ISSN1009-3044E-mail：eduf@
ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术
第20卷第20期(2024年7月）ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术
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Vol.20,No.20,July2024Tel：+86-551
机器学习课程的混合式教学探索与实践
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薛煜阳，曹卫，张蕾，汪晓洁
(1.新疆财经大学信息管理学院，新疆乌鲁木齐830012；2.新疆师范大学计算机科学技术学院，新疆乌鲁木齐830054)
摘要：随着人工智能技术在物联网、计算机视觉等领域取得了巨大的成功，目前各类高校普遍开设了包括机器学习在内
的人工智能课程。但机器学习课程的教学内容存在多学科内容交叉，理论内容相对抽象，数学公式推导多，思政内容硬
融入等问题，造成学生学习效果差。针对机器学习课程在目前教学中存在的问题，文章通过探索线上线下的混合式教
学模式，加强结合产业的应用实践和相关竞赛活动，以便增强学生的主动学习和创新实践能力。
关键词：机器学习；线上线下；混合式教学；课程思政；雨课堂
中图分类号：G642文献标识码：A
开放科学（资源服务）标识码(OSID)：
文章编号：1009-3044(2024)20-0023-03
0引言教学模式进行合理设计，以提高教学质量，更好地实
现教学目标。
随着计算机技术的不断发展，人工智能技术不仅
在物联网、智慧安防、自动驾驶、智慧医疗等工业和商1.1跨学科知识整合能力不足
业领域取得了显著发展，同时人工智能技术通过智能机器学习理论学习难度较高，需要先修多门课
家居、虚拟个人助理等方式不断融入人们的日常生活程，包括高等数学、矩阵论、线性代数、
和工作中。人工智能技术是未来科技竞争的重要领概率与数理统计、最优化理论、数据结构等理论
域，受到了各个国家的高度重视，纷纷支持人工智能知识，以及Numpy、Matplotlib、Pandas、Python等编程实
相关专业的发展和培育。目前国内外高校纷纷开设践课程。尽管大部分高校均已开设此类课程，但是教
了人工智能专业，旨在培养具备人工智能知识和技能学过程仍以教师讲授为主，数学思维与实际应用的结
的高素质人才，以满足各行各业对人工智能专业人才合不够紧密，内容交叉程度不够深入，造成学生对理
的需求，进一步推动了人工智能技术在各个领域的应论内容理解得不够全面和深入，同时由于前导课程都
用和发展[1]。是单独讲授，内容交叉部分较少，造成学生运用现有
在人工智能专业的人才培养中，机器学习专门研知识综合运用分析问题的能力较弱，探索知识的主动
究计算机如何利用经验改善机器的能力，是人工智能性不足。在实践编程课程的教学过程中，部分程课程
相关专业的核心课程之一[2]。机器学习课程教学质量过于注重语法和算法的学习，而忽略了实际项目经验
的好坏，直接影响学生对人工智能