平等与尊重，充分调动学生的主观能动性，促进师生情感交流，充分给予学生自由和信任，让自由平等的课堂里开出知识与希望之花。

(5) 评价方式转换。将原来单一的纸质试卷考核方式转换为多角度评价方式。倡导互动式评价，包括组内评价、组间互评，最后再配合教师对学生的评价，给予学生更多的实践性和发展性评价，勉励学生继续积极互动，迸发出新的师生间的创造力。

5 实践成果

自2013年以来，阶段式动态实验分组和互动渐进学习方法已经在软件学院软件工程系的软件建模课程中得到初步应用，3年来共完成本科生教学2 400人次，完成理论型、应用型实验任务40余项。其中，以学生分组的方式完成了多个软件系统的建模和开发，2014年申请软件著作权9项，2015年申请软件著作权17项，均已获得授权。这些由学生自主完成的软件系统的建模与开发同时也丰富了学院的教学案例库，3年来Java编程语言、C与C++编程语言、J2EE技术、UML建模技术等课程的教学案例都得到了扩充，2014年《UML面向对象建模技术》获得辽宁省教育软件大赛优秀奖，2015年《网络博弈模型演化仿真教学软件》获得辽宁省教育教学信息化大奖赛教学软件类优秀奖。此外，学生通过分组学习在科研方面也取得了突出的成绩：2014年学生分组完成“具有重连与学习机制的合作演化系统”并形成论文，发表在IEEE 12th International Conference on Dependable, Autonomic and Secure Computing(EI检索)国际会议上；同年完成“社会网络在线评估系统”，发表在International Conference on Service Sciences(国际会议)上；2015年由两个学生小组合作完成“混合策略演化系统”形成论文发表在IEEE Conference on Collaboration and Internet Computing(EI检索)国际会议上；2015年在教师指导下，学生小组研究基于城市交通大数据的推荐算法，针对频繁轨迹挖掘问题提出了Taxi-RS推荐算法，通过搜索剪枝优化算法快速计算乘客在特定地点打车的等待时间，该研究成果被SCI检索的国际期刊录取发表。

6 结 语

本文根据软件工程专业《面向对象软件建模》课程教育教学实践，提出了动态分组实验方法和互动渐进学习方法，该方法能够增强学生的学习热情和团队参与程度，提高群体学习效率，培养合作创新和沟通能力，对实应社会需要、能够解决复杂工程问题的复合型人才的培养进行了一次有效的探索。

[1] 赵小薇，许真珍，田琳琳，等．渐进式教学在软件工程建模课程中的应用[J]．计算机教育，2015(20)：49-52．

[2] 杨 丹．全面培养学生创新能力的举措[J]．实验室研究与探索，2011，30(7)：1-5．

[3] 汤宗健，梁革英．协同学习分组策略分析[J]．高教论坛，2012(7)：40-42．

[4] 夏艳辉．基于聚类分析的协同学习小组分组方法[J]．价值工程，2012，31(18)：219-220．

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Research and Practice on Experiment and Learning Method Based on Phased Dynamic Group

ZHAOXiaowei，WANGYi，XUXiujuan，YUHong，XUZhenzhen

(School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620， Liaoning, China)

It is important to cultivate students’ autonomous learning ability by the scientific and objective group-learning mode. According to the combination of software modeling theory and application in software engineering curriculum, the grouping learning strategies and implementation methods for the undergraduate students are explored based on the knowledge dichotomy and the research result of knowledge propagation in complex networks. Based on this method, the tasks are classified and divided into two types: theoretical tasks and application tasks. According to the different types of tasks, the students are dynamically grouped and the interactive incremental learning method is adopted with the group. Practice shows that the proposed methods are helpful for software engineering undergraduates to improve the efficiency of learning, innovation and communication abilities, and play a positive role in reaching the goal of education.

task classification method； phased dynamic group experiment； interactive incremental learning method

2016-04-28

国家自然科学基金项目(71371040)；大连理工大学教育教学改革重点项目(ZD201530)

赵小薇(1978-)，女，辽宁大连人，博士在读，讲师，主要研究方向：演化博弈理论、软件工程、复杂系统理论及应用。

Tel.：18904111411；E-mail：xiaowei.zhao@dlut.edu.cn

许真珍(1980-)，女，江苏淮安人，博士，讲师，主要研究方向：多任务调度问题，分布式智能系统。

Tel.：15942627062；E-mail：xzz@dlut.edu.cn

G 642.0

A

1006-7167(2017)03-0171-05