模式識別課程混合式教學設計

鄭彩俠，張 潔，孔 俊，郭羽婷

（東北師范大學信息科學與技術學院，吉林長春 130117）

0 引言

模式識別是一種能夠自動識別數據模式和規律的技術，是人工智能的一個重要分支。近年來，模式識別技術已被廣泛應用于圖像與視頻分析、信息檢索、生物信息學、機器人、無人駕駛、智慧醫療等領域，成為推動該領域進步和發展的關鍵動力之一。尤其，隨著人工智能2.0 時代的到來，社會各領域對模式識別專業人才的需求大幅增加［1］，為適應時代發展和社會需求，各高校先后為高年級本科生及研究生開設了模式識別課程［2］。

模式識別是從事計算機、人工智能、自動化等相關專業領域所不可或缺的一門核心課程。該課程具有較強的理論性、交叉性和應用性，若僅采用線下課堂教學形式，難免會導致學生課堂滿意度不高、學習興趣較低，難以深入掌握所學知識，更無法靈活運用模式識別技術解決實際問題。因此，提高學生的學習興趣、促進學生對模式識別知識的深度理解和整合、培養學生的實際動手能力是目前教學工作中亟需解決的問題。

近年來，為提升模式識別課程的教學質量，國內外教育工作者已提出了許多切實有效的教學改革與實踐方法。本文在2022 年1 月的中國知網數據庫中，以“模式識別”和“課程教學”為主題詞檢索2008-2021 年間發表的相關文獻，共檢索出約91篇文獻，發文量趨勢如圖1所示。

Fig.1 Number of publications related to pattern recognition course teaching圖1 模式識別課程教學相關文獻發文量

從圖1 可見，發文量總體成逐年遞增趨勢，表明提高模式識別的教學質量已逐漸引起了教育工作者的關注，但總數發文量仍然較少。因此，有必要進一步深入研究和實踐。

通過對現有相關文獻進行分析發現，目前教學質量和效果提升策略主要分為對教學內容進行改革［3-4］、設計教學案例［5-6］、注重課程實踐［7-9］、改革教學評價方式［10］、建設科學的教學團隊［11］、開發教學平臺［12］等，但少有文獻深入研究如何基于混合式教學策略設計模式識別教學模式。例如，在圖2 所示的現有文獻的主題分布圖中，并未包含“混合式教學”。此外，目前本科模式識別教學中存在的問題［3，5，9］主要包括：①在教學理念上，未充分突出學生的主體地位，無法有效培養學生主動學習、積極思考和創新思維能力；②在教學內容上，僅包含模式識別的基礎理論，很少涉及前沿技術，導致學生無法了解模式識別的發展脈絡及最新技術；③在教學方式和手段上，主要采用線下課堂講授課程的基礎理論，教學方法較為滯后，忽視了實踐教學的重要性，未有效利用科研引導和促進教學；④在課程考核上，主要采用期末筆試進行理論考核，考核方式相對單一，無法全面考察學生的創新思維及解決問題的能力。

Fig.2 Theme distribution of literatures related to pattern recognition course teaching圖2 模式識別課程教學相關文獻的主題分布

目前，《國家中長期教育改革和發展規劃綱要》指出要建立新型信息化教學觀念，創新在線和傳統線下合理混合的新型教學模式［13-14］。因此，為解決模式識別教學過程中存在的問題，本文基于對前人的相關研究及東北師范大學信息科學與技術學院教學團隊在模式識別教學過程中積累的經驗，設計了一種混合式教學模式，旨在突破傳統課程教學難點、提高學生對課程的學習興趣、使學生能夠通過實踐更好地掌握模式識別的相關知識，全面提高學生的實踐能力、知識深度整合能力及創新思維。

1 混合式模式識別課程教學設計

在智慧教育背景下，具有交互性、自主化和個性化特征的線上與線下相結合的混合式教學模式已成為現代教學方式的發展趨勢［15-16］，并已逐漸成為提高教學質量的重要手段［17］。混合式教學可充分發揮傳統課堂教學與線上學習的優勢，提高學生的自主學習能力和解決問題能力。

從內涵上而言，混合式教學與何克抗等［18-19］倡導的“主導—主體相結合”的教育思想內涵基本相同，不僅是一種新的教學模式，更是一種新的教學理念，反映了國際教育界關于教育思想、教學觀念的提高和改變。

