1. 引言
随着电子信息、计算机科学与自动化等领域的快速发展，《微机原理与接口技术》课程不仅承担着基础知识的传授任务，更直接影响学生应对复杂工程问题的能力，已逐渐演化为相关专业实现从宏观理论到微观实践跨越的关键支点。然而，当前普遍采用的“讲授 + 验证性实验”模式，在引导学生将实验成果与真实工程实践深度结合方面仍存在不足，表现为实验环节缺乏情境化、任务驱动度低、实践能力培养断层等问题。针对这一问题，本研究以应用型与创新型的能力提升为目标，通过BOPPPS教学模式与微项目的深度融合，培养学生应对复杂工程问题应具备的综合能力，为高校相关课程改革与教学实践提供可操作的路径与实证依据。
2. 相关研究的文献综述
2.1. 微项目研究综述
微项目(Micro-Project)作为项目化学习(Project-Based Learning, PBL)的微缩化延伸，是一种以短周期、小团队、真实任务为核心，旨在强化学生创新与实践能力的教学范式。在学习科学与课程设计视角下，微项目被视为促进学生深度学习和自我调控能力的有效机制；相较于传统项目化教学，微项目在显著缩小研究范围与时间的同时，有效保持了探究特性及师生互动频率[1] [2] [3]。微项目核心优势在于“可控的复杂度”，既激发了学生的自主学习动力，又保障了教师对教学进度的有效管理。基于工科课程的实证调查证实，该模式在实际应用中显著提升了学生的学习投入度与设计思维能力。随着教育技术的融入，微项目与数字学习平台的结合构建了“线上任务驱动–课堂反思–混合评价”的闭环，实现了教学过程的可视化与数据化管理，以及拔尖创新人才的培养等问题[4] [5] [6]。部分研究基于“微项目学习生态模型”，指出个体知识建构、社会协同与技术中介三者共同作用，形成了多元反馈的学习生态。针对当前的教学应用现状，部分教学实践虽基于信息化平台进行了云项目设计，却仍沿用传统实验评价指标，忽视项目目标与教学目标之间的映射关系，导致了“形式创新但效果有限”的现象[7] [8]。
2.2. BOPPPS教学模式
BOPPPS教学模式的结构包括导入(Bridge-In)、目标(Objective)、前测(Pre-Assessment)、参与学习(Participatory Learning)、后测(Post-Assessment)与总结(Summary)六个环节[9]，形成一个目标明确、反馈及时、闭环联通的教学逻辑链条。BOPPPS模型的优势在于能将提供层层递进的教学逻辑，实现从教到学、从表现到反思的完整循环结构，尤其适合复杂工程背景下技术主题的分阶段学习。国内展开了大量相关的教学实践，发现学生对学习目标的把握更加清晰，课堂参与度提升[10]。然而，多数研究仍局限在课堂实体教学环节，缺乏与云教学系统互联互通的实践，BOPPPS模式在云教学中应用不足的核心障碍在于“环节割裂”和“反馈缺失”，即：传统BOPPPS依赖于面对面交互，而云课堂环境中互动方式、数据同步性及评价闭环均需技术匹配和设计[10] [11]。基于云教学平台与虚拟实验技术，“云微项目教学体系”将课程目标拆解为可独立完成的云端任务单，实现云端“即学即测即用”，显著提升学习自主性与合作性[12]。
2.3. 微机原理与接口技术课程的教学现状
关于《微机原理与接口技术》课程的教学研究，近年来主要集中在教学内容改革、实验体系重构及智能化教学平台建设三个方向。2022年至2025年，很多研究表明现行课程体系在教学设计与学习方式上存在明显断层：一是理论教学内容覆盖广、抽象度高，学生学习时缺乏实践支撑；二是实验环节多局限于步骤验证，无法延伸到系统性设计或创新应用[13]。针对虚拟平台与实体实验的教学比例分配问题，部分教师过度依赖实体实验平台，而忽视了虚拟仿真工具在结构可视化、数据记录与互动反馈方面的优势，影响学生的抽象逻辑概念学习[14] [15]。通过对多所高校调查，40%以上的学生认为课程“知识点多而碎、关联度低”，而且近50%教师存在“教学任务重、实验评价复杂”课程教学问题。
