［摘 要］文章探索了基于AI大模型與任務(wù)驅(qū)動式的軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程改革方案，以應(yīng)對傳統(tǒng)教學(xué)方法在理論與實踐結(jié)合、個性化指導(dǎo)、團隊合作及課程內(nèi)容更新等方面的局限性問題。通過改進任務(wù)驅(qū)動式的教學(xué)法，結(jié)合AI大模型的個性化學(xué)習(xí)支持和實時反饋，并運用多維度的評價體系全面衡量學(xué)生的綜合能力，顯著提升了學(xué)生的理論知識水平和實踐能力。

［關(guān)鍵詞］軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)；AI大模型；任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)法；教學(xué)改革；課程改革

［中圖分類號］G642 ［文獻標(biāo)識碼］A ［文章編號］2095-3437（2025）04-0044-04

軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)是軟件工程專業(yè)的核心課程之一，通過教授系統(tǒng)化的軟件設(shè)計方法和培養(yǎng)結(jié)構(gòu)化的架構(gòu)思維，幫助學(xué)生應(yīng)對復(fù)雜系統(tǒng)的軟件開發(fā)需求，掌握軟件系統(tǒng)設(shè)計與架構(gòu)的方法，以提高軟件系統(tǒng)的可擴展性和靈活性。然而隨著現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的日益復(fù)雜化，從小型應(yīng)用程序到大型分布式系統(tǒng)，軟件開發(fā)必須面對各種技術(shù)挑戰(zhàn)和業(yè)務(wù)需求。學(xué)生需要具備扎實的編程基礎(chǔ)、良好的抽象思維能力以及解決復(fù)雜問題的能力，從而在軟件實際開發(fā)中能夠應(yīng)對相關(guān)復(fù)雜問題，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。

一、課程教學(xué)現(xiàn)狀

本課程主要面向軟件工程專業(yè)的高年級本科生，其內(nèi)容包括概述、系統(tǒng)建模、系統(tǒng)設(shè)計、軟件質(zhì)量屬性、軟件體系結(jié)構(gòu)風(fēng)格、軟件體系結(jié)構(gòu)設(shè)計與評估幾個章節(jié)，具體情況和學(xué)時安排如表1所示。

從教學(xué)內(nèi)容看，課程的教學(xué)存在一定的難度[1]，其原因如下：（1）教學(xué)內(nèi)容涉及面廣。課程內(nèi)容涉及需求分析與建模、系統(tǒng)設(shè)計、質(zhì)量屬性、架構(gòu)設(shè)計與評估等多個方面，既有理論又有實踐，每個知識點要求學(xué)生不但要了解其概念，還要了解其應(yīng)用場景、優(yōu)缺點和實際操作。（2）教學(xué)內(nèi)容抽象。課程內(nèi)容涉及許多高層次的理論概念和設(shè)計原則，如軟件架構(gòu)、設(shè)計模式、質(zhì)量屬性等，這些概念不是具體的代碼或功能實現(xiàn)，而是對軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和設(shè)計思想的高度抽象。（3）軟件架構(gòu)關(guān)注的是質(zhì)量屬性，其價值在復(fù)雜的軟件項目中才能體現(xiàn)，而學(xué)生接觸到的項目多為小項目，且主要聚焦于軟件的功能實現(xiàn)，較少關(guān)心其質(zhì)量屬性。這使得學(xué)生難以從全局的角度理解和應(yīng)用軟件架構(gòu)的設(shè)計原則，影響其對整體系統(tǒng)進行設(shè)計和優(yōu)化的能力。（4）需要與產(chǎn)業(yè)界緊密結(jié)合，及時引入最新的實踐架構(gòu)和技術(shù)趨勢[2]，使學(xué)生能夠應(yīng)對實際項目中的挑戰(zhàn)，保持與行業(yè)發(fā)展同步。（5）課程考核方式單一。目前課程考核主要由期末考試和平時成績兩部分構(gòu)成，更為注重考核學(xué)生對理論知識的掌握情況，評價主要根據(jù)學(xué)生期末試卷的答題情況和教師的個人經(jīng)驗，不夠全面。

