引言：实践教学的重要性与核心价值
实践教学是教育体系中不可或缺的重要组成部分，它强调”做中学”的理念，通过实际操作、项目实践和问题解决来深化理论知识的理解和应用。与传统课堂教学相比，实践教学更注重培养学生的动手能力、创新思维和解决实际问题的能力。
在当今快速变化的社会和职场环境中，雇主越来越看重毕业生的实践能力和项目经验。因此，深入理解实践教学的全过程，掌握其设计、实施和评估的方法，对于提升教学实效具有重要意义。
本文将从实践教学的前期准备、过程实施、效果评估三个主要阶段入手，详细剖析每个环节的关键要点，并分享作者在多年实践教学中积累的心得体会，希望能为教育工作者提供有价值的参考。
一、实践教学的前期准备阶段
1.1 明确教学目标与学习成果
实践教学的第一步是明确教学目标。与传统教学不同，实践教学的目标应该更加具体、可衡量且与实际应用场景紧密相关。
SMART原则在实践教学目标设定中的应用：
- Specific（具体的）：目标应该清晰明确，避免模糊表述。例如，”学生能够使用Python编写一个简单的Web爬虫”比”学生掌握Python编程”更具体。
- Measurable（可衡量的）：目标应该有明确的评估标准。例如，”学生能够独立完成一个包含增删改查功能的数据库应用”。
- Achievable（可实现的）：目标应该在学生的能力范围内，但又具有一定的挑战性。
- Relevant（相关的）：目标应该与学生的专业发展和实际需求相关。
- Time-bound（有时限的）：目标应该有明确的完成时间。
示例： 假设我们要为计算机专业的学生设计一个为期4周的实践教学项目，目标可以设定为：
“在4周内，学生能够分组开发一个基于Python Flask框架的博客系统，包含用户注册登录、文章发布、评论功能，并部署到云服务器上。”
这个目标完全符合SMART原则，具体、可衡量、可实现、相关且有时限。
1.2 精心设计实践内容与项目任务
实践内容的设计是实践教学成功的关键。好的实践内容应该具备以下特点：
- 真实性：尽可能选择真实世界的问题或场景
- 层次性：包含基础任务和进阶任务，满足不同水平学生的需求
- 综合性：能够整合多门课程的知识点
- 挑战性：能够激发学生的求知欲和探索精神
设计实践内容的步骤：
- 需求分析：了解学生的知识基础、技能水平和学习兴趣
- 场景选择：选择与学生专业相关的真实应用场景
- 任务分解：将大项目分解为多个小任务，每个任务都有明确的输出
- 资源准备：准备必要的硬件、软件、数据和参考资料
示例： 以”电商网站开发”项目为例，可以分解为以下任务：
- 任务1：需求分析与系统设计（2天）
- 任务2：数据库设计与实现（3天）
- 任务3：后端API开发（5天）
- 任务4：前端界面开发（4天）
- 任务5：系统集成与测试（3天）
- 任务6：部署与运维（2天）
每个任务都有明确的输出物，如需求文档、ER图、API文档、测试报告等。
1.3 准备教学资源与环境
实践教学的成功离不开充分的资源准备。这包括：
- 硬件资源：实验室设备、开发板、传感器等
- 软件资源：开发工具、仿真软件、数据库系统等
- 数据资源：真实数据集、案例库等
- 参考资料：教程、文档、示例代码等
- 环境配置：确保所有学生都能顺利访问所需资源
示例： 对于一个物联网实践项目，需要准备：
- 硬件：Raspberry Pi开发板、温湿度传感器、LED灯、面包板、杜邦线
- 软件：Python开发环境、Node-RED、MQTT broker
- 数据：历史气象数据集
- 参考资料：传感器数据手册、Node-RED官方教程、MQTT协议文档
- 环境：确保实验室网络畅通，所有设备供电正常，学生可以远程访问开发环境
1.4 制定详细的评分标准与反馈机制
明确的评分标准能够帮助学生了解期望，减少焦虑。评分标准应该包括：
- 过程性评价：如出勤、参与度、阶段性成果
- 结果性评价：如最终项目质量、演示效果
- 团队协作：如分工合理性、沟通效率
- 创新能力：如解决方案的独特性、优化程度
