複旦大學産學合作實踐：面向新工科的機器學習混合課程建設

複旦大學産學合作實踐：面向新工科的機器學習混合課程建設

來源：環球網

2021-11-25 16:31

一、案例實施的工作基礎

在傳統的機器學習課程教學的過程中，常常拘泥于理論知識的學習，而忽視了實踐技能的培養。現階段高校的機器學習課程普遍以介紹算法為主，大多數學生都是被動地接受知識，對于書本上的内容或者課堂上的知識進行簡單了解，将相關概念和算法作為一個個知識點，對于其深度含義以及具體應用場景卻了解不多。在傳統教學中，雖然有實驗課程，需要學生練習算法使用，但教學實驗的内容往往是理想化的情境，使用的資料也是處理後比較幹淨的二手資料，學生僅需進行規範的實驗就能取得預定的結果。

深度學習的重要特征之一就是解決真實情境的問題，不能孤零零地學機器學習知識，要與一些實際問題綁在一起。在真實複雜的情境中實踐所學的算法。學生需要從深層意義上了解機器學習相關知識，做到真正了解算法理論，而不是簡單複現應用。我們根據深度學習方法的要求，使用實際資料解決真實問題。通過實際項目實踐，不僅可以檢驗理論知識的掌握情況，而且可以加深理論知識的了解，彌補學習中的缺漏。尤其是體會資料分析過程中書本上難得看到的技能和技巧，并在應用中舉一反三。如此反複，不斷提高機器學習的應用能力。

從認知論的角度而言，人類獲得新知識的過程往往是從大量的個案和具體的問題入手，通過抽取其共性，形成了相關的概念和認識，然後在應用到個案中。在機器學習建設過程中，通過課前引入具體的應用領域背景，揭示其中要解決的問題，增加線上課程的趣味性和吸引力。在此基礎上，從現實領域問題的視野，突出其中關鍵的步驟，然後再介紹相關的概念和算法等理論知識，并給出具體的解題過程。之後還要通過自建案例庫的實驗探讨其中的關鍵問題，進而能使學生的認知達到一定的深度。這個從應用中學習的過程也是深度學習的要求。

二、案例改革思路及舉措

（1） 提出并實踐了項目沉浸式教學改革

課程積極開展深度學習方式的教學方式改革：

1）領域問題驅動式啟發：線上教學開始通過引入真實的應用情景，激發學生的興趣，從中抽取課程要解決的問題。然後再引入概念、算法和思路，便于在短時間内了解。

2）通過相似的新應用情景，通過對領域問題的讨論也可以了解學生對概念和算法的理論薄弱點，确定課程的難點和偏重點，檢驗理論知識的掌握情況以及深層應用。

（2） 建立了比較豐富的一手機器學習案例庫

近幾年來，我們在與20多家企業合作的橫向課題以及多項教育部産學合作協同育人項目的基礎上，利用主流的機器學習開源架構和工具，開發了40多個一手的機器學習和深度學習案例，并在此基礎上出版了《機器學習》《機器學習案例實戰（第2版）》《Python機器學習實戰案例》等比較完整的實驗和實訓教材。這些案例經過幾十所院校和數萬學員的使用，回報良好，有效地支撐了機器學習線上和線下教學的開展。

（3） 有效地實作了混合教學模式

采用混合教學，受到了大多數學生的歡迎和接受，通過多種形式的互動，學生的課程參與度提升很大。通過混合課程的教學優化，學生能在應用中深入了解機器學習的方法、算法以及工具，使理論教學與應用融為一體，對實際問題有一定深度的分析。

1）理論知識與應用場景認知培養

由于機器學習的相關知識在實際應用中是靈活多變的，需要根據特定場景對算法進行調整和優化，對多種經典算法進行取舍。是以，實際工作對算法本身的了解提出了更高的要求，需要在理論基礎上引導實踐，進而在實踐中加深對理論的了解。

2）實踐項目的驗證

為了使學生更好地适應新工科培養的需要，我們在直接接觸企業實際項目前，對學生進行實踐項目的驗證與設計兩個環節的培養。在學生了解算法原理的基礎上，培養學生對實際應用場景的認知。以企業實際項目為驅動，結合案例程式展示其應用，該項目作為設計實驗項目的原型，學生可通路、分析其思路、代碼并測試其效果。随後，以此為基礎做擴充實踐，通過創新自主設計并實作一個相對完整的項目分析，提高靈活的應用知識能力和創新能力。

