多元化教学促进“模式识别”课程教学改革的探讨

摘要：本文旨在探讨如何深化“模式识别”课程的教学改革。作者针对如何引入多元化教学、如何结合理论与实践、如何引导学生有效做好课前预习三方面进行剖析，提出了一系列创新性的改革措施，以提高教学效率，培养学生的实践能力和创新能力，引导学生更好地掌握知识和技能，为其未来的职业发展打下坚实的基础。

关键词：模式识别；教学改革；教学体系；多元化教学；课前预习

中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2024）22-0000-04

引言

近年来，随着人工智能的快速发展，社会各行各业对人工智能技术和人才的需求不断增长，2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》的通知，明确规定人工智能的三步走措施，将人工智能发展提升到国家战略层面。2020年教育部新增高职院校人工智能专业，促进了人工智能应用型人才的培养。在该背景下，模式识别作为人工智能的一个重要研究方向，也有了强劲的生存和发展动能。模式识别主要解决人工智能的感知问题，在图像识别、语音识别、无人驾驶等领域有广泛应用。[1]

模式识别课程主要讲授的内容包含四大部分：原始数据的获取与预处理、特征提取与选择、分类或聚类以及后处理。[2]作为计算机技术一个热门研究领域，模式识别技术的相关成果在工业界被广泛应用[3]，其教学目标在于使学生掌握模式识别的基本原理、方法和应用，培养学生具备解决实际问题的能力。然而，当前“模式识别”课程的教学形式往往拘泥于理论讲解，忽视实践能力的培养，学生难以深入理解课程重难点，缺乏学习动力。因此，对“模式识别”课程进行教学改革，完善教学体系与授课内容，成为当前亟待解决的问题。

课程现状分析

“模式识别”课程的开展现状可以从以下多个方面进行分析。从教学内容来看，模式识别课程通常涵盖了学科基础理论知识和实际应用技能，涉及高等数学、概率论与数理统计、线性代数、最优控制等多门基础学科，对学生的知识储备要求较高，同时具有知识零散、理解抽象的特点。[4-5]然而，随着模式识别技术的快速发展，不断涌现出新的算法与应用，而高校教学内容几乎无法及时跟进这些变化，导致学生在课程中学到的知识与实际应用需求之间存在严重脱节。从教学方法来看，传统的讲授法在“模式识别”课程中仍然占据主导地位。这种方式虽然可以系统地传授知识，但缺乏足够的互动和实践环节，导致学生难以深入理解并应用所学知识。同时，缺乏足够的案例和项目实践也使得学生难以建立理论知识与实际应用的联结。此外，模式识别课程结合了理论和实践，不仅需要学生具备一定的编程能力，还需要他们做好课前预习工作。同时，高等院校教师通常在科研上花费大量时间精力，科研、项目压力大，忽视对课程的打磨，授课质量良莠不齐，难以准确把握学生需求。

完善教学体系与授课内容的建议

针对上述问题，本文提出以下完善教学体系与授课内容的建议。

1.引入多元化教学

（1）引入案例教学

在“模式识别”课程中，可以选择一些典型的模式识别应用案例，如人脸识别、语音识别等，通过分析案例的背景、问题、解决方案和效果等，让学生深入理解模式识别的原理和应用。案例教学不仅可以激发学生的学习兴趣，还可以培养学生的分析问题和解决问题的能力。例如，在教学中，设计“图像中的车牌识别”案例。

输入：摄像头中获取的包含车牌的彩色图像；

输出：识别出的车牌；

环境：PC机，VC++，Matlab;

图像中车牌识别的主要环节：①图像预处理；②车牌定位；③车牌分割；④字符识别；⑤字符拼接；

⑥结果输出。

图像中车牌识别的主要流程如下图所示。

（2）采用项目式学习法及现代教育技术

项目式学习法是一种以学生为主体的教学方法，通过让学生参与实际项目的开发和实施，培养学生的实践能力和创新精神。在实施项目式学习法时，教师可以先对项目进行介绍和讲解，让学生了解项目的背景、目标、任务和要求。然后，教师可以根据学生的兴趣和特长，将他们分成若干小组，每个小组负责一个具体的项目。在项目开发过程中，教师可以提供必要的指导和支持，帮助学生解决遇到的问题。通过项目式学习法，学生可以更好地将理论知识与实践相结合，提高学习效果。

