“智能信息处理”课程群教学改革模式研究

摘要：“智能信息处理”课程群是计算机科学与技术专业课程体系中的重要组成部分。本文以该课程群课程的相关性与综合性为基础，分析了该课程群在实际教学中所存在的问题，并从教学工作安排、知识点衔接、教学团队建设、实验教学设置以及课程群教学网站建设等五方面对该课程群的教学改革模式进行了探讨。

关键词：智能信息处理；课程群；教学改革

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）15-0082-02

一、引言

目前，伴随着智能技术与信息技术的快速发展，人类正在逐步步入智能化时代与大数据时代，故国家对智能信息处理方面人才的需求也在急剧增大，这就为高等学校计算机专业的人才培养模式提出了更高的要求，那就是要保证有相当规模的毕业生在走出校门时，即能胜任此类工作。由此可见，对《智能信息处理》课程群的教学模式进行全方位改革，已成为当前高校计算机专业教学体系改革工作中的重中之重[1]。

所谓课程群，即是由三门以上的性质相关或相近的单门课程所组成的一个结构合理、层次清晰，课程间相互连接、相互配合、相互照应的连环式的课程群体[2]。智能信息处理类的相关课程便存在这种相互依赖的逻辑关系，故其可构成一个独立的课程群。该课程群主要由以下几门课程组成：《人工智能》、《模式识别》、《机器学习》、《数字图像处理》以及《Matlab程序设计》。笔者以江苏科技大学及几所周边高校为例，深入分析了目前高校在《智能信息处理》课程群建设方面所普遍存在的问题，并分别从教学工作安排、知识点衔接、教学团队建设、实验教学设置以及教学网站建设等五方面对该课程群的教学改革模式进行了探讨。

二、存在的问题

笔者通过对江苏科技大学及几所周边高校智能信息处理类相关课程的教学模式进行走访调研，主要发现了如下几点共性问题：

1.课程教学次序安排不够合理。众所周知，同一体系下的课程之间通常是有衔接关系的，即当学习一门课程时，往往需要以另外一门或几门课程的知识为基础。《智能信息处理》课程群作为一个相对独立的课程体系，也不例外。在该课程群下，《Matlab程序设计》即需作为其他课程的先导课程，而《人工智能》作为总论课程，亦应先于其他几门课程开设。但目前高校的普遍做法却是将上述几门课程作为选修课统一在大四上学期开设，以至于学生在学习时，由于缺乏先导课程的学习，导致其难以建立起对整个课程体系的统一认识，知识点往往掌握得支离破碎。

2.课程相对独立、知识点缺乏衔接。如上所述，在同一课程群下，课程与课程之间往往存在着紧密的联系，若对不同课程的知识点进行整合，通常可以将其组成一个广泛互联的复杂网络。然而，目前在该课程群的教学活动中，却几乎没有体现出这种知识的承接与流动过程，教学改革活动也往往是围绕某一门具体课程的教学内容而展开的[3]。这种将相互承接的知识点硬性割裂开的做法必然会对最终的教学效果起负面作用。

3.授课教师缺乏对该课程群的统一认识，教师团队的配置缺乏合理性。通过走访调研，笔者发现：在众多高校中，该课程群所配置的教师团队都存在一定程度上的不合理性。具体表现为：各门课程的授课教师仅关注于自己所讲授的某门具体课程的教学内容，而缺乏对整个课程群知识结构的宏观认识。此外，教学团队往往组织松散，在授课前教师间也缺乏必要的组织与沟通。上述问题会在极大程度上影响到教学的最终效果。

4.实验教学内容安排不够合理，缺乏对学生《智能信息处理》综合能力的训练。实验教学是教学活动中的重要组成部分，其主要关注于对学生理论转化为实际的能力以及知识综合运用能力的培养。目前，在《智能信息处理》课程群下，实验教学内容的设置往往过于陈旧，缺乏贴近实用化的综合性实验，而这往往在很大程度上限制了对学生知识综合运用能力的培养，从而影响到了人才培养的质量。

5.课外教学资源匮乏，精品课程群教学网站缺失。众所周知，《智能信息处理》课程群中所涵盖的课程均存在一个共同的特点，即知识的更新速度极快，这就要求教师在授课过程中，要不断更新并传递新知识、新技术。然而，在有限的课堂教学时间内，要同时保证对基础知识和大量新知识进行传递是不现实的。此时，建设精品课程群教学网站将是用于解决上述问题的一个有效手段。然而，目前的精品教学网站往往都是建立于一门独立课程之上的，而缺乏对课程群的关注。此外，对于课程群网站应如何建设以及相较精品课程网站，其应包含哪些独有的特色栏目等问题，现有研究也缺乏有创建的探讨和建设经验[4]。

