融合科研能力提升的研究生课程教学改革探讨

摘 要：高校培养的研究生人才应具备从事科学研究的能力。面向目前研究生专业基础知识不夯实、科研创新能力不足的现状，该文以改善课堂教学效果和提升人才培养质量为目的，提出科研能力提升和研究生课程教学相融合的教学模式，从教改意义、必要性、实现路径、效果分析四个方面提出以数据驱动建模及科学计算研究生课程为例的课程改革意见和建议，以期为研究生课程的教学改革提供重要参考和借鉴。

关键词：科研能力提升；研究生；课程教学改革；教学效果；基础知识

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）26-0119-04

Abstract： Postgraduate students cultivated by universities should possess the ability to engage in scientific research. To deal with the current situation that the professional foundation knowledge of postgraduate students is not solid and their research innovation ability is insufficient. In this paper， we propose a novel course teaching mode by fusing there search capabilities improvement and the postgraduate curriculum teaching with the aim of improving the effectiveness of classroom teaching and improving the quality of postgraduate students' cultivation， For this， by taking the curriculum "Data-Driven Modeling and Scientific Computation" as an example， four aspects including the significance， necessity， implementation scheme， and effect analysis are presented， which can provide important guideline and reference to the construction of postgraduate curriculum reformation.

Keywords： research capabilities improvement; postgraduates; curriculum teaching reformation; teaching effectiveness; basic knowledge

随着科技创新的不断发展，具有科研能力的研究型人才越来越受到社会各行各业的青睐，高等教育中研究生培养的地位和作用更加凸显[1-2]。在我国，研究生培养的第一年需要进行学位课程的学习，通常分为公共基础类、专业基础类和方法类研究生课程。学位课程的学习是为了进一步提高研究生的专业技术能力，而方法类课程旨在给研究生系统地讲解一些科学研究方法，以增强研究生从事科研实践活动的能力[3]。然而，大部分研究生在完成方法类课程的学习之后还是不知道如何运用所学的科学研究方法开展具体的科研活动。2020年9月，教育部、国家发展改革委、财政部下发的《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》中明确要求：“培养单位要创新教学方式，突出创新能力培养[4]”。因此，提出科研能力提升与方法类研究生课程教学相融合的课程改革探索，发挥科学研究对课堂教学的反哺作用，以拓展研究生的学术视野和提高研究生的科研创新能力，是当前研究生教育发展的必由之路。

数据驱动建模及科学计算是一门与其他学科广泛交叉渗透，旨在让学生掌握数据驱动建模、分析和数据处理前沿科学研究技术的方法类研究生课程[5]。课程中所讲授的Lasso回归、高斯混合聚类、线性判别分类、动态模式分解和POD技术等科研方法可广泛应用于如地震预测、天气预报、石油勘探、金融经济及航空航天等诸多国民经济和国防建设领域。本文以此课程为载体，提出充分融合课堂教学与科学研究的课程改革探索意见和建议，以激发研究生主动学习的积极性和提升研究生的科研能力。

一 科研能力提升与研究生课程教学相融合的意义

科研能力提升旨在培养研究生的科研思维和提高研究生独立完成科研实践活动的能力，目前高校培养研究生科研能力的主要途径包括课堂教学和科学研究两种[6]。在传统的高校研究生培养过程中，二者往往是分离的，大部分研究生在完成课程学习之后仍然不知道如何运用所学的科研方法开展科研活动。这主要是因为传统的研究生课程教学侧重于填鸭式授课，以理论讲解的形式开展，缺乏课堂教学与科学研究结合的行业案例，实际教学效果也极不理想[7]。因此，在课程教学中强调理论学习与科学实践结合的重要性，引导研究生开展自主学习，不再局限于课堂授课和课本上的条框，而是要理论联系科研实际，灵活应用所学的科学研究方法解决具体的科研实践问题，将具有非常重要的现实意义。

二 科研能力提升与研究生课程教学相融合的必要性

在整个研究生培养中科研能力提升的思想应贯穿整个专业培养过程，只有将科研能力提升与研究生课程教学紧密的融合起来，才能使研究生真正地具备从事科学研究的能力。这是因为研究生的科研能力提升必须是以专业课程教学为基础的[8]。研究生在完成第一年的学位课课程学习之后，应具备一定的专业基础知识，可自主学习和独立开展科学研究，接下来将是运用所学的科学研究方法开展具体的科研活动实践。因此，在研究生学位课学习阶段，特别是方法类研究生课程的学习期间，通过将科研能力提升与课堂教学紧密融合，可显著提高研究生的科研思维和创新能力，能激发其学习积极性，进而改善课程的教学效果和提高人才培养的质量。

