面向工程創新能力培養的機器學習項目式教學改革研究

摘要：針對機器學習課程中存在的理論與實踐脫節、學生工程能力薄弱等問題，該文提出以項目式學習為核心的教學改革方案。通過設計“階梯式”項目任務鏈，構建“問題探究 —協作開發—迭代優化”三階段學習流程，結合校企協同育人機制與智能化學情監測平臺，實現知識應用與創新能力雙重提升。教學實踐表明，該模式在促進學生算法實現能力、跨學科問題解決能力及團隊協作能力方面取得顯著成效，為培養符合產業需求的機器學習人才提供了可借鑒的實施路徑。

關鍵詞：機器學習；項目式學習；校企協同育人；知識應用

中圖分類號：G642" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）28-0160-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

人工智能技術的快速發展推動產業智能化轉型，但高校機器學習課程仍面臨學用脫節的困境?，F有教學普遍側重理論與公式推導，課堂案例多停留在標準數據集與理想化場景，難以覆蓋工業級數據噪聲與業務約束，導致學生“懂原理、缺實踐”。深化工程教育改革、提高新時代工程人才培養質量，是高等教育改革的重要任務[1]。

從教學運行來看，目標—內容標—評價鏈條存在斷裂：教學目標偏重知識掌握，課程內容碎片化且與工程實踐割裂，評價方式側重筆試與離線報告而忽視過程性與可交付成果；同時，數據治理、模型迭代與部署等關鍵環節缺位，使學生容易陷入“調包”式學習，難以形成面向真實問題的全生命周期能力。為回應上述問題，本研究提出以項目式學習為核心的教學重構方案：以真實任務為牽引，貫通數據獲取與清洗、特征工程、模型訓練與調優、上線部署與評測的完整流程；在“做中學”的閉環中，將算法原理嵌入問題求解鏈條，強調團隊協作、工程規范與可復現產出，促進學生在實踐中內化理論、在迭代中形成方法論。

1 機器學習教學現狀

當前一些高校的機器學習課程在“知識—實踐—評價—融合”四個環節存在結構性矛盾，影響了人才培養與產業需求的對接。

在知識傳授層面，教材與教學內容更新滯后，案例長期停留在經典公共數據集，難以反映高維、異構、帶噪聲數據等真實復雜性[2]。工具鏈側重傳統庫的操作演練，對主流深度學習框架覆蓋不足，形成技術代差，增加了學生入職后的再學習成本。

在實踐訓練環節，實驗多被拆分為孤立的小任務，缺少從數據獲取、清洗、特征工程到訓練、調優、部署的全流程體驗，工程化能力難以形成[3]。同時，算力與云端環境的不足，使前沿方向的實訓停留在淺層操作。

評價體系的設計偏差則從另一個維度削弱了教學效果。考核過度聚焦紙筆與離線報告，忽略可交付成果與過程證據（如特征工程迭代、超參數策略、版本管理、復現實驗等） ；部署、文檔與協作能力未納入核心評價，難以真實刻畫能力成長軌跡。這種結果導向的單維度評價，不僅無法準確反映學生的能力成長軌跡，也削弱了教學反饋對學習過程的指導價值。

課程體系的深層矛盾還體現在跨學科整合的缺失?，F有教學內容多局限于算法原理與編程實現的技術維度，缺乏與垂直行業場景的深度融合。業務需求分析、成本效益與倫理合規等維度薄弱，難以支撐“技術+場景”的復合型人才培養。

2 面向工程創新的機器學習項目式教學模式設計

為破解上述教學痛點，本文圍繞項目式教學的具體實施展開，先從設計理念與理論基礎層面，明確項目式學習（PBL） 在機器學習課程中的適配性與核心價值；再進一步構建“工具—評價—指導—資源”四位一體支持體系，通過系統化的框架設計，為項目式教學的落地提供技術、評價、指導與資源的全方位保障，確保教學改革目標有效達成。

2.1 設計理念與理論基礎

項目式學習（Project-Based Learning， PBL） 是建構主義在工程教育中的實踐形態，以“問題—實踐—反思—迭代”為主線、以可交付成果為載體，使知識在真實或擬真任務中轉化為工程能力與創新素養[3]。面向機器學習課程，PBL的采用主要基于3點：1） 真實場景驅動，將算法學習置于數據噪聲、資源約束與業務規則之中，促成“從公式到工程”的遷移；2） 階梯化項目譜系，以“基礎—綜合—創新”遞進設計匹配學生差異，既確保入門，又激發高階探索；3） 過程證據評價，把代碼提交節律、模型迭代曲線、復現實驗與技術文檔納入評估，弱化“唯結果論”，強化工程規范與方法論成長[4]。在此框架下，教師角色由“講授者”轉為“項目導師”，課堂重心由“算法推導”轉向“系統設計”。

