階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)與互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法的研究與實(shí)踐

趙小薇， 王 祎， 徐秀娟， 于 紅， 許真珍

(大連理工大學(xué) 軟件學(xué)院，遼寧 大連 116620)

階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)與互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法的研究與實(shí)踐

趙小薇， 王 祎， 徐秀娟， 于 紅， 許真珍

(大連理工大學(xué) 軟件學(xué)院，遼寧 大連 116620)

科學(xué)客觀的學(xué)生分組實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ胶蛯W(xué)習(xí)方法是決定分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)能否成功的關(guān)鍵因素之一，對于學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)具有重要意義。根據(jù)知識二分法與群體網(wǎng)絡(luò)知識傳播理論，結(jié)合軟件工程專業(yè)理論與應(yīng)用并存的特點(diǎn)，深入探索了適合軟件工程專業(yè)本科生的分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)策略和實(shí)施方法，提出了基于階段式動態(tài)分組的實(shí)驗(yàn)方法。根據(jù)課程知識由淺入深的特點(diǎn)，將學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)任務(wù)歸類并劃分為理論型和應(yīng)用型兩類，進(jìn)而針對不同類型任務(wù)對學(xué)生進(jìn)行動態(tài)分組并配合互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法，以任務(wù)帶動學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)知識的循序漸進(jìn)。實(shí)踐表明，該方法有助于提高軟件工程專業(yè)本科生的學(xué)習(xí)效率、創(chuàng)新與溝通能力，對達(dá)到培養(yǎng)目標(biāo)具有積極的推動作用。

學(xué)習(xí)任務(wù)分類方法； 階段式動態(tài)分組； 互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法

0 引 言

軟件工程專業(yè)涵蓋了編程語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法流程、數(shù)據(jù)存儲等軟件系統(tǒng)開發(fā)各個方面的知識。該專業(yè)的本科生教學(xué)需要讓學(xué)生掌握軟件系統(tǒng)的需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、編碼測試等多個階段的技術(shù)與方法[1]。在軟件工程知識不斷復(fù)雜化的同時，社會對軟件工程本科畢業(yè)生的要求也不斷提高，要求學(xué)生基礎(chǔ)扎實(shí)、專業(yè)突出，具有團(tuán)隊(duì)責(zé)任感和創(chuàng)新能力、具有自主學(xué)習(xí)能力、能夠解決復(fù)雜工程問題，能夠成為軟件工程技術(shù)和軟件管理的復(fù)合型人才。傳統(tǒng)的課堂上以教師講授為中心的教學(xué)方法已經(jīng)無法滿足日益增長的現(xiàn)代軟件人才培養(yǎng)需求，以學(xué)生為中心的分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)模式越來越受到關(guān)注[2]，而分組實(shí)驗(yàn)方式以及組內(nèi)合作模式是決定分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)能否成功的關(guān)鍵因素之一。

現(xiàn)有的大學(xué)本科分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)往往由教師根據(jù)實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容確定分組人數(shù)，采取組員固定、指派組長的方式。雖然這種方式能使學(xué)習(xí)目標(biāo)統(tǒng)一、便于教師指導(dǎo)，但是組長指派制不利于調(diào)動組內(nèi)普通成員的參與感與積極性；如果組員能力水平差異較大，則經(jīng)常出現(xiàn)由一個能力最強(qiáng)的組員依靠個人知識完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)，其他組員消極參與的情況。此外，一些課程教程較長，課程內(nèi)容前后差異較大，課程前期學(xué)生的實(shí)驗(yàn)分組模式并不適用于后期的分組學(xué)習(xí)。因此，從提高學(xué)生參與分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)的積極性、提高組內(nèi)學(xué)生間的知識互動目的出發(fā)，探索具有靈活性的、適合不同知識特點(diǎn)的分組實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)方法，對于大學(xué)本科生培養(yǎng)具有實(shí)際意義[3-4]。

