基于深度学习的研究生科研实践创新培养模式研究

张寅 闫钧华 吕向阳

摘要：提出了基于深度学习的研究生科研实踐创新培养模式，将深度学习的训练—反馈—学习的迭代优化思想应用于研究生培养。通过创新能力训练小闭环与独立项目实践大闭环的双闭环反馈培养训练机制，有效解决研究生科研实践创新能力培养与定量评价问题。

Abstract： An innovative training model for postgraduate research practice based on deep learning is proposed， and the iterative optimization idea of deep learning training-feedback-learning is applied to postgraduate training. Through the double closed-loop feedback training mechanism of innovation ability training small closed-loop and independent project practice large closed-loop， the problem of training and quantitative evaluation of graduate scientific research practice innovation ability is effectively solved.

关键词：深度学习;科研实践创新能力;双闭环机制;研究生培养

Key words： deep learning;scientific research， practice and innovation ability;double closed-loop mechanism;postgraduate training

中图分类号：G643                                         文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）21-0165-04

0  引言

研究生教育位于高等教育的顶端，肩负着培养拔尖创新人才与发展创新科学技术的重要使命，在高等教育中具有重要的地位，是建设高等教育强国的重要组成部分，也是引领“双一流”建设向纵深发展的关键因素[1]。因此，在“双一流”高校建设的大环境下，研究生培养模式的建构和完善刻不容缓。

建构研究生培养模式所要重点解决的关键问题是：研究生应具备什么样的能力？如何培养研究生具备这样的能力[2]？2015年10月，国务院印发了《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》，方案中提出：“以国家重大需求为导向，提升高水平科学研究能力，为社会发展和国家战略实施作出重要贡献。” “深化产教融合，将一流大学和一流学科建设与推动经济社会发展紧密结合，着力提高高校对产业转型升级的贡献率，努力成为催化产业技术变革、加速创新驱动的策源地”。为了达到这样的要求，必须重视科研实践，培养研究生的创新能力[3]。

大量的国内外文献资料表明，在研究培养研究生创新能力的过程中，大部分学者都得出了科研实践有利于培养研究生创新能力的结论，但有关科研实践通过何种途径来影响研究生创新能力的研究却很少[4-8]。目前国内外众多的高校都在大力开展培养训练研究生科研实践创新力的研究和实践，但是还没有研究者将深度学习应用到这一领域。基于此，本论文提出构建深度学习网络，利用深度学习网络训练—反馈—学习—训练……这一闭环反馈培养训练机制的优势，通过在导师的指导下完成科研项目，培养训练研究生科研实践创新能力。

1  基于深度学习的科研实践创新培养模式

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能，深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次。深度学习网络一般包含卷积层、池化层和激活层，将样本数据输入到深度学习网络进行训练，然后再结合反向传播的机制进行反馈调节，这样就完成了一次的训练—反馈—学习，是一种自主反馈调节的工作模式。

本文提出的创新培养模式引入深度学习中的闭环反馈训练机制，通过构建科研项目数据库，让学生在导师指导下完成具有针对性的科研项目;通过构建创新能力训练小闭环与独立项目实践大闭环的双闭环反馈训练机制，提高研究生科研实践创新力，使其具备独立开展科学研究的能力。本模式整体框图如图1所示，首先根据以人为本、因材施教的原则，从科研项目数据库中为每个研究生确定用以训练科研实践创新力的n个科研项目，这些项目的难易程度不同。研究生在导师的指导下完成这n个科研项目，将项目的完成情况输出到深度学习CNN（Convolutional Neural Network）网络中进行反馈训练。然后通过深度学习网络对研究生的创新能力进行评分，若总分不满足阈值要求，则更新科研项目，在导师的指导下再次进行创新能力训练，直到其科研实践创新力总评分满足要求为止。通过这一创新能力训练小闭环，研究生的创新力能够得到有效提升。接着让研究生独立完成一个新的科研项目，通过网络对其创新力进行评分，若未达到要求，则返回创新能力训练小闭环中重新训练，直到其创新力总评分满足要求为止，这样就构成了一个训练—反馈—学习大闭环。通过独立项目实践大闭环，研究生能够具备独自开展科学研究的能力，从而完成对该研究生的培养。

2  科研实践创新培养模式的關键步骤

本模式中的关键步骤如下所述：

2.1 构建深度学习网络培养训练研究生科研实践创新力

构建深度学习网络培养训练研究生科研实践创新力框图如图2所示。深度学习CNN网络包含卷积层、池化层、激活层，通过CNN网络培养训练研究生科研实践创新力，包括：调研能力、质疑能力、逻辑思维能力、自由想象能力、自主判断能力、试错能力、纠错能力。

