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現狀發現，存在諸如學生學習興趣不濃、教學方法落后、學習效果較差等問題，究其原因，有課程難度較高、教學方法單一、學生數學基礎較差等因素。為此，提出了監督式任務驅動、開放式案例設計、虛擬教學平臺建設等改革方案。實踐表明，這些舉措有效地提高了學生的學習興趣和學習效果。

關鍵詞： 模式識別； 教學改革； 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學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，是信息科學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，模式識別技術已經在軍事、醫學、公安、交通管理、天氣預報等領域得到了廣泛應用。

許多高等院校都將模式識別作為自動化、計算機科學與技術、控制理論與工程等相關專業研究生的主修課程。該課程理論性強，實踐性突出，與學科內的多層面內容相融合，其前沿技術發展日新月異，是集理論性、實用性、創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學知識[1，2]，使得課程教學容易陷入繁雜冗長的數學推導，而無法讓學生深入理解模式識別理論的思想內涵。為此，本文以廣西某高校研究生模式識別課程教學現狀為研究個案，采用實證研究的方法，分析地方高校模式識別課程教學所存在的問題，探討改進教學效果的路徑與策略，以期使學生能透過繁雜的數學推導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用能力。

1 教學現狀調查與分析

本次調查采取集體問卷和個別訪談相結合的方法，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研對象。我們共發放問卷150份，其中教師問卷6份，研究生問卷144份，包括計算機科學與信息工程、電子工程兩個學院2011級至2013級五個碩士專業的研究生。本次調查共回收問卷142份，回收率94.7%。剔除填答沒有區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中存在的問題，對于學生調查問卷，我們主要設計了四個調查題項，包括課程重要性、課程難度、課程設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查者陳述存在的問題并給出相應的建議。例如，在授課滿意度題項后面還要求被調查者回答兩個問題：你認為目前教師授課的不足之處有哪些？你對該課程教學的建議有哪些？調查結果如表1所示。對于教師調查問卷，我們設計的主要題項有：授課的難度、學生的學習信心、數學知識水平、學習風氣以及學習效果等，并以“改進模式識別課程教學討論會”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生學習效果的主要因素比重圖。

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

1.1 課程因素

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

1.2 教師因素

首先，受長期給本科生授課方式的影響，大部分導師對研究生上課仍然采取“滿堂灌”的形式。他們往往會根據自己對課程的理解來上課，缺少與學生的交流，無法站在學生現有知識水平的基礎上去體會課程的難度。其次，有些導師由于缺乏與模式識別相關的課題研究經驗，因此無法結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，而這往往是學生喜聞樂見的教學方式。最后，教學未能與時俱進，重點內容仍集中在一些陳舊的、基礎的理論教學上，比如貝葉斯理論、Fisher線性判別上，而對當前廣泛應用于模式識別領域中的一些新穎實用的識別技術不夠重視，如核方法、深度學習和支持向量機等。

1.3 研究生因素

首先，受擴招和重點大學競爭的影響，地方高校生源質量整體呈下滑趨勢，大部分研究生是通過調劑錄取的，其中還包括相當數量的跨專業的學生，因此這些學生的專業素養，特別是數學基礎普遍較差，這給模式識別課程的教學帶來了很大困難。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壓力的途徑，因此在學習和科研上缺乏積極性、主動性和刻苦專研的動力。最后，由于自身基礎較差，研究生對學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太多，就產生畏難情緒，很容易在學習過程中得過且過，甚至抱著60分萬歲的心態來學習這門課程。

2 教學改革方案設計

通過第一節的分析不難看出，要改變模式識別課程教學的現狀，就必須從課程設計、教學方法和學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 監督式任務驅動

監督式任務驅動教學是指學習者在教學者的督促和指導下完成給定學習任務，它強調學習過程必須與學習任務相結合，通過完成任務來激發和維持學習者學習的興趣和動機?！氨O督”有兩層含義：第一是教師對學生執行任務的情況進行檢查和督促；第二是學生在教師的指導下完成學習任務。

在監督式任務驅動教學模式中“任務”是實現教者與學者交流互動的主線，因此設計切實可行的“任務”對激發和維持學習者學習興趣十分關鍵。在實踐中，我們根據模式識別課程的內容，結合生活實例，設計了諸如手寫數字識別、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、車牌識別等項目任務，這些任務具有共性，也存在個性。通過這些任務將模式識別中的數據預處理、特征產生、特征選擇、分類器設計，以及樣本識別等相關知識和方法融入進來。我們把學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，要求學生用相同方法實現；或賦予相同的任務，要求用不同的方法實現。學生也可根據自己導師的課題需要制定項目任務，但需任課老師同意。項目的執行貫穿于整個教學過程，在此期間教師會根據教學進度檢測學生任務執行情況，并及時指導和督促。

