OBE理念与案例驱动融合的人工智能教学改革探索
一、选题背景
（一）国内外研究现状与发展趋势
在数字经济蓬勃发展的时代背景下，人工智能作为驱动产业升级和建设创新型国家的核心技术，其人才培养质量直接关系到国家科技竞争力的提升。教育部《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》明确要求高等教育需加强学生实践能力与综合素养的培养，然而传统人工智能课程教学中，算法理论复杂、知识体系与行业需求脱节、学生学习主动性不强以及思政教育缺位等问题较为突出，难以满足应用型人才培养的实际需求。在此背景下，OBE（成果导向教育）理念与案例驱动教学法的深度融合成为突破教学困境、提高课程质量的重要途径，国内外学者围绕这一方向开展了大量研究，但仍存在一些需要完善的地方。
1. 国外OBE理念在工程教育中的应用研究
国外对OBE理念的研究始于20世纪90年代，近年来在技术类课程中的应用持续深化。
Syeed等（2022）在《IEEE Access》发表研究成果，系统阐述了OBE在工程教育中的实施框架，提出了“目标设定—内容设计—评价反馈”的闭环流程，强调学习成果需与行业需求精准对接，其研究为技术类课程改革提供了理论支撑，但针对人工智能课程的专项探索较为有限，主要聚焦于算法教学与实践能力培养，未涉及思政素养与综合素养的协同提升。Yang等（2022）以微控制器课程为研究对象，验证了OBE理念下线上线下混合教学对学生实践能力的提升效果，其设计的“课前预习—课堂实操—课后拓展”模式被广泛借鉴，但该研究未结合人工智能课程知识点分散、理论性强的特点，案例设计缺乏行业针对性。此外，Smith等（2023）通过调研北美多所高校人工智能课程发现，OBE理念的应用多停留在课程目标调整层面，未形成“目标—内容—实施—评价”的完整体系，难以支撑学生综合能力的持续提升。
2. 国内人工智能课程教学改革探索
国内高校自2018年起密集开展人工智能课程改革，形成了一批具有参考价值的研究成果。姚瑶（2022）在《电脑知识与技术》中提出基于OBE的人工智能教学模式，通过重构课程模块（如将深度学习拆分为基础理论、模型构建、应用实践三部分），强化学生对核心算法的掌握，但该改革未涉及案例驱动教学法的系统应用，学生仍面临理论与实践脱节问题。刘艳等（2022）面向新工科建设需求，设计了OBE模式下的人工智能课程案例，如以“图像识别”为核心的机器学习案例，通过案例拆解知识点，但案例类型较为单一，多为理论验证型案例，缺乏解决复杂行业问题的综合性案例，难以培养学生的创新思维。戴瑞婷等（2024）在《高等工程教育研究》中探索产教融合下的AI人才培养模式，通过企业参与课程设计引入行业真实项目，但研究未关注学生思政素养的培养，未能实现“技能＋素养”的协同育人目标。此外，国内多数研究集中于单一教学方法的应用，如仅采用案例驱动或仅践行OBE理念，未实现两种理念的深度融合，难以形成闭环式教学体系。
3. 案例驱动教学法的应用与拓展
案例驱动教学法因能有效衔接理论与实践，成为人工智能课程改革的重要手段，但现有研究仍存在诸多局限。宗欣露等（2020）在《软件导刊》中提出基于OBE的人工智能专业教学模式，通过案例分解知识点，如以“旅行商问题”讲解启发式搜索算法，但案例设计缺乏进阶性，仅覆盖基础理论应用，未涉及复杂场景下的问题解决，无法满足学生能力梯度提升需求。
鲍鹏等（2021）依托校企合作开发实践案例，如与AI企业合作设计“智能推荐系统”案例，让学生参与真实项目开发，但案例实施未形成“案例导入—知识点讲解—实践巩固—评价反馈”的闭环结构，学生完成实践后缺乏针对性的反馈与优化指导，导致学习效果大打折扣。此外，现有案例多集中于计算机视觉、自然语言处理等热门领域，对工业AI、农业AI等细分行业的案例覆盖不足，难以适配不同行业对AI人才的差异化需求。
4. 课程思政与专业教学的融合研究
