刘 徽，孙 海

(乐山师范学院 数理学院，四川 乐山 614000)

0 引言

多年来，教育实践与教育变革不断促进广大教师的专业成长，“微课程”的出现，更是成为一种符合信息时代和教育教学规律的全新资源类型。近几年来，全国高校掀起以微课程教学设计为主题的教师教学竞赛。2012年11月教育部全国高校教师网络培训中心启动了“全国首届高校微课教学大赛”，各高校积极参与，影响较大。2012年11月21日，教育部刘利民副部长在全国高校教师网络培训中心成立五周年庆祝大会的讲话中指出[1]：微课教学比赛是符合时代要求的积极探索，并希望借此推动高校教师培训方式方法的改变，解决培训多样性、便捷性和针对性的问题，促进高校教学与现代信息技术的深度融合。2015年，由教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会、全国高等学校教学研究中心主办的全国高校数学微课程教学设计竞赛，其连续5年的成功开展更是加快了高校数学传统课堂教学改革的步伐。

各级各类精品在线开放课程的成功建成就是微课程竞赛的成果之一。2020年初，突如其来的疫情，使得在线教学成为主角。在此特殊时期，将微课程竞赛的先进理念应用于在线教学，能有效整合精品在线开放课程使其符合本校学生的学情，从而在回归课堂教学后，能进一步深化教学改革、提高教学质量，是每一位教学一线教师值得实践和探索的重要课题。

1 研究现状

BOPPPS是微课教学的优秀模型，是国内外高校教师技能培训中广泛采用的一种教学模式。BOPPPS最典型的特征是其将课堂教学分为6个环节[2]：B(Bridge-in) —课堂导入、O(Objective)—课堂目标、P(Preassessment)—课堂前测、P(Participatory Learning)—课堂参与式学习、P(Post-assessment)—课堂后测和S(Summary)—课堂总结。以上6个阶段的英文首字母连在一起即组成了BOPPPS教学模式的英文缩写。6个环节清晰明确，教师只需套用该模型即可完成教学设计。

在较早的文献中，王若涵等[3]对BOPPPS模式在研究生课程中的应用进行了探索和实践，提出BOPPPS模式能引起学生的兴趣，提高教学效果，并对培养研究生的科研创新能力有显著的推动作用。2014年以来，随着BOPPPS模型在中国进一步引入和实施，国内各高校本科课程教学教师也开始研究和使用该模型与课程的融合，能够查阅的文献也逐年增多。曹丹平等[4]认为BOPPPS模型具有较强的实践性和可操作性，能够为一线教师提供指导教学各个环节的理论体系，使得教学设计的安排更加条理化、合理化。但是教学不是一个可以直接模仿或者机械性的操作工序，一些不确定性的因素会影响到教学环节的实施。比如，BOPPPS模型教学设计的核心和重点是确保教学环节的互动参与性，而针对此次疫情下不能与学生面对面交流的特殊情形，该如何实现互动式教学实践？这些经验无处可寻。此外，一线教师也会思考，BOPPPS是否对所有学科、所有课程、所有内容都适用？ BOPPPS教学模型还有一个突出的特点是建立在“人的注意力大约只能持续维持15分钟的自然规律”的研究上的，而在实际教学过程中，是否一定要以15分钟为一个节点来进行划分？处理好上述问题才能使BOPPPS模型成为真正有效的教学模式。因此，教师不应被形式所困，而应对BOPPPS模型进行本质性的剖析，在固定形式之下抓其内容，取其精髓。

2 基于BOPPPS教学模式下的在线教学设计

2.1 围绕课程定位建构教学资源包

“数据挖掘”课程是以实践教学为主，通过理论算法的讲解与应用，使学生学会数据挖掘的工具软件与技术，以便在将来的工作岗位上能将所学知识应用其中，能够为单位或企业决策提供积极的帮助。如今在商业和科研领域产生了海量数据集，通过各类传感器使收集和存储数据变得轻松简便，人们开始尽可能地收集各种来源和各个时期的各种数据。这些数据在收集之初有明显的目的，人们也相信收集的数据肯定会有价值。数据挖掘[5]是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的发展趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此数据挖掘已成为企业保持竞争力的必要方法。

