董瑤 譚穎茜粼 賀赟

基金項目：江西省高等學(xué)校教學(xué)改革課題（課題編號：JXJG-22-4-8）；江西省學(xué)位與研究生教育教學(xué)改革研究項目（項目編號：JXYJG-2023-069）；江西財經(jīng)大學(xué)教育教學(xué)改革研究課題（課題編號：JG2023028，JG2022034）。

【摘? 要】 文章探討了統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測課程的教學(xué)模式改革，旨在結(jié)合理論與實踐，提高學(xué)生的實際應(yīng)用能力。文章首先分析當(dāng)前高校在統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)中面臨的挑戰(zhàn)，包括教學(xué)資源限制、教學(xué)方法單一等問題。其次，提出一系列改革建議，涵蓋案例教學(xué)法的應(yīng)用、項目導(dǎo)向?qū)W習(xí)（PBL）的實施、在線與混合式學(xué)習(xí)資源的整合，以及技術(shù)工具與軟件的運(yùn)用。并通過這些綜合措施，從而更有效地培養(yǎng)學(xué)生的分析思維、解決問題的能力和創(chuàng)新精神。

【關(guān)鍵詞】 統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)；教學(xué)改革；措施

在數(shù)字化時代背景下，統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測課程對培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析和解決實際問題的能力具有重要意義。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，教育模式也需要不斷創(chuàng)新，以適應(yīng)新的教學(xué)需求和挑戰(zhàn)。文章通過分析當(dāng)前教學(xué)現(xiàn)狀，探討如何改革教學(xué)模式，以更好地結(jié)合理論教學(xué)和實踐應(yīng)用，從而提升學(xué)生的綜合能力和未來就業(yè)的競爭力。

一、統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的教學(xué)現(xiàn)狀分析

（一）教學(xué)內(nèi)容與課程設(shè)置

在理論與實踐比重方面，當(dāng)前，許多高校的統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)課程偏重于理論知識，包括統(tǒng)計學(xué)原理、算法理論等，而在實踐應(yīng)用方面則相對較少。這可能導(dǎo)致學(xué)生在理解如何將理論應(yīng)用于實際問題時存在困難。

在課程內(nèi)容更新方面，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的快速發(fā)展，課程內(nèi)容更新不夠及時成為一大挑戰(zhàn)。一些高校的課程內(nèi)容還停留在較為傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法上，缺乏對最新機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和工具的教學(xué)。

（二）教學(xué)資源與設(shè)施

在實驗室與軟件工具方面，盡管一些頂尖高校擁有先進(jìn)的計算資源和專業(yè)軟件，但在多數(shù)高校中，學(xué)生缺乏足夠的機(jī)會接觸到專業(yè)級的統(tǒng)計分析軟件和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。

對在線學(xué)習(xí)資源利用時在線教育資源（如MOOCs、在線研討會）在中國高校中的利用度不一，這些資源的有效整合可以顯著提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

（三）教學(xué)方法與實踐

雖然傳統(tǒng)的講授式教學(xué)仍占主導(dǎo)地位，但越來越多的高校開始嘗試將現(xiàn)代教學(xué)方法融入課程中。將傳統(tǒng)與現(xiàn)代教學(xué)方法相融合，包括小組討論、案例研究、項目導(dǎo)向?qū)W習(xí)（PBL）等，旨在提高學(xué)生的實際操作能力和創(chuàng)新思維。

在實際案例的應(yīng)用方面，一些前沿高校已經(jīng)開始引入真實世界的數(shù)據(jù)集和業(yè)界案例，讓學(xué)生在解決實際問題的過程中學(xué)習(xí)和應(yīng)用統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)理論。

部分高校實行在實驗室環(huán)境中進(jìn)行實踐工作，讓學(xué)生有機(jī)會使用專業(yè)軟件和工具，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。

二、理論與實踐結(jié)合的重要性

第一，理論與實踐的結(jié)合有助于學(xué)生更深刻地理解和消化抽象的統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)概念。理論教學(xué)為學(xué)生提供了必要的數(shù)學(xué)和算法基礎(chǔ)，但僅憑理論知識很難完全掌握這些概念的實際應(yīng)用。通過實踐活動，如數(shù)據(jù)分析項目、案例研究和實驗室工作，學(xué)生可以將理論應(yīng)用于實際問題，加深對知識的理解。

第二，隨著中國在全球科技舞臺上的地位日益提升，對統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)人才的需求也在增長。這些專業(yè)人才不僅需要理論知識，更需要能夠?qū)⑦@些知識應(yīng)用于實際，并加以解決的能力。企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)尋找的不僅是理論專家，更是能夠利用統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際問題的實踐者。

第三，理論與實踐的結(jié)合還能激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維。在處理實際數(shù)據(jù)和解決現(xiàn)實問題時，學(xué)生往往需要超出傳統(tǒng)教科書所提供的內(nèi)容進(jìn)行思考和創(chuàng)新。這不僅對學(xué)生未來的職業(yè)生涯有益，也有助于推動整個行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。

三、教學(xué)模式改革建議

（一）案例教學(xué)法的應(yīng)用

1. 選取實際案例的標(biāo)準(zhǔn)

