1. 引言
当前高职软件技术专业人才培养面临双重挑战：一方面，学生普遍存在逻辑思维薄弱问题，难以应对编程课程的抽象概念学习[1]；另一方面，传统课堂以理论讲授为主，与企业工程实践需求脱节，导致毕业生岗位适应能力不足[2]。在此背景下，混合式教学凭借线上线下融合优势，成为提升教学实效的重要途径。
本文聚焦核心问题：如何通过混合式教学创新实现“语法基础 + 工程思维 + 伦理素养”的三维培养目标深度融合？研究提出“人机协同开发法”与“虚实联动调试法”两大创新教学策略，并构建覆盖“认知–技能–素养”的三维评价体系，旨在为高职软件技术专业混合式教学改革提供实践范式与理论参考。
在理论层面，“工程思维”强调系统化、模块化解决实际问题的能力，其培养需依托真实项目情境与迭代设计过程：“技术伦理”则关注技术应用中的道德规范与社会责任，需通过案例分析与情境模拟加以内化[3] [4]；“人机协同”指人工智能与人类在认知与操作层面的互补合作，其教育应用需明确角色分工以优化学习流程[5]。本研究在此基础上，尝试构建融合三类素养的教学模式。
2. 混合式教学设计模型
2.1. “五阶闭环”教学框架
本设计采用“诊–学–练–拓–评”五阶混合式教学框架，深度融合数智化技术(如图1)：
课前智能诊断–通过知识图谱标记学生起点，AI推送分层预习资源(微课/交互式习题)；课中情境建构–利用触控屏手绘逻辑框架，使用超星学习平台模拟企业场景[6]，绘制企业案例流程图，建立知识关联，激发学习动机；人机协同开发–在IDEA智能插件支持下，学生完成“需求分析–代码生成–伦理审查”完整工作流[7]；虚实联动突破–通过触摸屏标注代码瓶颈，拆解嵌套循环结构，使用JMeter模拟高并发场景，培养解决复杂逻辑设计难题；轻量化拓展评价–在超星学习平台上开展项目答辩，使用本地数据库生成PDF证书，实现学习成果闭环验证。
Figure 1. Five level blended learning
图1. 五阶混合式教学
2.2. 差异化支持策略
1) 设计理念
针对高职软件技术专业学生普遍存在的基础差异显著、逻辑思维薄弱、学习动机分化等现实问题，[8]本课程构建了以“动态适配、精准干预”为核心的差异化支持体系。其设计理念聚焦三个维度：
问题驱动导向：摒弃传统“一刀切”教学模式，基于前期诊断数据(如知识图谱节点完成率、迷宫游戏错误热力图)识别学生能力短板，将教学资源与认知痛点精准匹配。例如，为边界值错误率 > 40%的学生动态推送“差一错误专项训练包”，避免无效知识重复灌输。
动态演进机制：依托XMind API与学习行为数据库，实现教学路径的实时调优。通过知识图谱动态修剪技术(如自动折叠已掌握的switch语法节点) [9]和AI错因归因引擎(如聚类分析嵌套结构误用模式)，持续优化资源推送策略，确保学生始终在“最近发展区”内高效学习。
人机协同分工：明确AI工具与教师角色的功能边界——AI处理标准化任务(Copilot生成基础框架、SonarLint实时语法纠错)，释放教师精力聚焦高阶能力培养(如循环算法的复杂度优化、技术伦理冲突解决)；同时通过GitLab智能组队，促成“循环结构薄弱者”与“分支结构优势者”的互补协作，在降低认知负荷的同时强化工程思维训练。
如图2，三位一体的理念架构，使差异化支持从静态分层进阶为动态赋能，真正实现“以生为本”的精准教学闭环。
Figure 2. Trinity framework
图2. 三位一体框架
2) 分层实施路径与技术支持
① 诊断分层-AI预诊画像
基于知识图谱标记(XMind API) [10]与学习行为分析(迷宫游戏热力图/预测题库决策树)，构建三维预诊画像(图3)。知识基础–动态标记薄弱节点(如switch穿透理解度)；能力倾向–分类编码思维模式(如“边界值敏感型”)；伦理认知-NLP识别技术伦理盲区(如隐私保护意识)。通过实时学情映射，驱动分层资源智能推送(如向循环终止错误率 > 40%者定向下发差一错误训练包)，实现精准学情适配。