2.2 “四位一體”支持體系構建

本章構建“工具—評價—指導—資源”四位一體的項目式教學體系。如圖1所示，系統以協同運行機制中樞為核心，向上聯動三條功能鏈：技術工具支持（云端開發環境、自動化測試） 、動態評價反饋（過程數據采集、跨維度能力評估） 、學術指導體系（分層指導、智能答疑） ；向下匯聚為“三級資源平臺建設”（基礎/進階/挑戰項目庫與行業級數據集支持） 。各模塊通過統一的數據與反饋通道閉環協同，支撐從環境搭建—任務推進—過程監測—能力認證—成果沉淀的螺旋迭代，確保教學要素的有機聯動與持續優化。

2.2.1 技術工具支持體系

本體系整合云端開發環境與協作平臺，為學生提供低門檻、可追蹤、可復現的學習入口：學生可在瀏覽器內直接進入預置的ML/DL框架與按需GPU/CPU的鏡像化環境，免去本地配置；在圖像分類項目中可一鍵發起ResNet訓練以縮短迭代周期。協作管理采用GitHub Classroom標準流程與統一倉庫規范，將任務拆解為數據清洗、特征工程、訓練與部署等子模塊，并以Trello/看板進行里程碑與燃盡圖跟蹤；若文本生成項目因數據處理延遲導致進度滯后，系統自動預警并提示調整分工。質量保障方面，自動化測試在提交/合并時執行數據質量校驗、單元與集成測試、基線回歸與代碼規范檢查，生成結構化報告；例如，房價預測項目若單元測試未通過，平臺將標注問題環節并給出修復建議與參考事項，幫助學生快速定位與修復，同時將這些過程證據回流至“動態評價反饋”模塊用于過程性考核。

2.2.2 動態評價反饋體系

評價體系由“唯結果”轉向“過程+終結”的多元證據模型[5]。過程性評價依托平臺自動采集與固化學習產物與行為數據：代碼提交節律與跨度反映學習連貫度，實驗對照與迭代日志體現問題診斷與改進能力，特征工程與數據卡版本記錄數據治理水平，CI 流水線的測試通過率/覆蓋率與復現實驗（隨機種子、配置、指標） 證明工程規范與可復現性。終結性評價聚焦綜合能力與可落地性，以場景化量表進行量化。在“新聞情感分析”項目示例中，模型質量占 40%（準確率/F1 或 PR-AUC、誤差分析與指標解讀） ，工程與應用指標占 60%（API 響應時間與穩定吞吐、資源占用與可部署性、魯棒性與安全合規/隱私） 。答辯環節實行“教師評分 + 同儕互評 + 企業導師評審”的多主體機制，從代碼可讀性、創新性、可移植性與場景價值等維度綜合打分。全部過程證據與評分結果匯聚到評價儀表盤，形成可追溯的能力畫像，并反向驅動改進建議與后續教學迭代。

2.2.3 學術指導體系

學術指導依據學生能力畫像動態分層并按需推送：基礎薄弱者優先提供標準化模板快速起步（數據清洗模板內置 Pandas 示例與缺失值填充/異常值處理，調參模板封裝網格搜索與配置示例，輸入參數范圍即可產出可復現實驗） ；中階學生進入案例工作坊，在真實問題中練習問題診斷與方法改進（借助 PyTorch 可視化排查梯度消失/爆炸，結合 Kaggle 式賽題實踐模型融合與誤差分析） ；高階學生組成論文復現與拓展小組，精讀頂會論文（如 CVPR） 后復現實驗、比較基線并嘗試在損失設計、輕量化或蒸餾等方向提出改進，形成可復用代碼資產。與此同時，智能答疑庫以檢索增強推送解決方案與代碼片段（如輸入“如何提升模型泛化能力”，系統聯動正則化綜述與 Dropout/數據增廣示例） ，僅當問題涉及前沿難點或跨域集成時升級為導師一對一指導。所有指導記錄與實驗產物回流至評價儀表盤，作為過程性證據支撐持續迭代與個性化輔導。

2.2.4 資源平臺建設

資源平臺按“基礎—進階—挑戰”三級項目庫分層供給，系統化降低實踐門檻并強化場景理解：基礎庫提供“開箱即用”案例（如波士頓房價預測，含清洗后的數據、標準化基線代碼與操作視頻） ，確保學生在3 小時內完成端到端流程；進階庫強調開放性與方法比較（如糖尿病預測，僅提供原始醫療數據，要求自主完成特征工程并對比多算法的 ROC/PR 曲線與誤差分析） ；挑戰庫對接真實/擬真需求（如開源腦腫瘤分割，提供多模態 MRI 與腫瘤標注，要求設計輕量化模型、完成邊緣設備部署并實現 3D 高效推理） 。所有數據包均隨附“場景說明+技術文檔+評測規范”的資料束，包括行業/業務背景與字段字典、數據合規與隱私指引（含去標識化與許可說明） 、DICOM 格式解析指南、基線與對照實驗腳本、指標定義與標注質量檢查清單。提交的實驗卡與復現實驗腳本統一納入資源庫版本管理，并與“動態評價反饋”模塊聯動，用作過程性證據與后續教學迭代的依據。

