劉得軍， 艾清慧， 錢步仁， 閆景富， 薛亞茹

(中國石油大學(xué)(北京) 地球物理與信息工程學(xué)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(jìn)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(yīng)用，并取得了顯著的應(yīng)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(yù)測、射孔質(zhì)量檢測等等。

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

本文以我?！澳Ｊ阶R別導(dǎo)論”課程的教學(xué)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(xué)存在的問題，探索與研究新的教學(xué)方法。

1 教學(xué)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(xué)院13至14級主修過“模式識別導(dǎo)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(xué)質(zhì)量、數(shù)學(xué)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(xué)效果三個方面進(jìn)行評價，同時對被調(diào)查者提出問題：本課程教學(xué)改革中，你認(rèn)為應(yīng)改進(jìn)的最突出的問題是什么？

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

表1 教學(xué)質(zhì)量評價

從表1可以看出，對于原有的授課模式，學(xué)生普遍認(rèn)為條理性很清楚，重點(diǎn)很突出，教學(xué)方法的引導(dǎo)性也比較強(qiáng)，這些都是以往授課的可取之處，應(yīng)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(shí)踐分配的合理性上。在問題留言的回復(fù)中可知，學(xué)生普遍建議課堂氣氛可以活躍一些，授課風(fēng)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(yīng)用的先進(jìn)技術(shù)結(jié)合起來，讓知識與時俱進(jìn)；課時較短，在比較有難度的地方需要延長教學(xué)時間，有針對性地去學(xué)習(xí)深入，并多舉實(shí)例讓課程更加通俗易懂；最后的考試形式和作業(yè)任務(wù)可以更加多樣化，從不同角度去反映學(xué)生對此課的掌握程度，才會取得更好的教學(xué)效果。

其次，“模式識別導(dǎo)論”是一門理論性很強(qiáng)的課程，涉及的數(shù)學(xué)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?fù)鋵W(xué)、人工智能和控制論為主，因此，針對學(xué)生對以上數(shù)學(xué)知識的掌握程度和與本課程的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行調(diào)查，其統(tǒng)計結(jié)果如表2所示：

表2 數(shù)學(xué)背景知識調(diào)查

從表2可以看出，在學(xué)習(xí)“模式識別導(dǎo)論”課程之前，學(xué)生對表中六種需要儲備的數(shù)學(xué)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(chǔ)最薄弱的是圖論與拓?fù)鋵W(xué)和控制論知識。在關(guān)聯(lián)性方面，學(xué)生普遍認(rèn)為概率論與數(shù)理統(tǒng)計、圖論與拓?fù)鋵W(xué)、最優(yōu)化方法等知識與本課程聯(lián)系緊密，而圖論與拓?fù)鋵W(xué)又是學(xué)生比較生疏的，因此這方面的知識補(bǔ)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(xué)知識的教學(xué)儲備。

“模式識別導(dǎo)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(shè)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(xué)的比重，本次調(diào)查從學(xué)生的答卷中，針對每一章的重要性、課程難度和教學(xué)效果都進(jìn)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(xué)生認(rèn)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(xué)生認(rèn)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(rèn)為是最重要的一章，因此需要注重加強(qiáng)對“聚類分析”的教學(xué)方法；而第二章“判別函數(shù)”為開始的章節(jié)，學(xué)生認(rèn)為較為簡單，容易理解，可以適當(dāng)簡化此章節(jié)的教學(xué)過程。

圖3所示為課程章節(jié)教學(xué)效果評價柱狀圖。

圖3 課程章節(jié)教學(xué)效果評價

由圖3可以看出，學(xué)生普遍對第四章“Bayes分類器”和第五章“參數(shù)估計”的教學(xué)最滿意，原有教學(xué)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(xué)效果相對欠佳，尤其是“模糊模式識別”的難度很大，學(xué)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(xué)生對教改問題回復(fù)的情況進(jìn)行相應(yīng)的教學(xué)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(xué)過程中需要著重加強(qiáng)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(xué)比重，提高教學(xué)方法的多樣性和有效性。

2 交融互動式教學(xué)方法

在以往的灌輸被動式教學(xué)模式下,研究生始終處于被動的學(xué)習(xí)境地,整個教學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)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(yīng)用，再講解經(jīng)典理論方法，并要求學(xué)生針對各自導(dǎo)師的研究方向，結(jié)合所學(xué)算法的主要內(nèi)容、熱點(diǎn)內(nèi)容等查閱已有的文獻(xiàn)資料,選擇具有代表性的文獻(xiàn)對其中算法進(jìn)行認(rèn)真剖析，并在設(shè)置的討論課中由學(xué)生親自講解，與教師和其他學(xué)生進(jìn)行研討，探討算法的優(yōu)、缺點(diǎn)及進(jìn)一步改進(jìn)的可能性。

