李胜 何勇

［摘 要］在产学研视角下，机器学习教材建设需要在理论与实践、学术与产业之间建立紧密的联系。文章从机器学习教材建设当前存在的问题出发，基于产学研视角厘清机器学习教材建设的目标和原则，并在此基础上，从建立理论与实践结合的模式、实时更新教材内容、整合研究成果、增强产学研合作、融入思政元素等五个方面提出革新机器学习教材的相关对策。

［关键词］产学研；机器学习；教材建设；理论与实践；思政元素

［中图分类号］ G64 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）20-0013-05

党的二十大报告指出，办好人民满意的教育，要推进产教融合、科教融汇，加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设；加快实施创新驱动发展战略，要坚持面向国家重大需求。机器学习作为一门前沿的交叉学科，正逐渐成为备受产业界和学术界关注的热点领域，其应用范围广、潜力巨大，从自然语言处理到计算机视觉，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习已经成为解决经济社会现实问题的有效工具。机器学习是一种研究算法和统计模型，对数据进行学习和预测的技术。在产学研相结合的环境中，机器学习展现出了显著的优势。其一，在产业应用方面，机器学习已经广泛应用于金融、医疗、制造、零售、物流等产业。企业能够利用机器学习技术来优化运营模式，提高效率，提高服务质量，进而提高竞争力；同时，机器学习也推动了新的商业模式和服务模式的发展[1]。其二，在教学实践方面，机器学习辅助教学可以帮助学生掌握现代的数据处理和分析技术，提升学生解决实际问题的能力[2]。同时，通过与企业的合作，学生可以获得实践机会，了解机器学习在实际工作中的应用。其三，在学术研究方面，机器学习是人工智能、数据科学等领域的重要研究方向[3]。学术界不断在机器学习的理论和方法上进行创新，推动了该领域的进步；同时，机器学习也被用来辅助其他领域的研究，如生物学、物理学、心理学等。产学研合作可以加强机器学习在产业、教学和学术方面的应用和发展。企业可以通过与学术机构合作，获得最新的研究成果，解决实际问题；学生可以通过实践，更好地理解和掌握机器学习知识，提高就业竞争力；科研机构可以通过合作挖掘更多的研究问题，获得更多的资金支持。因此，产学研合作对于推动机器学习的发展具有重要作用。在机器学习的教学中，教材内容的质量至关重要。好的教材可以为学习者提供系统、全面的知识框架，帮助其理解机器学习的基本概念和算法原理，掌握实践中常用的工具和技术，培养解决实际问题的能力。因此，从产学研相结合的角度，探索机器学习的教材建设具有重要意义。

一、机器学习教材建设存在的问题

机器学习是一门与实践紧密结合的科学。在产学研视角下，机器学习教材的建设存在以下几个问题。

（一） 理论与实践脱节

理论与实践之间的联系是非常重要的，但部分教材往往把理论与实践分离开来，导致理论学习和实践操作难以相辅相成。有的教材理论学习的内容过于抽象，不容易被学生理解和应用；有的教材实践部分过于侧重具体技术和工具的使用，而缺乏理论基础的引导和解释。另外，由于机器学习是一个迅速发展的领域，学界的新理论和新算法需要一段时间才能在产业界得到应用，这也容易导致理论与实践的脱节。

（二）产业需求与教学内容不匹配

产业界对机器学习专业人才的需求越来越多样化，既需要掌握前沿理论及技术的研发人员，又需要了解数据预处理、特征工程等基础知识的工程师。而部分相关教材可能更偏向某个方向，不能全面满足产业需求；另外，教学大纲的制定和教材的编写可能没有充分考虑到产业的全面需求。例如，有的教材可能过于侧重某种新兴技术，而忽视了数据处理和分析等基础知识；有的教材过于强调理论知识，而忽视了实践技能。

（三）教材更新速度与技术发展速度不匹配

一方面，机器学习是一个发展非常迅速的领域，新的理论、技术和应用层出不穷，但是教材的更新速度往往无法跟上这种发展速度，这可能导致教材内容过时，无法反映最新的研究成果和技术发展趋势。另一方面，教材的编写和出版需要时间和资源，即使教材能够及时更新，也可能因为价格高昂而限制了教师和学生的使用。

（四）教材深度与广度不平衡

机器学习是一门涉及多个领域的学科，其研究方向既有深度又有广度，而教材需要在这两者之间进行权衡。教材如果过于侧重对某个研究方向的深入解释，可能会使学生对其他方向的知识掌握不足；如果过于追求广度，涵盖多个领域，则可能会导致学生对任何一个领域都没有深入的了解。因此，在教材中找到教学深度和广度的平衡点是非常重要的。

