“金課”視角下機器學習課程建設路徑與教學研究

翟懿奎 曾軍英 王天雷

摘? 要：在當下人工智能與機器學習的熱潮之下，文章以機器學習這門課程為對象，研究分析課程的特點，同時以“金課”建設為目標，進而打造以專業(yè)能力為導向的知識結(jié)構(gòu)，提出相關的建設路徑和教學方法，用以深化學生培養(yǎng)模式，探索課程的改進思路，提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量。

關鍵詞：金課建設;機器學習;能力導向

中圖分類號：G640? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2022）19-0021-04

Abstract： Under the current hot of artificial intelligence and machine learning， this paper takes Machine Learning as the object， studies and analyzes the characteristics of the course， and takes the construction of "golden class" as the goal， and then builds a knowledge structure oriented by professional ability. With gender as the assessment system， the author puts forward the relevant construction path and teaching method to deepen the student training mode， explores the improvement ideas of the curriculum and improves the quality of talent training.

Keywords： the construction of golden curriculum; Machine Learning; ability orientation

2018年8月27日，教育部發(fā)布《關于狠抓新時代全國高等學校本科教育工作會議精神落實的通知》（教高函〔2018〕8號），將“淘汰水課、打造金課”正式寫入教育部文件，提出高校應全面梳理課程的教學內(nèi)容，淘汰“水課”、打造“金課”，合理提升學業(yè)挑戰(zhàn)度、通過建設有深度、有難度、有挑戰(zhàn)度的“金課”，切實提高課程教學質(zhì)量。相對于低階性、陳舊性的“水課”而言，“金課”具有高階性、創(chuàng)新性，更具有挑戰(zhàn)度，其課程內(nèi)容貼近時代前沿，教學形式能夠結(jié)合信息化手段，體現(xiàn)一定的先進性和互動性。高校的課程改革建設應該以“金課”為方向標，將知識傳授、能力打造、素質(zhì)培養(yǎng)作為課程建設的目標，培養(yǎng)學生解決復雜問題的綜合能力和高級思維。

一、人工智能與機器學習

隨著智能時代的到來，人工智能技術(shù)已經(jīng)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。在當今智能信息時代，如何使計算機具備智能的自我學習功能，對數(shù)字化海量數(shù)據(jù)進行自我學習和分析已經(jīng)成為研究的熱門話題。機器學習（Machine Learning， ML）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，是使計算機具有人工智能處理問題的技術(shù)手段。機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習等多門學科和領域。需要我們不斷地獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)，才能對其靈活地應用，進而遍及人工智能的各個領域。

近年來，機器學習技術(shù)在海量大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，在預測建模、資源推薦和垃圾信息刪除等方面取得了顯著成效，給予了人們市場分析、日常辦公、交通運輸、資源統(tǒng)籌等諸多便利。其成為了數(shù)據(jù)分析、模型預測、虛擬仿真的主要技術(shù)手段，將人們從煩瑣單一的整理、編排、查詢工作中解脫出來，轉(zhuǎn)至后臺整體運作策劃分析，發(fā)揮更加合理具有創(chuàng)意的工作角度。目前這些技術(shù)的成功應用體現(xiàn)了數(shù)字智能化的優(yōu)勢，但在一些更加復雜的應用場景，例如生物醫(yī)學、自動駕駛、自主避障方面，其應用市場還沒有得到大力推廣。機器學習技術(shù)在這些復雜背景下，具有更高的應用價值，也是目前學術(shù)和技術(shù)研究相結(jié)合的一大趨勢。

二、機器學習課程分析

人工智能的熱潮引起了科技界和學術(shù)界的廣泛關注，機器學習作為人工智能技術(shù)的核心課程之一，各大院校的研究生和本科生對該類新興課程產(chǎn)生了濃厚的興趣。目前，許多網(wǎng)站上提供了視頻講解、算法探討、開源代碼等各類資料，引起了學生們的廣大關注。在此情形下，如何從各類資源中去偽存真，去粗取精，以及如何確定其適合對象，成為廣大初學者首當其沖的問題。在此背景下，高校開設機器學習的首要目的是為廣大學生的需求搭建一條最適合自身知識基礎的課程內(nèi)容體系安排之路，引導用更為規(guī)范的方式進行系統(tǒng)性的學習，避免事倍功半。

機器學習課程內(nèi)容本身涉及到了統(tǒng)計學、高數(shù)、線性代數(shù)、控制論等諸多知識領域，其所包含的SVM、K-means、深度學習等內(nèi)容，僅理解概念本身就具有較高的難度，初學者難免會覺得知識內(nèi)容晦澀難懂。因此對授課教師的知識水平和對相關技術(shù)的理解層次要求較高，給教學帶來了一定的挑戰(zhàn)。關于課程的教學方法，也相繼提出，目前大多方法圍繞著以下兩個方面展開：理論結(jié)合實踐，通過案例與項目實踐活動提高學生的學習興趣;分組化等多種新穎的教學方式，用以激發(fā)學生自我學習的潛力，增強學生的科研能力。

