研究生“機器學習”課程教學改革研究

胡春龍 吳陳 左欣 陳建軍 王長寶

摘要：“機器學習”是人工智能方向研究生課程體系中的最重要基礎課程之一。本文以研究生“機器學習”課程的特點為基礎，結合課程教學組的實際教學實踐經驗，分析了該課程在實際教學中存在的問題，并從教學內容的安排、教學手段的改進、實踐能力的培養(yǎng)等幾方面對該課程的教學改革進行了探討，倡導主動學習，線上線下互動學習的教學模式，提升該課程的教學質量和學習效果。

關鍵詞：機器學習;研究生教學;教學改革

中圖分類號：G643? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2019）10-0099-02

一、引言

隨著智能時代的到來，人工智能技術已經成為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略，人工智能高級人才的培養(yǎng)也得到了高等院校的廣泛關注[1]。機器學習作為人工智能的研究熱點，主要研究如何使用計算機來模擬人類學習活動，并不斷改善自身的性能，由此可見，機器學習是使計算機具有智能的根本途徑。隨著機器學習理論的快速發(fā)展，其廣泛應用于工業(yè)生產和生活服務的各個方面，其課程也受到高等院校和科研機構的重點研究。目前，“機器學習”課程已是人工智能相關方向研究生的核心課程之一[2]。

“機器學習”課程中很多算法都綜合了統(tǒng)計學、微積分、線性代數、信息論、控制論、計算機程序設計等多學科知識，并且其發(fā)展仍在不斷地吸納其他學科的知識，因而需要學生具有良好的數學理論基礎和計算機程序實踐能力。本文以江蘇科技大學及相關合作院校為例，對該課程的教學模式及存在的問題進行調查后發(fā)現，由于“機器學習”課程具有知識點分布廣泛、理論基礎要求較高、課程學時較少等特點，傳統(tǒng)的課程教學模式存在很多問題，容易導致該課程教學效果不佳。因此，“機器學習”課程的教學模式探索是一個重要的課題。

本文將從“機器學習”課程當前存在的問題出發(fā)，分別從教學內容的安排、教學手段的改進、實踐能力的培養(yǎng)等幾方面對該課程的教學模式改革進行探討。在結合其他課程先進的教學方式和方法的基礎上，對“機器學習”課程進行教學改革，以期提高該課程的教學質量。

二、課程特點及存在的問題

1.課程內容定位不清。由于機器學習是一門交叉學科，因此該課程的一個重要特點是學生來源廣泛，其專業(yè)可能分布在計算機、自動化、應用數學等多個專業(yè)，由此會帶來一些教學難度。一方面，“機器學習”課程的大多數內容都需要一定的數學基礎，數學基礎較好的數學專業(yè)學生適應該課程比較快，但對于很多計算機專業(yè)的學生來講理論推導有一定的難度，他們更加關注算法的實用性，但是如若課程講授跳過算法背后的數學理論又會使得課程的講授達不到應有的深度，這是一個兩難的問題。另一方面，機器學習技術發(fā)展迅速，又與“人工智能”、“模式識別”、“數據挖掘”等課程相輔相成，他們在課程內容上也會有不同程度的交叉，對于教師而言如何建立一個科學合理的教學內容體系對于提升教學效果至關重要。

2.教學手段單一化。同其他研究生課程一樣，當前“機器學習”課程的課堂教學是以板書或者多媒體為媒介的教師講授學生聽講為主要形式，但是機器學習理論較多，這種教學模式下學生被動地聽講，不利于讓學生發(fā)揮自己的主動性和思考能力。隨著時間的推移，學生會覺得課程內容過于復雜難以理解，甚至枯燥無趣，無法保持課堂注意力，課堂氣氛比較沉悶單調，進而影響教學效率和效果。

3.實踐教學不重視。實踐教學的重要性已經成為許多課程的共識[3]。然而當前“機器學習”課程的教師往往更加偏向把大量的教學精力放在算法理論講授和公式推導上，忽視了研究生動手能力的培養(yǎng)，結果可能是學生不僅仍然對所講授的知識點一知半解，而且算法編程及應用能力也無法得到提高，實際教學效果反而不甚理想。

