信息技术与课程有效整合的基本特征余胜泉 陈莉北京师范大学现代教育技术研究所（100875）[摘 要] 随着教育信息化的深入，信息技术与课程整合概念迅速被广泛传播，各种整合的教学也纷纷进入课堂，但很多课都侧重形式或模式探索，出现了一些重形式而忽视实质的倾向，什么样的课程整合才算有效，一直以来困扰着从事整合的研究与实践者。本文从长期的中小学信息技术与课程整合的实践出发，提出了有效整合的六个基本特征，并由此对信息技术与课程整合的课堂教学开展给出了十点操作性的建议。[关键词] 信息技术 课程整合 有效整合当代基础教育变革有两大主线，一是国家2000年启动的教育信息化（“校校通”）工程，一是国家2001年启动的新基础教育课程改革工程，它们是我国基础教育改革的动力之源。这两者之间不是分离的，而是相互联系、相互促进的，新课改为教育信息化提供理念指导，而教育信息化为课程改革提供方法、工具与环境的支持。它们之间的结合点就是“信息技术与课程整合”，在2000年11月的全国中小学信息技术教育会议上，当时的教育部部长陈至立的报告中指出“要努力推进信息技术与其他学科教学的整合，鼓励在其他学科的教学中广泛应用信息技术手段，并把信息技术教育融合在其他学科的学习中”，而在2001年教育部颁布的《基础教育课程改革纲要（试行）》中也提出“大力推进信息技术在教学过程中的普遍应用，促进信息技术与学科课程的整和，逐步实现教学内容的呈现方式、学生的学习方式、教师的教学方式和师生互动的教学方式的变革，充分发挥信息技术的优势，为学生的学习和发展提供丰富多彩的教育环境和有力的学习工具”。至此引发了从政府到民间的全国性“课程整合热”，各地纷纷启动了大量信息技术与课程整合的项目，各级中小学为此也投入了大量的财力和精力，希望能够通过改善硬件环境，培训教师的信息技术技能，使信息技术介入到课堂教学，以提高学生的学习效率，培养学生的创新精神和实践能力。可是实际情况不容乐观，很多课都侧重形式或模式探索，出现了一些重形式而忽视实质的倾向。在实践中，教师们最大的疑问就是：怎样的整合才算有效？如何才能实质性促进学生认知和能力的发展？在各类评优课、公开课上使用精美的课件，在一节课中运用各种先进的技术、媒体，给学生大量的信息（戏称从“人灌”到“电灌”）就算实现了信息技术与课程的有效整合吗？ 我们认为，信息技术与课程整合（Integrating Information Technology into Curriculum），其内涵在于将信息技术作为促进学生自主学习、协作学习的认知工具和情感激励工具、丰富的教学环境的创设工具，从而实现各种教学资源、各个教学要素和教学环节的相互融合，以促进传统教学方式的根本变革，也就是促进以教师为中心的教学结构与教学模式的变革，从而达到培养学生创新精神与实践能力的目标。基于这一理念，我们认为，信息技术与课程整合是否有效，并不在于用了多么先进的技术，一节课中用了多长时间的技术，而在于是否在恰当的教学环节使用，使学生完成某些用其它方法难以做到的事，在高水平完成既定课程教学目标的同时，获取信息技术技能以及解决实际问题的技能。因此，我们可以从下面几个方面的基本特征出发，来判断信息技术与课程整合是否有效。一、以“教”为中心的教学结构转变为“主导－主体”的教学结构 在有效的信息技术与课程整合中，信息技术不再仅仅是作为辅助教或辅助学的工具，而是用来营造一种理想的教学环境，在这样的教学环境中能实现学生的自主探索，师生之间、学生之间、学生与资源之间的多重交互，能实现资源的共享，学生的按需学习，能支持自主探索、多重交互、情境创设、合作学习、资源共享等多方面要求的新型学习方式，从而把学生的主动性、积极性充分调动起来，使课堂的教学结构发生根本变革，使学生的创新精神与实践能力培养落到实处。教学结构是教师、学生和教材（教学内容）、教学媒体相互联系、相互作用的有机整体及其具体体现（何克抗，2000）。信息技术与课程整合的本质特征在于从以“教”为中心的教学结构转变为“主导——主体”的教学结构（如下图）：主导-主体教学结构以“教”为中心的教学结构在“主导－主体”的教学结构中，教师通过对教学内容、教学媒体、学习活动等的设计使学生在学习过程中既有很大的自主权，又能保证其学习不会发生质的偏离，能在适当的时候得到教师或专家、伙伴的指导。学生处于一种开放式的学习环境中，有利于创新精神和实践能力的培养。有效的信息化课堂教学中，不仅要看信息技术发挥了多大的作用，更要看教师、学生、教材、媒体这四个核心要素在教学过程中的角色和所起的作用，及其是否符合上表所列的基本特征。