本文在對知識二分法(Knowledge Dichotomy)[5]與群體網(wǎng)絡(luò)知識傳播研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合軟件學(xué)院軟件工程專業(yè)本科生《面向?qū)ο筌浖！氛n程的教學(xué)實(shí)踐，提出了基于知識類型的階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)和互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法。實(shí)踐表明，該方法有助于提高軟件工程專業(yè)本科生的軟件建模、創(chuàng)新能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。該方法也可推廣到其他專業(yè)的本科分組學(xué)習(xí)。

1 知識二分法簡介

英國哲學(xué)家Polanyi首次提出了知識二分法的理論，將知識劃分為顯性知識和隱性知識[5]。顯性知識可以通過語言、文字、圖形等顯性介質(zhì)進(jìn)行表達(dá)，較易交流和傳遞。隱性知識一般深藏于人們頭腦和行為之中，具有高度的抽象性和個體化特性，不能依靠精確的編碼和結(jié)構(gòu)化語言進(jìn)行表達(dá)、傳播和共享[6]。隱性知識具有以下特點(diǎn)：

(1) 個體性。隱性知識是高度個人化的知識，與個人認(rèn)知(personal knowledge)關(guān)聯(lián)緊密，因此個體差異較大。

(2) 模糊性。隱性知識是個體工作實(shí)踐形成的一種經(jīng)驗(yàn)性的知識，不能通過語言進(jìn)行確切地說明，因此傳播難度較大。

(3) 情境性。隱性知識是一種依賴于特定情境的知識，離開了情境設(shè)定，認(rèn)知與理解也就失去了依托[7]。

在軟件工程領(lǐng)域很多課程既包含顯性知識也包含隱性知識。以《面向?qū)ο筌浖！氛n程為例，課程中的“統(tǒng)一建模語言(UML)”是以標(biāo)準(zhǔn)符號化的方法描述軟件系統(tǒng)的“因果關(guān)系”和“結(jié)構(gòu)關(guān)系”[8-9]，屬于顯性知識，學(xué)生理解與掌握較為容易，分組自學(xué)門檻較低；課程中的“面向?qū)ο筌浖Ｐ驮O(shè)計(jì)思想”屬于隱性知識，教師往往通過案例教學(xué)在課堂中展示，學(xué)生理解與掌握的程度與學(xué)生的領(lǐng)悟力、洞察力、軟件系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)有很大關(guān)系，往往差異較大，分組討論自學(xué)比較困難。所以，本科生分組學(xué)習(xí)必須圍繞知識類型和知識特點(diǎn)開展。

2 基于群體網(wǎng)絡(luò)的知識傳播的研究

網(wǎng)絡(luò)化是個體存在于社會的一個普遍方式，從網(wǎng)絡(luò)的視角看，個體在日常工作和社會交往中，通過彼此的相互作用和交流，傳播各自擁有的資源，例如知識、技能等[10]。Tsai等[11]在研究個體學(xué)習(xí)時發(fā)現(xiàn)，個體間的關(guān)聯(lián)是學(xué)習(xí)過程的重要組成部分，個體通過彼此間相互作用發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)會并獲得其他個體的知識。Inkpen等[12]將知識傳播定義為知識在群體網(wǎng)絡(luò)中由知識量高的主體向知識量低的主體進(jìn)行轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象。Cohen等[13]認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)中個體已具備的知識基礎(chǔ)、與其它個體交流的頻率決定了網(wǎng)絡(luò)整理的知識傳播和吸收能力。

假設(shè)團(tuán)隊(duì)成員所構(gòu)成的群體網(wǎng)絡(luò)為G，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)總數(shù)(即團(tuán)隊(duì)成員數(shù)量)為N。網(wǎng)絡(luò)中的任一節(jié)點(diǎn)與其他K個隨機(jī)選取的節(jié)點(diǎn)建立聯(lián)結(jié)。K稱為節(jié)點(diǎn)的聯(lián)結(jié)度，反映了組內(nèi)成員的交往能力，K越大則表示組員能夠與更多的其他組員產(chǎn)生直接交互，獲取其他組員知識的可能性也越大。單位時間內(nèi)，任意兩個節(jié)點(diǎn)間的交互頻率為f，f反映了兩個直接相連的節(jié)點(diǎn)間交往的效率。f越高，則單位時間內(nèi)兩節(jié)點(diǎn)交往的頻率越高，知識傳播也越多[14]。由于組員的時間精力有限，故聯(lián)結(jié)其他成員的數(shù)量與交互頻率成反比，即K∝f。

