崔 嵬

（保定學(xué)院 數(shù)據(jù)科學(xué)與軟件工程學(xué)院，河北 保定 071000）

2016年6月中國正式加入《華盛頓協(xié)議》，此協(xié)議是工程教育本科專業(yè)認(rèn)證的國際互認(rèn)協(xié)議[1]，任何一個簽約國已通過認(rèn)證專業(yè)的畢業(yè)生，均可被其他簽約國視為已獲得從事相關(guān)工程工作的學(xué)術(shù)資格，由此可促進(jìn)本科資格國際互認(rèn)和工程技術(shù)人員的國際流動。自2017年198所高校846個工科專業(yè)通過中國工程教育專業(yè)認(rèn)證協(xié)會的認(rèn)證以來，專業(yè)認(rèn)證工作在我國全面展開。

隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)人才的需求呈上升趨勢。2015年9月國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，2016年北京大學(xué)、中南大學(xué)和對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)三所高校獲批設(shè)立大數(shù)據(jù)專業(yè)。之后，為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)人才需求旺盛與供應(yīng)短缺的矛盾，許多高校開設(shè)了大數(shù)據(jù)專業(yè)。作為一個新興專業(yè)，大數(shù)據(jù)專業(yè)具有多學(xué)科交叉的特點(diǎn)，對高校教師的教育教學(xué)提出了挑戰(zhàn)。因此，本文結(jié)合專業(yè)認(rèn)證進(jìn)行了大數(shù)據(jù)專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程群的研究和實(shí)踐。

一、大數(shù)據(jù)專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程群

課程群是以現(xiàn)代教育理念為標(biāo)準(zhǔn)，對某一專業(yè)中聯(lián)系緊密的課程進(jìn)行重新整合、設(shè)計(jì)的課程集合，其強(qiáng)調(diào)整體設(shè)計(jì)建設(shè)目標(biāo)，各門課程相互配合形成集群效應(yīng)。近年來，課程群建設(shè)已經(jīng)成為眾多高校教學(xué)改革的重要舉措，并且積累了很多寶貴的經(jīng)驗(yàn)[2-3]。

大數(shù)據(jù)專業(yè)課程體系分為四個部分：第一部分是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作系統(tǒng)等；第二部分是核心課，包括數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、云計(jì)算系統(tǒng)、分布式計(jì)算系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)等；第三部分是方向課，包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等；第四部分是實(shí)踐課程，包括畢業(yè)設(shè)計(jì)等實(shí)踐環(huán)節(jié)。機(jī)器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)專業(yè)核心課程之一，是人工智能的算法基礎(chǔ)，又是統(tǒng)計(jì)方法的一種延伸，與其他課程關(guān)聯(lián)度較高。因此，我們嘗試進(jìn)行了課程群建設(shè)實(shí)踐研究，把機(jī)器學(xué)習(xí)與概率統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)等課程組合為一個課程群，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)課程群，見圖1。

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)課程群

根據(jù)圖1所示，機(jī)器學(xué)習(xí)課程群各課程開設(shè)順序依次為：概率統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。概率統(tǒng)計(jì)是對數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析的理論基礎(chǔ)，是基于抽樣的統(tǒng)計(jì)推斷，基本內(nèi)容包括隨機(jī)事件及概率、隨機(jī)變量及其分布、大數(shù)定律與中心極限定理、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析等；統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的擴(kuò)展，內(nèi)容由參數(shù)估計(jì)擴(kuò)展到非參數(shù)估計(jì)，由一個維度的隨機(jī)變量推廣到兩個維度，比如時間序列分析、馬爾可夫向量場等；機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)時代基于全樣本的數(shù)據(jù)分析方法，不僅是數(shù)據(jù)量級的增長，更體現(xiàn)在數(shù)據(jù)質(zhì)量的變化，機(jī)器學(xué)習(xí)算法涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等多個學(xué)科，有廣度又有深度，是人工智能和大數(shù)據(jù)專業(yè)的核心，不但具有理論研究價(jià)值，而且具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值，相當(dāng)于自然語言處理、語音識別、機(jī)器翻譯、智能駕駛等智能算法的“芯片”；深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的延伸，主要內(nèi)容為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用于人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、智能控制、智能對話機(jī)器人等人工智能領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)課程群中各課程既是獨(dú)立的，又是相互聯(lián)系的，對大學(xué)生的能力培養(yǎng)方面具有相輔相成、相互促進(jìn)的作用。

