接軌世界：全英文教學，提升學術交流能力

    选课学生笼罩全校差异学院的硕士、博士研究生以及来华留学生……这是盘算机科学与工程学院开设的研究生学位课程《大数据分析与挖掘》的显著特征，吸引着差异学院、差异年级、差异国家的学生踊跃报名选课。课程主讲老师邵俊明认为，在本课程中营造全英文教学气氛，将有助于培养研究生的科研素养、敏锐思维和国际化能力。

    全英文教学的一大特点是驱动学生主动适应英文听说读写的学术情况，从而提升学生的科技英语的写作与表达水平。邵俊明强调，良好的英文水平对于学生来说，是一项不行或缺的素养。“现在的学生要多读英文文献，也要用英文写论文，积极加入国际聚会会议和学术交流。”

    同学们从一开始的畏难情绪，到课程后期的掌握自如，其中的努力与进步都被邵俊明看在眼里，记在心里。“他们刚开始听这门课的时候，英文的听说读写在他们看来照旧有点困难的。但是随着课程的向前推进，同学们慢慢适应之后也就觉得没有多灾了。”邵俊明由衷为同学们英文水平的飞跃感应欣慰。

    邵俊明以其奇特的课程结构和深入浅出的教学方式赢得了学生们的广泛好评。“我觉得这门课程是我在電子科技大學上过的最好的课程之一，原因是它与大数据和人工智能相关，这是当今热门话题，而且课程内容很是富厚，充满了最新的业界尺度和案例。虽然，还离不开邵俊明教授精彩的解说方式和引导。”盘算机科学与工程学院2023级留学硕士生Haider Muhammad Hamza对邵俊明的教学方式体现赞同。

創新教學：前沿性內容，鍛煉學生科研思維

   《大数据分析与挖掘》课程作为技术前沿课程，具有“与时俱进”的特性。每隔一两年，课程组就会花大量时间收集资料，结合实际情况对课程内容进行调整和革新，增加前沿性、创新性内容，好比近年来备受关注的ChatGPT等。课程组将新类检测学习、自动驾驶等项目中的大数据相关内容加入课程，使课程更具有生动性、实用性。邵俊明提到：“教学内容自己具有创新性，这是毋庸置疑的。”

同時，課程內容豐富，涵蓋了數據挖掘、機器學習的一些基礎知識和大數據前沿的理論和要领，好比哈希技術、采樣技術、數據流技術、圖挖掘技術等，並引入了大量最新的方式要领。“從教學內容來說，我認爲這對于大部门碩士生、博士生是很是有用的，能夠對他們的事情或者科研有一定幫助。”邵俊明笃定說道。

    纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。课程要为学生打下理论基本，但最终的目标一定是科研实践。《大数据分析与挖掘》课程很是注重培养学生的科研素养，对此，邵俊明不失滑稽地以四川名菜“麻婆豆腐”举例类比。“科研创新就好比想研究一道麻婆豆腐配方。首先我们需要文献调研、收集资料，就好比做大量走访，了解种种麻婆豆腐的特点。最焦点的步骤是总结现有要领的优缺点，也就是找出科学问题。提炼科学问题是培养科研思维的焦点能力，这也是我们希望学生们能学会的。”

    “按差异口味做麻婆豆腐好比凭据需求去制定目标，请裁判评判哪种好吃好比评估科研结果，推销麻婆豆腐好比写论文向别人推介自己的科研结果。”邵俊明用着诙谐的比喻道出科研的历程。《大数据分析与挖掘》课程便以提升学生的科研实践能力为目标，领导学生提升科学素养，做出“真工具”。

爲了實現創新教學，邵俊明在課程的講解上獨具特色。他對于要领的理解並不是單純的照本宣科，而是通過要领得出的解決角度，並接纳更易于理解的講解方式。纵然是號稱最難的數據采樣章節，邵俊明的講解都可以讓學生能夠循序漸進的理解采樣要领和其中蘊含的思考邏輯。

   “通过老师的解说，我们很直观地理解了采样方式从反变换采样到较为庞大的马尔可夫采样等一系列要领的生长历程，认识到采样作为机械学习和深度学习中的基石所具有的重要性，在科研实践中，需要凭据差异的情况来选择合适的采样要领，这有助于我们形成正确的科研看法。”2023级博士研究生张同泽认为。