（五）思政元素缺乏

一些机器学习教材内容过于重视专业知识的传授，而忽略了思政教育的重要性。尺寸教材，悠悠国事，高校的教材建设必须坚持马克思主义指导地位，坚持为党育人、为国育才，体现党和国家对教育的基本要求，体现国家和民族的基本价值观，体现人类文化知识积累和创新成果，着力培养能担当民族复兴大任的时代新人、专业人才[4]。

二、产学研视角下机器学习教材建设的目标和原则

在产学研视角下，机器學习教材建设的目标是打造一种融合理论与实践、教学与研究的综合性教育模式，以满足当前社会对专业人才的多元化需求。并且，机器学习教材建设应遵循一系列原则，以提升教学质量，培养具备深厚理论知识、扎实实践能力以及不懈创新精神的高级人才。

（一） 产学研视角下机器学习教材建设目标

从“学”的角度看，机器学习教材的建设应以科学性、前瞻性和实用性为目标。机器学习是一门快速发展的学科，教材应充分体现这一特点，对机器学习的理论基础和最新研究成果进行全面、系统的介绍。同时，为了培养学生的实践能力和创新思维，教材也应含有大量的实践案例和项目，鼓励学生自主进行探索和实践。从“研”的角度看，教材应当深入介绍机器学习的前沿研究动态，激发学生的研究兴趣。为此，教材需要定期更新，以反映最新的学术研究和技术发展情况。同时，教材应鼓励学生参与研究活动，提供相应的研究方法和技巧，从而提高学生的研究能力[5]。从“产”的角度看，机器学习教材应注重培养学生的就业能力和创新精神。教材应紧密结合产业需求，介绍机器学习在各行各业中的应用，并提供实际工作中可能遇到的问题和解决方案。这样，学生可以通过学习掌握必要的职业技能，为未来的职业生涯做好准备。同时，教材应鼓励学生进行创新思考，培养他们解决复杂问题的能力。

总体而言，产学研视角下的机器学习教材建设应以培养学生的理论知识学习能力、实践能力、研究能力和创新能力为目标，尽可能满足社会对机器学习专业人才的需求。这样的教材不仅能够提供全面、深入的学科知识，还能够帮助学生培养实践技能、研究能力和创新思维，为学生未来的职业生涯打下坚实基础。

（二）产学研视角下机器学习教材建设原则

一是系统性原则。教材首先要系统地介绍机器学习的理论和实践，包括基本概念、算法、模型以及在不同场景中的应用等内容。同时，教材应该提供完整的知识架构，帮助学生形成系统化的知识体系，以促进学生对知识的深入理解和跨领域应用。二是前瞻性原则。机器学习是一门快速发展的学科，因而教材要与时俱进，定期更新内容，以反映最新的研究成果。此外，教材还应引导学生关注专业技术发展趋势，帮助学生培养前瞻性思维，为未来的学习和工作做好准备。三是实用性原则。教材应紧密结合产业实际，注重实际案例的引入和实践环节的设计。这样可以帮助学生了解理论知识如何在实践中得到应用，增强学生解决实际问题的能力。此外，教材还应提供职业发展建议，如相关职业发展路径、所需技能等，以帮助学生做好职业规划。四是创新性原则。教材应注重培养学生的创新思维和创新能力，这意味着教材不仅要介绍机器学习的基础知识，还要鼓励学生提出自己的观点，解决新的问题。为此，教材可以设计相关的创新和挑战项目，鼓励学生运用所学知识进行创新和实践。五是研究性原则。机器学习教材应强调对研究方法的介绍和研究能力的培养。教材应提供丰富的学术资源和工具，如学术论文、研究报告、数据集、编程工具等，以支持学生进行科研活动。同时，教材还应引导学生独立思考，培养他们的批判性思维，以提高他们的研究能力。六是互动性原则。教材应充分利用数字化教学工具，增强教学的互动性，如通过在线讨论、团队合作、游戏化学习等方式提高学生的学习积极性和参与度。

总的来说，产学研视角下的机器学习教材建设应遵循系统性、前瞻性、实用性、创新性、研究性和互动性这六大原则。这样的教材可以更好地满足学生的学习需求，帮助学生掌握理论知识、培养实践能力和创新能力，为他们未来的职业生涯打下坚实基础。

