【摘?
要】模式識(shí)別作為人工智能的分支學(xué)科，其應(yīng)用廣泛且與生活聯(lián)系緊密，受重視程度越來(lái)越高。本文針對(duì)模式識(shí)別課程教學(xué)狀況及現(xiàn)存問(wèn)題，從內(nèi)容和方法這兩大方面進(jìn)行了改革嘗試。
【關(guān)鍵詞】模式識(shí)別 教學(xué)改革 教學(xué)內(nèi)容層次化 項(xiàng)目實(shí)例教學(xué)法
隨著經(jīng)濟(jì)和文化的不斷創(chuàng)新改革，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)更是迅猛發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，使得現(xiàn)代科學(xué)信息技術(shù)與人工智能已逐漸成為新時(shí)代重要的技術(shù)之一。作為人工智能重要的分支學(xué)科之一，模式識(shí)別是一門理論與實(shí)踐相結(jié)合，綜合性和理論性緊密相關(guān)的學(xué)科，也是信息科學(xué)和控制科學(xué)的重要組成部分[1]。其理論建立在矩陣論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等基礎(chǔ)理論知識(shí)之上，其技術(shù)在人機(jī)交互、自動(dòng)駕駛、工業(yè)制造、醫(yī)學(xué)工程，以及基因技術(shù)等方面都發(fā)揮著重要作用。作為控制科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域重要的研究方向，高校開設(shè)模式識(shí)別相關(guān)課程，對(duì)提升自身科研實(shí)力，豐富學(xué)科課程體系，增強(qiáng)學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力等都有著重要意義。
目前，在國(guó)內(nèi)外眾多課程設(shè)置中，模式識(shí)別既是信息和控制類專業(yè)的基礎(chǔ)課程，同時(shí)又是眾多科研或工程項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)。作為本科選修課程，模式識(shí)別課程教學(xué)的重點(diǎn)在于基礎(chǔ)概念性知識(shí)，主要通過(guò)實(shí)例項(xiàng)目應(yīng)用，加深學(xué)生對(duì)基礎(chǔ)理論的理解，同時(shí)將前沿項(xiàng)目引入課堂，從而激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，吸引更多人加入相關(guān)專業(yè)進(jìn)一步學(xué)習(xí)。
現(xiàn)存的教學(xué)問(wèn)題
由于模式識(shí)別課程的基礎(chǔ)是矩陣論、數(shù)學(xué)分析、概率論等理論性非常強(qiáng)的數(shù)學(xué)課程。因此，在教學(xué)過(guò)程中需要進(jìn)行大量的證明推導(dǎo)，這種情況導(dǎo)致理論與實(shí)踐聯(lián)系相對(duì)薄弱，使得教學(xué)氛圍失去活力，學(xué)生聽課困難沒有興趣，教學(xué)效果不理想。而理論知識(shí)本身較為抽象不夠具體，這就使得學(xué)生在課堂上常常難以聯(lián)系實(shí)際問(wèn)題，在遇到實(shí)際項(xiàng)目時(shí)手足無(wú)措。就此來(lái)看，如何帶動(dòng)學(xué)生對(duì)模式識(shí)別課程的學(xué)習(xí)熱情，讓學(xué)生理解和有效掌握模式識(shí)別課程的基礎(chǔ)知識(shí)，以及將理論與實(shí)踐有效結(jié)合并加以應(yīng)用，仍是當(dāng)前模式識(shí)別教學(xué)亟待解決的難題。
除此之外，隨著人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等新興技術(shù)的高速發(fā)展，相關(guān)新方法、新技術(shù)和新工具的出現(xiàn)，使得模式識(shí)別相關(guān)研究一直處于科技發(fā)展的前沿。而人工智能專業(yè)建設(shè)則需要將模式識(shí)別知識(shí)與其他知識(shí)相融合，不能只是單一學(xué)科知識(shí)的傳授，更要注重同別的學(xué)科及應(yīng)用領(lǐng)域相結(jié)合。因此，對(duì)跨學(xué)科的應(yīng)用介紹及引導(dǎo)講解顯得尤為重要。
綜上，本文針對(duì)模式識(shí)別課程改革提出了以下三個(gè)方面的問(wèn)題。
