基于OBE理念的双语课程教学设计与实践

毋立芳 武 一 蒋宗礼 刘 桤

(1. 北京工业大学 信息学部， 北京 100124)(2. 河北工业大学 电子信息工程学院， 天津 300401)

目前，我国已经有1600余专业通过工程教育认证，“面向产出的教育(OBE，Outcome-Based Education)、以学生为中心(SC，Student Centering)、持续改进(CQI，Continuous Quality Improvement)”[1]三大理念正在高等工程教育的专业建设与人才培养中发挥重要作用。

吴岩司长曾指出，课程是人才培养的核心要素，是教育最微观的问题，但解决的是教育最根本问题[2]。课程教学是人才培养的基础环节。如何在教学过程落实以学生为中心、以学生能力培养为目标的课程教学设计、评价以及持续改进，扎实走好专业认证最后一公里，对于全面落实认证理念，优化人才培养体系，切实提高人才培养质量，具有非常重要的意义。

基于OBE教育理念与基于传统教育理念的课程在课程目标、教学模式、课程内容设计、课程评价等方面有较大区别，如表1所示。

表1 基于OBE理念和基于传统理念的教学对比

按照OBE理念，根据社会需求确定培养目标，根据培养目标确定毕业要求，根据毕业要求组织课程体系，确定每门课的具体课程目标。通过“数字图像处理(双语)”课程目标的达成情况评价，找到课程教学中的短板，进行教学的持续改进，不断提高教学水平[3-5]。

然而由于课程教学涉及到每位教师，教师对OBE理念的理解参差不齐，因此落实到课堂教学环节良莠不齐。有些教师在课程教学环节对“以学生为中心”的理念的理解存在差距，仍采用“以教为主、课堂灌输为主”[6]；在课程评价环节比较笼统地对应课程知识点而不是具体的课程目标，选取试卷平均分，导致了评价数据有效性不足，使得课程目标达成情况评价和毕业要求达成情况评价成为一种简单的数字游戏，难以准确描述实际的达成情况，也就很难真正发现人才培养中的问题，从而很难对人才培养进行有效改进。

1 面向产出的教学设计

面向产出的教学要始终围绕着实现特定的课程目标和获得预期的学习成果来开展。这就要求，在进行教学设计时，对于课程目标的设定要科学合理，对获取的学习成果要有明确计划和准确描述，要求这些目标具备可测量/可评价性，保证通过对学习成果的评价反映课程目标的达成。

在进行“数字图像处理(双语)”课程教学内容、教学环节等设计时，应结合一流课程建设的“两性一度”[7]，既要从全局进行系统化思考和设计，也要从局部入手，将其贯穿于教学过程中。图1是面向产出的课程教学设计与实践总体框架。首先根据课程支撑的毕业要求指标点设计课程目标；其次根据课程目标，结合双语教学的课程特点，设计课程教学环节并实施，教学环节包括线上课程教学、课堂教学和课程实验等；根据课程教学环节的需要建设课程资源；根据课程目标与设计的教学环节，设计课程评价内容包括线上课程测验(中文)、课前测验(英文)、实验评价、期末考试、作业评价，以此作为依据，进行课程目标达成情况评价；最后根据评价结果进行课程教学内容、教学方法以及教学资料的持续改进。

图1 面向产出的课程教学设计与实践总体框架

2 根据课程支撑的毕业要求设计课程目标

“数字图像处理”课程是信息类专业开设比较普遍的课程，课程以双语的形式开展教学，主要用于训练学生用数学模型刻画图像处理中的复杂工程问题并基于该模型设计求解方案的能力，用英语进行交流沟通的能力，以及实验数据分析能力。课程重点支撑以下三个毕业要求指标点：

(1)指标点1-4：能够将所学数学、物理、电子信息工程及相关学科的知识和方法用于进行电子信息系统中的复杂工程问题解决方案的比较与综合；

(2)指标点4-4：能够通过信息综合，对实验数据进行分析，并得出有效结论；

(3)指标点10-3：具备跨文化交流的能力，能就专业问题进行跨文化背景下的口头和书面的沟通和交流。

以OBE理念为指导，将以上毕业要求指标点落实到四个课程目标，如图2所示，具体课程目标如下：

(1)课程目标1：系统地掌握数字图像处理知识并会用；

(2)课程目标2：针对数字图像处理里的复合噪音抑制、图像色调均化等问题，能够运用所学知识，设计、实现解决方案，并对方案进行对比分析；

(3)课程目标3：能够对特定问题的方案进行实现并测试，对实验结果进行分析、解释，获得有效结论；

(4)课程目标4：能够阅读并理解原版英文教材，掌握数字图像处理中的英文术语，听懂课堂学习中的英文，能够用英文进行简单的文字或口头表达。

课程目标的设计逻辑：毕业要求指标点1-4主要训练学生掌握知识，并应用所学知识解决复杂工程问题的能力，将该项能力分解为课程目标1和2。毕业要求指标点1-3主要训练学生对实验数据进行分析与解释的能力，为了支撑该项能力，设计课程目标3。指标点10-3主要训练学生用英语进行交流沟通表达的能力，为了支撑该项能力，设计课程目标4。

