地方高校研究生模式識別課程教改實踐

摘 要： 采用實證研究分析廣西某高校模式識別課程的教學(xué)現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，存在諸如學(xué)生學(xué)習(xí)興趣不濃、教學(xué)方法落后、學(xué)習(xí)效果較差等問題，究其原因，有課程難度較高、教學(xué)方法單一、學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較差等因素。為此，提出了監(jiān)督式任務(wù)驅(qū)動、開放式案例設(shè)計、虛擬教學(xué)平臺建設(shè)等改革方案。實踐表明，這些舉措有效地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)效果。

關(guān)鍵詞： 模式識別； 教學(xué)改革； 地方高校； 研究生教育

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2014）09-60-03

Teaching reform of graduate pattern recognition course in local university

Zhang Canlong1，2， Tang Yanping2

（1. College of Computer Science and Information Engineering， Guangxi Normal University， Guilin， Guangxi 541004， China；

2. Guilin University of Electronic Technology）

Abstract： An investigation on the teaching of pattern recognition course in a university of Guangxi province is made by using empirical research method. The result shows that there exist some problems， such as poor interest in learning， boring teaching method， poor learning effect. The reasons include high complexity of the course， outmoded teaching method and the lack of mathematics knowledge of students. In order to address these problems， some novel teaching methods are proposed， including task-driven-based learning under the teacher's supervision， open-instance-designing and construction of virtual teaching platform. Teaching practices indicate that above methods can improve learning interest and effect of students.

Key words： pattern recognition； teaching reform； local university； graduate education

0 引言

模式識別是指通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。研究模式識別對于機器人、機器視覺、信息獲取、語音識別等研究有重要意義，模式識別技術(shù)已經(jīng)在軍事、醫(yī)學(xué)、公安、交通管理、天氣預(yù)報等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

許多高等院校都將模式識別作為自動化、計算機科學(xué)與技術(shù)、控制理論與工程等相關(guān)專業(yè)研究生的主修課程。該課程理論性強，實踐性突出，與學(xué)科內(nèi)的多層面內(nèi)容相融合，其前沿技術(shù)發(fā)展日新月異，是集理論性、實用性、創(chuàng)新性于一體的綜合性課程。但由于模式識別理論體系中涉及大量的數(shù)學(xué)知識[1，2]，使得課程教學(xué)容易陷入繁雜冗長的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，而無法讓學(xué)生深入理解模式識別理論的思想內(nèi)涵。為此，本文以廣西某高校研究生模式識別課程教學(xué)現(xiàn)狀為研究個案，采用實證研究的方法，分析地方高校模式識別課程教學(xué)所存在的問題，探討改進教學(xué)效果的路徑與策略，以期使學(xué)生能透過繁雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)看到模式識別核心思想所閃耀的熠熠光輝，并具備較強的實踐應(yīng)用能力。

1 教學(xué)現(xiàn)狀調(diào)查與分析

本次調(diào)查采取集體問卷和個別訪談相結(jié)合的方法，以廣西某高校2011年至2013年講授和主修過模式識別課程的教師和研究生為調(diào)研對象。我們共發(fā)放問卷150份，其中教師問卷6份，研究生問卷144份，包括計算機科學(xué)與信息工程、電子工程兩個學(xué)院2011級至2013級五個碩士專業(yè)的研究生。本次調(diào)查共回收問卷142份，回收率94.7%。剔除填答沒有區(qū)別性或信息缺失較多的問卷后，有效問卷130份，有效回收率為86.7%。為了客觀地反映教學(xué)中存在的問題，對于學(xué)生調(diào)查問卷，我們主要設(shè)計了四個調(diào)查題項，包括課程重要性、課程難度、課程設(shè)計的合理性以及對教師授課的滿意度，并采用李克特五級量表對每個調(diào)查題項進行量化。例如，將課程難度分為非常難、比較難、一般難、不太難和非常不難五個等級。在每一個題項后面還要求被調(diào)查者陳述存在的問題并給出相應(yīng)的建議。例如，在授課滿意度題項后面還要求被調(diào)查者回答兩個問題：你認為目前教師授課的不足之處有哪些？你對該課程教學(xué)的建議有哪些？調(diào)查結(jié)果如表1所示。對于教師調(diào)查問卷，我們設(shè)計的主要題項有：授課的難度、學(xué)生的學(xué)習(xí)信心、數(shù)學(xué)知識水平、學(xué)習(xí)風(fēng)氣以及學(xué)習(xí)效果等，并以“改進模式識別課程教學(xué)討論會”的形式，組織任課老師對以上問題進行了探討和交流。圖1給出了教師認為影響學(xué)生學(xué)習(xí)效果的主要因素比重圖。