2.2.5 協同運行機制

支持體系的四大模塊深度聯動[6]，形成“任務下發—資源調用—協作開發—動態反饋—優化迭代—沉淀復用”的閉環。以學生選擇“電商用戶流動預測”項目為例：

1） 資源調用：平臺自動加載脫敏的用戶行為數據，創建標準化項目倉庫，分配 GPU/CPU 并掛載預置 PyTorch 鏡像與數據卷。

2） 協作開發：團隊通過 GitHub 提交代碼，系統實時檢測特征工程是否合規，若發現未處理類別不平衡問題，自動推送過采樣技術（SMOTE） 教程。

3） 動態反饋：學習畫像顯示某成員調試耗時過長，導師推送“梯度下降可視化調試”案例。

4） 優化迭代：答辯后，專家建議引入時間序列特征，版本化的實驗卡（配置/指標/日志） 與改進代碼回流至項目庫，作為可復用資產與過程性證據同步進入評價儀表盤。

該機制將工具、數據、指導與資源貫通，使教學從“單向傳授”轉向“自主迭代”，并以數據化證據持續反哺課程優化。

3 教學實踐成效與反思

本研究面向“學用脫節、工程能力薄弱”等痛點，提出以項目式學習為牽引的機器學習課程改革框架，并在“機器學習”課程中對 81 名學生開展單學期試點。期末項目平均分由 82.4 提升至 84.9，“優良”比例由 61%提升至 68%；可復現實驗占比由 42%提升至 53%。同時，在每輪教學后進行問卷調查，問卷顯示學生問題診斷與團隊協作自評提升 5～7 分（滿分 100 分） 。結果表明，基于“基礎—綜合—創新”三級項目譜系、云端一體化環境與 CI/自動評測，以及“過程+終結”多元評價與分層學術指導的組合，能顯著提升工程實踐質量與學習產出，縮短課堂與產業之間的距離。

值得注意的是，如何更科學地評估團隊中的個人貢獻仍是當前改革面臨的核心挑戰之一。雖通過 Trello 工時分配、同儕互評量化參與度，但機器學習項目模塊價值難統一衡量、“搭便車”現象難識別，且同儕互評主觀性強；同時，項目式教學對導師投入與資源調度要求高。后續將以“四卡”證據閉環細化評估，引入 PR 粒度貢獻度，完善資源公平機制，探索大模型輔助教學，開展更大樣本研究以形成可推廣范式。

4 結束語

本文針對高校機器學習課程“理論與實踐脫節、學生工程能力薄弱”痛點，以項目式學習（PBL） 為核心，設計“基礎—綜合—創新”階梯式項目鏈，搭建“工具—評價—指導—資源”四位一體支持體系，通過云端協作工具、“過程+終結”多元評價、分層指導與三級資源庫實現閉環學習。單學期 81 人的試點結果顯示，期末項目平均分提升 2.5 分、“優良”比例提高 7%、可復現實驗占比提升 11%，學生問題診斷與團隊協作能力自評提高 5～7 分。但團隊個人貢獻科學評估仍存在模塊價值難統一、“搭便車”難識別等挑戰。未來將通過“四卡”證據閉環、PR 粒度量化等優化，開展更大樣本研究，形成可推廣的機器學習工程教育范式，助力培養“技術+場景”復合型人才。

參考文獻：

[1] 吳巖.勇立潮頭，賦能未來：以新工科建設領跑高等教育變革[J].高等工程教育研究，2020（2）：1-5.

[2] 吳愛華，楊秋波，郝杰.以“新工科”建設引領高等教育創新變革[J].高等工程教育研究，2019（1）：1-7，61.

[3] 李冰鋒，徐清華，王科平，等.“機器學習”的項目驅動教學：自動化專業的全新教育范式[J].無線互聯科技，2024，21（23）：108-112.

[4] 王慧.新工科背景下高校機器學習課程教學改革探索[J].模具制造，2025，25（2）：133-135.

[5] 郭沁勇.基于項目式學習背景下的工程創新設計課程教學模式研究[J].數碼世界，2019（8）：180.

[6] 蘭紅，李江華，管希東.新工科背景下基于項目化教學的程序設計類一流課程建設[J].計算機教育，2025（2）：92-96.

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