在初始狀態(tài)t=0時，網(wǎng)絡(luò)中擁有比例為α的高認(rèn)知水平節(jié)點(diǎn)，這些任意選取的節(jié)點(diǎn)代表了具有較高的領(lǐng)悟力、洞察力和背景知識水平的組員(見圖1)。假設(shè)這些高認(rèn)知節(jié)點(diǎn)擁有相同的知識水平X，而其他節(jié)點(diǎn)擁有相同的初始知識水平L，其中XL，可以得到網(wǎng)絡(luò)初始知識水平均值

圖1 群體知識傳播網(wǎng)絡(luò)(N=12，K=3，α=0.25)

(1)

由式中可見，在組內(nèi)普通組員知識水平固定的情況下，α和X對小組初期平均知識水平影響較大，即建組初期組內(nèi)高能力組員的比例與能力水平對小組的知識初始水平起決定性作用。

對于群體網(wǎng)絡(luò)G中任意兩個直接相連的節(jié)點(diǎn)i和j，若兩節(jié)點(diǎn)的知識水平有差異，則認(rèn)為節(jié)點(diǎn)間發(fā)生了知識傳播，知識由高水平的節(jié)點(diǎn)傳播給低水平的節(jié)點(diǎn)；若兩節(jié)點(diǎn)的知識水平相同，則認(rèn)為不發(fā)生知識傳播。Chen等[14]的研究表明，知識傳播的效果與節(jié)點(diǎn)的知識吸收能力有關(guān)，知識吸收能力越強(qiáng)，則單次吸收其他個體的知識量越多。假設(shè)節(jié)點(diǎn)的知識吸收能力為μ，表示兩節(jié)點(diǎn)在一次接觸時，知識水平低的節(jié)點(diǎn)吸收水平高節(jié)點(diǎn)的知識的比率。節(jié)點(diǎn)i在時刻t的知識水平為Li(t)，在t+1時，i的知識水平為

ΔLi(t+1)為知識增量，計(jì)算式為

ΔLi(t+1)=

(2)

式中，Gi表示節(jié)點(diǎn)i以及與其直接相連的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的子網(wǎng)絡(luò)。隨著時間的增加，小組知識總量越大，網(wǎng)絡(luò)平均知識水平越高，在時刻t時，網(wǎng)絡(luò)的平均知識水平為

(3)

可見，影響團(tuán)隊(duì)知識水平的因素有3個：與個體i直接相連子網(wǎng)絡(luò)Gi的規(guī)模；個體i的知識吸收能力μ；個體i與相鄰節(jié)點(diǎn)的交互頻率f。個體i的知識吸收能力μ越高，表示知識難度越低或者個體領(lǐng)會力越強(qiáng)，知識傳播越快。子網(wǎng)絡(luò)Gi的規(guī)模越大代表個體i的直接相連節(jié)點(diǎn)越多，那么能夠與i產(chǎn)生知識傳播的個體也就越多(即K較大)，知識增量越大。個體i與相鄰節(jié)點(diǎn)的交互頻率增高(即f增大)，則單位時間內(nèi)個體間交互概率越大，知識增量變大。由于f∝K，故過高的f會導(dǎo)致K過低；反之過大的K也會致使f過小。從以上的分析中可以得出結(jié)論：在具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的群體中，影響知識傳播的因素有初始高能力者數(shù)量、個體知識吸收能力、個體間交互頻率以及直接交互個體的數(shù)量。這些因素相互之間又會發(fā)生作用，形成了非線性復(fù)雜系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中知識的傳播問題需要根據(jù)具體的知識類型和特點(diǎn)以及知識傳播者的特點(diǎn)進(jìn)行有針對性的討論。