3）完成企業仿真實踐項目

我們與企業聯合組建合作項目和教學團隊，結合企業需求，開展各種形式的教育訓練和實踐，不斷完善實踐教學内容。真實的企業實踐項目能夠将學生所學知識應用于解決實際問題，形成一個完整處理問題的思路。

三、案例實施成果及成效

（1）深度實踐了深度教學

掌握機器學習的最好方法就是從應用中學習，使用實際資料，引入真實問題，而不是直接介紹概念和算法。通過實際問題求解過程的分析，引入相關的概念和算法，探索其中可能存在的關鍵問題，這可以加深理論知識的了解，彌補理論學習中的缺漏。

（2）推出了有一定影響力的線上機器學習課程

申請人已經在中國大學MOOC多次開設了深度學習及其應用線上課程，至今6次開課，共有6萬多學員選修，課程入選CMOOC聯盟線上線下混合式教學改革項目和優秀課程。

機器學習課程内容比較多，很多算法也有一定的難度。本課程參閱了大量文獻資料，結合過去多年的資料分析研究以及與20多家企業的實戰合作項目實踐，深入淺出，通過300道原創的選擇題、填空和判斷題檢驗和鞏固學員對基本知識的了解。還有40多個實戰案例供學生實驗和實訓。

四、案例的創新點及特色

根據新工科建設對較強工程應用技能人才的培養需求以及較強工程應用能力師資的要求，通過與企業廣泛資料分析項目，形成了穩定的師資和工程師團隊，深入探讨深度教學的有效實施方法，經過數年的努力，建設了有效支撐深度教學和學習的實戰案例庫及其平台。

我們與京東、江蘇中天、上海圖書館等多個企業合作過機器學習、深度學習項目，與主流的業界企業有多年的合作，了解實際項目的開展過程以及所需的能力。我們在以往與企業合作的項目成果應用于課程教學和實訓項目，積累了比較紮實的經驗。

為便于實戰案例教學和學生實驗、實訓，我們與阿裡雲等公司合作，經過數年的努力，共同建設了實驗平台，可以一站式支撐資料分析課程基本實驗、面向具體行業的實訓，不僅有效地支撐了實踐沉浸式教學，還在姊妹校産生了積極的影響和帶頭作用。

在教育部最近幾年的新工科建設相關檔案多次提到，要把教學更多地面向生産實際，同時還要培養具有較強的工程實踐能力強的師資團隊。我們通過深入企業實際分析項目，與阿裡雲等公司等相關實戰型企業建立了長期的合作關系，通過互相學習，共同開展20多家客戶企業的資料分析項目，積累了豐富的實踐經驗。并且把這些經驗引入課程，提升教師對實際問題的了解和技能提升，探索了一條适應新工科教學的師資培養之路。

五、案例應用及推廣情況

深度學習及其應用線上課程有幾百所高校的學生選修，形成了良好的口碑，目前中國大學MOOC深度學習及其應用課程的評價分數為4.9。其中淮陰工學院、華僑大學、常州工學院、河南理工大學、南京航空航天大學、湖北工業大學、廣西大學、東北财經大學等幾十所學校和機關選做教材并把線上課程作為學分課程，在同類課程中有比較大的影響。因為課程突出的表現，已經被IBM、SAP、華為、滴滴、新大陸、全國人工智能教育聯盟等公司作為示範課程在姊妹校推薦使用。出版的三本教材因為提供豐富的實戰案例，包括資料、Python程式以及其他配套資源，出版2年來印刷7次多，銷量超過3萬冊，已經被國内60多所姊妹校使用。其中《機器學習》入選十四五工信部規劃教材。

近幾年學校推廣的基于領域案例深度教學方法的機器學習課程實踐每年有各類研究所學生有300多人參加，并得到了多個合作企業的大力支援和肯定，教學團隊的教學内容和教學方式每年有10多次在合作企業等主辦的教學交流會議中面向全國姊妹校推廣，受到了廣泛的關注。這種教學方法也已經向全院其他專業課程推廣使用。

（作者：複旦大學 趙衛東）