二、学生在课堂上有积极的情感体验兴趣是学生最好的老师，只有在乐趣中学习才能使学生爱上学习，不再视学习为负担。而信息技术的介入课堂，怎样才能体现让学生乐学爱学呢？绝不是简单的一句“创设情境激发学生学习的兴趣”就可以解决的。我们认为，从这个角度分析，判断有效的信息化课堂教学，需要考察以下三点：1、课堂是否有广泛的参与度：包括参与学生的人数和每个学生的参与程度。在这个层面上，需要关注大多数学生有没有积极主动的参与教学活动，相互协作，积极思考，踊跃发言；同时还需要关注学生参与的过程中有没有主动参与的意识，有没有积极主动的探究。参与度决不是表面热闹，全班学生形式上、表面上的参与，也不是看似小组讨论，实则个别优秀学生包办成果汇报的表演。2、学生有无积极的情感投入：在学生为主体的学习中，学生不是作为一个旁观者被动的接受教师的传授，被动的观看同伴的学习，而是要发自内心的原意参与学习活动，只有这样学生才有可能获得进步。怎样才能做到这一点呢？这就需要教师能将书本知识还原为实际生活经验，将抽象的知识具化为与学生生活实际相关、学生喜闻乐见、感兴趣的话题；能够在问题的设置上激发学生的好奇心、求知欲，使学生在问题解决的过程中完成学习。3、学生有无成就感的获得：只有及时获得成就感，才能使之转化为成就动机，促进学生进一步的学习。一个没有尝过成功滋味的学生往往容易产生自暴自弃的想法，容易放弃努力从而失去了前进的动力。要使所有的学生都能获得成就感，就需要在教学的过程中照顾学生的层次性，需要教师在一些相对简单的问题上关注课堂的弱势群体，及时给予他们明确的鼓励；在一些自主学习活动中，给予完成任务有困难的学生特别的指导；在习题练习的设计上注意层次和梯度，设计不同层次的练习题，同一层次设计不同类型的练习题同时呈现给学生（借助网络环境往往比较容易实现），以保证所有水平的学生都能有获得成功的机会。学生在课堂上感受到学习的乐趣，在积极的情感投入中进行学习，课堂不再是教师精彩表演的天地，而成为学生积极投入、成就体验的乐园，从教师的精彩到学生的精彩，乃课堂的真情真谛。三、学生具有广泛的认知范围在主导－主体的教学结构下，教材已经不再是学生唯一的知识来源和教学内容。网络环境更是带来了全球资源的共享，带来了古今中外人类智慧、知识的联网，因此丰富的网上资源为教师的教、学生的学都提供了重要的知识源泉。在这个新事物层出不穷的信息时代，要求人们视野开阔、思维活跃，在这样的情况下，我们的整合课堂如果仍然只能让学生学到教材上的知识，既不符合时代潮流，也没有体现和发挥信息技术的优势。互联网上各种优秀的科普网站、专题网站甚至各类新闻，都为学生提供了文学艺术、历史文化、天文地理等方方面面的知识，多媒体的介入可以使学生多方位、多层次、多角度的获得图文音并茂的文献资料。在有效的信息技术与课程整合的课堂上教师要关注如何利用网络和多媒体有效地扩大学生的认知范围，让学生能够有机会方便快捷地接触到书本上学不到的知识。做到这一点，可以有两个途径：一是教师给学生提供经过教师精心挑选的，与本课主题密切相关的拓展资源，可以是图文并茂的文献资料，也可以是辅助理解重难点的解说说明，还可以是帮助进一步深入学习的启发性事例、文字、图片等等；二是鼓励学生运用信息技能网上搜索，这种方式下首先需要学生具有较为熟练的信息技术技能并且较为熟悉网络环境，同时需要教师的及时指导和点拨，而不是放羊式的让学生在各个搜索引擎上盲目搜索，这就需要教师提供与主题密切相关的网站，或者搜索引擎的关键字，同时也需要教师对学生搜索的内容以及搜索过程进行监控和及时点评，这样做一方面是为了避免学生的网络迷航，另一方面也是为了让学生能对自己从网上获得的东西有正确的认识，能够批判的吸收。四、学生有深层次的认知体验信息技术与课程整合的课堂要为学生提供广泛的认知范围比较容易理解，也容易做到，因为多媒体技术的特点之一就是具有大信息量。但是在这种思想下，最容易出现的问题便是——课堂无边无际的扩展，整个课堂的组织大而散，学生局限于一些材料的堆砌而无深层次的认知思考。例如，一堂历史课，讲商鞅变法，然后让学生“去网上搜索你想知道的变法还有哪些”，于是学生就漫无边际的在搜索引擎里进行搜索，最后也得出了丰富的资料，每个小组做成汇报PPT。PPT上的内容呢，其实就是各个网页文字内容的拷贝，学生纯粹是在照着念PPT上的文字，但并没有将文字内容内化为自己的认识。出现这样的现象，源于我们往往将“信息”和“知识”这两个概念盲目等同，认为“信息即知识”。其实信息与知识根本就不是一个意思，信息只有内化到人的认知结构中，并对人的思考与行动产生影响后，才能称之为知识。