面向大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)的本科生模式識(shí)別課程改革思路

張立言

摘 要 在“大眾創(chuàng)業(yè)，萬(wàn)眾創(chuàng)新”的大背景下，大學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革已成燎原之勢(shì)。與此同時(shí)，人工智能提升為國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)，而模式識(shí)別技術(shù)是人工智能的重要組成部分。因此，面向大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)的模式識(shí)別課程改革，不僅對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育有重要現(xiàn)實(shí)意義，也將為我國(guó)人工智能技術(shù)人才的培養(yǎng)和發(fā)展增磚添瓦。本文將著重分析如何在模式識(shí)別課程的教學(xué)過(guò)程中，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識(shí)，如何將模式識(shí)別課程學(xué)習(xí)與學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)相結(jié)合，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用深度融合，以培養(yǎng)特色鮮明的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才。

關(guān)鍵詞 模式識(shí)別 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 前沿技術(shù) 分組實(shí)踐

中圖分類(lèi)號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2018.10.012

Abstract Under the background of "mass entrepreneurship， mass innovation"， the innovation and entrepreneurship education reform of college students has become a prairie fire. At the same time， artificial intelligence is promoted to the national strategic goal， and pattern recognition technology is an important part of artificial intelligence. Therefore， the reform of pattern recognition curriculum for the cultivation of college students' innovative and entrepreneurial abilities is not only of great practical significance to college students' innovative and entrepreneurial education， but also will contribute to the cultivation and development of artificial intelligence technology talents in China. This paper will focus on how to stimulate students' innovative and entrepreneurial consciousness in the teaching process of pattern recognition course， how to combine pattern recognition course learning with students' personalized cultivation， and how to cultivate students' innovative and entrepreneurial talents with distinctive characteristics through deep integration of production， teaching and research.

Keywords pattern recognition； innovation and entrepreneurship； advanced technology； group practice

1 課程介紹

模式識(shí)別是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分，是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象各種形式的信息進(jìn)行處理和分析，以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類(lèi)和解釋的過(guò)程。[1][2]模式識(shí)別課程是一門(mén)多學(xué)科融合的課程，與信號(hào)處理，概率統(tǒng)計(jì)，模糊集論，信息論，數(shù)字圖像處理，形式語(yǔ)言學(xué)，心理學(xué)，語(yǔ)言學(xué)等都有密切的關(guān)系，而且隨著這門(mén)學(xué)科的發(fā)展，還會(huì)與其它更多學(xué)科發(fā)生關(guān)系。本科模式識(shí)別課程是針對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院高年級(jí)本科生的專(zhuān)業(yè)選修課，著重講述模式識(shí)別的基本理論、基本方法和算法原理，通過(guò)理論和實(shí)踐的緊密結(jié)合，學(xué)生能夠有效地運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和方法解決實(shí)際問(wèn)題，為研究新的模式識(shí)別理論和方法打下基礎(chǔ)。

模式識(shí)別課程對(duì)學(xué)生的培養(yǎng)圍繞以下四個(gè)目標(biāo)展開(kāi)。（1）了解模式識(shí)別的基本概念、方法和應(yīng)用，包括掌握特征提取與選擇方法；K-means、譜聚類(lèi)、對(duì)分法等聚類(lèi)算法；以及判別函數(shù)、統(tǒng)計(jì)判別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類(lèi)方法。（2）能夠針對(duì)具體應(yīng)用問(wèn)題，進(jìn)行抽象分析與識(shí)別，建立一種模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行抽象表達(dá)，并選擇對(duì)應(yīng)的模式識(shí)別方法，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行推理、求解和驗(yàn)證。（3）能夠結(jié)合具體應(yīng)用案例，合理選擇和改進(jìn)經(jīng)典的模式識(shí)別算法；針對(duì)復(fù)雜的工程問(wèn)題，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)能夠滿(mǎn)足需求的軟硬件模塊，并將模式識(shí)別算法進(jìn)行集成與優(yōu)化。（4）能夠?qū)δＪ阶R(shí)別領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)有初步的了解，能夠閱讀與學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議/期刊的前沿論文，并能夠發(fā)表自己的看法。針對(duì)以上四個(gè)目標(biāo)，教學(xué)組制定了相應(yīng)的教學(xué)大綱和教學(xué)計(jì)劃。從近年的授課實(shí)踐和考試情況分析，該教學(xué)內(nèi)容難度設(shè)置合理，深入淺出且相互承接為體系，學(xué)生總體反饋良好，但同時(shí)也存在一些矛盾和問(wèn)題，主要概括如下：

