新工科背景下以学促学的计算机图形学课程教学创新

摘"要：针对计算机图形学课程教学中存在的痛点问题，贯彻“以学生为中心、以能力为导向、以价值为引领”的教学理念，按照“基础—提升—拔高”构建三层次进阶式教学内容，依托超星学习通实施“三五十”混合式教学，结合专业优势设计多学科融合赋能式课后实践，创新以学促学应用式成果反哺，并建立多维评价反馈体系。连续四届的教学实践数据表明，课程的创新和实践提升了学生的学习参与度，增强了学习效果与综合实践能力。关键词：新工科；计算机图形学；数字媒体技术；混合式教学；微课1"课程背景1.1"课程定位计算机图形学是四川工商学院数字媒体技术专业的专业核心课程，共3学分，48学时，全部为理论课，是一门理论性和数学逻辑性较强的课程，旨在培养具有家国情怀，具备解决图形生成和处理问题的综合能力，且具有一定创新思维的新工科人才。课程主要研究如何利用计算机表示、生成、处理、显示对物理世界的感知和交互，其技术被广泛应用于游戏、虚拟现实（VR）、数据可视化、工业制造等领域[1]。1.2"课程教学目标结合学校办学定位、课程及学生特点，分别从知识、能力、素质、育人和终身学习五个维度提出本课程的教学目标。通过课程的学习，学生能记忆理解计算机图形生成处理的基本算法原理和方法，具备运用变换原理分析图形变换过程的能力，提升从事图形生成处理相关岗位和解决复杂问题的综合能力，形成实践性、工程性、逻辑性、批判性、创新性高阶思维，并树立终身学习理念，为进一步学习虚拟现实技术与可视化等相关内容打下坚实的理论和实践基础。2"学情分析2.1"学生特点结合数字媒体技术专业学生实情，从学生对先修课程知识的学习、学生特性和兴趣方面，分析学生的特点。在课程知识层面，学生虽然是首次接触图形生成、处理和显示的图形学理论内容，但是已经完成先行课的学习，如高等数学、线性代数、数据结构与算法分析等，还学习了基本的图形图像生成和处理软件，所以对图形图像的基本概念、处理方法、齐次坐标的应用、图形变换的基础知识有一定的了解。在学生特性方面，数字媒体技术专业文理兼收，学生具有创意多、爱分享、懂技术的优点，但在数学逻辑思维、理解能力、自主学习能力、时间规划、算法分析以及问题的分析解决能力方面差异明显。在兴趣方面，大多数学生爱设计、轻理论，并且不擅长程序设计。通过问卷调查、主题讨论等反馈形式，收集到学生在学习该课程过程中遇到的问题主要有三个：1）课程数学关联度高，学生理解能力较低；2）课程知识点较多，学生学习时间较少；3）课程理论性较强，学生兴趣感较弱。2.2"教学痛点结合学生的学习现状和教学实践情况，对收集的教学数据进行分析总结，得到该课程目前的三个教学痛点。痛点1：知识体系陈旧，与行业发展连接性较低课程中涉及较多的经典图形生成、处理和显示的算法原理，数字媒体技术专业作为新兴专业，如果只侧重经典算法的讲解，忽略学生算法思维及其改进创新的培养，必然会造成与新技术的脱节，与数媒体未来发展的行业需求不一致。痛点2：深度互动不足，学科融合能力培养欠缺课程内容丰富，理论难度大，实践性也很强，学生对所学内容不易理解，课堂参与度不够，容易出现学生厌学、教学低效等现象。如果只侧重课程知识讲解而忽略应用，或缺少和学生感兴趣课程的融合，很难实现学生能力培养的同向进行。痛点3：思政融入不足，知识能力素质评价单一课程内容中缺少思政元素的融入，没有体现思政教育贯穿教学全过程。过度关注对学生知识掌握的评价，缺少能力素质目标的达成度分析，评价方式单一。3"新工科背景下的课程教学创新举措在新工科背景下，基于“互联网+教育”，将传统课堂教学与线上信息化教学模式二者的优势相结合，从教学内容、教学模式等方面进行线上线下混合式教学研究和改革，对提高办学质量和人才培养水平具有重要的理论价值与现实意义[2]。3.1"构建三层次进阶式教学内容为了凝练符合信息时代要求的教学资源，对课程教学内容进行系统化梳理，细究各知识点的特点以及与思政元素的融合，构建“基础—提升—拔高”三层次进阶式教学和思政教育内容[3]，对其进行线上线下分布，如图1所示。层次化的教学内容安排有益于学生弱化在单一课堂填鸭式教学中的被动性，提升教学体验，也有益于教师摆脱有限学时对于知识传授的限制，充分发挥碎片化学习的优势。第一层次为基础，主要帮助学生加深对计算机图形学相关的基础理论、算法原理等知识的理解记忆，包括经典问题，例如：直线、圆弧、多边形等基本图形的生成、填充以及裁剪算法，图形的空间变换，曲线曲面的造型技术，等等。