新工科视角下的深度神经网络课程教学优化路径

摘 要：新工科视角下的深度神经网络课程教学非常重要，我们需要全面了解深度神经网络课程教学问题，然后提出相应的优化路径，从不同角度解决教学问题，让学生能掌握更多的理论知识，培养并提升学生的实践能力、创新思维能力等，提升课程教学质量。

关键词：新工科；深度神经网络；课程教学；优化路径

1新工科视角下的“深度神经网络”课程教学问题

1.1教学内容太过抽象，不易理解

新工科视角下的深度神经网络课程教学内容较为抽象，不易理解，增加了教学难度。深度神经网络的训练涉及到很多方面的知识：概率、微积分、线性代数等。原有的教学方式较为落后，教师缺乏科学的指导和实践操作指引，学生无法较好地理解所学知识。加之深度学习相关技术的更新速度较快，一些新的网络架构、算法等层出不穷，使得教材很容易过时，这进一步增加了教学的挑战，需要教师不断跟进最新进展并及时更新教学内容。

1.2实践教学的落实力度不够

其一，原有的课程设置比较重视理论知识的传授，缺少对实践案例的运用讲解，建在此情形下，学生无法把抽象的知识很好地运用到实践项目研发中。其二，原有的教学模式忽略了深度神经网络中的实操环节，在课堂上缺少实操的讲解和分析，影响学生在实际项目中的操作能力提升。其三，教师缺乏深度神经网络项目实践研发经验。缺少实践经验的教师无法全面理解深度神经网络构建操作，也无法给学生提供切实的支持和指导。这会导致学生在学习过程中难以深入理解和掌握相关概念和技术。

1.3教学的个体差异化不明显

其一，不同学生之间存在较为明显的个体差异，深度神经网络课程教学中忽视了学生的个体差异。不同学生的学习能力、理解能力各不相同，一些学生在编程、深度学习方面的天赋较高，可以快速理解并运用所学知识。但是，另外一些学生可能无法较好地理解相关主题，需要更多的时间理解并记忆相关知识。课程教学中忽略不同学生的个体差异，采用统一的教学方法，无法满足不同学生的需要。其二，当前的考核模式太过单一，以笔试为主。这种考核模式过于重视记忆能力、应试技巧的考察，无法全面考察学生的理解能力、学习能力和实践能力。而“深度神经网络”又是一门实践性很强的学科，要求学生能够运用所学知识解决实际问题。因此，这种单一的考核方式限制了学生学习的动力和创新思维，可能导致他们在学习中只注重应试技巧而不是真正地学习和理解有关知识。

2深度神经网络课程教学的优化路径

2.1教学内容的革新路径

新工科背景下，伴随着深度学习技术的飞速发展，新的算法、框架等层出不穷，这些新技术的更新太快，教学内容的优化较慢，为此，我们应积极优化教学内容，采用动态化的学习平台优化教学内容。在动态化的学习平台中，教学内容能做到实时更新，能更好地满足新技术发展需求。原有的深度神经网络课程教学比较重视基础神经网络理论知识的传授，比如一些常见的单层前向网络知识、BP网络知识等。可将课程内容优化并分为浅层神经网络和深度神经网络两部分，后者包括CNN卷积网络等主流网络算法。优化后的课程结构凸显了深度学习的主导地位，同时提升了课程的内涵。

2.2通过校企结合落实好实践导向教学工作

新工科视角下的课程教学需要把学生放在教学的主要位置，重视并培养学生的自主学习能力、独立思考能力等。鉴于此，可以通过实践导向的教学模式，适当增加实践运用的占比。还可以通过积极开展项目实践活动、举办相关比赛等模式做好实践导向教学工作。校企合作也能很好地解决上述问题，学校经过和企业之间的合作，可以给学生营造更多的实践机会，让学生把所学知识运用到实践场景中。此外，企业还能给学校提供一些专业和技术方面的指导，从而有效提升实践教学效率。另外，学校还可以积极邀请企业的专家举办教学讲座活动，鼓励学生积极参加讲座活动，学习并掌握更多更先进的技术。把竞赛项目融入到深度神经网络课程教学中，这样一来，能提升学生专业的魅力，还能培养创新能力，在导师的指导下，学生可以在实际项目中锻炼工程思维，增强创新意识。比赛过程中，学生还能与其他学科的专家和学生交流，提升跨学科合作能力。

2.3积极推动个性化差异教学

在深度神经网络课程教学中，个性化差异教学具有较强的针对性，能明显提升学生的理解能力、学习能力和学习效果。全面了解并分析不同学生的学习需求，制定个性化的教学规划，让不同层次的学生可以学习更多的知识，满足不同学生的学习要求，培养并提升学生的自主学习能力。个性化差异教学还可以更好地发现学生自身优势，培养学生的自我管理能力。神经网络课程的个性化差异教学能够满足不同学生的需求，帮助他们更好地理解和掌握神经网络相关知识。

个性化差异教学流程如下所示：其一，采用问卷调查的方式了解不同学生的学习需求和学习模式。这样能让教师制定针对性的教学方案，满足不同学生的需要。其二，在教学方案的制定中，教师需要结合学生的学习需求进行。比如，对于数学学习兴趣不高的学生来说，教师可以通过图文结合、视频教学的方式让学生爱上学习，更好地理解并掌握所学知识。其三，在教学落实中，教师可以通过针对性的辅导、小组讨论、模拟实验等不同方式满足不同学生的学习需求。其四，在学习效果的评估中，可以通过问答、论文、课堂作业、报告等形式评估学生的学习效果，更好地了解学生的学习进展和水平。同时，还可以与学生沟通，了解他们对课程的意见，不断改进教学方式和内容。

3总结与思考

新工科视角下，为了进一步提升深度神经网络课程教学质量，积极应对教育环境的变化，我们需要全面分析深度神经网络课程教学问题，然后提出针对性的优化路径。通过优化教学内容、开展个性化差异教学、借助校企结合推动实践导向教学等方式，高效落实好教学工作。给学生创造更多的实践操作机会，让学生能把所学知识运用到实践中，培养并提升学生的工程运用能力、创新能力、实践能力等，让学生更好地满足未来就业实践、科研发展需求，推动新工科视角下的人工智能类课程教学的长远发展。

参考文献：

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