因此，认知网络和联接的重要性在于内化，而不是孤立的数据或信息的简单排列，更不是因过于广泛而无法整理或归类的一大堆内容。建构主义认为学习的过程是学习者自我意义建构的一个过程，学习需要依靠学生个人对学习内容进行深层次的加工，面对纷繁复杂的信息，如何才能将它转化为自己有用的知识，需要学生的自我感悟，自我认知体验，否则这些大量的信息非但无用，还会使学生淹没于浩瀚的信息海洋，同时还会影响正常的学科教学。所以，有效的信息化课堂要看学生在学习过程中有没有深层次的认知体验。怎样才算课堂中学生有深层次的认知体验？一个重要的指标就是看学生的质疑能力。学生对学习内容的质疑，不是无端的猜疑、简单的否定，也不是脱离了课本内容时代背景天马行空的猜想，质疑是在理性思考的基础上有根据的怀疑，是学生思考的最终成果。质疑能力包括提出有价值的问题能力和有根据解决别人质疑的能力，在这个过程中教师的主导作用非常关键，教师要有目的、有意识地让学生的质疑和探讨是对所学知识的内涵和外延进行的，既要鼓励学生提出相互矛盾或两难判断的问题，也需要通过师生间的相互启发，以达到异中求同，解决问题的效果。另一个重要指标是看学生自主组织的信息的能力，看学生能否用自己的语言组织外在信息，能否形成自己的观点与话语体系；看学生的行动、作品、思维方式是否受到外在信息的影响，能否运用信息解决学习问题。五、高层次创新思维的培养在信息技术与课程有效整合过程中，课堂教学中学生的思维应具有递进的层次性，应从以“知识为中心的整合”向“知识与综合能力为中心的整合”、再向“创造性思维培养的整合”逐渐转变。在转变过程中，各个阶段的整合都应具有成效。在以各学科知识为中心的整合过程中，合理运用信息技术以高效地解决学科课程中的认知目标和情感目标，其中认知目标涉及各学科的知识与能力，即阅读、计算、写作、看图、识图、实验以及上机操作等。在知识与综合能力为中心的整合中，以问题驱动为主，把信息技术作为认知工具、情感激励工具、协作交流工具，使学生的知识学习、信息技术技能、综合能力得到提高，也为学生提供学以致用、在做中学的机会，同时培养学生发现问题、提出问题、分析问题、解决问题等一系列的解决实际问题的能力。创造性思维，其中心是思维的灵活运用，是指对已有知识经验进行明显的改组，同时创造出新的思维成果的思维。中小学生的创造性思维主要指发散思维、直觉思维、形象思维、逻辑思维和辩证思维等五个方面。高层次创造性思维品质的成分及表现形式很多，其中主要包括深刻性、灵活性、独创性、批判性和敏捷性五个方面(林崇德，1995)。深刻性是指思维活动的抽象程序和逻辑水平，以及思维活动的广度、深度和难度；灵活性是指思维活动的灵活程序，它反映了智力与能力的迁移能力，也就是我们常说的“举一反三”的能力；独创性是指思维活动的创造精神；批判性是指思维活动中独立分析和批判的程度。要促进创造性思维培养的整合，可以从以下几点入手：首先教师在日常的 教学设计 中应充分尊重学生自主学习、自主发现、自主探索，在老师启发性提问和帮助下，主动建构知识的意义，鼓励学生不迷信书本、不迷信权威，要求学生质疑问难，这样有利于学生发散思维的培养，培养学生思维的批判性与独创性；其次，充分利用多媒体丰富的表现形式利于帮助学生形象思维的发展。形象思维是以表象为材料进行的思维，具有形象性、整体性和直觉性等特点，多媒体完全可以做到在课堂中通过创设情境、出示具体材料帮助学生感受其形、体味其情、理会其理，促进形象思维的飞速发展。多媒体是教师考察学生思维能力的最优伙伴，多媒体是激发学生求知欲和想象力的有效手段，多媒体是学生强化重要信息、训练多种思维品质的得力助手；多媒体是学生开辟多向立体思维通道的最佳向导；多媒体是学生实践创新思维和创造能力的重要载体。第三，利用几何画板等促进学生探究和认知加工的工具训练直觉思维、逻辑思维，训练思维的深刻性。直觉思维是人们在分析解决问题时，能迅速用自己的全部经验和知识，对对象进行总体反映，以单刀直入的方式，力求一次接触事物的本质，对问题的答案做出快速的猜测，设想或领悟的思维方式。最关键点在于“直觉思维是对事物之间关系的把握，而不考虑事物的具体属性”。以几何画板为例，它既能创设情境，又能让学生主动参与，能方便地用动态方式表现对象之间的空间结构关系，使学生通过主动发现、主动探索，避免了以往数学教学只重视“定理证明”（重逻辑思维）而较为忽视学生的直接感性经验和对整体的关系把握，在几何画板中让学生通过做“数学实验”去主动发现、主动探索，真正实现了直觉思维与时间逻辑思维的结合，不仅使学生的逻辑思维能力、空间想象能力和数学运算能力都得到很好的训练，而且还有效地培养了发散思维能力，从而使学生的创造性思维得到了较好的发展。