同时，教师还可以利用现代教育技术，如多媒体技术、网络资源等，丰富教学内容和形式。例如，构建一个全面的在线学习平台，不仅提供丰富的课程资料和多媒体教学资源，还提供学习管理、作业提交、在线讨论和问答等功能。学生能够根据自己的学习进度和兴趣，随时访问平台上的资源，进行个性化的学习。此外，在线学习平台还可以作为教师与学生的互动桥梁。教师可以通过平台发布课程通知、布置作业、提供反馈，而学生则可以通过平台提交作业、参与讨论、寻求帮助。这种及时的互动和反馈机制，能够让学生在学习过程中得到及时的指导和支持，促进他们学习效率的提升。在课程结束后，教师还可以鼓励学生在平台上分享自己的学习心得、项目成果和创新想法。这不仅能够激发学生的学习兴趣和积极性，还能够促进他们之间的交流和合作，共同改善学习效果。

2.理论结合实践

模式识别是一门理论与实践相结合、综合性和理论性紧密相关的学科，也是信息科学和控制科学的重要组成部分。[6]“模式识别”课程一般涵盖了统计决策方法、聚类算法、代数界面方程法等几方面的内容，各方面内容之间有所关联，但关联性不强，因而不同的教材也呈现出不同章节的排布方式。另外，某一内容之中又包含多种算法，如代数界面方程法中包含Fisher线性判别、感知器算法、最小平方误差法等。而聚类算法中包括简单聚类方法、最大最小距离法、k-means算法等。[7]

在当前的教学模式下，理论知识的传授固然重要，但实践能力的培养同样不可忽视。因此，笔者建议在课程内容中融入更多实践性的元素，如实验和项目，以使学生能够在实践中加深对理论知识的理解，并提升他们的实践能力。具体而言，教师可以设计一系列与课程内容紧密相关的实验项目。这些项目可以涵盖从编程实现算法、分析实际数据集到设计简单的模式识别系统等不同层面。通过编程实现算法，学生可以将抽象的理论知识转化为具体的代码，进一步理解算法的实现原理和优化方法。同时，分析实际数据集能够让学生面对真实世界的问题，运用所学知识解决实际问题，提高他们处理和分析数据的能力。此外，设计简单的模式识别系统能够让学生全面体验从理论到应用的整个过程，了解模式识别在实际项目中的应用场景和技术要求。通过这样的实践活动，学生不仅能够更深入地理解模式识别的原理和方法，还能够掌握其在实际应用中的技巧。这种以实践为导向的教学模式将有助于培养学生的实践精神和创新精神，为他们的未来发展奠定坚实的基础。

在教学中，教师还要鼓励学生了解当前模式识别的最新研究成果，这有助于培养他们的创新能力和实践能力。

另外，校企合作也是促进理论与实践结合的重要手段。学校可以与相关企业建立合作关系，共同开展实践教学活动。通过校企合作，学生可以更好地了解行业现状和发展趋势，提高自己的职业素养和竞争力。

3.督促学生做好课前预习工作

模式识别是一门涉及多个学科交叉的复杂课程，它涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识。提前预习模式识别课程可以帮助学生建立扎实的理论基础，为后续的学习提供有力支撑。在预习过程中，学生可以提前了解课程的基本框架和核心概念，如统计学中的概率论、贝叶斯定理，以及数学中的线性代数、矩阵运算等，这些基础知识是理解模式识别算法和原理的关键。通过预习，学生可以提前接触到这些基础概念和理论，形成对课程内容的初步理解和认知。这样，在正式上课时，学生就能更加轻松地跟上教师的授课节奏，深入理解复杂的概念和原理，从而奠定更为扎实和系统的理论基础。

其次，预习有助于学生提前锁定课程的重点和难点，带着问题进行课堂学习。模式识别课程中涉及的一些复杂算法和模型可能较为抽象和难以理解，但通过提前预习，学生可以提前思考和研究这些问题，对课程的重点知识和难点知识有更深入的认识，从而在正式上课时能够更快地掌握和理解。此外，在预习过程中，学生需要自行查找资料、阅读教材、理解概念、思考问题。这种自主的学习方式能够帮助学生逐渐养成独立学习和思考的习惯，提高自我管理和时间规划的能力。同时，学生在预习中遇到的问题也会激发他们的求知欲和探索精神，使他们更加主动地参与到课堂学习和讨论中来。

