面向大模型时代的本科机器学习课程改革： 守正创新与渐进融合

摘要

大模型技术的兴起对人工智能人才培养提出了新要求，也对本科阶段的基础课程《机器学习》的教学设计
带来了新机遇与挑战。本文认为，面向初学者的本科教学改革应坚持守正创新、渐进融合的基本原则，其核心是在
经典机器学习知识体系框架内，革新教学理念、方法与工具。本文首先分析了在本科教学中引入大模型相关知识的
必要性与边界，明确其作为增效工具、对比案例和视野窗口的定位。进而，提出一套渗透式的改革方案：在知识层，
以经典理论为主线，选择性引入大模型作为对比与延伸；在工具层，将大模型作为编程助手与概念解释器，提升学
习效率；在项目层，设计经典方法为主、大模型方法为拓展的对比性实践。最后，通过教学实践验证了该方案在激
发学习兴趣、深化经典理论理解、培养前沿技术敏感度方面的有效性，为本科阶段的基础课程应对技术范式变革提
供了稳健的改革路径。