產學研視角下機器學習教材建設的目標、原則及對策

李勝 何勇

［摘 要］在產學研視角下，機器學習教材建設需要在理論與實踐、學術與產業之間建立緊密的聯系。文章從機器學習教材建設當前存在的問題出發，基于產學研視角厘清機器學習教材建設的目標和原則，并在此基礎上，從建立理論與實踐結合的模式、實時更新教材內容、整合研究成果、增強產學研合作、融入思政元素等五個方面提出革新機器學習教材的相關對策。

［關鍵詞］產學研；機器學習；教材建設；理論與實踐；思政元素

［中圖分類號］ G64 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 2095-3437（2023）20-0013-05

黨的二十大報告指出，辦好人民滿意的教育，要推進產教融合、科教融匯，加強基礎學科、新興學科、交叉學科建設；加快實施創新驅動發展戰略，要堅持面向國家重大需求。機器學習作為一門前沿的交叉學科，正逐漸成為備受產業界和學術界關注的熱點領域，其應用范圍廣、潛力巨大，從自然語言處理到計算機視覺，從智能推薦系統到自動駕駛，機器學習已經成為解決經濟社會現實問題的有效工具。機器學習是一種研究算法和統計模型，對數據進行學習和預測的技術。在產學研相結合的環境中，機器學習展現出了顯著的優勢。其一，在產業應用方面，機器學習已經廣泛應用于金融、醫療、制造、零售、物流等產業。企業能夠利用機器學習技術來優化運營模式，提高效率，提高服務質量，進而提高競爭力；同時，機器學習也推動了新的商業模式和服務模式的發展[1]。其二，在教學實踐方面，機器學習輔助教學可以幫助學生掌握現代的數據處理和分析技術，提升學生解決實際問題的能力[2]。同時，通過與企業的合作，學生可以獲得實踐機會，了解機器學習在實際工作中的應用。其三，在學術研究方面，機器學習是人工智能、數據科學等領域的重要研究方向[3]。學術界不斷在機器學習的理論和方法上進行創新，推動了該領域的進步；同時，機器學習也被用來輔助其他領域的研究，如生物學、物理學、心理學等。產學研合作可以加強機器學習在產業、教學和學術方面的應用和發展。企業可以通過與學術機構合作，獲得最新的研究成果，解決實際問題；學生可以通過實踐，更好地理解和掌握機器學習知識，提高就業競爭力；科研機構可以通過合作挖掘更多的研究問題，獲得更多的資金支持。因此，產學研合作對于推動機器學習的發展具有重要作用。在機器學習的教學中，教材內容的質量至關重要。好的教材可以為學習者提供系統、全面的知識框架，幫助其理解機器學習的基本概念和算法原理，掌握實踐中常用的工具和技術，培養解決實際問題的能力。因此，從產學研相結合的角度，探索機器學習的教材建設具有重要意義。

一、機器學習教材建設存在的問題

機器學習是一門與實踐緊密結合的科學。在產學研視角下，機器學習教材的建設存在以下幾個問題。

（一） 理論與實踐脫節

理論與實踐之間的聯系是非常重要的，但部分教材往往把理論與實踐分離開來，導致理論學習和實踐操作難以相輔相成。有的教材理論學習的內容過于抽象，不容易被學生理解和應用；有的教材實踐部分過于側重具體技術和工具的使用，而缺乏理論基礎的引導和解釋。另外，由于機器學習是一個迅速發展的領域，學界的新理論和新算法需要一段時間才能在產業界得到應用，這也容易導致理論與實踐的脫節。

（二）產業需求與教學內容不匹配

產業界對機器學習專業人才的需求越來越多樣化，既需要掌握前沿理論及技術的研發人員，又需要了解數據預處理、特征工程等基礎知識的工程師。而部分相關教材可能更偏向某個方向，不能全面滿足產業需求；另外，教學大綱的制定和教材的編寫可能沒有充分考慮到產業的全面需求。例如，有的教材可能過于側重某種新興技術，而忽視了數據處理和分析等基礎知識；有的教材過于強調理論知識，而忽視了實踐技能。

（三）教材更新速度與技術發展速度不匹配

一方面，機器學習是一個發展非常迅速的領域，新的理論、技術和應用層出不窮，但是教材的更新速度往往無法跟上這種發展速度，這可能導致教材內容過時，無法反映最新的研究成果和技術發展趨勢。另一方面，教材的編寫和出版需要時間和資源，即使教材能夠及時更新，也可能因為價格高昂而限制了教師和學生的使用。

（四）教材深度與廣度不平衡

機器學習是一門涉及多個領域的學科，其研究方向既有深度又有廣度，而教材需要在這兩者之間進行權衡。教材如果過于側重對某個研究方向的深入解釋，可能會使學生對其他方向的知識掌握不足；如果過于追求廣度，涵蓋多個領域，則可能會導致學生對任何一個領域都沒有深入的了解。因此，在教材中找到教學深度和廣度的平衡點是非常重要的。