Figure 3. AI diagnosis portrait
图3. AI预诊画像
② 资源分层–智能推送系统
在混合式教学的实践场景中，不同层次的学生开展着针对性学习活动。
Figure 4. Intelligent recommendation system
图4. 智能推送系统
如图4，基础组学生在观看“if-else执行流程”动画后，进入迷宫游戏场景修复单条件分支存在的方向判断缺失等错误；进阶组则直接投身停车场计费系统的源码分析，借助Copilot工具对嵌套循环进行重构以实现性能优化；伦理组则聚焦“人脸识别权限设计”模拟器，通过为视障人士等特殊群体添加豁免分支，深化对技术伦理的理解与实践。
③ 实践分层–人机协同梯度任务
本单元采用“基础→提高→挑战”三层递进任务体系，结合AI工具差异化支持，适配不同能力水平学生(图5)。
Figure 5. Three-Tier progressive task design
图5. 三层进阶式任务设计
④ 评价分层–动态能力雷达图
本课程教学评价体系围绕认知掌握度、技能熟练度、工程思维度和协作贡献度四大核心维度展开，采用多元化数据采集工具与智能分析方法，构建全方位、立体化的评价框架(如图6)。
Figure 6. Evaluation system diagram
图6. 评价体系图
本课程构建的四维动态反馈网络，通过物理设备、数字工具和人际协同实现闭环学习调控。
实时反馈层，当学生编写代码时，嵌入式教学系统启动多级预警：
延时反馈层，基于学习行为数据库生成精准改进方案：
3. 教学创新实践
3.1. 技术赋能的资源建设
为应对传统编程教学中知识碎片化、调试能力不足、技术伦理教育场景缺失等问题，本课程深度融合智能技术重构教学资源体系，形成结构化知识网络[11]、游戏化训练平台、伦理化实践场景三位一体的资源生态。
基于XMind构建可交互的知识图谱，实现知识点与产业场景、价值理念的立体化关联。系统采用节点动态折叠技术，依据学生预习测验数据自动隐藏已掌握内容(如基础if语法)，聚焦薄弱环节；同时支持场景化跳转功能，点击“switch状态机”节点可直接关联停车场计费系统企业级源码，点击“循环结构”节点则嵌入京东仓储机器人路径规划视频案例。图谱特别设计思政映射层，在嵌套结构节点标注警示——“法律体系具有严格的层级秩序(如宪法→刑法→条例)，这与代码逻辑的严谨性形成类比–缺少break的switch语句如同失效的法律条款，将引发系统性运行崩溃”，引导学生理解技术规范与社会规则的共性本质。
通过H5自适应技术开发的游戏化学习平台，设计“基础修复→协同破解→边界调试”三阶训练关卡。在基础关中，学生需拖拽补全单条件语句(如修正while (step < 30)为step < 10以修复角色移动异常)；进阶关则要求拼接for循环与switch语句破解密码锁；挑战关聚焦“差–错误”等边界问题，需动态调整循环变量消除逻辑漏洞。游戏内置智能反馈机制–当触发死循环时，角色行动轨迹自动回溯并高亮错误代码行(如未更新的循环变量i)；通关后生成代码对比报告，以GitDiff可视化形式展示优化前后的关键差异。游戏深度融入规则意识教育–频繁触发条件错误时弹出警示——“违背判断逻辑如同闯红灯，短期捷径引发程序崩盘”，三次重复错误后强制推送5分钟“调试大师”速解微课，强化抗挫能力训练。
构建“规则–案例–实践”三层伦理教育体系–规则层集成32条伦理审查条款(如“必须包含特殊群体关怀分支”)，通过IDE插件实时扫描代码合规性；案例层收录正向示范(无障碍界面设计)与争议场景(人脸识别权限分级)，配套交互式决策模拟器。学生在“停车场系统”任务中遭遇伦理抉择–当剩余车位为0时，需手写if (emergency==true)分支开启医疗应急通道，并接受规则引擎对隐私保护条款的审查；实践层将伦理要求转化为编码约束，如Copilot模板强制生成老年人优惠逻辑框架。学生提交的代码片段触发伦理加分项时(如残障人士关怀分支)，系统自动生成审查报告——“符合条款CT-07：特殊群体权益保障”。
