基于可視化案例教學的機器學習導論教學研究

摘要：目的：隨著人工智能技術的飛速發展，機器學習被視為其中的核心領域之一，這無疑對教育領域提出了新的挑戰。因此，必須加快提高機器學習導論教學質量，以保證相關領域專業人才的平衡。方法：文章通過分析現有的教學方法，明確機器學習在人工智能領域的重要性，并闡述實施可視化案例教學的現實需求。同時，在傳統教學的基礎上結合TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等現代化工具，提出一種結合理論與實踐、直觀與互動的教學模式，借助可視化案例教學的創新方式，開展機器學習導論教學研究，以期提升學生的學習興趣和實際應用能力。結果：可視化案例教學的設計與應用，可以強化機器學習導論課程的教學效果，特別是在針對非專業學生的教學中，可以借助可視化案例教學直觀、形象、動態的呈現方式，將復雜的代碼及問題進行轉化和簡化，以便學生能夠更好地理解與分析。其中，分別對TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具開展實踐，通過可視化案例的全方位展現，為學生創造出優質、直觀的學習環境，使機器學習導論課程教學呈現出良好的效果。結論：使用可視化案例教學方法及工具，能夠使學生更直觀地理解機器學習的概念和原理，借助簡單、直觀的呈現方式，提升學生的理解和實踐能力。同時，可視化教學不僅能夠激發學生的學習興趣，還能培養學生解決實際問題的能力。

關鍵詞：人工智能；機器學習；可視化教學；TensorFlow Playground；Jupyter Notebook

中圖分類號：TP181-4；G642 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）17-0-03

0 引言

隨著科技的飛速發展，人工智能（AI）已成為全球關注的焦點，其影響力遍及各個領域，從學術研究到工業應用，再到人們日常生活的方方面面。自2016年谷歌DeepMind開發的AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石以來，AI技術不斷進步，應用范圍不斷擴大，其在學術界和產業界的應用已經成為衡量一個國家科技實力和創新能力的重要指標［1］。AlphaGo的勝利不僅是AI技術的一次重大突破，更是AI在復雜決策和策略問題中應用潛力的一次展示。在此背景下，應加強前沿科技人才應用能力培養，借助可視化案例教學實踐保持AI技術領域長效教學優勢，進一步促進機器學習的技術積累和創新。

1 人工智能環境下機器學習的必要性

在學術界，AI的應用超越了計算機科學的范疇，并滲透到包括物理學、生物學、經濟學、語言學等在內的多個學科。AI技術的發展為這些學科提供了新的研究工具和方法，推動了跨學科研究的深入發展。例如，諾貝爾化學獎的獲得者哈薩比斯和江珀，基于人工智能模型AlphaFold 2，能預測大約2億種已知蛋白質的復雜結構。

另外，在實際產品應用方面，AI技術已經從實驗室走向市場，成為推動產業升級和創新的重要力量。例如，諾貝爾化學獎的獲得者哈薩比斯和江珀，基于人工智能模型AlphaFold 2將AI技術從實驗室轉向市場，成為推動產業升級和創新的重要力量。此外，以ChatGPT為代表的自然語言處理技術的出現，不僅改變了人機交互方式，也為教育、醫療、客服等行業提供了智能化解決方案。在此背景下，AI已經成為未來人才的核心競爭力。為了培養能夠適應AI時代的新型人才，全球各地的高校已經開始將AI技術納入課程體系，甚至非相關專業也將AI作為通識課程，以培養學生的AI素養和跨學科思維能力。

2 基于可視化案例教學的機器學習導論教學要求

隨著科技的不斷發展，人工智能技術已逐步成為各領域關注和競爭的焦點。在工業化時代，其因受到諸多因素的掣肘而與國外差距明顯，在人工智能時代，則必須加緊做好高素質人才培養和教學優化，圍繞課程、內容及教學等要求，融入可視化案例教學模式，推動機器學習導論教學創新發展，確保人才培育始終與實際需求保持一致。

2.1 構建人工智能課程體系

南京大學在全國高校中首創，面向全體本科新生開設了人工智能通識核心課程體系。該課程由中國科學院院士譚鐵牛、歐洲科學院院士周志華等人工智能領域的頂尖學者領銜，匯聚海內外一流專家學者組成高水平教師團隊。引導學生正確認識和理解智能時代，對人工智能的學科發展、基本概念、基礎技術等有基本認識，并能從跨學科視角思考人工智能倫理、治理以及與社會發展的關系。南京郵電大學發布了“人工智能+創新人才培養”行動方案，學校將依托信息通信優勢領域，面向國家戰略需求，全面啟動面向非信息類專業的“人工智能+微專業”和面向信息類專業的“人工智能+微課程”模式，強化“通專、科教、產教”三融合。