1.改進(jìn)基礎(chǔ)性課程知識(shí)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)性薄弱的問(wèn)題。一旦基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)出現(xiàn)斷層，將會(huì)給后續(xù)的知識(shí)講解和學(xué)生的理解造成障礙。
2.前沿性課程中知識(shí)點(diǎn)與實(shí)際問(wèn)題能否有效結(jié)合的問(wèn)題。前沿性課程中涉及很多模式識(shí)別最新研究理論與成果。因此，需要一些實(shí)例來(lái)加深對(duì)前沿技術(shù)的理解。
3.模式識(shí)別前沿研究方法和相關(guān)應(yīng)用缺乏專業(yè)介紹的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)在這方面起步較晚，缺少對(duì)前沿研究大量且詳細(xì)的介紹。
針對(duì)模式識(shí)別課程的改革探索
1.教學(xué)內(nèi)容層次化
模式識(shí)別內(nèi)容繁多，要將教學(xué)內(nèi)容層次化，對(duì)知識(shí)進(jìn)行分層講解，可以加強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)有序深入的理解，還可以為后續(xù)項(xiàng)目實(shí)例的引入儲(chǔ)備知識(shí)。本文將教學(xué)內(nèi)容分成基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)、經(jīng)典算法和前沿技術(shù)這三個(gè)層次進(jìn)行說(shuō)明。
(1)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)
模式識(shí)別的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)指的是發(fā)展至今已經(jīng)完善的數(shù)學(xué)理論和基礎(chǔ)方法。如統(tǒng)計(jì)決策論、線性分類器、概率密度函數(shù)估計(jì)等內(nèi)容。由于這些基礎(chǔ)方法運(yùn)用廣泛，作為模式識(shí)別中的重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)，能為之后的進(jìn)一步學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。在基礎(chǔ)知識(shí)這一部分內(nèi)容教學(xué)中，公式推導(dǎo)尤為重要，需要學(xué)生有一定高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等基礎(chǔ)。筆者在教授過(guò)程中與學(xué)生多交流，獲悉學(xué)生對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的疑惑并及時(shí)進(jìn)行了解答。這樣，有層次地、系統(tǒng)地學(xué)習(xí)基礎(chǔ)性內(nèi)容能為之后經(jīng)典方法的引入、理解并正確地應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(2)經(jīng)典算法
經(jīng)典算法則是已經(jīng)發(fā)展成型，并投入實(shí)際使用的模式識(shí)別原理和方法。如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)算法、遺傳算法等內(nèi)容。這些算法在實(shí)際應(yīng)用中極為廣泛，并且具有一定的效果。因此，將算法和實(shí)例結(jié)合講解，實(shí)例提出具體問(wèn)題并引出解決方法，可以加深學(xué)生的理解，從而增強(qiáng)學(xué)生相關(guān)理論知識(shí)的實(shí)際應(yīng)用能力。
(3)前沿技術(shù)
前沿性課程是指還在探索發(fā)展領(lǐng)域中的模式識(shí)別理論和方法，如當(dāng)下人工智能領(lǐng)域內(nèi)引起重大關(guān)注的深度學(xué)習(xí)，在應(yīng)用中迅速發(fā)展的自動(dòng)駕駛、基因檢測(cè)、遙感圖像識(shí)別等問(wèn)題。這部分內(nèi)容仍處于發(fā)展探索階段，對(duì)數(shù)學(xué)及相關(guān)專業(yè)知識(shí)要求很高。因此，在授課過(guò)程中弱化公式推導(dǎo)，從實(shí)際問(wèn)題和技術(shù)應(yīng)用出發(fā)，重點(diǎn)講授問(wèn)題的演變和進(jìn)化、方法的應(yīng)用流程、技術(shù)結(jié)合的條件與應(yīng)用范圍等知識(shí)，結(jié)合國(guó)內(nèi)外前沿研究的論文、慕課和相關(guān)視頻，可以開闊學(xué)生視野，加強(qiáng)專業(yè)研究類科學(xué)建設(shè)，激發(fā)學(xué)生興趣。
