智能传感器系统课程案例库建设与研究论文

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　　摘要：传统的教学方式以教师为主导， 灌输式课堂教学会降低学生的主动性， 学生缺少参与感， 在学习中也会存在基础不扎实和 缺乏兴趣等问题。对此， 将案例教学和翻转课堂相结合， 以翻转课堂的形式将学生和教师的角色互换， 以学生为主导引入应用案 例教学， 以增强课堂教学的互动性， 促进教学内容的拓展， 提高教学质量。具体实施方案包括引导学生查阅文献汇报、智能传感 器技术分析方法学习分享、自主设计题目。所提方法不仅能提高学生的参与度， 而且能更好地激发学生在课堂上主动思考， 增强 学生的实践能力。最后建设智能传感器系统教学案例库， 将符合案例选取原则的应用案例添加到案例库中， 为后续教学奠定良好 的基础。

　　Abstract: The traditional teaching method is teacher-directed, and indoctrination classroom teaching can reduce students' initiative and lack a sense of participation. In learning, there may also be problems such as a lack of solid foundation and interest. In this regard, case method and flipped classroom are combined to exchange the roles of students and teachers in the form of flipped classroom, introduce student led applied case method, enhance the interactivity of classroom teaching, promote the expansion of teaching content, and improve teaching quality. The specific implementation plan includes guiding students to consult literature reports, learning and sharing intelligent sensor technology analysis methods, and independently designing questions. By using the proposed method, not only students' participation can be improved, but also students can be better stimulated to think actively in class, and students' practical ability can be enhanced. Finally, an intelligent sensor system teaching case library is built, and the application cases that comply with the principle of case selection are added to the case library, so as to lay a good foundation for future teaching.

　　Key words: case library; flipped classroom; case teaching; intelligent sensor system

　　0 引言

　　传统的教学模式下， 机械专业研究生课程主要以教 师讲授为主， 让研究生在有限的时间内充分掌握机械领 域基础理论和系统的专门知识。这种方式不能充分激发 学生学习的主动性和积极性， 不利于培养学生创新思维 和实践能力[1]。

　　20 世纪初， 美国哈佛法学院最先运用案例教学法， 以案例为基础， 使学生参与到案例的讨论中， 有利于提 高学生的主动性和积极性， 也有利于师生的共同研究、 共同分析、共同学习， 提高了教学效果[2]。近年来， 世 界各高校纷纷效仿， 取得了较好的效果[3]。我国高校已 将案例教学法引入多个学科， 如思想政治课程[4]、软件 危机课程[5]、体育硕士专业学位研究生课程[6]、化学工程 专业学位硕士研究生课程[7]， 不仅有利于提高人才培养质 量， 也有助于弥合理论实践裂隙， 取得了明显的效果[8]。

　　为提高专业研究生培养质量， 教育部发布的 《关于 加强专业学位研究生案例教学和联合培养基地建设的意 见》(教研〔2015〕 1 号) 中明确指出： 开展案例教育活 动， 以实践为依据， 使理论知识和实际情况紧密联系， 引导学生发现问题、分析问题、解决问题， 从而掌握理 论、形成观点、提高能力。加强案例教学， 是强化专业 学位研究生实践能力培养， 推进教学改革， 促进教学与 实践有机融合的重要途径， 是推动专业学位研究生培养 模式改革的重要手段[9]。

　　在相关案例教学研究方面， 陈成军等[10]采用工程案 例教学的方法， 构造 8 个典型工程案例的智能制造案例 库， 取得了良好的教学效果。王锦燕等[11]在弹塑性力学 及有限元课程中采用案例教学， 取得了良好的效果， 增 强了学生理论联系实际的能力。王中任等[12] 建设 6 个技 术专题的案例库， 并用于智能制造教学实践， 结果表明所建案例库可以满足机械专业学位研究生教学需求。丁 琳等[13]将翻转课堂和传统教学模式有机融合， 通过案例 教学提高了课程效果和人才培养质量。孙婧等[14] 在土木 工程防火材料教学中， 利用案例库进行教学， 提高了学 生解决实际问题的能力。周少玲等[15]将课堂式案例教学 与学生汇报式案例教学相结合， 在统计计算与软件课程 教学中， 提高了专业硕士研究生的培养质量。赵芳芳[16] 在英语课程中采用翻转课堂， 发现能够激发学生学习英 语的兴趣， 提高学生的自发性学习水平。刘富东[17]在大 学研究中发现， 翻转课堂模式能够提高学生学习效率， 增强学生自主性和探索性。李圣华[18] 在研究生课程实践 研究中发现， 翻转课堂有助于培养研究生的专业逻辑思 维与问题意识。因此， 本文借鉴案例教学成功经验， 将 案例教学法与翻转课堂相结合， 应用于智能传感器系统 课堂教学， 结果表明此方法能够增强课堂教学的互动性， 提高研究生教育教学质量。

