“新工科”背景下计算机实践类竞赛案例设计

计算机教育第6期2021年6月10日ComputerEducation32实践论坛文章编号：1672-5913(2021)06-0032-04中图分类号：G642“新工科”背景下计算机实践类竞赛案例设计李华玮，张沪寅，彭红梅，黄建忠，王 毅，关 钢（武汉大学计算机学院，湖北武汉430072）摘 要：根据“新工科”建设理念，结合计算机类专业人才培养的目标，把学科竞赛纳入到教学环节，构建教学、实践、竞赛一体化教学体系，通过两个具体竞赛案例详细阐述计算机实践类竞赛案例的设计过程，最后总结实施效果，对“新工科”背景下计算机类专业竞赛案例设计具有一定的参考价值。关键词：新工科；实践教学；学科竞赛；大数据；人工智能言在人才培养过程中，将学科竞赛融入学生的实践教学体系，以多学科开放创新性实验室为支撑平当前，在新一轮科技革命引发产业变革的新台，强化学科竞赛对学生专业实践创新能力的提趋势、立德树人新要求下，深化我国高等工程教升。把学科竞赛内容合理融入到教学环节中，丰育改革，加快“新工科”建设与发展具有重大意富了教学方式和教学内容，同时有效地激发学生义[1-3]。与传统工科相比，“新工科”更强调学科对专业课程的兴趣。将竞赛体系纳入到教学体的实用性、系，形成教学、体化教学体系（如交叉性与融合性，要求培养跨学科、实践、竞赛一跨专业的创新型、复合型人才，对计算机类专业图1所示）。学生的工程实践能力和创新创业能力提出了针对性的新要求。教学以工科学生工程实践能力、创新创业公通专专共识业业基教必选础育修修课课课课程程程程能力培养为核心的教育改革，受到高校和教育工作者的普遍重视[4-6]。从而使作为学生实践创新能力培养重要抓手的大学生学科竞赛在”背景下得到前所未有的迅猛发展[7-9。]“新工科一体化教学体系构建教学、实践、竞赛一体化教学体系竞赛实践物计学科竞赛是在学生掌握了一定的专业基综创企础合新业实实实实验训训训互联算联网机网设设计计大大赛赛...知识基础上，引导学生用学过的知识或技术解决实际应用问题的创新性活动，是大+学生创新、实践能力提升的重要抓手。[9-10]图1 教学、实践、竞赛一体化教学体系1教学、实践、竞赛一体化教学体系基金项目：教育部2019年第二批产学合作协同育人项目（201902262018，201902262068）；计算机基础教育教学研究项目（2019-AFCEC-183）；武汉大学实验技术项目（WHU-2019-SYJS-01）。第一作者简介：李华玮，女，讲师，研究方向为计算机视觉，lhw@。实践论坛第6期33（1）在教学环节：计算机类教学体系中涉循科学性、系统性、规范性、主体性、发展性原则。实践类竞赛案例设计要符合计算机学科的发展规律，兼顾系统性、多学科交叉的有效融合，结合计算机类新技术的发展和前沿应用，紧扣社及物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术[8-9]，其中任意一项新技术都包含很多内容，均可以开设一门甚至几门课程。在一体化教学体系中，这些课程的讲授不能再像以往专业课讲授模式那样，从理论到实践详细列出，而是应该结合学科竞赛、市场前沿应用，提炼该技术中最核心的概念、理论和算法，重点向学生展示各种应用场景和技术变革引发的种种可能性，使学生深会需求，以学生为中心，鼓励学生独立思考、大胆创新，设计实践过程应规范，保证学生竞赛实践过程数据、结果展示与评价合理规范，痕迹可追溯。计算机实践类竞赛案例设计刻了解当前这些新技术与传统产合的应用现状，引发学生思考更场景和新技术对人类的生活、社会带来的变革，业融合、跨界融多可能的应用计算机实践类竞赛大多涉及大数据、物联网、人工智能等新技术领域[11-12]，因此实践类竞解决实际问题赛案例设计也将围绕这几大类，着重培养大数据、物联网、人工智能等领域的新工科人才。