3 教学环节设计与实施

在学习“数字图像处理(双语)”课程的过程中，一方面需要训练学生系统掌握数字图像处理专业知识并利用所学知识解决专业问题的能力，另一方面要学习一本全英文教材，理解全英文PPT，因此学习过程面临两大挑战——掌握未知专业知识和学习原版英文教材。

实际教学中，采用分步教学的方法，将难点分解在不同的课程教学环节，以方便帮助学生集中精力逐个解决。另外，图像处理的特点是所见即所得，直观的结果呈现对于课程内容的理解非常有帮助。为此，课程的理论授课采用“算法理论+算法实现+实例演示+应用场景”的教学思路。实践教学，采用“学生算法实现+教师针对性讲解示范+随堂辅导”的教学方法，实验过程中，注重学生实践创新能力的培养。具体实现路径如图2所示。

图2 反向设计示例

针对课程目标达成，按照课前预习、课堂讲授与学习、课程实验与指导、课后复习四个阶段设计教学环节，如图3所示。

图3 面向课程目标的教学环节设计

3.1 课前预习

依托日新学堂或者课程组建设的大学MOOC数字图像处理，根据课程进度，布置相关学习内容，要求学生完成相应章节线上测验，取得成绩，该环节主要支撑课程目标1。

3.2 课堂教学

依据原版教材并结合参考教材，规划高阶性、创新性的学习内容。具体包括：①设计具有复杂工程问题属性的内容，训练学生设计有效解决方案，支撑课程目标2；②制作英文教学课件，并尽可能从原版教材获取内容，培养学生对外文教材的熟悉感，营造英文学习氛围，支撑课程目标1和4；③研发“数字图像处理”课程教学演示系统，在课堂教学过程中根据需要进行实时图像处理结果演示，帮助学生深刻理解课程算法，透彻掌握课程内容，支撑课程目标1和2；④翻转课堂学习，教师布置自主学习内容，学生自愿报名，课下自学并查阅资料，完成全英文PPT制作，教师在课前进行指导后，学生在课堂上进行讲解，可以根据自己的实际情况选择是否用英文讲，支撑课程目标1和4。

3.3 实验指导

搭建了与现有技术发展同步的实验应用场景，以问题牵引，项目驱动方式设计具有挑战度的解决方案，以学生自主、教师辅助的方式，鼓励学生发现、探索问题，独立分析和解决问题，勇于尝试和比较不同方法，完成实验，取得实验结果。并及时针对学生的个性问题进行讨论，从而拓展理论知识，提升实操技能，培养创新能力。教师指导学生实现设计方案并进行测试，对测试结果进行分析，形成有效结论。该环节主要支撑课程目标2和3。

3.4 课后复习

要求学生课后认真细致阅读原版教材，阅读过程尽量做标记，熟悉外文教材的写作语境，训练原版教材阅读速度，主要支撑课程目标1和4。为了督促学生做好课后复习，每次课均有课前测验，以全英文判断正误题为主，内容来自上一节课程讲授内容，依托线上平台学生立刻就能得到测验结果，教师针对测验中的共性问题直接进行讲解。理论讲授结束后，根据课程内容布置课后作业，督促学生复习并巩固所学知识。教师批阅各章作业后，在课堂上就作业存在的共性问题进行归纳与讲评。

4 课程教学资源建设

为了更好地支撑上述教学环节的实施，课程组花了大量的精力，针对性地开展课程教学资源的建设。为了支撑课堂教学环节，准备了完整的全英文教学课件和数字图像处理教学演示系统。为了支撑课前预习，建设了线上课程并在中国大学MOOC平台上线，该课程同时对所有MOOC平台学生开放。为了训练学生解决复杂工程问题的能力，按照复杂工程问题的属性，将科研中的问题进行简化，用于学生实验和课程教学，具体包括如下：

4.1 教学课件准备

为了支撑课堂多媒体教学，准备了全英文教学课件。基于以学生为中心的理念，按照原版教材准备课程PPT，课程教学过程的图片尽量从教材中选用，给学生提供一个与教材相关的英文环境，增加学生对于外文教材内容的熟悉感。

4.2 “数字图像处理”教学演示系统开发

考虑到数字图像处理所见即所得的特点，为帮助学生快速有效地理解课程内容，把握课程的整体脉络，按照教学环节，开发了教学演示系统，如图4所示。系统结构设计与教学内容大致一致，包括图像分析、图像增强、图像复原、彩色图像处理等。

图4 “数字图像处理”教学演示系统示例

4.3 线上教学资源建设

学生线上自主学习，是以学生为中心教学模式的体现，运用数字化教学平台，与线下面授有机结合，实现线上线下课程的有机融合。为此，教学团队依托中国大学MOOC平台建设了“数字图像处理”线上课程，如图5所示。该课程已经上线运行2轮，选课人数近7000。

