應用型大學機器學習課程建設的探索

張嘉焱 劉琦

[摘? ? ? ? ? ?要]? 機器學習是一門新興的課程，涉及的學科知識多，基本技能要求高。結合應用型大學學生培養目標，分析了應用型大學機器學習課程建設的難點和需求，提出了“突出實踐應用，培養學生創新能力”的教學目標，擬定了課程建設的總思路，構建了概論模塊、應用模塊、實戰模塊和項目設計模塊四個教學模塊，明確了“基于項目實踐”的教學方法，設計了學生小組項目實踐的終結考核方式，對應用型大學機器學習課程建設進行了全面探索。

[關? ? 鍵? ?詞]? 應用型大學;機器學習;項目實踐;創新能力

[中圖分類號]? G424? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼]? A? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0602（2020）40-0190-02

隨著社會對機器學習人才需求的不斷增加，機器學習課程已成為各高校重點興建的課程。機器學習本質上是一個多學科的領域，它吸取了人工智能、概率統計、計算復雜性理論、控制論、信息論、哲學、生理學、神經生物學等學科的成果，基本技能要求高。目前國內對機器學習課程教學沒有太多的經驗，各校都在積極探索機器學習的課程建設。趙衛東等[1]在項目研究和教學實踐中特別提出了“基于項目實踐的機器學習課程改革”;蔣良孝等[2]摸索出了一套合理的機器學習教學目標與內容、教學方法與教學評價考核方法。王變琴等[3]針對機器學習通識課程的教學，提出了以Python 作為實踐教學工具，從案例演示教學、擴展性實驗設置等方面設計出適合的教學模式。姚興華等[4]在新工科建設背景下，從教學內容、方法和手段等方面對機器學習課程建設進行了深入研究。李莎莎等[5]針對學員專業多樣、學習基礎參差不齊等問題，進行了面向任職教育的“數據挖掘與機器學習”課程教學研究。曾道建等[6]探討了面向本科生的機器學習課程教改的措施，從案例驅動的教學和實踐內容上完善課程教學。陳琳[7]對高校機器學習課程教學改革做了探索，提出了一種基于多學科知識融合的新型教學模式。李曉旭等[8]針對機器學習課程內容較為抽象、數學公式難以理解、機器學習理論遠離實際應用以及教學內容多而課時少等問題，提出了哲理-數理-技理的機器學習課程教學方法。總的來說，當前高校的機器學習教學偏于理論化，與實踐應用還有相當的距離，達不到應用型大學人才培養目標的要求，因此，需要針對應用型大學機器學習課程建設展開探索和研究。

一、課程建設的難點與需求

課程建設是與應用型大學的辦學定位與人才培養目標緊密相關的。應用型大學最突出的特質就是強調與社會的直接互動，高度重視和突出“服務社會”職能，其教學和科研都以服務為導向，強調以“技術（實踐、工作）知識應用能力”為目標，以“能力產出”為基本導向。

因此，本課程建設存在以下難點：

1.知識類型的定位。應用型就是強調創新，選擇高校教師普遍不熟悉的市場與社會生態系統的發展環境作為教學背景，這個系統的活動是技術、流程、標準、崗位，評價是工程師、經紀人、營銷師、經理人、業績、效益等，沒有現成的課程模式。

2.知識基礎的劃定。機器學習本身與數理統計、矩陣變換、優化求解等復雜的數學知識以及算法設計、程序設計、邏輯推理、控制與博弈論等計算機知識息息相關，需要強有力的數學和計算機功底。而應用型大學的學生，一般來說基礎知識儲備不夠厚實，同時，課程計劃學時十分有限。因此，該課程建設應以實踐知識為主，還是以理論知識為主，或者以什么模式結合較為合適。

3.實踐應用情境的缺乏。機器學習是一門實踐需求很強的課程，但學校缺乏完善的實踐教學體系和教學資源，缺少真實項目的實踐過程，學生很難有效地將學習內容應用到實踐過程中，學習容易陷入生澀、難懂、喪失興趣的困境。

二、課程教學目標

結合應用型大學學生的培養目標，機器學習課程的教學目標有：

1.在理論上，要求學生理解數據處理、特征工程和主要的機器學習算法，了解各算法的優勢和局限。

2.在軟件應用上，要求掌握一門主流的機器學習計算機語言，能熟練應用實踐教學平臺進行項目研究。

3.在實踐上，要求學生在課程結束時能以作業小組形式，自主設計并實現一個相對完整的機器學習項目。

三、課程建設總思路

對照應用型大學人才培養目標和課程教學目標，結合機器學習課程建設的難點和需求，在廣泛調研論證的基礎上，我們探索了“基于項目實踐”的課程建設總框架，即將機器學習理論教學與企業項目實踐融為一體的教學。在理論上，關注數學類課程的配套教學。在實踐應用上，落實學生對計算機工具軟件的學習，使學生結合項目中機器學習過程的每一個環節，掌握每個步驟的技術知識，形成機器學習實踐應用的基本能力。為此，我們提出該課程建設的總思路。

1.實踐知識應用體系的課程模式。課程內容與產業、職業及業務流程結合，以實現應用能力產出為導向。讓學生了解機器學習的主要業務，了解機器學習每一步驟對應的工作崗位職責與技能要求。

