統(tǒng)計機器學習與預測課程教學模式改革探討

董瑤 譚穎茜粼 賀赟

基金項目：江西省高等學校教學改革課題（課題編號：JXJG-22-4-8）；江西省學位與研究生教育教學改革研究項目（項目編號：JXYJG-2023-069）；江西財經(jīng)大學教育教學改革研究課題（課題編號：JG2023028，JG2022034）。

【摘? 要】 文章探討了統(tǒng)計機器學習與預測課程的教學模式改革，旨在結合理論與實踐，提高學生的實際應用能力。文章首先分析當前高校在統(tǒng)計機器學習教學中面臨的挑戰(zhàn)，包括教學資源限制、教學方法單一等問題。其次，提出一系列改革建議，涵蓋案例教學法的應用、項目導向?qū)W習（PBL）的實施、在線與混合式學習資源的整合，以及技術工具與軟件的運用。并通過這些綜合措施，從而更有效地培養(yǎng)學生的分析思維、解決問題的能力和創(chuàng)新精神。

【關鍵詞】 統(tǒng)計機器學習；教學改革；措施

在數(shù)字化時代背景下，統(tǒng)計機器學習與預測課程對培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)分析和解決實際問題的能力具有重要意義。隨著機器學習技術的快速發(fā)展和廣泛應用，教育模式也需要不斷創(chuàng)新，以適應新的教學需求和挑戰(zhàn)。文章通過分析當前教學現(xiàn)狀，探討如何改革教學模式，以更好地結合理論教學和實踐應用，從而提升學生的綜合能力和未來就業(yè)的競爭力。

一、統(tǒng)計機器學習的教學現(xiàn)狀分析

（一）教學內(nèi)容與課程設置

在理論與實踐比重方面，當前，許多高校的統(tǒng)計機器學習課程偏重于理論知識，包括統(tǒng)計學原理、算法理論等，而在實踐應用方面則相對較少。這可能導致學生在理解如何將理論應用于實際問題時存在困難。

在課程內(nèi)容更新方面，隨著機器學習領域的快速發(fā)展，課程內(nèi)容更新不夠及時成為一大挑戰(zhàn)。一些高校的課程內(nèi)容還停留在較為傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法上，缺乏對最新機器學習技術和工具的教學。

（二）教學資源與設施

在實驗室與軟件工具方面，盡管一些頂尖高校擁有先進的計算資源和專業(yè)軟件，但在多數(shù)高校中，學生缺乏足夠的機會接觸到專業(yè)級的統(tǒng)計分析軟件和機器學習平臺。

對在線學習資源利用時在線教育資源（如MOOCs、在線研討會）在中國高校中的利用度不一，這些資源的有效整合可以顯著提高教學質(zhì)量和學生的學習效率。

（三）教學方法與實踐

雖然傳統(tǒng)的講授式教學仍占主導地位，但越來越多的高校開始嘗試將現(xiàn)代教學方法融入課程中。將傳統(tǒng)與現(xiàn)代教學方法相融合，包括小組討論、案例研究、項目導向?qū)W習（PBL）等，旨在提高學生的實際操作能力和創(chuàng)新思維。

在實際案例的應用方面，一些前沿高校已經(jīng)開始引入真實世界的數(shù)據(jù)集和業(yè)界案例，讓學生在解決實際問題的過程中學習和應用統(tǒng)計機器學習理論。

部分高校實行在實驗室環(huán)境中進行實踐工作，讓學生有機會使用專業(yè)軟件和工具，進行數(shù)據(jù)分析和模型構建。

二、理論與實踐結合的重要性

第一，理論與實踐的結合有助于學生更深刻地理解和消化抽象的統(tǒng)計機器學習概念。理論教學為學生提供了必要的數(shù)學和算法基礎，但僅憑理論知識很難完全掌握這些概念的實際應用。通過實踐活動，如數(shù)據(jù)分析項目、案例研究和實驗室工作，學生可以將理論應用于實際問題，加深對知識的理解。

第二，隨著中國在全球科技舞臺上的地位日益提升，對統(tǒng)計機器學習專業(yè)人才的需求也在增長。這些專業(yè)人才不僅需要理論知識，更需要能夠?qū)⑦@些知識應用于實際，并加以解決的能力。企業(yè)和研究機構尋找的不僅是理論專家，更是能夠利用統(tǒng)計機器學習技術解決實際問題的實踐者。

第三，理論與實踐的結合還能激發(fā)學生的創(chuàng)新思維。在處理實際數(shù)據(jù)和解決現(xiàn)實問題時，學生往往需要超出傳統(tǒng)教科書所提供的內(nèi)容進行思考和創(chuàng)新。這不僅對學生未來的職業(yè)生涯有益，也有助于推動整個行業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展。

三、教學模式改革建議

（一）案例教學法的應用

1. 選取實際案例的標準

相關性與時效性：選擇與當前技術發(fā)展和行業(yè)趨勢緊密相關的案例，確保案例內(nèi)容與最新的行業(yè)實踐相符。例如，可以選取涉及人工智能、大數(shù)據(jù)分析的案例，這些案例應體現(xiàn)出當前科技進步和市場需求的最新動態(tài)。

