计算机教育 154 Computer Education 特点,能够加深学生对数据分析算法的理解和解如何培养有较强应用能力的师资是需要深λ探讨 决问题的经验,也是培养学生实践能力和创新意的问题,从企业引进有项目经验的师资或培养积 识的一个重要手段。高校可与企业合作建立实验极参与企业合作项目的师资都是必要的。这需要 室、培训基地,开展合作项目或联合研发,使企高校的薪酬和职称制度相应的配套措施改革。 业直接参与课程策划,资助课外活动中的科技创 3)实践思路的引导难题。 新,建立俱乐部实现对接。实际的应用型教学能 企业实践项目不同于常规教学实验,在大多 够激发学生兴趣,使其对原有的理论知识有更深数传统教学方法中,学生按照已有步骤和原则进 刻的理解。笔者最近几年与10多家企业开展了行规范化的实验,往往可以获得满意的结果。然 制造企业质量管理、银行贷后催收语音合成、上而,在整个过程中,学生很少独立思考,往往不 海图书馆自动标注、妇婴用品电子推荐、在线学会考虑这些步骤背后的思路,很难培养独立解决 习学生行为分析等项目,与这些企业建立了长期问题和创新的能力。在实际应用中,可能同时面 的合作关系,可以供学生调研实习,参与联合研临很多新的问题,例如数据是否足够、数据是否 发项目。 满足客户问题的分析等,这些现实的问题与课程 教学、实验存在较大差距。因此,有实际项目经 3基于实践的机器学习培养方式中的潜验的教师在对学生的思路引导方面也是重要的的。 在问题 4结语 基于实践的机器学习教学,对教师和学生 提出了一些挑战,其中会遇到一些突出的问题 大数据时代对机器学习方面的人才提出了更 需要解决 高的实践性要求,而高校机器学习课程主要以理 1)实践项目的选择难题。 论知识教授为主,这与实践性人才培养的目标存 任课教师在企业合作项目的选择上需要深入在一定的偏离。笔者最近几年与京东、上海图书 研究行业整体,同时根据学生水平进行课堂内容馆等多家企业合作了机器学习项目,通过抽象和 调整,设计适合不同层次学生的实践项目,并通提炼这些项目的成果,形成第一手的案例和实验 过研讨了解学生自身实际编程基础和分析能力,素材,引入机器学习课程,不仅使课程的内容更 这对教师提出了更高的要求。 容易理解,而且锻炼了学生的数据思维。这不仅 2)实践过程的管理难题。 没有耽误理论课的教学,反而可以作为学习和检 机器学习实践教学的目的是培养学生的自主验理论的重要手段。 分析和实际应用能力,加深对理论知识的理解 高校对人才的培养不能脱离行业实践,需 验证课堂教学理论,从而与职业发展平稳接轨。要积极与企业建立项目合作,理解企业所需的技 这一过程中的每个环节都不同于单纯的课堂和实能,培养和引进有实践项目经验的师资,这样才 验室教学,而是需要真实的实践环境,需要与企能培养学生自主思考与解决实际问题的能力,从 业沟通以获得实践环境以及必要的师资指导支持。而提高竞争优势。 参考文献 []比特网,IDC最新调研报告:2020年的“数字宇宙”[EBOL](201703-1002019-0408]htp: info. chinabyte. com487/12496987 [2] Feng X, De G, Wei Z. Research on teaching reform and practice of engineering training in application-oriented University under the background of large engineeringIC]. Proceedings of the 2017 International Conference on Education and E-Learning, ACM, 2017 13]Hong-Mei S, Rui Sheng J. Research on case teaching of software development comprehensive practice based on project driven[Jl Procedia Engineering, 2012(29): 484-488 14] Li L, Qi J. The feasibility and prospect of university education reform based on the integration of education and industrylcy/ International Conference on Computer Science Education Washington D C: IEEE, 2017: 604-6 S]赵卫东,赵洪博.基于项目沉浸式的数据分析类课程教学研究计算机教育,2017(6):58-61 (编辑:孙怡铭) 21994-2019ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net154 2019 计算机教育 Computer Education 特点，能够加深学生对数据分析算法的理解和解 决问题的经验，也是培养学生实践能力和创新意 识的一个重要手段。