相關(guān)性與時效性：選擇與當(dāng)前技術(shù)發(fā)展和行業(yè)趨勢緊密相關(guān)的案例，確保案例內(nèi)容與最新的行業(yè)實踐相符。例如，可以選取涉及人工智能、大數(shù)據(jù)分析的案例，這些案例應(yīng)體現(xiàn)出當(dāng)前科技進(jìn)步和市場需求的最新動態(tài)。

數(shù)據(jù)的豐富性與真實性：選擇包含豐富、真實數(shù)據(jù)的案例，以便學(xué)生可以進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)探索和分析。真實的數(shù)據(jù)集能更好地模擬實際工作中的情景，幫助學(xué)生了解數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)。

適應(yīng)性與多樣性：案例應(yīng)覆蓋統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的不同領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、社會科學(xué)等，以確保學(xué)生能夠接觸到多樣化的應(yīng)用場景，培養(yǎng)廣泛的視角和應(yīng)用能力。

2. 案例分析方法與學(xué)生互動

以“使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測股票市場趨勢”案例教學(xué)為例，教師需向?qū)W生介紹股票市場的基礎(chǔ)知識和預(yù)測股價走勢的重要性，展示所使用的股市數(shù)據(jù)集，并講解數(shù)據(jù)的來源和特性，演示如何對股市數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：第一，使用Python中的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，比如去除或填補(bǔ)缺失值。例如，如果某一天的數(shù)據(jù)缺失，可以使用前一天的數(shù)據(jù)來填補(bǔ)。第二，從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征。例如，可以計算移動平均值或相對強(qiáng)弱指數(shù)（RSI）等技術(shù)指標(biāo)，這些指標(biāo)可以作為模型輸入。

教師可以引導(dǎo)學(xué)生通過編寫代碼來實現(xiàn)這些模型，并在實際數(shù)據(jù)集上運(yùn)行模型。例如，可以展示如何使用TensorFlow或Keras框架來構(gòu)建和訓(xùn)練一個LSTM模型，完成后需分析模型的預(yù)測結(jié)果，討論不同模型的優(yōu)勢、局限性以及適用場景。這應(yīng)包括對模型性能的評估，如預(yù)測準(zhǔn)確度、誤差分析等。通過這種詳細(xì)的案例分析和實際算法的演示，學(xué)生能夠更深刻地理解統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，并獲得寶貴的實踐經(jīng)驗，這對學(xué)生將來在該領(lǐng)域的職業(yè)發(fā)展非常有益。

（二）項目導(dǎo)向?qū)W習(xí)（PBL）的實施

在統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)課程中，實施項目導(dǎo)向?qū)W習(xí)（PBL）的關(guān)鍵是設(shè)計切實可行且富有教育意義的項目。如“開發(fā)一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空氣質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng)”。該項目旨在讓學(xué)生應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測特定城市的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI），該問題在公共健康和環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域具有重要意義，具體實施如下：

1. 項目設(shè)計階段

問題定義：明確項目的目標(biāo)是預(yù)測城市的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）。學(xué)生需要研究AQI的影響因素，如氣象條件、交通流量、工業(yè)活動等。

數(shù)據(jù)收集：指導(dǎo)學(xué)生從公開數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，包括歷史氣象數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)和已有的空氣質(zhì)量記錄。教導(dǎo)學(xué)生如何處理和整理這些數(shù)據(jù)，便于分析。

技術(shù)選型：學(xué)生需要探索和選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測AQI。

2. 項目管理階段

分工與協(xié)作：鼓勵學(xué)生以團(tuán)隊形式工作，每名成員負(fù)責(zé)項目的不同方面。例如，一部分學(xué)生負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗，一部分負(fù)責(zé)模型開發(fā)，還有部分負(fù)責(zé)結(jié)果分析和報告撰寫。

進(jìn)度跟蹤：定期組織會議檢查項目進(jìn)度，確保每個階段的目標(biāo)得以實現(xiàn)。教師在這個過程中充當(dāng)指導(dǎo)者和顧問的角色，幫助解決學(xué)生在項目實施過程中遇到的問題。

資源支持：提供必要的技術(shù)支持和資源，如訪問高性能計算資源、使用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工具等。

3. 期望成果

模型開發(fā)：學(xué)生應(yīng)能夠開發(fā)出能準(zhǔn)確預(yù)測AQI的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并能夠解釋模型的工作原理和預(yù)測結(jié)果。

結(jié)果分析：除了模型準(zhǔn)確性，還應(yīng)分析模型的局限性和潛在的改進(jìn)方向。

最終展示：團(tuán)隊需準(zhǔn)備一場匯報會，展示他們的工作，包括數(shù)據(jù)處理過程、模型選擇和優(yōu)化、結(jié)果分析及項目過程中的學(xué)習(xí)和挑戰(zhàn)。

通過項目導(dǎo)向教學(xué)，學(xué)生可深入了解和應(yīng)用統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和技術(shù)，提高解決實際問題的能力，增強(qiáng)團(tuán)隊合作和項目管理技能，為未來的職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備。