傳統(tǒng)的教學(xué)以教師課堂講解為主，再通過一些案例項目和實踐操作，幫助學(xué)生理解相關(guān)知識點。這種教學(xué)方式存在一些局限性：（1）側(cè)重于理論知識的講解，學(xué)生難于將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐能力。學(xué)生需要大量的實踐項目來鞏固所學(xué)知識，但缺乏項目訓(xùn)練的經(jīng)驗，特別是缺乏大型項目的動手實踐經(jīng)驗。因此，當(dāng)學(xué)生面對真實復(fù)雜的系統(tǒng)時難以靈活應(yīng)用所學(xué)知識。（2）學(xué)生的知識背景和編程水平參差不齊，而課程內(nèi)容復(fù)雜度高。學(xué)生在實踐過程中容易遇到各種困難，因此覺得課程學(xué)習(xí)難度大，產(chǎn)生畏難情緒。（3）傳統(tǒng)的教學(xué)模式往往忽視團隊合作和跨學(xué)科思維培養(yǎng)，而這些在現(xiàn)代軟件開發(fā)中是至關(guān)重要的。（4）傳統(tǒng)的教學(xué)依賴相對固定的教學(xué)大綱和教材，很難及時跟上行業(yè)技術(shù)發(fā)展步伐。應(yīng)不斷更新課程內(nèi)容，確保教學(xué)內(nèi)容與行業(yè)發(fā)展最新的動態(tài)同步。教師不僅要具備深厚的理論基礎(chǔ)，還必須時刻關(guān)注業(yè)界發(fā)展動態(tài)，學(xué)習(xí)并掌握最新的技術(shù)和方法，并將這些新技術(shù)新方法合理整合到課程教學(xué)中。（5）傳統(tǒng)教學(xué)通常依賴考試、作業(yè)和項目等載體進行評價。教師承擔(dān)著大量的教學(xué)任務(wù)和評價工作，時間和精力有限，難以及時提供高質(zhì)量的反饋和個性化的指導(dǎo)。因此，深化課程改革勢在必行。

二、課程改革方案與實踐

（一）任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)法在課程中的應(yīng)用探索

任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)法是一種以具體任務(wù)和項目為核心的教學(xué)方法[3]，強調(diào)“做中學(xué)”，使學(xué)生在主動探索的過程中能培養(yǎng)動手能力、創(chuàng)新思維和解決復(fù)雜問題的能力，同時又鼓勵團隊合作，有效彌補了傳統(tǒng)教學(xué)方法的不足之處。

為了將任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)法有效地引入軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程，可以將課程內(nèi)容劃分為若干個具體任務(wù)。這些任務(wù)涵蓋軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵概念和技能，任務(wù)完成難度逐漸增加，從簡單的功能實現(xiàn)到復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計、評估、優(yōu)化。每個章節(jié)具體任務(wù)的設(shè)計和目標(biāo)如表2所示。

這些任務(wù)由教師發(fā)布并講解具體要求和評估標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)生分成每3～5人一組來完成任務(wù)。這種任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)法，能讓學(xué)生在完成任務(wù)的過程中將理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作，幫助學(xué)生在真實情境中運用所學(xué)知識深入理解軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程中具體知識點的概念、應(yīng)用場景、優(yōu)缺點和實際操作，從而鍛煉動手能力和問題解決能力。學(xué)生通過完成小組任務(wù)，培養(yǎng)專業(yè)素養(yǎng)，為未來的職業(yè)發(fā)展奠定專業(yè)基礎(chǔ)。

（二）AI大模型賦能課程改革

新一代信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展不斷掀起數(shù)字化浪潮的高峰，AI大模型的涌現(xiàn)更是進一步加速了社會智能化的步伐，同時也在推動高等教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能賦能創(chuàng)新[4] 。隨著AI大模型與AIGC 的火爆登場，運用人工智能技術(shù)、平臺與工具賦能軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程改革，在多個相關(guān)場景構(gòu)建與人工智能技術(shù)融合的學(xué)習(xí)環(huán)境[5]，可以提升課程教學(xué)水平與質(zhì)量以及學(xué)生學(xué)習(xí)的效果與體驗。在軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程中，AI大模型賦能任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)改革體現(xiàn)在以下教學(xué)環(huán)節(jié)中。

1.AI大模型賦能個性化教學(xué)，提升學(xué)生的課程學(xué)習(xí)效果

AI大模型能夠根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)的進度和表現(xiàn)，推薦相關(guān)的學(xué)習(xí)視頻和案例分析。例如，推薦設(shè)計模式的詳細(xì)講解視頻、架構(gòu)風(fēng)格的案例分析等，幫助學(xué)生深入理解課程內(nèi)容，同時還可以推薦相關(guān)論文、書籍章節(jié)、在線課程等多種學(xué)習(xí)資源，豐富學(xué)生的學(xué)習(xí)材料，使其拓寬知識面，緊跟新技術(shù)發(fā)展趨勢。另外，AI大模型可以在學(xué)生完成任務(wù)后提供反饋和指導(dǎo)，幫助學(xué)生及時糾正錯誤，鞏固學(xué)習(xí)效果，同時幫助教師實時跟蹤和分析每個學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)瓶頸，以便有針對性地進行輔導(dǎo)。這種個性化的教學(xué)方式能夠更有效地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，提升學(xué)生整體學(xué)習(xí)效果。

