“模式识别”课程虚拟教学平台的研究与实现

张灿龙　唐艳平

摘 要： 针对目前研究生“模式识别”课程教学中所呈现的问题，并结合课程自身的特点，分析了构建“模式识别”虚拟教学平台应解决的主要问题，借助计算机技术和网络技术进行平台的构建。此平台主要由课程介绍、成员管理、在线学习、项目开发、在线测试和在线交流等功能模块构成。该虚拟教学平台极大地扩展了教学空间，丰富了教学方法，提高了教学效率，为师生提供了一个便捷、有效的网上教学环境。

关键词： 模式识别； 虚拟教学平台； 网络技术； 计算机技术

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）07-59-03

Abstract： Aiming at the existing problems in the teaching of pattern recognition course， the key issues that should be addressed in designing the virtual teaching platform of pattern recognition course are analyzed with the characteristics of the course，. The platform is constructed by the computer technology and Internet technology. The following functions including the course description， membership management， online learning， project development， online testing and online discussion are provided. The virtual teaching platform greatly expands teaching space， enriches the teaching method and improves teaching efficiency. It provides the teachers and students with a convenient and effective online environment.

Key words： pattern recognition； virtual learning platform； internet technology； computer technology

0 引言

鉴于模式识别技术的重要性，许多高等院校都将模式识别作为自动化、计算机科学与技术、控制理论与工程等相关专业研究生的主修课程。该课程理论性强、实践性突出，与学科内的多层面内容相融合，其前沿技术发展日新月异，是集理论性、实用性、创新性于一体的综合性课程[1]。但由于模式识别课程内容太多[2-3]，无法在有限的课时内全面讲授，而基于互联网的开放式虚拟教学平台为我们解决这一问题提供了有效的途径。作为传统教育教学的有益补充，虚拟教学平台可为教师和学生提供一个具有交互性、共享性、实时性和综合性的学习环境[4]。本文首先介绍构建“模式识别”虚拟教学平台的必要性，然后给出该平台的实现方法及各模块的功能。该平台整合了课程的教育教学资源，强化了教学过程中“教为主导，学为主体”的教学理念，有利于激发学生的学习兴趣，帮助学生更好地理解和掌握教学内容，培养学生的创新能力，提高教学质量。

1 “模式识别”虚拟教学平台建设的必要性

模式识别是指通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，是信息科学和人工智能的重要组成部分[1]。对于机器人、机器视觉、信息获取、语音识别等研究有重要意义，已经在军事、医学、公安、交通管理、天气预报等领域得到了广泛应用。我们对广西某高校模式识别课程的教学现状作了一次调查，师生普遍反映模式识别课程内容繁杂、难讲、难学。下面我们从课程本身、教师授课和学生学习三个方面来分析该课程教学存在的主要问题。

1.1 课程内容较多、理论性强

首先，模式识别课程内容较多，通常包括贝叶斯决策与估计、特征提取与选择、分类器设计与评估、聚类分析、有监督、无监督以及半监督学习、神经网络、支持向量机、模糊分类等，要在有限课时内向学生讲授这些内容并使其掌握是很困难的一件事情；其次，模式识别课程涉及的数学知识较多，包括高等数学、线性代数、数理统计、矩阵论、随机过程、工程优化方法、小样本统计学习理论、模糊数学等，这对学生的数学功底是一个较大的挑战，同时也使得教学面临着尴尬局面：既不能花过多的时间讲数学基础知识，又要把以这些数学知识为基础的内容讲清楚；最后，模式识别还是一门实践性要求较高的课程，要求学生能运用模式识别相关理论对实际问题进行分析和抽象建模，并编程实现问题的自动化求解，因此要求学生具有较强的知识储备、自学和动手能力。