二、專業(yè)認(rèn)證背景下機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)的必要性

（一）遵循“產(chǎn)出導(dǎo)向”理念，重構(gòu)課程設(shè)計(jì)的必要性

專業(yè)認(rèn)證的“產(chǎn)出導(dǎo)向”理念關(guān)注學(xué)生取得的學(xué)習(xí)成果，強(qiáng)調(diào)學(xué)生取得哪些成果、如何取得這些成果、教師如何有效幫助學(xué)生取得這些成果、取得這些成果是否滿足社會需求等等?，F(xiàn)行大數(shù)據(jù)課程設(shè)計(jì)中多采用“正向設(shè)計(jì)”模式，注重單門課程的系統(tǒng)性，教學(xué)過程中，教師往往根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)，通過系統(tǒng)講解教材，完成教學(xué)計(jì)劃。這種模式做到了有章可循，保障了大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)科的系統(tǒng)性和完整性，但不可避免地存在著內(nèi)容重復(fù)、觀念更新不及時等弊端，而且更多地關(guān)注知識本身，忽視了學(xué)生的能力培養(yǎng)。因此，根據(jù)“產(chǎn)出導(dǎo)向”重新設(shè)計(jì)課程，在關(guān)注知識的同時，把注意力轉(zhuǎn)移到學(xué)生身上是十分必要的。

（二）遵循“學(xué)生中心”理念，優(yōu)化教學(xué)模式的必要性

專業(yè)認(rèn)證“以學(xué)生為中心”理念關(guān)注學(xué)生的成長、專業(yè)能力提升和情感共鳴，突出學(xué)生的主體地位。傳統(tǒng)教學(xué)模式注重單向灌輸，大多是在教師為主體的模式下，完成“概念+理論+方法+計(jì)算+應(yīng)用”的一貫式教學(xué)。學(xué)生的學(xué)習(xí)過程是獲得知識，以學(xué)生為中心的理念應(yīng)是教師搭建平臺，體現(xiàn)學(xué)生的主體地位，讓學(xué)生探究知識。

（三）遵循“持續(xù)改進(jìn)”理念，構(gòu)建評價(jià)體系的必要性

課程群建設(shè)是動態(tài)的，隨著時間的推移和課程的深入會取得預(yù)期成果，但也會出現(xiàn)一些新的問題。現(xiàn)有考核注重終結(jié)性評價(jià)，即使有過程性考核，也多為考勤、作業(yè)、期中考試等形式，與大數(shù)據(jù)專業(yè)的課程目標(biāo)結(jié)合不夠緊密，對專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)的支撐作用發(fā)揮不夠，無法全面、客觀、科學(xué)地評價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)的全過程。因此，根據(jù)專業(yè)認(rèn)證“持續(xù)改進(jìn)”理念，構(gòu)建全方位的動態(tài)的評價(jià)體系實(shí)為必要。

三、專業(yè)認(rèn)證背景下機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)實(shí)踐

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)課程群的目標(biāo)，筆者所在教師團(tuán)隊(duì)以保定學(xué)院2019級大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)生為對象進(jìn)行了一系列的課程改革實(shí)踐。

