关于计算机教育中基于项目的学习的系统性文献综述

《ACM Transactions on Computing Education》：Systematic Literature Review on Project-Based Learning in Computing Education

本文通过系统性文献综述，探讨项目式学习（PjBL）在计算机教育中的应用。研究分析了184篇文献，提炼出34项课程属性，涵盖课程类型（如软件工程、编程）、项目特征（如绿场/棕场项目、敏捷方法）、组织方式（团队规模、角色分工）、评估方法（形成性/总结性评估）及支持机制（TA/外部合作方）。研究发现PjBL显著提升学生技术能力（41.3%文献提及）、团队协作（51.6%文献）及学习动机（34.8%文献），但面临教师工作量激增（73%文献）、学生技术障碍（28.6%文献）及团队协作挑战（19.5%文献）。研究为PjBL课程设计提供框架，并指出自动化评估、跨学科项目设计等未来方向。

　　项目式学习（Project-Based Learning, PjBL）是一种教育方法，旨在通过让学生参与真实世界中的项目，将理论知识与实际技能相结合，培养他们的批判性思维、问题解决能力以及团队协作能力。近年来，随着对学术界与产业界之间教育脱节问题的关注增加，PjBL在计算机教育中的应用逐渐受到重视。传统的讲座式教学方法往往难以满足现实世界软件开发环境下的挑战，而PjBL提供了一种更贴近实际的学习体验，使学生能够在实践中学习，从而更好地准备未来的职业生涯。

PjBL的实施在计算机教育中涵盖了多个方面，包括项目使用的领域、教学方式、使用PjBL的原因以及可能遇到的挑战。在本研究中，我们系统地回顾了与PjBL在计算机教育中应用相关的文献，通过对四个学术数据库的全面搜索和关键词筛选，收集了184篇主要研究（Primary Studies, PS），从中提取了34个PjBL课程属性，以回答六个研究问题。这些研究问题涉及PjBL在计算机课程中的应用、项目性质、项目组织方式、学生评估方式、PjBL的正面影响以及学生在项目过程中的支持机制。

PjBL的课程应用广泛，主要集中在软件工程领域，但也涉及编程、数据库、物联网（IoT）、数据科学、高性能计算（HPC）、人机交互（HCI）等其他计算机相关课程。研究显示，大多数课程采用面对面教学，但在线和混合式教学也逐渐被采用，尤其是在大班教学中。在PjBL课程中，学生通常需要提出自己的项目想法，以增强他们的责任感和参与感。然而，也有部分课程由教师提出项目要求，或由外部行业客户提出需求，这为学生提供了与实际行业需求接轨的机会。

项目性质方面，大多数PjBL课程使用绿色项目（Greenfield），即从头开始开发的新系统，这为学生提供了全面的实践机会。然而，也有部分课程涉及棕色项目（Brownfield），即对现有系统进行修改或扩展。此外，一些项目基于开源代码，这不仅让学生接触到实际代码，还能为开源社区做出贡献。项目还涉及跨学科领域，包括生物学、医学、教育、农业等，这有助于学生从多角度理解和应用知识。

在项目组织方面，PjBL课程通常采用分阶段的项目结构，以促进学生的持续评估和学习。这些阶段包括需求分析、设计、实现、测试等，确保学生能够逐步掌握项目管理技能。团队形成策略多样，包括教师根据学生背景进行组队、学生自行组队以及随机分配。团队规模通常在2到6人之间，这有助于团队协作和沟通。在一些课程中，团队成员会扮演不同的角色，如团队领导、项目经理、开发人员、测试人员等，以模拟真实工作环境。此外，部分课程采用轮换机制，让学生在项目过程中体验不同的角色，从而提高他们的全面技能。

学生评估方面，PjBL课程通常采用总结性评估，但也有部分课程结合了形成性评估和诊断性评估。评估方法包括最终项目报告、项目演示、同行评估、自我反思等。同行评估有助于解决“搭便车”问题，确保每个学生都对项目有所贡献。此外，一些课程使用代码版本控制工具来衡量个人贡献，例如通过分析提交记录、合并次数和代码更改量等指标。

PjBL对学生的正面影响显著，包括提高他们的动机、学习满意度、参与度、团队协作能力、沟通技巧以及技术能力。此外，PjBL还有助于提升学生的自我效能感、项目管理能力、逻辑和批判性思维能力，以及跨文化技能。然而，PjBL的实施也面临诸多挑战，包括教师的工作量增加、学生的学习压力、团队协作中的问题、项目管理中的困难、沟通障碍、评估的复杂性以及外部合作伙伴的参与难度。为应对这些挑战，研究建议采用多样化的支持策略，包括教师助手（TA）的支持、外部合作伙伴的参与、同行评估、代码版本控制工具、学习资源和培训等。

通过系统回顾，我们发现PjBL在计算机教育中具有重要的应用价值，但其实施需要充分的准备和支持。未来的研究应关注如何为PjBL项目提供技术上的支持，如何开发高质量课程项目的概念框架，如何评估PjBL在计算机课程中的有效性，以及如何自动化衡量个人贡献以提高评估的公平性和准确性。这些研究机会将有助于进一步优化PjBL在计算机教育中的应用，使其更加符合教育目标和实际需求。