從表1中不難看出，70%以上的學(xué)生認為模式識別課程重要，80%以上的學(xué)生認為課程難度高，一半以上的學(xué)生對教師授課不太滿意。從圖1可以看出，教師普遍認為導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)效果不好的主要原因有學(xué)生的學(xué)習(xí)信心不足，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱、學(xué)習(xí)主動性不強、課程本身較難以及教師自身的教學(xué)方法不科學(xué)，其中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和課程難度所占比重較大。下面我們分別從課程、教師、學(xué)生三個方面來分析導(dǎo)致以上現(xiàn)象的原因。

1.1 課程因素

模式識別課程理論性較強，涉及的數(shù)學(xué)知識包括：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、隨機過程、工程優(yōu)化方法、小樣本統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論、模糊數(shù)學(xué)等。由于后面五門數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課的教學(xué)往往滯后于模式識別課程，這使得該課程的教學(xué)面臨著尷尬局面：既不能花過多的時間講數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，又要把以這些數(shù)學(xué)知識為基礎(chǔ)的內(nèi)容講清楚，這是其一。其二，模式識別課程系統(tǒng)性較弱，各章節(jié)之間沒有一個前后繼承的必然關(guān)系，甚至在同一章中所用到的數(shù)學(xué)知識也不盡相同，這使學(xué)生感覺課程內(nèi)容跳躍性太強，很難適應(yīng)。最后，模式識別還是一門實踐性要求較高的課程，要求學(xué)生能運用模式識別相關(guān)理論對實際問題進行分析和抽象建模，并編程實現(xiàn)問題的自動化求解，因此需要學(xué)生具有較強的知識儲備、自學(xué)能力和動手能力。

1.2 教師因素

首先，受長期給本科生授課方式的影響，大部分導(dǎo)師對研究生上課仍然采取“滿堂灌”的形式。他們往往會根據(jù)自己對課程的理解來上課，缺少與學(xué)生的交流，無法站在學(xué)生現(xiàn)有知識水平的基礎(chǔ)上去體會課程的難度。其次，有些導(dǎo)師由于缺乏與模式識別相關(guān)的課題研究經(jīng)驗，因此無法結(jié)合自身體會將有些深奧的模式識別公式或理論形象化和實例化，而這往往是學(xué)生喜聞樂見的教學(xué)方式。最后，教學(xué)未能與時俱進，重點內(nèi)容仍集中在一些陳舊的、基礎(chǔ)的理論教學(xué)上，比如貝葉斯理論、Fisher線性判別上，而對當(dāng)前廣泛應(yīng)用于模式識別領(lǐng)域中的一些新穎實用的識別技術(shù)不夠重視，如核方法、深度學(xué)習(xí)和支持向量機等。

1.3 研究生因素

首先，受擴招和重點大學(xué)競爭的影響，地方高校生源質(zhì)量整體呈下滑趨勢，大部分研究生是通過調(diào)劑錄取的，其中還包括相當(dāng)數(shù)量的跨專業(yè)的學(xué)生，因此這些學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)，特別是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)普遍較差，這給模式識別課程的教學(xué)帶來了很大困難。其次，由于受外界浮躁、功利等各種因素的影響，許多研究生的讀研動機僅是為了獲得一張碩士文憑，部分研究生把讀研作為逃避就業(yè)壓力的途徑，因此在學(xué)習(xí)和科研上缺乏積極性、主動性和刻苦專研的動力。最后，由于自身基礎(chǔ)較差，研究生對學(xué)好模式識別課程缺乏足夠的信心，看到該課程的理論公式和推導(dǎo)太多，就產(chǎn)生畏難情緒，很容易在學(xué)習(xí)過程中得過且過，甚至抱著60分萬歲的心態(tài)來學(xué)習(xí)這門課程。

2 教學(xué)改革方案設(shè)計

通過第一節(jié)的分析不難看出，要改變模式識別課程教學(xué)的現(xiàn)狀，就必須從課程設(shè)計、教學(xué)方法和學(xué)生管理三個方面下功夫。因此，我們提出了以下三條教改措施。

2.1 監(jiān)督式任務(wù)驅(qū)動

監(jiān)督式任務(wù)驅(qū)動教學(xué)是指學(xué)習(xí)者在教學(xué)者的督促和指導(dǎo)下完成給定學(xué)習(xí)任務(wù)，它強調(diào)學(xué)習(xí)過程必須與學(xué)習(xí)任務(wù)相結(jié)合，通過完成任務(wù)來激發(fā)和維持學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的興趣和動機。“監(jiān)督”有兩層含義：第一是教師對學(xué)生執(zhí)行任務(wù)的情況進行檢查和督促；第二是學(xué)生在教師的指導(dǎo)下完成學(xué)習(xí)任務(wù)。

