線上線下混合教學模式在電氣工程專業學位研究生案例教學中的應用

王 堯 邢云琪 李 奎

（河北工業大學電氣工程學院 天津 300130）

電氣工程是具有百年歷史的傳統工科專業，西方發達國家從19世紀末陸續開設該專業，而我國最早的電氣工程專業可以追溯到1908年南洋大學堂（交通大學前身）開設的電機專科，距今也有一百多年歷史。回顧我國電氣工程學科發展歷程，教育方法的創新和高層次人才的培養，尤其是高素質研究生的培養，對學科發展和技術進步起著舉足輕重的作用。近年來，我國研究生教育培養模式已從學術型為主轉變為學術型與專業型并重，全日制專業學位碩士研究生招生規模不斷擴大。專業型碩士與學術型碩士的培養目標不同，前者側重培養學生對基礎理論的研究能力，而后者則注重培養學生綜合運用某一專業領域基礎知識解決實際問題的能力。高質量的專業學位研究生教育是培養未來高層次應用型人才的有效途徑，我國在《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010～2020年）》中明確提出了“加快發展專業學位研究生教育”的戰略。如何在長于理論研究而遠離生產實踐的高校來完成這一培養目標，是困擾眾多高校的一個難題。

本文以電氣工程專業學位碩士研究生案例教學為研究對象，針對《電器智能化技術及其電磁兼容》課程，探討線上線下混合教學模式在案例教學中的創新應用，為學生全面、有效地獲取專業知識，提高解決實際問題能力奠定基礎。

一、電氣工程專業學位研究生課堂教學現狀與問題

（一）教學形式單一、教學內容陳舊

從教學形式上分析，目前電氣工程專業學位研究生課堂教學形式仍然以講授方式為主，教師采用“滿堂灌”的方式將相關專業知識教授給學生。這種教學形式缺乏教師與學生之間的良好互動，不容易調動學生的學習興趣，影響學生對專業知識的理解和掌握效果。從教學內容上分析，傳統授課教材更新較為緩慢，甚至部分教學內容略顯陳舊，例如，《電器智能化技術及其電磁兼容》教材中并未對人工智能技術的應用進行深入分析，而這正是目前低壓電器領域技術研發的重點之一。因此，電氣工程專業學位研究生課堂教學形式與教學內容無法滿足新形勢下高層次應用型研究生人才培養要求。教師通過引入線上線下混合教學模式和案例教學方法，能夠為學生及時展現技術最新發展動態，從而有效彌補傳統教學方法的不足[1]。

（二）理論知識與實際應用的結合度不高

目前，電氣工程專業學位研究生培養相關課程主要以講授理論知識為主，導致學生理解較為困難；在日常教學活動中，授課教師很難有足夠時間為學生提供實踐機會，缺乏理論與實踐的有效串聯。教師通過引入線上線下混合教學模式，并結合案例教學方法，可以使較為抽象的基礎理論具體化。一方面可以采用動畫、視頻等多媒體方法彌補理論講解的不足；另一方面可以通過案例講解具體理論知識的應用，并通過在線仿真、線上專家互動交流、線下演示試驗等多種方式為學生講解專業知識的具體運用，使學生在知識運用中提高自身實踐能力，從而有效拓展學生知識面。

二、線上線下混合教學模式在《電器智能化技術及其電磁兼容》課程案例教學中的應用

（一）案例教學法

案例教學法是一種以案例為基礎的教學方法，該方法最早于20世紀20年代被美國哈佛大學商學院所采用。案例教學通常圍繞實際問題展開，相關案例所涉及問題通常沒有特定的解決方案。教師在教學過程中扮演設計者與激勵者的雙重角色[1]，通過設置一種教育的兩難境地，充分激發學生的學習積極性。學生通過查閱資料、相互討論等方法找到解決問題的最佳途徑，從而克服傳統灌輸式教學模式以教師為中心的不足[2，3]。

《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010～2020年）》明確提出了“加快發展專業學位研究生教育”的戰略。由于人才培養定位不同，專業學位研究生課程應以實際應用為導向，以職業需求為目標，以綜合素養和應用知識與能力的提高為核心。由此可見，專業學位研究生教育培養目標與案例教學的優勢非常契合。教師通過案例分析與實踐教學，能夠充分培養學生理論聯系實際的能力。

（二）《電器智能化技術及其電磁兼容》課程案例

開關電器是智能電網與新基建的重要組成部分。為了新時代發展需要，開關電器智能化已成為必然。近年來，電力電子、物聯網以及人工智能等技術的廣泛應用極大推動了智能電器新技術研發與市場化進程，電弧故障斷路器、混合式直流斷路器等新型智能電器產品不斷涌現。電氣工程專業學位研究生課程《電器智能化與電磁兼容技術》在這種工程背景下創新發展。該課程的重要特征是理論聯系實際，旨在幫助學生了解智能電器的基本概念與主要應用場景，使其掌握智能電器及其電磁兼容相關理論知識，并具備解決常見實際問題的能力。為了讓學生更好地理解智能電器產品的工作原理與應用特點，我們通過與電器生產企業技術專家廣泛交流，挖掘實際產品設計、生產與使用中的技術問題，濃縮成不同教學案例，構建《電器智能化與電磁兼容技術》課程案例庫。

