勇攀科研高峰潜心教育奉献——记北京航空航天大学计算机学院杜博文教授-米儿火

国力强盛，在于科技；国运兴衰，系于教育！

改革开放四十年来，中国走上了快速发展的高速路，无论是基础建设，还是工业生产，或是高新科技，都取得了巨大发展，更对世界产生了深远影响。一大批优秀的中青年科研学者，大大加强了我国科技和教育队伍，众多科研人员和教育人员致力于我国“科教兴国”战略，为中国经济社会的改革、创新提供了重要的支撑。

北京航空航天大学计算机学院的杜博文教授就是其中一员，作为新一代的青年科研学者，他多年来扎根于交通及交通基础设施智能化研究，在科研上不懈探索，创新成果促发展，在教育上倾情奉献，立德树人育英才，坚持为中国的科教事业双重发展倾尽自己的力量。

科研路上为研拓新

进入21世纪，随着信息与通信网络技术的飞速发展，人们的生活发生了巨大的改变，计算机技术、人工智能、信息技术……这些深深吸引着杜博文。读大学时，他毫不犹豫的选择了计算机专业，随着深入学习和研究，他在计算机领域打下了坚实的基础。

2013年杜博文博士毕业于北京航空航天大学并留校任教，从此，他开启了科教融合的创新阶段。他将先进信息技术与交通工程、土木工程相结合，针对国家交通基础设施建设、运营和维护的数字化需求开展工作；在研究过程中，杜博文采用大数据、人工智能等技术与领域知识深度交叉融合，围绕交通系统运行机理复杂时变、事件影响突变等核心挑战，提出了由时空大数据驱动的交通运行状态准确辦识方法，和内嵌领域知识的交通基础设施异常性态识别与解析方法；实现了公路网运行状态的精准辨识，突发事件影响主动控制和基础设施病害的无损量化检测。

迄今为止，在国家自然科学基金优秀青年、重大、面上，国家重点研发计划课题等 10 余个项目支持下，杜博文和团队成员发现了车路耦合条件下影响交通系统运行的关键特征关联模式，揭示了移动交通群体一体化出行行为，总结了路网承载力的动态变化规律，在此基础上形成“基于时空相关特征挖掘与融合的交通运行态势准确辨识技术”和“场景特征驱动的路网交通大数据处理技术”等一系列创新性成果。此外，杜博文还瞄准综合交通与立体交通场景，着手建立了一套可主动协同的“基础设施病害认知－预知－控制体系”，实现了大桥、隧道和高速公路等交通基础设施的智能化运营维护。

科研无止境，探索出真知。截至目前，杜博文在科研路上奔波而行步履不息，收获亦颇丰。其研究成果授权发明专利22项，参编国家标准2项（排2、3）。他研制出的首套基于移动数据的出行信息服务系统，在城市居民出行服务、路网运行监测与基础设施智能运维等方面取得系列创新成果，现已实现了包括全国16万公里高速公路网，在全国 316个城市推广应用，包括北京、深圳等特大城市路网运行监测与态势研判，贵州、福建、辽宁等多个省份的恶劣气象及事件影响主动调控方面推广应用。为路网结构健康状态的实时监测与安全评价、路网数字化预知养修技术与管理模式变革提供了理论与技术支撑。

因其个人突出的贡献，杜博文更是屡获殊荣：荣获2016年度国家科技发明二等奖1项（排3）；荣获2019年国家科技进步二等奖1项（排3）；荣获2021年度中国公路学会特等奖1项（排1）荣获2023年度教育部科学进步一等奖1项（排1）。发表的学术论文得到了包括 ACM 杰出科学家、荷兰皇家科学院以及 IEEE、ASCE Fellow 等多位院士、会士的公开正面评价。

教书育人为师尽责

科教兴国，科技和教育是分不开的。杜博文深刻认识到，做科研不能面向国际前沿、面向国家需求是研发不出先进科研成果的，同样，教育若不能潜心做学问，也培养不出优秀的人才。任教多年来，杜博文已经成为用心、用情、用智做好教书育人工作的优秀典型，更是培养新时代国际创新型人才的优秀教师代表。

在此之前，杜博文曾远赴美国新泽西州立大学进行访问交流，除了在科研方面进行交流互促外，他在这一过程中获益匪浅的是教育思想，他不断吸收国外先进的研究思想、教学方法，并将之引入到了自己的教学中。

作为博士生导师，杜博文教书育人，尽职尽责，积极奉献，把立德树人作为根本任务，积极尝试新思维、新模式。他曾多次指导本科生获冯如杯奖励，其中刘乾获北京优秀本科毕业生，所指导的每一博士研究生均在领域顶级期刊／会议发表论文。在教学方面，杜博文担任离散数学（信息类）负责人，近三年来，他主导建立了离散数学智慧教学平台，实现了每学期1300余名学生、50余名助教、10余名教师的协同教学，并因此荣获北航教学成果一等奖。同时，他作为主要编写人，完成教材出版，作为主讲人，获批国家一流课程。

在离散数学课程教学中，杜博文提出了计算－实践－知识三元驱动的课程教学模式及支撑环境，本着“从工程中来，到工程中去”思路，引导学生关注国家重大需求，通过知识图谱等智能化教学方法，使学生建立体系全局认知，并从解决实际问题入手，为学生解决复杂工程问题奠定工程知识基础。

杜博文表示，通过该课程，学生可认识到理论知识与国家需求间密切联系，产生为国家做贡献的学习自驱力，激发学生应用离散数学理论知识对实际问题建模的创新意识，在拓广、拓深学生对基础理论知识理解基础上，增强学生解决复杂问题建模的综合能力和高级思维。他通过知识图谱等人工智能方法制导学生学习过程、教师教学组织与教学方式的持续改进，让学生感受国家人工智能发展重大战略导向的正确性。

据杜博文介绍，该课程教育方法有以下三大特点：

首先是计算驱动，意即以计算认知创新教学模式。针对离散数学理论课程学习所面临的知识体系广、内容难理解等问题，在保理论推导方法基础上，他通过将计算方法、程序验证工具融入教学，使得传统“纸笔推导小规模示意问题”转变为“程序演算大规模实际问题。

其次是实践驱动，意即以应用实践培养创新意识。在航空航天、智慧城市、工业互联网等国家重大应用、国家新基建等重大规划背景下，他将一批获得过国家级奖励或国家重大工程项目成果，凝练成科研－教学双向实践的典型教学案例并建立了持续更新机制，逐步缩短学生所学理论知识与实际工程问题间距离。

最后是知识驱动，也就是以动态追踪优化教学质量。将人工智能、群体智能等信息领域先进方法融入教学，具象化表征知识点内在关联，引导学生形成课程知识体系的全局认知利用所形成的学生学习轨迹数据，采用大数据技术个性化、动态化评价学生学习状态，支撑学生在不同课程学习阶段的个性化预习、复习与练习，动态发现学生学习过程共性问题；基于数据挖掘与群体智能方法，研制智能化教学支撑环境，增强MOOC教学能力。

杜博文十分重视能力培养，激发学生求知问学、勇于奋斗、敢于创新的科学兴趣。他一直让学生关注国际前沿，引导他们建立更广阔的科研思维以及科研前瞻性，他希望自己的学生能写出领域内优秀的科研论文，此外，还要将自己的理论研究成果与实际问题相结合，并深入解决这些问题，如此这样，才能快速成长成才，用科研报效国家。