“项目教学+深度学习”为双主线教学模式的探索和实践——以研究生多媒体信息技术课程为例

胡 敏，王晓华，唐益明，孙 晓，安 鑫

(合肥工业大学 计算机与信息学院，合肥 230601)

国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)[1]指出，在高等教育中要深化教育教学改革，创新教育教学方法；注重学思结合、知行合一；倡导启发式、讨论式、探究式和参与式的教学；帮助学生学会学习。《教育部关于改进和加强研究生课程建设的意见》(教研[2014]5号)[2]中明确指出，在研究生培养过程中，高校应当高度重视课程学习，加强课程建设，立足研究生能力培养和长远发展。在目前国家急需创新人才的关口，高校研究生教学改革更要注重教学方式和学生创新综合能力的培养。研究表明，深度学习是培养学生自主学习能力和知识创新能力的基础，主要表现为学生的学习积极性高，能够触类旁通、融会贯通，并善于利用知识迁移来解决实际问题[2]。近几年的《地平线报告》[3]也表明，“创设多样化学习情境促进深度学习”是当前国内外教育的发展主要方向。因此，在研究生教学实践中，有必要也必须探索促进深度学习的教学方式。

近年来，我国很多高校实施“研究生教育创新计划”，构建以培养创新人才为目标的创新教育机制，在教学过程中激发研究生创新意识和思维，为国家的战略需求和未来发展培养高层次创造性人才[4]。本文以提高研究生的科技创新能力和创造能力为目的，在对“多媒体信息技术”课程教学过程和学生学习现状的调查分析基础上，提出了“项目教学+深度学习”的双主线教学模式，构建了基于项目教学的深度学习过程，阐述了实现深度学习目标所对应的项目教学实施环节和作用，并通过“多媒体信息技术”课程的教学实践研究表明了所提策略和模型的可行性及有效性。

一、深度学习教学研究

1.高等教育深度学习教学研究

1976年美国学者Marton和Säljä在《论学习的本质区别：结果和过程》[5]的一文中首次提出深度学习和浅层学习概念，至此，深度学习就一直受到国内外广大教育学者的密切关注。Entwistl和Ramsden[6]及Biggs等人[7]等人发展了深度学习和浅层学习的相关理论，不少教育者将深度学习的理论研究成果用于改进课堂的深度教学。DeepK.Khosa等[8]在本科生的兽医课程教学中做了深度学习实验研究，将学生分为深度学习实验组和原实验教学组，通过调查问卷研究基于案例的协作学习对学生深度学习产生的影响，研究结果表明基于案例的协作学习在兽医课程教学中具有较好的实践价值。Stanger Hall等[9]指出深度学习是以高阶思维为主的认知活动，这个活动并具有持续性。学生在这个学习过程中能形成复杂的认知结构，并且可加快学习结果发生质变和发展高阶思维能力。Pegrum等[10]对深度学习进行了深入研究，指出深度学习是以理解信息为导向，而不是以机械重复记忆孤立信息为导向，利用深度学习方法能够获得对知识的深度理解和长时间记忆。相对来说，国内对深度学习的教学研究较晚，2005年何玲等[11]对深度学习进行了进一步的阐释：深度学习就是学习者在理解学习的基础上能够批判性地学习新思想和新知识，不但能将新思想和新知识融入已有的认知结构中，建立不同思想知识间的关联关系，而且可以将已有的知识用于解决新情况下的新问题。文献[12-15]对基于深度学习的课程教学模式和教学策略进行了探索研究，也提出了一些切实可行的深度学习教学方法。

2.研究生的深度学习现状

计算机专业一直是各大高校的热门专业，高素质计算机人才也一直是国家的迫切需求。计算机专业研究生的研究方向综合性高、门类多、实践性强，要求他们不但要有深厚的基础理论知识、解决复杂实际工程问题需要的系统专门技术，而且更要具备对科技发展动向的敏锐感知力。近些年，对研究生工程能力和创新能力培养的重要性已引起很多从事研究生教学的老师和管理人员的重视，已有一批高校正在推进研究生的工程能力和创新能力培养方面的工作。但由于起步较晚，目前还没有成熟有效的针对工科研究生创新能力培养的教学体系和教学模式。在课程教学内容上，很多内容只是在本科课程的基础上进行了一些面上扩展，学习难度与本科课程差距不大，没有显现研究生教育的要求和特点。如计算机应用技术专业、计算机软件与理论专业设置了数字图像处理、多媒体信息技术、模式识别3门课，我校本科生中也设置了这几门课，并且这几门课程内容有重叠。并且，有的研究生课程所用的教材内容陈旧，不能反映当前学科的应用性、研究性和前沿性。在教学模式上，由于研究生课程学时普遍较少，多数老师还是传统的课堂授课方式，很少有实践环节，使得学生不能透彻理解课程知识，学术深入不够，不能有效开拓学生的创新性思维。在教学管理上，多采用课程设置、课程大纲、课堂授课、课程考试的教学体系，通过评估学生上课率、作业和课程考试成绩等简单指标对学生知识的掌握和老师的教学进行评价，没有与研究生的培养目标和发展需求等建立紧密的关联关系。