下面用大数据和人工智能两类案例来阐述。3.1 大数据案例设计培养学生创新意识和用智慧思维的能力。（2）在实践环节：可分为基础训、创新实训。基础实验，主要是随堂实验，可以设计成模块化的实验实例，加深学生对专业知识点的记忆和巩固理论知识；综合实训，是动态，通过对比采用大数据前的，适应先进技术发展方向的综合实验案例，可实验的模块化实验案例，以应用为导后人们解决某些问题实验、综合实案例设计从启发式教学开始，精选大数据在不同行业中的应用案例的方法和效果的不同，说明析和解决问题的方式。与学生互动交流和探究式讨论，大数据不仅仅是一以借助基础能力；创新实训，大数据正在改变人们分向，培养学生的综合实践动手把前沿技术与应用实践结合，转化为实验案例作为创新实训，培养学生的专业创新和综合能力。种数据、技术，更是一种思维方式，从而让学生认识到大数据使人们从关注数据中的因果关系转（3）在竞赛环节：计算机类竞赛，通常以实向关注数据中的相关关系。用性、创新性问题或者学生兴趣合行业应用最前沿的新技术、新方法，引导学生用组合、优化创新等方式自主设计实现参赛作品。部分涉及没有学过的知识，需要教学团队指问题。引导学生思考如何将这些信息以直接、醒点为切入点，结教师可以启发学生去发现问题，以新闻信息为例，每天人们都能获取各种信息，庞大的信息会存在信息冗余、分类不清、表达不直观等导或者学生自学。以赛促学，以赛促教，在竞赛目的方式呈现，如何分析信息中的价值和相关关中全面提升学生的创新思维和工程实践能力。建系。通过教学启发式讲授，与学生互动交流，引立完善学科竞赛体系。导学生挖掘、探究现实生活中的“痛点”，形成，互为支撑，相互融探究式讨论，渐进式引导学生用大数据思维来决这些痛点。指导学生把自己的关注点、发现的，经过讨论形成方案设计，并通过团队分最终实现方案。在方案的设计与实现过中，激发学生利用学到的知识解决复杂工程问题的好奇心，培养自主学习能力、工程实践能力和创新思维能力。表1为学生讨论后挖掘出的新闻信息中的用户痛点及解决思路。教学指导团队引导学生根据用户痛点和解决思路进行方案的概要设计和详这3个环节相互依赖合。教学和实践为竞赛打下坚实基础学和实践环节的拔高和提升。在竞赛中获得突的案例也可以转化成知识点、模块化的功能问题解，竞赛是教出工成绩协作程实验补充到教学和实践环节。计算机实践类竞赛案例设计原则以“新工科”背景下社会对才的需求为导向，重点培养学生的创新实践能力。实践类竞赛案例设计应前沿化、系统化，遵计算机类专业人计算机教育34ComputerEducation2021细设计，包括拟采用的技术路线，以及进一步完对新闻中的命名实体文本进行识别保存，这些信善的具体方案。教学团队对项目的可行性进行评息为后续新闻的关联分析、聚集分析、情感分估并指正，直到学生设计出新颖且实用的竞赛作析、舆情导向分析服务。品。在方案实现过程中，督促学生团队自主完成（2）地理编码解析。在获取到地点名称之后，就需要对地名进行地理编码，从而获得新闻发生地的经纬度信息。国内两家知名地图服务商——项目的开发、测试等。表1  用户痛点及解决思路百度和高德提供的地图开解决思路此案例中，结合百度、索对新闻的地理编码服务，实现对地名最大精度的地理解放平台上都可以查询到用户痛点地理编码。在高德所提供以地图为向导、地理位置为线新闻表达不直观，用事件进行分类展示，并提供可视化交互户难以进行高效信息服务；满足用户新闻直观呈现、筛选并快速理解新闻析。在解析过程中，预先设置精确度与理解度阈个性化值，对低于阈值的结果进行舍弃，从而保证地理新闻地图等需求编码结果的精确性、准确性。建立新闻关键信息抽取系统，对收集的新闻文本进行多维度深入分析，并提供多样化的分析成果展示（3）舆情情感趋势预测模型。通过对新闻评新闻信息之间缺少关联性论的句式分析，句的情感值来构建情感于相关向量机的舆情情感趋势预测模型，对利用信息短语模式计算单句和复值时间序列，从而建立基该新和预测。