（一）基于“反向設(shè)計(jì)/正向?qū)嵤钡睦砟钫险n程資源

為了更好地幫助學(xué)生取得學(xué)習(xí)成果，采用“反向設(shè)計(jì)/正向?qū)嵤崩砟钫险n程資源。

首先，遵循反向設(shè)計(jì)原則，從專業(yè)認(rèn)證需求出發(fā)，制定機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)目標(biāo)；其次，整合課程資源，根據(jù)后續(xù)課程所必備的能力要求對先修課程教學(xué)知識點(diǎn)進(jìn)行梳理；最后，整合課程內(nèi)容，制定教學(xué)計(jì)劃，去除重復(fù)知識，補(bǔ)充新知識，強(qiáng)化重要知識，力爭做到知識脈絡(luò)清晰，能力培養(yǎng)循序漸進(jìn)，并通過“線上+線下”融合方式正向?qū)嵤┱n程。課程資源整合情況見圖2。

圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)課程資源整合情況

比如，筆者通過梳理發(fā)現(xiàn)，條件概率在對數(shù)幾率回歸模型、決策樹模型、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)和聚類算法中均有應(yīng)用，是算法原理理解與應(yīng)用的重要概念。因此，在概率統(tǒng)計(jì)的教學(xué)中對此知識點(diǎn)一定要高度重視并強(qiáng)化；線性回歸模型是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容，在概率統(tǒng)計(jì)中也有涉及，為避免重復(fù)講授，故將概率統(tǒng)計(jì)中相關(guān)內(nèi)容去除；梯度下降法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)，但在先修課程中均未涉及，所以在統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)課程中，以教學(xué)模塊的形式補(bǔ)充相關(guān)內(nèi)容；機(jī)器學(xué)習(xí)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后置到深度學(xué)習(xí)課程中，與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。

（二）根植“學(xué)生中心”理念，打造特色教學(xué)

為了更好地契合專業(yè)認(rèn)證“學(xué)生中心”的理念，課程團(tuán)隊(duì)積極打造機(jī)器學(xué)習(xí)課程群特色教學(xué)，主要體現(xiàn)在三方面：

第一，興趣化教學(xué)。以興趣點(diǎn)的挖掘?yàn)樽ナ?，?dǎo)入課程知識點(diǎn)、能力點(diǎn)，有效激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性，為創(chuàng)造性思維的養(yǎng)成奠定良好的理論基礎(chǔ)。

第二，問題驅(qū)動式教學(xué)。在理論教學(xué)環(huán)節(jié)，改變原有傳統(tǒng)教學(xué)模式，以問題為驅(qū)動、教師為主導(dǎo)、學(xué)生為主體，以問題解決為主線，把數(shù)學(xué)不可視的基礎(chǔ)、無趣的推導(dǎo)和計(jì)算、看不見的應(yīng)用等融入到案例教學(xué)中，使學(xué)生在解決問題的過程中，體會機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用性，達(dá)到能用、會用、巧用，為解決復(fù)雜問題打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

第三，三層次項(xiàng)目化實(shí)踐教學(xué)。在遇到實(shí)際問題時，扎實(shí)的理論功底可以幫助學(xué)生快速找準(zhǔn)問題的關(guān)鍵點(diǎn)，剖析數(shù)據(jù)的本質(zhì)，但問題的順利解決還需要大量的、有針對性的實(shí)踐鍛煉。在機(jī)器學(xué)習(xí)課程群中，涉及實(shí)踐教學(xué)的課程為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)的教學(xué)方式多為利用波士頓房價(jià)、鳶尾花、手寫數(shù)字、人臉等數(shù)據(jù)集，完成相應(yīng)的回歸、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類或聚類任務(wù)，這與行業(yè)要求的復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力、決策能力及創(chuàng)新能力的需求之間還有較大的差距。為了提高學(xué)生實(shí)踐操作能力，鍛煉學(xué)生的大數(shù)據(jù)處理與創(chuàng)新能力，我們采用了三層次項(xiàng)目化實(shí)踐教學(xué)，見表1。

表1 三層次項(xiàng)目化實(shí)踐教學(xué)

