大學生創新創業訓練項目指導的探索與實踐
——以《基于車載視頻的多標記分類方法研究及應用》為例

談超

（南京師范大學計算機與電子信息學院/人工智能學院，江蘇南京 210023)

0 引言

大學生創新創業訓練計劃項目，是教育部實施的國家級大學生創新創業訓練計劃。教育部決定通過實施國家級大學生創新創業訓練計劃，促進高等學校轉變教育思想觀念，改革人才培養模式，強化創新創業能力訓練，增強高校學生的創新能力和在創新基礎上的創業能力，培養適應創新型國家建設需要的高水平創新人才。為此，全國各地院校每年積極響應教育部號召，認真落實，紛紛啟動省級、國家級大學生創新創業訓練計劃。從二級學院到學校層面、再到省、國家層面進行層層選拔和培育，其目的就是為了進一步培養大學生的創新創業意識、提高創新創業能力、推進創新創業實踐的有效開展，鼓勵和支持學生積極參與科學研究、技術開發和社會實踐等創新創業活動，將創新創業教育融入人才培養全過程。

近年來，為促進人才培養模式的改革，南京師范大學通過大學生創新創業實踐訓練活動，讓學生參與到項目研發、技術創新和思維創新中。大學教師在所承擔的課程教學上必須有自己的思考和貢獻。與中小學教師的課程教學不同的是，大學教師不僅要把課程內容講清楚，讓學生在課堂上理解、熟記、觸類旁通，還需要講授該門課程的前沿知識，需要分析不同觀點，包括介紹自己的科研工作、科研進展和體會貢獻等。因此，大學教師要帶領學生去研究最新科技，讓學生了解前沿、跟上前沿、鉆研前沿。優秀的大學教師，能把自己研究的最新理論、最新技術、最新方法，新的應用領域帶給學生；能結合自己所做的研究工作，鮮活地呈現給學生，成為教科書上的知識、觀點、理論方法佐證的完美案例；能把自己的貢獻納入課程內容，讓自己的教學實現現身說法，這樣就方便把學生的學習帶高到更高層次的學習行為上，例如：分析知識、評估知識、創新知識等。

本文作者指導了計算機專業學生的創新創業實踐訓練項目，在訓練學生創新思維的同時，教師自身的教學能力也得到了提升。本文是對指導創新訓練項目工作的探索和實踐，更是提高大學課堂教學的有力支持。

1 精心選題、事半功倍

好的開頭是成功的一半，如何能選取一個好課題，做到事半功倍，是創新項目能否順利開展及完成的關鍵。在創新訓練項目的選題上，我們有以下幾點做法。

1.1 緊跟熱點，尋找有社會需求的課題

對于初次接觸創新創業訓練計劃的學生而言，選題也并不是一項輕松的任務。如果選擇的題目過大或者過難，往往會大大地打擊到學生的積極性，導致項目的失敗；反之，選題過于簡單，又不能有效地鍛煉學生的科研創新能力，達不到創新的主要目的。因此，教師要與學生一起確定一個難易適度的題目，既要保證項目的順利完成，又要起到培養學生的效果。

為此，在大學生創新訓練項目的選題上，我們認為可以從社會需求出發，聚焦熱點、關注一些國計民生的話題作為選題的要素。大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型[1]。在此背景下，大數據處理和機器學習技術得到了蓬勃發展和應用。而與此同時，智能手機的普及使用和駕駛員的嗜睡被認為是導致眾多交通事故的原因之一，這引起了學術界和工業界對自動駕駛安全問題的高度關注。對于這一復雜場景，如何從車輛視頻中的海量特征中進行全面的信息挖掘是一個重要挑戰[2]。由此，結合大數據和機器學習技術的發展和自動駕駛的安全問題，我們就確定了一個比較有意義的課題《基于車載視頻的多標記分類方法研究及應用》。