（1）理論教學(xué)較為枯燥，不利于學(xué)習(xí)興趣的激發(fā)及創(chuàng)新意識(shí)的培養(yǎng)。模式識(shí)別課程的理論體系中涉及到較多數(shù)學(xué)知識(shí)及公式推導(dǎo)，內(nèi)容較為繁雜枯燥，會(huì)降低學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，削弱學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)。

（2）教學(xué)內(nèi)容略微，陳舊，無(wú)法緊跟前沿技術(shù)。模式識(shí)別屬于高速發(fā)展的學(xué)科，目前課程教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容仍集中于某些基礎(chǔ)的略微陳舊的理論教學(xué)上，缺乏對(duì)前沿知識(shí)的介紹。

（3）實(shí)踐環(huán)節(jié)較為薄弱，與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系不緊密。實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)較為薄弱，僅停留在舉例介紹層面上，與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系不緊密，不利于激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識(shí)。

2 主要研究?jī)?nèi)容

隨著“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”成為國(guó)家層面的發(fā)展戰(zhàn)略，如何在模式識(shí)別教學(xué)過(guò)程中激發(fā)大學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識(shí)，以進(jìn)一步培養(yǎng)有特色的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才將是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。因此，本文主要研究面向大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)的模式識(shí)別課程改革，通過(guò)分析大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的現(xiàn)狀，[3]以及總結(jié)近年來(lái)模式識(shí)別課程的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，本文將重點(diǎn)研究如下三個(gè)問(wèn)題。

2.1 如何將枯燥的理論教學(xué)講得通俗易懂并激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)

模式識(shí)別是一門(mén)復(fù)雜的涉及到多學(xué)科的一門(mén)課程，具有多樣性、多學(xué)科交叉等特點(diǎn)，與信號(hào)處理，概率統(tǒng)計(jì)，模糊集論，信息論，數(shù)字圖像處理，形式語(yǔ)言學(xué)，心理學(xué)，語(yǔ)言學(xué)等都有密切的關(guān)系，而且隨著這門(mén)學(xué)科的發(fā)展，還會(huì)與其它更多學(xué)科發(fā)生關(guān)系。該課程的先修課程包括概率統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)編程等多門(mén)課程，需要有一定的知識(shí)積累和數(shù)學(xué)功底，例如應(yīng)掌握概率統(tǒng)計(jì)和線(xiàn)性代數(shù)中關(guān)于矩陣分解的基本知識(shí)，需要有一定的編程能力和算法實(shí)現(xiàn)能力。

模式識(shí)別課程的理論體系中涉及到較多數(shù)學(xué)知識(shí)及公式推導(dǎo)，例如貝葉斯分類(lèi)器中的概率公式推導(dǎo)，主成分分析中的矩陣分解知識(shí)，支持向量機(jī)中的優(yōu)化問(wèn)題等等。目前的模式識(shí)別教學(xué)中數(shù)學(xué)推導(dǎo)繁雜，對(duì)于數(shù)學(xué)公式和推導(dǎo)的教學(xué)時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)，而對(duì)于模式識(shí)別核心內(nèi)容及基本概念的講授時(shí)長(zhǎng)不足，這將導(dǎo)致學(xué)生對(duì)模式識(shí)別課程的學(xué)習(xí)重點(diǎn)較多集中在數(shù)學(xué)分析上，而對(duì)于模式識(shí)別的基本概念以及核心思想理解不夠深入。[4]如果沒(méi)有很好的知識(shí)積累，學(xué)生會(huì)覺(jué)得這些內(nèi)容較為繁雜枯燥，很難理解并掌握，從而會(huì)慢慢喪失學(xué)習(xí)興趣。對(duì)于學(xué)到的知識(shí)只知其然，不知其所以然，更不能學(xué)以致用，很難產(chǎn)生創(chuàng)新意識(shí)。因此，如何從根本上改變這一本末倒置的現(xiàn)象，讓學(xué)生能夠真正理解模式識(shí)別問(wèn)題的關(guān)鍵，掌握核心理論及方法，是授課過(guò)程中亟待解決的問(wèn)題。

