研究生课程教学模式改革实践

张强 邵思羽 牛天林 李大喜 杨新宇

[摘 要] 为适应新时代国家经济社会的发展需要，研究生培养工作需要紧跟建设发展的步伐创新开展教学模式改革。以研究生课程“神经网络理论与应用”为例，结合以往教学实践经验和当下信息化技术手段，采用线上线下混合式教学模式对课程教学进行改革探索，提出“综合审视、合理混合，理实一体、突出创新”的课程教学模式改革思路，突出学生“学”为主体的教学理念，重点从方法手段、课程资源、创新培养和团队协作等方面探索有益的方法和举措，为课程内涵质量的提升奠定坚实的基础。

[关键词] 研究生培养;教学改革;混合式教学

[基金项目] 2020年度空军工程大学防空反导学院教育教学研究立项课题〔2020〕6号;2020年度陕西省自然科学基础研究计划“掺混聚甲氧基二甲醚改善军用柴油机高原环境适应性的燃烧机理研究”（2020JQ-475）

[作者简介] 张 强（1973—），男，陕西汉中人，博士，空军工程大学防空反导学院副教授，主要从事电力系统及其自动化、深度学习领域研究;邵思羽（1991—），女，山东邹城人，博士，空军工程大学防空反导学院讲师，主要从事机电系统智能故障诊断、深度学习应用领域研究;牛天林（1982—），男，河南郑州人，博士，空军工程大学防空反导学院讲师，主要从事能源与动力工程领域研究。

[中图分类号] G643   [文献标识码] A   [文章编号] 1674-9324（2021）51-0057-04    [收稿日期] 2021-05-16

一、新时代背景下对研究生课程建设提出了更高的要求

随着2020年全国研究生教育工作会议的召开，研究生教育工作受到前所未有的重视，是新时代下我国在教育领域步入世界一流水平的核心追求，肩负着德才兼备的高层次人才培养和创新创造的重要使命，是国家发展、社会进步的重要基石。如今，研究生体量、规模已经发生了巨大的变化，国家新时代的发展也对研究生教育工作提出了更高的要求，既要追求学术卓越，也要面向国家利益和国家需求。根据新时代我国研究生教育的使命与任务，深入推进学科专业的调整，提升导师队伍水平，完善人才培养体系，深化研究生培养模式的改革，其中关键的一项就是要以“研”突破，重视课程体系改革和课程水平提升[1]。

当前研究生培养环节更偏重科研学术能力的培养，课程体系与质量是培养环节中不足的一方面。在课程理念的先进性、课程及其内容设置的科学性和规范性、课程之间的逻辑关系、课程教育教学方法的适用性、内容的时效性、课堂内容的知识性和饱满性等多个方面仍有待提升。正因如此，为了提高教师教学效果及学生的学习效率，有必要采用创新教育理念对研究生课程进行改革，为课程学习带来新的活力[2]。工科类学科是以解决实际问题、服务社会发展、创新创造为导向而建设的，其固有属性决定了其特殊性，既需要严谨完整的理论知识体系，又需要解决问题的实际效能。一方面，工科类课程要建设夯实理论基础的“硬课内容”，为研究生建立了解和深入认知完整学科全貌的渠道;另一方面，课程建设仍要考虑研究生实践能力的培养，理论指导实践，培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力，要以能独立发掘研究目标作为课程学习成果的一个重要标志[3]。

不同于普通高等教育，军队院校教育中的课程建设具有更为特殊的含义。新版《军队院校教育条例（试行）》的施行，进一步强调军队院校教育的建设目标是培养德才兼备的高素质、专业化新型军事人才。军队院校教育是培养军事人才的基本途径，与部队训练实践、军事职业教育共同构成三位一体的新型军事人才培养体系。因此，军队院校的研究生课程建设更加多元，不仅需要满足高等教育中对高层次人才创新创造能力的培养，还要紧紧围绕军队院校教育发展目标培养军事人才。要培养掌握坚实的学科基础理论和系统的专门知识，熟悉本学科的发展和前沿，具有从事科学研究及独立担负专门技术工作的能力，能够解决科学技术难题，具有创新能力的高层次专业技术人才，并具备成长为高层次参谋、指挥管理人才的潜力，具有较强的事业心和献身精神，积极为军队的现代化建设服务。

随着大数据时代的到来、人工智能相关技术的高速发展及强大计算资源的可利用，新一代大型深层神经网络模型蓬勃发展，成功解决了机器视觉、自然语言处理等多个领域内的关键问题。其中，神经网络理论与算法是人工智能领域的奠基石，是各类先进智能化模型的基础。要想了解人工智能的先进算法，首先需要掌握传统神经网络的基本概念及理论背景，建立完整的理论知识体系，为后续创新创造打牢基础。同时，人工智能的高速发展又要求课程内容与时俱进，紧跟科研学术与工业生产的发展步伐，以解决实际问题与服务社会为导向，不断保持课程知识体系的持续更新。