课程涵盖的内容包括数据预处理、分类、聚类、预测建模、关联分析和异常检测等。目标是让学生理解算法的基本概念和原理，并应用于具体数据集的练习，为学生提供数据挖掘应用于实际问题所需要的必要背景和方法。

教师根据疫情时期教学的特殊性和本校学情，依托“中国大学MOOC”“R语言与金融数据分析”(方霞、邓弋威，浙江工商大学)课程，打造本校“SPOC”课程“数据挖掘”。

2.2 BOPPPS微课理念下的教学重构

推进信息化教学，稳定的直播平台和信息化管理工具是保障学习效果的关键。经过学习和比较，特别是在疫情期间，团队采用的网上教学方案为“腾讯会议”直播+“中国大学MOOC”平台学生管理+“QQ群”作业收集与学习反馈的方式进行，融入BOPPPS模型的教学设计，有效的保障了学习效果。“数据挖掘”这类实践性比较强的课程，其教学过程中更多的是指导学生的操作，教学设计需要更具安全感的、简单的、有确定性的教学模型。BOPPPS模型能够很好的提供利于实践教学互动和评测的环节，加上“中国大学MOOC”是国家精品课程在线学习平台，课程资源成熟，学生可以在平台示范课教师的带领下，自主完成课前预习和课后知识检测。而教师直播时则重点根据学生在操作中的问题进行讲解和补充。依据BOPPPS模型的“微课程”理念，将一个知识点或实践指导的直播课时间控制在30分钟左右，保证学生的学习关注度与学习热情。此外，在直播课中教师采用录屏软件，将经过剪辑后的课程回放(有时还需要补充录播)发放到QQ群，可以使知识点更科学严谨。

2.3 教学设计举例

知识点“基于贝叶斯公式的分类”是数据挖掘课程分类问题的重要内容，本节点教学设计结合直播与练习、项目展示，总时长30分钟。

2.3.1 导入(B)环节——吸引注意、引起兴趣

导言的作用一方面是引发学生的思考，帮助学生专注或理解即将要学习的内容；另一方面培养学生善于在生活在发现数学模型的能力，从而激发学生学习兴趣。

a)生活中的分类。俗话说“物以类聚，人以群分”，也就是说相似的东西很可能具有相似的属性，利用这个原理人们常常对事物进行分类，比如根据环保的要求对垃圾进行分类处理，比如大家的班级也是一种分类。数据挖掘中分类是其中重要任务之一。

b)分类的应用。利用数据挖掘的分类技术，已经成功在众多领域有着非常广泛的应用。生活中垃圾邮件的识别，常使用贝叶斯算法来过滤垃圾邮件；在医学上肿瘤良性和恶性的判别；金融系统银行贷款风险评估；科技领域对于光学字符的识别；以及在娱乐中预测一个人是否会喜欢推荐的电影和音乐。

提问：同学们在生活遇到的哪些任务也分类有关？

c)知识点引入。

提问：谁能说出PPT中图是什么花？如何对鸢尾花进行分类？

来自《百度百科》的解释：鸢尾属(拉丁学名：Iris L.)，单子叶植物纲百合目，鸢尾科多年生草本植物，有块茎或匍匐状根茎；叶剑形，嵌叠状；花美丽，状花序或圆锥花序；花被花瓣状，有一长或短的管，外弯，花柱分枝扩大，花瓣状而有颜色，外展而覆盖着雄蕊；子房下位，胚珠多数，果为蒴果。