另外，学生利用认知工具对知识重构，可以有效促进思维的深刻性。第四，设计探究性学习问题，利用信息技术创设问题解决的空间（情景、资源、工具、案例等），让学生在解决问题的过程中达到对知识的深刻理解，并促进知识迁移，培养思维的灵活性。在问题解决的过程当中，学生会有意识地运用记忆，调动、运用已有的知识和经验以达到解决问题的目的。在这个过程中，学生可以加深、充实对有关概念、原理和规律的认识。因此培养学生问题解决的技能对培养具有创新精神、实践能力、符合社会要求的人才至关重要。第五，利用计算机网络开展协作式学习培养发散思维，促进思维的批判性、灵活性。协作式学习提倡讨论、交流，学术民主，鼓励自由发挥、自由想象，因此能集思广益，便于多种不同观点的碰撞与交流，能在较短时间内使同一小组（或同一班级）的每一位学生都对同一复杂问题，获得多方面的（正、反两方面及其他方面）较深入的认识，这对于了解事物的复杂性和培养辩证思维、发散思维，无疑大有好处，除此以外，协作学习还能和谐人际关系，并有效地培养学生为同一目标而团结共事的协作精神。六、学科知识的有效运用信息技术与课程整合并不是要抛开学科知识，也不是要否定课堂的知识目标。相反，有效的信息化教学课堂中，学生是否掌握了知识目标是非常重要的指标，并且对学生对知识目标掌握的层次和程度提出了更高的要求，没有掌握牢靠的知识，所谓培养能力，如同在沙滩上建大楼。在传统的教学中，以学科知识的传授为终极目标，以能答出考试题目（这些题目大多是对陈述性知识的记忆和对程序性知识低水平的应用）为最后目的，考试结束就算完成了教学任务。但这样的教学效果和教学目的显然与创新思维的培养和新课标中要求“学生能将学科知识与生活经验联系，能用相关学科的知识解决实际生活中和其他学科学习中的问题”这样的思想相违背。在信息化的教学中，我们不仅要关注学生对学科知识本身的掌握情况，更要关注学生能否将课堂里所学的学科知识迁移到其它情境中，能否有效地运用学科知识解决实际问题。怎样才算有效运用学科知识？我们认为，首先要有清晰的问题解决的思路，遇到一个具体的问题学习情景，学生能够快速的形成解决问题的思路、方法，知道通过什么方法、什么途径获取解决问题的知识与资源；其次学生分析问题和解决问题的能力和方法要带有综合性，如果学生只能孤立的运用本课的知识点，而没有联系已有的知识，即使解决了一些问题，也不能算有效的运用了学科知识；最后需要学生掌握学科内部以及不同学科知识之间的内在联系，能够多角度、多层面地对问题加以阐释，即使是考试或测试，学生也能根据事物及其发展的内在逻辑和规律，将知识重组、整合，形成一个有机整体，以期在知识的交融、各种思想方法相互碰撞的过程中，产生更为深刻的思想内涵。怎样才能在利用信息技术扩大信息量的同时，实现学科知识的有效运用呢？三个方面的问题必须要注意：一方面拓展知识和资源要紧紧围绕学科知识，另一方面教师要设置合适的问题和情境帮助学生能将知识迁移到生活实际；第三个方面是主题探究式的教学要与学科相结合，要通过开发与学科教学内容高度相关的主题，老师引导学生进行主题探究，学科知识建构则留给学生自己，使教学的过程成为亲历体验、参与实践、解决问题的过程。七、实施有效整合的十点建议从上面几个特征可以看出，有效的信息技术与课程整合的课堂并不是单纯看使用的技术有多好、多新，使用技术的时间有多长；关键是要把信息技术作为辅助教学的手段转变为学习的方式，发挥信息技术在学生自主学习、主动探究、合作交流等方面的优势，建构在网络环境下学生自主学习的方式，通过信息技术的有效合理应用，达到提高教学效率，培养学生创新精神、实践能力的目的，这是信息技术与课程整合所追求的目标。为此，我们对整合课堂教学开展提出如下十点建议：1、内容结合多一点、课堂信息量大一点——多结合符合学科特点，与教学目标相关的拓展资源，扩大学生认知范围；2、学生自主学习放开一点——在教师给予学习方法的指导下，多让学生自主探究、自主学习，注重学生学习结果的生成与建构，淡化教师的预设与讲授；3、自主学习调控能力好一点——自主学习不是“放羊式”的放任自流，是要在自主学习中培养学生的自我管理和良好的学习策略、学习品质；4、课堂氛围活一点、活动形式多样化一点——多种活动形式围绕同样的教学目标，在多种活动中体现学生能力的层次发展；5、深层次参与课堂的学生多一点——照顾学生的个体差异，让每个学生都能参与到课堂中，让学生在参与中有积极的思考、主动的探究，有主动参与的意识；6、思维活一点、认知深一点——设计良好的问题和进行良好的问题引导，激发学生思维的火花，实现深层次的思考；7、课标要求和拓展要求结合好一点——拓展为课标服务，不是盲目的发散，两者以课标主旨为主线贯穿，课标是拓展的基础，拓展是课标的升华；8、单元复习的课时结合一点——打破课时壁垒，实现学科知识的综合应用，以单元复习的方式实现新旧知识的融合。