二、项目驱动的深度学习教学研究

项目驱动的教学内容是以项目任务为依据，教学活动以学生为主题，具有情境性、问题性、互动性和成果性等特征。深度学习是以学生为中心、是一种主动的、探究式的、理解性学习，它注重多学科知识的融合、批判性的高阶思维、主动的知识建构、有效的知识迁移及实际问题的高效解决。深度学习需要真实化情景、知识建构和学习共同体协作完成。由此可看出，课堂中的项目驱动教学特征与深度学习的内涵和目标是高度一致的，项目驱动教学是可以作为实施深度学习的有效形式。

1.“项目教学+深度学习”的双主线教学模式

在教学过程中如何实现项目驱动的深度学习对教师开展教学改革实践至关重要。Jensen 和 Nickelsen[16]所提出的深度学习路线的关键环节就是深度加工知识，要求教师要引导学生精细和有效的加工新知识。一般来说，项目教学实施过程包括课前准备、课堂实施和课后巩固三个环节。根据Jensen 、Nickelsen的深度学习路线和 Biggs 3P模型，再结合深度学的相关理论以及与项目驱动教学之间的关系，本文构建了如图1所示的“项目教学+深度学习”为双主线的教学模式。选择的项目要与教学目标和教学内容有密切的相关性，要能激发学生的学习兴趣。项目教学实施为支持深度学习创设有利环境；通过师生互动、生生互动和自主探究，对项目资料进行深入分析和总结，将新旧知识进行有效融合，完成对新知识的意义建构，提出解决情境问题的解决方案，实现知识迁移学习，进而达到深度学习目标。

图1 “项目教学+深度学习”为双主线的教学模式

基于“教学做合一”的教学理念进行教学过程的实施，以“项目教学”为抓手，培养学生的工程应用能力。在课程的授课过程中，有效融合理论教学和项目实践教学，交叉进行理论教学和实践教学，有效推动项目的实施，如图2所示。

图2 “项目教学+深度学习”的教学实施过程

所构建的基于“项目教学+深度学习”研究生课程教学模式的目的是以专业能力培养和创新思维为核心，通过学生参与科研项目、加强科研和实际应用训练来培养学生的专业技能，创造性地解决所遇到的科研实际问题。项目教学可以实现对学生的应用需求分析、设计、实现和执行等综合能力的培养。教师通过将一个完整的科研项目合理而有效地融入教学活动中，可以达到把理论与实践有机结合起来的目的，而且可以充分挖掘学生的潜能和创造力以提高学生综合解决实际问题的能力。本文以多媒体信息技术课程为例，探索“项目教学+深度学习”为双主线的教学模式。多媒体信息技术是电子信息学科中的经典课程，教学内容包括音频信号处理、视频图像处理、文本处理、通信和存储等多个领域的知识，对电子信息和通信专业研究生的培养起着重要的作用。

2.基于项目驱动的多媒体课程深度学习教学设计

为了兼顾不同研究方向的研究生，培养其科研和解决实际问题的能力，提高研究生的深度学习能力和创新能力，组建了以数字图像处理、多媒体信息技术和模式识别3门课程为核心的“数字媒体”课程组。课程组在教学规划中，将“深度教学”的思想引入到课程建设和课程规划中，以实际科研项目为驱动，将科研项目所涉及的知识点和技术有效合理地分配到这3门课程和相关课程中，一方面，避免了不同课程主要“知识点”的重合；另一方面，基于项目驱动，实现课程间相关“知识点”的深化和迭代，完善课程组的整体知识体系。在有限的学时内，不仅要凸显教学价值和功能、让学生掌握多媒体信息技术的思想方法、提升媒体信息技术核心素养，还要架起与数字图像处理和模式识别课程间的桥梁。因此，本课程教学设计的宗旨是：从文本、图像、语音和通信等角度，掌握多媒体信息技术的核心知识，建立运用多媒体信息处理思想解决实际问题的思路方法，提高解决复杂技术问题的能力，培养学生的创新精神和实践能力，促进学生核心素养的发展，有效弥补目前课程理论教学与实践环节脱节、研究性不强、前沿性不足等。

(1) 基于核心知识的项目教学策划 通过对前几届研究生的论文题目和内容进行了调研总结，研究内容可归结为4个方面：图像处理、人脸识别、图像压缩、语音识别。而多媒体的主要特征是多样性、交互性和集成性，因此，所构建的案例既要体现课程内容，又要结合研究生的研究方向。为此，在教学过程中以围绕人机交互项目构建教学案例，针对工程实际应用中的人机交互技术，借助Matlab视觉处理函数、开源视觉检测开发包OpenCV和开源语音库OpenSMILE等资源，在传授学生语音信号处理、人脸检测和识别理论知识的基础上，重点培养学生的系统分析、设计和系统开发能力，为今后的研发项目提供必要的基础知识和技能。

