面向產(chǎn)學融合的機器學習新型課程建設(shè)探索

張恒

摘 要：人工智能已成為新時代國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的關(guān)鍵核心技術(shù)，機器學習課程是高校人工智能及其相關(guān)專業(yè)的重要核心課程。如何構(gòu)建面向產(chǎn)業(yè)和社會需求的新型機器學習課程已經(jīng)成為高校人工智能專業(yè)教學的重要課題。本文闡述了新型機器學習課程建設(shè)重要性，分析了面向產(chǎn)學融合的課程建設(shè)關(guān)鍵點，并從理論教學、實踐教學、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、課程考核與質(zhì)量評價方面提出了課程建設(shè)的閉環(huán)途徑。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)學融合;機器學習;課程建設(shè)

一、背景

人工智能已經(jīng)成為支撐國民經(jīng)濟和工業(yè)發(fā)展的重要技術(shù)，并且正在深刻改變著人類的生產(chǎn)生活方式。國務(wù)院高度重視人工智能的發(fā)展，2017年制定的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確指出“人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)”[1]。2018年4月教育部頒布《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，明確要求重視人工智能與傳統(tǒng)學科的交叉融合，探索新型的人才培養(yǎng)模式[2]。

在國務(wù)院和教育部相關(guān)文件精神指導(dǎo)下，高等學校對信息類專業(yè)學科群包括人工智能、大數(shù)據(jù)、計算機科學與技術(shù)、電子信息工程、通信工程、自動化、信息與計算科學等進行深入改革。本科教學已經(jīng)實施大類教育、完全學分制的培養(yǎng)模式，按照“三級平臺（通識教育平臺+大類教育平臺+專業(yè)教育平臺）、六大模塊（公共基礎(chǔ)必修課程、素質(zhì)與能力拓展課程、學科基礎(chǔ)必修課程、專業(yè)主干課程、專業(yè)選修課程、實踐教學環(huán)節(jié)）”的體系框架制定人才培養(yǎng)方案。

根據(jù)教育部相關(guān)文件要求建設(shè)和強化相關(guān)信息類課程，其中機器學習是重要的課程之一。機器學習課程建設(shè)必須緊緊圍繞新工科教育內(nèi)涵，以立德樹人為引領(lǐng)，以應(yīng)對變化、塑造未來為建設(shè)理念，以繼承與創(chuàng)新、交叉與融合、協(xié)調(diào)與共享為主要途徑，培養(yǎng)未來多元化、創(chuàng)新型卓越工程人才[3]。課程建設(shè)中注重學科交叉融合，緊跟技術(shù)發(fā)展，更新工程人才知識體系，以學生為中心設(shè)計教學方法與手段[4]。

目前高校機器學習相關(guān)課程建設(shè)中存在著一些不足：（1）強調(diào)經(jīng)典算法理論，忽視最新成果。現(xiàn)有大部分教材都是講授經(jīng)典理論，如線性回歸、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)典算法都或多或少存在一些不足，面對海量的數(shù)據(jù)如何使得算法能夠高效運行，是一個基礎(chǔ)性問題。新的研究成果已經(jīng)在這方面展開深入探討，但是相關(guān)教科書涉及的較少。（2）提倡學生將所學機器學習理論用于實踐，但是在實踐中存在生搬硬套，缺少因地制宜的能力培養(yǎng)。如何靈活運用所學理論和編程工具解決工程問題，依然是較大的難點。（3）現(xiàn)有課程內(nèi)容設(shè)計不能夠滿足產(chǎn)學融合的新需求。如何將產(chǎn)學深度融合，學以致用，充分挖掘課程創(chuàng)新實踐能力培養(yǎng)的內(nèi)容，引導(dǎo)和鼓勵學生結(jié)合產(chǎn)學需求發(fā)掘創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目。（4）現(xiàn)有課程考核與質(zhì)量評價體系中未考慮產(chǎn)學融合需求。在課程考核方式、考核內(nèi)容設(shè)計、課程質(zhì)量評價與反饋體系中引入產(chǎn)學融合因素，將促進機器學習課程質(zhì)量的顯著提升。

二、機器學習課程建設(shè)關(guān)鍵點

傳統(tǒng)的高校課程教學主要關(guān)注學生理論知識學習，雖然學生理論基礎(chǔ)較為扎實，但是實踐能力比較薄弱，不適應(yīng)新的新形勢下的產(chǎn)業(yè)對人才需求。新的形勢下高校需要更加深入了解產(chǎn)業(yè)需求，突出教書育人與實踐更加緊密結(jié)合，需要更加注重創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)，為學生提供多樣化成長路徑。尤其是應(yīng)用型本科和行業(yè)特色類高校建設(shè)，需要緊密圍繞產(chǎn)業(yè)需求，強化理論和實踐教學。面向產(chǎn)學融合的機器學習課程改革需要重視以下三點：