选修数据驱动建模及科学计算这门课的研究生专业背景丰富，通常来自校内的不同学院不同专业，他们将来从事的研究方向也都不尽相同。大多数研究生选这门课的目的是学习数据驱动建模及科学计算的前沿技术方法，然后将其应用于自己的科研领域。随着近年来机器学习、人工智能技术的飞速发展，该领域发展相当迅速，各种新的数据驱动建模、分析与数据处理技术研究成果层出不穷，与其他学科的交叉融合也日益明显。在此背景下，如何合理考虑学生的不同专业基础和其学习目的，在授课过程中创造不同专业背景研究生进行深入合作交流的机会，以及如何紧随前沿研究热点，更新教学内容和调整授课顺序，以适应行业的发展需求和聚焦于提升研究生的科研能力已成为当前数据驱动建模及科学计算课程教学的重要方向。在具体的授课过程中，应尽可能多地创造条件，让研究生掌握并应用所学的数据驱动建模及科学计算理论方法到具体的科研实践中。

三 融合科研能力提升的研究生课程教学改革实现路径和方法

（一） 课程教学改革设想的提出

一年级研究生在科研创新方面的认识还停留在本科学习阶段的填鸭式被动接受的层面，自助开展学习和科学研究的意识非常薄弱，缺乏科研思维。然而，研究生在学习方法类课程的过程中，既要熟悉复杂抽象的基础理论知识，又要掌握这些基础理论知识在各研究领域的应用以及相关的研究进展，传统的老师利用单一PPT课件按部就班地把教材内容按章节顺序讲完，学生只听讲不动手操作的授课方式，通常会让学生对所学的知识一知半解，容易越学越糊涂。研究生在学完课程后，在自身的科研项目中还是无法做到学以致用。因此，在研究生课程的教学过程中，如何有效拓展学生的科研思维和提升学生的科研能力，是当前研究生教育面临的关键难点[1]。针对这一目标，如图1所示，依托高度融合理论和实践两大环节的数据驱动建模及科学计算课程，在具体教学中，通过更新教学内容、调整授课顺序、引入科研论文讨论的方式开展研究生课程教学改革研究，将具有极其重要的示范意义。

（二） 课程教学改革的基本内容

1 前期准备

1）更新教学内容和调整授课顺序。根据教材[5]，数据驱动建模及科学计算的授课内容分为“基本计算和可视化”“常微分方程和偏微分方程”“数据分析计算方法”和“科学应用”四个模块，基本按照“基础知识、模型介绍、数据分析计算方法、案例应用”的顺序进行编排。但实际上这四块教学内容并不是完全各自独立的，如果按部就班地把教材内容按章节顺序讲出来，学生很难对所学的理论知识进行融会贯通和灵活运用。通过对学生进行调研以及向教学经验丰富的老教师请教，在充分考虑课程知识结构和章节安排难易程度后，我们更新教学内容，增加“降维和变换”“机器学习与数据分析”两部分。为有机结合理论知识和相关科研实践应用调整授课顺序，将整个课程分为8个专题，每个专题主要包括研究背景及意义→相关技术原理→数据分析计算基本流程→科学实践应用四大部分，以方便学生更好地理解所学方法，并基于科研应用启发方法实践，训练他们的科研思维和解决问题的能力。

2）了解学术前沿，遴选相关文献。高质量的课程教学内容应与学术前沿是非常契合的，了解学术前沿，遴选出相关文献用于研究生课程教学将有助于突破课本内容的局限，进而拓展研究生的学术视野和提高研究生的科研能力。任课老师根据调整后的课程专题内容遴选出相关的学术文献，要求文献中所涉及的研究内容恰好涵盖课堂中讲授的具体科研方法。任课老师还应不时地对这些文献进行筛选、分类并保持实时更新，以遴选出最适当的文献用于课堂授课。此外，拟推荐给学生Nature Communication、Nature Machine Intel- ligence、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等领域内高质量的期刊及AAAI、CVPR、ICML和ICLR等领域内顶尖学术会议，用以查促学的形式激发学生的科研兴趣。