9、学生信息技术技能强化一点——学生的信息技术技能是影响信息化学习的重要因素，在课程整合的教学中，有必要多结合一点信息技术素养培养，让学生适应数字化环境下的思维与学习。10、信息技术的运用灵活一点——不要只是将信息技术作为演示的工具，还要将信息技术作为学生的自主学习、协作学习的资源工具、认知工具、资源工具、情感激励工具、评价工具等。【参考文献】[1] 何克抗，从blending learning看教育技术理论的新发展，.cn/academist/hkk/blending.htm[2] 余胜泉、马宁，论教学结构——答邱崇光先生，《电化教育研究》2003.6；[3] 姚梅林，论问题解决与学习，《高等师范教育研究》，1997.1；[4] 肖川，主体参与：自主学习的要义，《人民教育》，2003.12；[5] 王甦，汪圣安，《认知心理学》，北京大学出版社，1996年2月；[6] 余胜泉、吴娟，《信息技术与课程整合——网络时代的教学模式与方法》，上海教育出版社，2004.10。

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展开全部学习了”技术改变教学“系列课程，我觉得要做到信息技术与学科教学的深度融合应该做到以下三点。一、 营造信息化教学环境营造信息化教学环境是信息技术与学科教学的深度融合的基本内容。所谓信息化教学环境是指能够支持真实的情境创设、启发思考、信息获取、资源共享、多重交互、自主探究、协作学习等多方面要求的教与学方式的教学环境——即能支持下述新型教与学方式的教学环境。二、实现新型教与学方式实现以“自主、合作、探究”为特征的新型教与学。方式则是一节信息技术与学科教学的深度融合课的具体目标，有了新型的教与学方式，再加上正确教育思想观念的指导和相关教学资源的支持，才有可能实现信息技术与学科教学的深度融合的最终目标。三、变革传统的课堂教学结构“信息技术与学科教学的深度融合”的最终目标是要变革传统的课堂教学结构：将教师主宰课堂的“以教师为中心”的传统教学结构，改变为既充分发挥教师主导作用，又能突出体现学生主体地位的“主导—主体相结合”教学结构。要深刻认识课堂教学结构变革的具体内容,教学结构的变革不是抽象的、空洞的，它要具体体现在课堂教学系统上述四个要素地位和作用的改变,也就是:教师要由课堂教学的主宰和知识的灌输者，转变为课堂教学的组织者、指导者；学生建构意义的帮助者、促进者，学生良好情操的培育者；学生要由知识灌输的对象和外部刺激的被动接受者，转变为信息加工的主体、知识意义的主动建构者，和情感体验与培育的主体；教学内容要由只是依赖一本教材，转变为以教材为主、并有丰富的信息化教学资源（例如学科专题网站、资源库、案例、光盘等）相配合；教学媒体要由只是辅助教师突破重点、难点的形象化教学工具转变为既是辅助教的工具，又是促进学生自主学习的认知工具、协作交流工具与情感体验与内化的工具。要想将上述课堂教学结构的变革（即课堂教学系统四个要素地位、作用的改变）真正落到实处，只有通过教师在课堂教学中设计并实施相关的教学模式才有可能；为此，应在不同学科中采用能实现课堂教学结构变革要求的创新“教学模式”，例如：数学学科的“教学模式”能实现数学课堂教学结构变革要求的“教学模式”，若是从教学过程所包含的教学环节来划分，可看作是由五个环节组成的“教师主导下的探究”模式，其实施要领是：① 创设情境 : 教师创设与当前学习主题密切相关的真实情境，以激发学生的学习兴趣，并把全班学生的注意力吸引到当前学习主题上来。② 启发思考: 教师提出与当前学习主题密切相关、并能引起学生深入思考的问题（这些问题可以是新授知识的体现，也可以是用于拓展、迁移当前所学知识）。③ 自主（或小组）探究: 由学生运用认知工具对教师提出的问题进行自主（或小组）探究（不同的学科所用认知工具类型也不相同；探究内容可以是新授知识，也可以是拓展、迁移的知识）④ 协作交流:
在小组之间或在全班范围进行协作交流；协作交流内容可以是新授知识，也可以是拓展、迁移的知识）⑤ 总结提高:
