基于“项目案例驱动”的机器学习课程教学探究

摘要：在机器学习教学中，传统授课方式仍占据核心地位，但这种方法往往难以有效激发学生的自主性和积极性，导致其在问题处理与创新能力方面的表现受阻，从而对高校人才培养的整体成效形成一定制约。为此，本研究通过引入富有实际意义的项目案例，切实提升学生的学习热情与主动性，同时深度强化其实践操作能力与问题解决技巧。课程设计遵循系统性、典型性、实践性和创新性原则，以确保教学质量。基于项目案例驱动的机器学习课程教学，不仅显著提高了学生的学术水平，还促进了其跨学科学习与综合能力的发展，从而培养出具有核心竞争力的高校人才。

关键词：机器学习；项目案例驱动；课程教学；教学改革；人才培养

中图分类号：TP312 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0156-04 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

国务院于 2017 年 7 月 8 日正式发布了《新一代人工智能发展规划》，该文件为我国人工智能的未来发展描绘了一幅宏伟蓝图，提出了全面的保障措施、明确的主要任务、具体的战略目标和清晰的总体思路。这一规划标志着我国人工智能发展迈出了关键一步，并明确指出人工智能技术将深入教育体系，培育未来科技人才[1]。

为全面贯彻落实《新一代人工智能发展规划》所设定的战略目标，国家自然科学基金委员会（NSFC） 与科技部于 2023 年 3 月联合启动了名为“AI for Sci⁃ence”的专项部署工作。该举措旨在构建以人工智能驱动的科学研究为基础的创新科技研发体系，以推动科学研究的深度与广度，实现科技领域的跨越式发展[2]。通过深度应用人工智能技术，革新科学研究方法，提高科研效率。

人工智能作为一项跨学科、跨领域的综合性技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等多个领域，其应用已取得了诸多瞩目成果。例如，Google 旗下 DeepMind 公司开发的 AlphaGo 围棋 AI，凭借先进的强化学习技术，震撼性地战胜了世界围棋冠军李世石与柯洁。这一壮举不仅轰动全球，更彰显了人工智能在复杂策略游戏领域内的非凡潜力，标志着 AI 在解析、策略制定及应对高难度决策方面的重大飞跃。另一方面，OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人在自然语言处理领域表现出色，依托强大的 Trans⁃former 架构与大语言模型技术，实现了高度流畅自然的对话体验。自推出以来，ChatGPT 在短短 5 天内注册用户突破百万，不到两个月便拥有亿级月活跃用户。这一成就充分验证了 Transformer 在处理复杂语言任务中的卓越能力，同时也展现了 AI 技术在重塑人机交互未来中的无限可能。

无论是 AlphaGo 的强化学习技术，还是 ChatGPT 的 Transformer 架构，它们的成功都源于机器学习这一人工智能的核心基础领域。机器学习通过使机器从大量数据中自动学习、改进和优化性能，赋予了 AI 系统强大的适应能力和智能性。正是这些技术的不断进步和创新，推动了人工智能在各个领域的广泛应用和深入发展，使智能应用和服务成为日常生活中不可或缺的一部分。因此，机器学习不仅是智能应用的基石，更是推动人工智能时代到来的关键力量。

在当今时代背景下，机器学习以其强大的数据处理和模式识别能力，正日益成为推动科技进步和社会发展的核心动力。机器学习技术已广泛应用于人脸识别、生物医学信息处理、推荐系统、自主驾驶等领域，其影响力和应用范围不断扩大，为各行各业带来了前所未有的变革。在人脸识别领域，机器学习技术利用深度学习方法，能够准确识别图像或视频中的人脸，在安全监控、身份认证等场景中发挥重要作用；在生物医学信息处理方面，机器学习帮助研究人员从海量复杂的医疗数据中挖掘潜在价值信息，为疾病的预防、诊断和治疗提供支持；在推荐系统领域，机器学习通过分析用户兴趣和行为，为用户提供个性化推荐服务，提升用户体验；在自主驾驶领域，机器学习通过感知、决策和控制等模块，实现车辆自主导航和行驶，为未来智能交通系统奠定基础。机器学习的广泛应用不仅带来了显著的社会影响，还创造了巨大的经济效益，通过从数据中发现内在规律，将海量信息转化为有效知识，服务于日常工作与生活。因此，学习和掌握机器学习技术具有重要的现实意义，它不仅帮助人们更好地理解世界，还能创造更多价值和机会。