在预习环节，笔者给出如下建议：

第一，教师要制订明确的预习和复习要求，并在课程开课时向学生明确传达。这包括指定预习和复习的具体内容、预期达到的理解程度以及完成的时间节点。例如，教师可以要求学生提前阅读指定的教材章节，理解并总结关键概念，或者完成一些基础练习题。同时，为了确保学生按照要求完成预习和复习工作，教师要建立有效的检查机制，这可以通过多种方式实现，如课堂小测验、提问互动、作业检查、学生课堂提问等。通过定期检查学生的预习和复习情况，教师可以及时了解学生的学习进度和存在的问题，以便进行针对性的指导和帮助。

第二，利用线上平台和工具辅助预习和复习。例如，教师可以利用在线教学平台发布预习和复习资料，包括课件、视频教程、练习题等，方便学生随时随地进行学习。同时，教师还可以利用在线测试系统对学生进行预习和复习效果的检测，及时获取学生的反馈数据，以便进行针对性的教学调整。此外，教师还可以建立线上讨论区或群聊，鼓励学生之间进行预习和复习的交流和讨论。通过分享学习心得、解答疑惑等方式，学生之间可以相互促进、共同进步。

教学改革实施与效果评估

为了确保教学改革的有效实施，笔者制订了有效的教学效果评估机制，对教学改革的效果进行定期评估和反馈，课程各考查项目的权重如右表所示。此外，通过学生问卷调查、教师座谈会等方式收集学生和教师的意见和建议，及时调整和优化教学改革措施。

教学改革实施是提升教学质量、培养创新型人才的关键环节。首先，进行深入的调研和分析，明确当前教学中的问题与挑战，以及学生的需求和期望。在此基础上，制订教学改革的目标和策略，确保改革措施具有针对性和实效性。其次，制订详细的实施方案和时间表，包括确定改革的具体内容、步骤和时间表，明确各项改革措施的具体负责人和实施方式。同时，注重改革措施的可行性和可操作性，确保实施过程的顺利进行。在实施过程中，还要加强师资培训和教学资源的整合，如通过组织教师参加培训、研讨会等活动，提升教师的专业素养和教学能力。再次，建立有效的沟通机制，确保改革过程中各方之间的顺畅交流，如定期召开教学改革工作会议、组织教师座谈会等，及时收集教师和学生的反馈意见，对改革措施进行必要的调整和优化。最后，注重改革过程的监控和评估，即建立教学改革效果评估机制，对改革措施的实施情况进行定期检查和评估。这有助于及时发现问题和不足，为进一步的改革提供有益的经验和教训。

结语

教学改革并非一蹴而就的事情，而是一个需要持续探索和实践的过程。教师要继续关注模式识别领域的发展动态，紧跟技术前沿，确保课程内容的时效性和前瞻性。同时，教师也要密切关注学生的需求和反馈，不断调整和优化课程体系和教学内容，以满足他们多样化的学习需求。

参考文献：

[1]刘国利，何啟健.人工智能背景下模式识别课程的教学实践与改革[J].时代汽车，2023（14）：39-41.

[2]付元元，侯建，岳继博，等.面向AI的“模式识别”课程教学探讨[J].科技视界，2023（17）：38-40.

[3]郑宁，王毅，段莹，等.新工科背景下研究生“模式识别”课程“一体三面”式教学改革[J].西部素质教育，2023，9（08）：166-169.

[4]凡时财，唐健雄，周雪.人工智能普及下的“模式识别”课程教学研究与实践[J].工业和信息化教育，2020（08）：8-10.

[5]张立国，张培恒，金梅，等.“模式识别”课程案例式教学的探索与实践[J].教育现代化，2018（08）：159-160.

[6]张懿璞，闫茂德，常琪.基于人工智能背景下的模式识别课程教学改革与实践[J].陕西教育：高教，2018（11）：26+40.

[7]岳殿佐，侯玉双.“模式识别技术”课程教学改革探索[J].科技风，2023（16）：133-135.

作者简介：任鸿儒（1991—），通讯作者，副教授，博士，主要研究方向为模式识别与智能控制；

马慧（1994—），副教授，博士，主要研究方向为非线性系统建模与优化；

周琪（1983—），教授，博士，主要研究方向为非线性系统智能控制与优化；

伍文燕（1989—），实验师，硕士，主要研究方向为智能信息技术教育应用。

基金项目：2022年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设-高等教育教学改革项目“面向本科生创新思维能力培养的模式识别教学改革与优化”（编号：粤教高函〔2023〕4号-543）；2022年度广东工业大学本科教学工程教育教学改革项目“面向本科生创新思维能力培养的模式识别教学改革与优化”（广工大教字〔2022〕59号-14）；2023年广东省哲学社会科学项目“基于跨模态高阶推理模型的个性化导学研究”（编号：GD23YJY08）。