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    基于漸進式的留學生機器學習課程實踐研究

    2023-07-17 07:37:08李延超
    計算機時代 2023年7期
    關(guān)鍵詞:留學生教育混合式教學實踐教學

    李延超

    關(guān)鍵詞:機器學習課程;留學生教育;漸進式教學;實踐教學;混合式教學

    0 引言

    教育國際化發(fā)展至今,國內(nèi)高校有很多中外合作辦學項目,如“一帶一路”沿線國家留學生項目[1]。高校運行模式需要國際化,培養(yǎng)滿足國際化發(fā)展需求的人才。

    從近幾年的留學生授課情況看,來華留學生普遍存在基礎(chǔ)教育知識薄弱,對機器學習課程體系所需要的數(shù)學、統(tǒng)計、概率及編程知識有一定程度的缺失現(xiàn)象,特別是缺乏必要的邏輯思維和分析問題能力,導致他們很難達到學校的畢業(yè)要求[2]。

    針對這種普遍現(xiàn)象,我們對機器學習課程采用漸進性、實踐性和混合式教學的創(chuàng)新方法,通過課程教學、實踐教學和匯報演示,培養(yǎng)留學生知識、能力和素質(zhì)全面發(fā)展,使其具備一定的機器學習理論基礎(chǔ),能夠較好的應(yīng)用機器學習模型和算法解決問題。同時,能夠了解學科研究方向的國內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài),具備獨立從事科學研究和工程技術(shù)的能力。

    1 教學目標及其實踐教學方法

    在機器學習課程建設(shè)中,課程教學大綱的設(shè)計是最重要的。其主要內(nèi)容應(yīng)包括課程內(nèi)容、課程目標、教學方法、實踐教學方法、教學反饋等方面[3]。機器學習課程為48 課時,其中課堂授課34 課時,課程實踐14 課時,外加課后習題及討論。

    1.1 課程目標

    機器學習課程的目標是運用機器學習算法/模型解決實際應(yīng)用問題。該課程講述機器學習的發(fā)展簡史、任務(wù)、模型和應(yīng)用。其中包括傳統(tǒng)的機器學習方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學習及其應(yīng)用。海外留學生通過該課程的學習能夠了解基本的機器學習模型和方法,完成機器學習算法應(yīng)用實驗、計算機視覺、自然語言處理應(yīng)用實驗和自主型實驗項目。學生通過實踐,能夠發(fā)揮主動性,理解機器學習算法運行和實現(xiàn)過程。課程通過教學與編程實踐相結(jié)合,逐步培養(yǎng)他們發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題和解決問題的能力[4]。

    1.2 漸進性教學方法

    漸進性教學方法對于邏輯思維培養(yǎng)訓練是非常有用的,通過循序漸進的方式,一步一步地建立定制化的教學體系,同時通過迭代反饋來不斷改進,形成階段式和反饋式教學方法[5]。在機器學習課程漸進式體系實施過程中,首先采用任務(wù)驅(qū)動的方式,介紹機器學習的應(yīng)用問題(圖1),接著從任務(wù)(問題)-方法(模型)-算法(圖2)角度介紹機器學習解決問題的邏輯思路。最后逐個介紹機器學習模型、算法以及實現(xiàn)。在具體內(nèi)容的講解過程中,根據(jù)每個知識點逐步突破和拓展,課堂上測驗留學生學習的成效和反饋,此外,通過編碼實踐習題加深學生對課程內(nèi)容的理解。

    1.3 實踐性教學方法

    針對一些留學生基礎(chǔ)知識相對比較薄弱的情況,缺乏相應(yīng)的數(shù)理背景知識,機器學習課程采用理論和實踐教學同時進行,具體采用漸進式、過程改進式的實踐教學方法,可以增強課程的接受度[6]。例如在講授回歸任務(wù)/問題的過程中,首先介紹回歸任務(wù)中比較簡單的線性回歸問題,了解一般回歸模型訓練與預測的流程,接著講解基于最小二乘法的線性回歸模型,最后介紹采用解析解和梯度下降的優(yōu)化算法進行求解的方法。在介紹解析解的過程中,要把數(shù)學理論與代碼實踐相結(jié)合,讓學生理解求解步驟,然后用代碼實現(xiàn),這樣可以提升留學生的學習興趣[7]。

    基于最小二乘法進行線性回歸任務(wù)分析過程中,通過解析解求解時,采用數(shù)學公式與代碼結(jié)合的方式講解,程序代碼如下:

    此外,在簡單線性回歸模型介紹的基礎(chǔ)上,可以進一步拓展。例如讓學生課后繼續(xù)學習其他模型解決線性回歸問題,或者采用其他優(yōu)化算法進行求解,具體的課后編程習題如表1 所示??傊?,機器學習實踐教學的建設(shè)方法在授課的過程中得到了充分體現(xiàn),這種方法在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習內(nèi)容中也得到了充分的應(yīng)用。