（一）課程理論教學部分既強調(diào)理解經(jīng)典算法，又注重引入最新理論成果

機器學習本質(zhì)是一門多領(lǐng)域的交叉學科，涉及到概率統(tǒng)計、矩陣論、凸優(yōu)化、算法理論等數(shù)學基礎(chǔ)知識。在課程建設(shè)中，需要特別重視培養(yǎng)學生的理論基礎(chǔ)，只有深入理解相關(guān)的數(shù)學理論，才能將機器學習算法恰如其分的應(yīng)用到工業(yè)實踐中。

課程改革需要注重引入最新的機器學習研究理論成果，拓寬學生的視野。近年來機器學習發(fā)展飛速，國內(nèi)外相關(guān)教材和在線學習資源也大量涌現(xiàn)，每年大量的相關(guān)學術(shù)會議和爆炸式的論文發(fā)表。機器學習相關(guān)課程學習呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。不同于傳統(tǒng)經(jīng)典理論學習，機器學習課程需要不斷加強最新知識的引入，前沿的理論加入，可以更加豐富課程知識體系，也有利于培養(yǎng)學生創(chuàng)新學習的精神和創(chuàng)業(yè)能力。

（二）課程實踐教學部分既強調(diào)解決問題能力，又注重方法優(yōu)化

在現(xiàn)有課程教學中，多數(shù)教學強調(diào)使用現(xiàn)有的程序解決面臨的實際問題，往往忽視學生編程能力提升和方法的優(yōu)化。而當面臨新的問題，無法直接利用現(xiàn)有方法直接解決，或者利用現(xiàn)有方法解決問題時得不到理想結(jié)果時，常常無計可施。課程建設(shè)和改革需要積極探索提升學生編程能力和優(yōu)化水平。

網(wǎng)上多如牛毛的機器學習相關(guān)開源程序代碼，為學生解決實際問題提供了大量的資源，但是這些資源能否合理用于新的問題并且實現(xiàn)最優(yōu)性能，依然是一個難題。在機器學習課程教學中，需要積極培養(yǎng)學生理解程序代碼，在借鑒吸收基礎(chǔ)上設(shè)計符合問題需求的算法和代碼，進而創(chuàng)造性地開發(fā)具有可移植特性的新算法。

（三）課程建設(shè)突出產(chǎn)學融合新特征，體現(xiàn)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)新目標

課程的教學大綱、教學資源、教學過程和教學質(zhì)量反饋構(gòu)成了一套動態(tài)閉環(huán)更新的教學過程，產(chǎn)學融合則能夠在此過程中幫助有效提升課程整體質(zhì)量。其中教學資源建設(shè)與完善需要與企業(yè)密切合作，通過委托研究、合作開發(fā)等形式與校外企業(yè)合作，共同構(gòu)建和更新機器學習課程資源，使得資源內(nèi)容更豐富、更貼近企業(yè)實際需求，有利于實現(xiàn)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)目標。在課程教學質(zhì)量反饋環(huán)節(jié)引入產(chǎn)學融合因素，將促進教學大綱更新、教學資源完善、教學過程提升。面對快速發(fā)展的人工智能相關(guān)科技，產(chǎn)業(yè)需求也在不斷提升，需要與企業(yè)互動交流，依據(jù)最新技術(shù)需求與技術(shù)革新，對課程的教學目標、教學大綱等進行修訂，并通過完善教學資源和教學過程，實現(xiàn)產(chǎn)學融合的新型課程構(gòu)建。

三、機器學習新型課程建設(shè)的閉環(huán)路徑

課程改革必須立足于新工科背景，著重研究如何重構(gòu)產(chǎn)學融合的機器學習課程，為培養(yǎng)具有較強創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的高素質(zhì)人才提供支撐。

（一）重構(gòu)產(chǎn)學融合聯(lián)動的機器學習課程理論教學內(nèi)容

傳統(tǒng)的高校課程理論為主并適當輔以實驗，這種模式已經(jīng)不能適應(yīng)新的時代對人才需求。在新的時代背景下，課程內(nèi)容設(shè)置中我們既牢固樹立“以學生為中心、成果導(dǎo)向、持續(xù)改進”的理念，又要重視新時代社會經(jīng)濟各個領(lǐng)域?qū)θ瞬诺闹R、能力和素質(zhì)的新要求，必須對課程知識體系進行重構(gòu)。產(chǎn)學融合是突破目前教育瓶頸的重要方式，深度挖掘產(chǎn)業(yè)和企業(yè)發(fā)展壯大對人才技能的需求，在課程大綱制定、課程內(nèi)容優(yōu)化及教學方法改革上進行全面研究，把企業(yè)的優(yōu)質(zhì)資源與高校的課程建設(shè)深度融合，通過對現(xiàn)有課程的重構(gòu)優(yōu)化，將機器學習課程打造成具有產(chǎn)學融合特色的代表性課程，為探索產(chǎn)學融合的新工科課程體系建設(shè)提供寶貴經(jīng)驗。

