智能科學與技術專業的“認知科學基礎”課程建設探析

劉柯 鄧欣 于洪

摘要：探討面向智能科學與技術專業的認知科學基礎課程的教學改革。分析了該課程目前所面臨的問題，結合學生特點、認知科學和數據智能分析技術以及當前腦機接口技術等學術研究前沿，探討了教學內容的設計以及教學方式的變革。

關鍵詞：智能科學與技術專業;認知科學基礎;腦機接口;教學研究

中圖分類號：G642.0? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2020）15-0084-02

一、關于認知科學基礎課程

認知科學是智能科學與技術的生物基礎，是從“自然智能”到“機器智能”之間的橋梁。作為一門研究人類感知和思維信息處理過程的學科，認知科學主要研究目的就是要說明和解釋人類再完成認知活動時是如何進行信息加工的，一直是認知心理學等教學領域的重要課程。[1，2]自我校2009年設立智能科學與技術本科專業以來，認知科學基礎一直是該專業的專業基礎課程，主要目的是培養學生對人腦認知活動中的信息處理方法與過程的認識和理解，培養對新知識、新技術有較敏銳的洞察能力，同時使學生具有數據分析與處理能力的意識，在智能科學與技術專業的學科體系中占據著十分重要的地位。[3]特別是隨著人工智能和腦科學研究的不斷發展，現有的計算架構不能有效實現具有泛化能力的人類認知信息加工機制。借鑒人類腦認知機制，通過腦認知和神經科學與機器學習相融合的方式，構建一種類腦的“學習機器”，而不是簡單的“機器學習”，已成為當前人工智能領域的一個重要研究方向。因此，學習并理解人類認知和信息處理過程，對于提高學生的智能信息和數據建模與分析能力，有著重要的意義。

然而，對于以工程技術應用為背景的智能科學與技術專業而言，該學科涉及多學科內容，比如心理學、神經科學、數學、語言學、人工智能科學乃至自然哲學等，學生存在畏難情緒，學習興趣不太濃厚，教師對于該課程的教學也頗為費心。此外，由于“認知科學基礎”課程在大三上學期開設，大部分學生在模式識別和數字信號處理等上面的基礎較薄弱，對于該門課程的腦功能信號分析與腦機接口技術部分的教學也存在較大的困難。

針對該課程理論和實時性較強、涉及教學內容多、交叉廣泛等特點，筆者自承擔本課程教學來，結合我校學生和專業建設實際情況，立足培養學生的專業知識素養和學習興趣，提高學生的專業基礎能力和綜合素質，積極摸索改進。本文將信號處理和機器學習方法融合進認知科學的神經機制探索與學習，從教學、實驗實踐等方面進行了初步探索。

二、課程建設目標與教學內容設置

本課程將使學生學習到認知科學的基本知識，包括腦與神經系統的基本構造、工作原理、基本研究手段，腦與學習、意識、行為的關系，深入了解感知、注意、記憶的生物和生理學本質，實現人工大腦、人工神經網絡、聽覺計算、視覺計算、腦機接口、認知機器人等前沿技術的理解與應用。

目前認知科學方面的教材大多為國外翻譯教材，并且聚焦于其中的某個方面（比如認知心理學、認知神經科學等）。同時該學科實時性較強，和當前腦與認知科學的前沿研究緊密相連，因此很難找到合適的教材同時將智能信息處理技術和認知科學基礎相融合。

認知神經科學旨在聯合心理學、哲學和神經科學的方法幫助我們理解大腦是如何產生心智的，并闡明人類認知過程中的腦機制，即在分子、細胞、腦功能區到全腦等多個尺度上如何實現認知功能。腦機接口是近二十多年來興起的涉及神經科學、認知科學、計算機科學、控制及信息科學、醫學等多領域的人機接口方式，是在大腦與外部環境之間建立的神經信息交流與控制通路。

該課程在大三年級開設，且該專業的學生已在前面學習中學習人工智能原理、信號處理等課程，這些課程的學習為本課程的理論學習打下了一定的基礎。在教材選擇上，選擇上海人民出版社的《認知、大腦和意識——認知神經科學引論》，并參考其他輔助教材，比如機械工業出版社的《腦機接口導論》、中國輕工業出版社的《認知神經科學》。教學內容主要包括以下幾個部分：