2.2 緊貼機器學習核心內容

機器學習作為人工智能領域最核心的方法，重要性不言而喻。其涉及從數據中自動提取模式和知識的過程，是構建智能系統的關鍵技術之一。在人工智能通識教育中，機器學習導論課不僅能為學生奠定理解智能系統工作原理的基礎，還能激發學生對人工智能技術的興趣和好奇心。機器學習導論課程通常包括數據預處理、特征選擇、模型訓練、評估和優化等關鍵概念，這些都是構建有效機器學習模型的基石。通過這門課程，學生可以了解到機器學習算法如何應用于圖像識別、自然語言處理、推薦系統等實際問題，從而對人工智能的實際應用有一個直觀的認識。當然，機器學習中的一些概念，如神經網絡、支持向量機、決策樹等，雖然在理論上具有吸引力，但在實際教學中如何將這些抽象的概念轉化為學生能夠理解和掌握的知識，是一個亟待解決的突出問題。特別是那些非專業學生對這些概念的直觀理解不足，暫時難以將理論知識與實際應用聯系起來。

2.3 優化創新教學模式

由于機器學習導論課往往顯得比較抽象和復雜，而非專業學生缺乏必要的數學和統計學背景，因此理解算法的數學推導和理論基礎比較困難。此外，機器學習涉及的編程實踐和數據操作技能，對沒有編程經驗的學生來說是一個不小的挑戰。因此，必須在機器學習導論課的施教方面下功夫，如實施可視化案例教學是一種有效的教學方法，尤其在機器學習導論課程中，能夠幫助非相關專業的學生克服學習障礙，激發學習興趣，增強學習效果。此外，這種教學方法還能鼓勵學生自主探索和實驗，培養他們解決實際問題的能力。

3 機器學習導論教學中可視化案例教學優勢

可視化案例教學是一種創新的教學方法，通過案例來展示所學內容，從而利用視覺元素提升信息傳遞效率，幫助學生構建知識框架，提升問題分析和解決能力，具體優勢包括多個方面。

3.1 理論與實踐相結合

可視化案例教學是一種將抽象理論具體化的教學方法，不僅僅展示圖像和動畫，還涉及將理論與實踐相結合［2］。其中，可以通過可視化神經網絡訓練過程，使學生看到不同參數設置如何影響模型的準確性和效率，并利用各類較為直觀的視覺元素，將復雜的教學內容轉化為易于理解的圖表、圖像和動畫，從而大幅提高信息傳遞效率。具體來說，重點是要通過案例展示和分析，讓學生充分體驗在實際中的應用，加深對概念的理解，同時借助實際問題深度參與和互動。

3.2 激發學生的學習興趣

對非計算機專業的學生而言，復雜的代碼和數學推導可能降低他們對機器學習的興趣，這也是實踐教學中最常見、最現實的問題。相較于傳統的教學方法，可視化教學可以通過生動的案例演示和互動體驗，將刻板的代碼或數字轉化為動態數據，從而改變學生對機器學習導論的刻板印象，并有效激發學生的學習興趣。在此過程中，要讓學生觀察模型在不同數據集上的表現，使其更好地理解機器學習的應用價值，以幫助非計算機專業的學生打開一扇通往機器學習世界的大門，讓他們無須深入掌握編程和復雜數學，也能感受到機器學習的內在魅力。

3.3 培養創新思維

在機器學習導論課程中，培養創新思維能力是重中之重。與以往的課堂教學相比，在可視化工具的幫助下，學生可以在優質的環境中實驗，自由嘗試不同的機器學習模型和參數設置，直觀地觀察這些選擇對實驗結果的影響［3］。這種探索性的學習方式，能夠打破傳統單向知識傳遞模式，鼓勵學生通過實踐和試錯來深化理解。這種互動體驗能使學生對機器學習算法產生更深刻的認識，并且在不斷的嘗試和調整中，學生不再是被動的知識接受者，而是成為積極的探索者和問題解決者。

4 基于可視化案例教學的機器學習導論教學實踐

可視化案例教學的應用與實踐，不僅有助于加深學生對機器學習技術的理解，還可以激發學生的創新思維，增強學生的實踐能力。尤其是TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具的使用，將通過直觀的圖像和實際應用場景，使抽象的概念轉化為具體的視覺表現，讓復雜理論更易于理解。