3 階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)方法

根據(jù)知識的二分法理論，個體對于顯性知識的吸收能力較高，同時顯性知識可以通過文字、圖形等顯性介質(zhì)進(jìn)行展示和記錄，所以不需要知識傳播者與知識接收者頻繁接觸，知識可以在一次學(xué)習(xí)后被反復(fù)溫習(xí)，因此，個體間交互頻率可以適度降低，可以通過增加直接交互個體的數(shù)量來提高知識傳播效率。

對于隱性知識而言，由于其傳播主要通過個體間直接面對面接觸，需要借助語言、體態(tài)、情感、示范等多種隱性表達(dá)方式的綜合作用。所以，對于隱性知識的傳播需要提高普通個體與能力較高者之間的交互頻率，保證知識傳播者與接受者具有穩(wěn)定和長期的交互關(guān)系。

根據(jù)知識二分法和群體網(wǎng)絡(luò)知識傳播研究的結(jié)論，從《面向?qū)ο筌浖！氛n程的教學(xué)內(nèi)容特點(diǎn)出發(fā)，設(shè)計(jì)了一種基于知識特點(diǎn)的客觀的、具有靈活度的階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)方法。

3.1 階段性實(shí)驗(yàn)任務(wù)設(shè)計(jì)

階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)方法的第1步是對課程及實(shí)驗(yàn)內(nèi)容進(jìn)行階段性劃分。根據(jù)課程知識由淺入深的特點(diǎn)，將學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)任務(wù)歸類并劃分為理論型和應(yīng)用型兩類任務(wù)。

(1) 理論型實(shí)驗(yàn)任務(wù)。主要圍繞著UML統(tǒng)一建模語言的3種基本建模方法理論，由教師結(jié)合課程進(jìn)程設(shè)計(jì)，分為類建模、交互建模和狀態(tài)建模3類，這3類任務(wù)具體又包括類圖、包圖、狀態(tài)圖、用例圖、順序圖等13種建模圖的具體表示法和基本理論知識。該類實(shí)驗(yàn)任務(wù)主要目的是通過分組實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)生充分掌握UML的基本表示方法，熟悉多種UML作圖軟件的操作，能夠讀懂建模設(shè)計(jì)圖，具備一定的軟件建模理論基礎(chǔ)。

(2) 應(yīng)用型實(shí)驗(yàn)任務(wù)。主要針對面相對象統(tǒng)一過程，通過分組由組員共同完成一個完整的軟件項(xiàng)目的建模全過程。實(shí)驗(yàn)題目可以由教師指定也可以由小組成員自擬。軟件建模是滲透在軟件工程的整個開發(fā)過程當(dāng)中的，包括應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜医涣麟A段、企業(yè)級建模應(yīng)用階段、編寫文檔階段及程序設(shè)計(jì)階段。應(yīng)用型實(shí)驗(yàn)任務(wù)囊括了軟件工程各個階段，任務(wù)具有一定的規(guī)模、難度和復(fù)雜程度。任務(wù)要求小組成員不但有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，還需要具有團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力。該類任務(wù)可以鍛煉學(xué)生的分析問題、解決問題的能力，通過組內(nèi)成員間的深入交流互助，促進(jìn)學(xué)生間推理力、感知力、理解力的相互滲透，從而達(dá)到團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新能力的提高。3.2 動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)方法

階段式動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)方法的第2步是針對前一步劃分的階段性實(shí)驗(yàn)任務(wù)，對學(xué)生進(jìn)行動態(tài)分組。

第一階段的理論型實(shí)驗(yàn)任務(wù)屬于掌握顯性知識為目的的任務(wù)，該階段的實(shí)驗(yàn)小組成員交互結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可采取具有星形結(jié)構(gòu)的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(Scale-free network)，如圖2中的a層網(wǎng)絡(luò)所示。該類型的網(wǎng)絡(luò)中只有一個節(jié)點(diǎn)擁有大量的連接(稱為Hub節(jié)點(diǎn))，其他節(jié)點(diǎn)僅與Hub結(jié)點(diǎn)直接相連。由于Hub節(jié)點(diǎn)的連接度較大，故當(dāng)該節(jié)點(diǎn)具有較高的知識量時，可以最快速度傳播給其他節(jié)點(diǎn)。在另一方面高連接度導(dǎo)致Hub節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)間的交互頻率較低，因此，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適合知識難度較低、知識粒度較小的顯性知識傳播。

