（中国人民公安大学侦查学院，北京 100038）

摘要：模式识别技术已成为刑事科学技术专业硕士研究生的重要专业基础课。然而受课程理论性强、学生基础弱等问题的制约，传统线下面授或者单一线上教学的模式无法满足该门课程的人才培养需求。文章在分析刑事科学技术专业硕士研究生模式识别技术课程现状的基础上，积极探索线上线下混合教学模式，激发学生学习自主性，调动学生学习积极性，提升教学效果。

关键词：模式识别;线上线下;混合式教学

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）18-0115-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

近年来，随着移动互联网进程的深入推进，线上线下混合式教学模式成为教学改革的主流方向[1]。线上线下混合式教学是线上学生自主学习和线下教师面授相结合的新型教学模式，可最大限度发挥传统面授和信息化教学的优势。本文以中国人民公安大学刑事科学技术专业硕士研究生课程《模式识别技术》为研究对象，针对学生基础弱，课堂学时有限等问题，开展线上线下混合式教学探索。

1 模式识别技术课程概述

刑事科学技术是以诉讼中可能成为物证的各种物质、物品、痕迹、影像为研究对象，研究应用自然科学技术手段与方法，解决犯罪现场勘查取证与分析重建、物证信息检索与分析以及相关物证专门性问题的学科[2-4]。21世纪以来，以人工智能代表的信息技术迅猛发展，“人工智能+”时代已到来。在这一时代背景下，刑事科学技术专业内涵也正在发生深刻变化，以人工智能为核心的信息技术正发展成为刑事科学技术学科的重要理论基础。中国人民公安大学于2013年开始面向刑事技术专业研究生开设《模式识别技术》课程，主要讲授模式识别的基本概念、模式分类基本模型和方法，及其在公安工作中的应用模式，重点培养学生运用模式识别技术方法解决公安实战应用需求的能力。

经过7輪教学实践，该门课程已经形成了较成熟的教学内容、教学方法和教学模式，但仍然存在如下问题：一是课程内容理论性强，而学生基础弱。模式识别技术是一门理论性较强的学科，其前置课程有高等数学、线性代数、概率统计、程序设计、数字图像处理等等。刑事科学技术是一门综合性较强的应用型学科，考入刑事科学技术专业的硕士研究生大多在高等数学和线性代数方面具备一定基础，然而在概率统计、数字图像处理和程序设计方面几乎是零基础。二是，课程内容多，而课时有限。模式识别的模型方法众多，然而该门课程的学时仅为32学时。在有限的面授学时内，只能学习并实践在刑事科学技术领域具备较强应用前景的经典特征提取和模式分类模型。三是，传统课堂面授的教学方法，课堂效果并不理想。研究生课程一般按照4学时/次的模式排课。在连续的四学时内，如果全部以授课教师为主，学生被动听课，那么学生在前两学时可能还跟得上老师的思维，后两学时的课堂效果往往是较差的。

针对上述三个问题，按照中国人民公安大学刑事科学技术专业高素质应用型刑事执法人才的培养目标[5]、以及“教、学、练、战”一体化的人才培养模式[6]，课程组采用线上线下混合式教学模式对《模式识别技术》课程进行教学改革，充分挖掘学生学习自主性，调动学生学习积极性。

2线上线下混合式教学特点

当前的主流教学模式主要有传统课堂面授模式、借助信息化手段的线上教学模式和线上线下混合教学模式。传统课堂面授模式具有面对面交流充分、学生学习情况反馈实时等优点;但在教师为主的灌输式讲解下，面临学生学习的积极性不高、主动性不强等问题。线上教学模式是互联网技术与教育教学行业融合的产物，具有学习自由度大、课程形式丰富的特点。2020年春季，突如其来的新冠疫情使得广大学子无法按时返校上课，线上教学模式成了当时唯一能够实施的教学模式。然而，随着线上教学模式的广泛深入推广应用，其弊端日益突显：课堂学习氛围不足、缺乏对学生的有效管控、教学效果得不到保证、课堂互动难以开展等等。线上线下混合教学模式是对传统课堂面授和线上教学模式有机融合，它既具备传统课堂面授和线上教学模式的优点[7]，又较好地互补了这两种教学模式的缺点。从现有应用效果看[8-10]，混合教学模式具备线上教学的灵活授课方式，且教学收益要高于传统课堂的面授模式。

