为深化课程改革，推动OBE理念在教学实践中的落地，9月17日下午16:30，智能科学教研室李海燕老师在勇者楼203教室，面向教研室全体教师开展了OBE 课程改革专题交流分享会。此前，李老师被选派参加《OBE课程改革实践：成果导向的教学设计与质量评价体系构建研修班》。此次分享重点围绕研修课上延安大学曹殿波教授所讲解的OBE模式下课程大纲构成要素与编写技术，深度拆解“课程目标设定”、“课程目标与毕业要求指标点对应关系”、“教学目标与教学评价匹配”等三大关键环节，为教研室教师优化教学设计、提升教学质量提供具体且贴合实践的路径。

分享会伊始，李老师先介绍了研修课上曹殿波教授关于OBE课程改革核心逻辑的解读——“以学生预期学习成果为起点，反向设计教学内容、方法与评价体系”。结合这一理念，她指出课程大纲作为教学实施的核心“蓝图”，需系统涵盖课程基本信息、课程目标（知识、技能、素养）、课程目标与毕业要求、课程目标与教学目标、教学目标与教学评价、课程实施方案、课程评价与考核等七大要素，其中“课程目标设定”是纲领性环节，需突破传统“重知识灌输、轻能力素养”的局限，构建“知识—技能—素养”三维一体化目标体系，这也是曹殿波教授在研修课中重点强调的内容。

在“课程目标设定”板块，李老师结合曹殿波教授提出的“目标需具备针对性、可衡量性、达成性”等核心要点，以《数据结构与算法》课程为例展开具体拆解：知识目标需清晰界定“掌握栈、队列、树、图等核心数据结构的原理特性，理解排序、查找算法的时间与空间复杂度分析方法”；技能目标需聚焦实践应用，如“能运用C语言实现常用数据结构，能针对学生信息管理、路径规划等实际问题设计优化算法”；素养目标则需融入思维培养与价值引领，例如“树立在算法设计工程问题中的责任意识”。同时，她特别提及曹殿波教授在研修课中对目标表述的建议——需使用“掌握”、“运用”、“设计”等可观测的行为动词，避免模糊化表述，为后续教学实施与评价提供明确依据。

针对“课程目标与毕业要求指标点对应关系”，李老师分享了曹殿波教授提出的“精准映射、双向支撑”编写原则。她结合智能科学与技术专业人才培养方案，指出课程目标需紧密对接毕业要求，建议参考曹教授推荐的表格形式，清晰呈现“课程目标—毕业要求指标点—对应程度—支撑方式”的关联逻辑。以《数据结构与算法》课程为例，“能设计路径规划算法”的课程目标，可对应“毕业要求 2.2—能运用数学、自然科学和工程科学基本原理，识别、表达、分析复杂工程问题”与“毕业要求 3.1—能设计针对复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统”两大指标点，对应程度标注“强支撑”，支撑方式明确为“通过实验实操、课程设计等教学环节实现”。这种对应关系既能确保课程教学服务于专业人才培养总目标，也为后续课程质量评价提供 “反向追溯” 的关键依据，与曹殿波教授强调的 “课程为毕业要求服务”理念高度契合。

“教学目标与教学评价匹配”是OBE课程设计的“闭环核心”，李老师在此环节重点分享了曹殿波教授关于“评价需为目标服务，兼顾过程性与终结性考核”的观点。她建议，先将课程总目标拆解为单元教学目标，再针对每个教学目标设计对应的考核方式与评价标准，形成 “教学目标—考核内容—考核方式—评分维度”的完整链条，这一方法正是源自曹教授在研修课中的实操指导。

此外，李老师还结合曹殿波教授在研修课中提及的课程实施方案与评价撰写要点做了简要分享：课程实施方案需细化教学方法、教学资源需包括选用的教材、实验平台、在线学习资源等；课程评价需包含“学生学习成果评价”、“教师教学质量评价”与“课程目标达成度评价”三部分。

分享会后，老师们围绕“如何精准拆解智能科学与技术专业毕业要求指标点”、“《智能科学导论》等理论课程如何设计过程性考核”等问题展开热烈讨论。大家纷纷表示，此次分享内容贴合教研室教学实际，案例具体、可操作性强，为后续修订课程大纲、推进OBE课程改革提供了清晰指引，将结合所授课程进一步优化教学设计，切实推动教学质量与人才培养水平提升。

此次专题分享会是智能科学教研室深化课程改革、落实OBE教育理念的重要举措，不仅促进了内部经验交流与理念共识，更为后续构建“成果导向、闭环管理”的课程体系奠定了坚实基础。

文：李海燕

图：陈雪媛

智能科学教研室供稿