　　1 案例库建设的必要性

　　智能传感器技术是一种日益发展的现代传感器技术， 是包括微机系统和微电子技术、计算机科学、信号处理 技术、电路和控制系统、电子传感器技术、神经网络技 术、模糊理论等多个学科的综合性高新技术[19]。首先， 在传统教学过程中， 以教师授课为主， 学生被动地接受 知识， 忽略了学生的主观能动性， 无法调动学生学习的 主动性和积极性， 教学效果和教学质量难以保证。智能 传感器系统课程是一门多学科交叉、知识相互渗透的课 程， 其中各种综合性技术的应用理论性较强， 课程中涉 及深奥又晦涩的数学推导， 对学生的高等数学、线性代 数、计算方法等知识的理解度要求较高， 部分学生在学 习中感到困难， 难以激发学习兴趣。其次， 课程中介绍 的案例分析较少， 学生不能充分理解每一种信息处理技 术， 所以需要补充更加智能的、先进的应用案例帮助学 生们理解， 为学生举一反三， 扩大案例应用的广度与深 度。因此， 为了更好地完成课程任务， 提高课程教学质 量， 需要建设智能传感器系统的案例库。在教学过程中 引入与实际问题相关的教学案例， 结合案例进行教学， 能够培养学生应用智能传感器系统解决机械制造领域较 复杂问题的能力。不仅仅局限于课本中的案例， 课下学 生们可自行寻找与本课程相关的案例， 从而不断补充并 更新案例库。结合教师的案例讲解和分析， 学生们可以 更具体地了解所学知识， 激发学习兴趣， 提高教学效果。 因此， 案例库的建设在教学工作中具有重要意义。

　　2 案例库建设

　　案例库建设的目标是收集整理各类智能传感器应用 案例， 切实地将智能传感器技术与实际应用场景结合起 来， 为教学实践提供丰富的资源。学生利用智能传感器系统学习， 能更好地理解智能传感器系统的基本原理。

　　2.1 案例选取原则

　　( 1) 案例应具有代表性

　　在机械专业硕士研究生的培养过程中， 要充分考虑 研究生课程目标和所需的智能传感器系统应用平台， 要 注重培养学生解决实际问题的能力。智能传感器系统案 例库以实践案例为主， 需要紧密结合具体真实的应用场 景， 以解决实际问题为导向。在案例选取过程中， 要注 重综合性的经典案例。选取的案例来源于工程实践或日 常生活， 有助于引导和启发学生思考新问题。选取新领 域的应用案例， 能够激发学生的学习兴趣， 调动学生主 动探索新领域的实践精神， 调动和培养学生主动思考新 问题。

　　( 2) 案例以教学为目标

　　智能传感器技术涵盖的应用面广， 涉及硬件、软件、 通信、数据处理等多方面知识。智能传感器系统案例库 应综合应用多种技术， 覆盖不同应用领域。因此， 需要 根据不同课程和要求， 选取合适的案例进行分析学习。 选取案例应难度适中， 需要充分体现设计思路， 具有完 整的设计方案和实现过程， 使学生能够学习到从需求分 析、设计、实现、调试到验证等环节的技能， 提高其解 决实际问题的能力。

　　2.2 案例库的建设流程

　　案例库建设流程如图1所示，具体分为以下5个部分。

　　( 1) 确定建设目标， 明确

　　应用场景。对于案例库的建设，首 先 要 对 应 用 场 景 进 行 分 类，针对具体的场景要选取具有代表性的案例， 通过对案例的深入分析引入课上要讲的内容。

　　( 2) 收集整理相关案例， 包括案例描述、案例分析 和案例评估。不同应用场景包含多种智能传感器系统， 搜集各种检测系统的案例， 并对案例进行描述分析， 选 取具有较强时效性和实践性的案例。要保证案例的质量， 判断案例是否符合选取原则， 符合案例库原则的案例可 加入案例库， 供学生学习。

