人工智能背景下機(jī)器學(xué)習(xí)課程教學(xué)改革路徑探索

關(guān)鍵詞：人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；教學(xué)改革；教學(xué)實(shí)踐；人才培養(yǎng)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）26-0121-04開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

為了推動(dòng)人工智能行業(yè)的進(jìn)步，黨的二十大報(bào)告明確指出，把人工智能作為推進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，促進(jìn)智能技術(shù)的創(chuàng)新，并且積極推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型刻不容緩?？梢钥闯觯瑖?guó)家層面一直在關(guān)心人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，并且出臺(tái)了相應(yīng)政策來推動(dòng)其進(jìn)步，期望人工智能為各行各業(yè)乃至各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展提供助力[1]。機(jī)器學(xué)習(xí)課程作為人工智能的核心課程，也是使計(jì)算機(jī)擁有智能的主要路徑[2]。大量中國(guó)高等教育機(jī)構(gòu)已經(jīng)增設(shè)了機(jī)器學(xué)習(xí)課程，使其成為計(jì)算機(jī)和人工智能相關(guān)專業(yè)的重要專業(yè)課程。機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上是對(duì)一、二年級(jí)課程知識(shí)的整合運(yùn)用，同時(shí)也是后續(xù)課程的根基，因此它扮演著橋接上下課程的角色。在人工智能背景下如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)課程來輔助學(xué)生適應(yīng)各種前沿技術(shù)，提升他們的實(shí)踐技能和解決問題的能力，并成為具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的專業(yè)人才，是人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)的一個(gè)主要問題。值得關(guān)注的是，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息論、編程技術(shù)等多學(xué)科的交叉課程[3]。因此，對(duì)學(xué)習(xí)者的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)要求較高。在有限的課時(shí)內(nèi)讓學(xué)生更好地掌握這些知識(shí)就成了一個(gè)挑戰(zhàn)，探索人工智能背景下新的機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)和實(shí)踐模式顯得尤為重要。

1 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)課程教學(xué)現(xiàn)狀

隨著人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)作為其核心技術(shù)之一，已經(jīng)成為眾多高校計(jì)算機(jī)和人工智能專業(yè)的重要課程。機(jī)器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)質(zhì)量直接關(guān)系到學(xué)生的綜合能力培養(yǎng)以及對(duì)未來科技發(fā)展的貢獻(xiàn)[4]。然而在當(dāng)前的教學(xué)實(shí)踐中，機(jī)器學(xué)習(xí)課程仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，亟須進(jìn)行教學(xué)改革探索。以下是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)課程教學(xué)中存在的幾個(gè)主要問題。

1.1 教學(xué)內(nèi)容偏重理論推導(dǎo)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉的課程，具有理論性強(qiáng)、知識(shí)點(diǎn)眾多、概念抽象，難以理解等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，主要以數(shù)學(xué)模型的概念講解和公式推導(dǎo)為主，要求學(xué)生具有較高的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)。例如，決策樹模型的主要理論基礎(chǔ)是信息論。在構(gòu)建決策樹的過程中，要基于一定的劃分標(biāo)準(zhǔn)，如信息增益和基尼指數(shù)，來選擇最優(yōu)特征和劃分點(diǎn)，這就需要深刻理解信息熵、條件熵、基尼系數(shù)等信息論基礎(chǔ)知識(shí)；多元線性回歸需借助于線性代數(shù)中的矩陣和向量來表示輸入變量和參數(shù)，并利用微積分求解最小化損失函數(shù)（如平方損失函數(shù)）。而平方損失函數(shù)的最小化過程其實(shí)就是一個(gè)最優(yōu)化問題，通過求取損失函數(shù)的梯度，并將其設(shè)為零來得到解。對(duì)于那些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)欠佳的學(xué)生，入門機(jī)器學(xué)習(xí)課程較為困難。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)課程通常會(huì)在開始的1～2周，由教師講解涉及的相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)，以建立模型推導(dǎo)的基礎(chǔ)，但由于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的教授和模型本身是分離的，隨著課程的推進(jìn)，時(shí)間跨度變長(zhǎng)，學(xué)生極易出現(xiàn)遺忘問題。盡管教師投入大量時(shí)間進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)推導(dǎo)，但學(xué)生學(xué)習(xí)效果依然不如預(yù)期，甚至可能產(chǎn)生對(duì)學(xué)習(xí)的厭倦和挫敗感。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程內(nèi)容過于單調(diào)且枯燥，缺少推薦閱讀材料、歷史文獻(xiàn)、開源資源、研究論文和案例分析，來進(jìn)一步拓展學(xué)生的知識(shí)邊界[5]。學(xué)生無法感受到機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)實(shí)際生活的影響以及學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性。

