ChatGPT 助力數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)實踐類課程教學(xué)

摘要：傳統(tǒng)課程教學(xué)中存在理論與實踐分離、學(xué)生參與度低、即時反饋機(jī)制缺失、個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計不足等問題。為此，文章深入探討了以ChatGPT為代表的生成式AI技術(shù)在數(shù)據(jù)科學(xué)實踐課程教學(xué)中的應(yīng)用場景和教學(xué)全過程。通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教學(xué)案例，詳細(xì)介紹了ChatGPT在實踐教學(xué)中的具體實施過程，展示了其在數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、編程支持和即時反饋等方面的所起的作用。經(jīng)實踐結(jié)果表明，ChatGPT作為教學(xué)輔助工具，在實踐教學(xué)過程中具有顯著優(yōu)勢與應(yīng)用效果，為實踐類課程教學(xué)改革提供了有益的探索。

關(guān)鍵詞：ChatGPT；教學(xué)改革；個性化學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘；課程教學(xué)

中圖分類號：G642文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）35-0114-05開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

0引言

近年來，人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展在全球范圍內(nèi)引起了廣泛關(guān)注，尤其在教育領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用正在逐步改革傳統(tǒng)的教學(xué)和學(xué)習(xí)模式[1]。以往AI技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在智能輔導(dǎo)系統(tǒng)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺、虛擬實驗室等方面。這些技術(shù)在一定程度上提升了教學(xué)效率和學(xué)生學(xué)習(xí)體驗，但也面臨著技術(shù)應(yīng)用深度不夠、個性化程度不足等挑戰(zhàn)[2]。

以ChatGPT為代表性的生成式AI通過復(fù)雜的算法模型自動生成新的內(nèi)容，包括文本、圖像、視頻等，成為科技和教育領(lǐng)域的關(guān)注的焦點。ChatGPT在教育領(lǐng)域的具有巨大應(yīng)用潛力和優(yōu)勢，不僅能夠提供實時互動和即時反饋，還可以生成個性化學(xué)習(xí)路徑，極大地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度和效率[3-4]。因此，ChatGPT有望在數(shù)字化教育轉(zhuǎn)型的大背景下，為現(xiàn)代教育提供創(chuàng)新的教學(xué)方法和輔助工具[5]。

在傳統(tǒng)教學(xué)中，存在理論與實踐脫節(jié)、學(xué)生參與度低、缺乏即時反饋機(jī)制和個性化學(xué)習(xí)路徑缺失等問題，均對教學(xué)效果和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗產(chǎn)生了負(fù)面影響。而ChatGPT為學(xué)生創(chuàng)造一個更加高效、互動和個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境[6]，同時幫助教師在教學(xué)中解決工作量過大、難以及時解答學(xué)生問題、難以實施個性化教學(xué)、教學(xué)效果不佳等問題。文章將分析以ChatGPT為代表的生成式AI工具在數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)中的應(yīng)用場景，并通過數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹實踐教學(xué)案例展示引入ChatGPT后的教學(xué)實施過程，探討其在教學(xué)改革中實際效果和應(yīng)用前景。

1ChatGPT助力數(shù)據(jù)科學(xué)課程教學(xué)

1.1ChatGPT在數(shù)據(jù)科學(xué)課程教學(xué)中的應(yīng)用場景

在數(shù)據(jù)科學(xué)課程教學(xué)中，ChatGPT的應(yīng)用潛力尤為顯著[7-9]。這些課程通常要求學(xué)生具備系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)思維和扎實的數(shù)據(jù)工程實踐能力，而ChatGPT可以通過實時編程支持、解答學(xué)習(xí)中的疑惑、提供編程示例和練習(xí)等方式，極大地促進(jìn)學(xué)生對復(fù)雜概念的理解與技能的掌握。作為智能教學(xué)輔助工具，ChatGPT能夠協(xié)助教師在課程準(zhǔn)備、教學(xué)設(shè)計以及評估反饋等多個環(huán)節(jié)中減輕工作負(fù)擔(dān)。對學(xué)生來說，ChatGPT的個性化學(xué)習(xí)建議和及時反饋顯著提升學(xué)習(xí)效率，允許學(xué)生根據(jù)個人進(jìn)度和興趣定制學(xué)習(xí)計劃。