2.2 如何將經(jīng)典知識(shí)與前沿技術(shù)相結(jié)合以開(kāi)拓學(xué)生的創(chuàng)新思維

模式識(shí)別屬于高速發(fā)展的學(xué)科，目前課程教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容仍集中于某些基礎(chǔ)的略微陳舊的理論教學(xué)上，缺乏對(duì)前沿知識(shí)的介紹。模式識(shí)別技術(shù)目前仍處于高速發(fā)展、不斷完善的階段，現(xiàn)有的技術(shù)還無(wú)法滿(mǎn)足許多實(shí)際應(yīng)用的需求，例如自動(dòng)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率還較低。這些缺點(diǎn)和不足給模式識(shí)別學(xué)科的發(fā)展提供了源源不斷的動(dòng)力，也吸引著無(wú)數(shù)研究人員為之努力。因此，模式識(shí)別技術(shù)相關(guān)的新算法、全新的思想在不斷產(chǎn)生。這些嶄新的技術(shù)和思想大部分發(fā)表于國(guó)際會(huì)議及期刊上。

目前模式識(shí)別課程教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容仍集中于某些基礎(chǔ)的略微陳舊的理論教學(xué)上，例如較為基礎(chǔ)的分類(lèi)聚類(lèi)算法等，而對(duì)于較新的前沿知識(shí)缺乏介紹，例如深度學(xué)習(xí)算法等等。這是因?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別學(xué)科發(fā)展過(guò)于迅速，而教材的編訂修改速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上技術(shù)的更新?lián)Q代。

2.3 如何將理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合以鼓勵(lì)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理念

目前課程的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)較為薄弱，僅僅停留在舉例介紹層面上，與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系不緊密，不利于激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識(shí)。目前的實(shí)踐環(huán)節(jié)僅僅局限于學(xué)生根據(jù)課本實(shí)例，進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)相關(guān)的算法，以得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析比較。這些實(shí)踐環(huán)節(jié)并沒(méi)有與實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行緊密結(jié)合。而模式識(shí)別算法可以廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，解決很多實(shí)際問(wèn)題，例如生物學(xué)中的染色體特性研究、遺傳研究，經(jīng)濟(jì)學(xué)中的股票交易預(yù)測(cè)，醫(yī)學(xué)中的心腦電圖分析，語(yǔ)音識(shí)別，人臉識(shí)別，多媒體檢索等等。

3 主要研究方案

模式識(shí)別課程是一門(mén)復(fù)雜的前沿技術(shù)學(xué)科，是人工智能重要的組成部分。培養(yǎng)具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的模式識(shí)別技能的人才，將對(duì)國(guó)家的科技發(fā)展產(chǎn)生積極作用和重要意義。然而，模式識(shí)別課程既有抽象的理論、復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和算法組成，又需要學(xué)生有很強(qiáng)的動(dòng)手實(shí)現(xiàn)能力。此外，技術(shù)還處于高速發(fā)展的過(guò)程中，新的理論和算法不斷產(chǎn)生，這也需要教師和學(xué)生能夠與時(shí)俱進(jìn)、學(xué)無(wú)止境。這些都給該課程的教學(xué)和學(xué)習(xí)帶來(lái)了一定挑戰(zhàn)。因此，本文將研究面向大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)的本科模式識(shí)別課程改革。針對(duì)目前教學(xué)過(guò)程中存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，將采用如下解決方案。

