計算機類研究生實踐創新能力培養體系建設

張永梅 葉青 馬禮

摘 要 如何培養計算機類學科研究生的實踐創新能力，是當前亟待解決的重要問題。分析國內外相關研究現狀，完善培養方案，改革課程教學方法和課程內容，充分發揮實驗室培養研究生實踐創新能力的作用，提出基于改進深度學習的智能化研究生實踐創新能力評價算法。實踐表明，該項教學改革能夠有效地提高計算機類研究生的實踐創新能力，為國家培養高素質創新型人才。

關鍵詞 實踐能力;創新能力;深度學習;計算機類學科研究生

中圖分類號：G643 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2019）08-0124-03

Training System Construction of Practical and Innovative Ability

for Computer Graduate Students//ZHANG Yongmei， YE Qing， MA Li

Abstract How to cultivate the practical and creative ability for com-

puter graduate students is an important problem urgently to be solved.

The paper analyzes the current research situation at home and

abroad， improves the training program， reforms the teaching methods

and course contents， gives full play to the role of the laboratories in cultivating the practice and innovation ability of graduate students， and presents an intelligent evaluation algorithm for the practice and innovation ability of graduate students based on improved deep lear-

ning. The practice shows the teaching reform can effectively enhance

the practical and innovative ability of computer graduate students and cultivate high-quality and innovative talents for our country.

Key words practical ability; innovation ability; deep learning; com-puter graduate students

1 引言

黨的十九大報告明確提出“加快建設創新型國家”。為了滿足國家對信息技術類應用型和實用型人才的巨大需求，近年來，我國計算機類學科研究生教育規模不斷擴大。然而，計算機類學科是一門實踐性很強的工程學科，如何培養計算機類學科研究生的實踐創新能力，是當前亟待解決的重要問題[1-2]。

本文通過對計算機類學科碩士研究生實踐創新能力的構成要素、影響因素、培養方法及學科特點等因素進行研究，給出符合北方工業大學發展目標的培養體系，針對學術研究生、專業研究生的不同培養目標和特點，給出實踐創新能力的客觀評價方法，提高計算機類學科碩士研究生的實踐創新能力，為我國企事業單位培養更多更優秀的應用型、復合型和高層次的實踐創新人才。

2 培養體系建設

深入研究和分析國內外提高計算機科學與技術、軟件工程學科學術型研究生，以及計算機技術、軟件工程專業碩士研究生的實踐創新能力的先進技術和方法，結合北方工業大學計算機類學科以及碩士研究生特點，給出符合北方工業大學發展目標的培養體系，并具體體現在研究生培養方案和課程教學大綱中。

完善培養方案 學位點的培養方案每年修訂、完善一次，特別是融入了最新的研究成果和飛速發展的計算機領域前沿技術（人工智能、互聯網技術以及移動互聯、物聯網、大數據、云計算等）;課程內容新穎，緊扣學科發展前沿、教學改革成果和人才培養需要;課堂教學與實踐性教學相結合，提高了學生的綜合分析能力、解決問題的能力和創造能力;教學與科研緊密結合，本學科教師的科研成果不僅應用于工程實際，而且用于更新課程內容，有利于激發學生的責任感和事業心。

在確保課程體系穩定性的同時，每年對專業必修課和選修課的內容進行更新，融入更多新技術和信息，每兩年進行一些選修課程的調整，同時通過每學期定期邀請相關領域專家舉辦知識講座，介紹與新技術有關的實際工程項目，作為對課程與工程實踐的知識補充。

在研究生培養過程中，嚴格按照培養方案執行計劃。通過開設相應的課程，并與工程實踐相結合，為學生傳授專業基本技能，引導學生將理論與實際相結合，培養學生獨立分析問題、解決問題的能力和實際工程管理的能力。通過開題報告、文獻綜述撰寫，進而進行開題答辯環節，使得學生在研究開始前做好充分的準備和知識積累，為順利開展課題研究打好基礎;在經過大約一年的研究工作后，進行中期答辯，進一步考核課題進展情況，并促使學生能夠深入研究;在論文最后環節，通過論文重復率檢測、交叉驗機、背對背畢業答辯等環節，把好學生培養的最后階段關，保證畢業學生是合格研究生。