三、教學改革的方案

1.科學合理地安排教學內容。第一，“機器學習”與智能信息處理課程群存在知識點交叉，在有限的課時內所選擇的教學內容應該合理適量，避免重復;第二，經典知識點應該在調研學生基礎和特點的基礎上，有重點地選擇代表性算法呈現機器學習的知識體系;第三，前沿知識點的講授重在激發(fā)研究生的學習興趣，激發(fā)學生的求知欲，所以難度應當適中，如近年來發(fā)展火熱的深度學習技術，需要適當介紹神經網絡知識作為先導?；诮虒W內容適量適中的原則，我們在教材選擇上選用了南京大學周志華所著的《機器學習》[4]，該教材通俗易懂，教師可選用若干章節(jié)重點講授其基本原理，并讓學有余力的學生自行研究其他深層次課程內容，讓每個學生形成自己的知識體系。

2.豐富多樣的教學手段。不同于本科生被動學習方式，教師應該對研究生教學倡導主動學習。第一，教師應當要求學生強化課前預習，課堂上則把握好教學節(jié)奏，適當時間內講解完重點難點后，設置恰當的提問解答互動環(huán)節(jié)，讓學生加強思考增強樂趣，同時在此過程中也活躍了課堂氣氛。第二，課堂后教師可以跟學生進行私人交流，這樣不僅可以了解學生對課程的想法和建議，作為教學改進的依據，還可以增進師生感情，提升學生對教師的認可度，從而提升學生學習興趣。第三，教師可以鼓勵學生利用豐富的網絡資源自行查找相關文獻學習相關知識點，參考公開數據和程序，推薦國際會議論文集等，指導學生參與各種線上線下的研討交流活動，比如參與valse論壇，瀏覽小木蟲討論等，提升學生學習的主動性和積極性。

3.理論與實踐相結合。無論是創(chuàng)新科研還是應用實踐，培養(yǎng)研究生的綜合科研能力都是必須的。應當鼓勵學生對機器學習中諸如算法的優(yōu)劣比較問題從實踐中尋找答案。本課程的實踐可分為上機實驗和項目實踐兩種。上機實驗可由教師根據課程內容選擇代表性的算法，布置實驗要求，讓學生編程實現并進行應用驗證;項目實踐可由教師根據課程內容和學生科研方向精心引入應用案例，設計層次化區(qū)別化的課題，讓學生在項目中綜合理解機器學習理論。如此，學生不僅能夠加深對理論知識的理解，還能熟練運用恰當的機器學習方法解決具體的實際科學研究問題，達到學以致用的目的。

四、結語

“機器學習”課程是人工智能方向研究生的核心基礎課程，其教學效果直接影響研究生后續(xù)學習的質量。本文通過調查分析“機器學習”課程當前教學中存在的問題，提出從教學內容的合理安排、教學手段的改進及實踐能力的培養(yǎng)等幾個方面對該課程的教學模式進行改革，希望能夠有效地提高該課程的教學質量。

參考文獻：

[1]于化龍，左欣，高尚，秦斌.“智能信息處理”課程群教學改革模式研究[J].教育教學論壇，2016，（15）：82-83.

[2]曲衍鵬，鄧安生，王春立，陳飛，寧博.面向機器學習課程的教學改革實踐[J].計算機教育，2014，223（19）：88-92.

[3]鄭冬梅，王悅.構建研究生實驗教學體系，培養(yǎng)研究生創(chuàng)新能力[J].實驗技術與管理，2010，27（5）：146-147.

[4]周志華.機器學習[M].北京：清華大學出版社，2016.

Research of Teaching Reform of “Machine Learning” Course for Postgraduate

HU Chun-long，WU Chen，ZUO Xin，CHEN Jian-jun，WANG Chang-bao

（School of Computer Science，Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang，Jiangsu 212003，China）

Abstract："Machine Learning" is one of the most important basic courses in the postgraduate course system of artificial intelligence.Based on the characteristic of the "Machine Learning" course for postgraduate and the practical teaching experience of our teaching group，we summarize the problems existing in current teaching model of "Machine Learning"，and discuss teaching reform issues about the arrangement of teaching content，the improvement of teaching methods，the training of practical ability.In this article，we propose the teaching model of active learning，online and offline interactive learning to improve the teaching quality and learning effect.

Key words：Machine Learning;postgraduate teaching;teaching reform