基于該分組實(shí)驗(yàn)方式，在教學(xué)實(shí)踐中將一個教學(xué)班級內(nèi)的80個學(xué)生分成9組，平均每組約有9個成員。該階段的理論型實(shí)驗(yàn)任務(wù)自學(xué)相對容易，易于交流，因此并不指定固定組長，中心Hub節(jié)點(diǎn)位置采用輪流制，在小組接到任務(wù)時立即將實(shí)驗(yàn)任務(wù)分解，降低任務(wù)粒度，然后由組員輪流擔(dān)任知識分享者向其他組員進(jìn)行知識輸出。采用這種分組實(shí)驗(yàn)方式，實(shí)驗(yàn)完成質(zhì)量和效率明顯提高，實(shí)驗(yàn)成果的輪流分享制也明顯促進(jìn)了學(xué)生參與實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)的積極性。

第2階段的應(yīng)用型實(shí)驗(yàn)任務(wù)屬于掌握隱性知識為目的的任務(wù)，該階段的實(shí)驗(yàn)小組成員的交互結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可采取具有三角形結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，如圖2中的b層網(wǎng)絡(luò)所示。隱性知識的傳播主要是在個體間直接面對面接觸過程中進(jìn)行，減少小組的人數(shù)可以有效提高組員間的交互頻率，保證知識傳播者與接受者具有穩(wěn)定和長期的關(guān)系。在b層網(wǎng)絡(luò)中，原處于a層的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整為若干個人數(shù)較少、個體間聯(lián)系更為緊密的小組。

圖2 階段式動態(tài)分組學(xué)習(xí)示意圖

基于分組實(shí)驗(yàn)方式，在實(shí)驗(yàn)實(shí)施階段，將第1階段劃分的9人組分成3個由3名組員構(gòu)成的小組，并在每個小組中分派1名能力較強(qiáng)的組員以促進(jìn)隱性知識的傳播。采用這種分組實(shí)驗(yàn)方式后，實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)效果提高顯著，特別是原本實(shí)際動手操作能力較低的學(xué)生在頻繁接觸能力較強(qiáng)的組員的過程中，個人能力大幅度提升，從而進(jìn)一步提高了實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)的積極性。

4 互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法

互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法[1]是基于動態(tài)分組方法形成階段性的學(xué)習(xí)小組，以任務(wù)帶動學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)循序漸進(jìn)掌握知識的方法。該方法以“5個教學(xué)環(huán)節(jié)”[16]為中心突出學(xué)習(xí)主體間的互動活動，“5個教學(xué)環(huán)節(jié)”即“情境創(chuàng)設(shè)”“自主學(xué)習(xí)”“組內(nèi)互動”“師生互動”“總結(jié)提高”，如圖3所示。其中在課堂上進(jìn)行的只有“師生互動”和“總結(jié)提高”環(huán)節(jié)，其他3個環(huán)節(jié)都是在課堂以外的時間進(jìn)行的。

圖3 互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法的5個環(huán)節(jié)

“情境創(chuàng)設(shè)”階段，由教師拋出問題，設(shè)定問題情境，提出任務(wù)。教師根據(jù)授課內(nèi)容的需要，模擬學(xué)生要解決的問題。在“自主學(xué)習(xí)”階段，學(xué)生通過查閱教材、觀看授課視頻，自主發(fā)掘解決問題的方法和手段。自主學(xué)習(xí)之后就是學(xué)生的“組內(nèi)討論”，學(xué)生帶著問題在提前分好的階段性學(xué)習(xí)小組內(nèi)嘗試交流不同的問題解決方法，相互解答出現(xiàn)的問題，并總結(jié)共性問題。到上課時，在“師生互動”環(huán)節(jié)中進(jìn)行匯報和交流，同時在互動后實(shí)現(xiàn)“總結(jié)提高”。為了實(shí)現(xiàn)“互動漸進(jìn)式學(xué)習(xí)”，在《面相對象軟件建?！氛n程教學(xué)過程中做到了“5個轉(zhuǎn)換”。