    2 混合式教學創(chuàng)新方法

    對留學生的機器學習課程采用混合式教學方法,線上授課,線上批改作業(yè)。選擇合適的線上教學工具和方法是一件非常重要的事情。結(jié)合課程的特點以及海外留學生的實際情況,最終選定結(jié)合騰訊會議線上授課和線上批改作業(yè)的形式。在整個的教學過程中,為了更好地了解留學生在各個階段的學習效果,用隨機練習題作為輔助測驗。課堂隨機練習題樣題如下:

    1. You have an input volume that is 63×63×16, andconvolve it with 32 filters that are each 7×7, using a strideof 2 and no padding. What is the output volume?A. 29×29×16 B. 29×29×32 C. 16×16×16 D. 16×16×32

    2. You have an input volume that is 15x15x8, and pad itusing "pad=2. " What is the dimension of the resultingvolume (after padding)?

    A. 17×17×10 B. 19×19×12 C. 19×19×8 D. 17×17×8

    線上批改作業(yè)和解答形式結(jié)合可以快速并及時的反饋教學效果。在實際的教學經(jīng)驗中發(fā)現(xiàn),這種方法可以跟進留學生在聽課過程中有哪些知識點存在疑惑,可以針對性多講解幾遍,加強知識的理解,也方便留學生課后進一步編碼實現(xiàn)。通過實際調(diào)研發(fā)現(xiàn),采用這種混合式教學方法可以增強留學生對機器學習模型/方法的學習興趣[8-9]。

    3 實施案例和教學效果分析

    從實施的案例來分析,在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)過程中,首先從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(多少層、每一層寬度、激活函數(shù)),損失函數(shù)(交叉墑、Sigmoid),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么計算梯度(前向傳播和反向傳播),Batch 大小,以及選擇優(yōu)化算法(SGD、AdaGrad、RMSprop)和一些其他參數(shù)的調(diào)節(jié),包含學習率、迭代次數(shù)等。留學生可以比較清晰地明白神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么訓練的,同時也了解怎么去構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這為后面介紹其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奠定了很好的基礎(chǔ)。

    在講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程中(圖3),通過基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解的鋪墊,開始講解卷積操作(Operator),每講解一個操作,給出練習測試留學生接受的程度。在講解完卷積層的各個操作,總結(jié)卷積層關(guān)鍵部分,比如卷積核(Filter)數(shù)目、卷積核大小,步長(Stride),Padding 選擇,激活函數(shù)、以及池化層配置等。總之,這樣的實踐教學使留學生的學習興趣越來越大,并且也感受到自己可以上手編碼實現(xiàn)模型的訓練和預測。程序代碼如下:

    課程考核方式是學生運用所學的機器學習算法解決實際的應(yīng)用問題,課程助教提供了諸如Kaggle、UCI 等公開數(shù)據(jù)集平臺供大家下載數(shù)據(jù)集,課程通過提交大作業(yè)報告的形式和現(xiàn)場演示匯報結(jié)合。在近幾年的教學過程中,發(fā)現(xiàn)很多留學生做了非常充分的工作,比如有結(jié)合醫(yī)學、交通的數(shù)據(jù)應(yīng)用進行匯報。表2 展示了通過漸進性、實踐性和混合教學模式后學生平均成績呈現(xiàn)逐年提高趨勢,尤其在實踐能力的提高更為明顯。

    留學生通過理論和實踐的學習,能力有特別明顯的提升。課程結(jié)束后,為了進一步調(diào)研留學生學習效果,我們對留學生進行1 對1 的訪談,發(fā)現(xiàn)學生掌握機器學習算法/模型實踐的認識之后,再進一步學習機器學習理論內(nèi)容,可以更好的吸收和理解。從調(diào)查問卷結(jié)果反饋來看,相比于傳統(tǒng)教學,大部分學生更喜歡這種混合式教學方式。學生的表達能力、團隊合作能力、自學能力等得到了全面提升。

    4 總結(jié)

    采用漸進性、邏輯性和實踐性教學,取得了很好的教學效果并得到了留學生的一致好評?!陡哔|(zhì)量線上教學講座》為教師提供了很多啟發(fā)性的教學方法和教學資源共享平臺的使用機會,這極大地方便了移動化和高效率的線上授課?,F(xiàn)如今,對于機器學習課程,網(wǎng)絡(luò)上有很多國內(nèi)外名校開設(shè)的優(yōu)秀專項課程,可以進一步嵌入互聯(lián)網(wǎng)資源的優(yōu)勢。我們能夠通過對教學內(nèi)容、混合式教學方法的不斷改進和創(chuàng)新,來促進對留學生高階學習能力的培養(yǎng)。

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