专业工程实践教学土木工程论文
一、普通高校工科专业实践教学环节
常规的工科实践教学环节由实验、实习和设计三大部分组成。其中实验由易到难，有演示性、验证性、操作性实验、综合性、设计性、创新性实验；实习形式由简单到复杂，有认识实习、操作实习、见习型实习；设计方式由专项到综合，有课程设计、毕业设计。按本科与硕士研究生实践教学需要来设置，专业工程实践教学分为校内和校外实践教学环节。校内有与各专业工程课程相对应的实验、实操（工程制图、测量、各学习阶段的课程设计）、毕业设计、学位论文。以毕业设计为例，其常见类型就有工程项目设计、工程施工（加工）技术和管理、专题研究、工程应用软件开发等4种。由于毕业设计属于本科生学习期间较高级的实践教学，所以这4种类型的毕业设计可以根据培养目标、方式与教学条件的许可，不论在校内、校外进行都可以作为学习者完成毕业设计（论文）实践学习方式。校外实践教学环节就实践而言，可以依托校外协同创新单位的土木工程技术开发研究中心或具有新技术、新工艺、新材料背景的工程项目进行综合性、设计性、创新性实验；实习教学环节主要是结合专业工程的场地（所）性、先进性、特殊性和丰富多样性要求，进行校外各类工程的参观认识实习、专业课程实习，施工（加工）技术与管理生产实习，毕业实习等。
二、土木工程实践教学资源协同开发的原则与方法
现在的信息技术手段、网络服务及移动终端设备已经完全具备对庞大的数据进行整合和处理应用的能力，故借助于云计算技术来收集、整合、处理、挖掘超量、繁复的工程实践教学资源，不但能有效解决工程专业实践教学中的众多困扰，而且能为工程人才个性化培养及创建终身教育奠定坚实基础。
1.开发原则
各种专业工程实践教学资源的内容丰富、博大，所以在协同开发和挖掘相关资源时，应坚持“有所为，有所不为”的原则。应分专业类别广泛收集各种实践教学资源，并在收集和整合资源过程中，要注意以资源的全体和完整为主，不要片段、抽样；要注重资源获取的效率，不要以工程项目内容的绝对精确作取舍；要考量工程项目资源内容相关性，不必在因果逻辑上做深究[3]。要按照培养目标，从学习者实践知识建构需要来识别资源的意义，在丰富、灵活、多样、宽泛的基础上，进行资源采集、处理和加工，让运用者按需配置其专业工程实践教学资源，能方便、高效地实现其教学价值。依据专业工程学科创新知识与能力培养所设定的目标，以协同创新的核心单位为主体，科学创设基于学生专业工程实践学习需要的活动情境。即将有关资源分层次构造出各学习阶段专业工程实践的问题情境，以引导学生循序渐进式地经历实践的过程，使学生能自觉调动多种感官，如视觉、听觉、触觉以及语言表达等，寻找多种操作、动手、研讨途径，积累起丰富的土木工程实践感性认识和动手操作经验，激发学生对工程项目的类型、设计与施工条件、理论与技术方法、施工技术与组织管理、工程量、产品形态、建（制）造和场地环境、时空边界条件等现象与相互关系产生浓厚的兴趣和探究的欲望。
2.主要途径
由于培养人才的责任主体是大学，校方的图书与电子资源丰富，多建有信息网络技术中心，软硬件设施和技术人才相对充足，且信息技术在所涉土木工程专业教学需求与科研应用量巨大。建立学校与协同核心单位间工程实践教育资源共享平台是协同创新发展的一种必然趋势，因此，校方应成为实践教学资源共享建设的投资主体与推行者。协同开发与共享专业工程实践教学资源的主要途径，可从以下四方面进行：（1）建立一套运行机制。专业工程实践教学资源建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。（2）规范一套建设标准。用科学的标准来促进专业工程实践教学资源系统的建构[4,5]。应建立面向协同中心所涉各类工程专业的不同实践教学主题、覆盖其各个层次、不断动态更新的工程实践教学资源建设标准，为实现各级各类资源系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。（3）搭建一个基于云服务的共享平台。各类工程实践教学资源只有不断被其工程专业教学所应用、学习者所掌握，使其流动、开放和充分共享，才可持续。在各专用工程实践教学资源库和实践教学课件建设的基础上，通过云服务端资源集成，实现各门专业的各级各类实践教学活动资源交换和资源共享。（4）培养和建立一支“双师”实践教学专业队伍。专业工程实践教学资源库及课件开发、建设的每个环节都需要依靠高素质专业人员完成，因此，必须根据协同机制，整合学校与协同核心单位的人才资源，培养和造就一支懂教学、懂工程技术、懂教育教学管理的资源库建设专业队伍。