高校可与企业合作建立实验 室、培训基地，开展合作项目或联合研发，使企 业直接参与课程策划，资助课外活动中的科技创 新，建立俱乐部实现对接。实际的应用型教学能 够激发学生兴趣，使其对原有的理论知识有更深 刻的理解。笔者最近几年与 10 多家企业开展了 制造企业质量管理、银行贷后催收语音合成、上 海图书馆自动标注、妇婴用品电子推荐、在线学 习学生行为分析等项目，与这些企业建立了长期 的合作关系，可以供学生调研实习，参与联合研 发项目。 3 基于实践的机器学习培养方式中的潜 在问题 基于实践的机器学习教学，对教师和学生 提出了一些挑战，其中会遇到一些突出的问题 需要解决。 1）实践项目的选择难题。 任课教师在企业合作项目的选择上需要深入 研究行业整体，同时根据学生水平进行课堂内容 调整，设计适合不同层次学生的实践项目，并通 过研讨了解学生自身实际编程基础和分析能力， 这对教师提出了更高的要求。 2）实践过程的管理难题。 机器学习实践教学的目的是培养学生的自主 分析和实际应用能力，加深对理论知识的理解， 验证课堂教学理论，从而与职业发展平稳接轨。 这一过程中的每个环节都不同于单纯的课堂和实 验室教学，而是需要真实的实践环境，需要与企 业沟通以获得实践环境以及必要的师资指导支持。 如何培养有较强应用能力的师资是需要深入探讨 的问题，从企业引进有项目经验的师资或培养积 极参与企业合作项目的师资都是必要的。这需要 高校的薪酬和职称制度相应的配套措施改革。 3）实践思路的引导难题。 企业实践项目不同于常规教学实验，在大多 数传统教学方法中，学生按照已有步骤和原则进 行规范化的实验，往往可以获得满意的结果。然 而，在整个过程中，学生很少独立思考，往往不 会考虑这些步骤背后的思路，很难培养独立解决 问题和创新的能力。在实际应用中，可能同时面 临很多新的问题，例如数据是否足够、数据是否 满足客户问题的分析等，这些现实的问题与课程 教学、实验存在较大差距。因此，有实际项目经 验的教师在对学生的思路引导方面也是重要的 [5]。 4 结 语 大数据时代对机器学习方面的人才提出了更 高的实践性要求，而高校机器学习课程主要以理 论知识教授为主，这与实践性人才培养的目标存 在一定的偏离。笔者最近几年与京东、上海图书 馆等多家企业合作了机器学习项目，通过抽象和 提炼这些项目的成果，形成第一手的案例和实验 素材，引入机器学习课程，不仅使课程的内容更 容易理解，而且锻炼了学生的数据思维。这不仅 没有耽误理论课的教学，反而可以作为学习和检 验理论的重要手段。 高校对人才的培养不能脱离行业实践，需 要积极与企业建立项目合作，理解企业所需的技 能，培养和引进有实践项目经验的师资，这样才 能培养学生自主思考与解决实际问题的能力，从 而提高竞争优势。 参考文献： [1] 比特网. IDC 最新调研报告: 2020年的“数字宇宙”[EB/OL]. (2017-03-10)[2019-04-08]. http: //info.chinabyte.com/487/12496987. shtml. [2] Feng X, De G, Wei Z. Research on teaching reform and practice of engineering training in application-oriented University under the background of large engineering[C]. Proceedings of the 2017 International Conference on Education and E-Learning, ACM, 2017: 73-76. [3] Hong-Mei S, Rui Sheng J. Research on case teaching of software development comprehensive practice based on project driven[J]. Procedia Engineering, 2012(29): 484-488. [4] Li L, Qi J. The feasibility and prospect of university education reform based on the integration of education and industry[C]// International Conference on Computer Science & Education.Washington D C: IEEE, 2017: 604-607. [5] 赵卫东, 赵洪博. 基于项目沉浸式的数据分析类课程教学研究[J]. 计算机教育, 2017(6): 58-61. （编辑：孙怡铭）