同时注重学生价值观的引领，将家国情怀、社会责任、科学精神和道德品格融入课堂教学。该层次以线下探究教学为主、线上自主学习为辅。第二层次为提升，重点培养学生对计算机图形学相关问题的分析解决能力，包括对经典算法的改进、利用基础理论解决图形学的相关问题、结合专业优势展示对图形学相关内容的理解、新算法的自主学习等，同时注重关注学生个人发展与事业准备，将职业精神、团队合作、终身学习融入教学过程。该层次以线下自主练习为主、线上答疑解惑为辅。第三层次为拔高，让学生了解计算机图形学与当前主流新技术相交叉的前沿知识，如虚拟现实、机器学习、深度学习、模式识别等，同时为学生提供图形编程的案例，给出基础实验（如三角形的绘制、立方体的旋转等）和扩展实验（如粒子系统、延迟渲染等），同时注重学生高阶思维的培养，将实践性、创新性、工程性、逻辑性思维融入学习全过程。该层次以线上拓展资源为主、线下经典案例为辅。在分层次规划教学内容的同时，从图形渲染管线的视角重构课程理论体系，将整个课程内容划分为五篇，即基础篇、应用程序篇、几何处理篇、光栅化篇、高级篇，将传统理论和图形新发展结合起来，既包括经典的图形生成、造型技术，也包括真实感图形学的光照模型等。这些内容不仅体现了经典算法，还包括一些新的算法，如实时光线追踪、法线贴图、实时动态阴影等，以此构建系统完整的理论体系。3.2"实施“三五十”混合式教学课程创新将信息技术与课堂教学深度融合，建立一个线上线下相结合的立体化教学模式，有助于拓展课程教学的深度和广度，培养学生学习的主动性和创新性。整个教学中，贯彻“以学生为中心、以能力为导向、以价值为引领”的教学理念，通过问题为引领、任务为驱动、多元评价相结合的课程实施方式，做到“学有目标、思有方法、习有资源、疑能解答、拓有引领”。构建“三五十”混合式教学模式，具体如图2所示，把整个教学过程分为“三段”（课前、课中和课后三段式课堂教学闭环）、“五环”（五个课堂教学实施环节）、“十步”（十个教学步骤）。其中，课前导学注重学生的学情分析，课中研学实现有效的课堂互动，课后思学完成个性化辅导[4]。同时，课前注重学生学习态度、学习习惯、自主学习能力的培养，课中通过讲清理论背后的故事、引入情境案例、注重学科关联实现价值观的引领和高阶思维的培养等，课后注重学生团队合作能力的培养等。3.3"设计多学科融合赋能式课后实践在课后实践拓展部分，注重本课程和其他课程（如数据可视化、二维动画设计等）的融合，从作业结构、形式、选择和评价四个方面设计多学科融合的课后作业体系。在作业结构方面，增加小组作业，减少个人作业。在作业形式方面，除了传统的主观、客观题型，新增资料的收集整理、思维导图、知识可视化、微课设计和动画制作等不同形式的作业。在作业选择方面，把被动接受变为主动选择，个人作业内容由教师指定，按照“班级盲选—小组盲选—组内讨论”的流程分别确定各个小组最终的作业主题。在作业评价方面，由教师评价、组间互评、组内互评、自评四部分组成。新课后作业体系的构建既能发挥学生的主观能动性和自我创造意识，又有利于培养学生团结协作的素养，还能帮助学生达成数媒学科融合的综合能力培养目标。3.4"创新以学促学应用式成果反哺在教学中，一方面借助学生专业优势，让学生用所学知识呈现对新知识的理解；另一方面借助学生创新的学习成果反哺教学，帮助学生解决学习难点问题，实现以学促学。比如：采用可视化的方式展示计算机图形学的相关内容，帮助学生学会资料的收集、整理和呈现，形成自己的知识图谱；利用动画制作技术完成本课程相关微课视频的制作，其中在小组作业中，对于较难的算法，通过微课盲选让学生以自己擅长的方式讲解或者制作出来，选择较好的学生成果放进学习通的线上学习资源，有助于下一届学生的自主学习和拓展。教学成果反哺教学既可以加深学生对知识点的理解，提高对知识可视化的能力，又可以丰富线上的微课资源，有效地帮助其他学生更好地进行自主学习。4"课程评价课程评价是检验教学目标达成度的重要手段，课程创建多维学习效果评价反馈体系，包括诊断性评价、形成性评价和总结性评价，对学生课前、课中和课后各个环节的学习情况进行监测，具体如图3所示。4.1"诊断性评价诊断性评价侧重了解学生每次上课前的学习准备情况，占平时成绩的10%、综合成绩的4%，重点关注学生线上自主学习的情况，包括课程任务点（30%）、章节测验（40%）、分组任务（20%）、主题讨论（10%）。