1.2 教学方法单一落后

受长期给本科生授课方式的影响，大部分导师对研究生上课仍然采取“满堂灌”的形式。他们往往会根据自己对课程的理解来上课，缺少与学生的交流，无法站在学生现有知识水平的基础上去体会课程的难度，这是其一。其二，有些导师由于缺乏与模式识别相关的课题研究经验，因此无法结合自身体会将有些深奥的模式识别公式或理论形象化和实例化，而这往往是学生喜闻乐见的教学方式。其三，教学未能与时俱进，仍采用课堂讲授为主的教学方式，学生动手实践少，因此很难将抽象知识和实践结合应用。

1.3 研究生基础和学风整体呈下滑趋势

首先，受扩招和重点大学竞争的影响，地方高校生源质量整体呈下滑趋势，大部分研究生是通过调剂录取的，其中还包括相当数量的跨专业的学生，因此这些学生的专业素养，特别是数学基础普遍较差，这给模式识别课程的教学带来了很大困难；其次，由于自身基础较差，研究生对学好模式识别课程缺乏足够的信心，在学习和科研上缺乏积极性、主动性和刻苦钻研的动力；最后，研究生的学习能力存在差异性，单一的课堂教学模式难以真正做到因材施教。

因此，有必要对现有教学模式进行改革，通过利用计算机技术和网络技术构建虚拟教学平台，以此来突破传统课堂教学的时空限制，并充分调动学生学习的积极性，最终达到在有限时间内高质量地完成课程教学之目的。

2 “模式识别”虚拟教学平台的研究

通过上一节的分析不难看出，要构建一个切实高效的虚拟教学平台，就必须从课程设计、教师教法和学生管理三个方面来进行分析和研究。下面是我们对构建“模式识别”虚拟教学平台的几点思考。

⑴ 教学平台应对课程教学信息资源进行有效整合。由于模式识别内容较多，并涉及大量数学理论，因此课堂上只能对部分内容和理论进行精简式讲解。为了使学生能对课程信息进行全面了解，虚拟教学平台必须提供更为详实的教学资料。例如，以电子教案、多媒体课件、教学视频及教学参考资料等形式对课程信息进行共享。学生可以通过该平台自主地预习和复习，打破传统教学模式的时空限制，实现课堂教学的课外延伸，使学习过程变得更加方便和灵活。

⑵ 教学平台应提供在线项目开发和管理的功能。模式识别是一门理论与实践紧密结合的课程，因此必须培养学生应用模式识别理论去解决实际问题的能力。同时，教学理论表明基于任务驱动的学习方法能有效地激发和维持学习者学习的兴趣和动机，并有助于教学者对学习者进行有效管理[5]。为了达到以上目的，我们在构建虚拟教学平台时提供了在线项目开发和管理的功能。学生可以通过平台自主地完成教师给定的项目任务，教师也可以及时地掌握学生完成项目任务的进度，并给出必要的指导和帮助。

⑶ 教学平台应提供交互式学习的功能。教学理论和实践表明，基于自由讨论和交流的学习方式能有效地提供学习效率。然而，受教学时间的限制，在课堂教学中组织充分的教学讨论和交流存在一定的现实困难，因此我们以新生代学生更愿意接受的留言板、邮件系统等形式设计了交互式学习模块。通过虚拟教学平台，学生之间可就学习过程中遇到的各种问题展开讨论并及时反馈，教师也可以通过该平台将教学心得等信息传播给学生，增强教师与学生之间的交流。

3 “模式识别”虚拟教学平台的实现

本文以Dreamweaver作为教学平台的开发环境，使用JSP技术，设计了基于B/S模式的“模式识别”虚拟教学平台。该平台主要由课程介绍、成员管理、在线学习、项目开发、在线测试和在线交流等模块组成，其功能结构如图1所示。

3.1 课程介绍模块

课程介绍模块主要由课程信息发布和教学模式简介两部分组成。其中第一部分提供了课程简介、教学大纲、教学计划、推荐教材等基本教学信息；第二部分介绍了该课程所倡导的教学理念、教师所采用的教学方法及对策、以及学生应该使用的学习方法等。