從教學觀念而言，混合式教學要同時兼顧“傳授—接收”和“自主—探究”兩個方面［18］。其中，“傳遞—接收”要實現“有意義的傳遞”，即要將新知識、新概念和學生原有的認知結構建立起實質性聯系；“自主—探究”要實現“主導下的探究”，即教師要成為課堂教學過程中的組織者和主導者，對學生的自主學習任務進行必要的引導、啟發、分析等，同時也要進行適當的課堂講授，使學生能夠高效、高質量的完成學習任務。

基于混合式教學的內涵和觀念，構建了一種線上、線下相結合的混合式教學模式，該模式的主要特色和創新在于有效結合了計算機視覺領域的實際科研項目，以設計恰當、有趣的實踐任務，而非僅讓學生對課本上的例題進行計算或編程模擬驗證。

本文以東北師范大學信息科學與技術學院教學團隊中與圖像或視頻分析方向相關的科研項目中存在的問題為切入點，設計了基于圖像或視頻的場景識別、人臉表情識別等實踐任務，從而深度融合模式識別各方面的知識點。例如，讓學生將“特征提取”和“分類決策”知識相互整合完成一個實際場景的識別任務。

基于科研項目設計課程實踐任務，不僅使得學生對知識進行深度整合和遷移，還能讓學生切身體會一個項目實施的具體過程，進而充調動學生的學習興趣和主動性，培養學生的創新思維，提高其運用所學知識解決新產業、新技術等實際問題的能力。

1.1 教學目標與難點分析

模式識別課程的目標是使學生能夠理解、掌握模式識別的基本概念、基本理論和典型方法，能夠運用模式識別方法分析、歸納、解決人工智能領域中的相關實際問題，同時培養學生的實踐動手能力和創新思維。該課程不僅理論性、交叉性強，還是一門注重實踐的的課程。因此，教學改革具有較大的難度和挑戰性［20］。

傳統基于線下課堂的模式識別教學主要面臨以下難點［9，21］：①教學內容相對較陳舊，且包含大量繁雜的理論公式推導；②重理論輕實踐，理論與應用實踐存在一定的脫節；③教學內容多但教學課時少。

為了解決上述問題，本文首先對教學內容進行重新篩選和優化，使教學內容能夠與時俱進、詳略得當、適應人工智能時代對人才培養的新要求。然后，構建一種線上、線下混合的教學模式提升教學的質量和活力。

1.2 教學內容優化

基于強化創新、注重實踐的教學設計理念，結合模式識別技術的發展動態與圖像或視頻分析與理解相關的科研項目，對模式識別教學內容進行重新梳理和優化。優化后的教學內容（見表1）打破了原有章節限制，引入了模式識別的最新技術，使該課程能夠更加適合混合式教學，并且也更加注重培養學生對知識的整合能力和實踐動手能力。

1.3 混合式教學模式設計

通過結合線上信息化教學與傳統線下課堂教學手段，引導學生線上自主學習和協作學習模式識別課程的基礎知識，教師則主要在線下承擔啟發、引導、解惑和強調課程重點內容的作用。通過線上、線下混合式教學模式，實現知識“有意義的傳遞”及“主導下的探究”，提高學生的學習興趣，強化學生的實踐動手能力和創新思維，使學生的學習方式從知識接受型轉變為知識自我建構、能力充分發展的深度學習型。本文構建的混合式教學模式如圖3 所示，主要分為課前、課中和課后三個階段。

1.3.1 課前階段

課前階段采用線上教學方式，引導學生基于線上課程資源對各知識點進行自主學習。課程教學資源來源于MOOC 平臺，并通過該平臺按課程時間發布課程視頻，讓學生在規定時間內完成線上學習任務。此外，通過MOOC平臺上的線上問答、作業和討論等方式可在一定程度上深化學生對所學內容的理解，便于學生將未理解的內容及時反饋給任課教師。然后，教師可根據反饋信息及平臺的統計數據進行有針對性的備課，以便于及時調整線下教學內容及教學節奏。

Table 1 Optimized teaching content system of pattern recognition表1 優化后的模式識別課程教學內容體系

1.3.2 課中階段

課中階段采用線下課堂教學方式。此時，教師將不再單一地進行授課，而是與學生之間進行相互交流和討論。因此，線下課堂教學主要包括知識點總結和答疑、重難點強化解析、實踐成果展示及分析三個部分。

（1）知識點總結及答疑。教師首先對線上學習內容進行概括和總結，幫助學生深入了解所學知識點，形成完整的知識體系。同時，集中解答學生課前提出的問題，并根據線上平臺學習數據及學生的反饋對線上學習情況進行點評，指出學生現階段存在的問題，引導學生進行更有效的線上自主學習。

Fig.3 Online and offline hybrid teaching mode of pattern recognition course圖3 模式識別課程線上線下混合式教學模式