通过上面的解释，对于植物的分类是一件十分专业的工作，生物学家通常需要做实验和观察来决定，引出课程主题——利用数据结合算法对iris进行分类。

2.3.2 目标(O)环节——清晰明了、可评估

教学目标的设计，要以学生明确和掌握学习方向为首要任务。其作用是激励和鼓舞学生，增强学生的学习动机。有了目标的驱使，学生才能更好地全身心投入整个课堂的学习。结合PPT直播展示本节课的知识目标、技能目标和素质目标。

a)知识目标。了解数据挖掘任务——分类的实际应用，理解分类算法的理论原理，掌握分类问题的R语言代码实现。

b)技能目标。认识数据对于实际问题分析的重要性，分析问题和编程解决实际问题的能力。让学生学会学习和思考，自主、合作和探究式学习，通过模仿教师代码进行扩展。

c)素质目标。培养学生重视理论算法理解和应用，把握事物的本质以及主动探索、勇于发现的科学精神。

2.3.3 前测(P)环节——检查先备知识

微课教学的优点之一是教师能灵活调整教学内容的深度，有效调控教学的进度，通过前测环节的设计，教师可以充分了解学生兴趣与能力，也能帮助学生了解自己对已有知识的掌握情况。线上课程不与学生面对面，如果与同学互动不多或者不充分，就难以掌握学生知识点建构的进度，教师提前在平台设计课堂测验，用于该环节定时发布，学生在QQ群里交流结果。及时了解学生的学习情况，做到上课心中有数，并对同学反馈的问题进行细讲，这样可以使线上课堂更有效率。

本节前测知识点与例题：算法基于著名的贝叶斯公式

公式理解为已经先验概率P(B|A)求后验概率P(A|B)。

例[6]某工厂有四条流水线生产同一种产品，该四条流水线的产量分别占总产量的15%、20%、30%和35%，又这四条流水线的不合格品率依次为0.05、0.04、0.03及0.02，现在从出厂产品中任取一件，结果为不合格品，但该件产品是哪一条生产流水线生产的标志已经脱落，问厂方如何处理这件不合格品比较合理？

设A={任取一件，恰好抽到不合格品}，Bi={任取一件，恰好抽到第i条流水线的产品}，其中i=1，2，3，4，问题就变为P(Bi|A)，即已经不合格的前提下求这件不合格品由哪一条生产线产生的概率，这便是后验概率。

结合分类问题，这恰恰想表达的是已知样本特征X，这个样本属于哪一类ci的问题，公式改进为

为了方便计算，假设

这也是“朴素”的由来，对问题做了独立性的假设，由此建立了朴素贝叶斯分类的牢固的理论根基。

2.3.4 参与式学习(P)环节——实现学生团队合作

建构主义理论认为，教师不是单纯的知识传授者与灌输者，而是帮助学生信息加工的引导者，学生是知识的主动建构者。学生可以在团队协作的过程中，通过自身经验建构相关知识。因此，在实施BOPPPS模型的教学设计过程中，参与式学习环节是实现有效教学的关键之一。

a)分组进行数据收集。

鸢尾花的实验数据可以通过两种途径进行收集。第一，UCI Data Sets:http://archive.ics.uci.

edu/ml/datasets.html；第二，R软件内置数据集：data(“iris”)。

b)小组展示对数据属性认识。

通过对软件的操作得到图表，如图1。

图1 数据属性展示

iris数据集包括：5个属性，150个样本。其中，Sepal.Length为花萼长度，数值类型；Sepal.Width为花萼宽度，数值类型；Petal.Length为花瓣长度，数值类型；Petal.Width为花瓣宽度，数值类型；Species为鸢尾的种类，分类类型 setosa，versicolor，virginica。

教师强调：Species即是分类中的“类标签”。

c)师生协作数据建模。

#数据收集

iris <- iris

#准备数据

Set.seed(1)

n <- sample(2，nrow(iris)，replace=T，prob=c(0.7，0.3))

train <- iris[n==1，]

test <- iris[n==2，]

#数据建模

library(e1071)

model <- naiveBayes(Species～.，data=iris)

pred <- predict(model，test[1:4]，type="class")

table(pred，test$Species)

2.3.5 后测(P)环节——了解目标是否达到

后侧环节的设计可以检查学生学习目标是否达成，针对不同的教学内容，设计不同的评估方式，及时给出反馈，从而提高教学的有效性，该环节的设计是研究教师的教和学生的学的价值的重要过程。