項(xiàng)目化教學(xué)[4-5]是由師生共同參與整個項(xiàng)目的教學(xué)過程，從確定項(xiàng)目任務(wù)、制定工作計(jì)劃、組織項(xiàng)目實(shí)施、檢查評估項(xiàng)目、展示成果的整個工作過程入手，對學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。相較于傳統(tǒng)的教學(xué)方法，該方法強(qiáng)調(diào)學(xué)生在整個項(xiàng)目實(shí)施過程中的主導(dǎo)作用，能夠有效提高學(xué)生分析能力、團(tuán)結(jié)合作能力、綜合概括能力、動手能力等。

（三）著眼人才培養(yǎng)，打造科學(xué)合理的評價(jià)方式

為了建立“持續(xù)改進(jìn)”的科學(xué)評價(jià)體系，以實(shí)現(xiàn)課程群的動態(tài)持續(xù)優(yōu)化，除采用“過程性+終結(jié)性”考核相結(jié)合的評價(jià)方式以外，還從以下兩方面進(jìn)行創(chuàng)新。

第一，“串行+并行”考核相結(jié)合。原有的課程考核為學(xué)完一門，結(jié)業(yè)一門，在后續(xù)的課程中教師不再關(guān)注，后續(xù)課程中用到相關(guān)知識時，也基本靠學(xué)生自主查閱、學(xué)生間討論、向老師求助等方式獲取。這對有強(qiáng)烈學(xué)習(xí)意愿的學(xué)生來說，基本不會影響后續(xù)課程的學(xué)習(xí)效果，但對于學(xué)習(xí)主動性較差的學(xué)生，由于缺少了先期基礎(chǔ)知識的支撐，后續(xù)課程的學(xué)習(xí)效果會大打折扣，甚至?xí)斐稍絹碓讲?、最終掉隊(duì)的“死循環(huán)”。基于“一個都不能少”的教育情懷，也為了破解“死循環(huán)”的困境，采用“串行+并行”考核的策略。所謂“串行”考核是指先修課程的知識點(diǎn)、能力點(diǎn)依然會進(jìn)入后續(xù)課程的考核中，從始至終貫穿于所有課程。“并行”考核除了每門課程的考核之外，還有綜合水平評價(jià)環(huán)節(jié)，隨同深度學(xué)習(xí)課程下發(fā)任務(wù)，以此作為綜合能力考查的依據(jù)。

第二，“定性+定量”融合評價(jià)方式。課堂教學(xué)是師生互動的多邊活動，“即時評價(jià)”作為師生交流互動的一種有效方式，始終貫穿于教學(xué)活動中，對教學(xué)活動起著重要的導(dǎo)向作用，可以有效促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的養(yǎng)成，但“即時評價(jià)”大多是一種“定性”的評價(jià)，難以量化。而學(xué)習(xí)平臺線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的留存恰恰提供了“量化”的數(shù)據(jù)，所以“線上+線下”的教學(xué)形式為“定性+定量”的融合評價(jià)方式提供了數(shù)據(jù)支撐。定量評價(jià)采集的數(shù)據(jù)主要來源于慕課平臺和超星學(xué)習(xí)通平臺。比如中國大學(xué)慕課后臺會記錄某課程的學(xué)習(xí)時長、單元測驗(yàn)成績、期末測驗(yàn)成績等信息，這都可以量化學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性、主動性、學(xué)習(xí)效果等。另外，本課程團(tuán)隊(duì)成員根據(jù)課程群建設(shè)的目標(biāo)和子課程的教學(xué)大綱，精心編寫了部分章節(jié)的訓(xùn)練題目，發(fā)布于學(xué)習(xí)通資料庫。學(xué)生可以自行下載或在線練習(xí)，實(shí)時評卷功能可以幫助學(xué)生針對錯題進(jìn)行查漏補(bǔ)缺，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，形成學(xué)生之間討論、合作的良好學(xué)習(xí)氛圍。