目前，以华为、腾讯、阿里巴巴、百度等互联网企业为代表，它们不断加大在机器学习领域的投入，并积极招聘相关人才。这些企业希望利用机器学习技术优化产品和服务，提升用户体验和竞争力。同时，我国高校也积极响应这一趋势，纷纷开设机器学习相关专业和课程，旨在培养更多高质量人工智能人才[3]。这些人才不仅具备扎实的理论基础和实践能力，还具有创新意识和团队协作能力，为我国人工智能产业发展做出贡献。

然而，随着机器学习技术的快速发展，传统教学方法已难以满足培养高质量人才的需求。传统机器学习课程教学往往侧重理论知识的灌输，缺乏实践结合，导致学生难以将所学知识应用于实际问题，学习效果较差，实践能力不足[4]。面对这一挑战，探索和实践更加高效、实用的教学方法显得尤为迫切。

项目案例驱动教学法应运而生。这种方法创新性地融合了理论知识与实践操作，通过精心设计的实际项目，全程引导学生参与规划、实施与评估，强化学生主体性，激发学习热情与实践精神。在机器学习课程中应用此方法，学生不仅能够深入理解理论，还能在真实数据挑战中锤炼分析与解决问题的能力。项目成果的展示与评估成为学生展现自我和验证学习成果的重要环节，为其未来职业生涯奠定了坚实基础。

本文旨在深入探讨项目案例驱动机器学习课程教学的设计理念、原则和优势。研究将详细分析这种教学方法的特点及其在机器学习课程中的应用价值，以期为机器学习课程教学改革提供有力的理论支持和实践指导，共同推动机器学习技术的发展与应用。

1 机器学习课程教学现状分析与挑战

1.1 机器学习课程教学现状分析

当前，机器学习课程的教学模式普遍沿用以理论教学为主的传统模式，即教师讲授基础理论知识，学生被动接受。尽管这种模式能够确保学生掌握一定的理论基础，但由于缺乏足够的实践机会，学生在知识理解和应用能力方面表现有限[5]。

在教学内容上，许多机器学习课程过于注重理论知识的讲解，而忽视与实际应用的结合。学生通常只能学习算法的原理和数学公式，却缺乏将其应用于实际问题的能力。这种教学内容与实际应用的脱节，使得学生的学习成果难以转化为实际技能和能力。

在教学方法上，机器学习课程普遍采用单一的讲授式教学，缺乏多样化的教学手段。这种单一的教学方式容易让学生感到枯燥乏味，降低学习兴趣。同时，由于实践机会不足，学生难以将所学知识应用于实际问题中，限制了其创新能力和实践能力的提升[6]。

在教学资源方面，许多高校在机器学习课程建设上的投入不足，导致教学设备、教材和教学软件等资源匮乏。这使得学生在学习过程中难以获得足够的支持和帮助，影响了学习效果。

此外，机器学习作为一门交叉学科，需要综合运用统计学、数学和计算机科学等多个领域的知识。然而，当前的机器学习课程教学往往忽视了对学生跨学科实践能力的培养。这导致学生在面对复杂实际问题时，难以综合运用所学知识进行解决。

在课程评估方面，许多机器学习课程仍采用传统的考试方式进行评估。这种方式仅能考查学生对理论知识的掌握程度，却难以全面评估学生的实践能力和创新思维。因此，探索更科学、全面的评估方式显得尤为重要，以准确反映学生的学习成果。

综上所述，当前机器学习课程教学存在以下主要问题：教学内容与实际应用脱节、教学方法单一、教学资源不足、缺乏跨学科实践能力的培养以及课程评估方式局限。这些问题限制了学生的学习效果和实践能力的提升，亟须通过教学改革加以解决。