通過參加科技活動、名家講堂、學術論壇、產學研聯合培養基地項目、企業導師所在企業實際工程等方式，確保研究生能夠接受各有側重的學術與工程實踐訓練。安排“科技論文的寫作”“編程架構綜述”等常規講座，不定期引入國內外知名企業來校交流，為研究生提供科研實踐機會。北方工業大學與北京市石景山區科委合作，開展“科園杯”大學生科技活動，建立企業與高校需求對接機制，提高學生參加科技創新實踐的積極性，使研究生獲得學術與工程實踐的機會。

計算機技術、軟件工程專業學位點緊密結合實際應用中的問題，確定了穩定的校外導師隊伍，注重課程體系建設，建設了五門方向核心課程，強化校內外產學研合作，探索創新人才培養模式，強化實踐能力，著重培養研究生解決實際問題的能力，形成大量以實際應用為背景的學術成果，為高質量人才培養提供了良好保證。

改革課程教學方法和課程內容 在教學實踐中，從實際問題入手，培養研究生在團隊模式下解決問題。改進課程教學方法，充分利用MOOC、翻轉課堂等新型教學方式，并結合大學生科學研究與創業行動計劃項目，參加校內教師項目以及學生競賽，提升學生的學習積極性和創造力。改革課程實驗環境及實驗內容，要求整體的系統層面綜合設計，通過軟硬件協同實現實驗開發方案的最優化。

每年不定期地進行核心課程的研討，結合計算機行業的發展趨勢，調整課程的知識結構與專業實踐的安排，跟上時代的步伐。在課程教學及教學大綱中設計與時俱進的先進學科應用案例。如在“人工智能技術”課程中，設計了包括機器學習、深度學習、機器人等相關的先進學科應用案例，提出改進的全卷積神經網絡多光譜圖像建筑物識別方法[3]以及目標跟蹤方法，體現產業和技術的最新發展，建設集教育、研發于一體的實踐平臺，進一步提高研究生的實踐創新能力。

充分發揮實驗室對培養研究生實踐創新能力的作用 北方工業大學信息學院依據研究積累形成“大規模流數據集成與分析技術”北京市重點實驗室、“CNONIX國家標準應用與推廣”國家新聞出版廣電總局重點實驗室兩個省部級重點實驗室，并實行24小時對研究生免費開放。

擁有數字媒體藝術實驗教學中心北京市實驗教學示范中心、知識工程研究所、智能信息系統研究所，計算機體系結構研究室、圖像處理技術研究室、多媒體技術研究室、知識工程研究室、云計算研究室、軟件工程研究室、數據庫技術研究室、軟件體系結構研究室、網絡技術研究室等研究室，為教師和學生開展科研提供了良好的研究環境。

北方工業大學、北京數字領地公司聯合共建“北京市數字媒體校外人才培養基地”，該基地是北京市教委授予的校外企業基地，每年可接納研究生120人參與數字媒體制作和互動新媒體技術研發工作。該基地拓展了研究生的視野，激發了研究生的學習動力，有利于完善計算機技術、軟件工程專業學位研究生的實踐教學體系。

每個研究生均參與導師或團隊的實際科研項目開發，培養了團隊合作能力和實踐創新能力以及解決問題的能力。40%的研究生發表了高水平學術論文，每年有10名以上研究生參加國際或全國性學術會議，并作研究論文交流主題發言。90%以上的畢業生從事與專業密切相關的行業工作。通過對近幾年畢業的研究生的跟蹤調查，計算機類學科的畢業生在后續發展過程中呈現出兩個特點：70%以上的畢業生在就業第一個單位工作超過五年;近30%的畢業生在五年內升職到項目經理級別。

3 提出基于改進深度學習的智能化研究生實踐創新能力評價算法

結合國家、北京市、石景山區、北方工業大學“十三五”發展規劃，提出基于改進深度學習的智能化研究生實踐創新能力評價算法。數據量巨大時，深度學習能發揮優勢;而在數據量較少時，深度學習方法具有局限性。遷移學習是機器學習的一個新方向，遷移學習需要的數據量少，具有良好的自適應能力[4]。本文采用先進的人工智能技術，提取影響研究生實踐創新能力的關鍵因素，將深度學習與遷移學習有機結合，改進深度學習算法，完成學生實踐創新能力的客觀評價，實現小樣本學習的技術突破。