（2）重難點強化解析。由于模式識別課程理論性強，且內容包含大量公式，以致于即使學生先前進行了自主學習，也存在無法完全理解和掌握的部分內容。因此，教師需要在線下課堂中對重點、難點內容再次進行深入講解，但不再采用按照教材進行講解，而基于具體實例對算法原理和過程進行演示和講解，引導學生深入思考，讓學生充分理解和掌握算法的原理、應用及優缺點，促進學生對知識進行深度整合，提高學生的學習興趣及動手能力。在設計具體實例時，教師將主要基于圖像或視頻分析與理解任務相關的科研項目。例如，門禁系統的刷臉解鎖項目可讓學生體會如何利用特征提取與選擇算法進行人臉識別。

（3）實踐成果展示及討論。組織學生對實踐成果進行分組展示、互點互評及交流討論，以訓練學生的高階思維。在展示實踐成果時，需要重點引導學生分享自身所遇到的問題及解決方法，并對任務完成情況進行自我評價，鍛煉學生的表達能力、邏輯思維能力及對問題的分析和歸納能力。在學生交流討論的過程中，教師不僅需要進行及時引導及點評，還需要密切觀察每一位學生的表現狀態來掌握其真實學習情況，以便于進一步因材施教、實施個性化教學。

1.3.3 課后階段

教師將知識點總結材料發布至課程群，便于學生課后查看、及時鞏固知識點，并在群內布置具體實踐任務。通過實踐任務培養學生的創新思維、知識整合能力、實踐能力及與人協作的能力。同時，適當在課程群內推送模式識別的最新技術，拓展學生的視野，激發學生的學習興趣。此外，教師還需根據學生的線上學習情況及線下課堂表現，進行自我總結和反思，以便于后期為學生提供有效的個性化指導。

2 多元化的課程考核與評價方式

對課程進行科學、客觀、全面的考核和評價，對于及時改進教師教學手段、激勵學生學習興趣、調控學生學習過程及診斷學生學習效果，均具有十分重要的作用［22］。

由于模式識別是一門應用性極強的課程，課程考核與評價方式應側重于過程性和應用能力評價，使其符合人工智能時代的人才培養目標。因此，本文構建了一種多元化、過程性、面向混合式教學的課程評價方式。該評價方式如圖4 所示，主要包括“過程性考核與評價”和“結果性考核與評價”兩部分。其中，“過程性考核與評價”貫穿課前、課中和課后三個階段；結果性評價則主要通過期末試卷進行考核。

由圖4 可見，課前階段主要通過MOOC 平臺線上的學習數據（觀看視頻時長、線上作業、線上問答和線上討論等）進行考核打分；課中階段主要通過課堂出勤、課堂表現、實踐任務展示與討論情況進行考核打分；課后階段主要通過實踐任務和作業完成情況進行打分；期末成績主要通過試卷進行打分。

Fig.4 Diversified course assessment and evaluation methods圖4 多元化的課程考核與評價方式

通過這種考核方式，不僅可較為準確地評價學生對基礎知識的掌握情況和運用所學知識解決實際問題的能力，還能在一定程度上反映學生對該課程的學習興趣。因此，教師可根據評價結果適當調整課程的教學內容或手段。

3 實踐效果

通過東北師范大學信息科學與技術學院教學團隊的實際教學，已對所設計的混合式教學模式進行了初步驗證。通過“過程性考核與評價”發現，相較于傳統教學方法，學生的學習積極性顯著提升，課前線上學習完成度達到了85%以上，課中討論十分積極，課后學生與教師之間的交流和互動顯著增加。并且，學生對所設計的科研實踐項目都表現出了極大的興趣，通過主動思考和實際操作，有效提高了學生的創新思維和實踐能力。通過“結果性考核與評價”發現，學生試卷的簡答題和算法題的平均得分顯著提高，證明學生靈活運用知識解決問題的能力得到了有效提升。

4 結語

混合式教學模式可在最大程度上融合線上、線下教學的優勢，有利于拓展教學的深度和廣度，并促進學生進行有意義的、高階的學習活動［23］。此外，本文基于對前人的研究及東北師范大學信息科學與技術學院教學團隊在模式識別課程教學過程中積累的教學經驗，設計了一種基于混合式教學的模式識別課程教學模式，并且依次從教學內容優化、混合式教學模式設計、多元化的課程考核與評價方式等方面對該教學模式進行了闡述。在下一步工作中，將重點研究實踐驗證結果對混合式教學模式的影響，以進行進一步調整和完善教學模式。