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    新時期研究生課程教學的實踐與探索

    2008-12-31 00:00:00周志華
    計算機教育 2008年20期

    文章編號:1672-5913(2008)20-0087-03

    摘 要:在大班授課的情況下,如何擺脫填鴨式教育、促進創(chuàng)新人才的培養(yǎng),是一個值得深入研究的論題。本文介紹筆者在研究生“數(shù)據(jù)挖掘”課程教學中在這方面的一些初步實踐和探索。

    關鍵詞:研究生課程教學;教學研究;數(shù)據(jù)挖掘

    中圖分類號:G642 文獻標識碼:B

    1 引言

    隨著我國高等教育事業(yè)的飛速發(fā)展,尤其是近年來的研究生擴招,以往只在公共課教學中出現(xiàn)的“大班授課”模式開始廣泛出現(xiàn)在研究生課堂上。一個教室中七、八十名學生,甚至一、兩百名學生一起上課的情況很常見。即使在一些只進行了適度擴招的高校,也可能因為種種原因而出現(xiàn)大班授課。

    在這樣的情況下,國際一流大學那種充分調(diào)動研究生的積極性,課堂上以研究生的討論交流為主、教師的引導和組織為輔,對某個論題深入研討的研究型教學方式基本無法采用。由于學生數(shù)量多,大班授課往往容易陷入單純的教師講、學生聽的“填鴨式”教學方式,這很容易使學生以死記硬背的方式來應付課程,對培養(yǎng)研究生的創(chuàng)新性相當不利。在研究生教育的這樣一個新時期,在大班授課廣泛出現(xiàn)的情況下,如何擺脫填鴨式教育、促進創(chuàng)新人才的培養(yǎng),是一個值得深入研究的論題。

    筆者2001年秋季開始在南京大學計算機科學與技術系講授“數(shù)據(jù)挖掘”課程,七年來該課程一直采用大班授課模式。本文將介紹筆者在這門課程教學中,對上面提到的論題所進行的一些初步的實踐和探索。

    2 “數(shù)據(jù)挖掘”課程教學實踐

    2.1 課堂教學

    筆者2001年在南大開設“數(shù)據(jù)挖掘”課程時,國內(nèi)類似的課程還不多見。筆者經(jīng)過仔細挑選,確定了用Jiawei Han和Micheline Kamber于2000年出版的書[1]作為教材,并向國內(nèi)相關出版社推薦引進該書的影印版。在隨后幾年中,該書被國外很多大學的數(shù)據(jù)挖掘課程用于教科書,國內(nèi)很多大學也使用該書影印版或翻譯版作為教科書。該書的第二版于2006年出版。應該說,南大的這門課程在教材的選用上基本做到了與國際知名大學同步。

    國際上一些著名的教材,其作者通常同時提供課件,筆者使用的這本教材也是這樣。很多教師樂于直接使用教材作者提供的課件進行教學。一個原因是這可以非常顯著地減輕教師的工作量,大家都知道,準備一套課件所要下的功夫是非常大的。另一個可能的原因,是大家往往認為,作者自己提供的課件當然是最能“發(fā)揮”教材所長的。但筆者認為,教材是為教師服務的,而教師并非為教材服務的。教材作者的課件是按照作者的思路在講授,這樣的思路對某一個具體的教師來說未必是最合適的。只有根據(jù)教師自己的情況“量體裁衣”,才有可能超越“照本宣科”讀課件式的教學方式,把教師自己的心得體會融入教學內(nèi)容中。這對研究生課程教學尤為重要。因為研究生課程往往涉及到一些發(fā)展很快的前沿領域,如果拘泥于教材,就難免出現(xiàn)教學內(nèi)容與領域發(fā)展的脫節(jié),會導致學生覺得所學的東西已經(jīng)“過時了”從而喪失對課程的興趣。另一方面,教材寫作時的一些觀點和看法在若干年后可能在領域內(nèi)已經(jīng)被更新甚至掘棄,而新版教材此時可能還未出版,如果照本宣科就很不適當了。

    筆者在講授這門課程時,基本上是按照自己的思路重新組織教材內(nèi)容,在涉及到筆者所知較多的內(nèi)容時,補充講授了很多教材中沒有的東西,大致占全課程五分之一左右。此外筆者每年對課件進行更新,力求把一些新進展講授給學生。從效果來看,由于講授思路是基于筆者自己對該領域的理解,講授起來感覺比較“順”,能把很多重要內(nèi)容的來龍去脈講清楚,使學生了解到一些要讀過很多材料之后才能悟出的東西,即使不能讓學生覺得聽課是一種享受,至少能使他們不覺得聽課是在浪費時間。