在个人总结和小组总结基础上，教师加以补充与升华；使学生的认识由感性上升到理性，由浅层认知达到深层认知。仔细分析上述创新教学模式，不难看出，尽管实施的具体环节、操作方式有所不同，但都非常关注并力图实现课堂教学系统四个要素（教师、学生、教学内容和教学媒体）地位与作用的改变，也就是要努力实现课堂教学结构的根本变革。事实上，这种能达到基础教育质量大幅提升目标（也就是能够让信息技术对教育发展真正产生出“革命性影响”）的“跨越式发展”创新试验，就是在信息化教学创新理论的指引下，通过根本变革传统课堂教学结构来实现的。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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作者：汽车人
原文出处：公众号【自动驾驶之心】 加入我们：技术交流群1简介多模态传感器融合意味着信息互补、稳定和安全，长期以来都是自动驾驶感知的重要一环。然而信息利用的不充分、原始数据的噪声及各个传感器间的错位（如时间戳不同步），这些因素都导致融合性能一直受限。本文全面调研了现有多模态自动驾驶感知算法，传感器包括LiDAR和相机，聚焦于目标检测和语义分割，分析超过50篇文献。同传统融合算法分类方法不同，本文从融合阶段的不同将该领域分类两大类、四小类。此外，本文分析了当前领域存在的问题，对未来的研究方向提供参考。公众号后台回复【多模态综述】获取论文公众号后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！公众号后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！2为什么需要多模态？这是因为单模态的感知算法存在固有的缺陷[4, 26]。举个例子，一般激光雷达的架设位置是高于相机的[102]，在复杂的现实驾驶场景中，物体在前视摄像头中可能被遮挡，此时利用激光雷达就有可能捕获缺失的目标。但是由于机械结构的限制，LiDAR在不同的距离有不同的分辨率，而且容易受到极端恶劣天气的影响，如暴雨等。虽然两种传感器单独使用都可以做的很出色，但从未来的角度出发，LiDAR和相机的信息互补将会使得自动驾驶在感知层面上更安全。近期，自动驾驶多模态感知算法获得了长足的进步[15,77,81]，从跨模态的特征表示、更可靠的模态传感器，到更复杂、更稳定的多模态融合算法和技术。然而，只有少数的综述[15, 81]聚焦于多模态融合的方法论本身，并且大多数文献都遵循传统分类规则，即分为前融合、深度（特征）融合和后融合三大类，重点关注算法中特征融合的阶段，无论是数据级、特征级还是提议级。这种分类规则存在两个问题：首先，没有明确定义每个级别的特征表示；其次，它从对称的角度处理激光雷达和相机这两个分支，进而模糊了LiDAR分支中提级级特征融合和相机分支中数据级特征融合的情况[106]。总结来说，传统分类法虽然直观，但已经不适用于现阶段多模态融合算法的发展，一定程度上阻碍了研究人员从系统的角度进行研究和分析。3任务和公开比赛常见的感知任务包括目标检测、语义分割、深度补全和预测等。本文重点关注检测和分割，如障碍物、交通信号灯、交通标志的检测和车道线、freespace的分割等。自动驾驶感知任务如下图所示：常用的公开数据集主要包含KITTI、Waymo和nuScenes，下图汇总了自动驾驶感知相关的数据集及其特点。4融合方法多模态融合离不开数据表达形式，图像分支的数据表示较简单，一般均指RGB格式或灰度图，但激光雷达分支对数据格式的依赖度较高，不同的数据格式衍生出完全不同的下游模型设计，总结来说包含三个大方向：基于点、基于体素和基于二维映射的点云表示。传统分类方法将多模态融合分为以下三种：前融合（数据级融合）指通过空间对齐直接融合不同模态的原始传感器数据。深度融合（特征级融合）指通过级联或者元素相乘在特征空间中融合跨模态数据。后融合（目标级融合）指将各模态模型的预测结果进行融合，做出最终决策。本文则采用下图的分类方式，整体分为强融合和若融合，强融合进一步细分为：前融合、深度融合、不对称融合和后融合。本文使用KITTI的3D检测任务和BEV检测任务横向对比各个多模态融合算法的性能，下图是BEV检测测试集的结果：下图是3D检测测试集的结果：5强融合根据激光雷达和相机数据表示的不同组合阶段，本文将强融合细分为：前融合、深度融合、不对称融合和后融合。如上图所示可以看出，强融合的每个子模块都高度依赖于激光雷达点云，而不是相机数据。