人工智能支持下的计算机网络课程多元立体化教学模式研究

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　　[摘要]该研究借助人工智能的力量，针对计算机网络课程教学中存在的一些教学难点和能力目标的实现问题，开发计算机网络课程多元立体化教学模式，对计算机网络课程教学中所涉及的教学资源配置、学习服务支持、教学过程联动等进行分析，探讨人工智能支持下的多元化教学方法。培养符合人工智能时代能力要求的计算机人才，同时为智能时代教师的课程教学创新提供思路。
　　[关键词]人工智能;计算机网络;多元立体化
　　[中图分类号]G642.0
　　[文献标识码]A
　　[文章编号]2095-3437（2020）03-0095-04
　　人工智能作为世界最先进的技术之一，为高校各门课程的教学带来了新的机遇与挑战。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，指出利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，大幅提升就业人员专业技能，满足我国人工智能发展带来的高技能高质量就业岗位的需要，可见我国已从国家层面要求高校教育应将人工智能作为技术手段，提升教育信息化和智能化水平。计算机网络课程作为计算机大类专业的核心课程，是迅速发展并在信息社会中得到广泛应用的一门综合性课程。作为一门具有鲜明时代特征的强调技术革新与应用的课程，该课程需要一直紧跟时代脉搏的跳动不断发展创新。计算机网络课程技术环境的变化和国家信息化建设的需求都要求我们跟踪国内外人工智能技术发展的前沿，调整与创新计算机网络课程教学。随着人工智能技术的飞速发展，计算机网络课程又具有较强的时代性、综合性、实践性、创造性、工具性等特点，人工智能可以成为计算机网络课程教学创新的新助力，探索这门课程的多元立体化教学模式既是时代需求也是课程改革的需要。
　　本文结合人工智能对人才能力的需求，探索人工智能支持下的计算机网络课程的多元立体化教学，即结合最新的人工智能技术开发计算机网络课程教学资源的立体化、教学过程的立体化、教学服务的立体化，三者是一个不可分割的统一整体。人工智能支持下的计算机网络课程的多元立体化教学模式是指充分利用最新的人工智能技术辅助教学，在教学中对计算機网络课程的教学内容、教学形式、教学平台、评价技术、分析技术等进行全方位的整体设计，立体化打造开发课程的多元教学模式，这对提升学生的创新实践能力，适应未来人工智能社会对人才能力的新需求有重要的时代意义。
　　一、人工智能技术助力课程多元立体化教学模式框架开发
　　（一）人工智能时代重构课程多元立体化教学模式是一种有益探索
　　国内教学模式主要有研究型教学模式、基于任务驱动的教学模式以及基于虚拟仿真平台、微课、慕课的教学模式等。研究型教学模式力求培养学生的创新能力，但此模式对学生的学习基础要求偏高。基于任务驱动的教学模式，由于学生完成任务的能力参差不齐，教与学之间的互动也难以有效开展。基于虚拟仿真平台、微课、慕课的教学模式在目前越来越大的个性化教学需求面前会显现出它的不足之处。国外一些知名大学在计算机网络课程教学中，通过针对不同教学内容给学生提供相应的阅读文献，对某些经典知识点进行深层次的探讨以及在课堂教学中增加网络领域的前沿研究内容，从而增加课程教学的广度和深度;通过综合性的作业培养学生的动手实践能力。（学生的作业也可以通过SSH远程登录到实验室的机器上做，使得学生的学习时间及地点变得灵活，但在交互性和个性化方面依然有不足之处。）随着人工智能的发展，国外也有部分学校在计算机网络课程的教学中探索教学内容的智能呈现，但开展得还不够成熟。基于上述现状，以人工智能时代的能力为目标，针对该课程开展人工智能支持下的多元立体化教学是一种有益的探索。
　　（二）智能技术赋能计算机网络课程教学
　　目前计算机网络课程的教材大都按照协议的体系结构组织内容，现以谢希仁老师编著的《计算机网络》（第7版）为例来论述。这部教材分为概述、物理层、数据链路层、网络层、运输层、应用层、网络安全、互联网上的音频/视频服务、无线网络和移动网络等九章内容。其概述部分主要包含了一些基本概念，有些概念如计算机网络的分类、性能指标等容易被学生接受，但有关网络体系结构的概念有些抽象，存在学生难以准确把握的问题。其物理层部分有多种传输媒体及多种信道复用技术，仅靠讲授学生一般难以透彻了解。数据链路层中有关帧的问题，如帧的定界、透明传输及差错检验等，对于这些概念的理解及其在主流的以太网中是如何实现的是这部分内容的难点，把握好抽象的概念和具体实现的多样性存在困难。网络层有关子网的划分、路由协议及其配置等内容都与实际应用的场景有关，相对灵活，学生掌握起来难度大。运输层中TCP协议的内容相对复杂，不容易熟练掌握。应用层的各种服务及其配置要求学生在掌握理论的基础上也要有较强的实际动手能力。这部教材的主要教学难点及存在的问题如表1所示。
