編程應用類課程的綜合式課堂教學模式探索
——以中國計量大學“Python機器學習”課程為例

曹松曉，宋 濤

（中國計量大學 計量測試工程學院，浙江 杭州 310018）

引言

機器學習是近些年研究和實際應用中的熱門［1］，在當前“智慧計量”的大背景下，在計量與測控教學中采用機器學習是未來的一大發展趨勢，而Python是目前人工智能、機器學習和深度學習領域應用最為廣泛的一種編程語言［2］，容易入門且功能強大，因此，筆者面向中國計量大學計量測試工程學院的研究生開設了一門以Python為編程工具，以深入了解機器學習各種概念、方法及其算法的Python實現為目的的課程——“Python機器學習”。機器學習作為一個熱門的研究方向，探索其優秀的教學方法一直是每個教育工作者持續追尋的目標［3］。

“Python機器學習”作為一門具有較強理論性和很強應用性的編程類課程，探索一種綜合式課堂教學模式，使學生能在有限時間內融匯各方面的知識，真正學有所得，是此類課程教學中必然會面對和亟須解決的一個問題。針對編程類課程教學，已經有不少學者提出了各種行之有效的方法，如翻轉課堂模式［4-5］、線上線下混合模式［6］、解決問題為導向模式［7］和項目式教學［8］等，筆者試圖取各家所長，探索一種綜合式的適合本校研究生的課堂教學模式。

一、編程應用類課程的綜合式課堂教學模式和方法探索

（一）因材施教，與時俱進

“Python機器學習”課程是一門新設立的課程，在之前的課程體系中，沒有一門將Python編程與機器學習相結合的綜合性課程，而這兩者之間的關系在實際科研和應用中密不可分，因此有必要在課程建設期間，不斷優化和更新現有的教學內容，實現二者的有機結合，同時緊跟前沿學術和技術變化，使學生學習到更新、更實用的內容。

1.根據學生基礎，動態調整編程教學比重。由于本校的研究生來自不同高校和專業，編程基礎參差不齊，且每年的情況都會有所變化，同時Python作為當前最熱門的編程語言之一，越來越多的學生在本科階段就已自學過相關內容，因此有必要針對每學年學生的編程基礎，動態調整Python編程相關的教學比重。基于此思想，在每學年的課程開始前，筆者會在課程教學群中發起關于編程基礎的投票調查，從而可以較為準確地了解整個班級中有多少人已經學習過Python，有多少人完全是新手，以適當地調整編程相關教學內容的課時和比重，如圖1所示。

圖1 2020—2021學年教學班的Python編程調查結果

通過這種有針對性的問卷調查形式，筆者較好地掌握了學生的基礎，清楚地了解到在當前教學班中，有85%的學生沒有Python的編程基礎，因此筆者在本次的教學中適當地加大了對Python基礎知識的講解，以照顧絕大部分學生的學習情況。

2.跟蹤學術動態，添加最前沿的成果和方法。機器學習是當前學術研究和實際應用中的熱點，特別是在學術領域中，機器學習的方法和成果日新月異。因此，在教學過程中，教師要緊跟學術前沿，及時將最新的有代表性的成果融入日常教學中，使學生對課程有更強的代入感和參與感。例如，在本學年的教學中，當課程進行到神經網絡基礎的多層感知機模型（MLP）時，由于其方法已經有幾十年的歷史，在部分學生看來可能已經過時了，然而在相同的時間段，有學者在Google上發表了一篇頗具影響力的文章——“MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision”，這篇論文讓這個原本看似古老的方法重新煥發了生機。筆者在教學過程中，從宏觀角度系統介紹了這個學術成果，從學生聽課的反應來看，大家都表現出了極大的興趣，同時對MLP方法有了更為直觀和深刻的理解。

（二）當堂編程，邊學邊練

不同于以往編程類課程一部分課時集中課堂學習，一部分課時上機編程的教學方法，筆者在“Python機器學習”課程的教學過程中，探索了“當堂編程、邊學邊練”的進行模式，即在課堂中，鼓勵學生攜帶筆記本電腦來聽課，在講課過程中布置較小的編程作業，讓學生當場編寫提交，然后現場點評，讓大家一起來討論和分析別人所寫代碼的優點和缺點。

如圖2是在上課過程中給學生布置當堂編程作業時，學生在課程教學釘釘群里提交的代碼。通過與全班學生一起分析代碼的優點和缺點，學生可以在課堂上快速掌握特定的知識點，避免出現上完課后就忘記，再次上機時得再學一遍的尷尬。

