機器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)實踐探析

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摘要：闡述機器學(xué)習(xí)課程的特點、教學(xué)現(xiàn)狀，課程教學(xué)中存在的問題，從課程教育、課堂教學(xué)、實踐教學(xué)，課程考核面對機器學(xué)習(xí)課程的模式設(shè)計與教學(xué)實踐。

關(guān)鍵詞：機器學(xué)習(xí)，課程教學(xué)，模式設(shè)計。

0引言

2018年國內(nèi)35所高校取得首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格，至此人工智能相關(guān)專業(yè)課程在本科教學(xué)中全面展開。2020年7月，為加強人工智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化頂層設(shè)計，推動人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)制定，國務(wù)院主導(dǎo)了《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》[1]，指南在關(guān)鍵通用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中對機器學(xué)習(xí)規(guī)范進行了論述。教育部相關(guān)文件也提出要加快推動人工智能重要方向的課程建設(shè)，機器學(xué)習(xí)作為人工智能人才培養(yǎng)體系建設(shè)的主干課程，課程建設(shè)與改革應(yīng)注重學(xué)科交叉融合，聚焦前沿技術(shù)發(fā)展[2]。

1機器學(xué)習(xí)課程的特點

機器學(xué)習(xí)是一門涉及概率統(tǒng)計分析、矩陣論、凸分析和計算機程序設(shè)計的多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專注于使用數(shù)據(jù)和算法來模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)的過程，并在此過程中不斷地完善本身的性能[3]。課程具有如下特點。（1）前瞻性：國內(nèi)外對于機器學(xué)習(xí)理論與技術(shù)的創(chuàng)新經(jīng)久不衰，從統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各類會議、期刊、論壇都在對AI的前沿進展進行追蹤[4]。近年來，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的國際會議論文投稿數(shù)量不斷攀升。在課程建設(shè)方面，斯坦福大學(xué)近十年熱門人工智能課程注冊學(xué)習(xí)人數(shù)迅速上漲，以CS229機器學(xué)習(xí)課程為例，它是過去10年選讀人數(shù)最多的一門課程。（2）復(fù)雜性：機器學(xué)習(xí)作為交叉學(xué)科，在模型構(gòu)建過程中涉及復(fù)雜的數(shù)理知識，包括微積分、矩陣論、數(shù)值分析和凸優(yōu)化等[5]。在實現(xiàn)過程中，要求學(xué)生熟練掌握并應(yīng)用計算機領(lǐng)域的程序設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)安全、通信原理，自動化領(lǐng)域的嵌入式、機器人技術(shù)等知識。（3）實踐性：機器學(xué)習(xí)是理論與實踐并重的學(xué)科，在機器翻譯，生物醫(yī)療，無人駕駛汽車等方面都得到廣泛的驗證，部分領(lǐng)域成熟的產(chǎn)品已經(jīng)突破人類水平。以應(yīng)用為導(dǎo)向，在機器學(xué)習(xí)課程教學(xué)中，既要注重模型理論學(xué)習(xí)，更在實際項目中動手實踐，提高應(yīng)用能力。

2機器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)現(xiàn)狀

區(qū)別于研究生教育中的機器學(xué)習(xí)課程，本科教育對機器學(xué)習(xí)知識的考查主要側(cè)重在利用模型解決實際問題，對理論創(chuàng)新性要求不高，重點考查學(xué)生的實踐能力。但由于機器學(xué)習(xí)的前瞻性、復(fù)雜性和對實踐應(yīng)用的高要求，在開展教學(xué)過程中，相應(yīng)的問題也隨之浮現(xiàn)。主要體現(xiàn)在以下四點：（1）在現(xiàn)行的機器學(xué)習(xí)課堂教學(xué)中，主要是以各種經(jīng)典的統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)算法教學(xué)為主，對前沿的深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法介紹不足。教學(xué)形式通常是課堂教學(xué)+課內(nèi)實驗的形式。（2）實踐教學(xué)中存在難度把握不足，實驗內(nèi)容涉及不夠豐富，導(dǎo)致學(xué)生參與度不高。（3）成績考核方式多以閉卷考試為主，考核形式單一，無法就學(xué)生對算法原理，編程實踐的掌握程度，專業(yè)素養(yǎng)做出合理性評價。（4）在專業(yè)課的課程教學(xué)與實驗環(huán)節(jié)中，教師更多關(guān)注于學(xué)生對專業(yè)技能的掌握，較少直接對學(xué)生灌輸思想政治觀點、理想價值信念等。