　　此外，传统以教师为中心的课堂在学生综合素质的培养方面存在不足，学生的主体性难以充分发挥，单纯改革教学内容难以培养出符合时代发展要求的大学生。基于上述现状，开展人工智能支持下的计算机网络课程多元立体化教学，注重人工智能背景下培养学生的创造力、沟通力、学习力以及智能工具在课程教学中的应用，可以在一定程度上弥补该课程现有的不足之处。
　　二、人工智能支持下的计算机网络课程的多元立体化教学模式构建
　　为了突破计算机网络课程教学中存在的一些教学难点，人工智能时代又需要提升人才培养质量，本文从课程教学资源的立体化、教学过程的立体化、教学服务的立体化三方面开展计算机网络课程的多元立体化教学建设。计算机网络课程多元立体化教学模式如图1所示。
　　（一）教学资源立体化的配置
　　1.线上资源配置
　　线上资源配置需借助相应的平台，如网络辅助教学平台、研究型教学平台、精品课程建设平台等。大数据时代下教学资源的获取早已超越了国界，但有了丰富的资源并不意味着就可以达到课程的教学目标。首先，需要从海量的资源中甄别出合适的资源，教师有必要针对学生的特点自己制作某些特定资源。要分析课程的知识体系、重难点，每个知识点的支撑资源是什么，尤其是难点问题如何突破。其次，不同的能力目标需要的教学资源不同，需要解决教学资源的层次梯度问题。以www服务为例，即使同时获取到了万维网概述、http简介、http详解、仿真配置、真机配置等视频，也不能简单地将这些视频以列表的形式直接罗列在平台上，需先甄选出合适的资源，比如如果同时拥有仿真配置视频与真机配置视频则保留真机配置视频。多个同类别视频按层次梯度组织，http简介与http详解两个皆应保留，以满足不同层次的学习需求。此外，教师还可以自己制作有关信息检索、万维网文档制作等相关的资源。 　　2.线下资源配置
　　计算机网络课程具有很强的实践性，线下需配置相应的实习实践基地。校外实践基地可以是开展各种网络理论或应用的研究所、公司等，校内的实习实验场所适合以虚拟结合实物的方式进行配置，虚拟情境下只需要有计算机并安装网络封包分析工具及虚拟仿真工具，比如常见的网络封包分析工具有Wireshark，网络仿真软件有Ensp、Cisco Packet Tracer等，这样每位学生就可以独立开展实验了，其设备的种类及个数也能满足需求。实验室还应配置具体的物理网络设备，此时的实验适合分小组进行，每个小组配置一组设备，主要包括交换机、路由器、防火墙等，根据情况每种设备的个数最好有两个以上。开展此类实验需要给出具体的应用场景，由小组设计方案并共同完成组网、配置、测试等。为不同层次的学生考虑，可采取提供典型配置案例的方法。
　　3.人工智能技术支持下的线上线下资源推荐服务
　　可以根据学生使用资源的习惯、学习轨迹、学习层次与学习效果，通过人工智能技术进行多维度分析，推荐合适的线上线下资源，实现平台内容推送的智能化、个性化。可以根据资源的使用频率推荐热门资源，制作热门资源使用排行榜，即做Top N推荐。这种方法需要学生参与资源好坏的评分，经过一段时间的评分数据收集，能在一定程度上推荐大家认可的资源。其缺点是缺乏个性化，刚更新的优质资源不能马上进入到推荐列表。也可以根据用户的协同过滤，先找到不同学生个体之间的相关性，然后做学生群组划分，根据该学生群组的历史资源访问情况推荐该学生群组所需的资源，以实现较好的个性化推荐。目前，深度神经网络技术越来越成熟，各种文本信息、图片信息等特征的萃取越来越容易，可将相应的模型应用到资源的推荐当中。教学资源的推荐方法要根据推荐结果进行评价分析，不断改进，综合多种方法，为学生学习提供多种学习方案。
　　（二）教学服务立体化的构建
　　1.教师线上线下答疑
　　开展线上答疑需事先收集并了解每位学生的信息，以实现更好地与学生进行交互并提供个性化的服务。答疑时分析学生存在疑问的原因并记录总结，给予学生启发和学习上的鼓励等。教师当面答疑适合围绕教学内容设置主题，增强教学服务的目的性。例如：本周的教学内容为子网划分，则当面答疑主要围绕该主题展开，可以虚拟一个需要划分子网的情境，也可以从现实生产生活中寻找应用实例。当面答疑一般不宜直接给出答案，同样适合使用启发式引导，给学生更多的独立思考空间，激发其潜能。