（三）在線與混合式學(xué)習(xí)資源的整合

1. 利用在線課程和資源

在統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，利用在線課程和資源可以極大地豐富學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和知識深度。此教學(xué)改革的關(guān)鍵在于有效整合高質(zhì)量的在線資源，以補(bǔ)充和加強(qiáng)傳統(tǒng)的課堂教學(xué)。

在線平臺如Coursera、edX和Khan Academy提供了大量與統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的課程，這些課程往往由世界頂級大學(xué)和行業(yè)專家主講，覆蓋從基礎(chǔ)理論到高級應(yīng)用的各個層面。這些資源不僅提供視頻講座，還包括互動式的編程練習(xí)、項目作業(yè)和論壇討論，使學(xué)生能夠以多種方式學(xué)習(xí)和實踐。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣和需求選擇課程，自行安排學(xué)習(xí)進(jìn)度。

2. 結(jié)合傳統(tǒng)教學(xué)與在線學(xué)習(xí)

首先，課前在線預(yù)習(xí)對學(xué)生理解課堂內(nèi)容至關(guān)重要，教師可以指定相關(guān)的在線課程或視頻作為預(yù)習(xí)材料，這些材料可以涵蓋特定主題的講解或案例分析。利用在線平臺布置的互動式作業(yè)，如編程練習(xí)、數(shù)據(jù)分析項目或在線測試，能夠提供實時反饋并鼓勵學(xué)生自主學(xué)習(xí)。

其次，設(shè)立在線論壇討論區(qū)是促進(jìn)課后討論的有效方式。結(jié)合線上資源和實體實驗室的混合式實驗室活動也極為重要，如在實驗室中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或模型構(gòu)建的實際操作，利用在線資源提供數(shù)據(jù)集、工具教程和高級技巧。采用視頻會議的翻轉(zhuǎn)課堂模式，讓學(xué)生通過觀看視頻講座來學(xué)習(xí)理論知識，然后在課堂上進(jìn)行深入討論和小組合作，可以使課堂時間更加集中于互動和深入理解。

最后，教師可以通過在線問卷調(diào)查或?qū)W習(xí)管理系統(tǒng)來收集學(xué)生對課程的反饋，對學(xué)生的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行評估。這些措施共同構(gòu)成了一個全面、互動且高效的教學(xué)模式，有效地將傳統(tǒng)教學(xué)與在線學(xué)習(xí)相結(jié)合，為學(xué)生提供了一個更加靈活和豐富的學(xué)習(xí)環(huán)境。

（四）技術(shù)工具與軟件的運(yùn)用

1. 工具軟件的選擇

教師所選取的軟件應(yīng)具備處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、進(jìn)行復(fù)雜統(tǒng)計分析和高級數(shù)據(jù)可視化的能力。在這方面，R和Python是兩種被廣泛采用的編程語言，它們在數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計分析領(lǐng)域擁有強(qiáng)大的支持。

R語言，以其在統(tǒng)計分析和圖形表示方面的優(yōu)勢而聞名，是進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和統(tǒng)計推斷的理想選擇。它擁有廣泛的包庫，如“dplyr”用于數(shù)據(jù)操縱，“ggplot2”用于高級圖形表示。Python則以其通用性和豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)庫而受到歡迎，如“Pandas”庫用于數(shù)據(jù)處理，“Matplotlib”和“Seaborn”用于數(shù)據(jù)可視化。這些工具的應(yīng)用不僅限于數(shù)據(jù)處理和分析，還包括結(jié)果的有效呈現(xiàn)。

在教學(xué)中，重點應(yīng)放在如何運(yùn)用這些軟件處理實際數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計建模和結(jié)果解釋。通過案例研究和實踐練習(xí)，學(xué)生可以掌握這些工具的使用方法，并理解其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用價值。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)工具的實踐指導(dǎo)

機(jī)器學(xué)習(xí)工具的應(yīng)用是統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)教育的核心。scikit-learn提供了從簡單線性回歸到復(fù)雜的非線性模型的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。對于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，TensorFlow和Keras等框架提供了構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級功能。

對此，在教學(xué)中，教師需使用這些工具構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，以及進(jìn)行模型評估和驗證。例如，可以展示如何使用scikit-learn建立一個邏輯回歸分類器，進(jìn)行交叉驗證，并解釋如何解讀模型的性能指標(biāo)。對于深度學(xué)習(xí)，可以演示構(gòu)建一個使用Keras的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計和訓(xùn)練過程。

四、結(jié)語

統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測課程的教學(xué)模式改革是一個復(fù)雜且持續(xù)的過程，需要教師、學(xué)生和教育管理者的共同努力。通過實施案例教學(xué)法、項目導(dǎo)向?qū)W習(xí)、混合式學(xué)習(xí)資源的整合，技術(shù)工具和軟件的有效運(yùn)用，可以顯著提高教學(xué)效果，培養(yǎng)學(xué)生在統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心技能。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和教育需求的變化，教學(xué)模式的改革也將持續(xù)進(jìn)行，以培養(yǎng)能夠適應(yīng)快速變化世界的高素質(zhì)人才。

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