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? ? 《机器学习》课程思政探索研究* ? ? 袁和金 牛为华 （华北电力大学计算机系 河北保定 071000） 一、机器学习课程思政教学体系 机器学习课程思政的核心设计是通过精心的教学设计，在每个章节通过课程知识的相关内容自然引入思政元素，将学生的人格、价值观塑造与课程的知识点巧妙、有机结合，在教会学生掌握机器学习相关理论、模型和方法的同时，逐步培养学生积极进取、主动作为的奋斗精神，严谨踏实、精益求精的工匠精神，寻根究底、慎思明辨的批判思维，坚持不懈、不轻言放弃的意志品质。为了实现上述思政教育的目标，课程组经过反复的研讨和多年的教学实践，构建了如图1所示的《机器学习》课程思政教学体系。 图1 机器学习课程思政教学体系 首先，通过讲解科技强国战略中人工智能及机器学习相关部分的知识，以及机器学习技术在机器人研发、智能电网建设、智慧医疗、全球抗击新冠肺炎疫情、中美贸易战等方面发挥的作用，培养学生的科技自信和学习动力，通过我国北斗导航、空间站建设等成就增强学生的民族自尊心和自豪感。 然后，以男女婚姻搭配问题为例，引入二部图最优稳定匹配的概念，并引导学生掌握 X-最优稳定匹配算法。通过该案例对学生进行 “奋斗的年龄千万不要选择安逸”“天道酬勤”“奋斗的青春最美丽”等思政教育，引导学生树立积极进取、主动作为的人生态度和奋斗精神。 以基于奥卡姆剃刀和五免费午餐定理的模型选择和评价、基于朴素贝叶斯的疫情防控模型、明斯基批判感知器网络的历史典故、北斗卫星的高压输电线路弧垂测量科研案例等与机器学习课程内容密切相关的思政教学案例为依托，让学生在学习科学理论和知识的同时，生动、深刻地理解“是坚持才有希望、而不是有希望才坚持”“读万卷书不如行万里路”“知行合一”“真理有时确实掌握在少数人手中”等做人做事的基本道理。 以课程思政案例为依托，通过课堂提问、讨论等方式逐步培养学生发现问题、解决问题的能力，并通过前辈科学家们的事迹勉励同学们养成深入思考、探究式的思维习惯、严谨踏实、精益求精的工匠精神和坚持不懈、持之以恒的人格品质。 最后，通过 “车牌识别”“人脸识别”“房价预测”“动漫图像生成”“颜值打分”“边缘计算”等实战课题对学生进行分组项目训练和考核，使学生不仅深入理解了机器学习算法的原理，同时也通过算法调试、调参、系统开发等实践环节切实体会到了知行合一、学以致用的乐趣，让学生在项目中理解团队成员的沟通、协作，并实现表达、研究、创新等能力的逐步成长。 二、机器学习课程思政过程 课程组在《机器学习》课程思政教育中，采用了如下的方式进行了有计划、有步骤地实施： （1）课前，任课教师通过科研项目训练、学习强国平台学习等多种方式不断提升自己在专业知识、思想意识、爱国情怀等方面的素养和能力。“身教”是课程思政最重要的形式和内容，专业课教学发挥“思政”作用非常重要的一个方面就是教师的榜样力量。因此，任课教师首先要做到“政治强、情怀深、思维新、视野广[1]。” （2）备课的过程中，深挖思政元素并将其合理融入课程。课堂上，以春风化雨的方式，将科技强国和家国情怀等思政元素融入知识讲解，通过案例分析和讨论，提升学生分析问题和辨别是非的能力。 例如，明斯基对神经网络的研究思政案例如下： 机器学习的发展史上涌现了很多著名的科学家和杰出人物，他们的成长经历、思维方法为我们培养学生的探索精神、创新思维提供了丰富的教学素材。本课程中，以明斯基对神经网络的研究和批判等为例，开展思政教育，引导学生学习前辈科学家敏锐的思维视角、严肃的科学精神和持之以恒的人格品质。 马文·明斯基（Marvin Minsky），被誉为人工智能之父、世界上首个人工智能实验室——麻省理工学院人工智能实验室的联合创始人、计算机领域顶级奖项图灵奖的获得者、虚拟现实先驱，神经网络研究领域先驱。他在哈佛大学读本科期间，开发了早期的电子学习网络。在普林斯顿大学念研究生时，又建造了第一台神经网络学习机SNARC。1956年，明斯基与“人工智能”的提出者约翰·麦卡锡（John Mcarthy）以及信息论之父克劳德·香农（Claude Shannon）等人一同发起了“达特茅斯会议”，促成了人工智能革命的到来。然而1969年，明斯基与西蒙·派珀特（Simon Papert）合著的著作《感知机》却被业内普遍认为极大地阻碍了神经网络的发展。明斯基在这本书中着重阐述了“感知机”存在的限制。他指出，神经网络被认为充满潜力，但实际上无法实现人们期望的功能。在他看来，处理神经网络的计算机存在两点关键问题。首先，单层神经网络无法处理“异或”电路；其次，当时的计算机缺乏足够的计算能力，满足大型神经网络长时间运行的需求。由于被明斯基这样的权威人士看衰，神经网络和深度学习技术的研究迅速陷入了低谷，70年代则成了“人工智能的寒冬”，相关研究直