科教融合协同创新育人模式探索与实践——以“机器学习”课程为例

丛山，鲍佩华，苑硕，叶秀芬，梁洪，高峰，刘厂,3，于强，姚晓辉

（1.哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院，黑龙江哈尔滨 150001；2.哈尔滨工程大学 青岛创新发展基地，山东青岛 266500；3.青岛哈船海智科技有限责任公司，山东青岛 266404）

研究生教育是高层次创新型人才培养的重要途径[1]，以人工智能技术为核心正在进行新一轮的科技革命，在这种环境下，建设具有中国特色的世界一流高等学校，必须根据国家和社会发展需要，积极探索研究生人才培养的新模式，同时也要解决好“为谁培养人”这个教育的首要问题。“科教融合”作为一种能够使科研与教学实现良性互动的人才培养模式，要将其融入当前国内高校的研究生教育体系之中，将科研与教学、理论和实践结合在一起，通过培养学生的分析能力、创新能力、批判思维能力以及解决实际问题的能力，将学生培养成国家和社会需要的高水平研究型人才。

1 科教融合在教育领域的应用

19世纪，德国教育学家洪堡（Wilhelm Humboldt）在德国教育界提出“教学与科研相统一”的原则，“科教融合”由此诞生[2]。美国将“洪堡理论”应用于高等教育之中，设计出了如校企联合研究所、商业实验室等科教融合体制，使培养出来的学生更加符合产业发展的要求，创新能力、科研能力、科研素养均有明显提升，大大促进了美国科学研究的发展，使美国的高等教育和科技创新领先世界[3]。国内高校虽然相对起步较晚，但也对科教融合的育人模式进行了积极的探索，近年来逐渐应用到本科生的教育改革中。明付仁等以“船舶与海洋工程结构力学”课程为核心，对“理论教学—应用实践—吸收反哺”的科教融合培养模式进行了实践，取得了良好的效果[4]。张富强针等对当今智能制造行业的转型升级现状，对科教融合模式下的机械设计制造及其自动化专业培养方案所出现的问题提出了对策和建议[5]。黎朝等对以科教融合模式建设国家一流化学专业进行了探索，提出了将学校的科研实力转化为教学实力的主要举措和成就，并提出了下一步建设和改革的主要规划[6]。以上研究成果表明，可以从课程体系建设、师资队伍配置、实训平台设置、创新创业保障等方面来建设本科生的科教融合教学体系，本文将根据以上已有成果，对人工智能技术快速发展的国际视域下的研究生科教融合培养模式进行探索，并通过“机器学习”课程对研究生的科教融合培养模式进行实践，摸索出一套适合研究生的科教融合教育培养体系，使高校的教学产出与科研产出同时向世界一流水平迈进，为学校的“三海一核”与“双一流”建设提供人才培养方案。

2 科教融合下的课程改革探索

2.1 “机器学习”课程性质与特点

在当今学术界，前沿学科的重大成果创新和突破，大多是学科融合交叉的结果，故研究生的培养方案需要充分考虑跨学科教学体系[7]。“机器学习”课程是一门涉及概率论、统计学、凸分析、计算复杂性理论等多门学科的课程，目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断等交叉融合领域。“机器学习”课程涉及多个交叉研究领域的核心学科和关键技术，哈尔滨工程大学青岛创新发展基地具有良好基础并具有鲜明行业特色优势的研究方向，打通学科之间的屏障，以学校“一流学科”船舶与海洋工程为核心，推动人工智能与海洋、船舶、化工、材料、信息与通信工程等专业之间的交叉融合，为我校的“三海一核”特色学科群建设提供具有交叉学科背景的人才保障，助力学校的“三海一核”事业在新一轮科技革命的变局之中开新局，在快速发展的智能时代开辟新的天地。

2.2 研究生课程改革的探索与实践

基于研究生的培养需求，要对跨学科课程体系的建设进行合理的安排[8]。（1）当前高校的研究生教育中存在“重科研，轻教育”的问题，无法将已有的科研成果及时融入研究生的教育中，造成科研与教学相脱离的状况。要改变这一现状，同时要在课程中引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观，增强爱国主义主义教育，解决“为谁培养人”的问题。（2）目前的研究生教育，还是以满足学科需要为目的进行的传统教学为主，而随着新一轮科技革命的到来，教育的重心转移到培养具有科研操作能力和创新能力的高素质领军人才，基于此就需要解决创新实训与课堂教学相脱离的问题。（3）“工业4.0”时代是学术界和工业界紧密结合的时代，工业界的科技发展在某些方面引领了学术界的研究方向。这就要求研究生的课堂教学必须紧扣工业发展前沿，让培养出的科技创新人才时刻保持对前沿方向的敏锐嗅觉。为解决以上三个问题，本门课程的教学将以科教融合为驱动，在教学内容上从以下几个方面进行探索研究（如图1所示）。

图1 科教融合协同创新模式

2.2.1 制定个性化学生培养方案，推进科研与教学相结合

课程以哈尔滨工程大学青岛创新发展基地所开设的海洋科学、光学工程、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、信息与通信工程、控制科学与工程等特色学科为基础，以“机器学习”课程为桥梁，整合各学科优势资源，推进学科间交叉融合，对提高研究生的科研与创新能力，培养研究生的团队协作精神具有重要意义，为学校“三海一核”特色学科群建设提供个性化的人才培养方案。具体而言，研究生的个性化培养方案将从以下几个方面进行探索：

