农业院校工科研究生课程“人工神经网络”改革与实践——以沈阳农业大学为例

张旭东，徐威，徐伟

（沈阳农业大学水利学院，辽宁沈阳110866）

伴随人工智能、深度学习、移动互联网、大数据、机器人等新技术的挑战，新一轮科技革命和产业革命深入推进，国家对新农科、新工科建设提出了新要求，要求培养复合型、应用型、创新型高级专业人才［1］。研究生是大学生中的特殊群体，研究生教育是高等教育中的最高层级教育［2］，因此，研究生特别是规模较大的硕士生培养有其特有的规律，其教育教学内容和方式也应随时代发展和国家要求而变化。“人工神经网络”这门课程在一定程度上反映了现代人工智能等新技术的发展成就和最新成果，2018年被列入沈阳农业大学水利工程专业硕士、农业水土工程学术硕士等研究生培养方案，同时也作为本校相关工科研究生专业的选修课，并于2019年正式开课。作为一门面向工科（包括水利学院、农业工程学院、信息与电气学院）新开设的研究生课程，“人工神经网络”课程通过几轮的教学实践，在内容选择、教学方法、持续改进方面进行了一些探索和尝试，可为其他类似新工科、新农科研究生课程的开设提供思路与借鉴，具有一定的实践价值和理论意义。

早在2016年，教育部印发的《关于中央部门所属高校深化教育教学改革的指导意见》中提出，要推动校内校际线上线下混合式教学改革［3］。线上教学作为一种教学补充手段，造就了教学模式改革契机，为高校教育教学改革提供了一种新视角［4］。线上教学突破了时空限制，具有能够让学生随时随地学习、多次反复学习、充分共享名师名课等明显的优点。然而，线上教学也存在一些不足，如师生交流不如线下教学方便和直接、缺乏教师现场督促、课堂纪律松散、学习效率低等［5］。因此，线上线下教学有机结合才能发挥两种教学方式的优点。调查研究表明，有76.5%的高校教师愿意在疫情发生后采用“线上+线下”混合式教学，45.9%的高校教师愿意继续采用线上教学［6］，这说明“线上+线下”混合式教学已得到大部分教师的认可，有可能成为近阶段主流的教学模式。

在讲授“人工神经网络”课程中，线上和线下内容比例设置为1∶1，充分发挥线下和线上教学方式的优势。线上教学内容按教学大纲的要求进行，并且根据各个专业适当加以扩充，以满足研究生的不同研究方向和研究内容的需求。对于比较简单的内容和学生容易理解的内容则采用线上学习，如：本课程基于Python语言实现人工神经网络，Python是较容易上手的高级程序设计语言，因此对于基础语法、变量类型、各种语句、内置函数和循环等采用线上教学。线下教学则主要对线上学习的内容进行答疑，或者安排课程中共性的且大家均有兴趣的内容，这样才能使线上教学和线下教学更好地融合，激发学生的兴趣，提高学生的学习热情。因为本门课程的授课对象是土木工程、水利工程、农业水利和信息与电气工程专业的学生，涉及不同的专业，本门课程主要作为研究生的科研工具和方法，具有知识内容发展更新速度比较快的特点，因此，采取的措施为：在开课伊始给学生列出参考教材和相关书目清单，发布主流参考教材中的案例目录，让学生自主选取比较关心和感兴趣的案例，教师统计后根据多数学生的意见，选择学生关注比较多的3～5个案例在课堂上进行详细讲解。

“人工神经网络”课程的最终目的是培养研究生运用计算机编程解决科学研究中面临的实际问题的能力，编程的魅力不仅在于编码，更重要的价值还体现在问题解决过程及思维能力的延伸，以及在此过程中对学习者观察、反思和结构性思考等无形技能的培养［7］。因此，仅通过传统的教师讲、学生听的单向教学模式，很难实现该目的，必须重视学生的动手操作能力。本门课的线下教学中，要求学生自带电脑，教师在课上帮助学生解决其在线上学习过程中所遇到的疑难问题。比如，在学习过程中，需要用Python和TensorFlow2.0搭建神经网络运行的环境和平台，但是在安装这些软件和环境配置时，由于每个学生的个人电脑硬件和软件环境不同，会遇到各种各样的版本不兼容问题，首次接触Python和TensorFlow的学生会感到非常困惑，这些情况在课堂中师生可以面对面解决。另外，有些学生本科期间并没有系统学习计算机专业的相关知识，没有编程经验，基础比较薄弱，比如，发现学生常常在代码中将中文和英文符号混用，或者将简单的字母拼写错误而导致程序运行中断，有经验的教师在线下教学中非常容易解决这些问题，同时还可以培养学生严谨的态度和动手能力；但如果解决不好，就会令学生充满挫败感，从而导致对整门课程丧失兴趣。本门课程的教学目标是让学生掌握或应用最前沿的编程工具和算法，然而教材或者参考资料往往给出的是算法的伪代码，通常需要修改才能够运行，所以通过教师课上当面逐一点拨和指导，学生能自己修改并运行，快速掌握要领，提高动手操作能力并体会学习和动手的快乐。

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