互動式教學(xué)方法多種多樣，各有特點(diǎn)[3]?；又黝}可根據(jù)“模式識別導(dǎo)論”課程的教學(xué)內(nèi)容，并結(jié)合學(xué)生自己的專業(yè)方向精心挑選，或選擇學(xué)生們普遍感興趣、能夠發(fā)表自己看法的話題進(jìn)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(xué)生提出可以利用句法模式識別方法解決雷達(dá)信號識別問題,并根據(jù)自己查閱文獻(xiàn)的結(jié)果詳細(xì)講述了其識別過程。由于現(xiàn)代戰(zhàn)爭中涉及許多導(dǎo)彈制導(dǎo)與反導(dǎo)問題，其中復(fù)雜雷達(dá)信號識別是制導(dǎo)與反導(dǎo)的關(guān)鍵技術(shù)，因此該主題立即引起了學(xué)生們的共鳴。有同學(xué)提問到：雷達(dá)信號是如何與推斷文法相關(guān)聯(lián)的？有限狀態(tài)機(jī)又是如何構(gòu)造的呢？對此，教師首先對提出問題的學(xué)生加以肯定與鼓勵，并讓講解的學(xué)生根據(jù)自己的理解做出重點(diǎn)答復(fù)，然后動員全體同學(xué)深入探討，對于難以理解的地方，由教師做出適當(dāng)提醒。由于學(xué)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(xué)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(xué)生對所形成的答案進(jìn)行口頭概述。整個討論期間，設(shè)定話題的學(xué)生和提出問題的學(xué)生都是主角，其他同學(xué)積極參與，教師進(jìn)行輔助。通過這樣的交互融合，學(xué)生能很快掌握相關(guān)的理論知識，學(xué)會將理論內(nèi)容與實(shí)際工程問題進(jìn)行結(jié)合并增加了學(xué)習(xí)的積極性。

上述類似的互動式教學(xué)實(shí)踐，很容易形成研究生與研究生、研究生與教師之間相互學(xué)習(xí)、共同提高的互動局面。該教學(xué)方法最終讓研究生既能系統(tǒng)深人地學(xué)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(xué)會自己去思考，去假設(shè)，去得出有用的結(jié)論，使其創(chuàng)新性學(xué)術(shù)思維切實(shí)得到鍛煉與加強(qiáng)。

3 實(shí)例先導(dǎo)式教學(xué)方法

實(shí)例先導(dǎo)式教學(xué)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(shí)例引出要學(xué)習(xí)的內(nèi)容。教師通過對實(shí)例的講解，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)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(diǎn)，引入非常貼合實(shí)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(xué)案例，與學(xué)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(xué)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(shí)際測井資料構(gòu)建各模式的訓(xùn)練樣本集，并詳細(xì)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(shí)際的分類結(jié)果。整個案例講解過程中，教師特別注意了實(shí)際工程問題處理與理論教學(xué)中涉及的各種學(xué)術(shù)概念及算法模型的銜接和對應(yīng)，從而使學(xué)生很快掌握了Bayes分類器的主要功能及算法內(nèi)涵，進(jìn)一步提升了研究生們理論聯(lián)系實(shí)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(rèn)識。

通常情況下，研究生對學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)要解決的實(shí)際模式識別問題比枯燥的理論方法學(xué)習(xí)更感興趣。因此，課程開始前就讓學(xué)生先接觸到所研究領(lǐng)域內(nèi)需要解決的實(shí)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(xué)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(xué)生進(jìn)行討論，看是否能夠利用已學(xué)過的模式識別方法解決該問題。若可以解決，則教師引導(dǎo)學(xué)生分析利用已學(xué)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(xué)的方法解決，則教師引導(dǎo)學(xué)生分析該模式識別問題的特點(diǎn)，思考為何必須引入新的模式識別方法來解決該問題，學(xué)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(xué)習(xí)新方法的同時，學(xué)生會很自然地將新方法與已學(xué)方法進(jìn)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(xué)方法力求加快研究生對課堂教學(xué)內(nèi)容的深入理解與掌握，以此提高研究生對實(shí)際科學(xué)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(chǔ)科研的投入越來越多，各類基金項目的申請已成為學(xué)術(shù)研究人員成長的助推劑。研究生作為未來基礎(chǔ)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(diǎn)，盡快養(yǎng)成嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)作風(fēng)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(dǎo)論”課程理論性強(qiáng)，涉及的數(shù)學(xué)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(shè)計和仿生學(xué)等知識，且應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，在相當(dāng)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(xué)特點(diǎn)，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(xué)生從各自相關(guān)科研方向提煉出與課程教學(xué)內(nèi)容相關(guān)的研究課題，或由授課教師根據(jù)實(shí)際科研項目歸納出若干與教學(xué)內(nèi)容相關(guān)的研究課題，以此形成考核題目，要求學(xué)生采用基金項目申請書的標(biāo)準(zhǔn)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(xiàn)，撰寫項目綜述；認(rèn)真提煉所提研究課題的科學(xué)問題，歸納出研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)；設(shè)計合理的技術(shù)路線與實(shí)施方案，并依據(jù)所學(xué)內(nèi)容對項目實(shí)施的可行性進(jìn)行論證。教師則參照基金項目的各項評閱標(biāo)準(zhǔn)，對學(xué)生們提交的項目申請書進(jìn)行評閱，給出成績。上述考核模式力求改善研究生進(jìn)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(xué)術(shù)素質(zhì)得到全面提升。

5 結(jié)語

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，模式識別算法在很多高科技產(chǎn)業(yè)中得到了應(yīng)用，例如文本、圖像和視頻檢索、機(jī)器人、生物信息學(xué)和面部識別等。本文通過對“模式識別導(dǎo)論”課程教學(xué)方法的改革和探索，獲得了一些行之有效的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和學(xué)習(xí)效果都有了顯著提高，教師在此基礎(chǔ)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(shí)踐[J]. 杭州: 計算機(jī)時代, 2014, (9): 60-62.

[2] 孫即祥, 劉雨, 余莉. 模式識別精品課程建設(shè)的探索與實(shí)踐[J]. 長沙: 高等教育研究學(xué)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(xué)法[J]. 武漢: 空軍雷達(dá)學(xué)院學(xué)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(xué)[J]. 南京: 電氣電子教學(xué)學(xué)報, 2014, 36(5): 82-84.

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