綜上所述，從學生的需求角度，傳統(tǒng)的教學方法是不足以應對機器學習課程內(nèi)容本身的，教學需要兼顧理論性和實踐操作性。為了讓課堂教學深入淺出，同時保證實操性，本文以“金課”建設為目標，對課程進行較為全面的研究和方法進行實施。AF296DE6-059A-4E8B-A1B2-A88382B30F6A

三、打造機器學習“金課”

時代對人才質(zhì)量的需求發(fā)生了變化，培養(yǎng)人才的課程內(nèi)涵也需要跟著改變。機器學習本身具有非常鮮明的特色，其內(nèi)容本身的復雜程度和其技術(shù)先進性不同于目前本科教育的絕大部分課程。打造機器學習“金課”，不僅需要打破傳統(tǒng)的灌輸式教學，還需要從該門課程的知識結(jié)構(gòu)出發(fā)，從更深層次的角度考慮教學實踐、教學方式的制定，才能匹配該課程的思維方式和知識構(gòu)架。在此，本文將從以下四個維度打造機器學習“金課”。

（一）專業(yè)能力導向的知識結(jié)構(gòu)

高等教育的最終目的是通過教學幫助學生建立完備的專業(yè)知識結(jié)構(gòu)體系?，F(xiàn)代社會分工越來越細，也越來越走向整合。最具競爭力的能力是建立廣博知識基礎之上的精深專業(yè)結(jié)構(gòu)。一個不具備完整的專業(yè)知識體系結(jié)構(gòu)的人才，勢必不能在專業(yè)之路上走得更加深遠。教師作為課堂教學的引導者，設計并保障課程知識結(jié)構(gòu)體系的完備性，是重中之重。否則，就會出現(xiàn)“高分低能”“會做題不會實踐”等情況。機器學習這門課程涉及概率論、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、深度學習等多門學科和領域，對各個領域的專業(yè)知識的掌握程度都有著一定的要求。因此，老師在授課的過程中，需要做到以學生為中心，深入淺出，激發(fā)學生興趣;制定系統(tǒng)完整的課程知識體系，才能達到好的學習效果。

（二）全局性問題情境教學

“為什么學這些知識？”是很多同學在接觸一門新的課程或者學習上遇到瓶頸的時候問的問題?！跋葘W著，后面遇到就知道怎么用了”，這類回答不是一個以學生為中心的教學過程中的答案。越來越多的學生不滿足于“先學后用”這種課程教學方式。

設定全局性教學，首先需要向?qū)W生說明為什么學這些內(nèi)容，能解決什么問題，繼而在教學過程中講述并演示如何具體運用這些知識。課程教學的目的不再拘泥于掌握了哪些具體的知識點，而是側(cè)重于對一個個具體問題的分析思路、解決方法最終如何一步步具體實現(xiàn)。

全局性問題情境教學模式需要遵循兩個原則：一是把生活問題引入教學內(nèi)容。相對那些高深晦澀的學術(shù)問題，生活中的情境問題更能打動學生，引起他們的求知欲望;二是著重訓練學生的研究探究能力。任何教育都不能解除教師的“引導”作用，由教師完成對問題的引入和整體創(chuàng)設，讓學生完成對問題的研究。

機器學習課程的教學和學習本身帶有極大的創(chuàng)新創(chuàng)造思維。具備較高的自主學習能力以及科研能力的學生學起來自然更輕松一些，因此課程本身更適用于研究生的學習和研究。對于本科生而言，缺乏較深的理論基礎，學習其中部分內(nèi)容難免晦澀難懂，需要通過實踐環(huán)節(jié)才能有更深的體會。然而實踐內(nèi)容既不可過于深奧，又不能陷入驗證性實驗的怪圈。因此，將機器學習課程的實踐分為編程實驗和項目實踐兩種，前者以老師引導為主，后者以學生獨立開拓思維為目的。算法編程的目的在于讓學生了解熟悉機器學習的框架，掌握常用數(shù)據(jù)庫的用法，統(tǒng)一訓練理論算法的具體實現(xiàn)過程，訓練學生的編程思維，提高學生將理論知識轉(zhuǎn)化為編程代碼的能力;項目實踐則來源于教師的實際項目課題和往年學生項目比賽等，對學生實際的項目進行剖析，通過演示項目分析到技術(shù)需求，引導學生運用機器學習的技術(shù)方法如何去解決實際問題，從而加深對機器學習知識的理解。

