2024年3月28日致用楼505教室，“一堂好课”系列活动在电子科学与工程学院继续进行。人工智能系赵光耀老师以其独具匠心的授课方式，为师生们呈现了一次《模式识别与机器学习：决策树》的精彩课程。教学质量管理处处长马振中、电科院院长余波带领30多位老师进行观摩。

课堂上，赵光耀老师首先通过一个小游戏导入主题，学生挑战在有限的机会内猜测盒子中的物品，巧妙地将决策过程具体化，激发了学生们对决策树学习的兴趣。随后，他利用决策树形图详细解释了决策树的定义及其组成部分，并通过给出“随机森林”，拓展学生的知识视野。赵老师引导学生们深入思考如何基于决策树进行决策，运用思维导图工具对知识点进行了系统的总结。

在讲授决策树生成的过程中，赵光耀老师结合机器学习模型训练的实际例子，进行代码演示，现场生成决策树模型。这一环节不仅展示了理论与实践的结合，也让学生对模型的构建过程有了直观的认识。紧接着，老师提出了决策树生成过程中需要解决的关键问题，从而引出 “纯度”的概念，通过随堂练习加深学生对基尼值计算的理解。

上午10:20-12:00，学院副院长张金菊在致用楼106教室主持召开评课、研课活动，马振中处长出席并发表重要讲话，全院教师参与对本周“一堂好课”的深入探讨。各位老师发表针对示范课的所学所感，对某些教学现象提出疑问，大家相互交流，开启思维的碰撞。随后，马处长强调优秀教学的几个关键点：由浅入深的案例分析、层次分明的教学结构、首尾呼应的课堂设计、以学生为中心的教学理念、高阶性思维的培养、可量化的学习目标以及将历史典故、文学作品融入工科教学中，培养学生文化认同感的同时增强其学习兴趣。这些观点为教师们提供了宝贵的教学策略，也为今后的教学设计指明了方向。

《模式识别与机器学习》课程是人工智能系的专业必修课程之一，它涵盖了从基本的模式识别方法到现代机器学习算法的广泛知识。课程着重于理论基础的同时，强调实践应用和问题解决能力的培养。通过这样的示范课，赵光耀老师为其他教师树立了良好的教学典范，同时也推动了教育模式的进步与创新。在未来的教学中，这样的示范课将成为推动教育改革，提升教学质量的重要手段，为培养更多优秀人才奠定了坚实的基础。

（图文/教务处通讯员 一审/朱鑫旖 二审/汤志成 三审/叶娟娟）