數(shù)據(jù)的豐富性與真實性：選擇包含豐富、真實數(shù)據(jù)的案例，以便學生可以進行深入的數(shù)據(jù)探索和分析。真實的數(shù)據(jù)集能更好地模擬實際工作中的情景，幫助學生了解數(shù)據(jù)分析的復雜性和挑戰(zhàn)。

適應性與多樣性：案例應覆蓋統(tǒng)計機器學習專業(yè)的不同領域，如金融、醫(yī)療、社會科學等，以確保學生能夠接觸到多樣化的應用場景，培養(yǎng)廣泛的視角和應用能力。

2. 案例分析方法與學生互動

以“使用機器學習預測股票市場趨勢”案例教學為例，教師需向?qū)W生介紹股票市場的基礎知識和預測股價走勢的重要性，展示所使用的股市數(shù)據(jù)集，并講解數(shù)據(jù)的來源和特性，演示如何對股市數(shù)據(jù)進行預處理：第一，使用Python中的Pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗，比如去除或填補缺失值。例如，如果某一天的數(shù)據(jù)缺失，可以使用前一天的數(shù)據(jù)來填補。第二，從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征。例如，可以計算移動平均值或相對強弱指數(shù)（RSI）等技術指標，這些指標可以作為模型輸入。

教師可以引導學生通過編寫代碼來實現(xiàn)這些模型，并在實際數(shù)據(jù)集上運行模型。例如，可以展示如何使用TensorFlow或Keras框架來構建和訓練一個LSTM模型，完成后需分析模型的預測結果，討論不同模型的優(yōu)勢、局限性以及適用場景。這應包括對模型性能的評估，如預測準確度、誤差分析等。通過這種詳細的案例分析和實際算法的演示，學生能夠更深刻地理解統(tǒng)計機器學習的應用，并獲得寶貴的實踐經(jīng)驗，這對學生將來在該領域的職業(yè)發(fā)展非常有益。

（二）項目導向?qū)W習（PBL）的實施

在統(tǒng)計機器學習課程中，實施項目導向?qū)W習（PBL）的關鍵是設計切實可行且富有教育意義的項目。如“開發(fā)一個基于機器學習的空氣質(zhì)量預測系統(tǒng)”。該項目旨在讓學生應用機器學習技術預測特定城市的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI），該問題在公共健康和環(huán)境保護領域具有重要意義，具體實施如下：

1. 項目設計階段

問題定義：明確項目的目標是預測城市的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）。學生需要研究AQI的影響因素，如氣象條件、交通流量、工業(yè)活動等。

數(shù)據(jù)收集：指導學生從公開數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，包括歷史氣象數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)和已有的空氣質(zhì)量記錄。教導學生如何處理和整理這些數(shù)據(jù)，便于分析。

技術選型：學生需要探索和選擇合適的機器學習模型，如隨機森林、支持向量機或神經(jīng)網(wǎng)絡來預測AQI。

2. 項目管理階段

分工與協(xié)作：鼓勵學生以團隊形式工作，每名成員負責項目的不同方面。例如，一部分學生負責數(shù)據(jù)清洗，一部分負責模型開發(fā)，還有部分負責結果分析和報告撰寫。

進度跟蹤：定期組織會議檢查項目進度，確保每個階段的目標得以實現(xiàn)。教師在這個過程中充當指導者和顧問的角色，幫助解決學生在項目實施過程中遇到的問題。

資源支持：提供必要的技術支持和資源，如訪問高性能計算資源、使用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和機器學習工具等。

3. 期望成果

模型開發(fā)：學生應能夠開發(fā)出能準確預測AQI的機器學習模型，并能夠解釋模型的工作原理和預測結果。

結果分析：除了模型準確性，還應分析模型的局限性和潛在的改進方向。

最終展示：團隊需準備一場匯報會，展示他們的工作，包括數(shù)據(jù)處理過程、模型選擇和優(yōu)化、結果分析及項目過程中的學習和挑戰(zhàn)。

通過項目導向教學，學生可深入了解和應用統(tǒng)計機器學習的理論和技術，提高解決實際問題的能力，增強團隊合作和項目管理技能，為未來的職業(yè)生涯做好準備。

（三）在線與混合式學習資源的整合

1. 利用在線課程和資源

在統(tǒng)計機器學習領域，利用在線課程和資源可以極大地豐富學生的學習體驗和知識深度。此教學改革的關鍵在于有效整合高質(zhì)量的在線資源，以補充和加強傳統(tǒng)的課堂教學。

在線平臺如Coursera、edX和Khan Academy提供了大量與統(tǒng)計機器學習相關的課程，這些課程往往由世界頂級大學和行業(yè)專家主講，覆蓋從基礎理論到高級應用的各個層面。這些資源不僅提供視頻講座，還包括互動式的編程練習、項目作業(yè)和論壇討論，使學生能夠以多種方式學習和實踐。學生可以根據(jù)自己的興趣和需求選擇課程，自行安排學習進度。

