多元化教學促進“模式識別”課程教學改革的探討

摘要：本文旨在探討如何深化“模式識別”課程的教學改革。作者針對如何引入多元化教學、如何結合理論與實踐、如何引導學生有效做好課前預習三方面進行剖析，提出了一系列創新性的改革措施，以提高教學效率，培養學生的實踐能力和創新能力，引導學生更好地掌握知識和技能，為其未來的職業發展打下堅實的基礎。

關鍵詞：模式識別；教學改革；教學體系；多元化教學；課前預習

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2024）22-0000-04

引言

近年來，隨著人工智能的快速發展，社會各行各業對人工智能技術和人才的需求不斷增長，2017年7月8日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》的通知，明確規定人工智能的三步走措施，將人工智能發展提升到國家戰略層面。2020年教育部新增高職院校人工智能專業，促進了人工智能應用型人才的培養。在該背景下，模式識別作為人工智能的一個重要研究方向，也有了強勁的生存和發展動能。模式識別主要解決人工智能的感知問題，在圖像識別、語音識別、無人駕駛等領域有廣泛應用。[1]

模式識別課程主要講授的內容包含四大部分：原始數據的獲取與預處理、特征提取與選擇、分類或聚類以及后處理。[2]作為計算機技術一個熱門研究領域，模式識別技術的相關成果在工業界被廣泛應用[3]，其教學目標在于使學生掌握模式識別的基本原理、方法和應用，培養學生具備解決實際問題的能力。然而，當前“模式識別”課程的教學形式往往拘泥于理論講解，忽視實踐能力的培養，學生難以深入理解課程重難點，缺乏學習動力。因此，對“模式識別”課程進行教學改革，完善教學體系與授課內容，成為當前亟待解決的問題。

課程現狀分析

“模式識別”課程的開展現狀可以從以下多個方面進行分析。從教學內容來看，模式識別課程通常涵蓋了學科基礎理論知識和實際應用技能，涉及高等數學、概率論與數理統計、線性代數、最優控制等多門基礎學科，對學生的知識儲備要求較高，同時具有知識零散、理解抽象的特點。[4-5]然而，隨著模式識別技術的快速發展，不斷涌現出新的算法與應用，而高校教學內容幾乎無法及時跟進這些變化，導致學生在課程中學到的知識與實際應用需求之間存在嚴重脫節。從教學方法來看，傳統的講授法在“模式識別”課程中仍然占據主導地位。這種方式雖然可以系統地傳授知識，但缺乏足夠的互動和實踐環節，導致學生難以深入理解并應用所學知識。同時，缺乏足夠的案例和項目實踐也使得學生難以建立理論知識與實際應用的聯結。此外，模式識別課程結合了理論和實踐，不僅需要學生具備一定的編程能力，還需要他們做好課前預習工作。同時，高等院校教師通常在科研上花費大量時間精力，科研、項目壓力大，忽視對課程的打磨，授課質量良莠不齊，難以準確把握學生需求。

完善教學體系與授課內容的建議

針對上述問題，本文提出以下完善教學體系與授課內容的建議。

1.引入多元化教學

（1）引入案例教學

在“模式識別”課程中，可以選擇一些典型的模式識別應用案例，如人臉識別、語音識別等，通過分析案例的背景、問題、解決方案和效果等，讓學生深入理解模式識別的原理和應用。案例教學不僅可以激發學生的學習興趣，還可以培養學生的分析問題和解決問題的能力。例如，在教學中，設計“圖像中的車牌識別”案例。

輸入：攝像頭中獲取的包含車牌的彩色圖像；

輸出：識別出的車牌；

環境：PC機，VC++，Matlab;

圖像中車牌識別的主要環節：①圖像預處理；②車牌定位；③車牌分割；④字符識別；⑤字符拼接；

⑥結果輸出。

圖像中車牌識別的主要流程如下圖所示。

（2）采用項目式學習法及現代教育技術

項目式學習法是一種以學生為主體的教學方法，通過讓學生參與實際項目的開發和實施，培養學生的實踐能力和創新精神。在實施項目式學習法時，教師可以先對項目進行介紹和講解，讓學生了解項目的背景、目標、任務和要求。然后，教師可以根據學生的興趣和特長，將他們分成若干小組，每個小組負責一個具體的項目。在項目開發過程中，教師可以提供必要的指導和支持，幫助學生解決遇到的問題。通過項目式學習法，學生可以更好地將理論知識與實踐相結合，提高學習效果。