1.腦科學與認知科學的發展歷程及基本概念，包括感覺與知覺、注意與意識、情緒、語言、記憶、學習等。

2.認知活動的生理基礎，包括大腦結構、神經元、神經系統的基本組成等。

3.腦功能信號的采集與分析，包括大腦節律、腦功能信號（EEG、fMRI等）采集、常見腦功能障礙、腦信號分析基本方法（包括基于時域/頻域分析的EEG分析方法、腦電源成像基礎等）。

4.腦機接口技術，包括腦電信號預處理（零參考電位、拉普拉斯空間濾波、數據歸一化、插值技術），腦功能信號特征提取方法、模式分類器（比如Fisher線性分類器、支持向量機）設計。

三、以學生為中心的教學方法

1.提高學生學習興趣。認知科學基礎課程交叉性強，尤其涉及心理學、神經科學等非工科學科，對于我校智能科學與技術專業的學生來講，學習壓力較大，學習興趣不高。為激發學生學習興趣，在授課過程中，盡量發揮自身樂觀活潑的性格特點，選擇大家生活中常見的例子，在語言表達上盡量避免生硬，力求用簡單直白的語言講解知識點。同時，善于利用網絡視頻，比如在課程緒論部分，通過播放網絡公開視頻《打開思想的大門》片段，激發學生學習腦認知功能的興趣。

2.注重與智能科學與技術其他課程知識的銜接。在神經元和神經系統的教學部分，筆者安排了兩個課時的內容講解了常見的人工神經元模型和人工神經網絡結構，并重點講解了神經網絡和支持向量機的基礎——感知機。在腦機接口教學部分，安排了兩個課時的信號處理和數據預處理的基礎知識的回顧，重點復習信號濾波、主成分分析、Fisher線性判別分析和支持向量機等內容，再進入腦機接口系統的學習，教學效率得到了明細提升。

3.適當使用板書，細化推導過程。對于一些知識點，比如動作電位產生過程、部分公式的展示，僅依靠PPT教學過于單薄，學生難以理解，因此在播放PPT時需要適時插入細致的板書。同時板書過程中要結合學生實際情況循序漸進，例如在學習神經細胞和感知機與人工神經網絡時，教師從點到平面的距離入手，并引導學生回顧梯度下降法等相關數學基礎知識，幫助學生切實地把前面學習的信號處理和機器學習的基礎知識應用到本課程。

4.加強實踐環節教學和學生綜合能力素質培養。根據本專業的培養計劃，在理論課程教學期間，“認知科學基礎”設置了相應的實踐課程，以培養學生的動手能力、自學能力和專業綜合素質。在實踐課程教學環節，基于Matlab和Python等工具，以2005年國際BCI競賽的P300數據為分析數據，引導學生設計常見的模式分類器（如Fisher線性分類器、支持向量機、深度神經網絡等）分析腦電事件相關電位。同時，使用計算智能重慶市重點實驗室的NeuroScan和Brain Products腦電采集放大設備，利用E-Prime設計腦電刺激程序，指導學生設計實驗，以小組合作的方式采集并分析P300字符拼寫腦電數據。

四、結論

根據智能科學與技術專業本科教育中的認知科學基礎課程教學實踐探索，提出在課程理論和實踐教學中注重智能信息處理和認知科學相結合，通過一系列的創新摸索，不僅順利完成了教學任務，而且有效提高了學生的學習興趣，筑牢學生的專業基礎，培養學生解決問題和動手能力，為學生后續課程的學習及專業綜合素質的提升打下了良好的基礎。

參考文獻：

[1]代煜，許林.腦與認知科學基礎課程中學生創新能力培養方式探索[J].計算機教育，2017，（10）：54-56.

[2]田銀，李章勇，王偉.“生物醫學信號處理”與“認知科學概論”課程融合探索[J].科技信息，2010，（21）：670+605.

[3]于洪，王國胤，夏英.智能科學與技術專業課程體系及課程群建設的思考[J].計算機教育，2012，（18）：44-48.