3機器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)實踐

課程教育建設(shè)。不同學(xué)科、不同專業(yè)、不同課程都有獨特的育人內(nèi)容和方式。在機器學(xué)習(xí)課程思政建設(shè)中應(yīng)深入挖掘課程思政元素，有機融入課程教學(xué)。通過課堂的隱性滲透與教師言行的潛移默化等方式對學(xué)生的思想政治素質(zhì)產(chǎn)生一定的影響。例如：從人工智能發(fā)展歷程，機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計思想，學(xué)術(shù)論文報告寫作規(guī)范，實驗過程的工程倫理道德等方面入手，達到春風(fēng)化雨、潤物無聲的教學(xué)效果，將立德樹人落實到專業(yè)課程學(xué)習(xí)每一階段。課堂教學(xué)改革。教學(xué)大綱修訂：鑒于當(dāng)前教學(xué)大綱中對前沿跟蹤不足，導(dǎo)致課堂教學(xué)中存在過于側(cè)重傳統(tǒng)統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)和算法原理等問題，新的教學(xué)大綱需增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基本知識和基本理論。為增強課程的可接受性，課程導(dǎo)論部分需要對機器學(xué)習(xí)涉及線性代數(shù)、概率論的理論基礎(chǔ)增加授課學(xué)時進行強化學(xué)習(xí)。改進教學(xué)模式：考慮傳授式教學(xué)方法效果欠佳，課堂氛圍活躍度不高。采用翻轉(zhuǎn)式教學(xué)，以機器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例或項目為專題，通過小組討論，集中匯報的方式對專題學(xué)習(xí)過程進行展示，此過程有利于學(xué)生克服自身惰性，鞏固所學(xué)知識。實踐教學(xué)改革。實踐教學(xué)是人工智能機器學(xué)習(xí)技術(shù)落地的最終環(huán)節(jié)，著重考察學(xué)生的程序設(shè)計能力和工程應(yīng)用能力。（1）提高實踐靈活性：建立更具開放性和自由度的實驗指導(dǎo)過程。在機器學(xué)習(xí)實踐過程中，鼓勵學(xué)生采用不同的編程語言（如Python、Matlab），不同的實驗框架（如Pytorch、Tensorflow、Keras），不同的實驗平臺（例如，百度百度AI開放平臺、阿里云人工智能平臺）等完成實踐任務(wù)。（2）改進實踐內(nèi)容和方式：現(xiàn)行的實踐教學(xué)中課內(nèi)實驗為主，實驗課時較少，實驗過程以算法驗證為主，無法充分考查學(xué)生對算法原理的掌握和程序設(shè)計能力。鼓勵學(xué)生以2～4人為一組，實踐內(nèi)容上，采用傳統(tǒng)的命題方式與開放命題方式相結(jié)合的方法，增加學(xué)生自主性，提高課程實踐的豐富度和趣味性。實踐教學(xué)以專題展示，個體匯報進行，要求每位學(xué)生匯報自己在實踐中承擔(dān)的主要角色，發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的過程。該過程強調(diào)團隊協(xié)作，能夠充分調(diào)動學(xué)生參與度和積極性。課程考核改革。機器學(xué)習(xí)作為一門理論與實踐并重的專業(yè)課，傳統(tǒng)的試卷+實驗+報告課程考核方式面臨諸多問題：（1）過程考核中存在的突擊復(fù)習(xí)的情況，無法真實的反映學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)。（2）實驗形式單一，實驗過程無法調(diào)動學(xué)生積極性，協(xié)作性實驗參與度不高。為形成對機器學(xué)習(xí)概念、算法原理等理論部分與實踐應(yīng)用的綜合性考核，本文對照工程認(rèn)證畢業(yè)指標(biāo)點達成要求，建立過程性多因素綜合考核機制。全過程性考核主要從課堂表現(xiàn)，實踐達成度與期末綜合三大方面進行衡量，同時從多因素出發(fā)，細化考核項，改進考核方式。課程考核方式如表1所示。

4結(jié)語

隨著人工智能領(lǐng)域的進一步發(fā)展，機器學(xué)習(xí)將具有更加廣闊的應(yīng)用前景，作為領(lǐng)域內(nèi)的主干學(xué)科，其教學(xué)效果直接影響著學(xué)生今后的發(fā)展。本文通過分析機器學(xué)習(xí)課程特點及目前教學(xué)過程中出現(xiàn)的三大問題，探討了該課程教學(xué)實施方案。從課程思政、課堂教學(xué)、實踐教學(xué)、考核方式等進行分析探索，最大程度地發(fā)揮教師的引導(dǎo)性與學(xué)生的主觀能動性，最終能夠使學(xué)生具備應(yīng)用課程知識解決實際需求的能力，同時養(yǎng)成良好的創(chuàng)新意識，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)素養(yǎng)。

參考文獻

[1]趙波.加快標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)推動人工智能產(chǎn)業(yè)化進程——《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》解讀[J].信息技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化,2020(08):4-6.

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作者:葉景貞 康盛 方梓荷 單位:江西理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院