脑与认知科学课程的混合式教学探索与实践

赵秀洁，冷 珊，葛长赟

（1.大连东软信息学院 智能科学与技术系，辽宁 大连 116023；2.大连市金州高级中学，辽宁 大连 116100）

0 引 言

脑与认知科学课程是大连东软信息学院智能科学与技术专业的限选课，开设在大三上学期。在知识结构中处于承上启下的重要位置。脑科学是研究人脑的结构与功能的综合学科，认知科学是探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程。

脑与认知科学是通过认识大脑从而认识人类自身智能的学科，综合性、交叉性强。从内涵讲，脑与认知科学是一门对人脑结构、认知机理、人工大脑进行研究的学科，从应用讲，属于人工智能、机器学习的范畴。理论上它涉及生物学、心理学的知识较多，同时用到计算机技术等知识。典型应用有人工大脑、智能人机交互等，可用于生物、心理学、医学等众多领域。课程是具有挑战性的学科前沿，是培养学生自主学习能力、跨领域学习能力、创造性思维的重要环节。

1 课程规划设置

1.1 教学目标

通过课程的学习，学生了解神经活动的基本过程，以及感觉信息加工、学习与记忆的机理、语言文字的理解等功能是如何通过人脑的工作而实现。熟悉人脑与认知之间的关系，了解人类的智力产生过程和人脑信息处理过程，包括人工智能、认知计算和机器智能的发展与沿革，具备为后续课程以及将来的工作提供必要的算法设计与分析能力。使用CDIO 培养模式与方法[1]把教学目标分为学习目标分类、培养能力、预期效果、混合式教学探索等方面，其对应详细指标见表1。

表1 教学目标列表

1.2 教学内容

课程主要教学内容包括脑科学、认知科学两大部分。脑科学部分包括脑科学基础知识——脑的基本组成，即顶叶、颞叶、额叶、枕叶，脑的工作原理及人脑三位一体学说，左脑与右脑；脑科学知识的应用——脑与学习，即经典条件反射，操作性条件反射，脑与意识及睡眠的阶段；人工大脑的概述及数学模型，即神经元模型、记忆模型、思维模型、学习模型、情绪模型、感知模型等。认知科学部分包括认知科学基础知识——感觉、知觉、记忆，即瞬时记忆、短时记忆、长时记忆；认知心理学、认知神经科学；认知计算——听觉信息认知计算、视觉信息认知计算等[2]。同时了解脑与认知科学的发展前沿及新应用，如面部识别、语音识别、无人驾驶、智能机器人等。

课程的教材选择王志良主编的《脑与认知科学概论》一书。本课程共32 学时，考虑到学时的限制，课程未设计实验环节，32 学时全部为理论讲授学时。

1.3 考核方式

课程总成绩由平时的形成性考核（20%）和期末的终结性考核（80%）组成。其中形成性考核分为2 次理论作业（每次满分5 分）、2 次课堂测试（每次5 分），共20 分；终结性考核采用答辩的方式，成绩为百分制（占总分的80%），包括专题汇报（40 分）、项目报告（30 分）、口试题目（30 分，从40 道题库中抽取3 道，每道题10 分）。在课堂测试、专题汇报、项目报告中采用混合式教学手段。

2 课程混合式教学的探索与实践

2.1 混合式教学

混合式教学来源于 B-learning，即Blended Learning 或Blending Learning，即把传统的面对面教师指导与多种网络化技术和教学方法相结合的学习方式[3]，学生一部分时间在学校接受正规教育的课程，一部分时间在线学习，可以自主控制学习时间、地点、路径或进度[4]。

脑与认知科学课程本身就属于前沿课程，目前，大多数传统高校更为注重理论讲解，而大连东软信息学院是一个由东软控股、亿达集团合资举办的民营普通高等学校，学校本着教育创造学生价值的理念，培养创新型应用人才[5]。本课程结合脑与认知科学领域的发展及时更新相关理论与技术，结合脑科学、认知科学、心理学、人工智能等多学科的新知识、新应用，使学生理解脑与认知科学对智能科学的指导意义，为了达到这一目的，有效地融合多种不同的教学手段，给与学生更自由、更便捷的学习方法，显得尤为重要，因此在课程中采用混合式教学，并探索其效果。

2.2 课堂教学中的混合式教学实践

目前对于“智能”这个概念，众说纷纭，较为主流的说法是分为3 个层次：自然智能（BI）、计算智能（CI）、人工智能（AI），我们期望让人工智能像自然智能一样完善，以实现服务社会、推进科技发展的目的，因此研究自然智能就显得尤为重要，而脑与认知课程就是自然智能中的重要环节。因此对于智能科学与技术专业的学生而言，脑与认知课程的学习对后续的课程具有指导意义。由于该课程的理论性强、交叉性强的特点，课堂教学不能拘泥于传统的手段。