示例评分标准（满分100分）：
- 项目功能完整性（30分）：所有核心功能实现
- 代码质量（20分）：代码规范、注释清晰、结构合理
- 文档完整性（15分）：需求文档、设计文档、测试文档齐全
- 团队协作（15分）：分工明确、沟通顺畅、Git提交记录良好
- 演示与答辩（10分）：表达清晰、回答准确
- 创新性（10分）：有额外功能或优化
同时，建立及时的反馈机制，如每周代码审查、阶段性评审等，让学生及时了解自己的进展和需要改进的地方。
二、实践教学的过程实施阶段
2.1 项目启动与团队组建
项目启动是实践教学的重要环节，好的开始是成功的一半。
项目启动会的关键内容：
- 项目介绍：详细讲解项目背景、目标和要求
- 技术栈介绍：介绍将使用的技术和工具
- 团队组建：根据学生特长和兴趣分组，建议每组3-5人
- 角色分配：明确组长、开发、测试、文档等角色
- 工具配置：配置开发环境、版本控制工具、项目管理工具
团队组建的技巧：
- 避免”强强联合”，应该合理搭配，让不同水平的学生互相学习
- 鼓励跨专业组队，如计算机专业+设计专业的组合
- 确保每组都有至少一名技术能力较强的学生作为核心
示例： 在一次”智能校园导航系统”项目中，我将学生分为以下几组：
- A组：计算机专业3人+地理信息专业1人
- B组：计算机专业2人+工业设计专业2人
- C组：计算机专业4人
每组都有明确的角色分工：
- 项目经理：负责进度管理和协调
- 后端开发：负责服务器端逻辑
- 前端开发：负责用户界面
- 测试/文档：负责测试和文档编写
2.2 分阶段指导与过程监控
实践教学不是”放羊式”管理，需要教师进行分阶段指导和过程监控。
分阶段指导的实施：
- 每日站会：每天15分钟，每人分享昨天做了什么、今天计划做什么、遇到什么困难
- 每周评审：每周提交代码和文档，教师进行审查并给出反馈
- 里程碑检查：在每个任务节点进行正式评审，确保项目按计划推进
过程监控的工具：
- Git/GitHub：通过提交记录了解代码进度和质量
- 项目管理工具：如Trello、Jira、禅道等，跟踪任务进度
- 在线文档：如腾讯文档、石墨文档，协作编写文档
示例： 在”电商网站开发”项目中，我要求学生：
- 每天在微信群里发站会照片（手写今日计划）
- 每周五提交代码到GitHub，我会在周日之前给出Code Review
- 使用Trello看板管理任务，我每周查看一次进度
- 每两周进行一次线下评审，学生现场演示当前进展
2.3 技术难点突破与问题解决
在实践过程中，学生必然会遇到各种技术难题。教师的角色是引导者而非直接答案提供者。
引导式问题解决方法：
- 5Why分析法：连续问5个为什么，找到问题根本原因
- Google/Stack Overflow技巧：教会学生如何有效搜索解决方案
- 调试技巧：如何使用断点、日志、单元测试定位问题
- 分治策略：将大问题分解为小问题，逐个击破
示例： 学生遇到”数据库连接失败”的问题，教师的引导过程：
学生：”老师，我们的数据库连接不上了！”
教师：”具体报什么错误？”
学生：”报错说’Access denied for user’”
教师：”这个错误说明什么？”
学生：”用户名或密码错误”
教师：”你们确认用户名密码正确吗？在哪个文件配置的？”
学生：”在config.py里，我看看…哦，密码里有个字母大小写写错了！”
通过这样的引导，学生学会了自己分析和解决问题，而不是依赖老师直接给答案。
2.4 激发学生主动性与创新思维
实践教学的最终目标是培养学生的自主学习能力和创新能力。
激发主动性的策略：
- 给予选择权：在框架内允许学生选择技术栈或功能模块
- 鼓励挑战：设置”加分项”，鼓励学生尝试更难的功能
- 展示机会：定期组织技术分享会，让学生展示自己的成果
- 正向激励：及时表扬学生的进步和创新点
创新思维的培养：
- SCAMPER法：替代、合并、改造、调整、改变用途、消除、反转
- 头脑风暴：鼓励学生提出多种解决方案