综合上述文献，针对《微机原理与接口技术》教学现状可总结为以下问题：一是课程问题已由“内容复杂”转变为“教学逻辑与技术支撑不足”的结构性问题；二是BOPPPS模式提供了可操作的教学逻辑框架，但在云平台的适配机制尚未完善；三是云教学与微项目化理念为课程提供了技术与方法支持，但缺乏有机整合的架构模型。
3. 融合“BOPPPS + 云微项目”教学模式的实证研究
基于以上教学理念与教学目标分析，本部分将深入探讨“BOPPPS + 云微项目”融合的教学模式，以微机原理与接口技术课程教学为例，并通过具体实施方案展示其逻辑架构、教学应用与成效。
3.1. 逻辑架构
本研究立足于“以学生为中心”的教育理念，设计“BOPPPS + 云微项目”的深度融合方案，本质上是用项目化学习的理念重构和激活BOPPPS教学环节，BOPPPS为课堂提供稳定的“流程式控制”，云微项目则为课堂注入了“任务式驱动”，从而实现从知识传授到能力内化的范式转型。本逻辑架构遵循以BOPPPS的逻辑环节为主线，借助云平台引入微项目任务，将每个知识点转化为匹配学生执行能力的任务，形成一个结构清晰、灵活交互、且可持续改进的教学流程。
Table 1. Correspondence of logical architecture
表1. 逻辑架构的对应关系
BOPPPS环节 |
传统教学问题 |
云微项目融合策略 |
云技术支撑手段 |
导入 |
关联性弱 |
项目情境锚定：发布行业真实问题或案例 |
播放企业案例视频、VR全景展示 |
目标 |
抽象、不可测 |
任务指标化：教学目标关联项目验收标准 |
任务书推送、达成度雷达图 |
前测 |
针对性不强 |
技能诊断：检测项目所需的前置知识储备 |
智能题库、知识点热力图 |
参与 |
被动听课 浅层学习 |
云端协作：做中学，课堂即工场 |
在线仿真、多人协同文档、代码仓库 |
后测 |
形式单一 |
成果交付：以项目作品部分代替结果性评分 |
作品上传、自动化测试、生生互评 |
总结 |
简单回顾 |
迭代反思：基于项目缺陷进行经验总结 |
弹幕互动、思维导图、优秀作品库 |
3.2. 方案实施
基于前述架构，本部分聚焦于将总体思路转化为实际操作路径，重点展示如何具体阐述融合BOPPPS与微项目深度融合的实施。
导入环节，云情境激发与问题引导。课程的开端采用云情境导入方式，教师为激活学生的认知兴趣与学习动机，在云平台发布基于真实场景的视频案例，让学生带着问题进入学习，并设置若干开放式问题，并通过云平台的即时讨论区采集学生初步想法。系统记录参与情况并自动生成关键词云图，供教师分析学生知识基础。
目标环节，分层目标设定与任务匹配。在目标设定阶段，教师将教学目标细化为认知层(理解)、操作层(应用)和迁移层(创新)三级，每一层目标都对应一个或多个微项目任务。
前测环节，智能诊断与路径分化。在正式学习前，云平台提供自动化前测系统，涵盖理论题、编程判断题及实验流程认知题。测试完成后，系统即时生成学情分析报告。教师依据结果将学生划分为学习等级组，提供差异化学习路径。教师借助数据分析，对不同等级组提供针对薄弱知识点部署同步答疑或额外资源，形成“精准教学”。
参与学习环节，是整个教学架构的核心。依托云平台学生能够以个人或小组形式参与云端项目。学生通过在线代码编辑器编写汇编或C程序，并实时观察系统响应。云端环境自动生成编译日志、调试数据和运行结果。与此同时，平台的“协同投屏 + 即时注释”功能允许组员互评和教师在线指导，促进反思与持续调整，形成高度互动的学习生态。
