劉得軍， 艾清慧， 錢步仁， 閆景富， 薛亞茹

(中國石油大學(北京) 地球物理與信息工程學院， 北京 102249)

0 引言

模式識別是60年代迅速發(fā)展起來的一門技術(shù)，該技術(shù)用于自動地將物理對象或抽象的多維模式進行分類。近年來，隨著油氣勘探開發(fā)的不斷深入，各種模式識別算法在石油工程領(lǐng)域也得到了越來越廣泛的應用，并取得了顯著的應用效果，例如：基于現(xiàn)代模式識別方法的油、氣、水分類識別、巖性識別、油氣輸送管道泄漏檢測、套管損傷探測、鉆頭壽命預測、射孔質(zhì)量檢測等等。

在高校,“模式識別導論”是一門理論與實踐緊密結(jié)合的課程，該課程具有一定的抽象性與難度，學生不容易理解所學內(nèi)容，因此教師在傳授過程中需要特別注重教學方法的改進。

本文以我?！澳Ｊ阶R別導論”課程的教學現(xiàn)狀為例，從多個方面的綜合評價入手，分析現(xiàn)階段課程教學存在的問題，探索與研究新的教學方法。

1 教學現(xiàn)狀調(diào)查與分析[1]

本次調(diào)查采用集體問卷和問題留言相結(jié)合的方法，以我校地球物理與信息工程學院13至14級主修過“模式識別導論”課程的研究生為調(diào)研對象，涉及電子與通信、信息與通信工程兩個專業(yè)。本次調(diào)查共回收問卷22份，剔除部分信息缺失的問卷，有效問卷為17份。本次調(diào)查分別從教學質(zhì)量、數(shù)學背景知識、以及本課程中的第二至八章節(jié)的重要性、難度和教學效果三個方面進行評價，同時對被調(diào)查者提出問題：本課程教學改革中，你認為應改進的最突出的問題是什么？

首先針對以往授課的教學質(zhì)量開展調(diào)查，其統(tǒng)計結(jié)果如表1所示：

表1 教學質(zhì)量評價

從表1可以看出，對于原有的授課模式，學生普遍認為條理性很清楚，重點很突出，教學方法的引導性也比較強，這些都是以往授課的可取之處，應予以保持。而主要問題反映在課程的更新程度，以及理論和實踐分配的合理性上。在問題留言的回復中可知，學生普遍建議課堂氣氛可以活躍一些，授課風格可以更加輕松活潑；亟需將課程內(nèi)容和具體的科研項目或者目前國內(nèi)外應用的先進技術(shù)結(jié)合起來，讓知識與時俱進；課時較短，在比較有難度的地方需要延長教學時間，有針對性地去學習深入，并多舉實例讓課程更加通俗易懂；最后的考試形式和作業(yè)任務可以更加多樣化，從不同角度去反映學生對此課的掌握程度，才會取得更好的教學效果。

其次，“模式識別導論”是一門理論性很強的課程，涉及的數(shù)學知識較多，主要以概率論與數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、最優(yōu)化方法、圖論與拓撲學、人工智能和控制論為主，因此，針對學生對以上數(shù)學知識的掌握程度和與本課程的關(guān)聯(lián)程度進行調(diào)查，其統(tǒng)計結(jié)果如表2所示：

表2 數(shù)學背景知識調(diào)查

從表2可以看出，在學習“模式識別導論”課程之前，學生對表中六種需要儲備的數(shù)學知識都集中在“一般”的掌握程度，其中對概率論與數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化方法和人工智能的了解稍微多一些；而基礎最薄弱的是圖論與拓撲學和控制論知識。在關(guān)聯(lián)性方面，學生普遍認為概率論與數(shù)理統(tǒng)計、圖論與拓撲學、最優(yōu)化方法等知識與本課程聯(lián)系緊密，而圖論與拓撲學又是學生比較生疏的，因此這方面的知識補充成為重中之重；而控制論相對來說涉及到的相關(guān)知識并不太多，可以稍微降低對此數(shù)學知識的教學儲備。

“模式識別導論”課程共有八章，主要章節(jié)包括第二章“判別函數(shù)”、第三章“分類器設計”、第四章“Bayes分類器”、第五章“參數(shù)估計”、第六章“聚類分析”、第七章“句法結(jié)構(gòu)模糊識別”和第八章“模糊模式識別”。對于如何分配每一章教學的比重，本次調(diào)查從學生的答卷中，針對每一章的重要性、課程難度和教學效果都進行了柱狀圖式統(tǒng)計與分析。圖1所示為課程章節(jié)重要性評價柱狀圖。

圖1 課程章節(jié)重要性評價

由圖1可以看出，第二至八章每一章都比較重要，其中“聚類分析”最為重要，是學生認為整個課程里面最核心占比重最大的一章。

圖2所示為課程章節(jié)難度評價柱狀圖。

圖2 課程章節(jié)難度評價

由圖2可以看出，學生認為第六章“聚類分析”和第八章“模糊模式識別”的難度最大，而第六章又被認為是最重要的一章，因此需要注重加強對“聚類分析”的教學方法；而第二章“判別函數(shù)”為開始的章節(jié)，學生認為較為簡單，容易理解，可以適當簡化此章節(jié)的教學過程。

