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我刊入选第二批学术期刊名单
期刊类别:纯教育、G4
国际标准刊号 ISSN 2095-3089
国内统一刊号 CN15-1362/G4
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出版日期:每月25日

我刊投稿论文
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作者:王昊 刘高军 赵尔平
  【摘要】针对机器学习课程教学过程中存在的问题,本文基于CDIO理念提出机器学习课程教学改革新思路。教学方法上,以案例驱动教学,调动学生学习主动性;教学内容上,以实践为主体,理论为辅助,培养学生动手能力;实践模式上,以团队为核心,培养学生沟通,协调与共同解决问题的能力,从而为培养大数据人才打下坚实的基础。
  【关键词】CDIO 机器学习 教学改革
  【中图分类号】G642.0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2018)22-0245-01
  党的十八大以来,党和国家领导人把科教兴国、人才强国和创新驱动发展战略摆在国家发展全局的核心位置,高度重视人才工作[1]。大学作为人才培养的重要组成环节,积极响应国家号召,全面提高教学水平和人才培养质量,具有重大的时代意义。
  2000年起,麻省理工学院和瑞典皇家工学院等四所世界一流大学,经过四年研究与探索,创立了CDIO工程教育新模式。CDIO代表构思(conceive),设计(design)、实现(implement)和运作(operate),它以项目(产品)研发到项目(产品)运行的生命周期为载体,让学生以主动的、实践的、课程之间有机联系的方式学习工程。该模式从工程基础知识、个人能力、人际团队能力和工程系统能力四个维度对学生进行培养,并为各维度设计培养目标,达到提高学生综合素质的目的[2]。
  机器学习是大数据分析的基础课程,兼顾理论性和实践操作性。熟练理解掌握机器学习对深入学习大数据技术有着重要意义。在机器学习的教学过程中,需强调理论、实践和团队相结合的原则,培养学生分析、解决问题和团队协作的实践动手能力。本文在分析机器学习教学问题的基础上,基于CDIO工程教育理念,提出机器学习教学新思路。
  一、机器学习课程教学现状
  教学方法上,缺乏师生互动,机器学习课程知识点较多,在规定的课时量下,传授大量内容给学生容易造成“填鸭式”教学。教学过程以教师为主体,学生被动式学习,缺乏师生互动,课堂气氛沉闷,学生学习兴趣低,听课意愿不足,听课效率差,难以达成既定的教学目标。
  教学内容上,理论重于实践,机器学习教材多侧重于理论,其中概念、定义、公式推导多。存粹地进行理论教学,容易造成理论与实践的脱节,且授课内容枯燥无味,难以调动学生的学习主动性。
  实践模式上,团队教学不足,教师侧重于学生个体指导工作,缺乏团队训练,不利于学生沟通、协助能力的提高,项目设计多局限于书本内容,缺乏实际项目的熏陶。
  二、CDIO模式下的课程教学改革
  高校开设机器学习课程,需要结合学生实际水平,教学过程应以案例驱动教学、实践为主体,团队为核心。帮助学生充分消化、吸收机器学习知识,全面提高学生理论、实践水平,培养团队合作精神。结合CDIO 理念,针对机器学习教学中存在的问题,提出如下改进思考。
  (一)教学方法上采用案例驱动式教学
  教学方法的适应性直接影响教学效果,机器学习是理论与实践紧密结合的课程,教学目标在于使学生理解大数据处理的基本思想、概念,培养学生实践动手能力,因此,案例驱动的教学方法[3],可以提高学生注意力,调动学生学习热情,让学生对机器学习产生浓厚的兴趣。
  机器学习授课应从案例分析、求解入手,以解决实际问题为出发点。教师应依据教学大纲,有针对性的设计合理难度的案例。案例中承载的问题,要符合学生的理解、接受能力,过难的问题会打击学生的学习积极性,过于简单的问题,容易使学生产生自满情绪,影响后续教学工作的开展。教师应选择具有代表性的典型案例,并根据学生反馈情况,有针对性地实时调整介入程度。
  以案例驱动课堂,将知识点有序的穿插在案例中進行讲解,引导学生结合案例对知识点进行探索,提高学生发现问题,分析问题,解决问题的能力。案例驱动教学始终以学生作为教学的主体,教师负责引导学生发现、分析和解决问题,能充分调动学生的积极性,营造良好的互动氛围,提高教学质量。
  (二)教学内容上强调实践主体性
  常见的机器学习教材侧重于理论,其中概念、定义、公式推导多,容易使初学者产生为难情绪。教材可选用案例驱动类教材,如《集体编程智慧》,该类教材从案例出发,理论、知识点为案例服务,有利于达成“以实践为主体、理论为实践服务”的教学目标,培养学生动手能力,能取得良好的教学效果。
  教学内容围绕案例中具体问题展开,对公式推导、变形等理论问题进行精简,非核心问题选讲,重视算法的具体应用,引导学生理解掌握算法应用场景和应用技巧,发现问题及时指导。针对机器学习而言,精简其基础理论中,误差范围公式、支持向量机公式、拉格朗日条件、KKT条件、对偶问题变形等理论推导教学内容;谱聚类、密度聚类、层次聚类、基于混合高斯模型的聚类等按实际情况选讲;强调机器学习各类算法的应用方法,引导学生在实践中理解算法内涵,建立微信辅导群,密切关注学生学习进展,积极帮助学生解决实践中遇到的各种困难。
  (三)实践模式上以实际项目为依托,强调团队合作精神
  CDIO理论以项目(产品)研发到项目(产品)运行的生命周期为载体,为工程教学模拟真实的项目(产品)开发流程。教师对实际开发项目(产品)作出适量简化,保留与算法理解具有紧密关联的核心问题,在保证核心问题正确解决的基础上,鼓励学生尝试非核心问题[4]。项目完成后,撰写实践报告,巩固实践心得体会。
  项目交由团队开发,团队由学生自由组合,自行推选团队负责人,总体负责项目分工,开发进度,人员协调,技术攻关等工作。教师实时关注团队开发进度,以团队为单位进行指导,引导解决开发中遇到的问题,并针对各团队的共性问题,集中进行解答[5]。
  三、结束语
  机器学习是大数据分析的入门课程,具有一定的理论深度和强实践性。理解掌握机器学习理论,对进一步学习和深入研究大数据具有重要意义。针对机器学习教学中常见的问题,本文依据CDIO理论提出案例驱动教学下,以实践为核心、理论为辅助,侧重团队开发的机器学习教学新思路,助力大数据人才培养。
  参考文献:
  [1]新华社 创新引领发展 建设科技强国.
  [2]克劳雷(美)等,顾佩华, 沈民奋, 陆小华译, 重新认识工程教育:国际CDIO培养模式与方法,高等教育出版社:2009.
  [3]赵辉,李万龙,郑山红,张丽娟.“项目导向案例驱动”的软件工程教学模式.计算机教育,2012(10), 89-92.
  [4]顾学雍.联结理论与实践的CDIO——清华大学创新性工程教育的探索. 高等工程教育研究 2009(1), 11-23.
  [5]董晨,李继芳,杨庆,金冉.团队合作结合竞赛式教学法的实践与探索, 浙江省高校计算机教学研究会2008年学术年会, 2008.

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