(1) 課堂角色轉(zhuǎn)換。將原來教師的角色轉(zhuǎn)換為教學(xué)活動的組織者、引導(dǎo)者、傳授者。將學(xué)生的被動角色轉(zhuǎn)換為主動角色，讓學(xué)生成為教學(xué)活動的參與者、合作者、受益者。

(2) 引導(dǎo)方式轉(zhuǎn)換。將單向的知識傳授轉(zhuǎn)換為提問引發(fā)思考。用問題的方式去激發(fā)學(xué)生主動思考問題、解決問題的熱情。

(3) 思維模式轉(zhuǎn)換。改變原本教師思維“獨(dú)角戲”的課堂思維方式，將學(xué)生的結(jié)論性轉(zhuǎn)換為啟發(fā)性思維，充分調(diào)動教師與學(xué)生間的思維碰撞火花，發(fā)揚(yáng)創(chuàng)新精神，鼓勵提問，鼓勵交流，師生共同解決問題。

(4) 情感方式轉(zhuǎn)換。將原來以教師為中心的課堂轉(zhuǎn)換為以學(xué)生為中心的課堂，提倡平等與尊重，充分調(diào)動學(xué)生的主觀能動性，促進(jìn)師生情感交流，充分給予學(xué)生自由和信任，讓自由平等的課堂里開出知識與希望之花。

(5) 評價方式轉(zhuǎn)換。將原來單一的紙質(zhì)試卷考核方式轉(zhuǎn)換為多角度評價方式。倡導(dǎo)互動式評價，包括組內(nèi)評價、組間互評，最后再配合教師對學(xué)生的評價，給予學(xué)生更多的實(shí)踐性和發(fā)展性評價，勉勵學(xué)生繼續(xù)積極互動，迸發(fā)出新的師生間的創(chuàng)造力。

5 實(shí)踐成果

自2013年以來，階段式動態(tài)實(shí)驗(yàn)分組和互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法已經(jīng)在軟件學(xué)院軟件工程系的軟件建模課程中得到初步應(yīng)用，3年來共完成本科生教學(xué)2 400人次，完成理論型、應(yīng)用型實(shí)驗(yàn)任務(wù)40余項(xiàng)。其中，以學(xué)生分組的方式完成了多個軟件系統(tǒng)的建模和開發(fā)，2014年申請軟件著作權(quán)9項(xiàng)，2015年申請軟件著作權(quán)17項(xiàng)，均已獲得授權(quán)。這些由學(xué)生自主完成的軟件系統(tǒng)的建模與開發(fā)同時也豐富了學(xué)院的教學(xué)案例庫，3年來Java編程語言、C與C++編程語言、J2EE技術(shù)、UML建模技術(shù)等課程的教學(xué)案例都得到了擴(kuò)充，2014年《UML面向?qū)ο蠼＜夹g(shù)》獲得遼寧省教育軟件大賽優(yōu)秀獎，2015年《網(wǎng)絡(luò)博弈模型演化仿真教學(xué)軟件》獲得遼寧省教育教學(xué)信息化大獎賽教學(xué)軟件類優(yōu)秀獎。此外，學(xué)生通過分組學(xué)習(xí)在科研方面也取得了突出的成績：2014年學(xué)生分組完成“具有重連與學(xué)習(xí)機(jī)制的合作演化系統(tǒng)”并形成論文，發(fā)表在IEEE 12th International Conference on Dependable, Autonomic and Secure Computing(EI檢索)國際會議上；同年完成“社會網(wǎng)絡(luò)在線評估系統(tǒng)”，發(fā)表在International Conference on Service Sciences(國際會議)上；2015年由兩個學(xué)生小組合作完成“混合策略演化系統(tǒng)”形成論文發(fā)表在IEEE Conference on Collaboration and Internet Computing(EI檢索)國際會議上；2015年在教師指導(dǎo)下，學(xué)生小組研究基于城市交通大數(shù)據(jù)的推薦算法，針對頻繁軌跡挖掘問題提出了Taxi-RS推薦算法，通過搜索剪枝優(yōu)化算法快速計(jì)算乘客在特定地點(diǎn)打車的等待時間，該研究成果被SCI檢索的國際期刊錄取發(fā)表。

