摘要：AI驱动产业升级，模式识别与机器学习课程却内容老化、实践薄弱，难育“理论扎实、能创新”人才。本文从目标、内容、方法、实践、考核五维重塑，构建“理论-实践-创新”三位一体体系，为产业输送高素质工程科技人才。

一、引言

ChatGPT、自动驾驶、智能医疗引爆“智能革命”，全球急缺理论硬、实战强的AI人才。模式识别与机器学习是贯通数学与前沿应用的“敲门砖”，却仍陷“经典算法+公式推导+验证实验”老框架，对Transformer、扩散模型等着墨不足，学生“懂调参不懂原理，会推导不会落地”。系统改革该课程，已成为适配技术爆发、提升人才培养质量的必由之路。

二、传统模式识别与机器学习课程教学的现存问题（一）教学目标定位模糊，与产业需求脱节

传统教学目标停留在“掌握概念、算法与推导”，忽视产业亟需的算法落地与模型优化能力：学生熟记SVM核函数却不懂小样本边界，会推反向传播却不会用PyTorch调参，毕业后仍需岗前培训方能上手。

（二）教学内容滞后，前沿与交叉性不足

教材止步 2010，Transformer等零出现；缺“模式识别+医疗/金融”交叉案例，更无数据预处理、模型部署与优化，学生只能课后补前沿，纸上谈兵难转工程实践。

（三）教学方法固化，学生主动性不足

传统课程普遍采用 “教师主导” 的单向灌输式教学模式，学生缺乏主动思考与实践探索的空间。这种教学方法存在两大弊端：一是学生难以理解抽象的数学理论与算法原理的实际意义，导致 “知其然不知其所以然”；二是学生缺乏 “用算法解决实际问题” 的机会，学习兴趣低下，主动探索与创新能力被抑制。

（四）实践环节薄弱，与真实场景脱节

实验类型单一，实践环节多为验证性实验，学生只需按照实验指导书的步骤操作，无需自主设计方案、解决问题，难以培养实战能力。

多数高校的实践教学仍基于 MATLAB、Python 基础库，未引入企业常用的开发框架及开源项目，学生毕业后需重新适应企业的技术栈。

课程未设置跨学期、跨学科的综合性项目，学生无法体验从 “需求分析 - 数据采集 - 模型设计 - 部署测试” 的完整项目流程，团队协作与工程化思维培养不足。

（五）考核方式单一，评价维度不全面

传统课程的考核以 “期末闭卷考试+ 平时作业” 为主：期末考试侧重考查数学公式推导、算法原理记忆；平时作业多为理论习题或简单实验报告。这种考核方式存在明显缺陷：一是过度关注理论知识记忆，忽视对学生实践能力、创新能力的评价；二是无法全面反映学生在项目中的贡献与成长，导致 “搭便车” 现象；三是考核结果无法为教学改进提供有效反馈，难以针对性提升课程质量。

三、人工智能背景下模式识别与机器学习课程改革路径

针对传统课程的现存问题，结合人工智能产业对人才的核心需求，本文从 “教学目标、课程内容、教学方法、实践体系、考核方式” 五个维度，构建 “理论 - 实践 - 创新” 三位一体的课程改革体系。

（一）重构教学目标，聚焦 “理论 - 实践 - 创新” 三层能力

以人工智能产业需求为导向，将课程教学目标升级为 “三层级能力体系”，实现从“知识传授” 到 “能力培养” 的转变：

基础层：掌握模式识别与机器学习的核心概念、经典算法的数学原理与适用场景，能清晰阐述算法的优缺点与改进方向；

应用层：具备数据预处理、模型开发、模型部署的实战能力，能独立解决产业场景中的简单问题；

创新层：具备跨领域应用思维，能将模式识别与机器学习算法与医疗、金融等领域结合，设计创新性解决方案；具备前沿探索能力，能跟踪 NeurIPS、ICML 等顶会成果，尝试改进现有算法或设计新型模型，解决复杂工程问题。