通過監督式任務驅動教學，既可以使學生感到模式識別的實用性，激發學習的興趣，也可以在實際項目制作中提高學生綜合解決問題的能力。同時，采取研究小組的方式，還可以培養學生的團隊協作精神。

2.2 開放式案例設計

為達到因材施教，充分調動學生學習主動性的目的。我們提出了開放式案例教學的構想，其基本思路是：從實際科研項目中分解提煉出與課程教學內容相關的子課題，并以此為案例，設計分層次、縱橫連貫的課堂研討教學，使課程講授的理論、方法的應用有更直接明了的呈現方式。

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，該子系統中的部分模塊或方法可以被模式識別課程實驗內容所替代，并能被學生拼裝和使用[3]。我們采用過的案例包括：尿沉渣識別、印刷體數學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。以印刷體數學公式識別為例，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構分析五個子系統。表2展示了該案例的設計內容。

公式定位的目的是將印刷體文檔中的數學公式和普通文本區分開來，這是一個典型的二分類問題，處理這類問題的經典方法有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學知識有概率論、最小二乘法等。從表2中不難發現，通過這種開放式案例設計可將模式識別課程中的相關知識、經典方法、最新方法以及數學理論知識串成一個有機的整體，從而克服了模式識別內容跳躍性太強的問題。這些開放式案例既可用于課堂教學，也可用作學生實驗。

2.3 虛擬教學平臺建設

受學時數的限制，模式識別中許多內容無法在課堂上全面講授，而互聯網的出現使現實課堂的無限地虛擬延伸成為可能。作為傳統教育教學的有益補充，基于互聯網的開放式虛擬教學平臺為教師和學生提供了一個具有交互性、共享性、實時性和綜合性的學習環境[4]，因此我們研究和構建了“模式識別”虛擬教學平臺。依據開放式教學理念，我們將課程內容、學習資料、項目任務以及課程測試等內容掛靠到虛擬教學平臺上，學生可以通過該平臺實現課程在線學習和交流、項目在線開發以及課程在線測試等工作。圖2展示了“模式識別”虛擬教學平臺的系統架構，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團隊成員的基本信息和教學科研情況，同時也介紹了每個學生的基本信息以及所承擔的項目任務。在線學習模塊提供了與“模式識別”課程相關的教學資料的共享，如電子教案、多媒體課件、教學視頻及教學參考資料等。項目開發模塊由項目任務管理和在線項目開發兩部分組成。其中第一部分主要負責項目任務的編制、介紹、分配，以及測試數據的上傳和維護，教師用戶可以通過該模塊及時掌握學生執行項目任務的情況；第二部分提供一個基于Matlab語言的“模式識別”課程項目開發系統，學生可通過該系統實現項目任務的在線開發和測試。最后，師生之間可通過學習交流模塊將教與學中遇到的問題和產生的心得及時反饋和共享。

該平臺整合了課程的教育教學資源，強化了教學過程中“教為主導，學為主體”的教學理念，有利于激發學生的學習興趣，幫助學生更好地理解和掌握教學內容，培養學生的創新能力，提高教學質量。

2.4 其他教學手段

除了以上三項教改措施之外，我們還采用了啟發式學生互教和弱化數學推導等教學手段[5]。所謂啟發式學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。這既激勵了學生去自學相關知識，又使學生的授課能力得到了鍛煉和提高。針對數學推導較多的問題，我們采取弱化公式推導強調物理含義的教學方法，例如，對貝葉斯決策這種基礎型內容，可采取理論推導和實際例子相結合的講授方式，尤其要強調公式的物理含義，而對支持向量機等前沿型內容，可以忽略公式推導過程，直接講授推導的結論以及結論的物理含義，同樣結合實際例子加深學生的理解。

3 結束語

模式識別是一門理論與實踐緊密結合的課程，其教學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所存在的問題入手，分析了問題產生的原因，提出了相應的教改措施。實踐表明，監督式任務驅動、開放式案例設計和虛擬教學平臺建設等教學改革措施有助于充分調動學生學習的積極性，培養他們的科研創新能力，進而從整體提高模式識別課程的教學質量和教學效果。本教學團隊將會根據教學效果反饋信息和學生整體情況的變化，對所提出的教學方法進行改進和完善。

參考文獻：

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

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

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[3] 劉雨，孫即祥，余莉.“模式識別”課程開放式案例教學設計[J].電氣電

子教學學報，2011，33（3）： 103-105.

[4] 吳璟莉.數據庫虛擬教學平臺的構建與研究[J].無線互聯網科技，

2012：203-205

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

2010.19：24-26