在自由学院教授概率机器学习：赋能社会与数学双重视角的AI话语
计算机与社会
2025-10-30 v1
摘要
本文介绍了我们所在机构（一所服务在STEM领域中被边缘化学生的小型自由学院）全新设立的本科机器学习课程，旨在赋能学生批判性地将机器学习的数学基础与其社会技术影响联系起来。我们提出一种“框架导向”方法，通过概率编程降低数学门槛，教授学生掌握概率建模的语言与形式规范。我们以“星际假设医院”为 whimsical yet 现实的主题，引介方法论概念，使内容既相关又易于吸收。最后，每一项技术创新都配以挑战其价值的反叙事，运用真实且开放情境的案例研究，以培养辩证思维。通过鼓励建模的创造力并凸显未决的伦理挑战，帮助学生认识到其独特视角的价值与必要性，赋能其在AI话语中以技术人员和批判性公民身份自信参与。
引用
@article{arxiv.2510.25049,
title = {Teaching Probabilistic Machine Learning in the Liberal Arts: Empowering Socially and Mathematically Informed AI Discourse},
author = {Yaniv Yacoby},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.25049},
year = {2025}
}
备注
Accepted at SIGCSE 2026