线上自主学习的成绩直接由学习通学习数据生成。4.2"形成性评价形成性评价侧重及时了解学生各个阶段的学习结果和进展情况、存在的问题等，占平时成绩的90%、综合成绩的36%，分别从课堂练习（30%）、阶段性测验（30%）、课后作业（40%）三个方面了解各阶段学习目标的达成情况。课堂练习主要考核学生在课堂中回答问题、参与课堂互动、整理课堂笔记、独立完成课堂练习的能力，成绩由课堂管理、课堂互动、课堂探究、练习质量、课堂笔记五部分组成。阶段性测验从教学内容的三个阶段考核学生对图形学相关知识的记忆理解和应用情况，在超星学习通中按照单选、多选、填空、判断等评分标准给分。课后作业主要考核学生对图形学相关知识的理解应用与拓展情况，包括思维导图、知识可视化、资料的收集与整理、微课的制作、动画的制作。通过在学习通上发布分组任务，完成动画或微课的评价，其中教师评价占50%，组间互评占30%，组内互评占10%，自评占10%。4.3"总结性评价总结性评价侧重了解整个教学活动的效果，主要通过期末闭卷考试考核学生对知识的综合应用情况，占综合成绩的60%，卷面满分100分。阅卷完成后对考试结果进行分析，了解学生薄弱的知识点，为后续课程的开设提供参考意见。5"课程创新成效5.1"学生培养成效以2019～2022级数字媒体技术专业学生的学习评价反馈为例，最新问卷调查结果显示，课程创新与实施成效显著：学生学习参与度大幅提升，学习效果明显改善，创新思维和综合实践能力均得到显著增强。5.1.1"学生学习参与度大幅提升1）帮助学生改变了学习习惯。2022级学生的自主学习能力提升5.09%，学习灵活性提升14.57%，很好地解决了知识点较多而学生学习时间较少的学习问题。2）改变教学模式无形中提高了学生对本门课程的学习兴趣，解决了因为理论性较强，学生兴趣感较弱的问题，在教学模式的选择上提升4.11%，在线上讨论环节提升10.94%。3）多学科融合的课后作业实践得到学生的高度认可。学生利用所学知识呈现对本课程的理解，实现以学促学，成果应用的选择提升11.68%。同时提升了学生的学科融合能力和综合实践能力，其中团队协作能力提升14.06%，增强知识的理解提升11.81%，对问题的分析解决提升10.91%，等等，解决了数学关联度较高而学生接受度较低的问题。4）成果反哺教学的效果明显。利用学生成果促进学生学习，以学促学贯穿学生学习整个过程。98.73%的学生认为以往学生的学习能够有效地反哺教学，超过70.00%的学生把成果用在课前自主学习、课中精准反馈和课后复习巩固，学生对以往成果的满意度达到92.99%。5.1.2"学习效果明显改善1）目标达成度较高。通过本课程的学习，知识能力、素质、育人目标的平均达成度分别为70.20%、73.80%、87.00%，可以看出，教学评价综合地考虑了学生知识、能力、素质和育人多方面的情况，达成度较高，解决了思政融入不足，知识能力素质评价单一的痛点问题。2）线上学习数据提升。对比2019～2022级数字媒体技术专业学生的课程线上学习数据（图4），可以发现，学生在学习通中课程积分的最低分、最高分和线上学习平均分都有较明显的增长。其中，2022级课程积分最低分平均分较前三届分别增长56.17分、59.00分、11.42分，最高分平均分较前三届分别增长171.00分、119.00分、11.25分，线上学习平均分的平均分较前三届分别增长66.00分、56.33分、7.00分，学生教学参与度等得到极大的提升，解决了课堂深度互动不足、学科融合能力培养欠缺的痛点问题。3）学生学习成绩提升。对比2019～2022级学生的平时成绩、期末成绩、卷面及格率、综合成绩和综合及格率，2022级期末成绩平均分较2019～2021级分别提升1.75分、0.85分、0.75分，卷面及格率分别提升2.26%、4.39%、5.04%，说明创新的教学模式加强了学生的过程性管理，课程的总结性评价效果逐渐增强。4）教学评价较高。在教学评价中，96%的学生对教学内容组织和过程实施满意，解决了知识体系陈旧，与行业发展连接性较低的痛点问题。5.1.3"学生创新思维和综合实践能力显著增强课程的组织和学习帮助学生提高了各方面的能力，包括团队协作能力、多学科知识的融合能力、对问题的分析解决能力、自主学习能力等，无形之中助推了学生数字媒体技术综