2. 結合傳統(tǒng)教學與在線學習

首先，課前在線預習對學生理解課堂內(nèi)容至關重要，教師可以指定相關的在線課程或視頻作為預習材料，這些材料可以涵蓋特定主題的講解或案例分析。利用在線平臺布置的互動式作業(yè)，如編程練習、數(shù)據(jù)分析項目或在線測試，能夠提供實時反饋并鼓勵學生自主學習。

其次，設立在線論壇討論區(qū)是促進課后討論的有效方式。結合線上資源和實體實驗室的混合式實驗室活動也極為重要，如在實驗室中進行數(shù)據(jù)分析或模型構建的實際操作，利用在線資源提供數(shù)據(jù)集、工具教程和高級技巧。采用視頻會議的翻轉(zhuǎn)課堂模式，讓學生通過觀看視頻講座來學習理論知識，然后在課堂上進行深入討論和小組合作，可以使課堂時間更加集中于互動和深入理解。

最后，教師可以通過在線問卷調(diào)查或?qū)W習管理系統(tǒng)來收集學生對課程的反饋，對學生的學習成果進行評估。這些措施共同構成了一個全面、互動且高效的教學模式，有效地將傳統(tǒng)教學與在線學習相結合，為學生提供了一個更加靈活和豐富的學習環(huán)境。

（四）技術工具與軟件的運用

1. 工具軟件的選擇

教師所選取的軟件應具備處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、進行復雜統(tǒng)計分析和高級數(shù)據(jù)可視化的能力。在這方面，R和Python是兩種被廣泛采用的編程語言，它們在數(shù)據(jù)科學和統(tǒng)計分析領域擁有強大的支持。

R語言，以其在統(tǒng)計分析和圖形表示方面的優(yōu)勢而聞名，是進行數(shù)據(jù)探索和統(tǒng)計推斷的理想選擇。它擁有廣泛的包庫，如“dplyr”用于數(shù)據(jù)操縱，“ggplot2”用于高級圖形表示。Python則以其通用性和豐富的數(shù)據(jù)科學庫而受到歡迎，如“Pandas”庫用于數(shù)據(jù)處理，“Matplotlib”和“Seaborn”用于數(shù)據(jù)可視化。這些工具的應用不僅限于數(shù)據(jù)處理和分析，還包括結果的有效呈現(xiàn)。

在教學中，重點應放在如何運用這些軟件處理實際數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計建模和結果解釋。通過案例研究和實踐練習，學生可以掌握這些工具的使用方法，并理解其在數(shù)據(jù)分析中的應用價值。

2. 機器學習工具的實踐指導

機器學習工具的應用是統(tǒng)計機器學習教育的核心。scikit-learn提供了從簡單線性回歸到復雜的非線性模型的各種機器學習算法。對于深度學習應用，TensorFlow和Keras等框架提供了構建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的高級功能。

對此，在教學中，教師需使用這些工具構建機器學習模型，進行參數(shù)調(diào)優(yōu)，以及進行模型評估和驗證。例如，可以展示如何使用scikit-learn建立一個邏輯回歸分類器，進行交叉驗證，并解釋如何解讀模型的性能指標。對于深度學習，可以演示構建一個使用Keras的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并討論神經(jīng)網(wǎng)絡的架構設計和訓練過程。

四、結語

統(tǒng)計機器學習與預測課程的教學模式改革是一個復雜且持續(xù)的過程，需要教師、學生和教育管理者的共同努力。通過實施案例教學法、項目導向?qū)W習、混合式學習資源的整合，技術工具和軟件的有效運用，可以顯著提高教學效果，培養(yǎng)學生在統(tǒng)計機器學習領域的核心技能。未來，隨著技術的進一步發(fā)展和教育需求的變化，教學模式的改革也將持續(xù)進行，以培養(yǎng)能夠適應快速變化世界的高素質(zhì)人才。

參考文獻：

［1］ 趙艷芳，王睿，吳騁，等. 碩士研究生醫(yī)學統(tǒng)計學教學模式改革效果評價研究［J］. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2022，39（01）：134-136.

［2］ 閆國立，王瑾瑾，馬曉梅，等. 基于大思政理念下醫(yī)學統(tǒng)計學教學改革思考［J］. 中國中醫(yī)藥現(xiàn)代遠程教育，2022，20（08）：166-168.

［3］ 景湘李，曾誠，周仕忠. “統(tǒng)計學導論課程設計”教學改革探索［J］. 科技視界，2022（03）：92-94.

［4］ 鄭國慶，夏強，夏英俊. 數(shù)據(jù)科學視角下“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革探討［J］. 黑龍江教育（高教研究與評估版），2022（07）：40-41.

［5］ 李金玲，趙致，王華磊，等. 田間試驗設計與統(tǒng)計實踐課教學改革與實踐［J］. 耕作與栽培，2022，42（04）：139-142.

［6］ 張娟娟，朱芳芳. 人工智能背景下統(tǒng)計學課程教學改革探討［J］. 對外經(jīng)貿(mào)，2022（10）：150-153.