1.2 教學(xué)課程安排不合理

機(jī)器學(xué)習(xí)課程是一門將理論知識(shí)和實(shí)際操作緊密結(jié)合的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程，綜合性、實(shí)踐性較強(qiáng)。課程旨在讓學(xué)生掌握多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并且能夠利用學(xué)到的知識(shí)解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。然而，南京林業(yè)大學(xué)為本科生開設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，總共32課時(shí)，其中僅有8課時(shí)是實(shí)踐教學(xué)，只占到了總課時(shí)的四分之一。實(shí)踐教學(xué)的嚴(yán)重不足導(dǎo)致學(xué)生很難有充足的時(shí)間去熟練掌握操作技能，進(jìn)而影響了他們積累實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)和提升動(dòng)手解決問題的能力。總的來說，在實(shí)踐教學(xué)方面，學(xué)生的主動(dòng)性和潛能往往沒有得到充分發(fā)揮，導(dǎo)致教學(xué)成果并不理想，未能達(dá)到預(yù)期的教學(xué)目標(biāo)，教學(xué)內(nèi)容也與學(xué)生將來的職業(yè)需求相脫節(jié)。此外，在實(shí)踐環(huán)節(jié)，往往是由教師提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，主要使用如sklearn中的鳶尾花分類、波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)等經(jīng)典數(shù)據(jù)集，這與學(xué)生的專業(yè)背景和實(shí)際生活相距甚遠(yuǎn)。同時(shí)，教師指導(dǎo)學(xué)生使用特定的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)函數(shù)，學(xué)生只需按照規(guī)定流程逐步操作即可，這種方式可能會(huì)限制學(xué)生創(chuàng)新思維的發(fā)展。當(dāng)面對(duì)現(xiàn)實(shí)問題時(shí)，學(xué)生往往不知如何著手，難以提出創(chuàng)新性的解決方案。

1.3 教材內(nèi)容過于陳舊

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正以非?？斓乃俣劝l(fā)展，涌現(xiàn)出眾多新理論、新技術(shù)和新應(yīng)用[6]。例如，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等已被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、異常檢測(cè)、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。這些模型與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，在精確度和穩(wěn)定性等方面表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。然而，教材的更新并不能及時(shí)跟上人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，結(jié)果是教材內(nèi)容變得落后，無法反映最新的研究進(jìn)展和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。此外，教師通常會(huì)依據(jù)教材來出考試題，考試內(nèi)容往往圍繞線性回歸模型、決策樹、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等傳統(tǒng)模型，導(dǎo)致學(xué)生為了追求更高的考試成績(jī)而將大量時(shí)間投在這些傳統(tǒng)模型的基本概念復(fù)習(xí)和公式推導(dǎo)上，從而忽略了機(jī)器學(xué)習(xí)前沿技術(shù)的學(xué)習(xí)。學(xué)生對(duì)這些尖端技術(shù)的敏感度降低，抑制了他們自主學(xué)習(xí)的熱情，不利于培養(yǎng)學(xué)生的持續(xù)學(xué)習(xí)能力[7]。

1.4 課程考核評(píng)價(jià)不科學(xué)

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程考核評(píng)價(jià)方式主要集中于評(píng)估學(xué)生在期末考試中對(duì)關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)的掌握情況。課程的總成績(jī)是由期末考試（70%的比重）和平時(shí)表現(xiàn)（30%的比重）構(gòu)成，其中平時(shí)表現(xiàn)主要包括學(xué)生的出勤情況和實(shí)驗(yàn)報(bào)告。這種評(píng)估方法存在很多問題：學(xué)生盡管出席了課堂，但可能在忙于刷手機(jī)、閱讀課外書籍等與課程無關(guān)的活動(dòng)，未能真正參與教學(xué)中；實(shí)驗(yàn)報(bào)告中存在相互抄襲、敷衍了事的情況，難以真正實(shí)現(xiàn)分析和解決問題的目的；學(xué)生對(duì)日常學(xué)習(xí)不夠重視，傾向于期末臨時(shí)抱佛腳，這導(dǎo)致很多學(xué)生形成了考試前臨時(shí)突擊的學(xué)習(xí)習(xí)慣，不利于建立扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)。顯然，這種評(píng)價(jià)體系對(duì)學(xué)生的日常學(xué)習(xí)過程關(guān)注不足，且通過期末考試和實(shí)驗(yàn)報(bào)告的成績(jī)無法全面反映學(xué)生的學(xué)習(xí)成果和實(shí)際掌握程度?；诖?，迫切需要通過教學(xué)改革來設(shè)計(jì)和完善更加合理和有效的課程評(píng)估方式，確保評(píng)估結(jié)果與人才培養(yǎng)的目標(biāo)相匹配，滿足高等教育培養(yǎng)工程實(shí)踐型人才的新要求。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)課程教學(xué)改革措施