“神经网络理论与应用”作为一门专业课程，主要研究神经网络的算法理论及其仿真应用，是开展科学研究的重要理论基础。课程着重突出算法理论的系统性与综合性，以及仿真实现的灵活性与多样性。课程教学的总体目标是全面、系统地掌握神经网络理论与应用的基本理论、方法和技术，了解当前相关学科方向的典型应用和研究前沿，具有利用神经网络理论、技术、方法和工具，解决科学技术问题的能力，为创新创造工作打下坚实的理论和技术基础。

二、课程改革探索：理念与思路

（一）教育教学目标与课程改革理念

通过课程内容的设置及实践能力的培养，使研究生初步掌握开展学术研究的基本技能，培养学生开放学习、自主学习的意識与能力。在教学过程中贯彻“学为主体”的理念，利用现代化信息技术手段辅助课程教学，提升教师的教学效果与学生的学习效率，全面提升课程教学质量[4]。

瞄准课程内涵质量提高目标，结合教学团队线上教学的实践经验，在综合审视线上线下教学模式优势、劣势的基础上，提出科学合理的线上线下混合式教学模式，并重点从教学内容、方法手段、课程资源、创新培养和团队协作等方面探索有益的方法和举措，全面促进研究生的自主学习能力、协作沟通能力和创新能力的提升，更加贴近研究生课程教学和能力培养的直接需求，有效解决课程教学传统瓶颈的问题，为课程内涵的质量提升奠定坚实的基础[5]。

（二）线上线下混合教学模式探索

传统的课程教学模式主要采用精讲、研讨、实验和文献课等形式，依托课堂环境组织实施教学，较好地传授了知识与方法，但与“教为主导、学为主体”“拓展研究生的前沿视野，激发创新思维，培养科研能力”“加大课程信息化教学模式改革”等更高的要求还有一定的差距[6]。为了全面提高课程的教学质量，经过教学团队的研究，提出了“综合审视、合理混合，理实一体、突出创新”的线上线下混合式教学模式改革思路。

“综合审视”——深刻反思课程属性、目标职能和传统教学质量等束缚问题，深刻理解信息化教学模式的优势，重点剖析线上线下教学的优劣势，将“要求—问题—方向”整合式分析作为课程教学模式改革的前提依据;“合理混合”——科学合理地解决了课程线上线下混合式教学的内容设置、课时比例、形式方法等关键问题;“理实一体”——基于课程理论与应用双重教学目标的要求，通过科学实施课程线上线下混合式教学的理论与实践环节，交互迭代，全面提高质量效益;“突出创新”——在神经网络科技高速发展趋势和研究生学术科研创新能力培养的共同要求下，通过宽视野、新知识、高要求、细环节、重闭环等实际举措，为综合素质能力的培养提供有力支撑。

三、课程教学模式改革的具体实践

（一）积极开展线上线下混合式教学

原有课程教学主要依靠线下教学，受限于思维理念和计算机网络条件，导致前沿知识更新缓慢，网络资源利用率低。为了提升课程的教学质量，优化为线上线下混合式教学模式。在以线上教学为主体、线下教学为辅助的方式下，基于钉钉、“雨课堂”等在线教学平台，加强课前、课中、课后全程质量监控。充分利用丰富的人工智能网络视频资源、Python例程和论坛、中英文文献资料，发挥学生的主体作用，打破时空限制，提高课程的教学质量。

精讲课采用课前预习、课中教学和课后巩固三个步骤实现线上线下混合式教學法。课前向学生发布教学资料和预习任务，注重学生的自学能力，并利用钉钉、“雨课堂”等在线教学平台的预习答题等功能了解学生的自学效果;课中综合运用线上线下答题、投票、情景表演等多种形式掌握学生的学习状态，获取学习效果的反馈，加强教学互动;课后布置适合学生独立思考的开放性探讨性题目，发布教学视频、课堂教学效果统计等帮助学生巩固知识，并帮助教师了解学生的学习动态[7]。

仿真实验课与研讨课的混合教学包括教师示范、学生练习及焦点问题讨论三个部分，各个环节综合利用线下课堂教学环境与线上软件平台的优势，发挥课程教学与学生动手实践的最大效能，提升课程的教学质量。

（二）深入更新完善课程信息化教学资源

针对“神经网络理论与应用”的课程性质与特色，注重加强课程教学资源的建设，在已有资源的基础上，充分利用互联网多平台共享资源，有针对性地为学生提供理论学习与实践创新条件。