6 結(jié) 語

本文根據(jù)軟件工程專業(yè)《面向?qū)ο筌浖！氛n程教育教學(xué)實(shí)踐，提出了動態(tài)分組實(shí)驗(yàn)方法和互動漸進(jìn)學(xué)習(xí)方法，該方法能夠增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和團(tuán)隊(duì)參與程度，提高群體學(xué)習(xí)效率，培養(yǎng)合作創(chuàng)新和溝通能力，對實(shí)應(yīng)社會需要、能夠解決復(fù)雜工程問題的復(fù)合型人才的培養(yǎng)進(jìn)行了一次有效的探索。

[1] 趙小薇，許真珍，田琳琳，等．漸進(jìn)式教學(xué)在軟件工程建模課程中的應(yīng)用[J]．計(jì)算機(jī)教育，2015(20)：49-52．

[2] 楊 丹．全面培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的舉措[J]．實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2011，30(7)：1-5．

[3] 湯宗健，梁革英．協(xié)同學(xué)習(xí)分組策略分析[J]．高教論壇，2012(7)：40-42．

[4] 夏艷輝．基于聚類分析的協(xié)同學(xué)習(xí)小組分組方法[J]．價值工程，2012，31(18)：219-220．

[5] 郁振華．波蘭尼的默會認(rèn)知論[J]．自然辯證法研究，2001(8)：33-36．

[6] Michael Polanyi．Knowing and Being[M]．Chicago：the University of Chicago Press，1969．

[7] 宋衛(wèi)華．實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中促進(jìn)隱性知識流轉(zhuǎn)的教學(xué)策略[J]．實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2008，25(6)：19-21.

[8] 郭艷燕，任滿杰，李淑艷．“面向?qū)ο蠹夹g(shù)與UML”課程教學(xué)探索[J]．計(jì)算機(jī)教育，2013(58)：58-62.

[9] 田 茵．基于UML的軟件需求分析和設(shè)計(jì)[J]．實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2004，21(5)：74-79.

[10] 張志勇，劉 益，謝 恩．基于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型的研發(fā)團(tuán)隊(duì)隱性知識轉(zhuǎn)移研究[J]．運(yùn)籌與管理，2007，16(6)：142-147．

[11] Tsai W. Knowledge transfer in Intra-organizational networks: Effects of network position and absorptive capacity on business unit innovation and performance [J]. Academy of Management Journal, 2001, 44(5): 996-1004.

[12] Inkpen A C, Tsang E W K. Social Capital, Networks, and knowledge transfer [J]. Academy of Management Review, 2005, 30(1): 146-165.

[13] Cohen W, Levinthal D. Absorptive Capacity: A new perspective on learning and innovation [J]. Administrative Science Quarterly, 1990, 35(1): 128-152.

[14] Chen Chung-Jen. The effects of knowledge attribute, Alliance characteristics, and absorptive capacity on knowledge transfer performance [J]. R&D Management, 2004, 34(3): 311-321.

[15] 楊一琳，宣照國，吳江寧，等． 基于個體策略選擇的知識傳播研究 [J]. 運(yùn)籌與管理，2012，21(1)：233-238．

[16] 劉 艷，江 冰，朱昌平，等．本科實(shí)驗(yàn)課程翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)踐[J]．實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2016，35(4)：201-204．

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

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71371040)；大連理工大學(xué)教育教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD201530)

趙小薇(1978-)，女，遼寧大連人，博士在讀，講師，主要研究方向：演化博弈理論、軟件工程、復(fù)雜系統(tǒng)理論及應(yīng)用。

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

許真珍(1980-)，女，江蘇淮安人，博士，講師，主要研究方向：多任務(wù)調(diào)度問題，分布式智能系統(tǒng)。

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

G 642.0

A

1006-7167(2017)03-0171-05