　　( 3) 建立案例库， 并按照应用场景分类和标签化。 将搜集到的案例加入到案例库中， 并根据应用场景对案 例进行分类排序。建立智能传感器系统案例库编写规范 和标准化模型， 使得文档内容统一、规范化， 方便查阅 和下载。

　　( 4) 建设案例实践教程， 帮助学生深入了解智能传 感器应用。案例库建设完成后， 学生拿到案例后， 先进 行学习以便消化吸收， 然后查阅疑惑的理论知识， 加深对知识的理解， 这是学生主动进行的， 有助于提高其学 习兴趣， 方便学生深入了解智能传感器应用的学习。

　　( 5) 不断更新和完善案例库的内容。案例库初步建 设完成后， 在后续的学习过程中， 需要定期更新案例库 中的内容， 案例可以来自教师的课题， 网络上转载的案 例， 学生查阅文献搜集的案例等。传感器的种类数不胜 数， 新的信息技术也层出不穷， 不断更新和完善案例库 的内容有助于提高学生们在学习中捕捉与挖掘问题的能 力。将新的案例加入案例库， 删除过时或不具有参考意 义的案例， 能够保持案例库的活力。

　　2.3 案例库的应用场景分类

　　案例库的应用场景主要分为 4 类： (1) 环境监测类： 自动化温控系统、空气质量监测系统、土壤水分监测系 统; ( 2) 物流配送类： 物流温湿度监测、闭环控制物流 配送、智能仓储管理系统; ( 3) 智能家居类： 智能照明 系统、智能窗帘系统、智能安防系统; ( 4) 人体健康类： 智能健身跟踪系统、智能睡眠监测系统、智能医疗系统。

　　2.4 案例库系统软件建设

　　Visual Basic 拥有图形用户界面和应用程序开发系 统， 能够快速实现简单的应用程序设计[20]。本系统是基 于 Visual Basic 开发的一款案例库系统， 旨在为个人用户 管理、分享、存储案例资源提供便捷和高效的解决方案。 软件程序框架如图 2 所示。学生和教师拥有不同的权限， 教师登录后， 可以对应用案例类别进行编辑、增添等， 若不需要则进行下一步。对某一具体类别的应用案例进 行新建、编辑、删除等操作， 以保持案例库的活力， 如 不需要操作即可退出; 学生登录后， 可选择自己需要的 应用案例类别， 进入需要查找的类别后， 可搜索、查看、 学习具体的应用案例。

　　基于智能传感器系统课程， 完成对案例库系统的初 步建设。所设计的案例库系统具有对应用案例进行收集、编辑、查阅、更新等功能， 本系统基于 VB 开发的用户 登录界面如图 3 所示， 主要具有以下 6 项功能。

　　( 1) 案例分类管理

　　用户可以自定义案例分类， 方便对案例进行分类管 理和检索。本案例库初步建设按应用场景分为 4 类： 环 境检测类、物流配送类、智能家居类、人体健康类。应 用场景分类用户界面如图 4 所示。后续更新建设可继续 增添新的模块， 对初步建设的模块进行修改， 并且每个 模块相互独立， 互不影响。

　　( 2) 案例资源上传

　　用户可以使用新建案例将案例资源上传到系统中， 包括文本、图像、视频等多种格式， 支持批量上传。学 生和教师界面相互独立， 目前仅支持教师对案例进行修 改编辑， 学生可以上传， 最终需要教师整理编写。

　　( 3) 案例资源搜索

　　用户在选择进入某一应用场景类别后， 可以根据关 键字进行搜索。用户搜索案例界面如图 5 所示， 系统会 自动匹配相关的案例资源， 也可以生成所有案例自行查 找。该系统提供多种搜索筛选方式， 可以快速查找所需 要的应用案例; 同时， 也可记录编辑者和时间， 能够通 过编辑者和时间进行查询。

　　( 4) 案例浏览和下载

　　用户搜索到所需案例， 可以在系统中具体查看， 并 进行下载和收藏， 以供课下学习。

　　( 5) 案例共享和评论

　　用户可以将自己创建的案例资源分享给其他用户， 同时可以在案例下面进行评论和交流， 将记录进行保存。 教师可以查询学生存在的问题， 并收集记录， 以便在课 上讲解解答。同时， 可以编辑收集较好的评论， 提高案 例的质量和价值。