在數(shù)據(jù)挖掘課程中，ChatGPT作為學(xué)生的智能伴侶，展現(xiàn)了其即時解答復(fù)雜概念和編程問題的能力。例如，在探究聚類算法時，ChatGPT不僅提供關(guān)于聚類的概念性解釋，還展示相應(yīng)的Python代碼示例，并闡釋這些代碼在特定數(shù)據(jù)挖掘場景中的應(yīng)用。這一過程加速了學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘知識的掌握，增強(qiáng)了他們解決實際問題的能力。當(dāng)學(xué)生在編程過程中遇到錯誤時，ChatGPT能夠分析錯誤信息，指出問題所在，并給出具體的修正建議。比如，學(xué)生在實現(xiàn)圖像識別時可能會遇到維度不匹配的錯誤，ChatGPT可以幫助學(xué)生定位錯誤原因，提供修改建議或者相關(guān)教學(xué)資源鏈接，促進(jìn)學(xué)生自我修正并深入理解算法原理。與此同時，ChatGPT作為智能教學(xué)輔助工具，能夠極大提高教師備課的工作效率。教師可以借助ChatGPT快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘課程素材，比如數(shù)據(jù)挖掘案例相關(guān)數(shù)據(jù)及代碼，課堂測試題等。此外，ChatGPT還可以協(xié)助教師評估和反饋學(xué)生的編程作業(yè)，自動分析學(xué)生提交的代碼質(zhì)量，提出改進(jìn)建議。

1.2引入ChatGPT后的數(shù)據(jù)科學(xué)課程教學(xué)全過程

引入ChatGPT后，教學(xué)方式更加強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心的教育理念。通過教師、學(xué)生與ChatGPT三方協(xié)作互動，能夠顯著提升教學(xué)成效并豐富學(xué)生的學(xué)習(xí)經(jīng)歷。在這一模式中，學(xué)生成為學(xué)習(xí)過程的主導(dǎo)者，而教師扮演著規(guī)劃和執(zhí)行教學(xué)活動的關(guān)鍵角色，確保教學(xué)內(nèi)容和方法都緊密圍繞學(xué)生需求進(jìn)行。教學(xué)過程可劃分為課前準(zhǔn)備、課堂教學(xué)、課后復(fù)習(xí)、評估與反饋等四個主要階段，每個階段都充分利用了ChatGPT來支持教師的教學(xué)工作和學(xué)生的自主學(xué)習(xí)。如圖1所示。

在課前準(zhǔn)備階段，教師利用ChatGPT生成教學(xué)材料，包括講義、案例、練習(xí)題等，確保內(nèi)容豐富性和前沿性。學(xué)生可以通過ChatGPT預(yù)習(xí)課程內(nèi)容，提出預(yù)習(xí)過程中遇到的問題，并提前獲得解答。ChatGPT提供的個性化學(xué)習(xí)路徑，使學(xué)生能夠根據(jù)自身需求進(jìn)行有效的自主學(xué)習(xí)。從三者互動方式來看，教師通過ChatGPT收集學(xué)生的預(yù)習(xí)反饋，了解學(xué)生的知識掌握情況，調(diào)整課前準(zhǔn)備內(nèi)容。學(xué)生通過與ChatGPT的互動，獲取預(yù)習(xí)階段的即時反饋和個性化指導(dǎo)。

在課堂教學(xué)階段，教師在課程上利用ChatGPT實時演示案例，解釋復(fù)雜概念，回答學(xué)生提問。通過ChatGPT，教師能夠動態(tài)調(diào)整教學(xué)節(jié)奏，滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。學(xué)生在課堂上使用ChatGPT進(jìn)行即時練習(xí)，提出問題并獲得即時解答。學(xué)生通過與GPT的互動，深化對課堂內(nèi)容的理解和掌握。從C三ha者t?互動方式來看，教師通過ChatGPT與學(xué)生互動，提供個性化的指導(dǎo)和反饋。學(xué)生在課堂上通過ChatGPT進(jìn)行實時練習(xí)和提問，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的參與度和互動性。

在課后復(fù)習(xí)階段，教師利用ChatGPT生成復(fù)習(xí)材料和練習(xí)題，幫助學(xué)生鞏固課堂知識。教師還可以通過ChatGPT分析學(xué)生的復(fù)習(xí)情況，提供針對性的指導(dǎo)。學(xué)生通過ChatGPT進(jìn)行課后復(fù)習(xí)，完成練習(xí)題并獲取即時反饋，利用ChatGPT提供的資源深入理解并掌握應(yīng)用技能。從三者互動方式來看，教師通過ChatGPT掌握學(xué)生的復(fù)習(xí)進(jìn)度，提供個性化的指導(dǎo)和建議。學(xué)生通過與ChatGPT的互動，進(jìn)行自主復(fù)習(xí)和知識鞏固。

