MachineLearning:Учебный процесс
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м (категория) |
(→См. также) |
||
| (9 промежуточных версий не показаны.) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{TOCright}} | {{TOCright}} | ||
| - | Данная статья содержит методические рекомендации по использованию | + | Данная статья содержит методические рекомендации для преподавателей по использованию Ресурса '''MachineLearning.ru''' в учебном процессе в высших учебных заведениях. |
| - | == Страницы курсов == | + | == Страницы курсов и практикумов == |
| - | + | :''Страницы всех курсов и практикумов собраны в категории [[:Категория:Учебные курсы|Учебные курсы]]''. | |
Для каждого курса отводится отдельная страница, которая оформляется аналогично стандартным вузовским программам. | Для каждого курса отводится отдельная страница, которая оформляется аналогично стандартным вузовским программам. | ||
=== Преимущества размещения программы курса на вики-ресурсе === | === Преимущества размещения программы курса на вики-ресурсе === | ||
| - | Для преподавателя: | + | '''Для преподавателя''': |
| - | * Легко поддерживать актуальную версию программы курса, выкладывать и обновлять | + | * Легко поддерживать актуальную версию программы курса, выкладывать и обновлять конспекты, презентации, задачи, исходные данные и задания для практикумов. |
* Легко привлечь широкий круг коллег к созданию или обсуждению программы курса. | * Легко привлечь широкий круг коллег к созданию или обсуждению программы курса. | ||
* Легко организовать создание гипертекстового вики-конспекта лекций силами студентов. | * Легко организовать создание гипертекстового вики-конспекта лекций силами студентов. | ||
| - | Для студентов: | + | '''Для студентов''': |
| - | * Легко получать дополнительную информацию по материалу курса ( | + | * Легко получать дополнительную информацию по материалу курса (для этого пункты программы курса должны быть оформлены как ссылки на страницы внутри Ресурса). |
=== Рекомендации === | === Рекомендации === | ||
| - | * | + | * Желательно, чтобы заголовок страницы курса содержал не только название дисциплины, но и комментарий, например: <code><nowiki>Машинное обучение (курс лекций, И.О.Фамилия)</nowiki></code>. Пояснение в скобках необходимо для того, чтобы название курса не конфликтовало с названием тематической статьи или категории, а также с названиями курсов других преподавателей. |
| - | * Если курс сильно меняется из года в год, и старые программы хочется сохранять, то | + | * Для ведения списков групп и записи заданий разных лет удобно использовать подстраницы, например: <code><nowiki>Машинное обучение (курс лекций, И.О.Фамилия)/2008-2009</nowiki></code>. |
| - | * Желательно | + | * Если курс сильно меняется из года в год, и старые программы хочется сохранять, то их можно переносить на подстраницы. |
| + | * Желательно формулировать пункты программы так, чтобы они соотвествовали [[MachineLearning:Правила именования статей|правилам именования статей]], и делать их ссылками на статьи внутри вики-Ресурса. Это упрощает создание электронного гипертекстового курса. | ||
== Написание статьи как учебное задание == | == Написание статьи как учебное задание == | ||
| - | Ресурс '''MachineLearning.ru'''позволяет преподавателям использовать написание вики-статей как форму контроля знаний. | + | Ресурс '''MachineLearning.ru''' позволяет преподавателям использовать написание вики-статей как форму контроля знаний. |
Студентам могут даваться различные варианты индивидуальных заданий: | Студентам могут даваться различные варианты индивидуальных заданий: | ||
| - | + | * Самый простой — записать конспект лекции. | |
| - | + | * Решить предложенную преподавателем [[Коллекция учебных задач|прикладную учебную задачу]], оформить отчёт в виде отдельной [[Коллекция учебных задач#Рекомендуемая структура страницы учебной задачи|страницы учебной задачи]]. | |
| + | * Самостоятельно найти прикладную задачу, для решения которой подходит указанный преподавателем метод; решить данную задачу и оформить отчёт в виде отдельной [[Коллекция учебных задач#Рекомендуемая структура страницы учебной задачи|страницы учебной задачи]]. | ||
| + | * Самостоятельное исследование — найти описание алгоритма, реализовать его, протестировать на модельных и реальных задачах, представить результаты анализа, предложить и сравнить варианты улучшения. | ||
=== Преимущества учебных заданий на написание вики-статьи === | === Преимущества учебных заданий на написание вики-статьи === | ||
| - | Для преподавателя: | + | '''Для преподавателя''': |
* Преподаватель получает конспект своих лекций, либо дополнение к ним (в зависимости от того, как ставятся задания). | * Преподаватель получает конспект своих лекций, либо дополнение к ним (в зависимости от того, как ставятся задания). | ||
* Становится возможным дистанционый контроль знаний. | * Становится возможным дистанционый контроль знаний. | ||
| - | Для студентов: | + | '''Для студентов''': |
* Студенты приобретают навыки написания отчётов и статей научно-энциклопедического характера, | * Студенты приобретают навыки написания отчётов и статей научно-энциклопедического характера, | ||
* ... а также навыки работы с Википедией. | * ... а также навыки работы с Википедией. | ||
| - | * | + | * Студенты получают доступ к проверенным образцам работ, выполненных старшими студентами в предыдущие годы. |
| - | Для сообщества: | + | '''Для сообщества''': |
| - | * | + | * Проделанная студентом работа не пылится в кафедральном шкафу, а становится потенциально полезным общедоступным источником информации, |