前融合与传统的数据级融合定义不同，后者是一种在原始数据级别通过空间对齐和投影直接融合每种模态数据的方法，早期融合在数据级别融合LiDAR 数据和数据级别的相机数据或特征级。早期融合的一个例子可以是图4中的模型。与传统分类方法定义的前融合不同，本文定义的前融合是指在原始数据级别通过空间对齐和投影直接融合各个模态数据的方法，前融合在数据级指的是融合激光雷达数据，在数据级或特征级融合图像数据，示意图如下：在LiDAR分支，点云具有多种表达形式，如反射图、体素化张量、前视图/距离视图/BEV视图以及伪点云等等。虽然这些数据结合不同主干网络都有不同的内在特征，但是除了伪点云之外[79]，大多数数据都是通过一定的规则处理生成。此外，相比于特征空间嵌入，LiDAR的这些数据都有很强的可解释性，均可以直接可视化。在图像分支，严格意义上的数据级定义应该是RGB或灰度图，但是这种定义缺乏通用性和合理性。因此本文扩展了前融合阶段的图像数据的数据级定义，包含数据级和特征级数据。值得一提的是，本文将语义分割预测结果也作为前融合的一种（图像特征级），一是因为有利于3D目标检测，二是因为语义分割的“目标级”特征与整个任务的最终目标级提议不同。深度融合深度融合，也称特征级融合，是指在激光雷达分支的特征级融合多模态数据，但在图像分支的数据集和特征级进行融合。例如一些方法使用特征提举起分别获取LiDAR点云和图像的嵌入表示，并通过一系列下游模块融合两种模态的特征[32, 102]。然而，与其他强融合不同的是，深度融合有时会以级联方式融合特征[4, 32, 46]，这两者都利用了原始和高级语义信息。示意图如下：后融合后融合，也可叫作目标级融合，指的是对多个模态的预测结果（或proposal）进行融合。例如，一些后融合方法利用LiDAR点云和图像的输出进行融合[55]。两个分支的proposal的数据格式应与最终结果一致，但是质量、数量和精度存在一定差异。后融合可以看作是一种多模态信息优化最终proposal的集成方法，示意图如下所示：不对称融合强融合的最后一种是不对称融合，指的是融合一个分支的目标级信息和其他分支的数据级或特征级信息。上述三种融合方法将多模态的各个分支平等对待，不对称融合则强调至少有一个分支占据主导地位，其他分支则提供辅助信息预测最终结果。下图是不对称融合的示意图，在proposal阶段，不对称融合只有一个分支的proposal，而后融合则是所有分支的proposal。6弱融合与强融合的区别在于，弱融合方法不直接从多模态分支中融合数据、特征或者目标，而是以其他形式处理数据。下图展示了弱融合算法的基本框架。基于弱融合的方法通常使用基于一定规则的方法来利用一种模态的数据作为监督信号，以指导另一种模态的交互。例如，图像分支中来自CNN的2D proposal可能会导致原始LiDAR点云中出现截断，弱融合直接将原始LiDAR 点云输入到 LiDAR 主干中以输出最终的proposal[60]。7其他方式融合还有一些工作不属于上述任何一种范式，因为它们在模型设计的框架中使用了多种融合方式，例如[39]结合了深度融合和后融合，[77]则结合了前融合。这些方法不是融合算法设计的主流方式，本文统一归为其他融合方式。8多模态融合的机遇近年来，用于自动驾驶感知任务的多模态融合方法取得了快速进展，从更高级的特征表示到更复杂的深度学习模型 [15, 81]。 然而，还有一些悬而未决的问题有待解决，本文总结了如下几个未来可能的改进方向 。更先进的融合方法当前的融合模型存在错位和信息丢失的问题[13,67,98]。此外，平融合（flat fusion）操作 [20, 76] 也阻碍了感知任务性能的进一步提高。总结如下：错位和信息丢失：相机和LiDAR的内外在差异很大，两种模态的数据需要进行坐标对齐。传统的前融合和深度融合方法利用标定信息将所有LiDAR点直接投影到相机坐标系，反之亦然[54,69,76]。然而由于架设位置、传感器噪声，这种逐像素的对齐是不够准确的。因此，一些工作[90]利用周围信息进行补充以获取更好的性能。此外，在输入和特征空间的转换过程中，还存在一些其他信息的丢失。通常，降维操作的投影不可避免地会导致大量信息丢失，如将3D LiDAR点云映射为2D BEV图像中则损失了高度信息。因此，可以考虑将多模态数据映射到另一种专为融合设计的高维空间，进而有效的利用原始数据，减少信息损失。更合理的融合操作：当前许多方法使用级联或者元素相乘的方式进行融合[69, 77]。这些简单的操作可能无法融合分布差异较大的数据，因此难以拟合两个模态间的语义红狗。