- 竞品分析：分析现有产品的优缺点，寻找创新点
示例： 在”智能校园导航系统”项目中，我设置了基础功能（室内定位、路径规划）和加分功能（AR导航、语音交互、个性化推荐）。结果有学生提出使用蓝牙信标+惯性导航的混合定位方案，精度比纯蓝牙方案提高了30%，这就是很好的创新点。
三、实践教学的效果评估阶段
3.1 多维度的成果评价体系
实践教学的评价应该多维度、全过程，而不仅仅是看最终结果。
评价维度：
- 技术实现：功能完整性、代码质量、系统性能
- 文档质量：需求分析、设计文档、测试报告、用户手册
- 团队协作：分工合理性、沟通效率、冲突解决
- 学习过程：出勤、参与度、问题解决能力
- 创新能力：解决方案的独特性、优化程度
评价方法：
- 代码审查：使用GitHub PR Review功能
- 现场演示：学生现场操作，教师提问
- 文档评审：检查文档的完整性和专业性
- 同伴互评：组内成员互相评价贡献度
- 答辩环节：5分钟展示+3分钟问答
示例： 在一次项目评审中，我设计了以下评价表：
| 评价项 | 评分标准 | 分值 | 得分 |
|---|---|---|---|
| 功能完整性 | 所有核心功能实现，运行稳定 | 30 | |
| 代码质量 | 代码规范，有注释，结构清晰 | 20 | |
| 文档质量 | 文档齐全，描述准确，格式规范 | 15 | |
| 团队协作 | 分工明确，Git提交记录良好 | 15 | |
| 演示答辩 | 表达清晰，回答准确 | 10 | |
| 创新性 | 有额外功能或优化 | 10 | |
| 总分 | 100 |
3.2 深度反馈与个性化指导
评价不是终点，而是新的起点。深度的反馈能够帮助学生明确改进方向。
反馈的原则：
- 及时性：发现问题立即反馈，不要等到最后
- 具体性：指出具体问题，给出改进建议
- 建设性：以鼓励为主，指出优点的同时提出改进方向
- 个性化：根据学生特点和项目情况给出针对性建议
反馈的方式：
- 一对一交流：针对个人问题深入讨论
- 小组会议：针对团队问题集体讨论
- 书面评语：详细记录优点和不足
- 示范演示：教师亲自示范正确做法
示例： 对某学生的反馈：
“小明，你的代码整体结构不错，使用了MVC模式，这是优点。但存在以下问题：
- 数据库查询没有使用索引，导致性能较差，建议在user_id字段上添加索引
- 异常处理不完整，缺少对数据库连接失败的处理
- 代码注释较少，特别是复杂的业务逻辑部分
建议你参考一下GitHub上star数高的同类项目，学习他们的代码规范。下周我们再review一次。”
3.3 教学反思与持续改进
实践教学结束后，教师需要进行深入的教学反思，这是提升教学水平的关键。
反思的内容：
- 目标达成度：预设的教学目标是否实现？
- 学生反馈：学生对项目设计、指导方式是否满意？
- 过程问题：哪些环节出现了问题？如何改进？
- 资源有效性：准备的资源是否足够？是否易于获取？
- 时间安排：时间分配是否合理？哪些任务耗时超出预期？
改进措施：
- 调整项目难度和范围
- 优化资源准备和环境配置
- 改进指导方式和反馈机制
- 更新技术栈和案例库
示例： 在一次”物联网系统开发”项目后，我的反思记录：
做得好的地方：
- 分阶段指导效果显著，学生进度把控较好
- 准备的硬件设备充足，没有出现短缺
需要改进的地方：
- 学生对MQTT协议理解困难，下次应增加专门的协议讲解课
- 部分小组Git使用不规范，下次应在项目开始前进行Git专项培训
- 项目时间偏紧，下次应将周期从4周延长到5周
学生反馈：
- 希望提供更多真实数据集
- 希望增加代码审查的频率
四、实践教学的心得体会分享
4.1 教师角色的转变：从”讲授者”到”引导者”
在实践教学中，教师的角色发生了根本性的转变。不再是知识的单向传授者，而是学习的引导者、资源的提供者和过程的监督者。
关键转变：
- 少讲多问：用问题引导学生思考，而不是直接给答案
- 允许犯错：将错误视为学习机会，而不是失败