随着教育部《高等学校课程思政建设指导意见》的发布，课程思政成为高校人才培养的重要内容，但人工智能课程中思政与专业的融合仍处于探索阶段。朱艳等（2023）在《工业和信息化教育》中开展人工智能导论课程思政教学设计，通过挖掘神经网络发展历程中的科学家事迹（如辛顿对深度学习的坚持）培养学生科研精神，但该研究仅停留在思政元素的简单植入，未将思政目标与知识、能力目标有机结合，存在“思政与专业两张皮”现象。此外，国内相关研究多聚焦于思政元素的挖掘，如科技报国、团队协作等，缺乏对思政素养的评价机制，无法量化思政教育成效。刘三女牙等（2024）在《清华大学教育研究》中分析生成式AI助力教育创新的挑战，提出利用AI技术优化教学过程，但未涉及思政融合的具体路径，未能为人工智能课程思政建设提供可操作的实施方案。
（二）相对于已有研究的独特学术价值和应用价值
1.学术价值。（1）构建“知识—能力—素养”三位一体的课程目标体系，丰富OBE理念在人工智能课程中的应用维度，弥补现有研究对思政素养培养的忽视。（2）创新案例驱动的闭环式教学单元设计，突破传统案例教学的碎片化局限，为技术类课程的内容重构提供新范式。（3）建立多维并举的过程化考核机制，完善人工智能课程教学评价体系，解决传统考核重结果轻过程的问题。
2. 应用价值。（1）提升学生的实践应用与问题解决能力，增强其行业适配性，为人工智能领域输送高质量应用型人才。（2）为高校人工智能及相关专业提供可复制的教学改革方案，助力课程思政与专业教学的深度融合。（3）契合行业对人工智能人才的技能与素养需求，推动产教协同育人，促进教育链与产业链的有效衔接。
二、研究内容
（一）研究对象
本研究以东南大学成贤学院计算机类专业20、21级本科生为核心研究人群，聚焦人工智能导论课程教学改革实践。该课程作为专业方向课程，面向已修读高等数学、Python编程基础、数据结构等前置课程的学生，其学习效果直接影响后续专业课程学习与职业发展。研究结合行业对人工智能人才的技能要求、应用型本科人才培养目标及学生自身发展需求，系统探索OBE理念与案例驱动教学法的融合路径，为同类院校相关专业教学提供实践样本。
（二） 主要目标
1.总目标
构建基于OBE理念与案例驱动的人工智能课程闭环式、模块化教学体系，实现知识传授、能力培养与素养提升的有机统一，形成可推广的教学改革范式，助力应用型本科院校人工智能课程教学质量提升，最终满足计算机类人工智能方向应用型人才培养需求，为行业输送具备扎实专业技能、较强实践能力与高尚职业素养的优质人才。
2.子目标一：重塑“三位一体”课程目标体系 深入分析人工智能行业技术需求、应用型本科人才培养定位及学生自身发展需求，将知识目标、能力目标与思政目标精准融入课程各章节设计。知识目标聚焦核心理论与技术，如掌握人工神经网络结构、BP算法原理、启发式搜索策略等；能力目标侧重实践应用与问题解决，如针对具体行业场景选择合适算法、完成代码实现与模型优化、撰写规范实验报告；思政目标挖掘技术背后的价值内涵，如通过神经网络发展历程中科学家们不畏挫折的事迹培养坚持精神，通过AI技术在国家重大工程中的应用案例激发学生科技报国情怀。同时，建立目标间的协同机制，确保三者相互支撑、不可分割，如在机器学习章节，通过“泰坦尼克号生还预测”案例，既实现算法应用、数据分析能力培养，又通过对生命价值的探讨强化社会责任意识。
3.子目标二：优化重构案例驱动的教学内容 打破传统教材“理论堆砌”的模式，以经典教材（如周志华《机器学习》、王万良《人工智能导论》）为基础，吸收国内外优质教学资源，结合学生已修读的高等数学、Python编程基础、数据结构等前置课程知识储备，重构课程章节结构与知识模块。设计“案例导入—知识点讲解—实践巩固”的闭环式教学单元，开发覆盖多行业场景的案例库，案例类型按“基础型—进阶型—创新型”分类：基础型案例聚焦理论验证，如通过“八数码难题”讲解A*算法，帮助学生理解算法原理；进阶型案例侧重综合应用，如“医疗AI辅助诊断”案例，要求学生结合机器学习算法与医学数据，完成简单诊断模型构建：创新型案例鼓励探索突破，如“智能交通流量预测与优化”案例，引导学生结合多源数据设计创新解决方案。同时，每个教学单元配套对应的实践任务，如基础型案例配套编程实现任务，进阶型与创新型案例配套项目开发任务，确保学生在实践中巩固知识、提升能力。