3 模式识别技术线上线下混合式教学设计

线上线下混合式教学与传统课堂面授模式、线上教学模式有着较大区别，在教学设计方面需做好线上线下教学内容拆分、线上教学资源建设和课程考核体系构建三方面工作。

3.1 线上线下教学内容拆分

线上线下混合教学模式下，教学活动被划分为课前学生线上自学、课上讲授及研讨、课后完成线上作业三部分。在进行线上线下混合教学设计时，首先需明确学生课前线上自学的内容和课上讲授及研讨的内容。相比刑事科学技术专业其他课程，模式识别是一门理论性较强的课程，而授课对象的基础较薄弱。根据这一特性，本文将模式识别的基本概念、公安实战应用情况等基础知识划拨为线上自学内容，例如模式的定义、模式识别的定义、模式识别的技术流程、二分类问题的定义、性能评价指标、生物特征识别技术定义、生物特征识别基本技术流程、人脸识别简介、人脸识别的公安应用情况等。这些内容不涉及较深的数学知识，学生可通过线上教学平台自学，初步掌握。学生自学后，完成相应测试题。教师根据学生答题情况安排基础知识的讲解和研讨重点。课堂讲授除了完成对基础知识的查漏补缺，还需讲解理论性较强的模式识别理论方法，包括人脸识别算法原理、指纹识别算法原理、虹膜识别算法原理、贝叶斯决策理论、深度学习原理等。经过线上线下教学内容拆分后，学生通过线上教学平台学习并初步掌握模式识别相关基础知识，然后经过课堂教师的讲解和研讨牢固掌握相关教学知识点。

3.2 线上教学资源及平台建设

线上教学资源及平台是实施线上线下混合式教学的重要支撑。线上教学资源应包括课程大纲、基础知识点微课及教材资料、自学测试题和单元作业题等。课程大纲应包括线上学习大纲和线下教学大纲，让学生从宏观上把握线上学什么、线下课堂学生的问题。基础知识点微课及教材资料是学生开展线上自学的基础，需以线上学习大纲为主线，录制各知识点微课，并配套相关知识点的图文资料。自学测试和单元作业是检验学生线上自学和线下课堂教学效果的重要手段，需围绕每个单元的基础知识设计线上自学测试题，围绕重点与难点设计单元作业题。线上教学平台是学生开展线上自主学习的载体。随着线上教学的纵深发展，成熟好用的商业化的线上教学平台较多，如学堂在线、智慧树、中国大学MOOC等[11]。本文采用学堂在线构建了模式识别技术线上教学平台。

3.3 课程考核体系构建

課程考核是学生学习的重要指挥棒[12]，要充分发挥线上线下混合教学的模式优势，就必须构建科学公平的过程化课程考核体系，正向引导学生积极参与线上自主学习和线下课堂学习。如前所述，课前线上自主学习和课堂交流学习都是混合式教学的必要环节，缺一不可。因此课程考核体系必须覆盖线上自主学习和线下课堂学习这两个环节，不宜采用期末考试成绩为主平时成绩为辅的考核方式。图1所示为本文针对模式识别技术课程设计课程过程化考核体系示意图。过程性考核共占总成绩的70%，期末考核占30%。其中过程性考核内容包括线下课堂学习情况、线上自主学习情况和实训情况[13]。线下课堂学习情况主要评价指标为出勤情况、作业完成情况和课堂汇报演讲情况;线上自主学习情况主要评价指标为学习时长、线上测试情况和互动讨论情况;实训完成情况的评价指标主要包括实训过程情况和实训结果。

4 模式识别技术线上线下混合式教学实施

模式识别技术线上线下混合式教学的实施主要包括课前准备、课堂教学和课后巩固三个环节：

课前准备。按照教学计划，提前一周在线上教学平台上发布线上自主学习任务。学生通过平台微课、电子教材以及互联网课程资源自主学习课程知识点，并完成线上测试。根据学生线上测试情况动态调整线下课堂面授的重点和难点。

课堂教学。在基础知识点方面，重点讲解学生课前线上自主学习掌握得不好的基础知识点。进而围绕单元难点开展理论或者实践教学。

课后巩固。完成线下课堂面授后，教师在线上教学平台上发布课堂作业，并通过线上教学平台与学生交流互动答疑。学生完成作业后，通过教学平台提交作业。教师批改作业，并将批改情况反馈给学生。

5 结束语

随着信息技术与教育教学的深度融合，线上线下混合教学已成为高等院校开展教育教学工作的新模式。中国人民公安大学模式识别技术课程组针对课程内容理论性强、学生基础弱等问题，开展了线上线下混合式教学模式实践与探索，以期充分激发学生学习自主性，提升教学效果。经过一轮线上线下混合教学实践，我们发现原本需在线下课堂讲解的基本知识点，学生可通过线上自主学习掌握，线下课堂学时少的压力明显减少。线下课堂采用案例教学、研讨式教学等多种教学法，学生深入参与课堂互动的积极性、教学效果明显提升。但也发现了一个问题：学期中期及以后，学生科研及其他事务性工作变多，课前线上自主学习的时间得不到保证，部分同学无法完成课前线上自主学习任务。可建立线上自主学习督学机制，如每次线下课堂上对线上自主学习情况进行逐一点评，以此监督学生及时改正。

参考文献：

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【通联编辑：王力】