01.课程简介

《机器学习》是人工智能技术应用专业的核心课程，共56课时，3.5学分，面向大二学生开设。课程通过“半开放命题”项目实战帮助学生理解人工智能应用场景，掌握机器学习基本概念与方法，培养技术应用能力和职业素养。课程以“思政引领”为导向，围绕“五位一体”（1个项目=分析问题、预习知识、储备技能、训练素养、综合实战）创新教学模式展开，涵盖问题定义、数据收集、模型选择、模型训练与参数调整等五个环节。教学以任务驱动为主，精选思政主题项目案例，每个实战步骤融入思政元素，培养学生的社会责任感、创新意识及综合实战能力，最终实现知识与价值观并重的育人目标。

02.课程思政设计思路

本课程教学涵盖机器学习的五个经典模型“线性回归”、“逻辑回归”““决策树 ”“支持向量机分类”“神经网络”，从机器学习项目实战所要解决的问题定义出发，按“提出问题” →“分析问题”→“解决问题”→“总结提高”次序展开教学，“思政元素”嵌入的核心是每个模型“问题定义”案例的选择。以本课程集中性课程实践为例，实训设置了五个嵌入思政元素，具体安排如下表：

03.课程思政实施

本课程打破教学常规，以思政主题任务模式重构教学内容，注重学生自我探索，分“知识积累”“技能储备”“素养训练”“综合实战”四个模块由浅入深弹性教学，并全过程植入工匠精神、社会责任、家国情怀等思政元素，推动思政教育与专技传授的有机融合，帮助学生树立正确职业观、价值观，提升综合素质和职业道德意识。课程组织方式如下图所示：

04.课程成效

本课程思政建设宗旨是“随课潜入心，育德细无声”，学生在嵌入了思政元素的教学实践过程中，思政素养得到了潜移默化地提高，具体有以下成效：

（1）整合多方资源，遴选思政实践成果，自编思政专题校本教材

（2）课程思政实践成果：

（3）课后思政影响

05.教学反思

本课程通过专题任务融合思政元素，优化内容，形成了专技与思政教育协同育人的教学模式。学生表示，课程思政的融入让他们在学习技术时，对社会问题有了更深理解，并逐渐从“能做什么”转向“应该做什么”。由于课程主题与当前热门思政话题对接，师生需共同投入大量时间采集制作并实时更新数据集，这也是课程建设的难点。未来将继续拓展资源，优化课程内容和教学模式，提升思政渗透，增强学生的职业素养与社会责任感，推动技术健康发展，为社会带来正面影响。