三、产学研视角下机器学习教材革新的对策

产学研视角下的机器学习教材应当注重连接理论与实践，结合产业需求，注重交叉学科应用，提供在线和自适应的学习资源，更重要的是要有机地融入思政元素。

（一）建立理论与实践结合的模式

理论学习是理解和应用机器学习相关知识的基础。学生应对机器学习的基础知识和核心理论有深入理解，包括统计学、概率论、线性代数、优化算法等，这些理论知识能够为学生学习机器学习相关知识提供基本的理解和应用框架。因此，教材应提供对这些基础知识的深入介绍，并对每个重要的机器学习知识点进行详尽的分析，包括其中的数学原理、算法步骤、优点与限制等。然而，理论学习并不能代替实践。学生学习机器学习的目的并非仅仅是理解理论知识，而是能够将所学知识应用到实际问题中。因此，教材需要提供丰富的实践练习和项目，让学生有机会将理论知识应用到实际情境中。这些项目可以涵盖多个领域，例如医疗、金融、自动驾驶等，以展现机器学习的广泛应用。此外，每个项目应当有明确的目标和评估指标，以便学生了解他们的工作是否达到了预期效果。同时，实践教学应关注工具和技术的使用。学生应学会使用流行的机器学习库，如Scikit?learn、TensorFlow和PyTorch，以及数据处理和可视化工具，如Pandas和Matplotlib[6]。教材可以提供这些工具的基础教程，并在项目中引导学生使用这些工具实现机器学习算法的具体应用。此外，现实生活中的数据往往是不完美的，可能出现噪声、缺失值、异常值等问题。因此，教材也应该涵盖数据预处理和清洗的技巧，帮助学生学会处理这些实际问题。同时，教材可以引入一些“不完美”数据的模拟处理任务让学生进行练习及思考。

（二）实时更新教材内容

机器学习是一个极其活跃且发展迅速的领域，新的研究结果、技术和应用几乎每天都在产生。在这样一个迅速变化的环境中，教材的实时更新尤为重要。首先，教材的编写者需要时刻关注机器学习领域的最新动态，定期阅读专业的研究期刊、预印本网站、行业报告和博客等，以获取最新的信息和观点。这些信息资源可以帮助教材编写者了解最新的研究趋势，例如最新的机器学习模型、算法、理论和技术。另外，教材内容的更新不仅应包括新的理论和方法，还应包括最新的研究工具等。其次，教材应该采取一种模块化的结构，这样可以在不影响其他内容的情况下更新某一部分的内容。例如，可以将每一个机器学习模型或算法都设计成一个独立的模块，这样当有关该模型或算法有新的研究成果出现时，可以针对性地更新对应的模块，而不需要修改整个教材。再次，教材应该利用数字技术，提供互动式的学习环境。例如，可以使用在线平台提供课程知识更新情况或互动式的编程练习，还可以使用虚拟或增强现实技术提供更生动的学习体验。可以考虑采用电子教材的形式，这样可以更方便、及时地进行更新。最后，需要强调的是，更新教材的目的不仅仅是保持内容的新颖性，更重要的是帮助学生提高学习效率，取得更好的学习效果。一部优秀的教材应该能够帮助学生理解机器学习的基本原理，掌握重要的技能，并激发他们的学习热情。因此，教材的更新应该始终以学生的学习需求为出发点。

（三）整合研究成果

随着机器学习领域的快速发展，新的研究成果不断涌现，而有效整合研究成果的教材不仅可以帮助学生理解和掌握最新的知识和技术，还可以激发他们的研究兴趣和创新精神。首先，教材应提供一个全面而深入的机器学习理论框架，这个框架应包括机器学习的基础理论（如统计学、线性代数、概率论和信息论）以及最新的研究成果（如深度学习、强化学习和生成模型）。这样，学生可以在理解基础理论的基础上，逐步了解和掌握最新的研究成果。其次，教材应注重将研究成果与实际应用相结合。这意味着，每一个理论知识点都应该配有相应的实际应用案例。比如，在教授神经网络的理论知识时，可以提供一些如图像识别、语音识别或者自然语言处理等相关应用案例，帮助学生直观地了解理论知识在实际案例中的应用。再次，教材应提供一些具体的研究案例，以便学生了解如何将机器学习的理论知识应用于实际的研究中。这些案例可以是已经完成的研究项目，也可以是正在进行的研究项目。通过这些案例，学生可以了解到研究的整个流程，包括提出问题、设计实验、收集数据、实施实验、分析结果和撰写报告等。此外，教材应提供一些研究方法和技巧，如如何阅读和理解研究论文、如何设计和实施实验、如何分析和解释结果、如何撰写和发表研究论文等。这样，学生可以在了解和掌握研究成果的同时，掌握研究的基本技巧。最后，需要强调的是，整合研究成果并不仅仅是復述研究论文的内容，一部优秀的教材应该能够对研究成果进行深入的分析和讨论，提出批判性的观点和问题，引导学生进行深入思考和讨论。这样，学生不仅可以了解到研究成果的内容，还可以了解到研究的过程和方法，从而激发研究兴趣和创新精神。