- 关注过程：重视学生在过程中的成长，而不仅仅是结果
- 个性化支持：根据每个学生的特点提供不同的指导
心得体会：
“我最大的体会是，教师要学会’放手’。刚开始我总是担心学生做不好，忍不住想直接告诉他们答案。后来我发现，只有让学生自己经历’山重水复疑无路’的过程，他们才能真正获得’柳暗花明又一村’的喜悦。现在我更愿意做一个’站在旁边的教练’，而不是’台上的演员’。”
4.2 学生潜能的激发：相信学生，给予空间
每个学生都有巨大的潜能，关键在于如何激发。实践教学为学生提供了展示和成长的舞台。
激发潜能的方法：
- 设定跳一跳能够到的目标：既要有挑战性，又不能让学生绝望
- 创造安全的试错环境：让学生敢于尝试新想法
- 及时肯定进步：即使是小的进步也要给予认可
- 鼓励跨学科合作：不同背景的学生碰撞出创新火花
心得体会：
“记得有一次，一个平时成绩中等的学生在项目中提出了一个非常巧妙的缓存策略，大大提升了系统性能。这让我意识到，不能用平时成绩来预判学生在实践中的表现。每个学生都有自己的闪光点，教师的任务是发现并放大这些闪光点。”
4.3 项目设计的艺术：平衡挑战性与可行性
项目设计是实践教学中最考验教师功力的环节。太简单学生觉得无聊，太难又容易打击积极性。
设计原则：
- 80/20法则：80%的内容是学生通过努力可以完成的，20%需要深入钻研
- 模块化设计：项目可以拆分为独立的模块，方便调整难度
- 真实场景驱动：选择学生能理解、感兴趣的真实问题
- 预留扩展空间：基础功能完成后，有明确的扩展方向
心得体会：
“我逐渐明白，好的实践项目就像一个’魔方’，基础玩法容易上手，但精通需要技巧，而且有无限的组合可能。我现在设计项目时，会先确定一个最小可行产品（MVP），然后设计3-5个扩展方向，学生可以根据兴趣和能力选择。这样既保证了基本目标的达成，又给了优秀学生发挥的空间。”
4.4 技术更新的应对：保持学习，与时俱进
技术领域日新月异，实践教学的内容必须紧跟技术发展步伐。
应对策略：
- 建立技术雷达：定期关注行业动态，评估新技术
- 与企业合作：引入企业真实项目和最新技术
- 教师自我提升：参加技术培训、开源项目、行业会议
- 学生反哺：鼓励学生探索新技术，教师向学生学习
心得体会：
“我曾经因为一个流行框架的版本更新，导致准备的教程全部失效。这次经历让我意识到，与其追逐每一个新技术，不如教会学生’学习新技术的方法’。现在我会在项目中引入1-2个新技术点，重点培养学生官方文档阅读、社区求助、快速上手的能力。”
4.5 评估方式的创新：从”一张试卷”到”全面画像”
传统的考试方式无法全面评价实践教学的效果，需要创新评估方式。
创新做法：
- 过程性证据：Git提交记录、会议纪要、调试日志
- 多主体评价：教师评价、同伴互评、自我评价
- 作品集：学生建立个人项目作品集
- 能力雷达图：从多个维度可视化学生能力
心得体会：
“当我开始用’能力雷达图’而不是单一分数来评价学生时，我看到了更真实的成长轨迹。有的学生技术能力一般，但文档写得特别好；有的学生不善表达，但代码质量很高。这种多元评价让学生找到了自己的优势，也让我更全面地了解每个学生。”
五、提升实践教学实效的具体策略
5.1 建立”学习共同体”
实践教学不应该只是教师和学生之间的互动，更应该建立一个互相学习、共同成长的”学习共同体”。
构建方法：
- 技术沙龙：每周组织一次学生技术分享
- 代码Review会：学生互相审查代码，提出改进建议
- 导师制：高年级学生指导低年级学生
- 开源贡献：鼓励学生参与开源项目，体验真实协作
实施示例：
我在课程中建立了”三人互助小组”，每个小组由一名高年级学生（助教）、一名中等水平学生和一名新手组成。高年级学生负责解答基础问题，中等水平学生负责技术攻关，新手负责文档整理。这样既解决了教师精力不足的问题，又促进了学生之间的交流。
5.2 引入企业真实项目
企业真实项目能让学生接触到工业级的开发标准和流程，极大提升实践教学的真实性。
引入方式：
- 企业导师：邀请企业工程师定期指导
