将行星数据分析融入机器学习教学：理论与实践

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2025）13-0005-04

Abstract：ThisresearchdelvesintotheteachingmethodologyofincorporatingMarsLIBSdatafromplanetarydataand projectsrelatedtoplanetaryremotesensingcrateridentificationintothecuriculum.Bydesigningacomprehensiveteachingplan thatintegratesdataprocesingfromactualplanetaryscienceresearchandmachinelearningtechniques，theaimistofaciliate students'learningandaplicationintheinterdisciplinaryfieldofscienceandtechnology.Thispaperalsoprovidesdetailed explanationsofcurrculumcontentesign，teachingmethods，teachingefectiveness，andassessmntalongwithananalysisnd summary of two typical cases during the implementation of this interdisciplinary education approach.

Keywords： Machine Learning; Planetary Data; Laser-Induced Breakdown Spectroscopy;remote sensing; impactcrater

随着科学技术的不断进步，行星科学研究领域正在经历着一场革命。从深空探测任务到卫星观测，我们的了解已经突飞猛进。然而，这一进步背后的关键因素之一是机器学习的崛起。作为一门交叉学科，机器学习已经在各个领域展现出了非凡的潜力，并为解决复杂的科学难题提供了新的思维方式和方法。本研究旨在深入探讨如何将机器学习与行星科学相结合，具体地，是如何将火星LIBS（激光诱导击穿光谱技术）数据与月球和火星撞击坑的遥感图像识别应用融入机器学习课程，以培养学生的数据处理和分析能力，同时点燃他们对行星科学的浓厚兴趣并加深理解[2-3]。

机器学习已经在地球科学领域实现了引人注目的成功，包括地震预测、气象预报和环境监测等方面46。然而，在行星科学领域，特别是火星和月球的研究中，机器学习的应用潜力仍然未被充分挖掘。有限的教育资源和课程使得学生很少有机会接触到这一领域的知识和技术[7-9]。因此，将火星LIBS数据与撞击坑的识别应用融人机器学习课程，不仅有助于培养学生的数据科学技能，还有助于推动行星科学研究的进一步

发展[10]。

从课程设计的角度来看，这一举措有助于学生应对多种数据类型，从复杂、富有挑战性的行星数据中学习如何处理大规模、高维度、充满噪声的数据集[11-12]。这培养了学生的跨学科思维，促进了他们解决复杂问题的能力，为他们未来的职业发展提供了更广泛的机会。这对于那些想要成为计算机科学、机器学习和计算机视觉专家的学生尤为重要。

课堂教学内容设计

为了有效地将火星LIBS数据与月球和火星撞击坑遥感图像应用于机器学习课程，我们将课程内容分为四个阶段，以确保学生逐步建立起必要的知识和技能。

第一阶段：行星地质和遥感图像入门。根据专业不同，本部分分配时间各异。对于天文相关的专业，本部分学时分配较多，而对于信息类的专业，本部分可仅分配一章内容作为科普介绍。本阶段，学生将首先接触到火星LIBS数据和月球、火星撞击坑的遥感图像。这部分内容旨在介绍行星地质学的基本概念，包括行星表面的地貌特征、化学成分及其历史演变过程。通过实际案例分析，学生将理解不同行星表面特征的成因，如何通过遥感技术获取这些信息，以及这些特征如何揭示行星的形成和演化历史。

第二阶段：机器学习理论与实践。进入第二阶段，课程将转向机器学习的基本理论和应用。这部分内容涵盖了从基础算法到高级概念的广泛话题，包括监督学习、无监督学习、深度学习等多种学习方式。学生将通过实际案例学习数据处理的基本技巧，如何构建和优化机器学习模型，以及如何评估模型的性能。同时，学生还将了解机器学习在不同领域的应用，例如在天文学、地质学和环境科学中的具体案例。

第三阶段：数据获取与预处理。在第三阶段，课程重点转向数据的采集和预处理。学生将学习如何有效地处理火星LIBS数据和行星遥感图像，以使之适用于机器学习模型。这包括数据清洗、特征提取、数据变换和降维等关键技术。此外，本阶段还将介绍各种数据预处理工具和软件的使用，帮助学生更好地理解如何从原始数据中提取有价值的信息，并为后续的机器学习建模作准备。

第四阶段：机器学习模型构建与应用。第四阶段是整个课程的综合，学生将应用所学知识来分析和解读火星LIBS数据和行星遥感图像。在这一阶段，学生将学习如何选择合适的机器学习模型，进行模型训练，以及如何评估模型的性能。此外，课程还包括结果的可视化技术，帮助学生更直观地理解和展示他们的研究成果。学生将有机会独立或在小组内完成项目，针对特定的行星科学问题，运用机器学习技术进行深入研究和分析。最后，学生需要提交一个综合项目报告，展示他们的研究成果和学习体验。

教学方法改进

为了进一步改进学习效果，我们可以采用以下教学方法和内容的创新设计。

（1） 教学大纲修订

首先，在课程的绪论部分，需要补充火星科学及所涉及数据的采集装置的介绍，以帮助学生更好地理解机器学习技术在火星科学研究上的应用。其次，还应该增加更多的实践机会和课程，以提高学生对火星科学研究的实践能力和数据处理能力。再次，在课程教学设计上，需要加强对行星数据的介绍和分析，以确保学生对其有足够的理解和熟练掌握。同时，为了更好地提升学生的实践应用能力，还可以为学生提供更多实际操作机会，例如通过编写代码对数据进行分析和处理。最后，在培养方案中，需要加强学生自主学习能力的培养，包括科学实验方法、数据处理技能和实践经验等方面的培养，以便他们能够适应未来的工作和学习。