4.1 基于TensorFlow Playground的教學實踐

TensorFlow Playground是由Google提供的在線工具，允許用戶通過直觀的方式理解和實驗神經網絡的工作原理，特別適合非相關專業的學生。因為其不需要編程基礎，用戶無須編寫代碼，也能通過交互式界面創建、訓練和可視化神經網絡，這大大降低了學習門檻。

4.1.1 交互式界面

TensorFlow Playground提供了一個直觀的交互式界面，用戶可以通過拖放節點和調整參數來構建和訓練神經網絡模型。這種交互性使學生能夠親手操作和觀察模型的變化，從而加深對神經網絡結構和參數調整的理解。

4.1.2 實時可視化

TensorFlow Playground的一個獨特功能是實時可視化。當用戶調整模型參數或運行訓練時，界面會實時更新顯示輸出結果的變化。這種實時反饋機制能夠幫助學生即時看到調整對模型性能的影響，加深對參數調整意義的理解。

4.1.3 數據集和模型類型選擇

用戶可以在TensorFlow Playground中選擇不同的數據集和模型類型，從簡單的線性分類器到深層神經網絡，感受非線性激活函數帶來的非線性模型分類效果。這種多樣性使學生可以在不同類型的問題上實踐和學習。

4.1.4 數學模型和公式原理

TensorFlow Playground應用了多種數學模型和公式原理，如線性模型、激活函數、損失函數等，這些原理共同構成了深度學習的基礎。通過可視化和交互式學習，用戶可以直觀理解這些原理如何通過調整網絡架構和參數來影響模型性能。然而，TensorFlow Playground主要用于可視化和初步理解神經網絡，幫助用戶調整參數，并觀察這些調整對網絡模型性能的影響，但其不支持進階的網絡結構。

4.2 基于Jupyter Notebook的教學實踐

作為一個強大的交互式編程環境，Jupyter Notebook非常適合用于機器學習導論的可視化案例教學，尤其是在需要更進階的網絡結構和機器學習任務及方法時。

4.2.1 交互式開發環境

Jupyter Notebook提供了一個交互式開發環境，允許用戶編寫代碼、查看結果、添加注釋和文檔，所有這些都在一個文檔中完成。這種環境非常適合逐步展示機器學習模型的構建和訓練過程，使學生能夠跟隨并理解每一步的操作和結果。

4.2.2 豐富的可視化工具

Jupyter Notebook支持多種可視化庫，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，這些工具可以幫助學生更直觀地理解數據和模型。通過在Notebook中直接繪制圖表和圖像，學生可以實時看到數據的變化和模型的預測效果。

4.2.3 代碼共享和協作

Jupyter Notebook支持代碼的共享和協作，這意味著教師可以創建包含完整代碼和解釋的Notebook，學生可以直接在這些Notebook上操作和實驗，或者與其他同學協作完成項目，使教學過程更加流暢，保證教學協作與互動效果。相較于以往的教學模式，Jupyter Notebook支持下的機器學習導論教學始終保持著與學生的直接互動，在理論學習的同時增強實踐操作的體驗感，對內容的轉化和理解大有裨益。

4.2.4 支持多種機器學習框架

Jupyter Notebook與多種機器學習框架兼容，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等。這為學生提供了使用不同工具和框架實驗的機會，同時使教師能夠展示不同框架在解決同一問題時的異同。

5 結語

本文分析了可視化案例教學在機器學習導論課程中的應用。通過TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具，學生能夠更直觀地理解機器學習的概念和原理，并增強實踐能力。這種教學方法不僅能夠激發學生的學習興趣，還能培養學生解決實際問題的能力，幫助其適應未來的AI時代。

參考文獻：

［1］ 袁野. Matlab可視化與機器學習課程的案例教學實踐［J］.福建電腦，2019，35（7）：116-118.

［2］ 吳珍珍，朱峰.基于移動AR的可視化教學案例設計［J］.電腦知識與技術，2021，17（31）：155-156，159.

［3］ 劉宏，王彥芳.基于Jupyter Notebook平臺的C語言教學改革探討［J］.電子商務，2018（7）：95-96.

作者簡介：萬相 （1989—） ，男，博士，講師，研究方向：集成電路。

本文引用格式：萬相.基于可視化案例教學的機器學習導論教學研究［J］.藝術科技，2024，37（17）：-.