3.1 化繁為簡(jiǎn)、動(dòng)態(tài)直觀地展現(xiàn)復(fù)雜理論知識(shí)的核心思想

模式識(shí)別課程的理論體系中涉及到較多數(shù)學(xué)知識(shí)及公式推導(dǎo)，先修課程包括概率統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)編程等多門(mén)課程，需要有一定的知識(shí)積累和數(shù)學(xué)功底。目前的教學(xué)中數(shù)學(xué)推導(dǎo)繁雜，對(duì)于數(shù)學(xué)公式和推導(dǎo)的教學(xué)時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)，而對(duì)于模式識(shí)別核心內(nèi)容及基本概念的講授時(shí)長(zhǎng)不足。對(duì)于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱的同學(xué)，覺(jué)得這些內(nèi)容較為繁雜枯燥，很難理解并掌握，從而會(huì)慢慢喪失學(xué)習(xí)興趣。即便勉強(qiáng)聽(tīng)懂，也只是了解一些皮毛，只知其然，不知其所以然，更無(wú)法激發(fā)創(chuàng)新意識(shí)。針對(duì)這一問(wèn)題，將采用如下解決方案。

（1）對(duì)于推導(dǎo)過(guò)程比較繁雜抽象、難以理解的數(shù)學(xué)公式和算法，可結(jié)合實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行舉例，用實(shí)際例子一步一步進(jìn)行推導(dǎo)演化，讓學(xué)生可以對(duì)問(wèn)題解決過(guò)程有直觀的了解和感受。

（2）充分利用多媒體幻燈片等教學(xué)輔助方式，通過(guò)形象的動(dòng)態(tài)演示系統(tǒng)力圖使學(xué)生盡快掌握算法的核心思想。例如，在講解隱馬爾科夫模型的維特比算法時(shí)，以實(shí)際生活中的氣壓和天氣為例，進(jìn)行算法的建模，并利用動(dòng)畫(huà)演示的方式，將每一步計(jì)算結(jié)果進(jìn)行展示，充分解釋其中包含的物理意義，讓學(xué)生生動(dòng)直觀的了解到如何利用該算法解決實(shí)際問(wèn)題，并深刻認(rèn)識(shí)到算法的核心思想。

（3）對(duì)于某些數(shù)學(xué)推導(dǎo)內(nèi)容，可以適度縮短復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)過(guò)程，提煉主要的推導(dǎo)步驟，著重講授數(shù)學(xué)公式及數(shù)學(xué)結(jié)果所包含的物理意義，讓學(xué)生理解問(wèn)題的核心思想及解決問(wèn)題的主要步驟。

（4）充分調(diào)動(dòng)課堂氣氛，利用分組比賽、有獎(jiǎng)競(jìng)答等方式激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性，提高課堂效率和活躍度，使學(xué)生在輕松有趣的氛圍中掌握繁雜枯燥的理論知識(shí)。

3.2 經(jīng)典知識(shí)與前沿技術(shù)緊密結(jié)合以開(kāi)拓學(xué)生的創(chuàng)新思維

模式識(shí)別技術(shù)屬于高速發(fā)展、較為活躍的學(xué)科，是人工智能的重要組成部分，在航空航天、交通安全、生物醫(yī)學(xué)、金融分析、工業(yè)生產(chǎn)等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。因此，各種算法思想、技術(shù)知識(shí)更新?lián)Q代較為迅速，而模式識(shí)別教材的編訂修改速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上技術(shù)的更新速度。目前模式識(shí)別課程教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容仍集中于某些基礎(chǔ)的略微陳舊的理論教學(xué)上，對(duì)于前沿的新技術(shù)、新知識(shí)缺乏介紹，這將不利于開(kāi)拓學(xué)生的創(chuàng)新思維。針對(duì)這一問(wèn)題，采用如下解決方案。