4. 子目标三：创新混合式教学与考核机制 实施线上线下深度融合的教学模式，线上依托SPOC平台搭建学习资源库，包含课程视频、习题集、案例解析文档等，供学生课前预习与课后延伸学习；线下课堂聚焦重难点突破与案例实践，如针对线上学习中反馈的难点进行详细讲解，组织学生开展案例实操，通过课堂互动提升学习参与度。建立“思政素养＋知识掌握＋实践能力”的多维过程化考核机制，细化各维度考核指标：知识掌握通过阶段测试、线上习题评估；实践能力通过小实验、课外项目评估；思政素养通过课堂发言、实践报告反思栏、课外学习佐证评估。同时，明确各考核环节的权重与评分标准，如课堂表现占10%，确保考核公平公正，全面反映学生学习成效。
（三） 重点难点 1.重点。聚焦闭环式教学单元的设计与实施，确保案例能精准承载知识点与思政元素，实现“学练结合”；构建科学高效的线上线下混合式教学模式，解决学时不足、内容难消化的问题；建立全面覆盖知识、能力、素养的过程化考核机制，客观评价教学成效与学生综合能力，形成“需求—目标—实施—检验”的完整教学闭环。 2.难点。如何实现思政元素与专业知识的自然融合，避免“两张皮”现象，让思政教育润物无声；案例难度的精准适配，既要满足不同基础学生的学习需求，又要达到提升实践能力的目标；过程化考核的公平公正实施，需细化考核指标、规范评分流程，同时兼顾学生的个性化发展，确保考核结果能真实反映教学目标达成度。
（四）研究计划及其可行性 第一阶段：准备阶段（第1-3个月）开展行业需求调研与文献梳理，分析人工智能领域的技能要求与就业趋势；调研学生前置课程基础与学习需求，明确教学改革的重点方向；组建研究团队，细化研究方案，完成教学目标的初步构建。
第二阶段：设计与试点阶段（第4-12个月）（1）第4-6个月：优化重构教学内容，设计闭环式教学单元与案例库，开发线上学习资源与思政元素融入方案；（2）第7-9个月：实施线上线下混合式教学试点，选取部分班级开展教学实践，收集课堂表现、作业完成情况等过程性数据；（3）第10-12个月：完善过程化考核机制，针对试点中出现的问题调整教学内容与方法，优化教学流程。
第三阶段：推广与验证阶段（第13-18个月）在计算机类专业全面推广改革后的教学模式，扩大实践范围；通过阶段测试、实验报告、学科竞赛等多种形式收集数据，验证教学改革的有效性：对比分析改革前后学生的学习成绩、实践能力与素养表现。
第四阶段：总结与推广阶段（第19-24个月）系统总结教学改革成果，梳理教学大纲、案例集、考核方案等资料；撰写研究报告与学术论文，形成可复制的教学改革方案；通过学术研讨会、期刊发表等形式推广研究成果，为同类院校提供参考。
（五）可行性分析 研究团队具备扎实的研究基础，核心成员长期从事人工智能教学与研究，已完成相关课程思政与教学改革项目，发表多篇相关学术论文，积累了丰富的实践经验。依托教育部产学研合作协同育人项目等课题支持，能获得行业资源与技术指导。学校拥有完善的SPOC教学平台与实验室资源，为混合式教学与实践环节提供保障。前期已在部分班级开展小规模试点，学生学习兴趣与成绩显著提升，挂科率降低，且在学科竞赛中取得优异成绩，验证了改革思路的可行性。同时，行业专家与高校教师的深度参与，能确保教学内容与行业需求接轨，提升研究成果的应用价值，具备开展本项目的独特优势。
三、创新之处 （一）学术观点创新 本研究突破传统以教为主的教学理念，构建了以学生学习成果为核心的闭环式教学体系，实现了OBE理念与案例驱动教学法的深度融合。 提出“三位一体”的课程目标架构，将思政素养提升纳入人工智能课程核心目标，丰富了技术类课程的育人维度，弥补了现有研究对素养培养的忽视。 创新案例驱动的闭环式教学单元设计，以行业实际问题为导向，实现“案例导入—知识讲解—实践巩固”的无缝衔接，解决了理论与实践脱节的难题。 建立多维并举的过程化考核机制，打破单一笔试的考核模式，实现对知识、能力、素养的全面评价，完善了人工智能课程的教学评价体系。
（二）应用创新 将教学改革与行业需求、人才培养目标紧密结合，开发的案例库与教学资源具有鲜明的行业针对性与实用性。混合式教学模式与过程化考核机制的实施，有效提升了学生的学习主动性与实践能力，培养的人才更符合行业需求。研究形成的教学改革方案与资源可直接应用于同类院校人工智能及相关专业，具有较强的推广价值与复制性，能推动高等教育人工智能课程教学质量的整体提升。