2025 年 5 月 9 日，机器学习课程建设中期研讨会议在勇者楼 303 会议室顺利召开。本次会议聚焦机器学习课程建设工作，通过全面的前期工作总结、深入的出卷方案探讨以及系统的后期工作计划部署，为课程建设的高质量推进奠定坚实基础。

会议伊始，课程建设负责人李余对前期工作进行了详细总结。自课程建设项目启动以来，团队成员紧密协作，在课程大纲优化、教学资源整合、教学模式创新等方面取得显著成效。通过多次教研活动与师生交流，课程大纲得到进一步完善，更贴合学生学习需求与行业发展趋势；教学资源库持续丰富，涵盖了大量优质的案例、课件与拓展资料；同时，团队积极探索线上线下混合式教学模式，有效提升了课堂互动性与学生参与度，为学生营造了良好的学习环境。

出卷相关事宜是本次会议的重要议题之一。与会人员围绕试卷结构、题型设置、考核点等内容展开热烈讨论。大家一致认为，试卷应注重对学生理论知识掌握程度与实际应用能力的综合考察，既要涵盖机器学习的核心概念、算法原理，又要设置实际案例分析与编程实践题目，以检验学生解决实际问题的能力。此外，为确保考试的公平性与科学性，团队还就试卷审核流程、评分标准制定等细节进行了深入探讨，力求制定出一套严谨、合理的出卷方案。

针对后期工作计划，会议明确了下一阶段的重点任务。一方面，继续优化课程教学内容与教学方法，结合最新的学术研究成果与行业应用动态，更新教学案例与课程资料，进一步提升课程的实用性与前瞻性；另一方面，加快推进课程考核评价体系建设，完善平时成绩评定标准，探索多元化的考核方式，全面、客观地评价学生的学习效果。同时，团队还计划加强与其他院校及企业的交流合作，学习先进的课程建设经验，拓展学生的实践实习渠道，为学生的职业发展提供更有力的支持。

此次机器学习课程建设中期研讨会议的成功举行，不仅全面梳理了前期工作成果与存在的问题，也为后续课程建设工作指明了方向。相信在课程建设团队的共同努力下，机器学习课程将不断优化完善，为培养高素质的专业人才发挥更大作用。

图：周海

文：李余