    2.2 作業(yè)考核

    對任何一門課程,作業(yè)和期末考試都是非常重要的成分,因為這直接關系到學生最后取得何等樣的成績。筆者認為研究生課程重要的是能力培養(yǎng),如果完全依賴于書面考試來核定學生的成績,可能會有很大局限性。因此,筆者的課程采用了期末考試和兩次大作業(yè)各占一半成績的做法。

    筆者設計的兩個大作業(yè),第一個通常是筆者事先設定若干個論題,要求學生象寫綜述一樣寫出一個讀書報告。這個作業(yè)主要期望培養(yǎng)學生具備初步的對研究論題調(diào)研的能力,包括自己搜索、查閱相關文獻,順藤摸瓜弄清某個論題的來龍去脈,根據(jù)自己對該論題的了解對其下一步的發(fā)展進行預判,以及撰寫學術論文或技術報告的能力。無論是對今后走上科學研究道路還是在工業(yè)界就職的計算機系研究生,這些能力都是非常重要的。筆者盡可能基于當前的一些前沿研究方向設計論題,尤其是一些目前還沒有綜述性文章問世的研究方向,在這樣的論題上寫讀書報告,會給學生帶來更大的挑戰(zhàn)。

    第二個大作業(yè)通常是一個具體的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`。課程給出具體的問題描述以及待挖掘的數(shù)據(jù),要求學生提交針對測試數(shù)據(jù)的結果、程序、以及相應的技術報告。通過這個作業(yè),期望學生能夠真正對數(shù)據(jù)挖掘過程有一個感性認識,這對今后工作中會涉及數(shù)據(jù)挖掘的學生可能是很有好處的。筆者發(fā)現(xiàn),學生們對這個作業(yè)非常有興趣,他們肯花大量的業(yè)余時間來鉆研,很多學生通過嘗試多種工具對一些常用的數(shù)據(jù)挖掘技術有了初步了解,有的學生還自己設計新技術或者對現(xiàn)有技術進行改進。研究生們的主動性被很好地調(diào)動了起來。

    2.3 模擬會議

    和筆者的作業(yè)布置有關的一個重要成分,是在課堂上模擬學術會議,邀請優(yōu)秀作業(yè)的作者在課堂上做報告,時間大約是20分鐘,然后有5分鐘左右的提問時間。作為鼓勵,做報告的學生在課程總成績上會得到一個額外的加分。

    之所以組織這樣的模擬學術會議,筆者主要是基于幾方面的考慮。一方面,中國學生和西方學生的一大區(qū)別,是大多數(shù)中國學生比較羞澀,不善于表現(xiàn)自己,這對發(fā)展創(chuàng)新型思維相當不利。另一方面,不少學生盡管有縝密敏銳的思維,但是不善于與他人溝通和交流,例如有些學生雖然想得很深入,但做起報告來卻一塌糊涂。學生們在步入職業(yè)道路后都不可避免地要參加各種類型的會議,要向他人表達自己的思想,在研究生階段讓他們有機會了解會議形式、嘗試做口頭報告,對鍛煉他們這方面的能力是有好處的。

    當然,理想的情況是課堂上以研究生的討論交流為主、教師的引導和組織為輔,但是在大班授課的條件下這無法開展?;▋晒?jié)課的時間舉行模擬會議,多少能起到一些彌補作用。

    2.4 課程網(wǎng)站

    因特網(wǎng)已經(jīng)改變了人類的生活方式。對年輕人來說,最主要的信息獲取途徑已經(jīng)不再是書報,而是因特網(wǎng)。國際一流大學的課程通常都有網(wǎng)站,在網(wǎng)站上放置各種相關的信息,作為對課程的有機補充。

    筆者2001年開始就為課程開設網(wǎng)站,可能是國內(nèi)最早的數(shù)據(jù)挖掘課程網(wǎng)站之一。網(wǎng)站[2]上除了課程的基本情況介紹之外,還有課程教材網(wǎng)站以及筆者推薦的三本參考書[3-5]的網(wǎng)站鏈接,通過鏈接訪問這些網(wǎng)站,學生可以找到教材作者等人所撰寫的教材課件等材料。筆者講課使用的課件在每次授課結束后都會放到網(wǎng)站上。課程網(wǎng)站上還有作業(yè)網(wǎng)頁,除了作業(yè)的題目和要求外,作業(yè)的收到情況、評分情況都公開在網(wǎng)站上。此外,優(yōu)秀作業(yè)在征得作者同意后也放到網(wǎng)站上供其他學生參考學習。筆者對教材仔細閱讀之后發(fā)現(xiàn)的一些需糾正的地方,也總結在勘誤表中放在網(wǎng)站上。課程網(wǎng)站上還放置了一個筆者對教材的書評[6]。

