【对话三度】信息与智能工程学院院长刘开南:“三度”建设化度为力

2019/3/14 16:20:52


编者按:


教学改革是高等教育领域的永恒命题,学校始终创造性地进行着这场生动实践,深度、持续、系统的进行教学改革。从课程地图构建到课程大纲国际化,从重点专业建设到专硕点的积极推进,从五种品质塑造到应用型人才培养模式构建以及办学纲要的制定实施,学校“以学生为中心”的学业体系已逐步建立。


本学年,学校加快推进课程“三度”建设,坚持早新为先,争取让学生在有限的学业周期内学得更充分饱和,激发学业自信,突显“学生竞争力”。在学校建设方案的指导下,首批试点学院不断明晰建设要求,积极参与和完善建设环节,教师主动对标标准,积极组织课堂教学,努力让学生真正成为“三度”建设的受益者。本网选取部分参与三度建设的师生,谈谈他们理解和参与的课程“三度”。


信息与智能工程学院是学校进行课程“三度”建设首批试点学院之一,下面是信息与智能工程学院院长刘开南参与“三度”建设的一些个人思考和体会。


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用大数据思维理解“三度”


课程“三度”建设的核心要义是提高教学质量,是把知识和能力真正达到更高效的转化。从学院层面解读“三度”,既要根据学校发展历史的沿革,也要参照学校“走近校园是为了更好地走向社会”的办学使命考量。“让学生更好地走向社会”是希望学生能达成较好的综合素养,比方说,自立更生、合力更新。这个过程中,知识传授可以在一定时间内完成,但能力训练是慢慢积累、凝练、循环,逐渐迭代、逐渐升华。


现在,我们可以通过技术手段收集大量近似于全部的数据,解决问题时可以通过案例进行分析验证。比如做统计分析,我们先设计出问卷样本,而这种问卷有一定科学因素,但它也是我们做项目研究时有意识为主题服务,所以它的有效性是很针对的。大数据则不同,所有数据是客观存在、已发生,是一个非典型变化;其次,以往传统的验证模式或逻辑推理存在因果关系,而大数据更强调“关联”,不强调因果,通过全样本把最核心特征集中抽象,按概率排布,是一类特征不是一个特征,是这一类的关联关系,这种关系是最重要的,而不是说因为这个关系产生这样的现象;还有,通过智能化的主动性,从事件过程中发现规律性,不做假设推理,找到全样本中经验在各种情况下的特殊相关参数、类似结果和发生概率,这是大数据最典型性特征。


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在第四范式中学会适应


“饱和度”我们归结为:人的适应能力。根据信息时代社会环境的发展特点,包括人工智能、大数据等等,实际上更强调人要适应社会。人的适应能力如何,体现在我们怎样思考问题、怎样解决问题,这与传统思维已经发生显著变化,用计算机术语讲叫做“第四范式”,其实是人在认知过程中包括经验验证、逻辑推理、数量分析等的范式重塑,最主要的是“全样本”,而非经验主义。


所以,饱和度是知识面更广、关联性更多,对应的其实是大数据概念。我们需要更多关联去整合参数、综合影响。所以,教师和学生该如何应对环境变化,用什么思维方法去适应?在教的过程和学的过程,我们如何适应00后移动智能端的新一代学生碎片化学习和认知规律的变化?学生兴趣、爱好、学习动力发生的变化,教师要如何适应?学生从高中走入大学,如何适应大学教育……这些都是适应性的问题,而“适应力”是学生走向社会、融入社会的决定因素,是学校培养人才的整体目标。


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项目基金池:把技术转化成项目


“紧张度”更强调学习能力,包括学生的认知能力、学习态度、学习方法和自学能力。中国高考的应试教育有一定的规律性,学生学习能力与所考学校有关联性,学生学习能力越强,毕业后的社会价值就越高。但实际上,我们学院的学生很多是偏科来的,有强项也有弱项。目前,学院给学生组建两个团队,一个团队是学习能力不那么强,但是想学习,每周有老师给他们讲解些前瞻技术;另一个团队是学习能力比老师讲授还快,我们帮助他们把技术转化成项目。目前,学院创办了“项目基金池”,为学生团队做项目提供启动资金,“天涯极客”的学生团队已经开始尝试做自己的项目,学院也会把一些好的模块、创意和项目推广到行业,让学生的理论知识和商业紧密结合。而且,发挥团队效应,带动更多学生参与,让学生能够真正把学习能力转化成知识和产品,再引导其他学生更好地去学习。


学习能力体现在教师方面,包括学术氛围和科研体系。信息更讲求快、新,技术不跟上发展趋势就是落后。所以,学院遴选学术主任,不断开展具有针对性的学术活动,重点推进学术建设。


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智能学习系统:帮助学生更好学习


“深度”则是指竞争力,是学生知识学习后的转化,是最后达成的问题。学生走向社会,核心竞争力是什么,计算机更侧重课堂教学中的技术前沿,用技术水平说话,这在毕业生的薪资结构和稳定性中也有很好的体现,也会起到标杆作用。当然,这与学科特点和行业标准有关,业内称为“强代码”“弱代码”。深度体现在强弱代码两个学生群体,标准不一,单纯以提高难度来增进深度,我认为不合理,不同学生有不同的适应情况。


比如,2018级数据科学与大数据技术专业的学生就表现得很活跃,课堂教学中教师也有意引导和培养学生的大数据意识,包括数据获取技术、网络爬虫等前沿,也会以数据伦理分析马蜂窝热点事件,逐步建立“大数据案例库”,以项目案例贯穿,与传统培养方式形成区分度。同时,学院还自建“智能学习系统”,把知识点、能力点拆开放在网上,让计算机自动执行、判别,供学生自动评测,找到自身弱项。目标太大不好学,我们利用智能教学系统辅助学生学习。我们的建设思路更倾向于用技术做事。



 特别感谢:信息与智能工程学院院长刘开南接受采访


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(图:印岭)

(编辑:徐滢)