1.2 机器学习课程教学挑战

1.2.1 前置知识与技能要求带来的挑战

在机器学习课程教学中，前置知识与技能的要求是主要挑战之一，主要体现在数学基础和编程能力两个方面。

首先，机器学习课程对数学基础的要求较高，涉及微积分、概率论、线性代数和统计学等知识。这些数学知识是理解和应用机器学习算法的基础，也是深入研究与创新的关键。然而，许多学生在这些领域的数学基础较为薄弱，导致学习过程中遇到困难。为此，教师需要强化数学基础教学，帮助学生夯实数学知识，以便更好地理解机器学习算法的原理和应用。

其次，编程能力是学习机器学习的必要条件。实现机器学习算法需要掌握编程语言（如 Python、R） 以及人工智能框架（如 PyTorch、PaddlePaddle、Tensor⁃Flow、Caffe 等）。此外，学生还需具备一定的编程基础知识，包括语法、数据结构和算法。然而，对于编程经验不足或基础薄弱的学生来说，编程可能成为学习机器学习的另一大障碍。为应对此挑战，教师可以设计编程实践项目，帮助学生逐步提升编程技能，并将其应用于机器学习算法的实现。

1.2.2 数据与模型选择带来的挑战

在机器学习课程教学中，数据与模型选择是另一个关键挑战，主要体现在数据质量与可用性、模型选择与超参数调整两个方面。

1） 数据质量与可用性。在机器学习中，数据的质量与可用性对模型训练和性能至关重要。然而，在实际应用中，获取高质量、具代表性的数据往往困难重重。数据可能存在噪声、缺失值或分布不平衡等问题，这些问题都会影响模型的训练效果。为应对此挑战，教师应引导学生掌握数据预处理和特征工程技术，提升数据质量与可用性。同时，提供实际数据集，让学生更好地理解数据预处理和特征工程的重要性。

2） 模型选择与超参数调整。机器学习领域提供了多种模型（如决策树、支持向量机、神经网络等），每种模型都有其特点和适用场景。选择合适的模型并调整超参数以实现最佳性能，是一个需要经验和技巧的过程。然而，学生通常缺乏这方面的知识和经验。为此，教师可以引入模型评估与比较方法（如交叉验证、ROC 曲线等），帮助学生选择合适的模型。同时，通过提供超参数调整的案例和技巧，帮助学生掌握调整方法，优化模型性能。

综上所述，机器学习课程教学面临前置知识与技能要求、数据与模型选择等多重挑战。为应对这些挑战，教师需采取以下措施：1） 强化数学和编程基础教学，帮助学生夯实知识基础；2） 指导学生掌握数据预处理和特征工程技术，以提升数据质量与可用性；3） 引入模型评估与比较方法，提供超参数调整的案例与技巧，辅助学生选择适宜模型并优化性能。

通过实施这些教学策略，学生将能够更有效地学习并掌握机器学习技术，为其未来职业发展奠定坚实基础。

2 项目案例驱动的机器学习课程教学

2.1 项目案例驱动的课程设计原则

基于机器学习课程的特点，采用项目案例驱动的教学模式能够有效激发学生的思考能力，并培养其解决实际问题的能力。整个教学过程以“项目案例驱动”为核心，遵循系统性、典型性、实践性和创新性四个设计原则（如图 1 所示）。与传统的讲授式教学相比，项目案例驱动的教学方式更加注重通过实际操作和项目经验，锻炼学生的思考能力、提高自主学习能力、增强解决实际问题的能力，并培养创新意识。在项目中，学生将面对真实的问题和挑战，通过团队合作和自主学习，不断探索和实践，从而提升综合素质和实践能力[7-8]。

2.1.1 系统性原则

系统性原则在项目案例驱动的机器学习课程设计中发挥着核心指导作用。这一原则强调，课程设计必须体现出一个完整、连贯的教学系统，确保从目标设定、内容选择、方法运用到评估反馈等各个教学环节相互衔接、相互影响，形成有机整体。