在評估與反饋階段，教師利用ChatGPT自動評估學(xué)生的作業(yè)和測試，生成詳細(xì)的評估報告。根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整教學(xué)策略和內(nèi)容，提供針對性的輔導(dǎo)。學(xué)生通過ChatGPT獲取評估結(jié)果和反饋，了解自身的學(xué)習(xí)效果和進(jìn)步情況，并根據(jù)反饋調(diào)整學(xué)習(xí)，提升學(xué)習(xí)效果。從三者互動方式來看，教師通過ChatGPT與學(xué)生互動，提供詳細(xì)的評估反饋和改進(jìn)建議。學(xué)生通過與ChatGPT的互動，了解自身的學(xué)習(xí)情況，并獲取個性化的學(xué)習(xí)建議。

該模式鼓勵學(xué)生積極參與學(xué)習(xí)過程，同時使教師能夠通過ChatGPT更有效地準(zhǔn)備教學(xué)內(nèi)容和評估學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，從而實現(xiàn)教學(xué)資源的優(yōu)化配置。在這一模式中，ChatGPT充當(dāng)了溝通橋梁的角色，不僅增進(jìn)了教師與學(xué)生間的互動，還讓學(xué)習(xí)過程變得更為個性化和高效。

2ChatGPT在數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教學(xué)中應(yīng)用案例

為了展示ChatGPT在實際教學(xué)中具體應(yīng)用，這里以數(shù)據(jù)挖掘的決策樹實踐課程為案例進(jìn)行說明。決策樹實踐課程教學(xué)目標(biāo)是掌握決策樹的基本概念和算法原理，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`能力，并能夠?qū)Q策樹模型應(yīng)用于實際問題中。圍繞著該課程目標(biāo)，在課前準(zhǔn)備階段，教師利用ChatGPT生成關(guān)于決策樹的教學(xué)材料，并提前發(fā)送給學(xué)生。學(xué)生通過ChatGPT預(yù)習(xí)決策樹的基本概念和應(yīng)用案例，提出預(yù)習(xí)過程中遇到的問題。在課堂教學(xué)階段，教師利用ChatGPT展示鳶尾花分類案例的實踐過程，并解釋每一步驟的原理和實現(xiàn)。學(xué)生通過ChatGPT進(jìn)行實時練習(xí)，提出問題并獲取即時解答。在課后復(fù)習(xí)階段，學(xué)生通過ChatGPT完成復(fù)習(xí)練習(xí)，并獲取即時反饋。在評估與反饋階段，教師利用ChatGPT自動評估學(xué)生的作業(yè)和測試，生成詳細(xì)的評估報告，并提供針對性的改進(jìn)建議。

這里以課堂教學(xué)階段為例來展示引入ChatGPT后的教學(xué)實施具體過程。首先，利用ChatGPT進(jìn)行互動問答，鼓勵學(xué)生提出與決策樹相關(guān)的問題，實時解答，幫助學(xué)生加深對決策樹基本概念和算法原理的理解；然后，以鳶尾花分類為實踐案例詳細(xì)展示ChatGPT在決策樹建模實踐過程中具體應(yīng)用與實施效果，涵蓋數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型評估和可視化分析等數(shù)據(jù)挖掘的全流程，旨在培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決實際問題的能力；最后，闡述ChatGPT在模型優(yōu)化與調(diào)整、實時編程支持、錯誤糾正和代碼優(yōu)化等應(yīng)用價值，幫助學(xué)生解決數(shù)據(jù)挖掘工程實現(xiàn)過程中遇到各種異常問題。

2.1決策樹基礎(chǔ)知識智能回答

教師首先通過ChatGPT生成對決策樹概念的簡單定義和例子，讓學(xué)生能夠迅速抓住決策樹的基本思想。在這一環(huán)節(jié)，教師設(shè)計了一系列問題，引導(dǎo)學(xué)生積極思考，并利用ChatGPT的互動性，鼓勵學(xué)生積極提出有關(guān)決策樹的問題。ChatGPT會即時回答這些問題，幫助學(xué)生在互動中加深對決策樹的理解。例如，在ChatGPT4提示詞窗口輸入“您是一名數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域?qū)＜?，熟悉?shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論與方法，具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘項目實踐經(jīng)驗?，F(xiàn)在，請您從專業(yè)的角度，簡要介紹一下決策樹的基本概念和算法，字?jǐn)?shù)不超過300字”，反饋情況如圖2所示。