①卷积层。在卷积层有4个卷积模块，分别是文献资料检索阅读、发现问题、研究方法、研究失败。通过这4个卷积模块，培养训练研究生科研实践创新力。对于某一个在导师指导下完成的科研项目i（i=1，2…n），将其输入到CNN网络的卷积层，通过文献资料检索阅读卷积模块，可以获得对被训练研究生的调研能力评价;通过发现问题卷积模块，可以获得对被训练研究生的质疑能力评价;通过研究方法卷积模块，可以获得对被训练研究生的逻辑思维能力评价、自由想象能力评价、自主判断能力评价;通过研究失败卷积模块，可以获得对被训练研究生的试错能力评价、纠错能力评价。

在文献资料检索阅读卷积模块，首先让被训练研究生针对科研项目i进行文献资料检索阅读，撰写国内外研究现状。然后将科研项目数据库中科研项目i的国内外研究现状这一先验知识与该研究生撰写的国内外研究现状进行对比分析，据此得到对该研究生的调研能力评价。

在发现问题卷积模块，首先让被训练研究生针对科研项目i确定需要解决的科学问题，从中确定关键科学问题。然后将科研项目数据库中科研项目i的需要解决的关键科学问题这一先验知识与该研究生确定的关键科学问题进行对比分析，据此得到对该研究生的质疑能力评价。

在研究方法卷积模块，首先让被训练研究生针对科研项目i提出自己的研究方法。然后将科研项目数据库中科研项目i的研究方法这一先验知识与该研究生确定的研究方法进行对比分析，据此得到对该研究生的逻辑思维能力评价、自由想象能力评价、自主判断能力评价。

在研究失败卷积模块，当被训练研究生针对科研项目i提出的自己的研究方法经验证不成功、不能解决科研项目i的关键科学问题时，依据该研究生在这种情况下的行为表现得到对该研究生的试错能力评价、纠错能力评价。

②池化层。在池化层，对被训练研究生的调研能力评价、质疑能力评价、逻辑思维能力评价、自由想象能力评价、自主判断能力评价、试错能力评价、纠错能力评价这些评价进行归一化，得到能够相比较的、具有统一表示准则的、不受各卷积模块衡量标准不同影响的评分。

③激活层。在激活层，将被训练研究生的调研能力评分、质疑能力评分、逻辑思维能力评分、自由想象能力评分、自主判断能力评分、试错能力评分、纠错能力评分这些评分分别与各自的阈值进行对比。如果某项能力评分小于阈值，则导师给予该研究生意见和建议，然后返回到该卷积模块重新进行学习和训练，一直到该项能力评分大于阈值为止。当每一项能力评分都大于各自的阈值时，得到该研究生的各项能力评分。

2.2 研究生科研实践创新力评价

研究生科研实践创新力评价包括2个步骤，具体如下所述。

①第1步，对于科研项目i，将通过深度学习CNN网络得到的被训练研究生的各项能力评分输入到科研实践创新力评分器，如图3所示。

由于调研能力、质疑能力、逻辑思维能力、自由想象能力、自主判断能力、试错能力、纠错能力这些要素在科研实践创新力中所占有的地位并不相同，所以在科研实践创新力评分器中给各项能力赋予不同的权重。由此得到该研究生对于科研项目i的科研实践创新力评分，如公式（1）所示。

②第2步，被训练研究生在导师指导下完成了n个科研项目，得到了n个科研实践创新力评分。由于这n个科研项目难易程度不同，所以将这n个评分进行加权求和得到该研究生的科研实践创新力总评分P，如公式（2）所示。

2.3 独立项目实践大闭环设计

独立项目实践大闭环既是研究生创新能力最终检测环节，又是创新能力训练小闭环的反馈环节，有着至关重要的作用。研究生通过小闭环训练，具备一定创新能力后，独立开展科研项目。将项目的实际完成情况再次输入深度学习网络进行测试评分，若评分达到测试要求，则表明该研究生具备了独立研究的能力;若评分未达标，则作为创新能力训练小闭环的反馈调节，指导学生重新进入小闭环进行创新能力训练。