    由于課堂講授必須考慮大多數(shù)學生的能力和需求,對一些學有余力的學生,有必要提供額外的進階材料。為此,筆者在課程網(wǎng)站上為講授的六個部分各提供10篇論文供閱讀。這些論文大多是筆者煞費苦心根據(jù)自己的研究經(jīng)驗挑選的相關論題的經(jīng)典文獻,學生若能仔細精讀這些文獻,對數(shù)據(jù)挖掘的理解將很深入。此外,筆者的課程網(wǎng)站上列出了一些國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘課程的網(wǎng)站鏈接,通過訪問這些鏈接,學生可以了解到其他學校、尤其是一些國際一流大學,是如何教授這門課程的,從而有助于他們對這門課程有進一步的了解。

    3 教學相長

    不少青年教師對教學不太重視,一種常見的看法是教學要“浪費”很多時間,會影響自己的科研工作。

    筆者認為,如果能使教師講授的課程與其研究領域密切相關,不僅教師可以講授得比較好,還可能教學相長。若能這樣,把教學當作包袱的青年教師應會少一些。

    以筆者自己的體驗來說,雖然為上好課確實花了大量的時間和精力,但筆者在教學過程中也得到了不少收獲,不僅因為課程受到學生歡迎而心情愉快,還對科研也有一定促進作用。例如,筆者曾對有可能用作教材的三本書[1,4,5]做了調(diào)研,這三本書的作者的研究背景分別是數(shù)據(jù)庫、機器學習、統(tǒng)計。通過這個調(diào)研過程,結合以往的研究經(jīng)驗,筆者形成了關于數(shù)據(jù)挖掘研究三個不同角度的觀點,總結成一篇述評文章發(fā)表在頗負盛譽的《Artificial Intelligence》上[7],這些觀點后來被不少國際同行承認和引用。

    4 有待解決的問題

    研究生課程中大作業(yè)的設置是非常重要的。很多學生在筆者的課程結束之后反映,通過大作業(yè)確實學到了很多東西。實際上,筆者認為,國際一流大學的研究生課程中最重要的就是大量的大作業(yè)。教師在布置大作業(yè)時,大多假定學生所有的時間或至少一大半時間都要花在本門課程上。這樣,雖然學生在作業(yè)上會有極大的壓力,但通過完成這些精心設置的大作業(yè),學生對課程的理解必然會有質(zhì)的提高。

    然而要做到這一點,有一個必須的要求,就是有高水平的助教。事實上,國際一流大學的教師在承擔教學工作時,通常只需負責課堂講授或組織討論,課堂外的事情,包括作業(yè)的批閱和講解都是助教的工作。正因為這樣,教師才會樂于布置大量的大作業(yè),也才會在高質(zhì)量的教學之余仍有充分的時間從事科研工作。

    目前在國內(nèi)大學的課程教學中,幾乎沒有助教,或者即使有助教也起不到很多作用。一個重要的原因,是國外大學的助教是由學校出錢支付報酬,因此助教必須保質(zhì)保量完成工作;而國內(nèi)大學基本沒有此項經(jīng)費,既然沒有報酬或者報酬很微薄,要求助教做很多工作也就不太近情理了。在這種情況下,教師布置大作業(yè)會給自己帶來很多麻煩。以筆者課程為例,雖然只布置兩個大作業(yè),但其帶來的工作量已經(jīng)對筆者的科研工作有所沖擊,所以在最初幾年筆者自己承擔大作業(yè)的批閱講解工作之后,筆者決定“雇”自己的博士生來做助教。由于筆者所能支付的酬勞很微薄,博士生其實是在幫忙,因此筆者也不可能布置更多的大作業(yè)。

    5 結束語

    筆者講授的數(shù)據(jù)挖掘課程最初是選修課,由于反映良好,2005年開始成為系內(nèi)研究生的三門核心必修課程之一。筆者在課堂上沒有點過名,但大致估計,聽課人數(shù)超過應到學生數(shù),甚至出現(xiàn)座位坐滿、學生站著聽課的情況。除了本系學生,每年都有若干位外系甚至其他高校的學生來旁聽。不少學生只聽課、不參加考試,這使得這門課程的上課人數(shù)大大超過實際參加考試的人數(shù)。雖然在計算教學工作量時筆者可能有所“損失”,但這顯示出學生認為這門課還值得一聽,筆者對此很感欣慰。

    參考文獻

    [1] Han J, Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann. 1st edition, 2000; 2nd edition, 2006.

    [2] http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh. files/course/dm.htm

    [3] Tan P-N, Steinbach M, Kumar V. Introduction to Data Mining, Addison-Wesley, 2006.

    [4] Witten I H, Frank E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufmann, 1st edition, 2000; 2nd edition, 2005.

    [5] Hand D, Mannila H, Smyth P. Principles of Data Mining, MIT Press, 2001.

    [6] Zhou Z-H. Review on Data Mining: Concepts and Techniques. IEEE Transactions on Neural Networks, 2002, 13(5): 1251.

    [7] Zhou Z-H. Three perspectives of data mining. Artificial Intelligence, 2003, 143(1): 139-146.

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