（五）思政元素缺乏

一些機器學習教材內容過于重視專業知識的傳授，而忽略了思政教育的重要性。尺寸教材，悠悠國事，高校的教材建設必須堅持馬克思主義指導地位，堅持為黨育人、為國育才，體現黨和國家對教育的基本要求，體現國家和民族的基本價值觀，體現人類文化知識積累和創新成果，著力培養能擔當民族復興大任的時代新人、專業人才[4]。

二、產學研視角下機器學習教材建設的目標和原則

在產學研視角下，機器學習教材建設的目標是打造一種融合理論與實踐、教學與研究的綜合性教育模式，以滿足當前社會對專業人才的多元化需求。并且，機器學習教材建設應遵循一系列原則，以提升教學質量，培養具備深厚理論知識、扎實實踐能力以及不懈創新精神的高級人才。

（一） 產學研視角下機器學習教材建設目標

從“學”的角度看，機器學習教材的建設應以科學性、前瞻性和實用性為目標。機器學習是一門快速發展的學科，教材應充分體現這一特點，對機器學習的理論基礎和最新研究成果進行全面、系統的介紹。同時，為了培養學生的實踐能力和創新思維，教材也應含有大量的實踐案例和項目，鼓勵學生自主進行探索和實踐。從“研”的角度看，教材應當深入介紹機器學習的前沿研究動態，激發學生的研究興趣。為此，教材需要定期更新，以反映最新的學術研究和技術發展情況。同時，教材應鼓勵學生參與研究活動，提供相應的研究方法和技巧，從而提高學生的研究能力[5]。從“產”的角度看，機器學習教材應注重培養學生的就業能力和創新精神。教材應緊密結合產業需求，介紹機器學習在各行各業中的應用，并提供實際工作中可能遇到的問題和解決方案。這樣，學生可以通過學習掌握必要的職業技能，為未來的職業生涯做好準備。同時，教材應鼓勵學生進行創新思考，培養他們解決復雜問題的能力。

總體而言，產學研視角下的機器學習教材建設應以培養學生的理論知識學習能力、實踐能力、研究能力和創新能力為目標，盡可能滿足社會對機器學習專業人才的需求。這樣的教材不僅能夠提供全面、深入的學科知識，還能夠幫助學生培養實踐技能、研究能力和創新思維，為學生未來的職業生涯打下堅實基礎。

（二）產學研視角下機器學習教材建設原則

一是系統性原則。教材首先要系統地介紹機器學習的理論和實踐，包括基本概念、算法、模型以及在不同場景中的應用等內容。同時，教材應該提供完整的知識架構，幫助學生形成系統化的知識體系，以促進學生對知識的深入理解和跨領域應用。二是前瞻性原則。機器學習是一門快速發展的學科，因而教材要與時俱進，定期更新內容，以反映最新的研究成果。此外，教材還應引導學生關注專業技術發展趨勢，幫助學生培養前瞻性思維，為未來的學習和工作做好準備。三是實用性原則。教材應緊密結合產業實際，注重實際案例的引入和實踐環節的設計。這樣可以幫助學生了解理論知識如何在實踐中得到應用，增強學生解決實際問題的能力。此外，教材還應提供職業發展建議，如相關職業發展路徑、所需技能等，以幫助學生做好職業規劃。四是創新性原則。教材應注重培養學生的創新思維和創新能力，這意味著教材不僅要介紹機器學習的基礎知識，還要鼓勵學生提出自己的觀點，解決新的問題。為此，教材可以設計相關的創新和挑戰項目，鼓勵學生運用所學知識進行創新和實踐。五是研究性原則。機器學習教材應強調對研究方法的介紹和研究能力的培養。教材應提供豐富的學術資源和工具，如學術論文、研究報告、數據集、編程工具等，以支持學生進行科研活動。同時，教材還應引導學生獨立思考，培養他們的批判性思維，以提高他們的研究能力。六是互動性原則。教材應充分利用數字化教學工具，增強教學的互動性，如通過在線討論、團隊合作、游戲化學習等方式提高學生的學習積極性和參與度。

總的來說，產學研視角下的機器學習教材建設應遵循系統性、前瞻性、實用性、創新性、研究性和互動性這六大原則。這樣的教材可以更好地滿足學生的學習需求，幫助學生掌握理論知識、培養實踐能力和創新能力，為他們未來的職業生涯打下堅實基礎。