通过该模块学生能对模式识别课程的基本情况和教师拟采用的教学方法有一个通盘了解，从而知道该如何去执行和操纵整个学习过程，才能获得最好的教学效果。

3.2 成员管理模块

系统的成员主要有教师和学生。教师信息管理模块主要提供课程负责人和主讲教师等基本信息的维护及查看功能，并展示教学团队所有成员的教学及科研成果信息。学生信息管理模块主要介绍每个学生的基本信息、所在班级以及所承担的项目任务等情况。

通过成员管理模块学生对教师的教学水平和科研能力有了充分了解，教师也可对学生的知识基础有所了解，从而有助于制定合理的教学方案，最终实现师生之间的相互了解和沟通。

3.3 在线学习模块

该模块有教学资料管理和在线课程学习两部分。其中教学资料管理模块提供了与“模式识别”课程相关的教学资料的上传、删除等功能，如电子教案、多媒体课件、教学视频及教学参考资料等；在线课程学习模块提供了多媒体课件和教学视频的在线播放功能。对多媒体课件的制作，主要使用了Powerpoint、Authorware、Flash等软件。

该模块支持学生在课堂以外进行自主学习，通过观看相关课堂教学视频和课件等方式，达到课前预习和课后复习的目的，有效避免了教学受到时间、地域约束的影响，使学习过程变得更加便捷和灵活。

3.4 项目开发模块

项目开发模块由项目任务管理和在线项目开发两部分组成。其中第一部分主要负责项目任务的编制、介绍、分配以及测试数据的上传和维护，教师用户可以通过该模块及时掌握学生执行项目任务的情况，并给出相应指导；第二部分则提供一个基于Matlab语言的“模式识别”课程项目开发系统，学生可通过该系统实现项目任务的在线开发、程序代码的上传和在线测试。常见的项目任务有手写数字识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、车牌识别等。

项目开发模块是我们这个虚拟教学平台的一大特色，它的作用是双重的，既培养了学生应用模式识别理论解决实际问题的能力，又便于教师有效地监督和管理学生学习。

3.5 在线测试模块

在线测试由测试题库管理模块和在线课程测试模块组成，其中测试题库管理提供测试题目的新增、修改、删除等维护功能。在线测试功能分为章节测试和在线考试两大类。章节测试是对某个章节的知识掌握情况进行在线测试，在线考试是对整个课程知识点的掌握情况进行综合测试。考试题型由选择题、判断题和实例设计题所构成。学生点击开始考试后，系统会根据测试题库随机生成一份考卷，测试完成后系统将测试结果及参考答案反馈给学生。

通过这种无纸化考试有助于学生进行自我检查，掌握自己的学习情况，及时查缺补漏。也有助于教师及时了解教学效果，并做出相应的调整。

3.6 在线交流模块

课程论坛为教师和学生提供讨论交流的平台，学生可以在这里发布学习过程中遇到的问题、学习心得及自己的学习资料等，实现一定的资源共享。学生可以通过在线答疑功能，将学习过程中遇到的问题和产生的疑问向老师提问，教师可以以留言的形式对问题进行解答。此外，教师还可以将一些具有普遍性的问题发布到论坛中，便于学生参考。

4 结束语

基于网络的虚拟教学平台是一种新型的教学模式，是对传统教学模式的有益补充，在高校教育中已发挥越来越重要的作用。本文构建了“模式识别”课程的虚拟教学平台，学生可以通过该平台随时随地预习、上课、复习、讨论和开发项目，这有效地促使学生进行主动学习，让师生之间的沟通与交互更加方便和灵活。此外，这种教学模式对于开展个性化教学，真正实现因材施教，也起到了积极作用。

参考文献：

[1] 史海成，王春艳，张媛媛.浅谈模式识别[J].今日科苑，2007.22.

[2] 边肇祺，张学工.模式识别[M].清华大学出版社，2002.

[3] Sergios Theodoridis. Pattern Recognition[M].San Diego： Academic Press，2006.

[4] 吴璟莉.数据库虚拟教学平台的构建与研究[J].无线互联网科技，2012：203-205

[5] 郑开涛.任务驱动教学模式的探索[J].当代教育论坛，2008.8：115-117