（二）構(gòu)建產(chǎn)學融合聯(lián)動的新型機器學習課程實踐教學方法

構(gòu)建“互惠互利”的產(chǎn)學聯(lián)動模式。在企業(yè)實踐鍛煉基礎(chǔ)上拓展聯(lián)動模式，依托相關(guān)院系共建機器學習實驗室、合作共建課程教學團隊、學生參與企業(yè)合作項目等多個方面。具體來說包括：①挖掘企業(yè)豐富的工程實踐經(jīng)驗和大數(shù)據(jù)資源，結(jié)合高校教育優(yōu)勢，共同建設(shè)機器學習實驗室，為開展產(chǎn)學融合人才培養(yǎng)搭建高水平平臺。②邀請企業(yè)經(jīng)驗豐富的工程師直接參與實踐教學授課，例如專題講座、方案指導(dǎo)、案例點評、實驗指導(dǎo)等。③積極主動參與企業(yè)正在研究的項目，作為學生實踐課題讓其直接參與項目研發(fā)工作，給學生提供真正實踐的機會，強化學生的實踐創(chuàng)新能力。

（三）建立產(chǎn)學融合聯(lián)動的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教學范例

將產(chǎn)學融合理念滲透到以學生為中心和產(chǎn)出為導(dǎo)向的人才培養(yǎng)全過程，探討校企合作新思路，充分用好企業(yè)平臺資源，將企業(yè)的價值理念、工程技術(shù)和資源與機器學習課程教學深度整合，促進高校學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)和教師科研成果轉(zhuǎn)化，同時提升企業(yè)的科技創(chuàng)新水平。

在機器學習課程教學內(nèi)容設(shè)置和相關(guān)實驗方案設(shè)計中，需要強調(diào)激發(fā)學生參與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱情，鼓勵學生主動大膽嘗試提出創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目。充分挖掘校內(nèi)資源，通過校級創(chuàng)新學院和院級創(chuàng)客空間等重要平臺，課程教學與科技創(chuàng)新活動相結(jié)合，并將課程實驗內(nèi)容與高水平創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)競賽、學科競賽等掛鉤，營造優(yōu)良的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育和科研教育氛圍。充分發(fā)揮企業(yè)資源優(yōu)勢，鼓勵學生結(jié)合課程知識、企業(yè)需求和自身創(chuàng)業(yè)發(fā)展，拓寬創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)道路。

（四）建立具有產(chǎn)學融合特征的機器學習課程考核與質(zhì)量評價體系

傳統(tǒng)的課程考核包括試卷考核、實驗操作考核、課程報告等形式，這些形式需要融入產(chǎn)學特征和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精髓。由于課程資源、課程教學過程中都已經(jīng)融入了產(chǎn)學交互特征，因而必須將產(chǎn)學融合的教學內(nèi)容加入到課程考核中，也需要突出學生在學習本課程中通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)取得的優(yōu)異成績納入課程考核體系，構(gòu)建多元化考核方式。

課程質(zhì)量指標體系中包括了主講教師情況、教學研究情況、學術(shù)水平、課程大綱、課程教材、教學內(nèi)容、教學方法與設(shè)備、課程教學效果、學術(shù)實驗設(shè)計等。這些指標都需要與產(chǎn)學融合新需求深度結(jié)合，構(gòu)建新的遵循課程規(guī)律和突出產(chǎn)學融合特征的質(zhì)量評價體系。新的質(zhì)量評價體系將有利于課程建設(shè)與更新完善。

四、結(jié)語

高校機器學習課程建設(shè)與改革是新時期產(chǎn)學融合背景下人工智能課程改革的重要內(nèi)容。機器學習課程建設(shè)中必須深入理解產(chǎn)學融合的內(nèi)涵，與企業(yè)深入交流后完善課程內(nèi)容架構(gòu)、提升課程目標與標準、更新課程理論知識，并通過課程考核與教學質(zhì)量反饋，構(gòu)建一套動態(tài)更新的課程建設(shè)閉環(huán)路徑。

參考文獻：

[1]國務(wù)院.新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃.2017-7-8.

[2]教育部.高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃.2018-4-2.

[3]鐘登華.新工科建設(shè)的內(nèi)涵與行動.高等工程教育研究，2017（3）：1-6.

[4]蔣良孝.機器學習課程教學的實踐探索.新課程研究，2019（23）.