針對(duì)上述問題，南京林業(yè)大學(xué)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)課程實(shí)施了一系列教學(xué)改革措施，以適應(yīng)人工智能時(shí)代的人才培養(yǎng)需求，提出了包含多樣化的教育改革策略。主要內(nèi)容涵蓋了理論教學(xué)、實(shí)踐教學(xué)、教材內(nèi)容以及課程考核評(píng)價(jià)等方面。

2.1 調(diào)整理論教學(xué)內(nèi)容，重理解輕推導(dǎo)

針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)課程內(nèi)容枯燥，偏重理論推導(dǎo)的問題，調(diào)整理論學(xué)習(xí)內(nèi)容，凝練簡(jiǎn)化，教師只需關(guān)注關(guān)鍵步驟，說明推導(dǎo)中所用到的知識(shí)點(diǎn)即可，可以使用算法流程圖的方式（例如圖1所示的決策樹模型的流程圖），幫助學(xué)生更好地理解如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決實(shí)際問題。因?yàn)榇蠖鄶?shù)高校給本科生開設(shè)機(jī)器課程，并不以學(xué)生掌握理論推導(dǎo)過程為目的，而是希望學(xué)生能夠理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的流程，能夠簡(jiǎn)單應(yīng)用即可。如果一味地強(qiáng)調(diào)推導(dǎo)過程，反而會(huì)損害學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生在整個(gè)過程中受挫。此外，針對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好，學(xué)有余力的學(xué)生，教師可以將理論推導(dǎo)部分放在課后的復(fù)習(xí)資料中，供需要的學(xué)生自學(xué)。這樣可以使不同基礎(chǔ)水平的學(xué)生能夠在力所能及的范圍內(nèi)完成各自的學(xué)習(xí)任務(wù)和目標(biāo)，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)信心，避免出現(xiàn)由于知識(shí)點(diǎn)過于繁雜和抽象導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)困難，進(jìn)而產(chǎn)生厭學(xué)情緒的問題。同時(shí)，如表1，引入科學(xué)故事介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史、科學(xué)家的主要貢獻(xiàn)以及對(duì)學(xué)生的啟示等內(nèi)容，豐富教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生從多個(gè)角度感受機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力，體會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展對(duì)實(shí)際生活的影響。

2.2 項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式實(shí)踐教學(xué)，競(jìng)賽與日常教學(xué)相結(jié)合

針對(duì)實(shí)踐教學(xué)比重不足，且脫離現(xiàn)實(shí)生活的問題，將科研項(xiàng)目中的具體案例（如表2） 引入實(shí)踐教學(xué)中，激發(fā)學(xué)生參與科研項(xiàng)目的熱情[8]。具體來說，分階段對(duì)學(xué)生進(jìn)行引導(dǎo)，將項(xiàng)目分為多個(gè)階段，每個(gè)階段擁有明確的目標(biāo)和期限。例如，數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和優(yōu)化等。為學(xué)生提供相關(guān)的學(xué)習(xí)資源，如教程、論文、開源代碼等，幫助他們解決項(xiàng)目中遇到的問題。定期組織項(xiàng)目評(píng)審會(huì)議，讓學(xué)生介紹自己的進(jìn)展，接受教師和同學(xué)的反饋。鼓勵(lì)學(xué)生組隊(duì)完成項(xiàng)目，促進(jìn)知識(shí)和技能的交流分享。通過這種項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐教學(xué)方式，學(xué)生能夠在完成有趣的項(xiàng)目的同時(shí)，深化對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的理解，并且培養(yǎng)實(shí)際解決問題的能力。此外，以培養(yǎng)學(xué)生的綜合實(shí)踐能力為目標(biāo)，鼓勵(lì)并指導(dǎo)學(xué)生積極參與相關(guān)科技創(chuàng)新大賽，如Kaggle 競(jìng)賽、ACM 國(guó)際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽（ICPC） 、IEEE大學(xué)生“智能之星”競(jìng)賽、中國(guó)大學(xué)生計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)大賽、“挑戰(zhàn)杯”全國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)計(jì)劃競(jìng)賽等，引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)平時(shí)所學(xué)并結(jié)合比較感興趣的方向選擇參賽主題，確定比賽思路和方法，提升學(xué)生的專業(yè)技能，還能增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)合作能力、解決問題能力和創(chuàng)新能力。優(yōu)秀的競(jìng)賽成績(jī)也有助于學(xué)生在未來的學(xué)習(xí)和職業(yè)生涯中脫穎而出。