（二） 课程建设重点

机器学习课程分为理论和实践两个部分，其中理论部分重点介绍机器学习的基本理论。在这一部分，我们将深人探讨模型分类、特征提取、预处理、神经网络和数据分割方法等相关知识，以帮助学生建立坚实的理论基础。

而实践部分则着重于行星数据的处理和机器学习实验。通过火星数据进行机器学习实验，学生将有更多的机会锻炼实际应用的能力。在这个部分，我们将深入研究数据处理技巧、数据分析方法以及模型制作等方面的内容，以确保学生能够在实际情境中灵活应用所学的知识和技能。这将为他们提供更多的实践经验，帮助他们更好地应对未来的挑战。

（三） 教学创新设计

为了更好地活跃教学氛围，可以在教学设计中进行创新，增强学生对于数据分析和火星科学研究的实践操作能力和专业理解。其中主要创新环节包括以下几个方面。

1交叉学科培养

课程培养方案可以更进一步，不仅包括机器学习、传统分析学科和火星科学课程，还可以引入更多交叉学科的内容，如地理信息系统（GIS）天文学、地质学等。这种整合将使学生更全面地理解机器学习在火星科学中的应用，并培养跨领域的综合能力。

2项目驱动教学

课程可以采用项目驱动的教学方法，让学生参与真实的火星/月球科学研究项目。结合行星数据分析和其他领域的知识，如地理信息系统（GIS）地质学等，他们可以选择特定的火星科学问题，收集和分析相关数据，并提出解决方案。这种实际项目经验将深化他们的理解和实践能力。

3实地考察

安排实地考察是课程的一部分，让学生亲身体验行星科学研究的实际应用。这可以包括参观天文台、地理信息中心或火星模拟实验室等地点，让学生与实际领域的专业人员互动，加深对课程内容的理解，并启发他们未来的职业兴趣。图1为山东大学空间科学与技术学院的模拟火星舱实验室的部分设备，可以让同学在参观中了解实际数据获取的方式与方法。

4个性化学习路径

为学生提供个性化学习路径的选项，让他们根据自己的兴趣和目标选择不同的深化领域，如火星大气研究、地质特征分析等。个性化学习路径的选择代表

着一项革命性的教育方法，旨在满足学生多样化的学术需求和独特的兴趣。这种教育理念的核心是将学习置于学生自主决策的中心位置，鼓励他们将个人的兴

趣和职业目标融入到他们的学习计划中。这一教育方法会激发学生的学习热情，提高他们的学术成就，并为他们未来的职业发展提供了广阔而灵活的机会。

通过这些创新的教学方法和内容的扩展，机器学习课程将更具吸引力和实用性，培养出更全面的行星科学研究者，为他们未来的职业发展提供更广泛的机会。

三 教学效果与评估

为了评估教学效果，可以采用以下方法。

期末项目：期末项目是一个重要的学术任务，要求学生完成一个以行星科学问题为背景的机器学习项目报告。这个报告需要包括多个关键部分，以确保学生在课程中得到全面的学术培养。首先，学生需要明确问题陈述，即明确定义他们要解决的具体问题或挑战。接下来，他们将进行数据分析，这包括收集、清理和分析相关数据，以获得洞察力。在数据准备之后，学生将进行模型训练，运用机器学习技术来解决问题，并生成有关结果。完成模型训练后，学生需要展示他们的研究成果，这包括有效的数据可视化和解释。此外，他们还需要进行深入的讨论，分析他们的发现，并探讨可能的应用或进一步的研究方向。

课堂参与度：除了期末项目，课堂参与度也是评估学生综合能力的重要因素。学生在课堂上的积极参与、提问和讨论，反映了他们对课程内容的理解和兴趣程度。这不仅有助于教师了解学生的学术进展，还能够促进有益的学术互动和知识分享。

小组项自评估：小组项目评估有助于评价学生的合作能力和贡献程度。在团队环境中工作，学会协作和分工合作是职场中的重要技能，因此小组项目的评估有助于培养学生的团队合作精神，并确保每个成员都有机会贡献自己的力量，为项自的成功作出贡献。

学生反馈：学生反馈也是课程的关键组成部分。收集学生对课程的反馈意见，有助于教师了解他们的需求和意见，以改进教学方法和内容。这种反馈往往是持续改进教育质量的关键因素，确保课程能够不断适应学生的需求和学术趋势。因此，学生的反馈对于提高教育质量至关重要。

为了更具体地说明如何将行星数据分析融入机器学习教学课程，以下是两个教学案例的分析。

（一）案例题目1：使用机器学习分析火星实验室标样的成分含量

案例描述：学生将使用来自火星探测任务的LIBS数据，分析火星或地面实验室岩石成分含量。他们将学习如何进行数据预处理、选择适当的特征、训练机器学习模型，并评估模型的性能。最终，他们将能够提供有关火星岩石含量的预测和解释。通过分组讨论，同学们分别进行了数据的获取、预处理、特征提取。并对相关论文进行了阅读与讨论，学生总结并实践LIBS数据分析流程如图2所示。这种教学方法增强了学生的科研素养，并有一位同学根据本次课题撰写并发表论文与软著。