　　2.学生之间讨论互助
　　学生开展讨论互助也可参照教师当面答疑设置主题的做法，这样大家讨论的内容就会相对集中，也便于大家发表各自的看法。学生通过讨论互助可以培养其沟通力，同时让其了解彼此之间的差距，以及对所提出的解决方案进行优劣判断。
　　3.在人工智能技术支持下开展个性化教学服务
　　学生在学习基础、学习能力以及学习偏好等方面存在着差异，不同的学生有不同的教学服务需求。采用人工智能技术，教师可以收集、分析学生的学习信息，明确哪些知识点学生已经掌握，哪些重难点还需要突破，以及收集学生的学习行为信息，以便于开展因材施教。采用认知诊断模型，对学生的计算机网络知识进行测试，根据测试数据确定每位学生的知识掌握情况，预测其应用技能及综合素质等。将计算机网络课程的知识点及其与创造力、沟通力、学习力等的关联融入教学平台，并将机器学习算法、分类数、逻辑法以及遗传基因算法等多种算法放在学习流程的不同组成部分，从而使学生的学习效率最大化，优化其学习效果。采用人工智能技术使得它本身的数据不断地适应各个学生的学习路径，有利于实现个性化教学。
　　（三）教学过程立体化的实现
　　1.教学形式多元化
　　授课之前应确定教学目标，除了知识目标，还应重视能力目标以及情感态度价值观目标等。要实现相应的教学目标，教学形式需多元化。有些教学内容在教学形式上可由“先教后学”转向“先学后教”，在线上学生可以完成部分课程知识的学习，突破课程学时数的限制，这样有助于培养学生的学习力。教学资源的立体配置也给“先学后教”提供了条件，单纯依靠教材自学难免枯燥，有些概念单靠文字介绍也难以理解掌握，有了教学资源的保障，其中的部分难点则得以突破。有些教学内容可以采取理论到实践再回到理论再实践的教学形式，如介绍TCP的连接和释放过程，适合教师先讲理论，然后由学生分小组动手抓包观察。在学生分小组抓包这部分，如何才能抓到合适的包从而观察到TCP的连接和释放过程，应由学生小组讨论方案后实施，然后再回到理论，这样学生对于教材中的一些表述自然就能体会了。在再实践环节，可以让学生思考如何设计自己的网络封包分析工具，提升创造力。另外，也可以采取师生共同设计的教学形式，由教师引导，学生自主设计学习方案，然后教师审核执行。多元化的教学形式，注重充分体现学生的自主性和有效激发学生的学习兴趣，让其突破学习重难点，有效达成能力目标。
　　2.评价方式多元化
　　教学评价是教学中的一个非常重要的环节，恰当的评价方式对教学有积极的促进作用。多元化的评价方式首先要考虑评价指标的合理设置，采取动态与静态结合的评价体系。其次在评价主体上，学生自身也应是评价的主体之一，学生自评、学生互评都可以占一定的比例。通过多元化的评价让学生发现自己的不足及努力的方向。
　　3.在人工智能技术支持下开展教学过程优化
　　教学过程中应凸显教师的主导性作用，但教师的精力是有限的，对于一些重复性的工作或者可以通过技术手段完成的工作，需要充分利用人工智能辅助教学手段进行教学过程的优化。教学过程中还应凸显学生的主体性作用。学生使用资源的情况、参与课程交互的程度等应纳入评价体系，教师设置好评价参数，由平台自动生成评价结果。在本课程的教学中，还应扩充目前人工智能技术在计算机网络应用的相关知识，比如利用人工智能技术实现对垃圾电子邮件的防御。通过构建在人工智能技术支持下计算机网络课程的多元立体化教学模式，在教学资源、教学服务、教学过程等方面进行设计及优化，解决教学过程中的难点问题，提高学生的创造力、沟通力、学习力，培养符合人工智能时代能力需求的学生。
　　三、结束语
　　人工智能技术正在不断发展，它促进了教学方式、教学工具以及教学环境的变革，为高校课程的教学提供了新的条件和机遇，本文探讨了计算机网络课程充分利用人工智能技术的优势，从人工智能助力课程教学模式创新的角度构建课程的多元立体化教学模式。该教学模式主要体现在教学资源的立体化、教学过程的立体化、教学服务的立体化三个层面。本文还探讨了针对该课程的线上线下资源配置方法、答疑及互助讨论形式、教学及评价方式，研究应用人工智能技术提取个性化的服务需求，以及实现课程资源的推荐，优化教学過程，适应不同层次的个性化学习需求。同时本文探讨了在人工智能新技术的支持下，全方位增强计算机网络课程教学过程中的个性化与精准化，突破课程的教学难点，提升学生的综合素质及能力。
　　[责任编辑：庞丹丹]
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