在監(jiān)督式任務(wù)驅(qū)動教學(xué)模式中“任務(wù)”是實現(xiàn)教者與學(xué)者交流互動的主線，因此設(shè)計切實可行的“任務(wù)”對激發(fā)和維持學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣十分關(guān)鍵。在實踐中，我們根據(jù)模式識別課程的內(nèi)容，結(jié)合生活實例，設(shè)計了諸如手寫數(shù)字識別、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、車牌識別等項目任務(wù)，這些任務(wù)具有共性，也存在個性。通過這些任務(wù)將模式識別中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征產(chǎn)生、特征選擇、分類器設(shè)計，以及樣本識別等相關(guān)知識和方法融入進來。我們把學(xué)生劃分為若干個研究小組，并賦予各個小組不同的項目任務(wù)，要求學(xué)生用相同方法實現(xiàn)；或賦予相同的任務(wù)，要求用不同的方法實現(xiàn)。學(xué)生也可根據(jù)自己導(dǎo)師的課題需要制定項目任務(wù)，但需任課老師同意。項目的執(zhí)行貫穿于整個教學(xué)過程，在此期間教師會根據(jù)教學(xué)進度檢測學(xué)生任務(wù)執(zhí)行情況，并及時指導(dǎo)和督促。

通過監(jiān)督式任務(wù)驅(qū)動教學(xué)，既可以使學(xué)生感到模式識別的實用性，激發(fā)學(xué)習(xí)的興趣，也可以在實際項目制作中提高學(xué)生綜合解決問題的能力。同時，采取研究小組的方式，還可以培養(yǎng)學(xué)生的團隊協(xié)作精神。

2.2 開放式案例設(shè)計

為達到因材施教，充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)主動性的目的。我們提出了開放式案例教學(xué)的構(gòu)想，其基本思路是：從實際科研項目中分解提煉出與課程教學(xué)內(nèi)容相關(guān)的子課題，并以此為案例，設(shè)計分層次、縱橫連貫的課堂研討教學(xué)，使課程講授的理論、方法的應(yīng)用有更直接明了的呈現(xiàn)方式。

所謂開放式案例指從一個或多個案例中分解提煉出的可獨立運行的子系統(tǒng)，該子系統(tǒng)中的部分模塊或方法可以被模式識別課程實驗內(nèi)容所替代，并能被學(xué)生拼裝和使用[3]。我們采用過的案例包括：尿沉渣識別、印刷體數(shù)學(xué)公式識別以及地震波識別等，也采用過教材書中比較成熟的人臉識別、指紋識別等案例。以印刷體數(shù)學(xué)公式識別為例，該案例可分解為公式定位、公式符號分割、公式符號特征計算、公式符號識別以及公式符號的空間結(jié)構(gòu)分析五個子系統(tǒng)。表2展示了該案例的設(shè)計內(nèi)容。

公式定位的目的是將印刷體文檔中的數(shù)學(xué)公式和普通文本區(qū)分開來，這是一個典型的二分類問題，處理這類問題的經(jīng)典方法有Bayes決策、K-近鄰等，拓展方法有支持向量機、Bagging算法等，這些方法涉及到的數(shù)學(xué)知識有概率論、最小二乘法等。從表2中不難發(fā)現(xiàn)，通過這種開放式案例設(shè)計可將模式識別課程中的相關(guān)知識、經(jīng)典方法、最新方法以及數(shù)學(xué)理論知識串成一個有機的整體，從而克服了模式識別內(nèi)容跳躍性太強的問題。這些開放式案例既可用于課堂教學(xué)，也可用作學(xué)生實驗。

2.3 虛擬教學(xué)平臺建設(shè)

受學(xué)時數(shù)的限制，模式識別中許多內(nèi)容無法在課堂上全面講授，而互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使現(xiàn)實課堂的無限地虛擬延伸成為可能。作為傳統(tǒng)教育教學(xué)的有益補充，基于互聯(lián)網(wǎng)的開放式虛擬教學(xué)平臺為教師和學(xué)生提供了一個具有交互性、共享性、實時性和綜合性的學(xué)習(xí)環(huán)境[4]，因此我們研究和構(gòu)建了“模式識別”虛擬教學(xué)平臺。依據(jù)開放式教學(xué)理念，我們將課程內(nèi)容、學(xué)習(xí)資料、項目任務(wù)以及課程測試等內(nèi)容掛靠到虛擬教學(xué)平臺上，學(xué)生可以通過該平臺實現(xiàn)課程在線學(xué)習(xí)和交流、項目在線開發(fā)以及課程在線測試等工作。圖2展示了“模式識別”虛擬教學(xué)平臺的系統(tǒng)架構(gòu)，下面簡單介紹其核心模塊的功能。