圖3所示為課程章節(jié)教學效果評價柱狀圖。

圖3 課程章節(jié)教學效果評價

由圖3可以看出，學生普遍對第四章“Bayes分類器”和第五章“參數(shù)估計”的教學最滿意，原有教學中的比較優(yōu)良的授課方法可以繼續(xù)保持下去；而最后兩章“句法結(jié)構(gòu)模式識別”和“模糊模式識別”的教學效果相對欠佳，尤其是“模糊模式識別”的難度很大，學生對此章的知識理解不夠透徹。教師需要分析其存在的問題和弊端，結(jié)合表1和學生對教改問題回復的情況進行相應的教學改革。

由圖1、圖2和圖3可得出結(jié)論：第六章“聚類分析”和第八章“模糊模式識別”是教學過程中需要著重加強的主要章節(jié)，教師可以有針對性地增加這些環(huán)節(jié)的教學比重，提高教學方法的多樣性和有效性。

2 交融互動式教學方法

在以往的灌輸被動式教學模式下,研究生始終處于被動的學習境地,整個教學過程中研究生一直跟著教師的指揮棒轉(zhuǎn)，從而制約了研究生的學習主動性, 影響了其創(chuàng)造性的發(fā)揮[2]。

本教改項目改變了這一教學模式，采用先由教師根據(jù)每章具體內(nèi)容，或先講理論，再講發(fā)展前沿，或先介紹發(fā)展前沿的內(nèi)容及應用，再講解經(jīng)典理論方法，并要求學生針對各自導師的研究方向，結(jié)合所學算法的主要內(nèi)容、熱點內(nèi)容等查閱已有的文獻資料,選擇具有代表性的文獻對其中算法進行認真剖析，并在設置的討論課中由學生親自講解，與教師和其他學生進行研討，探討算法的優(yōu)、缺點及進一步改進的可能性。

互動式教學方法多種多樣，各有特點[3]?；又黝}可根據(jù)“模式識別導論”課程的教學內(nèi)容，并結(jié)合學生自己的專業(yè)方向精心挑選，或選擇學生們普遍感興趣、能夠發(fā)表自己看法的話題進行討論。例如，在講授完句法模式識別算法后的討論課環(huán)節(jié)，某學生提出可以利用句法模式識別方法解決雷達信號識別問題,并根據(jù)自己查閱文獻的結(jié)果詳細講述了其識別過程。由于現(xiàn)代戰(zhàn)爭中涉及許多導彈制導與反導問題，其中復雜雷達信號識別是制導與反導的關(guān)鍵技術(shù)，因此該主題立即引起了學生們的共鳴。有同學提問到：雷達信號是如何與推斷文法相關(guān)聯(lián)的？有限狀態(tài)機又是如何構(gòu)造的呢？對此，教師首先對提出問題的學生加以肯定與鼓勵，并讓講解的學生根據(jù)自己的理解做出重點答復，然后動員全體同學深入探討，對于難以理解的地方，由教師做出適當提醒。由于學生對該問題普遍感興趣，很快就你一言我一語地討論了起來，期間教師不斷提醒學生注意關(guān)鍵信息的所在，以便形成問題答案，并由提出問題的學生對所形成的答案進行口頭概述。整個討論期間，設定話題的學生和提出問題的學生都是主角，其他同學積極參與，教師進行輔助。通過這樣的交互融合，學生能很快掌握相關(guān)的理論知識，學會將理論內(nèi)容與實際工程問題進行結(jié)合并增加了學習的積極性。

上述類似的互動式教學實踐，很容易形成研究生與研究生、研究生與教師之間相互學習、共同提高的互動局面。該教學方法最終讓研究生既能系統(tǒng)深人地學到模式識別的基本理論和方法，又給研究生留下較大的思維空間，讓他們學會自己去思考，去假設，去得出有用的結(jié)論，使其創(chuàng)新性學術(shù)思維切實得到鍛煉與加強。

3 實例先導式教學方法

實例先導式教學法是指在介紹每一章或者相關(guān)的幾章內(nèi)容之前首先用一個實例引出要學習的內(nèi)容。教師通過對實例的講解，激發(fā)學生的學習興趣[4]。以“Bayes分類器”章節(jié)為例，教師在正式講授算法原理之前，先結(jié)合石油院校的特點，引入非常貼合實際工作的項目 “基于Bayes方法的低阻油、水層分類識別研究”作為教學案例，與學生共同探討油井中油層和水層的識別與分類方法[5]。在該案例教學中，教師先將油層、水層分為2種不同的儲集層模式，選取了大慶齊家凹陷地區(qū)某口井的實際測井資料構(gòu)建各模式的訓練樣本集，并詳細講解了油水層分類模型的建模方法，最后通過算法演示，給出了實際的分類結(jié)果。整個案例講解過程中，教師特別注意了實際工程問題處理與理論教學中涉及的各種學術(shù)概念及算法模型的銜接和對應，從而使學生很快掌握了Bayes分類器的主要功能及算法內(nèi)涵，進一步提升了研究生們理論聯(lián)系實踐的能力，同時也對畢業(yè)后所要從事的具體工作有了比較清晰的認識。