（1）對(duì)于教材中的經(jīng)典算法，例如聚類(lèi)算法中的K-means，分類(lèi)算法中的KNN等，予以保留進(jìn)行詳細(xì)介紹，算法雖然簡(jiǎn)單，卻有很強(qiáng)的實(shí)用性；對(duì)于略微過(guò)時(shí)的算法，可簡(jiǎn)略介紹。

（2）引導(dǎo)學(xué)生課下閱讀知名國(guó)際會(huì)議及期刊的學(xué)術(shù)論文，例如頂級(jí)期刊T-PAMI，計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的頂級(jí)會(huì)議CVPR、ICCV的論文，多媒體領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ACM Multimedia論文等，以此鍛煉學(xué)生的自學(xué)能力，并開(kāi)拓學(xué)生的知識(shí)面和創(chuàng)新思維能力。

（3）計(jì)算機(jī)學(xué)院經(jīng)常會(huì)邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外知名學(xué)者進(jìn)行講座，鼓勵(lì)學(xué)生參加模式識(shí)別學(xué)科相關(guān)的前沿知識(shí)講座，拓展知識(shí)面，開(kāi)闊視野，以進(jìn)一步拓展學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)思路。

3.3 理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合以鼓勵(lì)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理念

目前，模式識(shí)別課程的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，僅僅停留在舉例介紹層面上，與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系不緊密，不利于激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識(shí)。為進(jìn)一步將模式識(shí)別理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合，將采取如下方案。

（1）將模式識(shí)別課程設(shè)計(jì)與實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合，例如實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)、監(jiān)控視頻下的人物分析等等。這些課程設(shè)計(jì)可以與科創(chuàng)項(xiàng)目相結(jié)合，以解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題，此過(guò)程可激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理念。

（2）鼓勵(lì)學(xué)生分組進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，原則上每組2-3人，自由組合，采用現(xiàn)場(chǎng)演示講解的方式展示每一個(gè)實(shí)踐環(huán)節(jié)。這種方式可以鍛煉學(xué)生的團(tuán)隊(duì)意識(shí)與合作精神，并且提高語(yǔ)言表達(dá)能力。

（3）引導(dǎo)學(xué)生積極閱讀知名國(guó)際會(huì)議和期刊論文，并對(duì)前沿算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在此過(guò)程中，鍛煉學(xué)生發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)。

（4）鼓勵(lì)學(xué)生積極參加模式識(shí)別相關(guān)的課題研究小組，參與相關(guān)項(xiàng)目，解決實(shí)際問(wèn)題，鼓勵(lì)學(xué)生積極向期刊和會(huì)議投稿。

通過(guò)以上措施和方案，可以有效解決這些問(wèn)題，包括理論教學(xué)較為枯燥，不利于學(xué)習(xí)興趣的激發(fā)及創(chuàng)新意識(shí)的培養(yǎng)；教學(xué)內(nèi)容略微陳舊，無(wú)法緊跟前沿技術(shù)；實(shí)踐環(huán)節(jié)較為薄弱，與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系不緊密等等。

4 總結(jié)

在“大眾創(chuàng)業(yè)，萬(wàn)眾創(chuàng)新”的大環(huán)境下，人工智能上升為國(guó)家戰(zhàn)略，而模式識(shí)別技術(shù)是人工智能的重要組成部分。因此，面向大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)的模式識(shí)別課程改革，不僅對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育有重要現(xiàn)實(shí)意義，也將為我國(guó)人工智能技術(shù)的發(fā)展增磚添瓦。該課程改革將著眼于如何在模式識(shí)別課程的教學(xué)過(guò)程中，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識(shí)，如何將模式識(shí)別課程學(xué)習(xí)與學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)相結(jié)合，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用深度融合，以培養(yǎng)特色鮮明的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才。該課程改革可以有效提高大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的科技含量，從而進(jìn)一步提升創(chuàng)業(yè)的成功率和社會(huì)影響力。

基金項(xiàng)目：南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教改項(xiàng)目（2017JG0901Y）

參考文獻(xiàn)

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