三、產學研視角下機器學習教材革新的對策

產學研視角下的機器學習教材應當注重連接理論與實踐，結合產業需求，注重交叉學科應用，提供在線和自適應的學習資源，更重要的是要有機地融入思政元素。

（一）建立理論與實踐結合的模式

理論學習是理解和應用機器學習相關知識的基礎。學生應對機器學習的基礎知識和核心理論有深入理解，包括統計學、概率論、線性代數、優化算法等，這些理論知識能夠為學生學習機器學習相關知識提供基本的理解和應用框架。因此，教材應提供對這些基礎知識的深入介紹，并對每個重要的機器學習知識點進行詳盡的分析，包括其中的數學原理、算法步驟、優點與限制等。然而，理論學習并不能代替實踐。學生學習機器學習的目的并非僅僅是理解理論知識，而是能夠將所學知識應用到實際問題中。因此，教材需要提供豐富的實踐練習和項目，讓學生有機會將理論知識應用到實際情境中。這些項目可以涵蓋多個領域，例如醫療、金融、自動駕駛等，以展現機器學習的廣泛應用。此外，每個項目應當有明確的目標和評估指標，以便學生了解他們的工作是否達到了預期效果。同時，實踐教學應關注工具和技術的使用。學生應學會使用流行的機器學習庫，如Scikit?learn、TensorFlow和PyTorch，以及數據處理和可視化工具，如Pandas和Matplotlib[6]。教材可以提供這些工具的基礎教程，并在項目中引導學生使用這些工具實現機器學習算法的具體應用。此外，現實生活中的數據往往是不完美的，可能出現噪聲、缺失值、異常值等問題。因此，教材也應該涵蓋數據預處理和清洗的技巧，幫助學生學會處理這些實際問題。同時，教材可以引入一些“不完美”數據的模擬處理任務讓學生進行練習及思考。

（二）實時更新教材內容

機器學習是一個極其活躍且發展迅速的領域，新的研究結果、技術和應用幾乎每天都在產生。在這樣一個迅速變化的環境中，教材的實時更新尤為重要。首先，教材的編寫者需要時刻關注機器學習領域的最新動態，定期閱讀專業的研究期刊、預印本網站、行業報告和博客等，以獲取最新的信息和觀點。這些信息資源可以幫助教材編寫者了解最新的研究趨勢，例如最新的機器學習模型、算法、理論和技術。另外，教材內容的更新不僅應包括新的理論和方法，還應包括最新的研究工具等。其次，教材應該采取一種模塊化的結構，這樣可以在不影響其他內容的情況下更新某一部分的內容。例如，可以將每一個機器學習模型或算法都設計成一個獨立的模塊，這樣當有關該模型或算法有新的研究成果出現時，可以針對性地更新對應的模塊，而不需要修改整個教材。再次，教材應該利用數字技術，提供互動式的學習環境。例如，可以使用在線平臺提供課程知識更新情況或互動式的編程練習，還可以使用虛擬或增強現實技術提供更生動的學習體驗。可以考慮采用電子教材的形式，這樣可以更方便、及時地進行更新。最后，需要強調的是，更新教材的目的不僅僅是保持內容的新穎性，更重要的是幫助學生提高學習效率，取得更好的學習效果。一部優秀的教材應該能夠幫助學生理解機器學習的基本原理，掌握重要的技能，并激發他們的學習熱情。因此，教材的更新應該始終以學生的學習需求為出發點。

（三）整合研究成果

隨著機器學習領域的快速發展，新的研究成果不斷涌現，而有效整合研究成果的教材不僅可以幫助學生理解和掌握最新的知識和技術，還可以激發他們的研究興趣和創新精神。首先，教材應提供一個全面而深入的機器學習理論框架，這個框架應包括機器學習的基礎理論（如統計學、線性代數、概率論和信息論）以及最新的研究成果（如深度學習、強化學習和生成模型）。這樣，學生可以在理解基礎理論的基礎上，逐步了解和掌握最新的研究成果。其次，教材應注重將研究成果與實際應用相結合。這意味著，每一個理論知識點都應該配有相應的實際應用案例。比如，在教授神經網絡的理論知識時，可以提供一些如圖像識別、語音識別或者自然語言處理等相關應用案例，幫助學生直觀地了解理論知識在實際案例中的應用。再次，教材應提供一些具體的研究案例，以便學生了解如何將機器學習的理論知識應用于實際的研究中。這些案例可以是已經完成的研究項目，也可以是正在進行的研究項目。通過這些案例，學生可以了解到研究的整個流程，包括提出問題、設計實驗、收集數據、實施實驗、分析結果和撰寫報告等。此外，教材應提供一些研究方法和技巧，如如何閱讀和理解研究論文、如何設計和實施實驗、如何分析和解釋結果、如何撰寫和發表研究論文等。這樣，學生可以在了解和掌握研究成果的同時，掌握研究的基本技巧。最后，需要強調的是，整合研究成果并不僅僅是復述研究論文的內容，一部優秀的教材應該能夠對研究成果進行深入的分析和討論，提出批判性的觀點和問題，引導學生進行深入思考和討論。這樣，學生不僅可以了解到研究成果的內容，還可以了解到研究的過程和方法，從而激發研究興趣和創新精神。