- 真实需求：将企业的小需求作为实践项目
- 实习前置：将实践教学与企业实习结合
- 技术讲座：邀请企业专家讲解前沿技术
实施示例：
我与本地一家物联网公司合作，将他们的”智能农业监控系统”中的数据可视化模块作为实践项目。企业提供了真实的需求文档、API接口和测试数据。学生完成后，企业工程师参与评审，优秀方案被直接采纳。学生获得了宝贵的实战经验，企业也获得了创新的解决方案。
5.3 利用在线平台扩展教学时空
在线平台可以突破时间和空间限制，让实践教学更加灵活高效。
平台选择：
- 代码托管：GitHub、GitLab、Gitee
- 在线开发：Replit、CodeSandbox、GitHub Codespaces
- 项目管理：Trello、Jira、禅道
- 知识管理：Notion、语雀、Confluence
实施示例：
我使用GitHub Classroom管理整个实践教学过程：
- 自动创建私有代码仓库
- 通过GitHub Actions设置自动代码检查（PEP8规范、单元测试覆盖率）
- 使用Projects看板跟踪任务进度
- 通过Issues进行问题讨论和Bug追踪
- 最终生成每个学生的贡献度报告
5.4 建立持续改进的PDCA循环
PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环是持续改进的有效方法，同样适用于实践教学。
实施步骤：
- Plan（计划）：设计实践教学方案
- Do（执行）：实施教学
- Check（检查）：收集反馈，评估效果
- Act（处理）：总结经验，改进方案
实施示例：
我将一个学期的实践教学分为两个PDCA小循环：
- 前8周：完成第一个项目，收集反馈，调整教学方法
- 后8周：应用改进后的方案进行第二个项目
- 学期末：进行全面总结，为下学期制定改进计划
通过这种方式，我的实践教学满意度从最初的78%提升到了92%。
六、常见问题与解决方案
6.1 学生参与度不高怎么办？
原因分析：
- 项目难度不匹配
- 缺乏兴趣和动力
- 基础薄弱，跟不上进度
- 团队协作出现问题
解决方案：
- 难度分级：设置基础版、进阶版、挑战版
- 兴趣驱动：让学生参与项目选题
- 前置补课：针对薄弱环节开设短期培训
- 团队重组：及时调整不合适的团队组合
具体做法：
我发现一个小组连续两周没有进展，调查发现是组长技术能力太强，包揽了所有工作，其他成员没有参与感。我立即与组长谈话，要求他将任务分解并分配给其他成员，自己只负责指导和Review。同时为其他成员开设了”快速上手”补习班。两周后，该小组的参与度明显提升。
6.2 如何处理团队内部矛盾？
常见矛盾：
- 分工不均
- 技术路线分歧
- 有人”搭便车”
- 沟通不畅
解决方案：
- 明确分工：使用RACI矩阵明确责任
- 定期沟通：强制每日站会
- 冲突调解：及时介入，引导理性讨论
- 制度约束：制定团队章程和奖惩机制
具体做法：
一个小组因为技术路线（使用Django还是Flask）产生分歧，僵持不下。我组织了一次”技术选型评审会”，要求双方列出优缺点、学习成本、项目适配度等指标进行打分。最终Flask以微弱优势胜出，但Django派的同学负责实现一个核心模块作为补偿。这样既解决了分歧，又让每个人都参与了进来。
6.3 如何保证代码质量？
常见问题：
- 代码风格混乱
- 缺乏注释
- 没有单元测试
- 硬编码严重
解决方案：
- 制定规范：明确代码规范和提交标准
- 工具约束：使用Lint工具自动检查
- Code Review：强制代码审查流程
- 测试驱动：要求先写测试用例
具体做法：
我在GitHub上设置了Branch Protection Rule，要求：
- 必须通过CI检查（代码规范、单元测试）
- 必须至少有一人Review通过
- 必须使用约定的Commit Message格式
同时，我准备了一个代码检查清单（Code Review Checklist），学生在提交PR前必须自查。这样从流程上保证了代码质量。