3.技术方法
构建一个基于云计算的数字化实践教学资源处理平台。实践教学资源经数据处理，区分成关系化、结构化和非结构化数据，其中关系化数据是指二维关系约束的数据表，结构化数据包括了数字、符号等数据，非结构化数据包括了文本、图像、声音、视频等数据，从而进行有效存储、组织来自校内外协同创新单位的教学资源。利用处理平台能够对几百甚至是几千个分布式数据库，或者分布式存储集群中的内容进行分析。该处理平台还能根据具体教学环节、层次需求建立相应服务，解决传统的学习平台资源无序、缺乏统一管理调配的问题。教师可以通过云服务平台在技术项目上实现跨学校、跨地域合作，分享工程实践与研究成果，为教学、学术研究提供便利；学生可以突破时空限制，使用现代化通讯工具随时随地全方位获取优质的实践教学资源。数据化工程实践教学资源的开发流程与实现方式，可以概括为四步：分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是资源实践教学价值的发现与挖掘[6]。（1）以协同机制作保障，通过数据迁移、数据转换、共享等有效手段[4]对数字化实践教学资源进行收集、采集，把协同创新主体单位既有实践教学资源重新整合起来，并加载到数据仓库或数据集市中——存储在远程云服务端，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。这样才可以彻底消除学校或土建行业信息化建设中各相关单位存在的信息孤岛以及信息碎片化现象，提高实践教学资源的可使用率。还可通过MapReduce编程模型对实践教学资源进行管理，以提高对海量教学资源分析的速度和效率[7]。（2）在完成资源收集之后，如果要对这些海量数据进行有效分析，还需将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，通过并行计算框架[7]，优化并行分析算法，如Mahout、R语言等，对这些分散乃至碎片数据进行过滤，在导入基础上作一些简单的清洗和预处理工作，以排除混杂、错乱的工程信息，重复的资源数据，提高资源的质量。（3）从分布式数据库，或者分布式计算集群的海量实践教学资源中，提炼出连续的、低信息粒度的实践教学素材，并择优质实践教学素材交于上层实践教学统计、分析系统，进行普通的专业工程实践需求分析和分类汇总等。（4）对实践教学资源分析之后的资源内容进行实践教学模拟和价值挖掘，是指利用数据挖掘算法，包括分类算法、回归算法、聚合算法和降维算法等，对存储在云服务端（分布式数据库或者分布式计算集群）大量的、不完全的、模糊的数字化工程教学资源挖掘，以挖掘出隐藏在资源背后有价值的信息，为教师作出实践教学组织安排奠定基础。应用数据分析、挖掘等技术对存储在云服务端的各种分散的关系化、结构化和非结构化实践教学资源进行分析和挖掘，掌握学习者查询其专业工程实践资源的行为、知识点内容、知识应用能力等，以预测学习者对实践知识与资源服务的需求，使教师能根据预测进行决策，更好地引导学习者学习；同时，也可应用数据分析技术对开设的课程进行效果评估，尽早地捕捉学生的学习不适应症状，进行学习预警和干预[8]，以便及时调整培养方案，为学习者推荐学习轨迹,开展自适应学习，自我导向学习[9,10]。例如：自适应学习既不是简单的符号或文字，也不是言语或文字陈述的.概念或原理，而是教师列展的一些具体的实例或问题。学习者的任务是通过考察实例、分析和解决问题来发现有关的知识，并积累解决问题的技能[11]。教师是用最适合的学习方法，让学习者主动参与到学习过程中，接受各种各样的挑战。整个学习过程因为有学习效果的追踪，记录了学习者在每个任务上花费的时间，实时反馈给教师，如果学生遇到不能解决的问题时，教师会立即知道，并对其进行针对性的辅导。应用数据分析技术也可对协同科研创新合作过程及交互型工程技术服务过程进行分析和预测，从而应对过程中的资金、政策、机制、技术、成果、共享等环节潜在的矛盾与风险。
