摘要：本文探索基于深度学习与项目驱动的信号处理课程混合式教学模式。综述深度学习在信号处理领域的应用、项目驱动教学法（PBL）研究现状及混合式教学模式框架。详细阐述该混合式教学模式的设计，包括教学模式框架、核心创新点与评价体系构建。通过量化评估与质性反馈分析教学效果，结果显示该模式在提升学生学习兴趣、实践能力等方面成效显著，但也存在部分学生适应困难、教学资源整合挑战等现存问题。本研究为信号处理课程教学改革提供新思路，有助于培养适应时代需求的高素质信号处理专业人才。

关键词：深度学习；项目驱动教学法；信号处理课程；混合式教学模式；教学改革

一、引言

在科技飞速发展的当下，信号处理领域面临诸多新挑战与机遇，传统教学模式难以满足人才培养需求。深度学习作为前沿技术，在信号处理中展现出强大潜力。项目驱动教学法（PBL）强调以学生为中心，通过实际项目培养综合能力。混合式教学模式融合多种教学方式优势，能提升教学效果。本文聚焦于探索基于深度学习与项目驱动的信号处理课程混合式教学模式，旨在打破传统教学局限，激发学生学习主动性，培养具备扎实理论基础与较强实践能力的信号处理专业人才，推动该课程教学改革的深入发展。

二、相关理论与文献综述

1.深度学习在信号处理中的应用

深度学习通过构建多层神经网络模型，在信号处理领域展现出强大的特征提取与模式识别能力。卷积神经网络可自动提取信号的时空特征，在雷达信号分类、生物信号分析中实现高精度识别；循环神经网及其变体擅长处理时序数据，在通信信号检测、语音增强中提升抗干扰能力。生成对抗网络与迁移学习技术进一步拓展了信号重建、跨域处理的应用边界。

2.项目驱动教学法研究现状

项目驱动教学法起源于 20 世纪 50 年代美国医学教育，其核心是通过真实项目驱动学生主动学习。建构主义、社会文化学习理论为其提供理论支撑，强调学生在协作中构建知识体系。全球范围内，PBL 已在工程、商科等领域广泛应用，例如高职院校与西门子合作的“新能源设备市场调研”项目，学生通过双语报告提出东南亚推广策略，部分方案被企业采纳。研究显示，PBL 可显著提升学生实践能力与跨文化沟通能力，但面临师资负荷过重、学生参与分化等挑战。技术融合成为新趋势，如 VR 技术模拟国际展会场景，增强项目沉浸感。

3.混合式教学模式框架

混合式教学模式融合线上自主学习与线下互动实践，形成“课前-课中-课后”闭环。课前通过慕课、微课等资源完成知识传递，例如信号处理课程中，学生线上学习傅里叶变换原理；课中采用小组讨论、实验操作深化理解，如利用 LSTM 模型进行实时信道预测实验；课后通过项目实践巩固技能，如设计基于 CNN 的雷达信号分类系统。该模式强调技术赋能，利用AI 辅助教学实现个性化路径推荐，通过大数据分析动态调整教学策略。评价体系兼顾过程性与终结性，结合线上学习时长、线下项目成果等多维度数据，确保教学目标全面达成。

三、混合式教学模式设计

1.教学模式框架

本混合式教学模式采用“三阶段递进式”框架：课前通过在线平台推送深度学习基础理论微课与信号处理案例库，学生自主完成知识预学习；课中以项目驱动为核心，将信号分类、降噪等任务拆解为子项目，结合小组协作与教师实时指导，运用 CNN、LSTM 等模型开展实验；课后通过企业级真实数据集布置综合项目，如 5G 信道建模或生物电信号分析，要求学生提交完整解决方案报告。线上线下教学时长按 1:2 分配，利用虚拟仿真实验平台突破硬件限制，形成“理论-实践-应用”闭环。

2.核心创新点

创新点体现在三方面融合：一是技术融合，将深度学习框架嵌入信号处理课程，实现算法可视化与参数动态调优；二是教法融合，采用“项目导向+竞赛激励”机制，引入 Kaggle 平台数据竞赛模式，激发学生优化模型的动力；三是产教融合，与华为、中兴等企业共建案例库，将实际工程问题转化为教学项目，并邀请企业工程师参与项目评审，确保教学内容与

行业需求无缝对接。

3.评价体系构建

构建“三维动态评价体系”：过程性评价涵盖线上学习时长、实验代码质量、小组协作贡献度；结果性评价包括项目报告创新性、模型性能指；增值性评价通过前后测对比学生信号处理思维提升度。引入区块链技术记录学习轨迹，确保评价数据不可篡改。同时设置“企业导师评价”模块，从工程实用性角度对项目成果进行二次评分，最终形成“个人 .+, 小组 + 企业”多主体评价结果，为教学改进提供精准依据。

四、效果分析与讨论

1.量化评估

混合式教学模式实施后，学生在信号处理核心知识点的掌握上表现出显著提升，尤其在深度学习算法与信号处理结合的应用层面，理解深度与运用能力明显增强。项目实践环节中，大部分学生能够独立完成从模型构建到优化部署的全流程，展现出较强的工程实践能力。竞赛参与度与成果质量亦有提升，学生团队在解决复杂信号处理问题时，展现出更高的创新性与协作效率。此外，学生对课程资源的利用率大幅提高，线上学习与线下实践的衔接更为紧密，形成了良性循环。

2.质性反馈

学生普遍反映，混合式教学模式打破了传统课堂的局限，项目驱动的方式让抽象理论变得具体可感，激发了探索兴趣。线上资源的灵活性与线下实验的互动性形成互补，满足了个性化学习需求。教师观察到，学生在小组讨论中更主动分享思路，项目答辩时逻辑更清晰，对行业实际问题的敏感度显著提升。企业导师则肯定项目成果的实用性，认为学生已具备初步的工程思维，但建议在模型优化与资源约束方面加强训练，以更贴近工业场景需求。

3.现存问题

当前模式仍面临学生能力分层、资源整合与企业参与度不足的挑战。部分基础薄弱的学生在深度学习理论与项目实践中感到吃力，需更多分层指导与个性化支持。线上线下资源虽丰富，但部分内容存在重复或衔接不畅问题，需进一步优化设计。企业案例的更新速度难以匹配技术发展，导致部分项目与行业前沿脱节。此外，评价体系虽注重过程性反馈，但对创新思维、跨学科整合能力等软性指标的评估仍显薄弱，需探索更全面的评价方法。

结论

基于深度学习与项目驱动的信号处理课程混合式教学模式的探索实践表明，该模式具有显著优势。量化评估与质性反馈显示，学生在学习兴趣、知识掌握和实践能力等方面均有提升，教学模式的创新设计得到一定认可。然而，实施过程中也暴露出部分学生适应困难、教学资源整合挑战等问题。未来，需进一步优化教学模式，加强学生引导与支持，完善教学资源建设。通过持续改进，该混合式教学模式有望在信号处理课程教学中发挥更大作用，为培养适应时代发展的高素质信号处理人才提供有力支撑，推动该领域教育教学的不断创新与进步。

参考文献

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