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多学科交叉智能信息处理研究生课程教学模式新思考 　　摘要：在分析智能信息处理课程以往教学内容和教学模式的基础上，结合科研经历及教学实践经验，对课程教学内容及教学模式进行探讨并提出创新点，以培养和提高学生独立思考能力、创新能力和实践能力为目标，强调通过引入前沿新颖的教学案例以及多学科交叉和多形式化的教学方式，最大程度地提升课程教学效果。 　　关键词：智能信息处理；多学科交叉；教学模式 　　0引言 　　智能信息处理是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术，主要面对的是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步转变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识和信息的问题。智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论和新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，涉及信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、机器学习、人工智能等理论和方法的综合应用，在复杂系统建模、机器学习、医学影像处理、系统优化和设计等领域具有广阔的应用前景。 　　目前，智能信息处理研究生课程相关的教材和课件大多以高隽老师的《智能信息处理方法导论》为基础开展相关介绍。该书体系严谨，理论推导细致，但在多学科交叉应用尤其是面向认知神经科学、智能信息科学等领域的应用方面介绍不足，缺乏必要的多学科交叉案例及相对完整的设计过程，导致来自不同学科的研究生在对理论知识的理解、不同工程应用实践经验的积累等方面存在一定脱节的情况。针对智能信息处理课程教学的实际情况，我们从计算神经科学、信息学科与智能信息交叉的多学科角度出发，系统介绍智能信息处理的基础理论及各种新兴处理技术，主要介绍智能信息技术的基本概念、原理和分析方法以及智能系统的知识处理和模型的建立，提供人工智能技术、神经网络技术在神经科学交叉等领域的应用算例，涉及目前国内外智能信息处理的必威体育精装版研究成果以及学术研究前沿进展情况；同时，在教学实践中，对课程的教学模式进行探索和思考，强调多学科交叉及学生主体的重要性，注重教学方式的多样化及课内外教学相辅相成。该课程的教学实践能够使研究生对智能信息处理技术的发展及交叉学科应用有全面的了解，为神经科学、信息学科与智能信息交叉学科课程实施研究型教学开辟新的途径，对提高课程教学效果，培养学生的主动探究能力具有非常重要的指导意义。 　　1主要解决的教学及管理问题 　　1.1多学科交叉的智能信息处理 　　智能信息处理是一门以应用为导向的综合性学科，涉及脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法等多学科的交叉与综合。由于智能信息处理涵盖内容广泛，面向研究对象众多，因此在较短学时的课程教学中，教师需要权衡把握好宏观内容的介绍和相关内容的纵深讲解，让学生既能从整体上了解智能信息处理学科的基本概念、学术思想、知识体系和学术特色，又能在具体应用方面了解其基本问题、基本模型和科学研究方法。在教学实践中，把握好多学科交叉的智能信息处理课程的整体与局部、广度与深度问题，是教师应首要考虑的问题之一。 　　1.2积极引导学生参加多学科研讨活动及课外实践活动 　　实践出真知，理论知识只有在实践中才能更好地被理解和掌握，体现和发挥其价值，然而，传统的课程教学模式侧重于课堂上教师“口授笔书”的知识传授，在引导学生研讨和践行方面存在很大不足，造成学生不能很好地理解和应用课上所学，不能有效培养和促进学生在实践中发现问题和解决问题的能力。笔者结合多年留学经验及国际教学实践，对如何引导学生积极参加多学科研讨活动及课外实践活动，进行反思、探索和尝试。 　　2教学实践主要内容 　　2.1结合工程及应用背景的教学模式 　　智能信息处理作为一门以应用为导向的综合性交叉学科，很多问题和模型既来源于又服务于实际应用，与实际问题紧密相关，然而，现有的课程教材鲜有既能系统全面介绍智能信息处理的基础理论、基本概念和分析方法，又能结合实际应用及工程背景给出例证详解的。分析教材纵深发展过程不难发现，理论与实际的结合不够是主要原因，因此在实际教学实践中，教师不能单纯依据教材内容照本宣科，需要结合实际应用背景就地取材并灵活讲解。 　　在智能信息处理教学实践中，针对该学科多学科交叉的特点，可以采取点面结合的教学方式。在宏观层面上，综合介绍智能信息科学技术领域的相关内容，包括基本概念、学术思想、知识体系和学术特色，让不同专业背景的学生能在较短时间内对智能信息处理学科从比较陌生的状态过渡到对其基本模型和基本问题有初步、宏观、科学和准确的认识；在微观点处，以具体的经典工程应用范例及模式辅助宏观介绍，达到宏观而又不失具体、既有广度又兼具深度的效果。这种精而不范的具体案例有利于短学时课程的安排，如介绍智能信息处理与信号处理的交叉时，笔者以参与的发