人工智能时代背景下的遥感课程教学实践思考(2)

处于这样的人工智能时代中，开展人工智能教育已经成为了历史发展所赋予的使命。培养能够从新视角提出问题，综合运用多学科交叉知识解决问题的创新性人才，人工智能应用人才是教育界面临的重大挑战。在遥感课程教学过程中培养学生学习人工智能技术、运用人工智能学科的话语体系和思维方式非常重要。

三 教学实践

国内介绍遥感原理、方法与应用的相关课程，一般会从物理基础与光谱特性、遥感平台与成像方式、遥感图像处理与模式识别、遥感综合应用与专题制图等几个模块进行课程内容安排。这样有利于学生通过模块化知识的学习，系统地掌握遥感学科的知识体系，培养学生的知识迁移能力。而在人工智能时代背景下，如何有效的实践遥感课程的教学呢？我们需要从哪些方面对遥感课程的教学现状中进行与时俱进的改进呢？本文将从思维方式的培养，教学内容的完善，教学模式的改革，以及课程知识的实践等四个方面进行探析。

（一） 培养计算思维

国际教育技术协会和计算机科学技术教师协会共同提出计算思维的思想。计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。在遥感大数据背景下，学生们在学习遥感基本原理之后，在教师的引导下思考如何利用人工智能技术从海量遥感数据中挖掘出地理现象蕴含的规则或知识。这与常规的遥感课程教学不同，改变仅仅从某个区域、某幅影像中提取地物信息的小数据观念，从培养学生的计算思维出发，关注大数据与人工智能相结合的计算机实现。从而，引导学生思维向分析和解决大数据问题的方向拓展，提出新的科学问题，给出新的智能解决方案。

（二） 完善教学内容

当前国内遥感课程的知识体系不尽完善, 教学内容陈旧，跟不上国际该领域最新动态发展的步伐。在人工智能时代背景下，遥感课程的内容在“教学”过程中必然会受到来自于人工智能的影响。比如，人工智能的自身发展使其拥有强大的存储能力、处理能力、分析能力，这些特点应该要在教学过程中体现出来。那么，在实施遥感课程的教学时，可以增加介绍遥感大数据的相关概念，以及如何有效处理海量遥感数据的方法。在此基础上，介绍一些比较基础的机器学习与深度学习的思想、理论，以及实现一些的简单方法技术。教师还可以适时地引导学生对批判性思维、结构性思维等能力素质性知识的学习。除此之外，注重基础理论知识的数学思维，介绍如何在计算机及软件平台上进行实现，使得学生对知识有更为直观的感受。

（三） 改革教学模式

从人工智能发展特点以及国内课程教学效果来看, 亟须相应地引入一些创新教学模式。在人工智能背景下开展遥感课程教学，教师应该改变知识输入、课堂主导的角色，摆脱以知识讲授为主的教学模式，重视学生的个性发展和思维认知。随着人工智能技术的发展，遥感课程的原理性知识可以通过智能设备来进行学习，机器人助教等智能教学手段也将融入教学过程。而对于一些无法在课程内容上全部涵盖的内容，比如计算机编程、机器学习理论方法等内容，可以开展翻转课堂教学，指导学生从“慕课”等教学视频中补充学习相关内容。此外，还可以通过引入一些智能化感知和分析手段，捕捉课堂中学生们的差异化表现，并根据每个学生不同的资质、特点进行个性化的教学。

（四） 积极开展实践

国内人工智能教学往往注重知识要点学习, 而轻视实践应用,理论与实际相互脱离使得学生创新能力不足。在遥感课程的实践环节，可以引导学生学会在现有软件平台上，搭建能够解决遥感领具体任务的机器学习与深度学习模型。Tensorflow、Caffe等开源的人工智能软件为推动人工智能的研究与应用提供了便捷的实践思路和方法。这样，可以指导学生在这些软件中进行少量编程实现遥感影像的分类，地物目标的检测等。但是，值得注意的是，结合人工智能的遥感课程实践，在实践过程中可能会存在一些问题。比如，它的学习曲线相对较高，它要求学生要具备较好的数学功底，以及逻辑思维的能力。这就要求在推动遥感课程与人工智能向结合的教学之前，需要为学生开设一些机器学习、大数据分析等相关课程，降低理论与实践之间的壁垒。

四 问题展望

文章来源：《遥感学报》 网址: http://www.ygxbzz.cn/qikandaodu/2020/1120/446.html