成員管理模塊主要展示教學(xué)團隊成員的基本信息和教學(xué)科研情況，同時也介紹了每個學(xué)生的基本信息以及所承擔(dān)的項目任務(wù)。在線學(xué)習(xí)模塊提供了與“模式識別”課程相關(guān)的教學(xué)資料的共享，如電子教案、多媒體課件、教學(xué)視頻及教學(xué)參考資料等。項目開發(fā)模塊由項目任務(wù)管理和在線項目開發(fā)兩部分組成。其中第一部分主要負責(zé)項目任務(wù)的編制、介紹、分配，以及測試數(shù)據(jù)的上傳和維護，教師用戶可以通過該模塊及時掌握學(xué)生執(zhí)行項目任務(wù)的情況；第二部分提供一個基于Matlab語言的“模式識別”課程項目開發(fā)系統(tǒng)，學(xué)生可通過該系統(tǒng)實現(xiàn)項目任務(wù)的在線開發(fā)和測試。最后，師生之間可通過學(xué)習(xí)交流模塊將教與學(xué)中遇到的問題和產(chǎn)生的心得及時反饋和共享。

該平臺整合了課程的教育教學(xué)資源，強化了教學(xué)過程中“教為主導(dǎo)，學(xué)為主體”的教學(xué)理念，有利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，幫助學(xué)生更好地理解和掌握教學(xué)內(nèi)容，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，提高教學(xué)質(zhì)量。

2.4 其他教學(xué)手段

除了以上三項教改措施之外，我們還采用了啟發(fā)式學(xué)生互教和弱化數(shù)學(xué)推導(dǎo)等教學(xué)手段[5]。所謂啟發(fā)式學(xué)生互教是指教師先對某一個專題中的基本理論和方法進行講解，然后安排學(xué)生在課堂上講解該專題中的其他類似方法，例如在講解聚類分析專題時，教師可先以Parzen窗方法為例將聚類的目的和基本思想闡述清楚，然后安排學(xué)生在下一次課中講解K-均值聚類和層次聚類。這既激勵了學(xué)生去自學(xué)相關(guān)知識，又使學(xué)生的授課能力得到了鍛煉和提高。針對數(shù)學(xué)推導(dǎo)較多的問題，我們采取弱化公式推導(dǎo)強調(diào)物理含義的教學(xué)方法，例如，對貝葉斯決策這種基礎(chǔ)型內(nèi)容，可采取理論推導(dǎo)和實際例子相結(jié)合的講授方式，尤其要強調(diào)公式的物理含義，而對支持向量機等前沿型內(nèi)容，可以忽略公式推導(dǎo)過程，直接講授推導(dǎo)的結(jié)論以及結(jié)論的物理含義，同樣結(jié)合實際例子加深學(xué)生的理解。

3 結(jié)束語

模式識別是一門理論與實踐緊密結(jié)合的課程，其教學(xué)方法需不斷地改進和完善。本文從地方高校研究生模式識別課程教學(xué)所存在的問題入手，分析了問題產(chǎn)生的原因，提出了相應(yīng)的教改措施。實踐表明，監(jiān)督式任務(wù)驅(qū)動、開放式案例設(shè)計和虛擬教學(xué)平臺建設(shè)等教學(xué)改革措施有助于充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，培養(yǎng)他們的科研創(chuàng)新能力，進而從整體提高模式識別課程的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。本教學(xué)團隊將會根據(jù)教學(xué)效果反饋信息和學(xué)生整體情況的變化，對所提出的教學(xué)方法進行改進和完善。

參考文獻：

[1] 邊肇祺，張學(xué)工.模式識別（第二版）[M].清華大學(xué)出版社，2002.

[2] Sergios Theodoridis. Pattern Recognition[M].San Diego： Academic

Press，2006.

[3] 劉雨，孫即祥，余莉.“模式識別”課程開放式案例教學(xué)設(shè)計[J].電氣電

子教學(xué)學(xué)報，2011，33（3）： 103-105.

[4] 吳璟莉.數(shù)據(jù)庫虛擬教學(xué)平臺的構(gòu)建與研究[J].無線互聯(lián)網(wǎng)科技，

2012：203-205

[5] 戚玉濤，劉芳，焦李成.模式識別教學(xué)實踐與課程改革[J].計算機教育，

2010.19：24-26