　　( 6) 系统管理和权限控制

　　系统管理员可以对系统进行管理和维护， 包括用户、 角色、权限等的管理和配置， 学生和教师拥有不同的权 限， 学生可以查询学习并进行讨论， 也可以上传自己搜 集的案例。教师审核上传的案例， 判断其是否能够添加 进案例库。教师需要对学生上传的案例进行筛选、编辑、 规范， 确保系统的安全和稳定性。

　　本系统具有易用性、可扩展性和安全性等优点， 可 以为用户提供可靠的案例资源管理服务， 提升用户的工 作效率和学习效果。初始建设阶段案例较少， 需要更多 的案例进行补充， 需要学生和教师的共同建设。在对应 用案例进行规范、编写过程中， 教师需要付出一定的时 间和精力来完善案例库的建设。

　　3 案例库的建设举措

　　3.1 教师课堂讲授

　　在课程初期， 由教师向学生介绍本课程基本脉络。 首先， 通过对传感器技术发展的重要性和历史背景的概 述和回顾， 使学生们看到发展智能传感器的必然性。教 师需要向学生介绍智能传感器的定义、分类、工作原理 等基本概念， 以及传感器系统的主要组成部分， 如传感 器、信号调理电路、数据转换器、微处理器等， 并解释 它们的作用和相互关系， 引入一些经典案例有助于学生 们理解学习基本理论概念。其次， 向学生介绍如何评估 智能传感器的性能， 包括灵敏度、精度、响应时间等指 标， 并探讨如何通过设计和优化传感器系统来提高其性 能和稳定性。再次， 智能传感器是在经典传感技术基础 上发展起来的， 要了解经典传感技术的工作原理与技术 基础。教师可以引导学生了解智能传感器可以应用的领 域， 如工业自动化、医疗保健、环境监测、安全监控等， 并举例说明智能传感器在实际应用中的作用和价值。课 程初期的重点在于引导学生对本课程的了解， 建立学习 目标的基本框架， 并理清知识脉络， 着重激发学生的学 习热情， 为学生课下主动深入学习打下基础。

　　3.2 智能传感器系统的文献调研

　　教师在课堂讲授后布置关于智能传感器系统的文献 综述调研任务， 汇报方式不限， 学生自行组队 (2~3 人)， 共同完成调研任务。传统讲授模式以教师为主导，学生在台下听讲。翻转课堂以学生为主导， 让教师和学 生的角色互换， 课堂不再以老师为中心， 而转变为以学 生为中心。学生们在学习基本原理之后， 通过线下自主 学习， 寻找基于智能传感器系统的最新案例， 可自主广 泛地寻找自己感兴趣的智能传感器应用实例的相关文献， 自主学习最新文献中传感器的应用场景、测量原理及结 构设计。学生小组协作不仅可以增强学生的缜密思维与 考虑问题的全面性和完善性的能力， 而且可以增强创新 思维能力， 也能增强彼此的情感。每个小组完成调研任 务后， 可以在讲台展示自己学习的收获， 向同学们讲解 智能传感器的现状， 学习本门课程的最新感受， 也可以 提出遇到的问题与同学们共同讨论、交流， 进而获得解 决方法。教师可在最后进行总结。

　　为保证学生案例搜集的数量与质量， 将此纳入平时 成绩评定。这种方法既能增加案例库中案例的数量， 又 能与学生产生互动， 提升其学习积极性。

　　3.3 智能传感器系统课程翻转课堂

　　智能传感器系统是一门多学科交叉， 知识互相渗透 的课程， 涉及物理、生物、化学、信息技术等多学科知 识。在智能传感器的应用中包括多元回归分析法、神经 网络技术、支持向量机技术、粒子群优化算法、主成分 分析法与小波分析法等多种方法。学生可以分组学习这 些分析方法， 每组选择自己感兴趣的一种分析方法， 课 下自行学习， 不局限于课本， 可以参考其余相关参考书 或网上查询资料， 学习后在课堂上进行学习成果展示和 汇报讲解， 旨在提高学生自行学习的兴趣， 激发学生的 学习热情， 提高对本门课程的掌握程度。学生和老师角 色互换， 以学生为主导。每组学生讲解结束后， 教师根 据学生的发言情况进行点评， 可以根据学生讲解的新型 案例进行提问， 组内学生也可以进行讨论， 其余组也需 要思考教师的问题。教师和学生、学生和学生之间能够 基于传感器的应用案例分析方法进行深入交流。在交流 和讨论过程中， 教师能够了解学生的学习程度， 发现学 生的错误并且及时修正， 帮助学生弥补探索中的不足， 在改正错误的过程中学习更快， 理解更加透彻。