1.2 群策群力，選擇指導教師熟悉的領域

大二學生第一次參加實踐創新訓練項目，沒有經驗、無所適從。沒有老師的指導是無法完成的。從指導教師的角度考慮而言，選擇老師熟悉的理論和應用領域，對于順利完成項目至關重要[3]。作為該項目的指導教師，本人主要研究方向為機器學習，一直從事流形學習、非線性降維、半監督學習等方面的研究。在相關問題，如增量降維、樣本外點學習、子空間學習、噪聲流形學習、基于角度保持的增量學習等方面已取得一定的研究成果；在教學崗位上，擔任過數據結構、數據挖掘與數據倉庫等課程的主講教師，對該領域比較熟悉，指導起來得心應手。與此同時，課題組還有一批具有豐富教學、科研經驗的老師，可以群策群力，共同提供有意義的指導和幫助。

1.3 確定課題，制定項目訓練目標和研究內容

綜上，經過多次研討，本項目組選擇“基于車載視頻的多標記分類方法研究及應用”作為課題。此選題既緊跟當前熱點，具有實際意義；又是指導老師熟悉的領域，具有一定難度，起到對學生的鍛煉效果。確定完選題后，項目組一起制定了項目的訓練目標和研究內容如圖1。

項目對汽車上通過視覺傳感器獲得的高維流式數據，即車載視頻，采用大數據和機器學習的方法對其進行分析，得到周圍環境信息。通過數據采集、圖像預處理技術、降維算法、聚類算法、多標記分類算法對數據進行處理，并利用一些數據源進行實驗與測試，達到訓練目標。通過試驗，選擇適合高維流式數據集的降維算法，對提取到的高維數據進行降維。利用聚類算法將訓練數據集分為若干個聚類中心、引入最近鄰距離權重來對算法進行改進。通過將特征提取、降維算法、聚類算法和改進的多標記近鄰算法進行結合，達到算法時間復雜度降低和算法性能提升的雙重目的。

2 團隊協作、成功保障

大學生實踐創新訓練項目的開展，對于培養大學生的團隊協作精神，是重要的途徑和方式[4]。項目立項后，指導老師組建了由南京師范大學計算機專業一名碩士研究生與三名本科生構成的團隊。該四名成員勤奮好學、具有強烈的求知欲。在學習的過程中，即使遇到困難，也不會輕易放棄，而是用心鉆研、刻苦研究，相信自己可以克服一切困難。與此同時，研究生的加入，也給這個團隊帶來不一樣的感受。研究生相較于本科生而言，知識更加豐富，可以在技術層面給予本科生指導；心智更加成熟，在遇到挫折想要放棄時可以鼓勵大家重新振作起來；學習能力更強，在項目遇到瓶頸時可以更快地找到解決問題的方法。除此之外，與教師相比，研究生與本科生之間的距離感更近，平時的溝通交流會更加輕松。該團隊在研究生的帶領下，定期與指導教師組織討論班，匯報進展，及時總結歸納，逐步培養完成創新創業項目的能力。

2.1 成員各有所長

本團隊隊長曾多次獲得獎學金，成績優異，動手能力強，具有一定的數據分析、處理和編程的能力。在日常工作中認真負責、踏實能干，具有良好的領導能力、管理能力、協調能力和溝通能力，很好地保證了該團隊的凝聚力。其余三名成員也都成績優秀，均獲得過學院獎學金，有較好的自主學習能力與較高的求知欲。大家各有所長，有人程序設計能力出眾，有人論文撰寫有條理，大家都可以很好地服從隊長的安排，做到為團隊無私奉獻。

在計算機學院近兩年的時間里，團隊成員學習了C 語言、Java、C#、數據結構、數據挖掘等課程，具有一定的數據分析與處理能力以及程序設計的能力，在本次的創新項目中，他們利用所學的知識，在老師的指導下，完成創新訓練任務。

2.2 團隊融合協作

團隊各成員除了具有扎實的專業功底，在平時的學習過程中善于通過團隊協作發現問題、探討問題、尋找解決問題的方法，并且定期對學習的內容進行總結，不斷地提升自我和團隊合作經驗。經過近兩年的專業學習和合作，具備了完成創新項目的知識儲備。同時，根據每位成員各自的優勢，進行配合協作、思想碰撞，因而具有強烈的創新激情和創新意識。團隊成員除了學習專業的知識外，還通過期刊、網絡了解新的技術和思想，并且有自己的思考，在不斷的積累中具備了自我創新的能力。