6.4 如何应对技术栈更新？
挑战：
- 教材内容滞后
- 学生追逐新技术
- 教师知识老化
解决方案：
- 核心+扩展：核心知识稳定，扩展技术每年更新
- 官方文档驱动：培养学生阅读官方文档的能力
- 社区学习：引导学生关注技术社区
- 教师联盟：与其他教师共享最新资源
具体做法：
我将课程内容分为”不变”和”可变”两部分：
- 不变：HTTP协议、RESTful设计、数据库范式、算法基础
- 可变：前端框架（React/Vue二选一）、ORM工具、部署方式
每年我会根据技术趋势和学生反馈调整可变部分，但核心理论保持稳定。这样既保证了知识的时效性，又避免了过度追逐热点。
七、实践教学的未来发展趋势
7.1 虚拟仿真与混合现实
随着技术的发展，虚拟仿真和混合现实将为实践教学带来革命性变化。
应用场景：
- 高危实验：化学爆炸、电气火灾等危险场景的虚拟仿真
- 昂贵设备：大型仪器设备的虚拟操作
- 时空限制：历史场景、太空环境的虚拟重现
示例：
某高校开发了”虚拟电子实验室”，学生可以在VR环境中进行电路实验。他们可以”亲手”焊接元件，观察电流流动，甚至”制造”短路来观察后果。这种沉浸式体验既安全又直观，大大提升了学习效果。
7.2 AI辅助教学
人工智能将在实践教学中扮演越来越重要的角色。
应用方向：
- 智能答疑：ChatGPT等AI助手24小时解答学生问题
- 代码生成：AI辅助代码编写和调试
- 个性化推荐：根据学生水平推荐学习资源
- 自动评估：AI自动审查代码质量和文档完整性
示例：
我在课程中引入了GitHub Copilot作为”结对编程”伙伴。学生反映，AI不仅能提供代码建议，还能在他们卡壳时给出思路提示。但我也强调，AI是工具，不能替代思考，要求学生必须理解AI生成的代码并能解释其原理。
7.3 产教融合深化
未来实践教学将更加深入地与产业界融合，形成”校企命运共同体”。
融合模式：
- 共建实验室：企业提供设备和技术，学校提供场地和学生
- 订单式培养：根据企业需求定制培养方案
- 双导师制：校内导师+企业导师联合指导
- 项目制学习：企业真实项目贯穿整个培养过程
示例：
某职业技术学院与华为合作，建立了”华为ICT学院”。课程由华为工程师与学校教师共同开发，实训使用华为真实设备，优秀学生直接获得华为认证和就业机会。这种模式实现了学校、企业、学生三方共赢。
八、总结与建议
实践教学是一项系统工程，需要教师投入大量心血。通过本文的深度剖析，我们可以总结出以下关键要点：
成功实践教学的黄金法则
- 目标导向：始终围绕清晰、可衡量的教学目标
- 学生中心：将学生视为学习的主体，教师是引导者
- 过程管理：分阶段指导，及时反馈，持续监控
- 质量控制：通过规范和工具保证产出质量
- 持续改进：不断反思、总结、优化
给新手教师的建议
- 从小处着手：不要一开始就设计过于复杂的项目
- 寻找伙伴：与其他教师合作，共享资源和经验
- 拥抱技术：善用在线工具提升效率
- 记录过程：详细记录每个项目的得失
- 保持耐心：实践教学能力的提升需要时间和积累
给资深教师的建议
- 开放心态：乐于接受新技术和新方法
- 指导新人：将经验传授给年轻教师
- 跨界合作：与其他学科教师合作设计跨学科项目
- 研究反哺：将实践教学经验转化为研究成果
- 社区贡献：参与开源项目或行业社区，保持与产业同步
实践教学的魅力在于它的不确定性和生成性。每一次实践都是一次新的探索，每一个学生都会带来不同的惊喜。作为教师，我们既是设计者，也是学习者。在帮助学生成长的同时，我们也在不断成长。
希望本文的分享能够为您的实践教学提供有价值的参考，让我们共同努力，培养出更多具备实践能力和创新精神的优秀人才！
作者心得：写这篇文章的过程，也是我对多年实践教学经验的一次系统梳理。从最初的”摸着石头过河”，到现在的”体系化运作”，我深刻体会到教学是一门需要不断反思和改进的艺术。希望这些经验能够帮助同行们少走弯路，让实践教学真正成为学生成长的加速器。