圖2 當堂編程時學生所提交的代碼截圖

（三）既聽又講，翻轉課堂

自開設“Python機器學習”課程以來，課程組根據其教學特點，確定了以課堂教學為主，結合實踐大作業、論文答辯的教學模式。在整個課程教學過程中，教師會根據當前機器學習研究的熱點，布置1～2次有一定難度的實踐大作業，讓學生以更貼近實際的方式來分析和解決問題。在課堂教學過程中，結合翻轉課堂的形式，讓學生當堂演示自己編寫的程序，并通過讓學生講解自己使用Python機器學習方法解決實際問題時所用的方法、遇到的問題及思考內容，進一步提高學生對機器學習的理解和認識。

（四）重視板書，從零推導

受新冠病毒感染疫情影響，“Python機器學習”課程第一次上課是網上授課，所有的教學內容都是通過PPT課件的方式來講解的，這種講解方式對于編程相關的內容是非常合適的；但是對于機器學習理論基礎相關的內容來說，則不太合適，PPT課件的教學方式會使所有的公式和理論推導被一帶而過，學生沒有充足的時間消化和理解其中的理論知識，特別是涉及數學的相關知識，最終導致很多學生對機器學習的一些經典方法仍是一知半解。針對這種情況，在近兩個學年的教學中，進行了較大幅度的改變，在涉及機器學習理論知識時，如《線性模型》《支持向量機》《神經網絡》等章節，大膽地嘗試了純板書教學的方式，在10 學時左右的課程中，不用任何PPT 課件，將每個方法的數學原理，從零開始一步一步用板書推導，將每個知識點都盡量講深講透。通過這種教學方式，學生對機器學習理論相關知識有了更深層次的理解，同時，教師對自己所教授的內容有了更深刻的理解。手寫教案如圖3所示。

圖3 手寫教案

（五）線上線下，同步教學

在課程教學和建設過程中，筆者在學校最新的超星平臺上，搭建和完善了“Python機器學習”課程的教學網絡平臺。

在新搭建的網絡教學平臺中，涵蓋了課程中的所有內容，包括課程介紹、教學方法、教學條件、課件PPT、手寫教案、課程教學視頻等。在網絡教學平臺的課程章節內容建設過程中，充分利用平臺自帶的諸多功能，在每個課時中，首先用文字描述本節課的講授重點和要點，同時每個課時都要有一個講課視頻，視頻內容與上課的內容保持一致，使想學習的學生可以隨時復習之前所學的內容。同時在網站風格上參照慕課的風格，簡潔明了，內容豐富齊全。這樣一來，學生如果在課堂中錯過了某些關鍵環節，可以通過課后線上補習的方式來進行補漏和鞏固，給學生提供了更多的學習資源和機會。“Python機器學習”網絡教學平臺界面如圖4所示。

圖4 “Python機器學習”網絡教學平臺界面

（六）項目導向，實戰實練

在課程教學過程中，將采用理論教學與實踐教學交叉進行的教學方式，以理解和掌握經典機器學習方法和深度學習方法為目標，以Pycharm和Jupyter Notebook為Python編程語言的開發載體，在傳授學生機器學習理論知識的基礎上，著重培養學生的系統設計能力和系統開發能力，通過選取課題組在日常科研中遇到的項目和課題，如基于機器學習的人體行為識別、缺陷檢測、目標跟蹤等，作為針對性的實踐項目，讓學生通過解決實際問題的方式，從根本上提高學生的實際動手能力，為今后的科研和工程項目開發掌握必要的技能。

二、教學效果總結和分析

自課程開設三年以來，共300余名學生參與了本課程，除第一年因新冠病毒感染疫情原因全程線上教學，較難面對面了解學生的學習情況之外，在后面兩個學年的教學中，學生對這種綜合式的教學模式較為認可，課程參與度較高，特別是“當堂編程，邊學邊練”的模式，與他們之前的課堂教學模式有較大不同，因此課堂氛圍活躍，學生通過當場討論自己和其他學生提交的代碼，分析各自的優點和缺點，較大幅度地提高了編程的思維模式和方法。

當前的教學模式也有值得反思和改進之處，如目前有10課時是純板書教學，包含了大量的數學公式推導和理論證明，由于部分學生的數學功底稍弱，容易跟不上，從而降低了繼續聽講的興趣。因此，在后續教學過程中，一方面需要將板書與PPT適當結合，盡量將這一部分理論內容講得生動有趣，以吸引學生的課堂注意力；另一方面，也需要適當縮短理論公式推導的教學時間，提升實際動手編程的比重，使整體教學方案更加合理化。