四、大數(shù)據(jù)專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)成效

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)前后學(xué)生成績比較

學(xué)生通過課程的學(xué)習(xí)，能否達(dá)到應(yīng)有的知識水平和能力素質(zhì)，是衡量課程有效性的核心指標(biāo)。為了考察課程群建設(shè)效果，筆者將大數(shù)據(jù)專業(yè)2018級和2019級學(xué)生概率統(tǒng)計(jì)課程成績進(jìn)行了比較分析，結(jié)果見表2。

表2 2018級與2019級學(xué)生概率統(tǒng)計(jì)成績比較（n=53）

由表2可知，2018級低分段（0～59）學(xué)生占比17.0%，2019級則降到0；中等分?jǐn)?shù)段（60～79）學(xué)生占比基本持平；2019級高分段（80～100）學(xué)生占比49.1%，雖然90分以上學(xué)生人數(shù)有所減少，但總體占比明顯提高，說明2019級整體水平有了大幅提升，大數(shù)據(jù)專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)成效顯著。

（二）課程群目標(biāo)達(dá)成度評價(jià)

專業(yè)認(rèn)證內(nèi)涵發(fā)展的根本性落地取決于課程建設(shè)，而課程群建設(shè)水平的提高需要基于課程目標(biāo)達(dá)成度評價(jià)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)[6]。

首先，計(jì)算單門課程的目標(biāo)達(dá)成度，以2019級大數(shù)據(jù)專業(yè)概率統(tǒng)計(jì)課程為例。2019級概率統(tǒng)計(jì)課程學(xué)生成績見表3。

表3 2019級概率統(tǒng)計(jì)課程學(xué)生成績

概率統(tǒng)計(jì)教學(xué)大綱中，按照知識目標(biāo)、能力目標(biāo)、立德樹人目標(biāo)逐次遞進(jìn)的原則設(shè)定為6個目標(biāo)，過程性考核三項(xiàng)成績和期末成績對應(yīng)各自的課程目標(biāo)。設(shè)Ai1、Ai2分別表示第i個課程目標(biāo)對應(yīng)平時目標(biāo)分值和平均分值，Ai3、Ai4分別表示第i個課程目標(biāo)對應(yīng)末考目標(biāo)分值和平均分值，則課程目標(biāo)i的達(dá)成度為

其中 α 表示末考成績權(quán)重，i=1，2，…，6。

表4 概率統(tǒng)計(jì)課程目標(biāo)達(dá)成度

相同的方法計(jì)算可得，統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)課程目標(biāo)達(dá)成度為0.842 8，機(jī)器學(xué)習(xí)為0.798 7，深度學(xué)習(xí)為0.821 4。

其次，按照單門課程占70%，終結(jié)性項(xiàng)目占30%，各門課程按學(xué)分比例分配權(quán)重的原則，計(jì)算課程群建設(shè)目標(biāo)達(dá)成度見表5。

表5 課程群目標(biāo)達(dá)成度

從表5可以看出，課程群每個環(huán)節(jié)的達(dá)成度均在75%以上，說明每個環(huán)節(jié)各評價(jià)指標(biāo)對課程目標(biāo)的達(dá)成均具有顯著的促進(jìn)作用；總達(dá)成度為82.73%，說明以學(xué)生為中心、培養(yǎng)并提高學(xué)生數(shù)據(jù)綜合處理能力和數(shù)據(jù)決策能力為目標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程群建設(shè)目標(biāo)達(dá)成情況良好。

另外，除了這些可見的建設(shè)成效以外，課程群建設(shè)團(tuán)隊(duì)教師通過課程教學(xué)資源的重新整合，建立了與大數(shù)據(jù)專業(yè)相匹配的課程群理論與實(shí)踐體系，推動了專業(yè)課程內(nèi)容與實(shí)踐對接，實(shí)現(xiàn)了專業(yè)快速高效發(fā)展；經(jīng)過特色教學(xué)，學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性、主動性有了明顯改善，獨(dú)立思考問題、解決問題的能力和復(fù)雜數(shù)據(jù)的決策能力均有不同程度的提升。