基于可视化案例教学的机器学习导论教学研究

摘要：目的：随着人工智能技术的飞速发展，机器学习被视为其中的核心领域之一，这无疑对教育领域提出了新的挑战。因此，必须加快提高机器学习导论教学质量，以保证相关领域专业人才的平衡。方法：文章通过分析现有的教学方法，明确机器学习在人工智能领域的重要性，并阐述实施可视化案例教学的现实需求。同时，在传统教学的基础上结合TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等现代化工具，提出一种结合理论与实践、直观与互动的教学模式，借助可视化案例教学的创新方式，开展机器学习导论教学研究，以期提升学生的学习兴趣和实际应用能力。结果：可视化案例教学的设计与应用，可以强化机器学习导论课程的教学效果，特别是在针对非专业学生的教学中，可以借助可视化案例教学直观、形象、动态的呈现方式，将复杂的代码及问题进行转化和简化，以便学生能够更好地理解与分析。其中，分别对TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具开展实践，通过可视化案例的全方位展现，为学生创造出优质、直观的学习环境，使机器学习导论课程教学呈现出良好的效果。结论：使用可视化案例教学方法及工具，能够使学生更直观地理解机器学习的概念和原理，借助简单、直观的呈现方式，提升学生的理解和实践能力。同时，可视化教学不仅能够激发学生的学习兴趣，还能培养学生解决实际问题的能力。

关键词：人工智能；机器学习；可视化教学；TensorFlow Playground；Jupyter Notebook

中图分类号：TP181-4；G642 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2024）17-0-03

0 引言

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为全球关注的焦点，其影响力遍及各个领域，从学术研究到工业应用，再到人们日常生活的方方面面。自2016年谷歌DeepMind开发的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石以来，AI技术不断进步，应用范围不断扩大，其在学术界和产业界的应用已经成为衡量一个国家科技实力和创新能力的重要指标［1］。AlphaGo的胜利不仅是AI技术的一次重大突破，更是AI在复杂决策和策略问题中应用潜力的一次展示。在此背景下，应加强前沿科技人才应用能力培养，借助可视化案例教学实践保持AI技术领域长效教学优势，进一步促进机器学习的技术积累和创新。

1 人工智能环境下机器学习的必要性

在学术界，AI的应用超越了计算机科学的范畴，并渗透到包括物理学、生物学、经济学、语言学等在内的多个学科。AI技术的发展为这些学科提供了新的研究工具和方法，推动了跨学科研究的深入发展。例如，诺贝尔化学奖的获得者哈萨比斯和江珀，基于人工智能模型AlphaFold 2，能预测大约2亿种已知蛋白质的复杂结构。

另外，在实际产品应用方面，AI技术已经从实验室走向市场，成为推动产业升级和创新的重要力量。例如，诺贝尔化学奖的获得者哈萨比斯和江珀，基于人工智能模型AlphaFold 2将AI技术从实验室转向市场，成为推动产业升级和创新的重要力量。此外，以ChatGPT为代表的自然语言处理技术的出现，不仅改变了人机交互方式，也为教育、医疗、客服等行业提供了智能化解决方案。在此背景下，AI已经成为未来人才的核心竞争力。为了培养能够适应AI时代的新型人才，全球各地的高校已经开始将AI技术纳入课程体系，甚至非相关专业也将AI作为通识课程，以培养学生的AI素养和跨学科思维能力。

2 基于可视化案例教学的机器学习导论教学要求

随着科技的不断发展，人工智能技术已逐步成为各领域关注和竞争的焦点。在工业化时代，其因受到诸多因素的掣肘而与国外差距明显，在人工智能时代，则必须加紧做好高素质人才培养和教学优化，围绕课程、内容及教学等要求，融入可视化案例教学模式，推动机器学习导论教学创新发展，确保人才培育始终与实际需求保持一致。

2.1 构建人工智能课程体系

南京大学在全国高校中首创，面向全体本科新生开设了人工智能通识核心课程体系。该课程由中国科学院院士谭铁牛、欧洲科学院院士周志华等人工智能领域的顶尖学者领衔，汇聚海内外一流专家学者组成高水平教师团队。引导学生正确认识和理解智能时代，对人工智能的学科发展、基本概念、基础技术等有基本认识，并能从跨学科视角思考人工智能伦理、治理以及与社会发展的关系。南京邮电大学发布了“人工智能+创新人才培养”行动方案，学校将依托信息通信优势领域，面向国家战略需求，全面启动面向非信息类专业的“人工智能+微专业”和面向信息类专业的“人工智能+微课程”模式，强化“通专、科教、产教”三融合。