盡心育人：交互式教學，點燃學生上課熱情

   “火花奖”是华为公司表彰和谢谢对工业界和科学界作出重大孝敬的高校教师，评选最具有解决工业难题潜力和科学理论突破价值的“IDEA”。作为该奖项两度得主，邵俊明将自己的项目经验转化为教学案例，将理论原理与实践经验相结合，资助学生深入理解。好比，在讲k邻近算法时，他以自身加入的华为项目举例，为同学们解说算法应该如何进行现实场景应用。“以前学习的一些知识还比力浅，我想为他们讲清楚深条理的原理。”

由于該課程面向全校開放，每個學生的知識結構和學科配景不盡相同。因此，邵俊明會先講透基礎原理，再闡釋細節，確保同學們都能跟上教學進度。課程接纳了“交互式教學”方式，授課過程中注重實時反饋。“通過動態進行交互式教學，我能從學生的眼睛感受到他是否能聽懂。如果發現學生們聽不懂了，那我就會進一步的深入講解。”這種教學方式幫助學生掌握課程內容中的難點，也讓他們保持對學習內容熱情高漲。

    邵俊明认为，基础性的建设内容至关重要。任何重要的建设性目标归根结底都是要解决基础问题。好比大模型建设，要构建自己的大模型，就要研究大模型本质的基础问题是什么。“作为科研事情者，我们的发力点应该是怎么做、投入什么，借此介入这个问题的研究。要让同学们认识到这个事实，引导他们在底层上或者要害技术上去创新，去突破前人的通例，然后开发自己的产物。”

爲了保障教學效果，邵俊明對于課件也有嚴格的要求。PPT中減少了對于要领的文字描述，接纳圖片爲主的方式來輔助講解，使得本來較爲艱深的看法通過直觀上較易理解的方式呈現出來。“周一晚上連上三節課，雖然會很疲憊，但是老師的講解結合直觀的展示方式還是能讓我迅速進入狀態，經常覺得沒過多久就下課了。”計算機科學與工程學院研究生黃爍今在評教中反饋道。

    课程并非是单纯的介绍理论，而是引导学生思考要领发生的逻辑合理性的解说，让同学们形成一种科学的思考方式。诙谐滑稽的教学方式、实时调整的教学进度、专业有效的科研技巧……同学们普遍认为，这门课为他们提供了奇特的学习体验和思考方式。“邵老师的授课总是饱含激情，能充实调动学生们的情绪，燃起我们对于学习和科研的热情。”2023级硕士研究生王振强说道。盘算机技术专业的硕士生张德帅也因此感应受益匪浅：“现在我对于文献内容的思考更多的并不是简朴的接受其要领，而是从更深入的角度思考得出要领的思维历程。”

思政教育：講內外形勢，培育學生愛國情懷

    在科技生长日新月异的当下，为国家培养未来的栋梁人才是当务之重。因此，邵俊明认为，培养今世大学生的爱国情怀很是重要。在课堂上，他将种种思政案例与课程内容相结合，从而到达课程启智润心的效果。“相较世界一些发达国家，我们在某些方面另有一定差距，但是我们一直在努力追赶，我会经常提醒和勉励同学们不懈奋斗，踏踏实实做好科研，为实现科技自立自强做孝敬。”邵俊明教授谈道。

   邵俊明在介绍OpenAI技术时，提到了学界仍在广泛探讨的主权人工智能看法，即各国家用切合本国文化和思维方式等数据训练大模型，支持人工智能基础设施建设。“虽然说科学无国界，但是大数据的资料、要素设备是有国界的。我们国家有着悠久的历史和特有的文化传统，我们在研究相关内容时就要注重掩护这些文化。我会提醒学生们要注意相关宁静性、伦理性、执法性问题。”

通过课程学习，学生们对大数据有了更深的理解，尤为重要的是，课程引发了学生们对数据的敏感度，使他们对未来投身于科研充满了无限期待。“这门课程使我越发注重逻辑思维的训练，也让我明白了数据的力量。”硕士研究生刘禹霄分享道。“由邵老师授课的大数据课程是我在大学遇到的最令人印象深刻和前瞻性的课程之一。尽管其内容具有挑战性和数学密集性，但他的教学要领使其易于理解且引人入胜。我加入过许多差异教授的讲座，但我认为邵老师是其中最精彩的之一。”航空航天学院2023级来华留学博士生Khan Khalid 叹息道。

   大数据分析与挖掘与人工智能密切相关。邵俊明提到，盘算机学院的老师们一直在思考，在新时代配景下，面对第四次科技革命，要如何凝聚几个实验室的力量配合解决亟待解决的重大科学问题。每位老师都在思考怎么确定好研究偏向，更好地和时代接轨，跟四川省战略、国家战略相结合。“科研，最终都应该服务于祖国大地，服务于社会生产，服务于造福人类。”这是他对学生们的教诲和期许。