后测环节，形成性与总结性融合的评价机制。微项目完成后，系统自动根据代码正确率、逻辑完整性、仿真精准度及文档提交情况生成初步评分。教师可在此基础上进行人工复核，并依据知识掌握、任务完成度、创新性、团队合作与表达水平五个维度，给以综合评分。另外，还设置“学习成长评价”，通过自评与同伴互评相结合，反映学习态度与参与深度。
总结环节，云档案反思与持续改进机制。在教学单元结束阶段，教师组织学生利用云平台生成个人学习档案，内容包括项目成果、日志反思及学习曲线图。平台自动汇总数据，生成班级整体学习趋势分析报告，并定位和改进低效率环节与高频错误，同时要求学生撰写项目反思报告，梳理知识结构、总结学习经验，认知上形成“从学会到会学”的迁移。
4. 教学效果与讨论
本研究所提出教学架构在某工科高校电子信息工程专业的《微机原理与接口技术》课程2024~2025学年中实施。研究对象为两个平行班级共82名学生，其中实验班(B班)采用BOPPPS云微项目教学模式，对照班(A班)采用传统面授加普通线上辅助学习方式。研究周期为14周，教学资源与教师团队保持一致，以确保对比的科学性。具体评估包括以下方面。
4.1. 教学效果与学习成果评估
在教学效果评估方面，从学习行为指标点进行分析，见表2，B班学生在所有关键指标上均显著高于A班。
Table 2. Comparison of learning outcomes and behavior data
表2. 学习成果与行为数据对比
学习行为指标 |
实验班 (B班) |
对照班 (A班) |
差异幅度 |
平均期末理论成绩(分) |
80.6 |
71.8 |
↑ 11.8 |
云微项目完成率(%) |
92.0 |
68.0 |
↑ 26.0 |
每周平均在线登录次数(次/人) |
23.5 |
9.1 |
↑ 158.2% |
在线互动留言数(条/人) |
15.2 |
4.9 |
↑ 210% |
编程代码提交次数(次/人) |
32.6 |
10.8 |
↑ 202% |
在线问答参与率(%) |
81.3 |
28.4 |
↑ 52.9% |
学习满意度(五级量表均值) |
4.35 |
3.18 |
↑ 1.17 |
教师监测与反馈频率(次/周) |
12.2 |
3.7 |
↑ 229% |
从表1可以看出，首先，B班的期末理论测试均值为83.6分，较A班提高11.8%。在云微项目任务考核中，B班学生的项目完成率达到92%，而A班为68%；其次，在学习行为指标方面，云平台记录、互动留言数、代码提交次数和在线问答参与度等指标均高于对照组，表明学生云端活跃度与其成绩呈显著正相关(r = 0.78, p < 0.01)，说明高参与学习行为直接促进了学习效果。
4.2. 微项目质量与创新表现评估
本文围绕课程的知识点和实验内容选取三个知识点微项目，见表3 (微项目的任务及阶段性任务设置)。
Table 3. Micro-project tasks and phased task settings
表3. 微项目的任务及阶段性任务设置
BOPPPS教学 |
基础实验 |
进阶实验 |
微项目 |
IO口知识点 |
LED驱动控制 |
LED流水灯 |
点阵LED显示控制 |
定时器知识 |
数码管显示控制 |
数码管秒表 |
交通灯控制器 |
接口原理知识点 |
ADC0809采样控制 |
带数码管显示的电压表 |
多路数据采集器 |
本研究在微机原理课程中选择了三个知识点作为微项目和BOPPPS实施的结合点。由BOPPPS引入的教学节点最终落实到微项目的设计和实施中，通过设计的渐进式实验环节，学生需在完成微项目之前具有相关的理论知识和实验知识储备。
为进一步比较学生的微项目成果质量，根据项目评分量表对学生成果进行五维度评估：功能完整性、逻辑合理性、代码优化度、创新性和团队协作。统计结果如表4所示。