2.4 构建科研项目数据库

为了给每个研究生提供科研实践创新的机会，需要构建科研项目数据库，从数据库中为每个研究生确定用以训练科研实践创新力的难易程度不同的n个科研项目。能够进入科研项目数据库中的项目都必须是来自工程实际的研发项目，由导师完成结题验收的科研项目中遴选而来。这些项目包括来自科研院所的研发项目、国家各部委资助的科学研究项目、企业公司的研发项目等。每个科研项目都必须包括完备的数据资料，如：项目的立项依据、项目的研究意义、国内外研究现状及发展动态、项目的研究目标、项目的研究内容、项目要解决的关键科学问题、项目的研究方案、项目提出的解决关键科学问题的方法、项目开发的硬件和软件、项目的实验报告和测试报告、项目的技术报告、项目的研究工作总结报告、项目研究过程中遇到的问题的总结、项目的结题验收报告等。

3  创新培养模式下的实践成果

本文所述基于深度学习的研究生科研实践创新培养模式已成功应用于本文作者所在的“空间光电探测与感知”工信部重点实验室。首先由多位资深导师从已结题验收的项目中确定了十五个项目，其中项目一至项目五难度较小，权重设为0.3;项目六至项目十难度中等，权重设为0.6;项目十一至项目十五难度较大，权重设为0.9。这十五个项目都包括完备的数据资料，作为研一学生训练反馈小闭环的数据库。研一学生每个人要完成三种难度的项目各一个，根据能力评分总和，才能确定能否开展后续独立项目研究。根据调研能力、质疑能力、逻辑思维能力、自由想象能力、自主判断能力、试错能力、纠错能力在科研实践创新力的重要程度，设置各项权重如表1所示。设置网络中激活层的各项能力分数阈值为6，科研实践创新力总评分阈值为6，独立项目实践的分数阈值为34。

下面以两位研究生为例，具体说明本文培养模式如何运作。学生A在研一期间选择了项目三、六、十三进行训练，根据这三个项目的完备数据资料和学生A的项目实际完成情况，得出其各项创新能力分数如表2所示。他的各项能力分数均满足阈值要求，经网络评分器得出其项目三为39.6，项目六为34.3，项目十三为34.9。再结合各项目的权重，学生A的科研实践创新力总评分为63.87，达到阈值要求，可以开展独立研究。学生A在研二期间独立完成了一项科研项目，经网络再次评分结果如表3所示，总分为35.5。学生A通过了最终的创新能力检测，已具备良好的创新实践能力，满足撰写毕业论文及答辩的要求。

学生B在研一期间选择了项目一、八、十一进行训练，根据学生B的项目完成情况和项目的先验知识，得出其各项创新能力分数如表四所示。学生B的调研能力和逻辑思维能力没有达到阈值要求，需要导师给予指导和建议，在导师的反馈帮助下，其项目十一的调研能力和逻辑思维能力通过网络再次评分均达到6分。通过网络得出学生B的科研实践创新力总评分为59.88，没有达到独立开展科学研究的阈值要求，需要选择新的项目再次训练。根据能力水平，学生B选择了项目九进行创新能力再训练，项目完成后经网络评分为38.1，他的创新力总评分为82.74，可以开展独立研究。學生B通过四个项目的训练，在研二期间也独立完成了一项科学研究。将其研究情况输入到深度学习网络进行预测评分，结果如表6所示。最终评分为37，表明学生B已具备较高的科研实践创新力，具有独立开展科学研究的能力。

4  结束语

在研究生培养过程中，对于创新能力的培养极为重要，创新能力是在技术和各种实践活动领域中不断提供具有经济价值、社会价值、生态价值的新思想、新理论、新方法和新发明的能力。本文提出的研究生科研实践创新培养模式融入了深度学习的思想，研究生通过创新能力训练小闭环与独立项目实践大闭环的双闭环培养训练，提高科研能力，能够独立完成日后的科学研究与创新实践。此种培养模式相较于传统培养模式，具有自主反馈调节的重大优势，当研究生能力不足时，只需通过特定的训练—反馈—学习，就能有效提高创新实践能力。同时，该培养方法也实现了对研究生科研实践创新力的定量评价。

参考文献：

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[2]黄正夫，易连云.协同创新视野下研究生培养模式的转换[J].学位与研究生教育，2014（4）.

[3]白福臣.我国研究生创新能力的现状、原因及对策——以德国研究生培养经验为借鉴[J].高等教育研究：成都，2013（3）：1-3.

[4]许迈进.美国研究生教育模式的特征分析[J].教育发展研究，2003（1）：78-81.

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[8]孟万金.研究生科研能力结构要素的调查研究及启示[J]. 高等教育研究，2001（6）：58-62.