一些工作试图使用更复杂的级联结构来融合数据并提高性能[12,46]。 在未来的研究中，双线性映射[3,25,38]等机制可以融合具有不同特点的特征，也是可以考虑的方向。多源信息利用前视单帧图像是自动驾驶感知任务的典型场景[26]。然而，大多数框架只能利用有限的信息，并未详细设计辅助任务来促进驾驶场景的理解。总结如下：采用更多的潜在信息：现有方法[81]缺乏对个维度和来源的信息的有效利用。大多数都将精力放在前视图中的单帧多模态数据上。这就导致其他有意义的数据并未被充分利用，例如语义、空间和场景上下文信息。一些工作[20, 76, 90]尝试使用语义分割结果辅助任务，而其他模型则有可能利用CNN主干的中间层特征。在自动驾驶场景中，许多具有显式语义信息的下游任务可能会极大的提高目标检测性能，例如车道线、交通灯和交通标志的检测。未来的研究可以结合下游任务，共同构建一个完整的城市场景的语义理解框架，来提升感知性能。此外，[63]结合了帧间信息提升性能。时间序列信息包含序列化的监控信号，与单帧方法相比，它可以提供更稳定的结果。因此，未来的工作可以考虑更深入地利用时间、上下文和空间信息来实现性能突破。自监督表征学习：互相监督的信号自然存在于从同一个真实世界场景但不同角度采样的跨模态数据中。然而，由于缺乏对数据的深入理解，目前的方法还无法挖掘各个模态间的相互关系。未来的研究可以集中在如何利用多模态数据进行自监督学习，包括预训练、微调或者对比学习。通过这些最先进的机制，融合算法将加深模型对数据更深层次的理解，同时取得更好的性能。传感器固有问题域偏差和分辨率与现实世界的场景和传感器高度相关[26]。这些缺陷阻碍了自动驾驶深度学习模型的大规模训练和实时。域偏差：在自动驾驶感知场景中，不同传感器提取的原始数据伴随着严重的领域相关特征。不同的摄像头有不同的光学特性，而LiDAR可能会从机械结构到固态结构而有所不同。更重要的是，数据本身会存在域偏差，例如天气、季节或地理位置[6,71]，即使它是由相同的传感器捕获的。这就导致检测模型的泛化性受到影响，无法有效适应新场景。这类缺陷阻碍了大规模数据集的收集和原始训练数据的复用性。因此，未来可以聚焦于寻找一种消除域偏差并自适应集成不同数据源的方法。分辨率冲突：不同的传感器通常有不同的分辨率[42, 100]。例如，LiDAR的空间密度明显低于图像的空间密度。无论采用哪种投影方式，都会因为找不到对应关系而导致信息损失。这可能会导致模型被一种特定模态的数据所主导，无论是特征向量的分辨率不同还是原始信息的不平衡。因此，未来的工作可以探索一种与不同空间分辨率传感器兼容的新数据表示系统。9参考[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/470588787[2] Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey强烈推荐！自动驾驶与AI学习社区：欢迎加入国内首个自动驾驶开发者社区！这里有最全面有效的自动驾驶与AI学习路线（感知/定位/融合）和各大厂独角兽公司内推机会！自动驾驶之心技术交流群：自动驾驶之心技术交流群：检测/分割/车道线/跟踪/3D感知/多传感器融合/定位/规划控制等方向！，我们建立了全系列的技术交流群欢迎一起侃侃，也可直接添加博主微信：wenyirumo，备注学校/公司+研究方向+姓名！干货整理自动驾驶数据集下载！检测/分割/车道线/交标/车牌/行人识别等目标检测综述！通用目标检测、数据增强、自动驾驶检测任务、anchor-based、anchor-free方案汇总语义/实例/全景分割综述！图像分割、视频分割、弱监督无监督分割、点云分割方案汇总多任务学习综述！检测+分割+关键点+车道线联合训练方案汇总目标跟踪综述！单目标+多目标跟踪，滤波+端到端方案汇总深度估计综述！单目+双目深度估计方案汇总多模态融合综述！Lidar/Radar/Camera数据融合方案汇总3D检测综述汇总！单目/双目/点云/多模态数据融合检测方案汇总关键点检测综述！人体2D+3D关键点检测方案汇总视觉Treansformer综述！视觉transformer和高效transformer方案汇总车道线检测综述！2D+3D车道线检测方案汇总多传感器融合综述！多模态/多结果数据融合方案汇总SLAM综述！定位与建图方案汇总模型部署综述！TensorRT/NCNN/MNN部署汇总往期回顾自动驾驶之心
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