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SECI 视角下应用型高校《机器学习》理实一体化教学探索
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摘要:数据多样化和规模的急剧增长,为学科带来了新的挑战,同时促进了其方法与工具的创新和发展。大数据时代, 学科在数据维度、模型设定、复杂特征刻画、模型依赖和预测等方面面临诸多挑战。本文以 SECI 模型为视角,探讨应用 型高校《机器学习》课程的理实一体化教学方法,提出基于知识转换的教学策略,旨在促进学生理论知识的深化与实践能 力的提升,推动教学改革。研究表明,SECI 模型为机器学习课程的理实一体化提供了理论支持和实施框架,对应用型高校 的教学改革具有重要意义。
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