| + | * ... который может быть доработан и уточнён преподавателями и вообще любыми участниками вики-Ресурса. | ||
| - | + | '''Примеры курсов''': | |
| + | * [[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008]]. | ||
| + | * [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008]]. | ||
=== Порядок создания учебных статей === | === Порядок создания учебных статей === | ||
| - | * Название статьи должно задаваться преподавателем в виде «красной ссылки» | + | Следующие правила направлены на уменьшение бардака на вики-ресурсе, который неизбежно возникает, когда пара десятков новых пользователей (группа студентов) разом берётся за написание новых статей. |
| - | * | + | * Название статьи должно задаваться преподавателем в виде «красной ссылки» на странице курса или на персональной странице. Не рекомендуется оставлять за студентом право самому выдумывать названия. |
| - | * При создании статьи в неё необходимо вставить шаблон {{tlp|Задание}}, в котором | + | * Преподаватель должен предоставить студентам несколько образцов или шаблонов статей с рекомендуемой структурой разделов/подразделов. |
| + | * Преподаватель должен заранее продумать и создать структуру категорий и подкатегорий (если её ещё нет) и разъяснить основные правила категоризации, а также необходимость тщательного отбора информации, ссылок на литературу и внешние URL-ы. | ||
| + | * При создании статьи в неё необходимо вставить шаблон {{tlp|Задание}}, в котором указываются: участник-студент, участник-преподаватель и срок подготовки статьи, до истечения которого статья должна быть проверена и принята преподавателем. | ||
| + | * После того, как преподаватель проверит и примет задание, шаблон {{tlp|Задание}} рекомендуется заменить шаблоном {{tlp|ЗаданиеВыполнено}}, который подскажет другим участникам проекта, что учебное задание завершено, и теперь статью можно править. | ||
| - | '''Пример''': | + | '''Пример 1''': |
<pre> | <pre> | ||
| - | {{Задание|Венжега Андрей| | + | {{Задание|Венжега Андрей|Константин Воронцов|31 декабря 2008}} |
</pre> | </pre> | ||
'''Результат''': | '''Результат''': | ||
| - | {{Задание|Венжега Андрей| | + | {{Задание|Венжега Андрей|Константин Воронцов|31 декабря 2008|||uncat}} |
| + | '''Пример 2''': | ||
| + | <pre> | ||
| + | {{ЗаданиеВыполнено|Венжега Андрей|Константин Воронцов|31 декабря 2008}} | ||
| + | </pre> | ||
| + | |||
| + | '''Результат''': | ||
| + | {{ЗаданиеВыполнено|Венжега Андрей|Константин Воронцов|31 декабря 2008|uncat}} | ||
== Использование коллекции учебных задач == | == Использование коллекции учебных задач == | ||
| Строка 66: | Строка 82: | ||
=== Преимущества использования коллекции в учебном процессе === | === Преимущества использования коллекции в учебном процессе === | ||
| - | * Упрощается подготовка и организация практикумов | + | * Упрощается подготовка и организация практикумов с использованием реальных данных. Для контроля выполнения заданий преподаватель может изменить исходные данные по своему усмотрению, например, добавить аддитивный шум, взять только часть признаков, или только часть наблюдений. |
* Преподаватель получает возможность воспользоваться опытом и наработками своих коллег вместо того, чтобы выдумывать искусственные задачи. | * Преподаватель получает возможность воспользоваться опытом и наработками своих коллег вместо того, чтобы выдумывать искусственные задачи. | ||
| - | * Студенты видят разнообразие возможных приложений ( | + | * Студенты видят разнообразие возможных приложений (мотивация для профессионального роста!), могут оценить применимость теорий и методов анализа данных. |
== Организация студенческих конкурсов == | == Организация студенческих конкурсов == | ||
| - | + | :''Страницы с описаниями конкурсов собраны в категории [[:Категория:Конкурсы|Конкурсы]]''. | |
== Рекомендации для студентов и аспирантов == | == Рекомендации для студентов и аспирантов == | ||
| - | + | :''Страницы с описаниями конкурсов собраны в категории [[:Категория:Рекомендации для студентов|Рекомендации для студентов]]''. | |
| + | |||
Следующие материалы могут даваться научным руководителем студентам и аспирантам в качестве памятки. | Следующие материалы могут даваться научным руководителем студентам и аспирантам в качестве памятки. | ||
Преподаватели могут корректировать и дополнять эти материалы. | Преподаватели могут корректировать и дополнять эти материалы. | ||
| Строка 87: | Строка 104: | ||
== См. также == | == См. также == | ||
* [[Преподавание машинного обучения]] — страница, посвящённая обсуждению проблем преподавания дисциплин, связанных с анализом данных. | * [[Преподавание машинного обучения]] — страница, посвящённая обсуждению проблем преподавания дисциплин, связанных с анализом данных. | ||
| + | * [[Интеллектуализация обработки информации (конференция)/Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы|Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы]] — круглый стол на конференции ИОИ-7 (2008), посвящённый вопросам использования Ресурса '''MachineLearning.RU''' в научной и преподавательской деятельности. | ||
[[Категория:MachineLearning:Руководства|Учебный процесс]] | [[Категория:MachineLearning:Руководства|Учебный процесс]] | ||
[[Категория:Образовательные проекты|Учебный процесс]] | [[Категория:Образовательные проекты|Учебный процесс]] | ||
Текущая версия
|
Данная статья содержит методические рекомендации для преподавателей по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе в высших учебных заведениях.