3 授之以漁、收益長遠

本次創新訓練項目有一定的難度，學生們開始有畏難情緒，希望老師做。該項目與指導教師研究的領域一致，做出這個項目，對教師不是難事，但這就失去了大學生實踐創新訓練項目的意義了。是授之以魚，還是授之以漁，這也是項目訓練的目的所在。教師在項目指導過程中，堅持要求學生自己做，當學生遇到困難時，給予更多的指導，及時解決問題。具體做法有：

3.1 持之以恒、毫不松懈

項目組堅持每周一次召開討論例會，匯報項目進展情況，討論重點難點。遇到困難，教師幫助解決。

3.2 學生為主體、教師為主導

要提高大學生的綜合素質和創新實踐能力，激發創新思維和創新潛能，培養他們的團隊協作精神[5]。大學生實踐創新訓練項目是主要的手段和載體。訓練中，活動的主體是學生，老師起到輔助指導作用。在創新項目進行過程中，教師可以分以下階段進行指導：

1)頭腦風暴：項目開展前期是探求項目創新點，采用討論會頭腦風暴的方式，每個人發言，相互啟發，找到創新點。

2)調研學習：剛開始，學生的英文閱讀水平不高，有畏難情緒，希望只閱讀中文參考資料。這種情況下，教師對學生說明英文資料的重要性，堅持要求學生閱讀英文資料。項目開始前期，要求每周每人閱讀一篇，討論會上相互交流。很快學生嘗到了甜頭，英文閱讀水平也大大提高。

3)建模設計：這一階段是項目的重點和難點，此時教師的指導尤為重要了。教師結合自己的科研課題給學生列舉案例，引導學生思考，自主想出解決辦法。

4)代碼編寫：這一階段鼓勵學生多動手嘗試，努力提高學生動手能力和實驗技能。

4 合理安排時間、學習科研兩不誤

大三計算機軟件工程專業的學生，正是專業課較多的時期，課業較重，學生每周要上大量課程。為了不耽誤學生的學業，實踐創新活動制定出項目進度表和人員分工表，做項目的大部分時間是利用課外、周末和假期，討論例會則放在每周四晚上。指導教師住在校內，隨時可以和學生見面指導。隨著項目的深入進行，大大提高了學生的自學能力，鍛煉了其查找和閱讀英文資料的能力、數學建模和算法設計的能力，以及編寫調試程序的能力，這些能力也極大地幫助了他們課業的學習，提高了成績，使得學習和項目兩不誤。

經過一年時間師生的共同努力，該項目歷經立項、文獻閱讀、調查研究到數學建模、算法設計、程序編制及測試等一系列環節，完成了中期檢查以及項目結題報告。項目取得如下的成果：

1)對車載視頻進行預處理，并對圖像狀態設置標簽，得到特征數據集；

2)在保持原始數據有效信息不丟失的前提下，對特征數據集進行降維，盡可能降低冗余；

3)采用聚類算法對訓練集數據進行聚類，把訓練集分成若干類，每個類的數據最大程度地相似；

4)在前期研究成果的基礎上，針對流式數據的特點，對A Lazy Learning Approach to Multi-Label Learning(ML-KNN)[6]算法進行適當的優化改造，以提高算法效率并應用于我們前面生成的數據集；

5)根據數據集運行結果分析道路前方情況以及周圍環境。

目前，項目已經順利結題，實現了預期目標，充分達到了訓練目的。

5 結束語

通過大學生實踐創新訓練項目訓練，大大提高大學生的學習能力、科研能力、協作能力和組織能力，實踐證明是卓有成效的[7]。同時，指導工作也提升了教師的教學理念和教學能力，教師不再是上課講課、下課走人，教師在與學生的交流、研討中促進彼此共同成長，同時也拉近了師生之間的距離，取得教學相長、師生“共贏”的效果。