摘 要:本文从计算机组成原理课程“难教难学”的困境出发,分析了该课程在教学过程中存在的几对矛盾。结合二类本科院校学生的特点,从教学内容、教学模式、实践教学这几个方面,对基于混合教学模式的计算机组成原理教学改革进行了有益的探索。教学实践表明,教学模式和教学实践的改革既增强了学生的学习兴趣和学习主动性,又提高他们的自学习能力和实际动手能力。同时也对后续改革提出要求。
关键词:计算机组成原理 混合教学模式 二类本科 能力培养
中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1672-1578()02-0029-02
1 前言
计算机组成原理是普通高等院校计算机专业本科生必修的核心基础课程之一,在计算机硬件系统课程群中起着承前启后的作用[1]。一方面,从部件结构的角度,计算机组成原理课程基于数字逻辑课程讲授如何将基本数字逻辑单元组合成计算机功能部件。另一方面,从计算机系统层次和指令集的角度,它引导学生深入理解程序和指令在计算机中的执行过程,并建立起完整的计算机系统整机概念,为学生学习后续课程(如计算机操作系统、计算机接口与技术、嵌入式系统等)提供必要的专业基础。
2 课程现状
在大多数高等院校的本科教学中,计算机组成原理一直存在着“难教难学”的问题。经分析,我们发现该课程 教学存在着以下几对矛盾:
(1)课程内容多而课时少。计算机组成原理涵盖了计算机系统概论,存储器、运算器、控制器、总线、输入输出系统、指令集等多项内容,而课时相对较少,在我校仅为48学时。这使得知识讲授泛而不精,学生无法深刻理解所学知识,久而久之便失去学习的兴趣。
(2)理论抽象难懂而教学方法陈旧。计算机组成原理除了讲授计算机各主要功能部件的结构、组织方式和工作原理,以及主要功能部件之间的相互联系之外,还讲授主要功能部件的设计方法。多数学生对该课程的评价是“原理难懂、概念抽象”。然而,由于课程内容多,教师授课时通常采用传统的“填鸭式”教学方法。课堂上,学生只是被动听讲和记录,没有时间进行充分思考,师生之间也缺乏互动。这种教学方法显然不利于学生对抽象难懂内容的理解和掌握。
(3)基础性原理与日新月异的应用技术之间的矛盾。如现代计算机早已不采用冯.诺依曼结构,而计算机组成原理讨论的是模型机,不涉及任何机型。书本与实际的距离造成学生误认为该课程“难懂而无用”,从而丧失学习兴趣。
(4)实验方法与学生创新意识培养的矛盾。计算机组成原理的课程实验多使用实验箱。实验箱结构无法更改,箱内部件难以更改和扩充。受实验箱的局限,计算机组成实验多为验证性实验,不利于创新意识的培养。
3 教学改革
如何对计算机组成原理课程进行改革以提高学生的学习兴趣、改善学习效果?下面,本文从计算机组成原理课程的教学内容、教学模式、实践教学这几个方面对计算机组成原理的教学改革进行有益的探讨。
3.1 教学内容改革
计算机组成原理内容多且抽象,而理论课时少,如我校计算机系,该课程只有48学时,其中理论课40学时,实验课8学时。因此,对于该课程内容的讲解不可能面面俱到,必须分重点、有侧重地去讲。站在计算机硬件系统课程群的角度上,我们对计算机组成原理及其前导、后续课程的内容进行梳理。确定该课程的重点内容为三大功能部件(即存储器、运算器、控制器)的内部结、组织方式、工作原理、基本分析和设计方法。该课程的难点则在于如何以控制流和数据流为主线,将计算机功能部件联系起来,建立整机概念(如CPU与存储器的逻辑关系,控制器如何控制每一条指令的执行过程),以及三大功能部件的设计方法。
对于计算机组成原理的前导课程(计算机基础、数字逻辑、汇编语言等)讲授过的内容,如定点数、进制转换、状态机等,可以采用课堂提问、随堂作业或测验等方式帮助学生复习和回忆。对其后续课程(操作系统、计算机系统结构、单片机接口技术等)的内容,如虚拟存储、CPU与存储器之间的连接、输入输出系统、寻址方式、流水线技术等,只讲述基本概念和原理,不作深入分析。
3.2 教学模式改革
随着计算机网络和通信技术的发展,大规模开放课程(Massive Open Online Courses,简称MOOC)在教育界日益受到关注。MOOC以“短视频+交互式练习”为学习模式,以教学互动为特点的一种大规模、开放型的在线网络课程。MOOC的优势是不受时间和地点的限制,没有先修条件[2],任何人都可参与在线学习。然而,这一优势也造成了MOOC课程的通过率不高,使得它不适用于大学必修课程。因此,一种被称为“小规模受限在线课程”(small private online course,简称SPOC)的教学模式在国内外高校悄然兴起。SPOC基于MOOC平台,但其规模小(一般在几十人至几百人之间),并对学生设置准入条件,只有达到要求的申请者才能学习SPOC课程,很好地克服了MOOC的缺点。