同時，教師還可以利用現代教育技術，如多媒體技術、網絡資源等，豐富教學內容和形式。例如，構建一個全面的在線學習平臺，不僅提供豐富的課程資料和多媒體教學資源，還提供學習管理、作業提交、在線討論和問答等功能。學生能夠根據自己的學習進度和興趣，隨時訪問平臺上的資源，進行個性化的學習。此外，在線學習平臺還可以作為教師與學生的互動橋梁。教師可以通過平臺發布課程通知、布置作業、提供反饋，而學生則可以通過平臺提交作業、參與討論、尋求幫助。這種及時的互動和反饋機制，能夠讓學生在學習過程中得到及時的指導和支持，促進他們學習效率的提升。在課程結束后，教師還可以鼓勵學生在平臺上分享自己的學習心得、項目成果和創新想法。這不僅能夠激發學生的學習興趣和積極性，還能夠促進他們之間的交流和合作，共同改善學習效果。

2.理論結合實踐

模式識別是一門理論與實踐相結合、綜合性和理論性緊密相關的學科，也是信息科學和控制科學的重要組成部分。[6]“模式識別”課程一般涵蓋了統計決策方法、聚類算法、代數界面方程法等幾方面的內容，各方面內容之間有所關聯，但關聯性不強，因而不同的教材也呈現出不同章節的排布方式。另外，某一內容之中又包含多種算法，如代數界面方程法中包含Fisher線性判別、感知器算法、最小平方誤差法等。而聚類算法中包括簡單聚類方法、最大最小距離法、k-means算法等。[7]

在當前的教學模式下，理論知識的傳授固然重要，但實踐能力的培養同樣不可忽視。因此，筆者建議在課程內容中融入更多實踐性的元素，如實驗和項目，以使學生能夠在實踐中加深對理論知識的理解，并提升他們的實踐能力。具體而言，教師可以設計一系列與課程內容緊密相關的實驗項目。這些項目可以涵蓋從編程實現算法、分析實際數據集到設計簡單的模式識別系統等不同層面。通過編程實現算法，學生可以將抽象的理論知識轉化為具體的代碼，進一步理解算法的實現原理和優化方法。同時，分析實際數據集能夠讓學生面對真實世界的問題，運用所學知識解決實際問題，提高他們處理和分析數據的能力。此外，設計簡單的模式識別系統能夠讓學生全面體驗從理論到應用的整個過程，了解模式識別在實際項目中的應用場景和技術要求。通過這樣的實踐活動，學生不僅能夠更深入地理解模式識別的原理和方法，還能夠掌握其在實際應用中的技巧。這種以實踐為導向的教學模式將有助于培養學生的實踐精神和創新精神，為他們的未來發展奠定堅實的基礎。

在教學中，教師還要鼓勵學生了解當前模式識別的最新研究成果，這有助于培養他們的創新能力和實踐能力。

另外，校企合作也是促進理論與實踐結合的重要手段。學校可以與相關企業建立合作關系，共同開展實踐教學活動。通過校企合作，學生可以更好地了解行業現狀和發展趨勢，提高自己的職業素養和競爭力。

3.督促學生做好課前預習工作

模式識別是一門涉及多個學科交叉的復雜課程，它涵蓋了數學、統計學、計算機科學等多個領域的知識。提前預習模式識別課程可以幫助學生建立扎實的理論基礎，為后續的學習提供有力支撐。在預習過程中，學生可以提前了解課程的基本框架和核心概念，如統計學中的概率論、貝葉斯定理，以及數學中的線性代數、矩陣運算等，這些基礎知識是理解模式識別算法和原理的關鍵。通過預習，學生可以提前接觸到這些基礎概念和理論，形成對課程內容的初步理解和認知。這樣，在正式上課時，學生就能更加輕松地跟上教師的授課節奏，深入理解復雜的概念和原理，從而奠定更為扎實和系統的理論基礎。

其次，預習有助于學生提前鎖定課程的重點和難點，帶著問題進行課堂學習。模式識別課程中涉及的一些復雜算法和模型可能較為抽象和難以理解，但通過提前預習，學生可以提前思考和研究這些問題，對課程的重點知識和難點知識有更深入的認識，從而在正式上課時能夠更快地掌握和理解。此外，在預習過程中，學生需要自行查找資料、閱讀教材、理解概念、思考問題。這種自主的學習方式能夠幫助學生逐漸養成獨立學習和思考的習慣，提高自我管理和時間規劃的能力。同時，學生在預習中遇到的問題也會激發他們的求知欲和探索精神，使他們更加主動地參與到課堂學習和討論中來。