通常情況下，研究生對學科領(lǐng)域內(nèi)要解決的實際模式識別問題比枯燥的理論方法學習更感興趣。因此，課程開始前就讓學生先接觸到所研究領(lǐng)域內(nèi)需要解決的實際模式識別問題，往往會比開始就講解算法理論更能引發(fā)學生積極的思考。授課過程中，教師可以針對引入的具體問題組織學生進行討論，看是否能夠利用已學過的模式識別方法解決該問題。若可以解決，則教師引導學生分析利用已學方法解決該問題時存在的不足，從而引出下面將要介紹的新方法。但若所引入的模式識別問題不能用已學的方法解決，則教師引導學生分析該模式識別問題的特點，思考為何必須引入新的模式識別方法來解決該問題，學生是否能夠據(jù)此提出自己的解決方案。在分析和思考之后，教師再將解決該問題的思路引入到下面將要介紹的新方法上。這樣，在學習新方法的同時，學生會很自然地將新方法與已學方法進行比較，分析各種方法的優(yōu)劣，并積極思考利用新方法解決所提出問題的可能性。該教學方法力求加快研究生對課堂教學內(nèi)容的深入理解與掌握，以此提高研究生對實際科學問題的探索欲望與興趣。

4 項目申報式課程考核模式構(gòu)想

隨著我國科技事業(yè)的不斷發(fā)展，國家對基礎科研的投入越來越多，各類基金項目的申請已成為學術(shù)研究人員成長的助推劑。研究生作為未來基礎科技研究的骨干力量，盡早把握各項基金申請書的撰寫要點，盡快養(yǎng)成嚴謹?shù)膶W術(shù)作風和勇于創(chuàng)新的科研素質(zhì)，對其今后成長非常重要。

“模式識別導論”課程理論性強，涉及的數(shù)學知識多，如概率論與數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、函數(shù)論、最優(yōu)化方法和圖論等，還用到信號處理、人工智能、控制論、程序設計和仿生學等知識，且應用領(lǐng)域廣泛，在相當多基金類項目申報中均有所涉及。因此，本教改項目擬依據(jù)該課程的教學特點，提出開放式(項目申報式)課程考核模式構(gòu)想，其基本思路是：學生從各自相關(guān)科研方向提煉出與課程教學內(nèi)容相關(guān)的研究課題，或由授課教師根據(jù)實際科研項目歸納出若干與教學內(nèi)容相關(guān)的研究課題，以此形成考核題目，要求學生采用基金項目申請書的標準格式，查詢并閱讀規(guī)定數(shù)量的國內(nèi)外相關(guān)參考文獻，撰寫項目綜述；認真提煉所提研究課題的科學問題，歸納出研究內(nèi)容與創(chuàng)新點；設計合理的技術(shù)路線與實施方案，并依據(jù)所學內(nèi)容對項目實施的可行性進行論證。教師則參照基金項目的各項評閱標準，對學生們提交的項目申請書進行評閱，給出成績。上述考核模式力求改善研究生進入課題組后不知如何入手撰寫基金申請書的尷尬，促使研究生的科研綜合能力和學術(shù)素質(zhì)得到全面提升。

5 結(jié)語

隨著科學技術(shù)的不斷進步，模式識別算法在很多高科技產(chǎn)業(yè)中得到了應用，例如文本、圖像和視頻檢索、機器人、生物信息學和面部識別等。本文通過對“模式識別導論”課程教學方法的改革和探索，獲得了一些行之有效的教學經(jīng)驗，學生的學習熱情和學習效果都有了顯著提高，教師在此基礎上繼續(xù)深化改革，不斷完善與提高，使之更加適用于模式識別人才培養(yǎng)的需要。

[1] 張燦龍, 唐艷平. 地方高校研究生模式識別課程教改實踐[J]. 杭州: 計算機時代, 2014, (9): 60-62.

[2] 孫即祥, 劉雨, 余莉. 模式識別精品課程建設的探索與實踐[J]. 長沙: 高等教育研究學報, 2009, 32(2): 85-87.

[3] 馬曉巖, 秦江敏. 《模式識別》課程中的交融互動教學法[J]. 武漢: 空軍雷達學院學報, 2001, 15(1): 72-73.

[4] 蔡宣平, 余莉, 劉雨, 等.“模式識別”課程的研究型教學[J]. 南京: 電氣電子教學學報, 2014, 36(5): 82-84.

[5] 劉得軍, 冉群英, 王斌. 支持向量機在大慶齊家凹陷測井解釋中的應用[J]. 南京: 石油物探, 2007, 46(2): 156-161.