（二）优化课程内容，构建 “核心 + 前沿 + 交叉 + 工程” 四维体系

打破传统教材的束缚，建立动态更新的课程内容架构，确保内容紧跟技术前沿、贴合产业需求：

核心模块：保留经典算法的核心理论，但简化复杂的数学推导，侧重 “原理理解 +

应用场景”。

前沿模块：每学期由专业教师团队梳理上一学年的顶会成果与产业技术，新增 3-5个前沿专题。每个专题配套顶会论文节选、开源项目代码与行业案例，引导学生理解前沿技术的核心思想与落地方法。

交叉模块：引入 “AI+X” 交叉领域的教学内容，如 “模式识别在医学影像病灶检测中的应用”，培养学生的跨领域应用思维。

工程模块：新增 “工程化实践” 内容，包括数据工程、模型工程、部署工程。通过企业真实项目案例，让学生掌握从 “算法到产品” 的全流程技术。

（三）创新教学方法，推行 “学生中心” 的互动式教学

摒弃 “单向灌输” 模式，采用 “任务驱动、翻转课堂、项目式学习” 相结合的教学方法，让学生在 “做中学、学中创”：

任务驱动教学：将课程内容转化为可操作的任务，学生以小组为单位完成任务，教师通过 “提出问题 - 引导思考 - 点评反馈” 的方式，帮助学生理解理论与实践的结合点。

翻转课堂教学：将 “知识输入” 环节放在课下，教师通过在线平台发布核心知识点微课、术语清单与预习任务；课堂上则围绕学生的疑问展开讨论，并组织 “算法辩论”，深化学生对知识的理解。

项目式学习：设置贯穿学期的综合性项目。学生 3-5 人一组，自主完成 “需求分析 - 数据采集 - 模型设计 - 代码实现 - 部署测试 - 报告撰写” 的全流程，教师定期指导项目进度，帮助解决技术难题。项目结束后，学生进行成果答辩，分享项目经验与技术创新点。

（四）完善实践体系，构建 “基础 - 综合 - 创新” 三级实践平台

依托 “实验室 + 企业 + 开源社区” 资源，建立多层次实践体系，实现 “从验证到创新、从校园到产业” 的衔接：

基础实践平台：基于 Python、PyTorch/TensorFlow 构建基础实验环境，设置 10-12个验证性实验，实验目的是让学生熟悉工具使用与基本算法实现，掌握实验报告的规范撰写。

综合实践平台：依托高校实验室的 GPU 服务器与云平台，设置 3-4 个综合性实验，实验提供真实数据集与基础代码框架，学生需自主设计方案、优化模型、分析结果，培养工程实践能力。

创新实践平台：对接国际国内竞赛与企业合作项目，鼓励学生组建团队参与。教师与企业导师共同指导，帮助学生将课程知识应用于真实场景，提升创新能力与团队协作能力。同时，引入开源社区资源，引导学生参与开源项目开发，积累实战经验。

（五）改革考核方式，实施 “过程性 + 能力导向” 的综合评破除“一考定成绩”，实行“过程 60%+ 期末 40%^⋅ ”五维评价：

1. 平时作业 15% （理论+文献 ⋅+ 基础实验）；

2. 小组任务 20% （答辩+教师+互评）；

3. 综合项目 25% （需求-方案-代码-部署-创新）

4. 理论开卷 20% （重概念应用）；

5. 上机实战 20% （真数据、限时完成预处理-建模-代码-结果）。

四、结语

在人工智能技术快速发展的背景下，模式识别与机器学习课程作为培养专业人才的核心载体，其改革势在必行。未来，课程改革还需进一步深化：一是加强 “产教融合”，与人工智能企业共建课程、联合授课，引入更多企业真实项目与技术标准；二是借助人工智能技术自身优势，开发 “个性化学习系统”，通过智能推荐学习资源、实时反馈学习效果，提升教学的精准性；三是拓展 “国际化合作”，与海外高校开展联合项目，让学生在跨文化协作中提升全球视野与创新能力。通过持续改革，模式识别与机器学习课程将更好地为人工智能产业培养高素质人才，助力我国在全球智能革命中占据领先地位。