數學地質課程教學實踐與探索

馬海勇 方世躍

[摘 要] “數學地質”是地球科學相關專業的基礎課程，也是大數據時代地學類高校素質教育改革重要的組成部分。文章依據該課程多學科交叉的特點，秉承地學數據定量化的數學分析方法與人工智能思維相結合的教學理念，從教學的內容、方法、手段等方面進行了教學實踐與探索。教學實踐過程中構建了地球科學數據信息化的課程體系，充分利用高校特有的教育資源，培養具有人工智能思維的地球科學專業人才。

[關鍵詞] 數學地質;大數據時代;人工智能;教學實踐

[基金項目] 陜西省自然科學研究計劃項目資助項目（2018JM4033）

[作者簡介] 馬海勇（1978—），男，河南人，博士，講師，研究方向為構造地質學與資源勘查;方世躍（1975—），男，安徽人，博士，高級工程師，研究方向為煤層氣勘探與開發。

[中圖分類號] G642 ? ?[文獻標識碼] A ? ?[文章編號] 1674-9324（2020）43-0141-02 ? ?[收稿日期] 2020-03-20

隨著大數據時代的到來，越來越多的地學數據資料不斷積累，利用數學分析方法和人工智能技術從地學數據中挖掘信息，已然成為地球科學發展的必然趨勢。

一、課程特點

“數學地質”是地質類專業重要的基礎課程之一，數學地質方法幾乎滲透地學各個領域。課程以高等數學、線性代數、概率論、計算機基礎以及地質專業基礎課程為先修課程。“數學地質”課程體系的教學探索和改革無疑將成為高校素質教育培養的重要組成部分。為此，近年來我們在“數學地質”課程教學實踐改革過程中不斷探索和嘗試，取得了良好的效果，對高校地質類專業大數據時代的教學改革提供一定的借鑒作用。

二、課程教學改革對策

“數學地質”是以地球科學不同研究領域數據信息為研究對象，利用統計學分析方法解釋礦物、巖石、地質構造、礦產資源等地質現象，揭示地球動力學過程和礦產資源分布規律的系統課程，教學過程中針對課程特點采取如下改革措施：

1.地球科學問題需要具有較強的空間想象力。地質構造、巖石特征以及礦產資源的三維空間分布比較抽象，地學數據具有空間跨度大的特征，要求學生根據數據信息的經緯度坐標按比例客觀反映地學特征。通過繪制等值線圖、剖面圖等形式，構建地質模型，以便學生直接觀察、理解地球科學現象，探索地球演化規律。

2.地學信息具有數據尺度跨度大的特征，需要學生能夠掌握數據預處理方法，如微量元素數據分析中應用對數坐標系統分析物源特征。在地質模型中利用變量相關性抽象出數學關系式，將復雜地學問題以精確的二變量、三變量圖解的形式表達。課程以地學基礎理論為前提，需要掌握統計學分析原理，利用聚類分析、判別分析等方法尋找數據相關性，為地質規律、礦產預測提供科學依據。

3.地學解釋需要數據分析和地質原理結合。地質數據分析的結果通過計算機工具將理論模型轉換成數值模型，以圖形的形式表達。利用地學原理分析，剔除異常值、尋找數據點空間的分布規律，構建的數值模型，綜合分析解釋。

三、教學實踐及探索體系

1.教學理念

本次教學明確了“人工智能思維”的教育理念，使學生從對數據點、線、面的思路轉變為多維立體時空模式，引導學生利用地學知識、統計學分析方法，形成人工智能思維模式，解決地球科學問題。同時，始終把新時代素質教育融于專業教育中，激發學生對地球科學專業的興趣，使學生在教學過程中能積極的參與到大數據時代地球科學的研究探索中。

2.教學內容

“數學地質”課程講授內容為多元統計分析及其在地球科學中的應用。課程體系包括數學地質理論教學與計算機上機實踐教學兩個部分。在有限的課時內，選擇授課內容是講好這門課的關鍵。教學內容以人工智能思維邏輯為主線，提綱挈領貫穿理論與實踐教學過程中。理論教學部分的重點和難點是統計學原理的講解及分析方法在地學中的應用，利用人工智能思維獨立分析問題和解決問題。

本課程總學時為42學時，其中32學時為理論教學，為了培養學生的實踐能力，將計算機實踐增至10學時，具體安排如下：

（1）理論教學32學時，包括：數學地質緒論，地學數據的特點及分析方法，地學數據的預處理，回歸分析及解決地學問題的步驟，趨勢分析及趨勢面地質解釋，聚類分析及地學分類聚類譜系圖分析，判別分析及費歇爾、貝葉斯判別方程的構建，對應分析及因子平面圖的繪制和地質解釋。

（2）計算機實踐教學10學時。包括：繪制一元回歸、二元回歸分析，趨勢分析方法構建趨勢面方程、繪制趨勢面圖，聚類分析方法繪制聚類譜系圖，判別分析方法構建一次、二次、三次判別分析方程，對應分析方法繪制因子平面圖。在實踐部分要求學生熟練操作統計學分析軟件、地學專業軟件繪制二維、三維圖形。

3.教學方法

（1）采用“啟發式”教學。在教學過程中，通過地學信息空、時特性的講解，啟發學生積極思考，構建多維地質模型，參與統計學分析分析過程，培養人工智能思維邏輯。如礦床形成研究，從數據點坐標、地層厚度、巖石礦物成分等信息中，利用計算機工具構建沉積地層古地貌三維空間展布特征，引導學生獨立分析巖石的成分、形成過程，進一步探討礦床形成的過程，并預測能源分布規律。這種“啟發式”教學培養了學生探索地球科學的興趣，對地學專業的喜愛，確保教學任務的完成和良好的教學效果。

（2）加大上機實踐課力度。教學中注重培養學生利用數學分析方法解釋地學問題的能力。實踐課中增加了地學解釋分析，具體做法是每次實踐課之前，要求學生預習上機內容，繪制地學圖件;在實踐課中，教師指導學生將地學圖件轉換成數值模型，對比分析繪制的地質模型和構建的數值模型。通過實踐進一步鞏固統計學理論知識，并熟練應用于地學問題。

4.教學手段

大數據時代的教學引入智能教室，借助云課堂、慕課等網絡課堂的教學平臺，采用多種教學手段相結合的方法。教學工作中主要完成以下工作：

（1）多媒體智能教室教學與傳統教學結合，在多媒體課件中展示統計學基本概念和理論，在智能黑板逐步進行統計學分析方法的推導過程，培養學生數學邏輯思維能力。

（2）在數學地質學實例教學中，打破學生常規思維模式，利用通用數學建模軟件和地學專業軟件，構建直觀三維空間地質體的地質構造與地學信息數值模型，鍛煉學生對地球科學現象綜合解釋的能力。

四、考核機制與教學效果

“數學地質”課程考核以往采用理論考試成績占70%，實踐成績占30%的計算方式。為了培養學生綜合分析能力，課程考核將理論考試比例調整為60%，實踐部分調整為40%，實踐報告中增加了地學綜合解釋，改變了以往重理論教學，輕計算機實踐和地學數據綜合解釋的弊病，提升了學生對地學數據統計分析過程和綜合解釋的積極性和主動性。

近年的教學效果證實，該課程的教學實踐探索在現階段已經取得了良好的教學效果，保證學生掌握統計學理論知識的同時，提高了計算機實踐操作和地球科學問題綜合解釋的能力。“數學地質”課程將在未來的地學教育過程中培養出一大批具有人工智能思維的地球科學人才。

參考文獻

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