2.AI大模型賦能編程教學(xué)，提升課程實踐教學(xué)效果

學(xué)生閱讀代碼時如果遇到困難，此時AI大模型可以提供代碼的解釋，幫助學(xué)生在大量的代碼閱讀中理解抽象的知識點；學(xué)生在編寫代碼時如果遇到困難，會很容易產(chǎn)生畏難情緒，此時AI大模型可以提供相應(yīng)的代碼示例，幫助他們解決問題，重塑自信。借助AI大模型的代碼生成能力，學(xué)生可以快速生成高質(zhì)量的代碼片段，從而彌補代碼編寫基礎(chǔ)不扎實的不足，提高編程效率，更快地完成任務(wù)，同時更專注于理解和應(yīng)用設(shè)計模式和架構(gòu)風(fēng)格。AI大模型的自動代碼測試和優(yōu)化能力可以幫助學(xué)生識別和修復(fù)代碼中的錯誤，提高代碼的質(zhì)量和性能。這些都有助于學(xué)生在相關(guān)實踐中學(xué)會編寫高質(zhì)量的軟件，理解軟件測試和優(yōu)化的重要性，有效地提升專業(yè)實踐能力，并激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和主動性。

AI大模型在大學(xué)課程的理論教學(xué)和實踐教學(xué)環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出了強大的輔助作用，其通過個性化學(xué)習(xí)支持、實時反饋和指導(dǎo)以及自動化代碼生成、測試和優(yōu)化等多種手段，有效彌補了傳統(tǒng)教學(xué)方法的諸多局限性，使得每個學(xué)生都能獲得針對性的幫助和提升，并促進了學(xué)生跨學(xué)科思維的培養(yǎng)。此外，AI大模型的信息快速整合能力可以幫助教師高效更新課程內(nèi)容，使課程內(nèi)容能及時跟上最新的行業(yè)動態(tài)和技術(shù)發(fā)展步伐，為學(xué)生提供最前沿和最實用的知識和技能，極大地提高課程的整體教學(xué)質(zhì)量和效果。

三、多維度的課程評價體系改革與實施

傳統(tǒng)的評價多采用結(jié)果性評價，主要依賴教師的個人經(jīng)驗，存在評價方式單一、評價反饋不及時的問題。課程評價除了要評估學(xué)生對理論知識的掌握程度和實踐動手能力，還應(yīng)評估學(xué)生的團隊協(xié)作能力、創(chuàng)新思維等多個方面，從而全面衡量學(xué)生的綜合能力。課程改革通過多維度的評價體系解決了傳統(tǒng)評價存在的部分問題：開展過程性評價有利于評估學(xué)生的協(xié)作能力和創(chuàng)新思維；開展課程測試有利于檢驗學(xué)生對理論知識的掌握情況；AI大模型為評價提供了新的手段，使得評價更加全面。

（一）過程性評價

通過觀察學(xué)生在完成任務(wù)過程中的表現(xiàn)以及學(xué)生提交的作業(yè)和項目報告，評估其課程參與度、團隊協(xié)作能力和創(chuàng)新思維。其具體實施方式包括以下幾個：觀察學(xué)生在軟件開發(fā)中的編碼能力和代碼實現(xiàn)質(zhì)量；評估學(xué)生對復(fù)雜問題的分析能力和解決方案的設(shè)計能力；評估學(xué)生所提解決方案的創(chuàng)新性，從而評價學(xué)生獨立思考和自主學(xué)習(xí)的能力；觀察學(xué)生在項目完成過程中的表現(xiàn)和貢獻度，評估學(xué)生的團隊協(xié)作意識、溝通和協(xié)調(diào)能力。需注意的是，在評估過程中如何客觀公正地評估每個學(xué)生的貢獻和表現(xiàn)，特別是在團隊項目中的貢獻和表現(xiàn)，這是一個需要解決的問題。