3）转变上课模式。传统的填鸭式授课模式中，师生、学生之间互动性差，影响教学效果。课堂教学与科学研究相融合的研究生课程建设聚焦于颠覆这种传统的教学模式，并通过引入可实现混合式教学模式的“雨课堂”予以实现。基于“雨课堂”，创建数据驱动建模及科学计算智慧课堂[9]，并实现在课前，把课件和相应的科研文献通过智慧课堂发给研究生，让研究生提前学习，同时适当地布置课前讨论作业；课堂上，回顾讨论相关知识点，开展专题的选题、应用和实践，并引导和帮助学生寻找科研方向；在课后，指导研究生复习课上所讲的科学研究方法，引导他们自学实现拓展提升，并布置下次课的学习内容，让研究生做足课前准备工作。最后，任课老师借助“雨课堂”，对整个上课过程进行教学反思总结，并进行及时调整和改善，以获得最佳的教学效果。

2 实现路径与方法

开展科研能力提升和研究生课程教学相融合的教学改革旨在培养学生应用课堂上所学的科学研究方法开展具体的科研实践。以数据驱动建模及科学计算研究生课程为载体，具体的实施路径和方法如下。

基础理论讲解。任课老师讲解专题内容所涉及的基础理论知识、实验技术原理以及可能出现的问题等，并录制成视频和将授课PPT上传至“雨课堂”，以便学生更好地掌握，也给基础较弱的学生提供反复学习的机会。此外，任课老师还演示和引导学生如何从论文研究动机、科学问题、理论方法、研究结果和结果讨论这五个方面学习一篇科研论文。

科研任务分配。将学生分成7～9个学习小组，每个学习小组从遴选的专题文献中选取1～2篇。要求每一位研究生对这1～2篇文献进行细致的全文学习，选择其中的一部分内容作为自己的主攻任务，做成汇报PPT，并鼓励研究生在上述推荐的期刊/顶尖会议中开展相关文献搜索，实现以查促学。

组内协作学习。组内成员各自消化任课老师课上所讲的内容，针对小组选定的1～2篇科研文献进行深入的研读、要点提炼和学习，并去图书馆查阅资料或上网学习，最终把每个人负责的部分汇总并制作成一个完整的汇报PPT。在此过程中，学生还应讨论和分享各自的学习经验与遇到的问题，整理归纳成经验分享和组内未解决的问题两大部分。

课上文献汇报。组内成员1人或多人依次对本组的文献研讨内容进行总结汇报，包括研究背景及意义、科学问题、理论方法、技术路线、实施方案、主要结论、存在的问题及后续可能的改进方向等，厘清作者完成该论文时的科研思路，并给出批判性评论和可能的改进措施，同时随时解答来自其他小组成员和任课老师的提问。对于无法解答的问题，其他小组成员也参与回答，最终形成全班的集体讨论。

教师总结点评。任课老师对课堂上各组研究生的文献汇报情况进行总结，指出其中的优劣不足，对科研文献中所涉及的教材中理论和技术进行点评，并拓展和分析学生提出的改进方向的可能性。此外，利用“雨课堂”的“投票打分”功能，组内学生根据整个科研实践过程的表现、贡献度等，完成组内互评，为保证公平性，可以为匿名评价。任课老师和其他组外同学依据汇报质量、解答问题的情况等进行打分。最终按照组内互评40%，老师评分30%，组间评分30%的打分分数作为学生的互评成绩。如图2所示，该课程最终的考核方式及其比重分布为互评成绩占40%，考勤成绩占20%以及期末课程论文占40%。

3 课程教学改革的效果分析

根据选课研究生及其导师反映，经过上述这样的教学模式的训练，学生们通过边阅读科研论文、边查阅文献做汇报PPT的方式加深了对基础知识的理解，提高了学生的课堂参与度和学习主动性，通过充分结合抽象的理论知识和具体的科研实践增强了研究生理论联系实际的能力，使他们学会了如何透过现象看本质，如何分析问题、解决问题，同时通过探索学科前沿拓展了研究生的学术视野，培养了其自学能力、科研能力和沟通能力。然而，上述这种研究生课程教学模式也暴露出一些值得我们完善的问题。

