模式识别课程混合式教学设计
摘要
模式识别是一门涉及计算机、统计学、心理学等众多学科的综合性、交叉性课程，该课程主要介绍模式识别技术的基本概念、基本理论、典型方法和应用，是计算机科学与技术及其相关专业本科生的一门专业课程。为此，对现有的模式识别教学模式研究现状与现存问题进行梳理与总结，设计了一种基于混合式教学策略的模式识别教学模式，旨在为从事模式识别相关教学工作的一线教师提供借鉴与参考，从而提高模式识别的教学质量，进一步提升学生的专业能力素养。
关键词
模式识别; 线上线下; 混合式教学; 教学设计
0 引言
模式识别是一种能够自动识别数据模式和规律的技术，是人工智能的一个重要分支。近年来，模式识别技术已被广泛应用于图像与视频分析、信息检索、生物信息学、机器人、无人驾驶、智慧医疗等领域，成为推动该领域进步和发展的关键动力之一。尤其，随着人工智能2.0时代的到来，社会各领域对模式识别专业人才的需求大幅增加［1］，为适应时代发展和社会需求，各高校先后为高年级本科生及研究生开设了模式识别课程［2］。
模式识别是从事计算机、人工智能、自动化等相关专业领域所不可或缺的一门核心课程。该课程具有较强的理论性、交叉性和应用性，若仅采用线下课堂教学形式，难免会导致学生课堂满意度不高、学习兴趣较低，难以深入掌握所学知识，更无法灵活运用模式识别技术解决实际问题。因此，提高学生的学习兴趣、促进学生对模式识别知识的深度理解和整合、培养学生的实际动手能力是目前教学工作中亟需解决的问题。
近年来，为提升模式识别课程的教学质量，国内外教育工作者已提出了许多切实有效的教学改革与实践方法。本文在2022年1月的中国知网数据库中，以“模式识别”和“课程教学”为主题词检索2008-