（二）課程測試

測試是檢驗學(xué)生學(xué)習(xí)效果的重要手段。為了全面了解學(xué)生的真實學(xué)習(xí)效果，我們將測試分為階段性測試和綜合測試兩部分。階段性測試在平時的教學(xué)過程中開展，用于檢驗學(xué)生在每個階段的學(xué)習(xí)效果，確保他們對基礎(chǔ)知識有正確的理解。測試的形式包括在線測驗、筆試、完成編程題等，涵蓋每個模塊的核心知識點，如基本概念、設(shè)計模式、架構(gòu)風(fēng)格等內(nèi)容。綜合測試在期末采用開卷考試的形式開展，用于全面檢驗學(xué)生的知識整合能力和創(chuàng)新思維，其測試內(nèi)容既包含對基本概念的理解，也包括對實際項目開發(fā)需求分析能力和設(shè)計能力的考查，同時還包含一些編程題。能順利完成指定分析和設(shè)計建模任務(wù)的學(xué)生，說明其具備了運用所學(xué)知識解決相關(guān)實際問題的能力；能順利完成編程題的學(xué)生，說明其具備了一定的軟件開發(fā)能力。

（三）AI大模型賦能評價新手段

借助AI大模型技術(shù)，可以更好地對學(xué)生進行多維度評價和實時反饋。例如，AI可以快速、準(zhǔn)確地自動批改學(xué)生提交的項目代碼，在幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)并糾正錯誤的同時，也可以幫助教師評估學(xué)生代碼在語法性、邏輯性、穩(wěn)定性、規(guī)范性等方面的綜合表現(xiàn)，自動生成評級。此外，生成式AI可以自動采集學(xué)生和機器的交互對話內(nèi)容[6]，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和表現(xiàn)，助力教師更好地把握學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和理解程度，及時調(diào)整教學(xué)策略，有助于構(gòu)建更加全面的學(xué)生綜合素養(yǎng)評價體系。

這種多維度的評價方式能夠全面評估學(xué)生的理論知識掌握程度、實踐動手能力、團隊協(xié)作能力、創(chuàng)新思維等，考查學(xué)生在多個方面的真實水平。AI技術(shù)的合理應(yīng)用使得評價更加科學(xué)和客觀。

四、課程改革效果

我們在最近兩屆軟件工程專業(yè)本科生的軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程教學(xué)中實施了該改革方案。通過問卷調(diào)查和學(xué)習(xí)結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，與以往的教學(xué)效果相比，改革獲得了較好的效果，主要體現(xiàn)在以下幾方面：（1）通過完成具體任務(wù)和項目實施，學(xué)生在理論知識水平、實踐動手能力和團隊協(xié)作能力等方面得到了全面的提升，能夠更好地理解和應(yīng)用所學(xué)知識。（2）AI大模型提供的個性化指導(dǎo)和實時反饋極大地激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生在遇到困難時能夠及時獲得幫助，減少了畏難情緒，增強了學(xué)習(xí)的信心和動力。（3）AI大模型輔助自動批改功能極大地減輕了教師的負(fù)擔(dān)，使教師可以有更多的時間和精力投入教學(xué)策略的調(diào)整中，及時更新課程內(nèi)容，跟進最新的行業(yè)發(fā)展動態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和教學(xué)理念的不斷更新，我們將繼續(xù)探索軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程改革，致力于培養(yǎng)更多高素質(zhì)、綜合能力強的專業(yè)人才。

［ 參 考 文 獻 ］

[1］ 賈玉祥，昝紅英.基于開源框架的軟件體系結(jié)構(gòu)教學(xué)方法探索[J].軟件導(dǎo)刊，2023，22（2）：199-203.

[2］ 張建，劉博，朱青，等.軟件設(shè)計與體系結(jié)構(gòu)課程內(nèi)容建設(shè)及創(chuàng)新探索[J].計算機教育，2022（7）：62-66.

[3］ 孫世昶，林鴻飛，劉爽，等.結(jié)合任務(wù)驅(qū)動式和深度學(xué)習(xí)的人工智能課程教學(xué)探索[J].計算機教育，2024（6）：84-88.

[4] 徐曉飛.數(shù)字化時代面向可持續(xù)競爭力的計算機教育創(chuàng)新與發(fā)展趨勢[J].計算機教育，2024（6）：2-7.

[5］ 單俊豪，劉永貴.生成式人工智能賦能學(xué)習(xí)設(shè)計研究[J].電化教育研究，2024，45（7）：73-80.

[6］ 別敦榮，郭一蓉.人工智能時代高等教育創(chuàng)新發(fā)展新趨勢[J].中國高等教育，2024（增刊1）：39-44.

［責(zé)任編輯：龐丹丹］