三、教学模式改革方案

通过对上述几个问题进行分析研究，同时借鉴其他较成熟课程群的建设经验，笔者给出了以下五条具有针对性的教学改革建议：

1.梳理课程相关性，完善课程教学次序。课程群教学次序的安排工作应在充分调研课程间相关性的前提下展开。这就要求要首先梳理好课程间的承接关系，找到课程群中的先导课程、总论课程、承接课程以及前沿综合课程。在《智能信息处理》课程群下，按照上述课程分类进行划分：《Matlab程序设计》应归属于先导课程，《人工智能》可作为总论课程，《数字图像处理》应划分为承接课程，而《模式识别》及《机器学习》则归属于前沿综合课程。基于“先导课程先于总论课程，总论课程先于承接课程，承接课程先于前沿综合课程”的原则，应将该课程群的教学工作按照教学次序安排于连续的3～4个学期进行。合理的教学次序安排将直接关系到最终教学效果的好坏与教学目标的成败。

2.构造知识点互联网络，创建完整的课程群教学体系。对于一个课程群而言，不同课程间的知识点具有广泛的相关性与承接性是其重要标志之一，《智能信息处理》课程群也不例外。以《数字图像处理》中的图像分割技术为例，里面就需要用到《模式识别》中的聚类技术及《机器学习》中的非监督机学习技术。为了提高教学效果，使学生在授课结束时能建立起对课程体系的完整认识，就要求教师必须要在开课前预先构造出课程群相关知识点的互联网络，并根据该网络来制订教学大纲。构造知识网络的目的是要体现出知识的流动性与承接性，从而进一步体现出课程群的综合性与紧致性。

3.建立教师的统一认识，打造合理的教学团队。教学团队也是影响课程群教学质量的一个重要因素。为打造精品的课程群教学团队，应遵循以下三条原则：“老中青结合”原则、“科研相关性”原则以及“知识点通识”原则。所谓“老中青结合”原则，即要求教学团队中的年龄及职称构成比例需合理，既要兼顾教学经验，又要保持活力。“科研相关性”原则是希望教学团队中的成员尽可能从从事相关科研方向的教师中选取。其原因在于，此类教师在日常工作中往往会接触到大量的该领域前沿知识，因此唯有他们才能将领域内的最新研究成果传递给学生。“知识点通识”原则则要求教学团队中的每一位教师都能对课程群的整体知识结构有较为深刻的认识，而不是拘泥于自己所讲授的某一门课程。

4.设计合理的实验题目，提高学生解决实际问题的能力。实验环节应突出对学生动手解决实际问题能力的培养，这就要求实验题目的设置既要兼顾每门课程的独特性又要考虑课程间的相关性。一个实验流程走下来，学生不但能温故，而且可知新，对开发一个综合性的智能系统将有更为深入的认识。如实验大纲设置的合理，则可做到在不增加实验学时的前提下，最大限度提升学生的实际动手能力，而这种能力的培养将极大提升学生在就业时的竞争力。

5.打通线上学习与交流通道，提升学生的学习兴趣。众所周知，在互联网时代，学生获取信息与知识的渠道明显增多，他们也更愿意在网络上进行学习与知识扩展。此外，由于课堂教学时数较短，教师无法与学生一一进行交流，这便会极大地影响到学生的学习效果。针对上述现象，创建相关的课程教学网站，从而打通线上学习与交流的通道，就显得尤为必要。笔者认为：《智能信息处理》课程群有其独特性，即知识相关性与综合性较强，知识点更新较快，这就需要为该课程群创建一个统一的教学网站，而不应将每门课程割裂开来。与独立的精品课程网站相比，该网站除应保留一些常见的基本栏目外，还应重点突出课程群的综合性与知识的前沿性，即需增加知识点相关性解读与分析栏目以及课外学习资料下载栏目，其中后者应提供大量最新的科普及科研文献、算法代码以及学习资源链接的下载功能，使学生能在浏览网站的过程中受益，从而提升其学习相关课程的热情。线上交流渠道的打开，也将有助于集思广益，任一师生均可抛出问题，从其他人那里获得有创见性及参考性的建议。

四、结语

《智能信息处理》课程群是计算机专业教学体系中的重要组成部分与关键一环，该课程群建设的好坏将直接影响到计算机专业毕业生的培养质量，因此不能等闲视之。本文分别从教学工作安排、知识点衔接、教学团队建设、实验教学设置以及课程群教学网站建设等五方面对该课程群教学工作中所存在的问题进行了剖析，并逐一提出了相应的改革建议。希望通过上述措施的引入，能提升该课程群的教学质量，从而为我国提供更多合格的智能信息处理方面的人才。

参考文献：

[1]刘丽珍，王函石，王旭仁，王万森，刘杰.智能信息处理精品课程群建设思考[J].计算机教育，2012，（18）：49-52.

[2]郭必裕.对高校课程群建设中课程内容融合与分解的探讨[J].现代教育科学，2005，（2）：66-68.

[3]曾宪华，李伟生，于洪.智能信息处理课程群下的机器学习课程教学改革[J].计算机教育，2014，（19）：60-62.

[4]吴传芳，袁智诚，吴俊，赵云.高校课程网站建设现状及对策分析[J].教育教学论坛，2015，（6）：178-179.

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