2.2 紧贴机器学习核心内容

机器学习作为人工智能领域最核心的方法，重要性不言而喻。其涉及从数据中自动提取模式和知识的过程，是构建智能系统的关键技术之一。在人工智能通识教育中，机器学习导论课不仅能为学生奠定理解智能系统工作原理的基础，还能激发学生对人工智能技术的兴趣和好奇心。机器学习导论课程通常包括数据预处理、特征选择、模型训练、评估和优化等关键概念，这些都是构建有效机器学习模型的基石。通过这门课程，学生可以了解到机器学习算法如何应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等实际问题，从而对人工智能的实际应用有一个直观的认识。当然，机器学习中的一些概念，如神经网络、支持向量机、决策树等，虽然在理论上具有吸引力，但在实际教学中如何将这些抽象的概念转化为学生能够理解和掌握的知识，是一个亟待解决的突出问题。特别是那些非专业学生对这些概念的直观理解不足，暂时难以将理论知识与实际应用联系起来。

2.3 优化创新教学模式

由于机器学习导论课往往显得比较抽象和复杂，而非专业学生缺乏必要的数学和统计学背景，因此理解算法的数学推导和理论基础比较困难。此外，机器学习涉及的编程实践和数据操作技能，对没有编程经验的学生来说是一个不小的挑战。因此，必须在机器学习导论课的施教方面下功夫，如实施可视化案例教学是一种有效的教学方法，尤其在机器学习导论课程中，能够帮助非相关专业的学生克服学习障碍，激发学习兴趣，增强学习效果。此外，这种教学方法还能鼓励学生自主探索和实验，培养他们解决实际问题的能力。

3 机器学习导论教学中可视化案例教学优势

可视化案例教学是一种创新的教学方法，通过案例来展示所学内容，从而利用视觉元素提升信息传递效率，帮助学生构建知识框架，提升问题分析和解决能力，具体优势包括多个方面。

3.1 理论与实践相结合

可视化案例教学是一种将抽象理论具体化的教学方法，不仅仅展示图像和动画，还涉及将理论与实践相结合［2］。其中，可以通过可视化神经网络训练过程，使学生看到不同参数设置如何影响模型的准确性和效率，并利用各类较为直观的视觉元素，将复杂的教学内容转化为易于理解的图表、图像和动画，从而大幅提高信息传递效率。具体来说，重点是要通过案例展示和分析，让学生充分体验在实际中的应用，加深对概念的理解，同时借助实际问题深度参与和互动。

3.2 激发学生的学习兴趣

对非计算机专业的学生而言，复杂的代码和数学推导可能降低他们对机器学习的兴趣，这也是实践教学中最常见、最现实的问题。相较于传统的教学方法，可视化教学可以通过生动的案例演示和互动体验，将刻板的代码或数字转化为动态数据，从而改变学生对机器学习导论的刻板印象，并有效激发学生的学习兴趣。在此过程中，要让学生观察模型在不同数据集上的表现，使其更好地理解机器学习的应用价值，以帮助非计算机专业的学生打开一扇通往机器学习世界的大门，让他们无须深入掌握编程和复杂数学，也能感受到机器学习的内在魅力。

3.3 培养创新思维

在机器学习导论课程中，培养创新思维能力是重中之重。与以往的课堂教学相比，在可视化工具的帮助下，学生可以在优质的环境中实验，自由尝试不同的机器学习模型和参数设置，直观地观察这些选择对实验结果的影响［3］。这种探索性的学习方式，能够打破传统单向知识传递模式，鼓励学生通过实践和试错来深化理解。这种互动体验能使学生对机器学习算法产生更深刻的认识，并且在不断的尝试和调整中，学生不再是被动的知识接受者，而是成为积极的探索者和问题解决者。

4 基于可视化案例教学的机器学习导论教学实践

可视化案例教学的应用与实践，不仅有助于加深学生对机器学习技术的理解，还可以激发学生的创新思维，增强学生的实践能力。尤其是TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具的使用，将通过直观的图像和实际应用场景，使抽象的概念转化为具体的视觉表现，让复杂理论更易于理解。