三、专业工程实践教学资源共享应用
专业工程实践教学资源和信息化技术是共享方案设计中不可或缺的两大方面。构筑较快见效的共享建设方案可以“三层法”：基础设施层、平台服务层和共享应用服务层[12]。实践教学资源共享应用是将云计算作为其技术支持，通过对实践教学资源挖掘与实践学习分析则会带来工程实践教学理念、方式和技术方面的巨大变革和创新。
1.教学资源的流动需求与信息技术相结合
工程实践教学资源应用的关键也是其必要条件，就在于“信息技术”与“专业工程实践教学”的融合。丰富多样的专业工程实践教学资源通过信息技术应用到大学教育中，对学习者未来事业会有更加直接的帮助；快捷的反馈信息是衡量实践教学资源开发、应用过程对实践教学各个方面和层次产生影响、效果的依据。将开发的数字课程应用到教学上。比如：创建自适应各专业的工程实践学习课程，利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。还可创建各专业工程实践定制化学习或终身学习课程，将工程实践教学从同一模式的“批量化生产”变为“科学管理下的定制化学习过程，帮助学生培养更好的学习技能”，“让学生了解如何利用时间、应对挑战、成为终身学习的人”[9]。
2.当代网络交流条件引发实践教学组织方式变革
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，实践教学组织的变革就越来越显得不可避免。丰富多样的工程实践教学将召唤网络结构产生无组织的教学组织力量。最先反映这种教学结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、微信、博客、云储存与计算等。各种专业的工程实践教学资源中只有少量是结构化数据，如项目可研报告、立项审批、设计文件、计算书仍至工程图纸、项目报建（批）、质量与安全监督、施工（生产）许可、施工组织设计（生产计划）、竣工（产品）验收等，其余大量的由半结构化数据和非结构化数据组成，如施工（生产）过程中具体的施工（生产）作业方式、方法，技术会议等以邮件、视频、微博等的形式表现。海量的专业工程实践教学资源之所以成为实践教学的变革力量，在于它通过追随实践意义而获得工程智慧。
3.以云计算为基础的数据应用技术集成，可实现协同创新主体单位间专业工程教育资源共享
一体化、服务一体化、管理一体化，打破了以前信息化建设中的“信息孤岛”现象，它可以成为各种分散实践教育资源集中应用的平台，使工程协同创新合作单位的教育资源得以充分应用。基于应用统计学、机器学习和数据挖掘的技术和开发方法，对实践教学和学习过程中的数据收集和跟踪进行分析，检验学习理论并引导实践教学，让教师与学生有了真正的互动。它与各种终端设备的无缝连接，还为移动学习提供了有力的技术支撑。应用信息科学、社会学、心理学、统计学、机器学习和数据挖掘技术，来分析从教育管理和服务过程中收集的实践效果，就能全面客观进行教学管理人员和学校实践教学的服务与质量评估。这些实践资源应用效果的反馈，也可以帮助各工程专业院、系领导和教师有效地提高实践教学水平，跟踪教学状态的变化趋势。结语利用协作机制，建立基于云端服务的共享平台，开发、开放和应用协同创新核心单位的工程实践资源是解决现代工程实践教学困境的重要途径。教学资源数据的良好分析会提高教学资源的实际利用成效，通过对实践教学资源的挖掘分析，得出真正有价值的教学资源。这些反馈的信息，不仅可以用在实践教学，还可用于评估、指导科研、学校管理等多个方面。需要指出的是，专业工程实践教学的成效有赖多方面努力。就工程专业理论教学方面而言，也应强化工程分析能力的培养，如从工程问题入手，通过形象教学、案例法教学来培养学习者分析、解决工程问题的思维能力，并应注意内容与实践教学相呼应。这样有了大量丰富的实践教学资源，学习者就可以通过多种的实践学习方式取得预期的学习效果。
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