1.搭建线上课程平台。利用钉钉平台组建包括所有教师与学生的课程教学班级，用于在线教学的课程开展，方便教师与学生之间的沟通。通过钉钉平台可以实现课程教学课件的上传与存储，方便学生下载进行课前预习与课后复习，在线录制理论授课内容并在课后发布，学生可以针对薄弱环节回看往期课程，同时通过线上平台提交作业程序与论文报告等，教师进行批注与反馈，形成较为完整的教学闭环，提高教与学的效率。此外，在线平台还可以随时实现优质资源分享，作为课程的参考资料，丰富课程教学内容建设，开阔学生的视野。

2.充分利用多平台共享资源加强课程建设。神经网络相关科技发展迅速，在授课过程中针对实际应用问题启发性地引入先进神经网络模型结构理念，分享相应科技论文与文摘，提高学生对学习的探究与兴趣;针对程序编写、调试与运行的相关内容，在展示及研讨环节总结、提炼、分享经验心得，引导学生在编程论坛问题库中进行有效检索与学习;针对神经网络经典理论与拓展知识，分享国内外优质课程资源，以及相关学科领域的课程资源，帮助学生构建宏观、全面的视角;针对实践环节的落实，神经网络往往解决了大数据分析问题，分享和介绍了神经网络应用领域的常用数据集，包括图像类数据集（CIFAR、MNIST等）、语音类数据集、机电类相关数据集等，在帮助学生拓宽视野的同时，为程序运行提供了数据基础。

（三）注重协作，加强教学团队建设

“神经网络理论与应用”课程具有基础理论与实践操作相结合的特点，不仅包含理论讲授，而且有较大比例的实践操作环节，因此需要对教学团队建设进行相应的规划与设计，采用主讲教师与辅导员相结合的模式，有效实现课程教学，提高教师教学与学生学习的效率，促进教学相长。

1.构建教学团队，明确主讲与辅助教师的分工。主讲教师具有丰富的教学经验与雄厚的理论知识积累，对于课程性质地位、学情分析具有深刻见解，在课程内容安排上实现了宏观把控，主要对神经网络相关的经典基础理论进行讲授，为实践环节打下良好的理论基础。辅导员负责实验操作的辅助帮带、课后答疑等环节，帮助更多的学生及时解决问题，提高授课效率。辅导员通过观察学生的课堂表现、课后作业问题反馈等方式，及时发现学生在学习中存在的困惑与问题，并及时进行总结反思，找准学生的兴趣点，加强授课效果。

2.科研学术反哺教学，提高学生的科学素养。一是根据课程内容安排，利用当下先进的神经网络、人工智能等相关科技理念，引发学生的学习兴趣，与课程内容相结合，采用问题导向式教学与实践，提高学生的创新意识与动手能力;二是利用教学团队的优势资源，发挥教师在相关研究领域积累的成果，在课程中融入科研学术论文阅读方法、文献综述方法、科技论文写作方法、科学研究技能等专题研讨课，采用教师讲授与学生研讨等方式，在掌握课程知识的基础上加强科学研究素养;三是课程内容涵盖理论与应用两个方面，神经网络应用将紧紧围绕科技发展前沿，紧贴学科专业应用领域，及时更新课程教学内容，与时俱进，保证课程内容的时效性;四是加强对研究生自主学习能力和科学研究素养等创新实践能力的培养，实现课程学习与所学专业的良好对接。

四、结语

社会的发展需求对研究生教育工作提出了更高的要求，结合当下大数据智能化时代的高速发展，研究生课程建设更需要进行及时的革新。以“神经网络理论与应用”研究生课程为例，突出其兼顾理论性与实践性的工科类课程属性，结合当下信息化技术手段，采用线上线下的混合式教学模式对课程教学进行改革探索，重点从方法手段、课程资源、创新培养和团队协作等方面探索有益的举措方法，全面促进研究生自主学习能力、协作沟通能力和创新能力的提升，更加贴近研究生课程教学和能力培养的直接需求，有效解决了课程教学的传统瓶颈问题，为课程内涵质量提升奠定了坚实的基础。

参考文献

[1]杨卫.对研究生教育的几点认识[J].学位与研究生教育，2020（9）：1-3.

[2]杨斌.以“研”突破迸发创新活力加速研究生教育改革发展[J].学位与研究生教育，2020（9）：3-6.

[3]周文辉.加强研究生教育研究助力研究生教育高质量发展[J].学位与研究生教育，2020（9）：8-9.

[4]周定平，杨文礼.公安院校线上与线下教学同质等效面临的挑战及其对策[J].公安教育，2020（5）：60-63.

[5]李俊刚.面向法学课程线上线下混合式教学实践——以西方法律思想史为例[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2020（5）：6-8.

[6]李琛，刘兵，陈春晟，等.线上线下融合教学模式应用[J].包装工程，2019（12）：25-29.

[7]杨宇翔，黄继业，吴占雄.线上线下混合教学模式实施方案设计[J].课程教育研究，2015（5）：3-4.

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