Table 4. Comparison of cloud micro-project dimension scores (full score: 5 points)
表4. 云微项目维度评分比较(满分为5分)
评价维度 |
实验班(B班) 平均得分 |
对照班(A班) 平均得分 |
差异 |
功能完整性 |
4.58 |
3.42 |
+1.16 |
逻辑合理性 |
4.47 |
3.50 |
+0.97 |
代码优化度 |
4.22 |
3.06 |
+1.16 |
创新性 |
4.31 |
3.15 |
+1.16 |
团队协作 |
3.23 |
4.51 |
−1.28 |
从结果可以看出，实验班学生在“协作与创新”维度提升最显著，这与BOPPPS模式中“参与学习”“后测与总结”的反馈机制密切相关：云平台的数据共享与即时评价支持了项目合作的良性循环，使学生在协作过程中实现了自主知识建构。但部分学生指出，云项目虽具有即时反馈特性，使得实验错误能够即时识别并修正，但协作与交流强度与时长明显降低。
4.3. BOPPPS模式与云微项目结合的学习参与度评估
根据云平台的后台数据记录的学生学习路径与行为模式，部分关键行为数据与表现指标的相关分析结果，见表5。
Table 5. Correlation coefficient between learning behavior and achievement (n = 85)
表5. 学习行为与成绩的相关系数(n = 85)
学习行为指标 |
相关系数r |
显著性水平(p) |
说明 |
每周登录次数 vs项目成绩 |
0.78 |
<0.01 |
高正相关 |
提交代码次数 vs理论成绩 |
0.65 |
<0.01 |
正向关联 |
在线问答参与率 vs学习满意度 |
0.72 |
<0.01 |
互动促进满意度 |
项目团队协作评分 vs综合成绩 |
0.68 |
<0.01 |
协作影响学习质量 |
平台活跃度 vs自主学习指数 |
0.74 |
<0.01 |
活跃度提升自学效能 |
以上数据进一步说明，云教学框架有效激发了学习主动性与合作意识。学生在项目化学习中展现出更多自驱动力和探索行为，符合建构主义学习理论的预期特征。
从BOPPPS模式与云微项目结合情况分析，所形成的正效应主要体现在三方面：第一，结构化环节使课程主题更具层次性和连续性，BOPPPS中导入与目标环节保证学生理解任务意义，而前测建立差异化学习起点，为参与学习提供精准支撑；第二，云微项目极大强化了参与度，学生掌握了具体技能，也体会到复杂工程任务的系统思维；第三，过程性数据实现了实时反馈和优化，教师能够借助平台分析教学有效性，实现动态教学管理。学生反馈中，83%的受访者认为微项目化学习帮助理解硬件工作机制，78%表示教学过程增加学习效能感。
5. 结论与展望
本研究构建并验证了以云微项目的任务驱动引擎，将抽象的知识点转化为具体的实践任务。实证研究表明，此模型不仅强化了教学的结构性与目标感，更通过任务驱动激发了学生的自主性与高阶思维，形成了一个数据可追踪、过程可评价、成效可迭代的闭环教学系统。然而，本研究在实践层面仍存在问题：首先，微项目设计难度与BOPPPS各环节的精准匹配；其次，数据利用不足，云平台虽积累了大量交互数据，但目前的分析多停留在浅层统计，缺乏对不同学习水平学生思维过程的深度画像、即时精准干预和差异化深度分析。未来研究将聚焦于“智能化”与“生态化”两个维度，一方面引入人工智能技术深度挖掘云端行为数据，实现微项目的个性化推送与智能辅助评价，另一方面是开发标准化的微项目资源库与评价量表，形成一套普适性程度高、数据驱动、持续迭代的参考资源。
基金项目
吉林省教育科学规划项目GH22352。