因此在课程学习过程中，注重精讲多练，以用促学，学以致用，使学生理解脑与认知科学的本质，掌握利用脑与认知科学指导人工智能应用的基本原理和方法。

针对脑与认知科学中的各种概念，课程以例子的形式引入，弱化复杂的生理学、心理学知识，注重脑科学、认知科学基本概念的讲解，并辅以视频、图像、问卷等多种手段，学生通过视频等信息加深对概念的理解。同时通过作业及课堂提问等手段，帮助学生理解脑与认知科学的基本理论知识。

具体注重如下环节：

（1）课前预习：理论课前，学生课前根据教材和教师提供的资源完成预习，并回答教师布置的预习问题。

（2）课中互动：认真听讲，做好笔记，积极互动。注重互动环节，积极回答教师设置在各个环节的提问，从而跟上课堂的节奏。针对提问方式，采用传统提问与雨课堂相结合方式，有效地提高学生回答问题的积极性与参与度，同时通过雨课堂进行实时互动和课后单独辅导，取得了良好的效果。雨课堂设计如图1 所示。

针对脑科学基础知识，由于教学环境的限制，无法对人脑进行实物观摩及实验，因此教师提供BBC 的Meet Your Brain——认识你的大脑讲座视频，使学生更加直观地了解人脑的构造、功能。针对左右脑的区别，教师采用体验式教学，让学生通过问卷测试，检查自己是左脑型还是右脑型。针对人工大脑的部分，采取课堂讲授和案例相结合的方式，和学生共同探讨如何将人类大脑的思维方法应用到人工大脑中去。通过MP 神经元模型、感知器模型的学习与讨论，加强学生对人工大脑数学模型的理解，同时更加深刻地理解脑科学对智能科学的指导意义。

图1 雨课堂练习示例

（3）课后复习：课后完成教师安排的作业，并自主在网上搜寻相关资料。作业的类型包括但不限于纸质作业。

比如针对人脑的睡眠阶段，教师留下课后作业，让学生进行实际观察，直观地理解快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠。针对人脑的学习阶段，教师留下课后作业，让学生自主搜索生物学相关知识，加深对“学习”过程的理解，同时针对“学习”过程的每一个环节查缺补漏，弥补自身学习的不足之处，采用更好“学习”方法，提高学习效率，最终应用到整个学习过程。

（4）重视报告：在课程报告中，实现对脑与认知科学知识的综合运用。学生根据教师指定的大的知识范围，在网上查询相关资料，进行专题报告撰写。

（5）合作学习+自主学习：某些知识点和模块，需要学生课下调研、总结所学，并完成课上讲解和分享。具有合作学习的意识，以项目小组同时作为学习小组，互相取长补短，共同完成项目的同时，也把课程难点消化理解后分享给同组学生。

（6）培养科研意识：有兴趣并有精力的学生可向教师提出申请，参与教师的脑与认知科学相关的科研项目或大学生创新创业项目，撰成相关科研论文等。

2.3 课程考核项目协同完成

课程终结性考核的项目由教师指定范围，学生自主选择，题目包括但不限于：左脑与右脑、男脑与女脑、脑的工作原理、脑的开发、意识、睡眠、脑损伤、利他行为、神经经济学、大脑的保养、人工大脑、人脑的神经元模型、人脑的学习模型、人脑的思维模型、人脑的情感模型、脑机接口技术、虚拟大脑、感觉、知觉、注意、记忆、知识的表征、认知模型、听觉、视觉信息处理、计算机视觉、自然语言理解、语音识别、语音合成、机器学习、仿人机器人、无人驾驶汽车、认知计算机、无人机等内容的介绍。

学生以小组的形式进行PPT 汇报，组员自主选定，两人组成一个小组，旨在锻炼学生团队合作能力，同时也保证学生的有效参与度。学生针对选定的课题，通过项目答辩，提高了自主学习能力、资料汇总能力、专业相关的文档编写能力、有效的沟通表达能力以及创新思维能力。

3 课程教学效果

学生通过脑与认知科学课程的学习，表现出了对脑科学、认知科学、心理学、人工智能等相关内容的浓厚兴趣。课堂讨论热烈积极，课后搜集资料丰富全面，在项目答辩过程中，搜集了各种新技术、新方法，提出了各种创新应用，为教师下一轮混合式教学提供了丰富多样的素材资料，达到了教学相长的目的。

同时部分学生应用课程学习的相关知识，使用脑电波采集传感器，自行搭建相关软硬件平台，编写相关代码，完成毕业设计。目前完成了包括脑电波控制智慧家居、基于心电波及脑电波的测谎仪等项目。具体见图2、图3。

图2 脑电波采集硬件

4 结 语

图3 基于心电波及脑电波的测谎仪

脑与认知科学课程是智能科学与技术专业重要的指导性课程，涉及的知识内容非常庞杂，同时相应的实验设备较为大型，而学校2012 年进行智能科学与技术专业的招生，尚属新成立的专业，实验设备有限，因此对于有些知识内容来说，理解起来会比较困难，所以在教学过程实践混合式教学方法，学生接受效果良好。未来将继续探索混合式教学的实践，持续丰富相应教学资源，增加实验设备支持，更好地支撑智能科学与技术相关课程的学习。