案例的核心功能：新闻可视化。主要用到了前端开发工具中的多个热门的可视化组件，将上述3个核心技术所得到的数据、信息以该团队参赛作品“图讯NewsMap”：以地闻的网络舆情评论情感趋势进行分析理维度为基础、时间维度为变量对新闻信息进行聚合，制作出一款以地理维度为基础的新闻时空地图交互产品。通过多样化的统计图表对不同时段的新闻进行可视化展示，并基于已有数据进行晰、简洁的方式呈现给用户。主要采用ECharts、清多维度深入分析，实现了地点及其关联文本的关MapBox、AMapLoac实现包括柱状图、折线图、联分析、聚集分析、情感分析、舆情导向分析等词云、路化展示。以当时湖北省内新闻为径图、区块图、3D热力图的数据可视多种功能。该案例采用的核心技术有以下几点。（1）地名识别算法。要获取新闻的地理坐标，首要的任务是识别出新闻中的地名，此案筛选，可以查看新闻关联性、新闻地例。通过各种条件域分布、例中利用自然语言处理中的BERT（Bidirectional关键词及词频变化和区域情感分析等（如图2EncoderRepresentationfromTransformers)算法，所示）。10.50）极积为1，分立得中时间/天感为情0，极消为-0.5-11-（2019-11-152019-11-302019-12-152019-12-302020-1-142020-1-292020-2-132020-2-282020-3-142020-3-29图2 舆情总体情感与时间统计图2舆情总体情感与时间统计图实践论坛第6期353.2 人工智能案例设计人工智能类的案例设计，则是从人工智能技术出发，引导学生发散性思考，除了教学、实践中所了解的应用案例外，还可能有哪些应用领域。就深度学习算法来说，引导学生讨论，并形成初步的方案：口罩佩戴检测系统、考勤与人脸分析系统、安全帽佩戴检测系统等。在指导教师的指导下，完成方案设计。下面以安全帽佩戴检测系统设计作详细阐述。3多路摄像头安全帽检测系统图3 多路摄像头安全帽检测系统安全帽是各行各业工作实施与效果者必不可少的安全用具，它能有效减少事故对人生命安全的损害。然而，在上下班高峰期，人工目测检查工人佩戴安全帽情况难免有疏漏。工将学科竞赛纳入到教学、实践环节，构建赛课结合的教学实践模式，形成教学、实践、竞赛一体化教学体系。在这一体系下设计的实践类竞赛案例能实现教、学、实践、创新、应用的统一。启发式教学、互动讨论以及渐进式引导最大程度调动了学生的学习积极性，有效提高了学生为了提高检测效率，开发一套安全帽佩戴检测系统。系统要求要有良好的用户界面设计，支持多路实时摄像头，并将没有佩戴安全帽的人员图像传送至监管人员，检测实时帧率大于15FPS。的学习效率用实践能力。从竞赛作品的设计到实现，都有教学实践团队的引导，在实验接近尾声时，组织学生集中答与指导，系统地能力，为国赛答辩做好准备，潜移默化地培养学生创新思维和应案例设计、开发过程中，引导学生用最适合本案例的深度学习算法，培养学生编程实践能力的同时培养其严谨的科研素养。学生经过实验和对比最终采用了YOLOv3算法，与SSD和辩，并邀请专家对项目进行评价RetinaNet相比，YOLOv3算法在拥有与两者相训练学生的答辩。近准确性的基础上，拥有更快的速度，因此更能竞赛作品图讯NewsMap、口罩佩戴检测系满足本案例实时检测的需求。经过训练数据集的统、考勤与人脸分析系统分别获得2020年计算机设计大赛国赛一等奖、二等奖、三等奖，安全训练得到初始模型，接着学生佩戴或手持安全帽出现在检测摄像头下，使用初始模型进行检测，帽佩戴检测系统荣获包创新创业大赛国赛二等奖。其他学科竞赛中获得国赛奖项第十一届中国大学生服务外将获得的误分类样本加入训练集中进行下一阶段，得到下一版本的模