(2) 项目教学案例库的构建 本文作者所在实验室“情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室”拥有二台全身运动关节的站立式高仿类人机器人，如图3所示。“思思”和“想想”这两款机器人为人机交互过程中的人脸识别、表情识别、身体姿势、语言交流以及个性化表达等技术研究提供了实验平台。基于该平台，所构建的人机交互系统流程如图4所示。机器人人机交互系统是一个复杂的系统，根据不同的应用场景需求，各系统所突出的视频图像、音频、文本等技术点会有所不同。

基于上述研究平台，多媒体信息处理技术课程教学主要从图像处理、语音处理、信号传输和动作控制等方面展开，为此，本课程构建了项目教学案例库，其内容包括六个方面的主要内容，如下页图5所示，这6个方面的内容互相有关联，形成循序渐进、不断深入和交叉的关联关系。规划的案例所涉及的知识要点与课程教学内容高度相关且覆盖多媒体信息技术课程的重点内容，同时每个案例库各有侧重，可满足案例知识点与教材内容间的相关性与多样性要求，如下页表1所示。

图5 多媒体信息传述案例库构成

表1 多媒体技术案例库构成

3.“项目教学+深度学习”为双主线的教学实施

教学实施过程围绕学生的学习活动和学习结果开展。学习活动要让学生开展具有挑战性的任务，要能高度参与、深度思维、情感内化；学习结果的检验是学生能自主说出多媒体信息领域核心技术的思想方法、核心素养方面的收获。为此，以陪护机器人人机交互系统项目为载体，结合教学团队的科研课题，针对多媒体信息技术课程的教学内容，在教学过程中设计了六个子系统：语音信号的采集和处理；人脸图像的采集和预处理；视频图像的压缩处理；音频信号的压缩处理；多媒体信息检索；人机交互中的多媒体融合。在项目教学的实施过程中，为便于教学计划的执行，将每个子系统分解成若干较小的功能模块，以验证性教学实验推动学生掌握项目所涉及的基础理论知识，以项目目标、技术路线和关键知识点推动学生系统地完成项目功能。针对不同专题提出相应的问题(对应表1案例库名称)，将各问题的关键点制作成微课，这样既有课程的系统性，又有关键知识点的微课解析，最终形成全面性的课程体系。通过人机交互系统的核心算法在“多媒体信息技术”课程中的项目教学实施，实现紧密结合实际应用、紧跟信息学科发展前沿的研究生能力培养目标。此外，为了充分发挥学生的主动性、参与性，发挥项目驱动深度学习的特点，给学生营造一个研发项目的预热氛围，针对每个专题模块，给出一两个热点、难点问题，让学生课外收集资料、查阅相关文献，理解相关知识点和解决有关问题，在课堂上进行师生互动、生生互动，探讨相关问题的认识和解决途径。

在“项目教学+深度学习”为双主线的教学实践过程中，教师要充分备课、精心进行教学设计，要从知识细节碎片化的教学转变为核心知识结构化的教学，要从多媒体信息技术具体知识的教学转变为信息学科思想方法的教学，从抽象知识讲解的教学转变为解决综合复杂技术问题的教学，从仅仅注重知识结论的教学转变为凸显知识功能价值的教学。例如，本教学中所设计的多模态人机交互预处理专题，该专题涉及“数字图像处理”、“语音信号处理”、“模式识别”等核心知识，基于该专题的教学实施，学生不仅有研发环境的直观感受，而且在基本技能案例的引导下，能够完成基本多媒体信息处理的自我学习。所以，本教学过程充分体现了多媒体信息技术知识的整合，实现了整体知识的结构化，体现了多媒体信息技术核心知识的教育功能和价值，承载并落实了电子信息类学科的思想方法和核心素养。

4.基于项目驱动的多媒体课程深度学习的课程评价

由于课堂教学方式、考核方式的改变，课堂效果发生了明显变化，改变了以往课堂上很多同学带着“耳朵听”、不记笔记、不发言的局面。在考核方式上，让学生围绕“项目”完成大作业、课程报告，鼓励学生在项目实施过程中的技术路线和方法创新。在课堂上随机围绕一个“知识点”进行师生、生生互动等形式评价学生对课程内容的掌握情况。这种考核方式大大调动了学生思考、实践的积极性，有不少学生主动把自己的大作业制作成ppt或录制视频在课堂上向老师和同学展示。这不仅活跃了课堂学术、科研气氛，而且可以通过这些课程评价形式分析教学内容设置是否合适以及是否达到了教学期望，进而在不断的教与学的闭环中实现对课程教学的持续改进。

三、结 语

基于“项目教学+深度学习”为双主线的多媒体信息技术课程的教学实践证明，该教学方法能在有限的教学时间内让研究生达到深度学习的教学效果，其教学方式得到了学生们的认可。该教学模式不是把现成知识技能简单传递给学生，而是在教师的指导下，发挥了学生的主体作用和学生的探究创造能力，让学生在不知不觉中寻找到掌握理论知识、提高技能的途径。这样不仅实现了培养学生创新思维、强化学生综合能力的培养目标，而且激发了学生的好奇心和求知欲，提升了研究生做科研的素养。