2.3 更新教學(xué)內(nèi)容，完善課程體系

針對(duì)教材內(nèi)容沒有與時(shí)俱進(jìn)，難以體現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)最新成果的挑戰(zhàn)，教師在教學(xué)活動(dòng)中應(yīng)主動(dòng)向?qū)W生展示該領(lǐng)域的最新發(fā)展，并根據(jù)當(dāng)前社會(huì)對(duì)人工智能人才的需求，持續(xù)對(duì)學(xué)生的培養(yǎng)方式和教學(xué)方法進(jìn)行更新與升級(jí)。教師需保持對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)最新進(jìn)展的高度關(guān)注，經(jīng)常性地查閱科研期刊、預(yù)印本網(wǎng)站、行業(yè)動(dòng)態(tài)報(bào)告及博客等資料，獲取最新資訊和見解。這類資源有助于教師掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的最新研究動(dòng)向，并對(duì)教學(xué)內(nèi)容做出相應(yīng)補(bǔ)充（如表3） ，通過在線交流平臺(tái)分享國(guó)際領(lǐng)先的學(xué)術(shù)成果和新鮮動(dòng)態(tài)，拓寬學(xué)生的知識(shí)面，提升他們的認(rèn)知水平[9]。同時(shí)，建設(shè)一個(gè)更新的文獻(xiàn)庫(kù)，供有能力的學(xué)生進(jìn)行額外的學(xué)習(xí)拓展。此外，教師還應(yīng)利用近年來興起的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，利用MOOC等平臺(tái)提供的開放課程資源和在線課程，比如Coursera、edX上的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)課程，向?qū)W生開放更多樣化的學(xué)習(xí)途徑。

2.4 綜合考核與評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)過程和效果

面對(duì)課程評(píng)價(jià)方式過分強(qiáng)調(diào)最終成績(jī)而忽視學(xué)習(xí)過程的問題，采用更全面、立體的考核方法，以評(píng)價(jià)學(xué)生的實(shí)際操作能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和創(chuàng)新思維等[10]。具體而言，使用百分比評(píng)分制（如表4） ，包括平時(shí)成績(jī)（課堂出勤與表現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)報(bào)告、小組答辯）和期末考試分?jǐn)?shù)。其中，課堂出勤與表現(xiàn)占10%，實(shí)驗(yàn)報(bào)告占20%，小組答辯占20%，期末考試占50%。期末考試為閉卷形式，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理及其計(jì)算過程等，題型包括選擇題、判斷題、簡(jiǎn)答題和計(jì)算題等多樣化形式。平時(shí)成績(jī)?cè)鲈O(shè)了課堂表現(xiàn)和小組討論兩項(xiàng)，課堂表現(xiàn)不僅僅通過點(diǎn)名出勤來評(píng)估，教師會(huì)通過提出問題和討論點(diǎn)，觀察學(xué)生是否能主動(dòng)思考并提出見解，據(jù)此評(píng)估學(xué)生的課堂表現(xiàn)。小組討論要求學(xué)生圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)的最新技術(shù)，選擇不同的課題，進(jìn)行資料搜索和相關(guān)實(shí)驗(yàn)，以小組形式進(jìn)行PPT展示，根據(jù)團(tuán)隊(duì)的整體表現(xiàn)作為平時(shí)成績(jī)，旨在培養(yǎng)學(xué)生的信息檢索能力、實(shí)際操作能力和團(tuán)隊(duì)合作能力。小組討論主要根據(jù)報(bào)告的準(zhǔn)確性、研究深度、PPT制作質(zhì)量、團(tuán)隊(duì)合作、演講技巧及表達(dá)能力、創(chuàng)新性和原創(chuàng)性等方面進(jìn)行評(píng)估。

3 結(jié)論

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)代背景下，目前的機(jī)器學(xué)習(xí)課程教學(xué)難以適應(yīng)社會(huì)對(duì)于創(chuàng)新型人才日益增長(zhǎng)的需求。因此，本文分析了當(dāng)前課程教學(xué)中存在的問題，并探討了機(jī)器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)改革，提出了多項(xiàng)優(yōu)化策略。這些策略包括：調(diào)整理論教學(xué)內(nèi)容，重理解輕推導(dǎo)，引入課外知識(shí)，提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣；引入項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐教學(xué)方式，競(jìng)賽與日常教學(xué)相結(jié)合；更新教學(xué)內(nèi)容，完善課程體系；綜合考核與評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)過程和效果。這些措施目的在于激勵(lì)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)，增強(qiáng)其創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)際操作能力，提升解決實(shí)際問題的技能，從而提高教學(xué)的整體質(zhì)量，并更好地滿足本科教育的需求。此外，這一系列的教改嘗試也有助于推廣到其他相關(guān)課程的教學(xué)中。