（三）線上線下混合教學模式與《電器智能化技術及其電磁兼容》課程案例的結合

在《電器智能化技術及其電磁兼容》課程案例教學過程中，我們充分利用現代計算機、互聯網等技術發展提供的便利，探索線上線下混合教學模式的創新實踐；借助騰訊會議、雨課堂等在線授課方式，打破傳統課堂教學的局限，在案例教學中增加專家現場交流環節，邀請富有研發經驗的企業技術專家與學生在線互動，針對案例問題進行深入探討。同時，學生還可以借助Multisim、Matlab等仿真技術進行在線仿真，邊學邊練。這充分激發了學生學習興趣，提高了學生學習效率。在線下授課環節，教師圍繞案例問題組織學生進行分組討論，并為學生進行必要實驗演示，讓學生從不同側面深入剖析案例所涉及的技術問題，引導學生綜合運用所學專業知識提出解決問題的有效方法。

此外，為了保證所選案例的時效性，教師在授課之余還要不斷走訪相關電器生產企業，與一線技術人員進行廣泛交流，一方面搜集新的案例素材，另一方面了解企業真實需求，從而更好地指導案例庫建設，保證所建案例庫既體現時代特點，又適當超前，滿足電器智能化技術發展需要。

三、線上線下混合教學模式在電氣工程專業學位研究生案例教學中的應用舉例

（一）基于改進AlexNet的故障電弧識別案例簡介

1.案例技術背景

故障電弧是引起低壓配電系統電氣火災的重要原因，得到國內外學術界和產業界廣泛關注，如何有效識別故障電弧是實際應用中的關鍵問題。然而，在實際不同類型負載的故障電弧時頻域特征不完全相同；即使對于同一類負載，不同時刻的電弧電流時頻域特征也可能存在差異。因此，教師很難枚舉每種負載條件下故障電弧時頻域特征。傳統的基于電弧特征以及預先設定閾值的傳統故障電弧保護方法，不能滿足非線性負載工況多變或負載未知情況下的故障電弧識別保護新要求。

本案例結合人工智能技術最新研究成果，并在線下與企業技術人員經過充分交流，利用卷積神經網絡（Convolutional neural network， CNN）能夠自動識別和提取訓練集特征的特點，采用深度學習過程直接從電流波形抽取非線性負載故障電弧特征，同時利用人工神經網絡建立正常負載工況與故障電弧相區分的邊界條件；選取AlexNet網絡搭建深度學習故障電弧識別模型，在滿足故障識別準確率的前提下，優化網絡架構；研究模型訓練策略，選取最優超參數組合，并對模型識別結果進行驗證。

與傳統神經網絡比較，卷積神經網絡的局部連接、權值共享和池化操作可以降低模型復雜度，減少數據運算，更全面地提取特征。它由一個輸入層、多個隱藏層以及一個輸出層組成。相較于淺層神經網絡，CNN的隱藏層由包括卷積層和池化層的特征提取層交替組成，具有較強的特征自學習能力，CNN結構如圖1所示。

2.案例技術方案

雖然傳統AlexNet網絡模型結構簡單，但它具有兩個較大的卷積核，模型參數量大。因此，對AlexNet故障電弧識別模型的改進方法是在滿足故障識別準確率的前提下，優化網絡架構、減少網絡參數。傳統AlexNet模型有兩個大卷積核，一個是11×11卷積核，用來提取圖像底層紋理等通用特征，與故障電弧電流特征相關度不大，故保留其參數與結構。從卷積原理分析，使用3×3的卷積核連續卷積兩次可以達到1個5×5的卷積核卷積一次提取特征的能力，即這兩種卷積過程得到的結果，都反映了原始圖像內同樣像素大小內的特征。基于改進AlexNet的故障電弧識別模型的電弧識別流程如圖2所示.

（二）基于改進AlexNet的故障電弧識別案例應用實踐

針對低壓交流電弧故障檢測裝置教學案例，本研究選取河北工業大學電氣工程學院2019級電氣工程專業學位碩士研究生為研究對象開展線上線下教學模式在案例教學中的實踐研究。在教學過程中，教師除采用授課講解、分組討論等線下教學方法外，還借助于計算機技術平臺引入虛擬實驗以及學生在線仿真等環節，引導學生主動思考，積極解決問題；同時，還利用騰訊會議的線上形式邀請相關生產企業技術專家與學生現場互動，同學們積極踴躍向技術專家提出自己的疑問，專家細心認真回答學生的提問，這種良好互動突破了傳統教學方式的時空限制。此外，學生在線上還可以通過CNKI、IEEE Xplore等多種數據庫進行預習和自學。相比于傳統灌輸式課堂教學，線上線下混合教學模式與案例教學方法相互結合，豐富了教學形式，活躍了課堂氣氛。在線滿意度調查顯示，該教學模式得到學生一致好評，教學效果良好。

四、結束語

本文以電氣工程專業學位碩士研究生案例教學為研究對象，針對《電器智能化技術及其電磁兼容》課程，探討了線上線下混合教學模式在案例教學中的創新應用。本研究通過企業走訪調研等方式，選取具有代表性課題設計了《電器智能化技術及其電磁兼容》課程案例庫。教學實踐表明，線上線下混合教學模式在案例教學中取得良好效果，學生有效掌握了相關專業知識，為其提高解決實際問題能力奠定了基礎。