人工神经网络课程在生物信息学专业的教学实践与探讨

吕俊杰，陈丽娜，何月涵

（生物信息科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150081）

【探索与实践】

人工神经网络课程在生物信息学专业的教学实践与探讨

吕俊杰，陈丽娜，何月涵

（生物信息科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150081）

人工神经网络是在神经生理学、生物学、数学、计算机学等学科发展的基础上提出的，模拟人类大脑的结构和思维方式处理、记忆信息的一门学科。在处理信息方面，相比于传统人工智能方法具有非线性适应性，目前，在多个领域得到了成功的应用。本文主要根据人工神经网络在生物信息学相关专业的教学实践，从教学方式、教学方法、学科建设等方面进行探讨。

人工神经网络；教学实践；教学方法；生物信息学

人工神经网络是在神经生理学、生物学、数学、计算机学等学科发展的基础上提出的，模拟人类大脑的结构和思维方式处理、记忆信息的一门学科。具体来说，早在20世纪40年代，随着医学、生物学家们对人脑神经的结构、组成以及信息处理的工作原理的认识越来越充分，有学者提出以数学和物理方法对人脑神经网络进行抽象，并建立简化的模型，用以进行信息处理，这种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，称之为人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）[1]。

在人工神经网络中，各种待处理的对象（数据、特征、字符、抽象的模式等等）都可用神经元处理单元表示。这些神经元主要可以分为输入神经元、隐含神经元和输出神经元三大类。其作用各不相同，作为输入神经元的处理单元用来与外界产生连接，接收外界的信号输入；隐含神经元处于中间层，为信息处理的不可见层；输出神经元主要实现结果的输出。神经元之间相互连接，连接的权重反映了各神经元之间的连接强度，神经元之间的连接关系中蕴含着信息的表示和处理。人工神经网络主要是在不同程度、不同层次上模拟大脑处理信息的风格，具有非程序化、较强的适应性、自组织性、并行分布式等特点，其实现主要是通过网络的变换和动力学行为，涉及数学、生物学、人工智能、计算机科学、非线性动力学等多个学科[1]。作为一门活跃的边缘性交叉学科，在处理信息方面，相比于传统人工智能方法具有非线性适应性，成功地应用于神经专家系统、模式识别、组合优化、预测等多个领域，尤其在生物信息学领域得到了广泛的应用。生物信息学是20世纪末发展起来的一极具发展潜力的新型学科。人类的基因中蕴含着大量有用信息，利用神经网络可以对这些海量的信息进行识别与分类，进而进行相关的生物信息学分析。如利用神经网络分析疾病与基因序列的关系，基于神经网络对蛋白质结构的预测，基因表达谱数据的分析，蛋白质互作位点的预测等等，都取得了很好的效果[2]。

因此，在生物信息相关专业的本科生中开设人工神经网络课程尤为重要。经过多年的研究发展，已经提出上百种的人工神经网络模型，这就需要教师针对不同的专业背景，不同层次的学生，讲授不同模型的核心思想、推导过程、实际应用等等。本文主要根据人工神经网络在生物信息学相关专业的教学实践，从以下几个方面进行探讨。

一、引导式教学，激发学生的学习积极性

神经网络作为一门偏于理论分析的学科，传统的教学模式，即首先讲解模型的起源，接下来介绍模型的核心思想，然后就是一连串的数学公式推导，面对满黑板的公式，学生很难提起兴趣去认真学习相应的模型。所以，如何激发起学生的学习积极性，让学生重视这门课程，更好地掌握课程内容，掌握相关的模型理论基础、核心思想，更好地服务于本专业，是人工神经网络教学者亟待解决的问题。

首先，在导课的时候要生动，以引起学生对将要学习的内容的好奇心，让学生有兴趣投入到课堂学习内容中去。布卢姆说过：“最大的学习动机莫过于学生对所学知识有求知的兴趣。”只有在这种动机下的学习，才会提高自身的主动性与自觉性，达到提高教学质量的目的[3]。例如，在讲解hopfield神经网络的时候，通过举例对苹果、橘子的质地、形状、重量等特征的描述，运用“0，1”进行量化描述，然后应用神经网络就可以进行有效地分类；对于旅行商TSP问题，也可以通过hopfield神经网络寻找到最优路径。那么，这些问题是如何解决的呢？就需要大家来一起揭开hopfield神经网络的神秘面纱。其次，由于神经网络涉及大量的数学公式与数学方法，学生往往会有畏惧的心理，这就需要教师帮学生澄清思想误区，现在很多用于数据分析与计算的软件，如matlab工具箱、R软件里面都有很成熟的人工神经网络软件包，所以，学生只需要理解其工作原理、核心思想，学会使用现成的人工神经网络软件包处理数据，在熟练应用程序包的基础上，对相应的神经网络模型进行优化，改进，并且与其他的人工智能算法相结合，更好地为本专业服务。第三，在讲授人工神经网络理论内容的时候，要摒弃传统的呆板式的推导过程，以往的神经网络教学方法注重理论分析，通常是一连串的公式推导，公式中又涉及大量的符号，计算起来复杂又烦琐，学生会觉得索然无趣，厌学情绪严重。在教学过程中，教师要精心设计，创设出特定的问题环境，将所学内容与本专业相结合起来，多讲应用，启发和诱导学生选取合适的神经网络模型来解决本专业的实验数据分析与处理等问题。