总体而言，整合研究成果是机器学习教材革新的重要组成部分，需要在教材中提供全面而深入的理论框架，将研究成果与实际应用相结合，提供具体的研究案例和方法，从而帮助学生了解和掌握最新的研究成果，同时激发其研究兴趣和创新精神。

（四）增强产学研合作

在机器学习教材的革新过程中，增强产学研合作的重要性不容忽视。产学研合作可以促进学术研究与产业需求紧密结合，有助于培养更具实际应用能力的人才。首先，教材应积极引入产业界的实际案例。教材编写组可以与企业合作，邀请行业专家撰写部分内容或提供案例，或者参考行业报告和企业的公开资料。例如，可以在教材中加入一些大企业在机器学习方面的最新应用成果和案例，让学生了解到机器学习在产业中的实际应用。其次，教材应鼓励学生参与实际项目和实习。可以在教材中列出一些研究项目，鼓励学生进行尝试和实践。学校也可以与企业合作，为学生提供实习的机会，让学生能够在真实的工作环境中学习和实践。这种“做中学”的方式可以帮助学生更好地理解和掌握机器学习的知识和技能。再次，教材应充分反映学术研究的最新成果，因为学术研究是机器学习发展的重要驱动力。这不仅可以帮助学生了解机器学习的前沿发展趋势，还可以激发他们的学术研究兴趣和热情。此外，教材应与研究机构和企业的培训项目相结合。教材编写组可以邀请研究机构和企业的专家参与教材的编写和审定，以确保教材内容能够满足实际工作的需要。最后，需要强调的是，产学研合作并不只是在内容上的合作，更重要的是在思维方式和教育方法上的合作，教育界可以借鉴学术界的问题研究方法和产业界的问题解决方法，培养学生的创新思维和实践能力。总的来说，增强产学研合作需要加强企业、高校和科研机构之间的合作，企业可以提供实际应用中的问题和解决方案、科研机构可以提供最新的研究成果、高校可以提供教学方法和资源，利用各方的优势共同编写出更符合时代发展需求的教材。

（五）融入思政元素

教育工作需要充分体现社会主义核心价值观，在机器学习教材中加入思政内容可以帮助学生理解技术发展的社会意义，了解如何将机器学习相关知识及技术用于服务中国特色社会主义现代化建设。一方面，从联系实际出发，机器学习的实际应用案例非常丰富。可以通过介绍优质案例让学生理解机器学习技术如何服务社会，比如在教材中融入机器学习的农村经济应用案例，让学生对习近平总书记关于“三农”工作的重要论述有更加深刻的认识，对脱贫攻坚战、乡村振兴战略等有更深刻的体会，并在实际行动中切实担负起时代赋予的重任。另一方面，引导学生从历史视角来看待科技的发展，让学生了解科技的发展是与社会历史紧密相连的，了解中国在人工智能领域的发展历程以及中国科技工作者的奋斗精神。

四、結语

在产学研视角下，机器学习教材的建设目标是更好地结合理论与实践，深化教育改革，为学生全面、系统地学习知识和技能提供帮助。因此，机器学习教材的革新应当以学生为本，强化学生的应用能力，注重学术前沿与实际需求的融合。在机器学习教材建设的具体实施进程中，应在保持学术严谨性的同时，引导学生深入实践，培养他们的创新精神和实际操作能力，以更好地服务于社会经济发展，实现促进人才培养质量提升和科技进步发展的双重目标。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 李文超，关荣迪，贺丹.机器学习视角下中国去产能产业的识别[J].统计与决策，2020，36（6）：87-90.

[2] 吴展齐.“互联网+”背景下高职院校校企合作机制[J].数字技术与应用，2022，40（4）：7-9.

[3] 何春昔.金融科技驱动下证券公司智能化服务与风险管理：评《金融科技：人工智能与机器学习卷》[J].科技进步与对策，2020，37（21）：162.

[4] 李叶峰.高校教材治理的价值诉求、现实困境与实践对策[J].黑龙江高教研究，2020，38（8）：6-10.

[5] 陈德凯，彭琦茹.基于“调学研”模式的“商业银行经营管理”课程改革探讨[J].新课程研究，2022（18）：7-9.

[6] PEDREGOSA F， VAROQUAUX G， GRAMFORT A， et al. Scikit?learn： machine learning in Python[J]. Journal of machine learning research，2011（12）：2825-2830.

［责任编辑：刘凤华］