4.1 基于TensorFlow Playground的教学实践

TensorFlow Playground是由Google提供的在线工具，允许用户通过直观的方式理解和实验神经网络的工作原理，特别适合非相关专业的学生。因为其不需要编程基础，用户无须编写代码，也能通过交互式界面创建、训练和可视化神经网络，这大大降低了学习门槛。

4.1.1 交互式界面

TensorFlow Playground提供了一个直观的交互式界面，用户可以通过拖放节点和调整参数来构建和训练神经网络模型。这种交互性使学生能够亲手操作和观察模型的变化，从而加深对神经网络结构和参数调整的理解。

4.1.2 实时可视化

TensorFlow Playground的一个独特功能是实时可视化。当用户调整模型参数或运行训练时，界面会实时更新显示输出结果的变化。这种实时反馈机制能够帮助学生即时看到调整对模型性能的影响，加深对参数调整意义的理解。

4.1.3 数据集和模型类型选择

用户可以在TensorFlow Playground中选择不同的数据集和模型类型，从简单的线性分类器到深层神经网络，感受非线性激活函数带来的非线性模型分类效果。这种多样性使学生可以在不同类型的问题上实践和学习。

4.1.4 数学模型和公式原理

TensorFlow Playground应用了多种数学模型和公式原理，如线性模型、激活函数、损失函数等，这些原理共同构成了深度学习的基础。通过可视化和交互式学习，用户可以直观理解这些原理如何通过调整网络架构和参数来影响模型性能。然而，TensorFlow Playground主要用于可视化和初步理解神经网络，帮助用户调整参数，并观察这些调整对网络模型性能的影响，但其不支持进阶的网络结构。

4.2 基于Jupyter Notebook的教学实践

作为一个强大的交互式编程环境，Jupyter Notebook非常适合用于机器学习导论的可视化案例教学，尤其是在需要更进阶的网络结构和机器学习任务及方法时。

4.2.1 交互式开发环境

Jupyter Notebook提供了一个交互式开发环境，允许用户编写代码、查看结果、添加注释和文档，所有这些都在一个文档中完成。这种环境非常适合逐步展示机器学习模型的构建和训练过程，使学生能够跟随并理解每一步的操作和结果。

4.2.2 丰富的可视化工具

Jupyter Notebook支持多种可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，这些工具可以帮助学生更直观地理解数据和模型。通过在Notebook中直接绘制图表和图像，学生可以实时看到数据的变化和模型的预测效果。

4.2.3 代码共享和协作

Jupyter Notebook支持代码的共享和协作，这意味着教师可以创建包含完整代码和解释的Notebook，学生可以直接在这些Notebook上操作和实验，或者与其他同学协作完成项目，使教学过程更加流畅，保证教学协作与互动效果。相较于以往的教学模式，Jupyter Notebook支持下的机器学习导论教学始终保持着与学生的直接互动，在理论学习的同时增强实践操作的体验感，对内容的转化和理解大有裨益。

4.2.4 支持多种机器学习框架

Jupyter Notebook与多种机器学习框架兼容，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等。这为学生提供了使用不同工具和框架实验的机会，同时使教师能够展示不同框架在解决同一问题时的异同。

5 结语

本文分析了可视化案例教学在机器学习导论课程中的应用。通过TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具，学生能够更直观地理解机器学习的概念和原理，并增强实践能力。这种教学方法不仅能够激发学生的学习兴趣，还能培养学生解决实际问题的能力，帮助其适应未来的AI时代。

参考文献：

［1］ 袁野. Matlab可视化与机器学习课程的案例教学实践［J］.福建电脑，2019，35（7）：116-118.

［2］ 吴珍珍，朱峰.基于移动AR的可视化教学案例设计［J］.电脑知识与技术，2021，17（31）：155-156，159.

［3］ 刘宏，王彦芳.基于Jupyter Notebook平台的C语言教学改革探讨［J］.电子商务，2018（7）：95-96.

作者简介：万相 （1989—） ，男，博士，讲师，研究方向：集成电路。

本文引用格式：万相.基于可视化案例教学的机器学习导论教学研究［J］.艺术科技，2024，37（17）：-.