總體而言，整合研究成果是機器學習教材革新的重要組成部分，需要在教材中提供全面而深入的理論框架，將研究成果與實際應用相結合，提供具體的研究案例和方法，從而幫助學生了解和掌握最新的研究成果，同時激發其研究興趣和創新精神。

（四）增強產學研合作

在機器學習教材的革新過程中，增強產學研合作的重要性不容忽視。產學研合作可以促進學術研究與產業需求緊密結合，有助于培養更具實際應用能力的人才。首先，教材應積極引入產業界的實際案例。教材編寫組可以與企業合作，邀請行業專家撰寫部分內容或提供案例，或者參考行業報告和企業的公開資料。例如，可以在教材中加入一些大企業在機器學習方面的最新應用成果和案例，讓學生了解到機器學習在產業中的實際應用。其次，教材應鼓勵學生參與實際項目和實習。可以在教材中列出一些研究項目，鼓勵學生進行嘗試和實踐。學校也可以與企業合作，為學生提供實習的機會，讓學生能夠在真實的工作環境中學習和實踐。這種“做中學”的方式可以幫助學生更好地理解和掌握機器學習的知識和技能。再次，教材應充分反映學術研究的最新成果，因為學術研究是機器學習發展的重要驅動力。這不僅可以幫助學生了解機器學習的前沿發展趨勢，還可以激發他們的學術研究興趣和熱情。此外，教材應與研究機構和企業的培訓項目相結合。教材編寫組可以邀請研究機構和企業的專家參與教材的編寫和審定，以確保教材內容能夠滿足實際工作的需要。最后，需要強調的是，產學研合作并不只是在內容上的合作，更重要的是在思維方式和教育方法上的合作，教育界可以借鑒學術界的問題研究方法和產業界的問題解決方法，培養學生的創新思維和實踐能力。總的來說，增強產學研合作需要加強企業、高校和科研機構之間的合作，企業可以提供實際應用中的問題和解決方案、科研機構可以提供最新的研究成果、高校可以提供教學方法和資源，利用各方的優勢共同編寫出更符合時代發展需求的教材。

（五）融入思政元素

教育工作需要充分體現社會主義核心價值觀，在機器學習教材中加入思政內容可以幫助學生理解技術發展的社會意義，了解如何將機器學習相關知識及技術用于服務中國特色社會主義現代化建設。一方面，從聯系實際出發，機器學習的實際應用案例非常豐富。可以通過介紹優質案例讓學生理解機器學習技術如何服務社會，比如在教材中融入機器學習的農村經濟應用案例，讓學生對習近平總書記關于“三農”工作的重要論述有更加深刻的認識，對脫貧攻堅戰、鄉村振興戰略等有更深刻的體會，并在實際行動中切實擔負起時代賦予的重任。另一方面，引導學生從歷史視角來看待科技的發展，讓學生了解科技的發展是與社會歷史緊密相連的，了解中國在人工智能領域的發展歷程以及中國科技工作者的奮斗精神。

四、結語

在產學研視角下，機器學習教材的建設目標是更好地結合理論與實踐，深化教育改革，為學生全面、系統地學習知識和技能提供幫助。因此，機器學習教材的革新應當以學生為本，強化學生的應用能力，注重學術前沿與實際需求的融合。在機器學習教材建設的具體實施進程中，應在保持學術嚴謹性的同時，引導學生深入實踐，培養他們的創新精神和實際操作能力，以更好地服務于社會經濟發展，實現促進人才培養質量提升和科技進步發展的雙重目標。

［ 參 考 文 獻 ］

[1] 李文超，關榮迪，賀丹.機器學習視角下中國去產能產業的識別[J].統計與決策，2020，36（6）：87-90.

[2] 吳展齊.“互聯網+”背景下高職院校校企合作機制[J].數字技術與應用，2022，40（4）：7-9.

[3] 何春昔.金融科技驅動下證券公司智能化服務與風險管理：評《金融科技：人工智能與機器學習卷》[J].科技進步與對策，2020，37（21）：162.

[4] 李葉峰.高校教材治理的價值訴求、現實困境與實踐對策[J].黑龍江高教研究，2020，38（8）：6-10.

[5] 陳德凱，彭琦茹.基于“調學研”模式的“商業銀行經營管理”課程改革探討[J].新課程研究，2022（18）：7-9.

[6] PEDREGOSA F， VAROQUAUX G， GRAMFORT A， et al. Scikit?learn： machine learning in Python[J]. Journal of machine learning research，2011（12）：2825-2830.

［責任編輯：劉鳳華］