在預習環節，筆者給出如下建議：

第一，教師要制訂明確的預習和復習要求，并在課程開課時向學生明確傳達。這包括指定預習和復習的具體內容、預期達到的理解程度以及完成的時間節點。例如，教師可以要求學生提前閱讀指定的教材章節，理解并總結關鍵概念，或者完成一些基礎練習題。同時，為了確保學生按照要求完成預習和復習工作，教師要建立有效的檢查機制，這可以通過多種方式實現，如課堂小測驗、提問互動、作業檢查、學生課堂提問等。通過定期檢查學生的預習和復習情況，教師可以及時了解學生的學習進度和存在的問題，以便進行針對性的指導和幫助。

第二，利用線上平臺和工具輔助預習和復習。例如，教師可以利用在線教學平臺發布預習和復習資料，包括課件、視頻教程、練習題等，方便學生隨時隨地進行學習。同時，教師還可以利用在線測試系統對學生進行預習和復習效果的檢測，及時獲取學生的反饋數據，以便進行針對性的教學調整。此外，教師還可以建立線上討論區或群聊，鼓勵學生之間進行預習和復習的交流和討論。通過分享學習心得、解答疑惑等方式，學生之間可以相互促進、共同進步。

教學改革實施與效果評估

為了確保教學改革的有效實施，筆者制訂了有效的教學效果評估機制，對教學改革的效果進行定期評估和反饋，課程各考查項目的權重如右表所示。此外，通過學生問卷調查、教師座談會等方式收集學生和教師的意見和建議，及時調整和優化教學改革措施。

教學改革實施是提升教學質量、培養創新型人才的關鍵環節。首先，進行深入的調研和分析，明確當前教學中的問題與挑戰，以及學生的需求和期望。在此基礎上，制訂教學改革的目標和策略，確保改革措施具有針對性和實效性。其次，制訂詳細的實施方案和時間表，包括確定改革的具體內容、步驟和時間表，明確各項改革措施的具體負責人和實施方式。同時，注重改革措施的可行性和可操作性，確保實施過程的順利進行。在實施過程中，還要加強師資培訓和教學資源的整合，如通過組織教師參加培訓、研討會等活動，提升教師的專業素養和教學能力。再次，建立有效的溝通機制，確保改革過程中各方之間的順暢交流，如定期召開教學改革工作會議、組織教師座談會等，及時收集教師和學生的反饋意見，對改革措施進行必要的調整和優化。最后，注重改革過程的監控和評估，即建立教學改革效果評估機制，對改革措施的實施情況進行定期檢查和評估。這有助于及時發現問題和不足，為進一步的改革提供有益的經驗和教訓。

結語

教學改革并非一蹴而就的事情，而是一個需要持續探索和實踐的過程。教師要繼續關注模式識別領域的發展動態，緊跟技術前沿，確保課程內容的時效性和前瞻性。同時，教師也要密切關注學生的需求和反饋，不斷調整和優化課程體系和教學內容，以滿足他們多樣化的學習需求。

參考文獻：

[1]劉國利，何啟健.人工智能背景下模式識別課程的教學實踐與改革[J].時代汽車，2023（14）：39-41.

[2]付元元，侯建，岳繼博，等.面向AI的“模式識別”課程教學探討[J].科技視界，2023（17）：38-40.

[3]鄭寧，王毅，段瑩，等.新工科背景下研究生“模式識別”課程“一體三面”式教學改革[J].西部素質教育，2023，9（08）：166-169.

[4]凡時財，唐健雄，周雪.人工智能普及下的“模式識別”課程教學研究與實踐[J].工業和信息化教育，2020（08）：8-10.

[5]張立國，張培恒，金梅，等.“模式識別”課程案例式教學的探索與實踐[J].教育現代化，2018（08）：159-160.

[6]張懿璞，閆茂德，常琪.基于人工智能背景下的模式識別課程教學改革與實踐[J].陜西教育：高教，2018（11）：26+40.

[7]岳殿佐，侯玉雙.“模式識別技術”課程教學改革探索[J].科技風，2023（16）：133-135.

作者簡介：任鴻儒（1991—），通訊作者，副教授，博士，主要研究方向為模式識別與智能控制；

馬慧（1994—），副教授，博士，主要研究方向為非線性系統建模與優化；

周琪（1983—），教授，博士，主要研究方向為非線性系統智能控制與優化；

伍文燕（1989—），實驗師，碩士，主要研究方向為智能信息技術教育應用。

基金項目：2022年廣東省本科高校教學質量與教學改革工程建設-高等教育教學改革項目“面向本科生創新思維能力培養的模式識別教學改革與優化”（編號：粵教高函〔2023〕4號-543）；2022年度廣東工業大學本科教學工程教育教學改革項目“面向本科生創新思維能力培養的模式識別教學改革與優化”（廣工大教字〔2022〕59號-14）；2023年廣東省哲學社會科學項目“基于跨模態高階推理模型的個性化導學研究”（編號：GD23YJY08）。