大语言模型驱动下高校机器学习课程教学的路径创新研究

引言

数字经济与教育信息化背景下，机器学习作为 AI 核心课程，直接影响高校人才培养质量。当前高校虽通过项目式学习、校企合作改革该课程，但新生计算机基础差异大，传统“一刀切”教学难满足个性化需求；优质资源分散，学生易陷入“信息碎片化”困境。大语言模型凭借自然语言理解与知识推理能力，可实现智能答疑、个性化路径规划，为课程革新注入动能。本文探究其应用价值与实现路径，为同类课程提供参考。

一、传统高校机器学习课程教学的现实困境

高校机器学习课程虽形成稳定体系，但教育现代化转型中弊端凸显，难以适配学生需求与社会对 AI 人才的要求。教学内容上，课程依统一大纲，侧重经典算法理论推导，对 GAN、强化学习等前沿技术仅简要介绍，知识更新滞后产业发展，存在“时间差”；“一刀切”设置忽视个体差异，基础好的学生因内容无挑战性倦怠，基础弱的因理论抽象畏难，且课堂内容与应用脱节，学生实践中“所学用不上”。

教学方法上，传统“理论讲解 - 案例演示 - 学生练习”单向流程为主，教师主导课堂，学生被动接收知识，缺乏独立思考空间；互动局限于简单问答，无实时反馈机制，课堂上教师难掌握学生吸收情况，课后答疑滞后，导致“课堂听懂、课后不会用”，实践能力培养流于形式。

评价体系结果导向偏差明显：维度单一，侧重理论考核，难评估算法应用等实践能力；过程性评价缺失，忽视解题思路与实验逻辑；评价主体仅为教师，无学生自评、互评与技术支撑，难反映综合素养，企业反馈毕业生需额外岗前培训。

资源配置供需失衡：硬件上，深度学习实验需高性能 GPU，但多数高校设备不足、算力有限，学生排队等待影响实操；资源上，校内前沿文献与案例少，校外在线资源分散，学生筛选信息耗时；师生比失衡，教师人均带教超200 人，难提供“一对一”辅导，加剧资源矛盾。

二、大语言模型赋能高校机器学习课程教学的核心价值维度解析

大语言模型为高校改善教学质量提供了新契机。面对传统教学的共性困境，依托其技术优势重构教学体系，大语言模型的核心价值体现在四方面。

个性化教学上，大语言模型采集入学测试、课堂互动、作业与实验报告等数据，构建“学习画像”实现三重赋能：挖掘知识薄弱点推送关联资源，为学生推动画与案例；结合学习风格与能力推荐差异化任务，基础好的安排“强化学习项目”，基础弱的设计“算法入门练习”；支持自然语言交互，拆解复杂原理，并生成针对性练习题，契合“以学生为中心”理念，提升学习自主性。

教学方法创新上，大语言模型与 VR/AR、游戏化教学融合。VR/AR 构建虚拟实验室，学生模拟“模型搭建 - 训练调优”全流程，大语言模型实时标注算法轨迹与误差，实践显示学生知识掌握效率提升 40% 以上；开发“智算竞技场”，将任务转化为关卡挑战，积分与排行榜激发热情；智能助教支持多模态交互，7×24 小时答疑，弥补师生互动时空限制。

评价体系优化上，大语言模型推动评价向“多元过程导向”转型。解析实验报告代码逻辑与设计思路，关注思维创新；整合课堂参与、协作数据与实践成果，综合评估知识掌握、代码能力与协作力；生成“能力雷达图”，推送改进建议，构建“评价- 反馈- 提升”闭环。

资源与管理效能上，大语言模型整合“校内 + 校外”资源库，梳理知识点关联，同步优质 MOOC 与案例，按学习进度推荐闭环资源；智能排课优化课程与分组，自动化批改减轻教师的机械重复性工作，数据分析定位学生薄弱环节，辅助调整教学策略。

三、大语言模型赋能高校机器学习课程教学的实现路径解析

针对技术适配、教师素养等问题，高校需构建“技术 - 教师 - 制度”三位一体体系，推动深度融合。

技术协同创新上，以课程需求为核心，微调开源模型，构建含课件、试题的专属语料库；联合高校与AI 企业成立“AI 教学联盟”，制定接口与数据标准，实现跨校资源互通；“校企共建”分摊硬件成本，企业提供 GPU，高校落地教学场景；组建“专家 + 名师 + 分析师”团队，检测模型输出准确性，修正数据偏差。

教师能力提升上，按教龄分层培训：青年教师侧重数据解读、模型微调与场景设计；年长教师“结对帮扶”，消除技术焦虑；组织跨学科交流；建立“物质 + 精神 + 职业发展”激励，将应用成效纳入考核，设奖励基金；每月开展案例分享会，研讨经验与问题，持续改进。

制度保障上，结合课程思政与 OBE 理念修订大纲，明确大语言模型应用目标与规范，将“AI 伦理”纳入课程；实行“校级统筹 + 院级落实”，校级维护核心资源，院级动态更新案例库；构建全面的评估体系，跟踪学生能力与企业反馈，形成“评估- 反馈- 改进”闭环，保障可持续应用。

参考文献：

[1] 苏瑞 . 生成式人工智能浪潮下高校人才培养的机遇和挑战 [J].黑龙江教育( 理论与实践),1-5 .

[2] 肖建力 , 黄星宇 , 姜飞 . 智慧教育中的大语言模型综述 [J]. 智能系统学报 ,1-17

[3] 嵇圣硙 , 李新路 . 大语言模型赋能高校智能化教学——以数据库原理与应用课程为例 [J]. 电脑知识与技术 ,2024,20(16):23-25

[4] 杜蕾 , 何斐 . 大语言模型对高校大学生信息素养教育的影响与启示——以 ChatGPT 为例 [J]. 新世纪图书馆 ,2024,(05):64-72

[5] 骆仕杰 , 金日泽 , 韩抒真 . 采用低秩编码优化大语言模型的高校基础知识问答研究 [J]. 计算机科学与探索 ,2024,18(08):2156-2168.

作者简介 : 唐朝生 (1984.5-)，男，汉族，河南省邓州市人，博士研究生，副教授，硕士生导师，研究方向：机器学习与智能决策。

基金项目：2024 年度研究生精品教材项目：机器学习原理与方法 (2024YJC06)