通常,SPOC由在线课程和翻转课堂结合而成:在线课程是由教学微视频、相关资料、在线作业、在线测验、在线讨论等组合而成,供学生线上自主学习;翻转课堂以学生为主体,教师作为组织者和引导者,引导学生就在线课程上的知识点进行汇报、讨论、答疑等。SPOC教学模式如图1所示[3]。
与传统的“以教师为中心”的教学模式不同,SPOC“以学生为中心”。在SPOC教学模式下,整个学习过程以学生为本,教师作为指导者和组织者,不断调动学生的学习兴趣,让学生自主地、探究地去学习。SPOC教学模式的特点如下:(1)线上课程按知识点分解成许多10~15分钟的微课程,方便学生进行碎片化学习;(2)每段微课程嵌入测试题,学生必须正确解答才能继续学习,因此学生看课程视频时注意力必须高度集中;(3)线上功能强大,教师可设置单元测试、批改作业、开展讨论,对学生的学习进行过程监督,对学生的学习效果进行分析;(4)线下课堂交互性很强,改传统的“教师讲授”为“师生交流”,如教师组织学生进行学习汇报和讨论,随堂测试和答疑,等等。
由此可见,SPOC教学模式顺利进行的关键在于学生,它要求学生具有较强的学习主动和能动性,能够自觉自律地在线学习并积极思考。然而,对于二类本科院校的学生而言,大部分学生的自我约束力较差,很难做到在进入课堂之前不折不扣地完成在线课程的学习任务。这是SPOC教学模式在二类本科院校推广困难的最根本原因。
受SPOC教学模式的启发,我们提出一种新的混合教学模式,即“课堂教学+线上复习”混合教学模式(如图2所示)。
在“课堂教学+线上复习”混合教学模式中,课堂教学采用多种教学方式。如启发式教学方式,通过设置疑点、提出悬念来激发学生探求知识的欲望,培养学生敢于提出问题、积极思考问题的良好习惯。此外,还采用案例化教学方式,使抽象的概念和理论变得生动具体。如,在讲述定点数和浮点数时,采用C语言中的两种数据类型――int型和float型,作为案例,并运行一段C程序来帮助学生理解“数在计算机中的表达”。在讲授总线这一章时,打开PC机,让学生了解现代计算机的总线结构。在讲授控制器时,以“模型机”为案例,对指令系统、数据通路、指令执行过程进行分析。
计算机组成原理知识点多且抽象,这就要求学生必须及时消化课堂内容。借助“在线复台”的在线测试和在线讨论功能,教师可以有效地督促学生及时进行课后复习。“线上复习”内容包括:难点和重点内容的微视频,基于课堂内容布置的在线作业、在线自测题、在线讨论等。其中,在线自测和在线作业必须在规定时间提交,以确保学生在下次进入课堂前完成复习内容。
3.3 实践教学改革
改传统的基于实验箱的验证型实验为基于EDA平台的设计型实验,引导学生主动思考,培养他们的创新意识和创新能力。
根据课程内容构建多层次实践教学体系。将实践教学分为“课程内实验”和“课程设计”两个层次。
课程内实验为第一层次,要求学生在Quartus和Modelsim仿真平台上设计模型机的主要功能部件――分频器、寄存器堆、存储器、运算器。控制器的设计较为复杂,涉及指令集、数据通路、指令执行过程、节拍等诸多理论,将它作为课程设计的内容之一。课程设计为第二层次,其要求较高,不仅要求学生将控制器和在课程内实验中完成的各功能部件进行组合,在仿真平台上完成一个单周期处理器的简单模型机的设计,而且要求学生将模型机下载到FPGA板上进行测试。
考虑到计算机组成原理课时少,我们采用SPOC模式进行实践教学,在网上发布实验教学微视频和与模型机设计资料,要求学生在上实验课之前进行在线学习,鼓励学生带着问题进入实验室与教师或助教进行探讨。为保证学生有充裕的时间进行课外学习和实验,我们在计算机组成原理的开课初期就将课程设计任务布置下去,同时开放硬件实验室,并定期开展网上讨论。
4 结语
,我们依靠学校的网络教学平台构建了计算。机组成原理课程的在线复台。从的教学实践来看:“课堂教学+线上复习”混合教学模式提高了学生的学习主动性和自律性,增强了学习效果;教学实践的内容和教学模式的改革提高了学生的学习兴趣,增强了他们的实际动手能力。
课程教学改革是一项长期工程,计算机组成原理课程中存在的教学问题也不是仅凭一两次教学改革就可以完全解决,如计算机组成原理课程存在的教材更新滞后,教学内容相对陈旧等问题[4]。这需要授课教师密切关注计算机系统领域内的新技术、新成果,不断更新自身的知识结构,争取更好的教学效果。
参考文献:
[1] 姜姚爱红,武俊鹏,等.“计算机组成原理”教W改革实践[J]. 计算机教育,(2):9-13.
[2] 黄岚,袁钢,程新荣,等.基于SPOC理念的计算机组成原理课程互动教学研究[J].计算机教育,(第13期):15-18.
[3] 宋晓玲.基于SPOC的高职计算机基础课程混合教学模式探究[J].当代职业教育,第1期:20-22,48.
[4] 杨梅,刘义军,郑津.以系统能力培养为导向的计算机组成原理课程教学研究[J].计算机教育,(第21期):11-14..
作者简介:沈晓晶,女,副教授,博士,研究方向为计算机视觉,智能控制,计算机教育。