（三）數(shù)字化課程資源建設

機器學習的授課內(nèi)容包括回歸算法、kNN、經(jīng)典貝葉斯、SVM、K-means、主成分分析法、深度學習、生成對抗網(wǎng)絡等。在此基礎上，給學生提供一個可靠的課程數(shù)字資源，指引學生正確的學習交流方向。

一個良好的數(shù)字化平臺，不僅僅能提供豐富有效的教學資源，還能成為促進師生之間良好的交流。針對機器學習的課程平臺，除了提供上課的課件，布置作業(yè)，還可以用公開透明的方式讓學生看到各自的學習情況;其成員除了任課的老師，上課的學生，還可以是研究生、學長學姐、正在參加比賽或科研項目的學生成員，讓學生們有更廣闊的平臺能認識到機器學習的應用領域，培養(yǎng)他們的自主學習能力。

在線開發(fā)共享交互平臺。采用直播、慕課等多種方式同步打造人工智能及機器學習系列在線開放課程。構(gòu)建信息交流平臺，由教師與研究生同時監(jiān)管的方式，實現(xiàn)教師與本科生、本科生與研究生之間的深度交流。將課堂教學延伸到線下自主學習方式，由此促進科研項目與比賽團隊的組建。

去粗取精，海納百川，是我們必須遵循的原則。因此，一方面既需要擁有豐富學術(shù)研究經(jīng)驗的老師推薦經(jīng)典教材資料，又要因地制宜，選擇出適合學生的教材;另一方面，為了保障技術(shù)領域的先進性，實時更新分享新的資源，也是一項長期且重要的任務。

（四）“兩性一度”評價體系

教育部高等教育司司長吳巖，在第十一屆“中國大學教學論壇”上提到了“金課”的評價保障，指出教育部提出的“保合格、上水平、追卓越”的三級專業(yè)認證，在“金課”等級評定上提出了要求。本文參照“兩性一度”去實行有效的評價體系。

1. 高階性評價指標

高階性是為了培養(yǎng)學生解決復雜問題的綜合能力和高級思維而設立的標準，是知識、能力、素質(zhì)的有機融合。機器學習課程內(nèi)容本身具有高級并復雜的問題情境，一方面要考察教師是否在對學生進行教學的過程中培養(yǎng)了學生的知識、能力、素質(zhì)的有機融合能力;另一方面因機器學習課程本身涉及學科眾多，特別是需要有良好的數(shù)學理論基礎。如何將內(nèi)容講解得深入淺出，學生能夠逐層理解，是教師有待解決的問題，也是用以評價課程是否成功的關鍵。

2. 創(chuàng)新性評價

機器學習雖然其基本理論已較為完整，但隨著技術(shù)日新月異的發(fā)展，新思路新方法層出不窮。那么，教學內(nèi)容也需要與時俱進，及時引入最新的社會熱點內(nèi)容，并組織引導學生去學習。因此，對授課內(nèi)容在理論與技術(shù)先進性方面提出了非常高的要求。如何引入技術(shù)研究熱點，是否包含技術(shù)先進性，也是課程設計對創(chuàng)新性的衡量。

3. 挑戰(zhàn)度評價

挑戰(zhàn)度是指課程要有難度，需要學生和老師一起，共同努力協(xié)作才能夠取得。在具體實施的過程中，如何把握好這個度的問題才能恰到好處地實現(xiàn)課程的挑戰(zhàn)？學生專業(yè)不同，個體差異，教師自身的水平，都給課程挑戰(zhàn)度的評價帶來了一系列有待解決的問題。AF296DE6-059A-4E8B-A1B2-A88382B30F6A

挑戰(zhàn)度的評價過程，是用以維持課程內(nèi)容的難易程度和學生實際掌握情況平衡的標準。從教師授課內(nèi)容輸出，學生課堂學習效果，課后學習訓練，各項環(huán)節(jié)是否達到了評價標準。其評價標準的執(zhí)行度，從兩方面進行體現(xiàn)：一是學生給予的課后反饋，包含對知識點難易程度的感受以及對課堂教學的建議等;二是對學生各項成績的評定結(jié)果，包括劃分評分標準、明確評分機制、設定反饋渠道。

與此同時，挑戰(zhàn)度體現(xiàn)在兩個方面：一是課程難度對學生的挑戰(zhàn)性。要求教師根據(jù)學生的專業(yè)設定課程內(nèi)容，且理應略高于學生現(xiàn)有水平;二是以公平透明為基礎，設置有區(qū)分度的評價機制的挑戰(zhàn)性。用以促進教師對學生的指導工作，激發(fā)學生的自我學習能力，深入地進行團隊協(xié)作，對師生同時提出挑戰(zhàn)，共同進步。