图5 线上课程页面示例

4.4 教学案例设计

能够运用“数字图像处理”课程的相关知识解决复杂工程问题是检验学生是否掌握这门课程的关键，也是工程教育认证能力达成评价的重要内容。教学团队按照复杂工程问题的属性定义，设计了多个问题，在课堂教学和实验环节，对学生进行针对性训练。下面以复合噪音抑制问题为例进行分析。

问题设计：一幅图像中包含两种类型的噪音(椒盐噪音周期噪音)，如图6所示，请设计方案滤除图像中的噪音。

图6 复合噪音问题图像示例

问题图像同时包括周期噪音和椒盐噪音，为解决该问题，学生需要综合利用所学知识。通过图像频谱分析估计周期噪音的周期等参数，根据估计的参数设计相应的带阻滤波器(陷波器)、中值滤波等方法进行噪音抑制。符合复杂工程问题属性1(必须运用深入的工程原理，经过分析才可能得到解决)：课程教学过程分别讲过单一噪音类型特性及噪音抑制方法，图像形态和问题图像均不同，因此，学生需要结合两种噪音类型及相关参数设计方案。符合复杂工程问题属性7：具有较高的综合性，包含多个相互关联的子问题。两种噪音抑制方法的顺序不同可能带来的结果会不同。第一种噪音抑制方法选择不合适，可能会对第二种噪音抑制方案的设计带来影响，符合复杂工程问题属性6(问题相关各方的利益不完全一致)。

通过这样类似的训练，带领学生体会如何分析问题，并利用所学知识设计方案、解决问题。系统训练学生分析问题、解决问题的能力。一方面加深学生对课程知识的掌握，另一方面训练学生解决问题的能力，达到学以致用的效果，激发学生的学习兴趣和创新能力。

5 课程评价与持续改进

课程目标达成情况评价是毕业要求达成情况评价的基础[8]。目的是评价选修该课程的全体学生的相应能力达成情况，进而发现课程教学中存在的问题。具体操作过程如下：首先收集用于评价的有效基础数据；其次根据评价方法计算各项课程目标的达成值；再次，分析课程目标达成值，了解学生课程学习中的能力达成不理想的情况，发现课程教学中存在的问题，以及课堂学习中存在问题的学生；最后，针对发现的问题，提出教学改进措施，确保持续改进的落实。

5.1 课程评价与实践

“数字图像处理(双语)”课程评价手段如表2所示，学生成绩构成包括平时成绩(25%)，期末考试(60%)和实验及报告(15%)。平时成绩又细分为线上课程测验(10%)、课前测验(10%)和作业(5%)三部分。翻转课堂只针对部分学生，不能覆盖全体学生，故不作为课程目标达成的评价依据。从表2可以看出，每一个课程目标由一种或多种考核方式来评价其目标达成，各考核内容在相应课程目标达成评价中所占比例用权值系数来表征，权值系数越大， 说明比例越大。一种考核方式的不同考核内容可用来评价不同的课程目标。

期末考试为全英文试卷，题型包括填空、选择、判断正误、简答、计算五大类题型，前四类主要用于评价课程目标1的达成情况，计算题一般4～5道，用于评价课程目标2的达成情况。基于学生对全英文试卷的理解和答题中使用的英文比例，用于评价课程目标4。课程共包括三个实验，前两个实验为验证性实验，主要用来评价课程目标3，第三个实验为设计性实验，用于评价课程目标2。

线上课程测验成绩通过线上平台获得，作业和课前测验依托学校的日新学堂平台发布并获取成绩。实验报告采取纯线下方式。期末考试一般情况下为线下考试，线下获取成绩。

根据工程教育专业认证面向产出课程目标达成评价机制，收集每个学生的各项得分，并确保每项得分的有效性。以此为依据，计算各课程目标对应评价依据的学生平均分，完成课程目标达成度的计算，表3为以2020-2021学年修课学生的各项目标达成情况计算依据。

5.2 评价结果分析与持续改进

从表3可以看出，学生的各项能力达成均比较理想。通过对表3进行分析发现，课程目标2(针对数字图像处理中的复杂工程问题，能够设计、实现解决方案)的达成情况最低(0.746)，进一步分析该课程目标对应的评价内容发现，实验部分的达成值为0.93，而期末考试用于评价课程目标2的达成值得5道计算题中，两道题的达成值较低，说明学生对这两道题覆盖内容的掌握情况不好。针对该问题，拟在后续的课程教学中对相关内容从课程教学内容、教学方法、课后作业等方面进行针对性的改进，加强对学生的训练。

6 结语

成果导向的课程目标达成是工程教育专业认证“面向产出教学主线”和“面向产出评价底线”的核心内容。以“数字图像处理(双语)”课程教学设计和实施为例，基于OBE理念设计课程目标、教学环节、教学内容和评价手段。保证通过教学环节设计能够训练学生能力，达成课程目标，通过课程评价能够获取有效评价数据用于课程目标达成情况，并将其与学生成绩相关联，确保学生成绩反映了学生能力(课程目标)达成。

表2 课程目标达成情况评价手段

表3 2020-2021学年修课学生的课程目标达成情况