本文選取評價學術型研究生、專業學位研究生和本科生實踐創新能力的評價指標，設計基于深度置信網絡的學術型研究生實踐創新能力評價算法。將研究生的實踐創新能力分成六個一級指標，分別是學位類別、學校、獲得的獎學金、參加的項目、競賽、發表的論文，并通過部分高校的官網、各類競賽官網以及中國知網查找對應指標的數據。深度置信網絡（Deep Belief Network，DBN）是一種深層的神經網絡，主要由無監督的預訓練階段和有監督的反向傳播階段組成。本文采用四層受限玻爾茲曼機和一層有監督的反向傳播網絡（Back propagation，BP網絡）的深度置信網絡。在無監督的預訓練階段，DBN被預訓練作為初始權重;在有監督的反向傳播階段，調整整個網絡的誤

差，保證網絡的優化效果。

本文提出基于學術型研究生實踐創新能力模型的改進算法，改進評價算法主要是將訓練好的基于深度置信網絡的學術型研究生實踐創新能力評價算法遷移到其他評價上。由于專業學位研究生、本科生的評價指標和數據分布與學術型研究生極其相似，改進算法采用遷移學習方法對專業學位研究生和本科生的實踐創新能力進行有效評價，專業學位研究生、本科生與學術型研究生相同特征的權重直接乘差異因子作為專業學位研究生、本科生微調的初始權重，對于專業學位研究生、本科生與學術型研究生不同特征的權重需要重新訓練，即預訓練和微調，其中差異因子一般是源領域特征期望值和模型特征期望值的比值。實驗結果表明，改進后算法適用范圍更廣，準確率高。改進算法還可以用于中小學生綜合素質評價，以及高校教師科研成果等評價。

4 結語

隨著我國各項體制的逐年完善，在推動國家經濟發展和科技進步過程中，人才資源起著重要的引領作用。高等院校作為高素質人才的培養機構，每年為國家輸出大量人才。碩士研究生作為國家高科技人才中的領軍力量，其質量的高低直接影響著國家的總體競爭力。本文給出北方工業大學計算機類研究生實踐創新能力培養體系建設，通過改革，有效提升了研究生的實踐能力和創新能力。

參考文獻

[1]侯忠偉，張銘.工學學科研究生創新能力提升策略研究[J].科教導刊，2017（13）：34-35.

[2]Samuel O W， Asogbon G M， Sangaiah A K， et al. Anintegrated decision support system based on ANN and Fuzzy_AHP for heart failure risk prediction[J].ExpertSystems with Applications，2017（68）：163-172.

[3]張永梅，付昊天，孫海燕，等.一種改進的FCN多光譜圖像建筑物識別方法[J].計算機工程，2019，45（1）：239-245.

[4]Pan S J， Yang Q. A Survey on Transfer Learning[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，2010，22（10）：1345-1359.

基金項目：本文受北方工業大學2018年教育教學改革和課程建設研究項目“計算機專業研究生實踐創新能力培養體系建設”（項目編號：18XN009-002），北方工業大學2018年教育教學改革和課程建設研究項目“工程教育認證下的電子技術類課程體系建設”（項目編號：NCUT2018JGZ04），教育部高等教育司產學合作協同育人項目“人工智能技術課程教學內容和課程體系改革”（項目編號：201801121002），全國高等學校計算機教育研究會2019年度課題“‘人工智能+課程體系及評價方法研究與實踐”（課題編號：CERACU2019R05），2019年度北京市教委基本科研業務費項目“圖像大數據智能分析和識別方法”資助。

作者：張永梅，北方工業大學信息學院，教授，博士，研究方向為智能信息處理、圖像處理;葉青，北方工業大學信息學院，副教授，博士，研究方向為圖像處理和模式識別、智能視頻監控;馬禮，北方工業大學信息學院，教授，博士，研究方向為無線傳感器網絡、高性能計算（100144）。