二、理论教学与实验教学相结合

除了在理论课堂上将基本的理论知识传输给学生，教师还应该安排若干实验教学内容，让学生以实验为主，将理论课上所学的知识运用到解决实际问题中来，理论联系实际，主动操作思考，观察，分析，讨论，以培养学生解决问题的能力。一旦学生自己动手处理一些问题后，很自然地就会对人工神经网络产生一种亲切感，并能强烈激发起学生继续探究下去的兴趣。对于同一问题，可以让学生选取不同的网络模型，设置不同的参数，甚至可以让学生自己动手编写相应的网络模型程序，并且给予改进，根据得出的结果来评价模型在解决实际问题时的好坏，以及模型改进的效果。作为授课教师，需要不断优化实验教学内容，在生物信息学专业开设人工神经网络课程，实验教学主要是针对生物信息专业的海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用人工神经网络方法和生物信息学知识，进行信息的分析与处理。除了在实验课堂上给学生最大的自由发挥空间外，课后作业也尽量以开放式问题的形式给出，比如，可以让学生选取相应的网络模型处理本专业的一些实际问题，例如，数据的分类、聚类等等，其中，数据来源可以不同，类型也可自由选取，最后给出相应的模型参数设置、方法的改进、实验结果，也可以安排学生自己查询文献进行学习，并安排学生作报告。这样，学生可以在世界范围内了解神经网络的在本专业的应用情况，又能提高英语的读写能力，还能锻炼学生做科研报告的能力。

三、加强师资队伍建设以及其他基本条件的建设

由于生物信息学是一门新兴的交叉学科[4]，这就要求人工神经网络的授课教师要熟练掌握生物信息相关专业的知识，教师的业务水平必须得到充分保证，才能给学生以全面透彻的指导。学院应该本着自主培养与重点引进的原则，优化教师队伍的专业结构和学历结构，提高教师的自身修养。授课教师要将课堂的理论知识联系实际生物问题进行讲授，让学生感受到人工神经网络在本专业的应用，提高学生的学习效率，同时也需要阅读大量的专业文献，提高编程技巧和数据库应用能力，让自己成为一名合格的复合型教师。同时，人工神经网络课程的实验，高度依赖于计算机网络等设备，因此，相关的软硬件设施的建设也必不可少，由于，基因组测序技术的发展，目前生物信息学研究所用的数据都是海量的，神经网络训练起来所需时间太长，不能用普通的电脑完成，需要专门的服务器来处理，学校有关部门应在条件允许的情况下，配备机房，购买服务器，以及相关的软件，为学生创造良好的环境，让学生完成课程内容。

最后，人工神经网络涉及数学、计算机、人工智能和神经学等专业知识，因此，需要授课教师加强与其他相关专业教师的交流与合作，并渗透到授课过程中去，让学生在学习人工神经网络网络时能将各专业联系起来，更好地解决生物信息学中的问题，要想成为一名合格的人工神经网络课程教师，首先要成为一名复合型的教师，不仅要具备教学和科研能力，同时也要具备计算机、生物学、信息学等多学科的知识。

[1]朱大奇，史慧.人工神经网络及其应用[M].北京：科学出版社，2006.

[2]朱伟，史定华，王翼飞.人工神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用[J].自然杂志，2003，（3）：167-171.

[3]赵俊，李晓红.趣味教学法在预防医学教学中的运用[J].现代医药卫生，2005，21（15）：2089-2090.

[4]张阳德.生物信息学[M].北京：科学出版社，2004.

G642.0

A

1674-9324（2014）17-0208-03

吕俊杰（1982-），女，黑龙江齐齐哈尔人，博士，哈尔滨医科大学，讲师，主要从事人工神经网络、生物信息类专业教育教学与研究工作。