　　其余组的学生要需要对该组的讲解进行评分， 从语 言表达清晰准确、简介内容符合认知规律、课堂环节设 计合理程度、资料调研完整性评价、对本次学习效果体 验满意度评价 5 个方面进行综合评分， 增加学生的参与 感。同时， 其余学生也要对讲解内容做好笔记， 迫使学 生们学习、思考、表达。

　　3.4 学生自行设计考核题目

　　在课程学习之后， 需要通过考试来检测学生的学习 情况， 其目的是为了帮助学生更好地掌握各类传感器系 统的基本工作原理、性能特点、应用等知识， 并能正确 地选用传感器解决相应的工程问题， 以便在后面的学习中更好地查漏补缺。传统的考试是老师出题， 学生只需 要根据所学答题即可， 但容易局限学生的思维， 不利于 激发学生的创新性。本设计中出题任务也是以学生为主 导， 小组协作的方式进行搜集题目， 并交由教师审阅。 这样做的目的是鼓励学生们发挥想象， 积极查阅资料， 也可根据自己感兴趣的方向设计关于智能传感器的案例， 并给出解决方案。学生在寻找合适案例的过程， 也是一 个思考回顾知识的过程， 不仅是站在学生的角度， 也是 站在一个教师的角度思考分析智能传感器的设计。

　　4 案例教学实施效果分析与思考

　　4.1 建设举措案例分析

　　( 1) 文献调研

　　在各组完成文献调研搜集报告并讲解完成后， 各组 的案例也可以有选择地收集到案例库中， 便于为后面的 学习。某组学生自主学习压阻式、电容式、摩擦电式和 压电式传感器工作机理和设计原则， 了解了不同的汽车 电子应用需求。电容式接近检测汽车门禁系统如图 6 所 示。检测人手靠近的接近传感器位于车门把手①内， 一 旦它检测到有物体靠近， 主控单元②通过低频天线③发 送一个唤醒信号; 该信号激活汽车钥匙发送器④。汽车 钥匙发送器与 RFID 接收器⑤交换信息; 如果编码信息与 主控单元②匹配， 汽车门锁就会打开。这个实现过程特 别灵敏， 接近检测和 ID 识别的整个过程约几分之一秒。 从此案例中不仅了解到电容式传感器在汽车电子的应用， 而且它也可广泛应用于健康监测、个人诊断、机器人、 假肢、物联网等领域。在文献调研汇报中， 学生们能够了 解 最 新 的 应 用 案 例，更清楚地学习各类传感器的工作原理与组成结构， 激发学生的学习兴趣并拓宽视野， 为后面的学习打下坚实的基础。

　　( 2) 翻转课堂

　　学生分组学习课程能够使学生们进行充分准备， 对 某一方法了解得更加深入。以小波分析及其在智能传感 器系统中的应用为例， 小波分析在噪声消除、特征信号 提取、图像处理等领域取得了超乎寻常的结果。该组学 生从短时傅里叶变换公式到小波变换公式，介绍了正交小 波分解与重构、小波包及正交小波包分解与重构的方法。

　　利用 MATLAB 工具箱中小波分析函数， 实现了低频 250 Hz 信号和中频 1 000 Hz 信号的提取。在理论方法讲 解完成后， 该组同学通过 MATLAB 程序代码实现了小波 分解和小波重构函数。小波信号提取结果如图 7 所示， 初始信号噪声是混合离散的， 经过低频和中频的系数重 构， 初始信号逐渐变得平稳， 接近正弦函数。通过 4 组 信号的对比， 其余组学生可以更直观地看到分解之后波形的变化， 以及不同层数小波分解信号之间的差异。要 取得较好的滤波效果， 输出值就必须有足够多的数据， 这就使得小波分析进行滤波时和经典滤波一样， 都存在 相位滞后， 不具有实时性。通过这种方式， 学生能够更 深刻地理解小波分析在滤波中的具体应用。

　　( 3) 学生自行设计考核题目

　　各组学生在文献调研和翻转课堂讲解的过程中， 对 本门课程有了进一步的了解， 最后设计考核题目的过程 也是应用所学的过程， 体验当学生作为一名老师时如何 设计题目， 如何全方面应用所学知识。