從ChatGPT信息反饋中，學(xué)生可以了解到?jīng)Q策樹的基本概念、算法原理、優(yōu)勢及不足。這為接下來技術(shù)實踐提供理論指導(dǎo)。通過與ChatGPT互動，學(xué)生能夠快速掌握決策樹的基礎(chǔ)知識，理解其應(yīng)用場景，并在之后的實踐中加以應(yīng)用。ChatGPT不僅解答了學(xué)生的疑問，還通過示例和解釋幫助學(xué)生建立起對決策樹的全面認(rèn)識。

2.2決策樹實踐案例演示

在學(xué)生完成對決策樹的基本概念和算法知識的回顧之后，下一步將進(jìn)入實踐教學(xué)環(huán)節(jié)。這里借助于ChatGPT4完整展示決策樹分類案例的實踐過程，讓學(xué)生不僅能夠?qū)⒗碚撝R與實踐操作相結(jié)合，還能深入理解決策樹在實際應(yīng)用中的工作原理和效果。為此，在ChatGPT4提示詞窗口輸入“請介紹一下鳶尾花數(shù)據(jù)集，并利用決策樹算法實現(xiàn)鳶尾花分類”，反饋情況如圖3和圖4所示。

從ChatGPT反饋信息可以了解到鳶尾花數(shù)據(jù)集包含150個樣本，每個鳶尾花樣本具有四個特征測量值，包括萼片長度、萼片寬度、花瓣長度和花瓣寬度，分別屬于Setosa、Versicolour、Virginica三種不同類型的鳶尾花。同時，ChatGPT4完整給出鳶尾花決策樹分類模型實現(xiàn)的Python參考代碼。學(xué)生可以在ChatGPT參考代碼基礎(chǔ)上，進(jìn)一步與ChatGPT互動，結(jié)合GPT實時編程建議，在JupyterNotebook或PyCharCmha運t?行環(huán)境中完成數(shù)據(jù)挖掘項目整個流程代碼。

1）數(shù)據(jù)獲取。首先加載鳶尾花數(shù)據(jù)集、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換，并展示處理后的數(shù)據(jù)，如圖5所示。

在數(shù)據(jù)獲取階段，學(xué)生通過ChatGPT獲得了清晰的數(shù)據(jù)加載和處理指示。學(xué)生們發(fā)現(xiàn)，使用ChatGPT提供的代碼示例，他們能夠更快速地理解數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，并減少了數(shù)據(jù)加載和轉(zhuǎn)換中的錯誤。

2）數(shù)據(jù)探索。在分類建模之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的探索。這里可以通過可視化的方式來查看不同特征和類別之間的關(guān)系，如圖6和圖7所示。

在數(shù)據(jù)探索階段，學(xué)生利用ChatGPT生成的代碼進(jìn)行特征可視化，得到了不同特征在三類鳶尾花中的分布情況。ChatGPT的解釋和指導(dǎo)，使學(xué)生能夠快速理解數(shù)據(jù)特征的分布及其對分類結(jié)果的影響，提升了他們進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析的能力。

3）數(shù)據(jù)劃分。在模型訓(xùn)練前，需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集用于后續(xù)訓(xùn)練生成模型，測試集用于測試模型并評估，如圖8所示。

學(xué)生在ChatGPT的指導(dǎo)下，將數(shù)據(jù)集科學(xué)地劃分為訓(xùn)練集和測試集。通過ChatGPT的實時反饋，學(xué)生了解了數(shù)據(jù)劃分對模型評估的重要性，并學(xué)會了如何通過合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)來提高模型的泛化能力。