2.項(xiàng)目實(shí)例教學(xué)法
由于模式識(shí)別是一門理論與實(shí)踐結(jié)合緊密的課程。因此，將知識(shí)點(diǎn)運(yùn)用到實(shí)際問(wèn)題中就顯得尤為重要，把這些重點(diǎn)、難點(diǎn)知識(shí)結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目實(shí)例，讓學(xué)生更容易理解，也更方便學(xué)生結(jié)合實(shí)例進(jìn)行運(yùn)用，鞏固所學(xué)知識(shí)。在人工智能專業(yè)建設(shè)的前提下，本文就此提出了應(yīng)用實(shí)例和自主實(shí)例學(xué)習(xí)相結(jié)合的項(xiàng)目實(shí)例教學(xué)方法。
(1)應(yīng)用實(shí)例
針對(duì)上述層次化的教學(xué)內(nèi)容，筆者設(shè)計(jì)了醫(yī)療數(shù)據(jù)異常檢測(cè)、文本分類等實(shí)例項(xiàng)目，并結(jié)合交通背景，將車牌識(shí)別、車流量檢測(cè)、車輛分類等引入教學(xué)，對(duì)其進(jìn)行具體分析。
對(duì)于前沿技術(shù)，通過(guò)關(guān)注模式識(shí)別領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展和行業(yè)發(fā)展，將最新的理論進(jìn)展、前沿的技術(shù)應(yīng)用和公布的創(chuàng)新成果以項(xiàng)目實(shí)例的形式引入課堂，構(gòu)建全面覆蓋基礎(chǔ)知識(shí)、結(jié)合前沿方法、聯(lián)系最新研究現(xiàn)狀的全新課程體系及內(nèi)容，力求理論推導(dǎo)嚴(yán)密，內(nèi)容豐富，反映國(guó)內(nèi)外最新的教學(xué)科研成果。并針對(duì)學(xué)校公路交通背景，設(shè)計(jì)包含自動(dòng)駕駛、智慧交通、車聯(lián)網(wǎng)等內(nèi)容的相關(guān)案例，形成面向教學(xué)、聯(lián)系前沿的、具有行業(yè)特色的模式識(shí)別高水平研究生課程。
(2)自主實(shí)例學(xué)習(xí)
由于受傳統(tǒng)教學(xué)、師生關(guān)系等影響，在以往的教學(xué)過(guò)程中，大都以教師講授為主，這不僅拉開了教師與學(xué)生的距離，并且使教學(xué)過(guò)程變成教師獨(dú)白講授的過(guò)程[2]。教師與學(xué)生在課堂上沒有交流，導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)興趣不高，課堂氛圍僵硬，教師無(wú)法對(duì)學(xué)生答疑解惑，使教學(xué)效果得不到正面反饋。
現(xiàn)代教學(xué)以尊重學(xué)生的個(gè)性與興趣為重點(diǎn)，將學(xué)生放在主體位置，這樣能最大程度激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)潛能與熱情[3]。因此，在教學(xué)過(guò)程中，可以將教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行分層，教師與學(xué)生共同協(xié)作，學(xué)生提問(wèn)，師生共同解答，既可以鍛煉學(xué)生的口頭表達(dá)能力，又提高了學(xué)生自主學(xué)習(xí)的動(dòng)力。
結(jié)
語(yǔ)
模式識(shí)別課程作為現(xiàn)代高校重要的專業(yè)課程之一，對(duì)相關(guān)專業(yè)學(xué)生的要求較高。因此，需對(duì)模式識(shí)別課程進(jìn)行深刻改革。本文提出的教學(xué)分層和實(shí)例教學(xué)方法是對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)的一種改變與嘗試，其中信息技術(shù)發(fā)展也為實(shí)例教學(xué)的傳播提供了有力的技術(shù)支持[4]。將現(xiàn)代信息技術(shù)帶入課堂，利用互聯(lián)網(wǎng)查閱和參照國(guó)內(nèi)外模式識(shí)別課程體系，建設(shè)以交通控制為背景，針對(duì)智慧交通和人工智能控制的模式識(shí)別高水平課程，仍是各院校努力的目標(biāo)。
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?。ㄗ髡撸簭堒茶?閆茂德 常 琪 長(zhǎng)安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院）