2.引進社會力量共同開發課程資源。采用“雙師制”，從優秀的企業和公司請進項目專家，結合社會需求共同參與課程設計，開發課程實踐與應用的教學資源。

3.以知識應用和解決問題為導向的實踐應用型課程學習。通過典型的應用業務和場景，讓學生理解機器學習的常用方法，理解機器學習流程，包括場景解析、數據預處理、特征工程、算法的選取與結果評估。

4.以技術手段的創新應用增添課程的吸引力。以線上線下教學相結合，采用帶有大批常用數據科學包的綜合實踐平臺，降低學生參與學習的數學、計算機能力門檻，增強課程吸引力。

四、教學內容和教學要求

根據課程的教學目標、建設思路，本課程將分4個模塊完成教學任務。

1.概論模塊。此模塊主要向學生講述：機器學習的背景、發展現狀;機器學習與人工智能，與大數據分析、商務智能、商務數據分析、數據挖掘的區別與聯系;機器學習帶來的新商業機會和就業機會，從事機器學習的基本要求以及常見的機器學習企業職位;機器學習的基本流程、數據源結構、算法分類、過擬合問題和結果評估。

2.應用模塊。此模塊教學，以Python作為實踐教學工具，以附帶了大批常用數據科學包的Anaconda作為教學綜合實踐平臺，讓學生通過典型的應用業務和場景，理解機器學習的常用方法，理解機器學習項目的流程、場景解析、數據預處理、特征工程、算法的選取與結果評估。

3.實戰模塊。基于企業項目案例，老師講解相關知識點和簡單案例分析后，在Python 的綜合實踐平臺Anaconda上展示其實踐應用，并以該展示項目作為設計實驗項目的原型，引導學生訪問、分析其功能、代碼并測試其效果。要求學生通過模仿實現一個類似的驗證型實驗項目。

4.項目設計模塊。在實驗原型項目基礎上作擴展實踐，啟發引導學生模仿原型項目，自主設計并實現一個相對完整的項目，進行機器學習算法取舍，以加深對理論知識的理解，鍛煉整體考慮問題的能力，培養靈活的應用創新能力。

五、教學方法

教學方法方面，課程綜合運用講授法、講練結合法，基于項目實踐、教學一體等教學方法，著重探索運用“基于項目實踐”的教學法，線下實地項目實踐與線上虛擬仿真實踐相結合、個體實踐與團隊實踐相結合。

1.不拘泥于機器學習理論體系的系統性，考慮就業環境與學生的真實需求，通過“基于項目實踐”努力將實踐與理論教學融為一體，縮短理論與應用間的距離。

2.弱化、刪除一些復雜的算法理論，凸顯機器學習“基本概念、基本思想、基本方法”以及在專業領域中應用的內容與案例，簡化、刪除一些理論性強、內容復雜的編程內容，代之以成熟的平臺工具實現數據處理和模型訓練。

3.學校與企業合作建立實驗室、培訓基地，使企業直接參與課程策劃與改進，努力通過基于項目實踐的教學激發學生的興趣，使其對機器學習應用有深刻的理解。

六、考核方式

以培養學生創新就業能力為核心，促進學生全面發展，課程采用教學過程中的形成性考核與課程結束的綜合性實踐考核并重的考核方式，形成性考核成績占總成績的50%，終結性考核成績占總成績的50%。形成性考核包括教學過程中階段性小作業的完成情況;終結性考核是機器學習綜合實踐，讓學生組隊設計并實現一個相對完整的項目，以此檢驗學生對機器學習實踐應用全流程的理解和掌握情況。

七、結論

機器學習是一門新興的課程，涉及的學科知識多，基本技能要求高，入門慢。因此，課程的設計和建設需要充分結合應用型大學學生的培養目標，考慮到學生實際的數學基礎、編程基礎，認識到課程高度的實踐性以及學生將來的就業需求，讓機器學習真正走進實踐應用，培養學生將來能更好地服務于社會。

參考文獻：

[1]趙衛東，袁雪茹.基于項目實踐的機器學習課程改革[J]. 計算機教育，2019（9）：151-154.

[2]蔣良孝.機器學習課程教學的實踐探索[J].新課程研究，2019（27）：13-15.

[3]王變琴，孫雪冬，陳薇薇，等.機器學習通識課程建設與教學實踐探索[J].計算機教育，2019（12）：85-88.

[4]姚興華，吳恒洋，方志軍，等.新工科背景下機器學習課程建設研究[J].軟件導刊，2018（1）：221-223.

[5]李莎莎，劉丹，唐晉韜.面向任職教育的“數據挖掘與機器學習”課程教學研究[J].高等教育研究學報，2019（3）：108-113.

[6]曾道建，向凌云，周書仁.面向本科生的機器學習課程教學改革探討[J].科技經濟導刊，2019（27）：110-111.

[7]陳琳.高校《機器學習》課程教學改革探索[J].教育現代化，2018（6）：99-100.

[8]李曉旭，李睿.“哲理—數理—技理”的機器學習教學方法研究[J].西北成人教育學院學報，2020（3）：54-57.

編輯 馬燕萍