4）模型訓(xùn)練。使用Scikit-learn庫中TreeClassifier來訓(xùn)練一個決策樹分類器模型D，e如cis圖ion9?所示。

當(dāng)學(xué)生對代碼有疑惑時候，可以借助ChatGPT對代碼進(jìn)行逐行解析，ChatGPT反饋如圖10所示。

在這一階段，學(xué)生在ChatGPT的幫助下，使用Scikit-learn庫訓(xùn)練決策樹模型。通過逐行解析代碼，ChatGPT幫助學(xué)生了解每一步操作的原理和目的，增強(qiáng)了他們對模型訓(xùn)練過程的掌握。當(dāng)執(zhí)行代碼時候遇到錯誤信息時，ChatGPT也能夠快速給出錯誤原因及修改措施，如圖11所示。

學(xué)生表示ChatGPT的錯誤分析和修正意見極大地減少了他們在編程中的挫敗感，提升了學(xué)習(xí)效率。ChatGPT4除了可以提供實時的編程建議、語法糾錯和代碼優(yōu)化指導(dǎo)，也能夠在算法選擇、參數(shù)調(diào)整、特征工程、模型評估與結(jié)果解釋等方面提供實踐建議和指導(dǎo)，幫助學(xué)生更高效完成數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`項目，有力提升學(xué)生的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`能力。

5）模型評估。計算模型在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1分?jǐn)?shù)等分類模型性能指標(biāo)，并且繪制混淆矩陣的熱力圖。如圖12所示。

學(xué)生通過ChatGPT的指導(dǎo)，學(xué)會了使用多種評估指標(biāo)來衡量模型的性能，并通過繪制混淆矩陣來直觀展示分類結(jié)果。ChatGPT的詳細(xì)解釋幫助學(xué)生理解每個評估指標(biāo)的意義及其在實際應(yīng)用中的重要性。

6）模型可視化與重要特征分析。利用graphviz庫展示決策樹模型，并計算特征的重要性。如圖13和圖14所示。

在模型可視化和特征重要性分析階段，學(xué)生在ChatGPT的幫助下，利用graphviz庫生成了決策樹的可視化圖，并分析了各特征對分類結(jié)果的影響。這一過程使學(xué)生不僅掌握了決策樹的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，也了解了不同特征在決策中的重要性。

通過這樣系統(tǒng)的實踐教學(xué)設(shè)計和ChatGPT的實時支持，學(xué)生在整個數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`過程中不僅學(xué)會了如何應(yīng)用決策樹算法，還提高了編程能力和問題解決能力。學(xué)生普遍反映，ChatGPT提供的實時指導(dǎo)和個性化反饋，使他們在學(xué)習(xí)過程中更加自信和高效，顯著提升了他們的學(xué)習(xí)體驗和學(xué)習(xí)效果。

3結(jié)論

通過將ChatGPT引入教學(xué)改革實踐，不僅能夠開發(fā)出更加符合當(dāng)代教育需求的新教學(xué)方法，還能夠增強(qiáng)師生之間以及學(xué)生之間的互動。這些實踐探索表明，利用ChatGPT等AI工具可以顯著提升教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)體驗，為教育領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)的影響。

然而，盡管ChatGPT具備強(qiáng)大的功能，但其實際應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)[10]。這些挑戰(zhàn)包括其輸出的準(zhǔn)確性可能受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及生成的編程代碼可能不能在實際環(huán)境中成功運行。這要求教師和學(xué)生對ChatGPT的回答進(jìn)行批判性評估和必要的校正，并需要教師提供專業(yè)的指導(dǎo)以促進(jìn)學(xué)生的獨立思維和問題解決技能。此外，使用ChatGPT可能會引發(fā)學(xué)生依賴AI來完成作業(yè)的誠信問題，教師因此需要強(qiáng)調(diào)誠信教育，并設(shè)計能夠提升學(xué)生編程和協(xié)作技能的作業(yè)，同時通過具有挑戰(zhàn)性的作業(yè)和測試來監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度并鼓勵他們誠實學(xué)習(xí)。

ChatGPT作為一種新事物，在教學(xué)中的應(yīng)用仍然處于初級階段，而且應(yīng)用于實際教學(xué)過程中也會面臨一系列新的問題。因此，如何更合理有效地將GPT融入課程教學(xué)過程，切實提升教學(xué)效果，還C需ha要t?今后在教學(xué)實踐過程中不斷探索與研究。

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【通聯(lián)編輯：王力】

基金項目：2023年安徽省新建專業(yè)質(zhì)量提升工程項目（No.2023xjzlts065）；滁州學(xué)院新工科研究與改革實踐項目（No.2021xgk08）；滁州學(xué)院校企共建實驗教學(xué)中心（No.2023xqgjxyj01）