表1 预测混淆矩阵

从上面混淆矩阵(表1)可以看出，分类的效果十分理想，模型的泛化也比较好。同时问卷结果反应出学生知识目标和技能目标效果良好。

2.3.6 总结(S)环节——梳理与延伸

总结的作用是系统地概括、整合课堂内容，引导学生反思以及对知识结构的延伸，还可以预告下节课的内容。教师可采用思维导图(如图2)回顾本节课的主要内容，通过学习流程的展示，强化学生学习目标，从而提升学生的认知水平的层次。

图2 课程思维导图

布置线上作业，也是强化知识点的重要策略。教师通过QQ或其它信息化平台发布线上作业，学生完成后可以通过照相，上传代码等方式进行在线提交，通过批改和课堂反馈，可以很好的巩固所学知识。

此外，鼓励学生课后参加一些校外精品课程的学习，并且通过学习拿到课程认证证书。疫情期间很多机构和单位免费开放了很多精品课程，与数据相关的课程也特别多，教师通过自身的经验精心挑选了部分资源供同学们学习，课程结束且通过考核的同学还可以申请到相应的认证证书。通过这种方式不仅扩展了学生的知识面，也给学生带来了学习的动力。

3 应用效果与反思

BOPPPS模型与当前绝大多数主流教学模式一致，强调以学生为中心、以问题为导向的探究式教学设计理念，其注重教学过程的参与互动。正如微课教学设计竞赛的初衷就是提倡教师在实践过程中引入信息技术手段使“学习时间可片段化，学习内容可碎片化”，鼓励学生自主学习，充分挖掘学生的能力，实现学习者个性化学习的需求。BOPPPS模型应用于数学实践类课程，能强化培养团队合作以及运用数学方法分析问题和解决问题的能力。通过教学实践表明(表2，表3)，与传统教学比较，模型应用前后对教师和学生在多个维度上均有较好的效果。

表2 BOPPPS模型应用前后比较表(教师)

表3 BOPPPS模型应用前后比较(学生)

可以说，BOPPPS模型是一种能运用于各种教学形态的有效的教学模式。但这并不意味着所有课程、所有内容都要严格按照模型的教学闭环，也不是说教学设计只能分成15分钟左右的“微课程”。教师在实践过程中，应充分考虑不同课程在应用BOPPPS模型时展现出的不同特点。比如，文科类课程教学倾向于素质教育，理工科类课程的教学则更倾向于应用教育；文科课程的知识点需要发散性思维，知识大多较为“感性”，而理工科课程的知识则往往涉及很多公式、方程、定律等，其需要更多的理性逻辑思维。从教学设计的时长来说，15分钟左右的教学小单元只能说是微课程教学设计的理想状况。教学单元不可避免地有或长或短的状况，同时教学实践过程中也会出现其他不确定的因素。此外，BOPPPS模型6个环节在依序执行的实际教学中同样也会遇到困境。因此，教师在教学设计时应灵活机动地基于不同课程、不同教学内容的需要，进行知识点与教学策略的重构或合并。也就是说，教师在实践中更多的是遵循BOPPPS教学模式的精神实质，努力去探索一种适合本校学生的，自己学科的，更具有可行性、有效性的混合式教学改革模式或模型。

4 结语

疫情结束后，高校教学将逐步回归课堂教学，但这并不意味着会停止对信息化教学的探索和实践。大数据时代，信息技术的数据实时监督和统计能充分发挥教师的主导作用。在教育部大力推进教育信息化、促进信息技术与学科深度融合的背景下，身为一线教师应该重点关注的是：信息技术与课程的整合，其核心仍是教师的教学设计。教育信息化技术对课程教学始终只是辅助，技术和教学资源融入课堂的目的不仅仅是为了更好的推动网络教学，更重要的是提高学生的学习兴趣。在线教学与课堂教学有机结合的混合式教学模式，将成为未来高等教育的重要方式和有效手段。