浅谈如何提高农业院校自动化专业本科《模式识别》课程学习积极性

段凌凤 黄成龙 梁秀英 杨万能

【摘要】《模式识别》课程是针对自动化专业学生的一门专业基础课，授课效果的好坏直接影响学生对后续课程的学习和对专业知识的掌握。农业院校自动化专业具有自己独特的特点，本文通过查阅相关资料并结合华中农业大学的具体情况，分析了农业院校自动化专业本科《模式识别》课程学习积极性不高的原因，并提出了一些提高学习积极性的措施。

【关键词】农业院校 自动化 模式识别 学习积极性

【基金项目】华中农业大学校级教改项目PPT专项“《模式识别》课程PPT优化与应用 ”（P2017019）。

【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）17-0253-01

1.引言

学习积极性是影响学生学习质量及发展能力的关键[1]。《模式识别》作为针对自动化专业学生的一门专业基础课，主要内容有模式识别学科的基本概念、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决分析方法、特征提取与选择以及其他模式识别方法等。通过该课程的学习，让学生掌握基本的农业自动化行为前沿专业知识。然而农业院校自动化专业本科同学学习該课程的积极性不容乐观。

2.学生学习积极性低的原因[2]

2.1 学习环境较差

近年来由于互连网的普及智能手机的兴起，大学生们处于一个信息大爆炸的时代，社会价值观日益多元化。随着社会价值观的日益多元化，部分学生觉得读书无用进而学习动力不足。值得一提的是，互联网对大学生的学习积极性影响巨大。

2.2 大学管理相对宽松

在高中时期，学校管理严格，学生在紧凑的学习节奏中有高考这个目标，外加高中老师和学校的严格管理，使学生们在繁忙的学习中忘掉与学习无关的内容；而到了大学，大多数同学突然失去目标，加上大学管理相对宽松，学生的课余时间相比高中多出很多，学生有较多闲暇时间可以做与学习无关的事情，学习积极性越来越低。

2.3 对课程缺乏兴趣，自主学习劲头不足

目前《模式识别》课程的教学方式主要采用传统的教学模式，以教师教授为主，通过语言传授与PPT、板书相结合的方式向学生灌输知识，学生处于被动学习的状态，师生之间互动较少。课程算法很多，内容相对较枯燥，课本基本上全为相关算法的文字描述及流程图，涉及大量数学公式，内容较抽象。另一方面，教材主要介绍一些经典算法，缺乏前沿性。《模式识别》为专业选修课，大多数同学缺乏对课程的兴趣仅仅是为了学分而被动学习。

3.提高学习积极性的对策

3.1 教师方面，结合热门实例，让学生参与课堂

增加教学案例，多找学生感兴趣的应用进行讲解，如人工智能、无人驾驶、无人机、虚拟现实等，还可以结合智能手机应用、农机方面的应用进行讲解。增加对前沿算法如深度学习的讲解，增强教学的前沿性与趣味性。加强课堂上师生间及学生间的互动。设置问题，让学生主动去思考，学生可成立小规模的讨论组，对问题进行讨论并回答问题。针对农业院校自动化专业本科学生的特点，重点阐述《模式识别》课程算法优缺点及应用和就业前景，结合国内外著名模式识别研究课题小组的研究成果，深入浅出，提高学生学习积极性。

3.2学校方面，优化学习氛围

学校方面，应优化学习氛围，加强班风、学风建设，创建良好的学习环境。组织一些与《模式识别》课程相关的知识科研竞赛，使学生在日常生活中接触模式识别领域的知识与话题，激发他们的兴趣。加强学生管理，并加强对教师的培训，杜绝照本宣科，并建议老师PPT教学时图文、动画搭配恰当、结构清晰、重点突出，使学生能集中精力听课，在轻松活泼的课堂气氛中掌握基本知识。

3.3学生个人方面，加强自我学习

加强自我认识，明白作为一名学生自己的主要任务还是学习，了解企业对大学毕业生的专业要求，明白认真学习对自己以后就业的重要性。明白在当今人才竞争激烈和残酷的社会里，必须树立终生学习的目标，用知识来武装自己，才不会被时代所淘汰，坚信踏实学习的态度对自己的重要性。

4.总结

影响农业院校自动化专业本科学生学习《模式识别》课程积极性的因素有很多，既有客观原因又有主观原因，既有内部环境原因又有外部环境原因。本文主要分析了影响农业院校自动化专业本科学生学习《模式识别》课程积极性的主要原因，并提出了一些提高学习积极性的措施。

参考文献：

[1]袁颖.影响学生学习积极性的原因及解决办法[J].辽宁教育行政学院学报，2006（2）：12-16.

[2]王云海，武丹丹，李峰.影响大学生学习积极性的因素研究与对策分析[J].河南大学学报，2006（9）：46-51.

作者简介：

段凌凤（1986年7月-），女，湖南株洲人，讲师，博士，从事植物表型组学研究。