四、課程團隊建設

機器學習課程目前已經(jīng)引起了各大院校的關注。而本科生、研究生在國家人工智能熱潮的引導下，紛紛展示了對機器學習課程的濃厚興趣，即使學校沒有開始機器學習的課程，他們也通過各類網(wǎng)絡或培訓渠道，了解甚至掌握了一定的技術(shù)基礎。

1. 梯隊式團隊構(gòu)建。課程團隊成員的構(gòu)成，除了有教學經(jīng)驗豐富的老師以外，還充分利用了研究生和本科生的力量，采用梯隊式的構(gòu)建方式，可以加快課程建設的進度。同時將本科生和研究生也引入到課程建設中來，更有利于以學生為中心的教學模式的制定，站在學生的角度，以成果為導向完成課程建設方案。

2. 引入企業(yè)角色。企業(yè)作為技術(shù)領域的進行者，能夠更快地獲取當前最新的技術(shù)方法和預測未來發(fā)展的空間。讓企業(yè)加入到課程建設團隊中，勢必會掀起一股新的浪潮。企業(yè)以并行的方式加入其中，承擔參入、監(jiān)管的角色，為實踐項目的開展打下了良好的鋪墊。

五、課堂教學方法的改進

云教材的誕生不同于紙質(zhì)教材，也有別于普通電子教材。云教材集成了移動學習、媒體數(shù)字出版和云服務三大領域的前沿技術(shù)，依據(jù)學習者情景化、動態(tài)化、形象化的學習需求，將傳統(tǒng)紙質(zhì)教材內(nèi)容重新進行編排設計和交互設計，面向平板電腦進行全新設計呈現(xiàn)（兼容PC和筆記本電腦）。

（一）線上云教材課堂教學

如今，智能化的技術(shù)和便捷的掌上使用方式使得課程教學不僅僅拘泥于紙質(zhì)的課本。各類數(shù)字學習平臺給學生帶來了全新的課堂學習體驗：從紙質(zhì)課本，到電子講義;從紙質(zhì)筆記，到電子標注;從課堂一次性授課，到課堂回放;從課堂點到，到電子簽到;從紙質(zhì)批閱，到自動評分。同時也把老師從課堂考勤，大量批改作業(yè)的體力勞動中解放出來。此類新技術(shù)平臺的使用，給師生省出了更多的時間，用以擴大知識面，師生之間進行有效的交流。本文借助騰訊課堂、云班課等教學平臺，采用如下方式進行教學。

（1）電子課件的制作與上傳。教材不僅僅拘泥于課本，同時要保持知識的更新，即使課程結(jié)束了，同學們?nèi)阅軓闹蝎@取新的知識、把握技術(shù)前沿。

（2）重難點內(nèi)容交互性設計。為了保證良好的教學效果提高教學效率，將專業(yè)介紹性的內(nèi)容作為預習環(huán)節(jié)，將難點內(nèi)容做出標記性提示，方便學生盡快把握知識重難點內(nèi)容，明確教學目標。

（3）課堂教學的移動式體驗方式。為了考核學生實際教學效果，將云平臺引進課堂，實時地進行師生互動，同時方便老師把握學生的學習情況，及時調(diào)整課堂進度。

（二）研究成果進課堂

機器學習課程內(nèi)容本身就有著極高的應用實踐價值，老師在和企業(yè)合作過程中積累了大量的實際項目完成的經(jīng)驗，還有一些學生自身也積累了一定的比賽項目經(jīng)驗。這些都是身邊的一手資料。充分利用這些條件，將上述研究成果帶入課堂，勢必會進一步激發(fā)學生們學習的興趣，讓他們從被動學習變?yōu)橹鲃訉W習。

研究成果的形式不僅僅拘泥于課堂案例的講解。如今學生的視野非常開闊，對新興技術(shù)方法有較高的敏感度，課本上的知識在時效性上會落后于技術(shù)的方法，但知識引導實踐這一點是不會發(fā)生改變的。將教師的研究成果引入課題，在激發(fā)學生學習興趣的同時，引導學生發(fā)現(xiàn)問題、解決思維的關鍵點，注重“思維過程”的交流，進而達到深度的相互學習。

六、結(jié)束語

在國內(nèi)諸多高校中，已掀起了人工智能與機器學習的熱潮。由于機器學習課程需要大量知識的積累和跨界知識的碰撞，如何幫助學生在大量的知識庫中去粗取精，學習起來有跡可循，是本文研究的主要內(nèi)容。本文基于機器學習這門課程的“金課”建設思路和構(gòu)想，還有待完善改進：以學生為中心，以能力導向為目標，實現(xiàn)創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)。

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作者簡介：翟懿奎（1982-），男，漢族，廣東河源人，博士，副教授，研究方向為信息處理技術(shù)。AF296DE6-059A-4E8B-A1B2-A88382B30F6A