第一，开展跨学科项目式教学。利用青岛创新发展基地本身具有多学科背景的师资队伍与研究团队的优势，打破传统高校中的学院建制，邀请不同研究方向的教师为具有不同专业学科背景的学生设置两个或多个学科之间的跨学科项目，如“机器学习+脑认知”“机器学习+船舶导航”“机器学习+水下无人船智能控制”“机器学习+大数据处理”“机器学习+水下通信”等项目。以此类项目作为课程的一项考核内容，既能让研究生学习到“机器学习”课程的内容，又能使其进一步掌握本专业领域的核心知识，最终提高其跨学科实践能力，让学生在以后面临专业问题时，能从更广阔的学科视野来分析解决问题。第二，鼓励研究生制定学习计划。学生的自主学习能力培养是提升学生学习兴趣的重要环节，考虑到不同学科专业之间的研究生知识基础不同，即使是相同专业的研究生也可能具有不同本科学习背景。任课教师可以建议学生根据自己已有的知识和能力以及感兴趣的研究方向，设立学习目标和制定学习计划，教师对学生制定的学习计划和学习目标进行指导，并在课程结束时对学生的学习计划完成情况进行评价。第三，跨学科前沿视野扩展及思政教育。“机器学习”这门课程注重数学模型的建立、算法的改进与应用，对学生的数学基础要求较高，而且课程的教学过程也较为枯燥。因此课堂上的教学内容不仅要从机器学习的基本概念、算法逻辑的基本原理等方面进行设置，也要注重将课程思政与学科前沿视野拓展结合，在讲授前沿方向的同时做好思政教育。在课程中讲授老一辈“哈军工”人艰苦创业，克服重重困难，研制出我国第一台晶体管计算机的光荣历史，以及老一辈科学家在科研工作和国家重大工程研究中的爱国情怀，不仅可以让学生加深对课程的理解，还可以传承“哈军工”精神，增强爱国之心。同时，邀请校内外相关领域的专家学者讲述科研历程、研究成果和最新的研究方向，不仅可以对学生进行生动的思政教育，也能让学生掌握科研前沿动态，享受学习的过程，拓宽国际视野，丰富知识储备，并且鼓励学生大胆思考，积极提出问题、分析问题和解决问题，将学生培养成为具有解决实际问题能力的社会主义建设者和接班人。

2.2.2 开放交流启发式课堂模式，推进创新实训与教学相结合

在国际视域背景下的研究生培养，不仅要求研究生要有专业知识能力、实践能力，还要有服务社会发展需求的科技创新能力。“机器学习”课程要求学生对知识的应用能力较强，教学重点并不局限于课本上所罗列的各种算法公式，更重要的是学生逻辑思维的培养以及应用算法公式解决实际问题能力的培养。（1）在课堂教学中，对于课程中的重点难点，鼓励学生与教师进行互动问答，思考所学知识内容的应用领域，培养学生主动发现问题、提出问题的能力。（2）组建科研小组，让各小组采用不同的机器学习算法模型去处理实际问题，将研究成果在课堂上进行分享，对比不同算法在处理问题上的优势与劣势，并提出改进建议，在此过程中培养学生多维思维解决问题的能力，使学生不仅对课程内容掌握得更加深刻，更训练学生解决实际问题的实践能力。（3）通过已有的机器学习相关的企业项目或科研项目，引领学生参与研究方案设计、科研信息收集、数据处理分析、结果验证评估全过程，通过正确的方法提升学生的知识创新能力。

2.2.3 建立多源联合指导教学机制，推进专业前沿认识与教学相结合

在传统的高校教学模式中，授课教师自身的知识水平与综合素质对教学质量起到决定性作用，而由于“机器学习”等新兴技术知识更迭速度快、技术创新幅度大等特点，以及多数授课教师与工业界前沿领域联系不足等原因，容易导致教学过程中的思路理念及方法落后，这会对研究生创新能力的培养造成影响。在“机器学习”课程中，将会针对我校专业特色，邀请国内外知名科技公司中科研一线的学者和工程师讲授前沿的科技动态和技术手段，在人工智能领域为学生进行理论知识和实践操作的指导。同时，改革传统的课堂教学模式，采用更适合科教融合创新的“互联网+教学”课堂模式，校外导师通过“腾讯会议”“钉钉”等网络平台对研究生进行长期长效指导，开展创新训练、职业规划、生活关怀等一系列工作，确保科教融合协同育人指导方式的科学性、指导效果的长效性，最终打破科学、技术和教学之间的屏障，使学生的知识扩展能力、创新能力增强，成为与国内产业发展需求相契合的复合型创新人才。

3 结语

在人工智能时代，针对当前国际视域下的人才需求进行教学改革，建设具有中国特色的高等教育体系势在必行。如何结合学校的“三海一核”优势学科和“双一流”建设，围绕国家需求和行业发展趋势，培养能够解决科技发展中技术难题的领军人才是我们目前面对的挑战。本文对当前研究生的培养模式进行了剖析，将科教融合和以“机器学习”为核心的跨学科人才培养体系引入研究生培养方案的探索中，从个性化培养、课堂模式、多源联合指导等方面进行了探索，以理论教学为基础，以创新实践为过程，以获得解决实际问题的能力为目标，辅以专业前沿的视野拓展，凝练出一套符合社会需求的研究生培养体系。但随着行业国际前沿方向的不断变化，研究生培养方案需要不断推陈出新，才能更好地助力中国特色世界一流大学建设，打造“三海一核”行业特色人才培养高地。