1）比对于传统的讲授式教学，这种新型教学模式对于任课老师的专业知识、教学经验及对课堂的掌控能力都有了极大的挑战。针对这一问题，笔者拟着力于建设由教学经验丰富的老教师和科研能力突出的中青年教师组成的课程教学团队，通过注重任课老师专业水平和科研能力的培养，如加强团队内部科研合作、鼓励教师外出培训交流等方式不断提升任课老师的专业技术能力和他们对课堂的掌控能力。

2）由于时间紧、任务重或研究生个人能力所限，部分同学课前对文献的准备不足，导致对文献研究的不透彻，课上讨论不激烈。针对这个难点，笔者拟采取两点相应的举措，首先，充分发挥研究生导师的作用，加强研究生与指导老师之间的交流，以提升研究生的科研兴趣和创新意识；其次，向学生强调基础知识和外语能力的重要性，逐步培养和提高研究生自身的文献检索和阅读能力，并公平、细化地对学生的学习过程和效果进行打分评价，以调动研究生的学习积极性。

基于以上分析，开展融合科研能力提升的研究生课程教学改革探索将具有良好的教学效果，可在潜移默化中提高研究生的科研创新能力，为后续研究生科研项目实践的顺利开展奠定坚实的基础。

四 结束语

课堂教学是研究生培养过程中极为重要的一个环节，针对主要讲授一些科学研究方法的方法类研究生课程，打破传统的填鸭式授课方式，将科研能力提升与课程教学有机融合，是一种理论联系实际、充分发挥研究生自主学习的新兴教学方法，也是发挥科研对课堂教学反哺作用的新型课堂教学模式。本文以数据驱动建模及科学计算研究生课程为载体，提出了课堂教学与科研能力提升相融合的研究生课程改革探索，分别从改革设想的提出、课程改革的基本内容、课程改革的效果分析三个方面给出了具体的阐述。此类教学模式将有助于培养学生的科研素养，提高研究生主动学习的积极性和改善课堂教学的效果，并有利于拓展研究生的学术视野和提高研究生的科研素养，进而提升研究生人才培养的质量。

参考文献：

[1] 高巍，赵鹏.面向科研能力养成的研究生课程教学改革探讨——以农业资源与环境研究进展为例[J].高教学刊，2023（11）：141-144.

[2] 刘会政，张鹏杨，刘维刚，基于科研能力提升的研究生课程建设实践探讨——以国际贸易为例[J].教育现代化，2020，6（45）：103-106.

[3] 徐丹丹，b8b720f3f613aafb373ad8ba6f19893a刘艳清，栾兆擎，等.“理论-应用”与“教学-科研”相结合的教学模式的实践——“地理信息系统GIS”研究生课程为例[J].教育理论与教改，2021（4）：89-91.

[4] 教育部 发展改革委 财政部关于加快新时代研究生教育改革发展的意见教研〔2020〕9号.中华人民共和国国务院公报[EB/OL].http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-09/22/content_5545939.htm.

[5] KUTZ J N.数据驱动建模及科学计算-复杂系统与大数据处理方法[M].吕立刚，王立华，黄红坡，译.北京：电子工业出版社，2017.

[6] 钟卫干，封毅，乐宁，等.基于科研能力培养的文献研讨式教学探索与实践——以医学分子生物学课程为例[J].大学教育，2022（9）：104-106.

[7] 牛聪，唐丹丹，张文慧.能力培养导向的工程流体力学课程改革初探[J].高教学刊，2017（6）：54-55.

[8] 陶欣荣，陶慧慧，葛德永.注重培养研究生科研素质的“医学细胞生物学”教学方法探讨[J].江苏科技信息，2018，35（32）：53-55.

[9] 刘娜.基于雨课堂混合模式的高校景观专业教学改革探究[J].高教学刊，2020（3）：133-134，137.

基金项目：湖北省本科高校省级教学改革研究项目“军事地质信息研究生人才培养模式创新实践研究”（2023150）；中国地质大学（武汉）研究生教育教学改革研究一般项目“交叉学科背景下计算机专业研究生课程教学改革探索”（YJG2021213）；中国地质大学（武汉）本科教学工程项目教学团队及基层教学组织项目“‘智能基座’人工智能与大数据教学团队”（2021G77）

第一作者简介：葛富东（1987-），男，汉族，山东日照人，博士，副教授。研究方向为数据驱动建模与控制。

*通信作者：宋维静（1988-），女，汉族，山东日照人，博士，副教授。研究方向为地学大数据分析。