3.2. 人机协同教学方法
针对传统编程课堂中“教师演示–学生模仿”的低效模式，本课程创新提出“人机协同开发法”，明确界定AI工具与师生的功能边界，在代码生成、伦理审查、调试优化三大关键环节实现优势互补，形成“AI处理标准化–教师聚焦高阶化–学生实践工程化”的协同闭环。
在基础语法教学阶段，利用Copilot智能补全承担70%的重复性编码工作(如switch分支结构框架、循环变量初始化)，显著降低认知负荷。教师则引导学生将精力集中于核心算法设计与业务逻辑抽象。以停车场计费系统开发为例：
学生聚焦关键算法注入–补充老年人优惠逻辑if (age > 65) rate *= 0.8，并设计车位状态矩阵的嵌套循环更新策略；教师巡回指导工程化思维–演示如何将企业UML图转化为防御性代码(如添加if (duration < 0)的异常处理)。此环节使课堂效率提升50%，学生代码量减少但逻辑密度显著增加。
为破解技术伦理教育空泛化难题，引入SonarLint规则引擎实时扫描代码合规性，将抽象价值观转化为可量化审查条款。实时标注违规项–当检测到未包含特殊群体关怀分支(如残障人士优惠缺失)，在IDE界面触发脉冲警示；正向激励设计–对符合特殊群体权益的代码段自动标记√，生成伦理审查报告；教师介入争议场景–针对人脸识别权限设计等灰色地带，组织辩论“隐私便捷的平衡点”，引导学生补充if (userOptOut) disableFaceAuth()分支。实践表明，学生主动应用伦理条款的比例达63%，技术向善意识从被动遵守转向主动建构。
面对嵌套循环、边界值处理等教学难点，构建“触控屏标注–模拟器验证”的虚实联动机制。触控屏物理交互–学生在屏幕上手绘循环流程图，系统实时生成可执行代码并投影至模拟器；错误定位协同–教师预设典型故障(如死循环代码)，发起“代码急诊室”活动；压力测试验证–使用JMeter模拟高峰时段1000次/秒的车位状态请求，可视化展示不同算法的性能曲线(如嵌套循环优化后响应时间下降64%)。虚实联动机制使复杂逻辑的掌握时间缩短40%，学生边界值敏感度提升82% (循环差一错误率下降)。
4. 教学成效与反思
4.1. 创新点–轻量化智慧教学模式的突破
本方案通过“四维共同体”架构和“双闭环驱动”机制，实现了低成本、高效益的智慧教学改革。创新点主要体现在三个方面。一是技术融合创新–采用触控屏 + 超星平台 + 本地数据库的轻量化组合，提升了教学可行性；二是教学模式创新–提出“人机协同开发法”，学生通过Copilot生成70%基础代码，聚焦核心逻辑设计，既提升效率又避免过度依赖AI。同时，虚实联动调试法让学生在触控屏标注问题后，通过计算机模拟器即时验证，使复杂逻辑的掌握时间缩短40%，“人机协同开发”与“虚实联动调试”有效提升教学效率与工程实践能力；三是评价体系创新–构建三维立体评价(知识、技能、素养)，通过知识图谱热力图、代码成长曲线和素养雷达图，实现学习行为与能力发展的可视化追踪。
4.2. 反思–持续优化的方向
在本课程实施过程中发现以下待改进点。首先是技术依赖风险，部分学生过度依赖AI生成代码，导致底层逻辑理解不深。未来考虑最好设置“手写代码阈值”，例如要求循环结构必须手写3次后才允许使用智能补全。其次是伦理教育深度，现有伦理审查规则库仅覆盖32类场景，对新兴技术(如生成式AI)的伦理问题尚未纳入。下一步尽量联合企业开发动态伦理案例库，每季度更新一次。
5. 结语
本研究以“选择/循环结构”为教学载体，构建了融AI技术、虚实实践与伦理教育于一体的高职Java混合式教学模式。通过“诊–学–练–拓–评”五阶框架与轻量化技术支持，有效促进了知识整合、工程能力与伦理意识协同发展，为同类课程教学改革提供了参考。