　　例如无人机智能传感系统设计， 要求能测量无人机 的水平速度、垂直速度、高度、加速度、方向、探测前 方障碍物; 选择合适的传感器， 并详细叙述测量方案。 这就要求学生们对各种传感器的工作原理、应用场景、 结构设计进行思考。无人机智能传感系统设计如图 8 所 示。传统的设计通过激光测速传感器测量水平与垂直速 度， 通过气压计传感器测量无人机高度， 通过陀螺磁罗 盘监测无人机的运动方向与三轴角速度， 通过加速度计 提供无人机在 X、Y、Z 三轴方向的加速度， 通过激光传 感器探测有无障碍物。这些传感器测得的信号经微处理 器进行处理， 处理后的信号与无人机马达组成反馈系统， 保证无人机的稳定交互与各种操作。学生们自行 查 阅 相 关 文 献 资 料，综合应用各类传感器进行设计。在设计题目中，有 选 择 地 补 充 案 例 库，不断丰富案例库。

　　4.2 案例教学实施效果分析

　　从课堂教学情况来看， 案例教学对学生理解学习理 论算法起到了重要作用， 提高了学习兴趣和积极性。在课程考核中， 文献调研、翻转课堂、设计考核题目都占 有一定的比例; 学生小组作业充分发挥了学生的主观能 动性; 学生讲课、学生评分， 可避免个别学生偷懒， 增 强每一个学生的参与度。让学生们参与到项目案例的讨 论中， 有效提升了案例教学的实验效果。学生们查阅大 量文献， 归纳总结其中关键技术。在讲课过程中， 不局 限于课本， 广泛查阅资料补充扩展课程内容， 自行编写 程序设计， 实现了智能化功能软件模块。在设计考核题 目中， 选取贴近生活的智能家居应用场景， 综合应用多 种智能传感器设计。案例教学引导学生自主发现问题， 并学会分析和解决问题， 得到了学生的普遍认可， 激发 了学生的学习兴趣， 有效弥补了课内学习的不足， 学生 搜集的案例也可补充更新到案例库中， 有助于案例库的 建设， 为后续学习做出更好的铺垫。案例教学一定程度 上弥补了学生实践能力不强的缺陷， 对提高学生的判断 能力、分析能力、决策能力、协调能力、表达能力和团 队合作能力起着重要作用。

　　4.3 案例教学的思考

　　案例教学是理论知识与实际工程问题的桥梁， 能够 提高学生分析和解决实际问题的能力。在智能传感器系统 的案例教学过程中，以学生为主体，教师引导的方式使学 生自主发现问题，分析问题并最终解决问题。激发学生的 创新性思维，提高了教学质量。随着社会的发展和科技的 进步，特别是大数据时代的到来，社会对机械硕士研究生 的培养提出了更高的要求。因此，课程案例库要紧跟社会 需求和行业发展，应将最新的研究成果和最新的问题引入 教学案例，不断提高专业硕士研究生的实践能力和专业水 平。教师是案例教学的组织者，教师在案例库教学中起到 关键作用，在案例收集、案例筛选、教学效果评价工作中 需要花费时间，这也对教师提出了更高的要求。案例库的 建设还需要逐步完善， 需要更多教师和学生的共同努力。

　　5 结束语

　　案例教学是培养专业学位研究生的重要教学手段， 翻转课堂是增强学生主观能动性的重要举措， 本文将案 例教学与翻转课堂相结合， 应用到智能传感器课程中。 学生以小组作业， 通过查阅文献汇报、智能传感器技术 分析方法学习分享、自主设计题目， 增加了学生的参与 感， 课堂讨论氛围更加活跃， 加强了学生理论联系实际 的能力。利用案例法教学， 提升了学生的满意度， 对课 程知识的掌握更加牢靠。本文对课程的案例库建设和案 例教学进行了研究， 分析了案例库建设的必要性、案例 选取原则、案例库的建设流程， 提出了案例库建设的教 学举措， 并对教学实施情况进行了分析， 结果表明案例 库可提高学生学习兴趣和积极性。基于 VB 建设案例库 系统软件， 为后续教学奠定了良好的基础， 实施案例教学能够不断提高学生运用所学理论知识解决实际问题的 能力， 从而最终提高专业硕士研究生的培养质量。

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