基于大数据技术的模式识别课程教学改革路径分析

摘要：在授课过程中教师应当了解学生在模式识别课程中的满意程度，针对难点加以解析，并分析学生难以理解的主要原因。本文主要在大数据技术基础上，对模式识别课程教学进行分析，阐述教学方法与课程调整、改革，不断提升教学质量，满足学生学习需求。

关键词：大数据;模式识别;教学改革

前言：模式识别即通过计算机收集原始数据，并对其进行预处理、特征提取、分类器等设计，以保证分类错误率较低，符合物理对象的基本特征。在教学过程中，很多学生难以理解模式识别课程的数学思想，教学质量一时间难以突破。近几年，采用的大数据技术从课程内容与教学模式上进行了改革，具有重要意义。

一、大数据技术的模式识别课程分析

在长期的实践教学中，在课程理论难易程度、实验课程重要性、课程满意程度、课程设计合理性等方面，对学生进行了长期的询问与意见征集。在授课过程中，利用监控视频获取学生听课状态的数据，在学生作业完成情况方面也进行了数据的统计。

结果表明，75%以上的学生都认为模式识别课程较难，但能够认可课程的设计，能够意识到该门课程的重要性。认为教师在授课体系的创新方面还需要进一步提升，且缺乏相关工程训练项目。可见，在大数据技术的背景下，模式識别课程教学还应当进一步提升大数据相关核心的课程，以促使学科与技术的融合[1]。

二、教育改革路径分析

（一）理论与学术并重