Страницы курсов и практикумов
- Страницы всех курсов и практикумов собраны в категории Учебные курсы.
Для каждого курса отводится отдельная страница, которая оформляется аналогично стандартным вузовским программам.
Преимущества размещения программы курса на вики-ресурсе
Для преподавателя:
- Легко поддерживать актуальную версию программы курса, выкладывать и обновлять конспекты, презентации, задачи, исходные данные и задания для практикумов.
- Легко привлечь широкий круг коллег к созданию или обсуждению программы курса.
- Легко организовать создание гипертекстового вики-конспекта лекций силами студентов.
Для студентов:
- Легко получать дополнительную информацию по материалу курса (для этого пункты программы курса должны быть оформлены как ссылки на страницы внутри Ресурса).
Рекомендации
- Желательно, чтобы заголовок страницы курса содержал не только название дисциплины, но и комментарий, например:
Машинное обучение (курс лекций, И.О.Фамилия). Пояснение в скобках необходимо для того, чтобы название курса не конфликтовало с названием тематической статьи или категории, а также с названиями курсов других преподавателей. - Для ведения списков групп и записи заданий разных лет удобно использовать подстраницы, например:
Машинное обучение (курс лекций, И.О.Фамилия)/2008-2009. - Если курс сильно меняется из года в год, и старые программы хочется сохранять, то их можно переносить на подстраницы.
- Желательно формулировать пункты программы так, чтобы они соотвествовали правилам именования статей, и делать их ссылками на статьи внутри вики-Ресурса. Это упрощает создание электронного гипертекстового курса.
Написание статьи как учебное задание
Ресурс MachineLearning.ru позволяет преподавателям использовать написание вики-статей как форму контроля знаний. Студентам могут даваться различные варианты индивидуальных заданий:
- Самый простой — записать конспект лекции.
- Решить предложенную преподавателем прикладную учебную задачу, оформить отчёт в виде отдельной страницы учебной задачи.
- Самостоятельно найти прикладную задачу, для решения которой подходит указанный преподавателем метод; решить данную задачу и оформить отчёт в виде отдельной страницы учебной задачи.
- Самостоятельное исследование — найти описание алгоритма, реализовать его, протестировать на модельных и реальных задачах, представить результаты анализа, предложить и сравнить варианты улучшения.
Преимущества учебных заданий на написание вики-статьи
Для преподавателя:
- Преподаватель получает конспект своих лекций, либо дополнение к ним (в зависимости от того, как ставятся задания).
- Становится возможным дистанционый контроль знаний.
Для студентов:
- Студенты приобретают навыки написания отчётов и статей научно-энциклопедического характера,
- ... а также навыки работы с Википедией.
- Студенты получают доступ к проверенным образцам работ, выполненных старшими студентами в предыдущие годы.
Для сообщества:
- Проделанная студентом работа не пылится в кафедральном шкафу, а становится потенциально полезным общедоступным источником информации,
- ... который может быть доработан и уточнён преподавателями и вообще любыми участниками вики-Ресурса.
Примеры курсов:
- Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008.
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008.
Порядок создания учебных статей
Следующие правила направлены на уменьшение бардака на вики-ресурсе, который неизбежно возникает, когда пара десятков новых пользователей (группа студентов) разом берётся за написание новых статей.
- Название статьи должно задаваться преподавателем в виде «красной ссылки» на странице курса или на персональной странице. Не рекомендуется оставлять за студентом право самому выдумывать названия.
- Преподаватель должен предоставить студентам несколько образцов или шаблонов статей с рекомендуемой структурой разделов/подразделов.
- Преподаватель должен заранее продумать и создать структуру категорий и подкатегорий (если её ещё нет) и разъяснить основные правила категоризации, а также необходимость тщательного отбора информации, ссылок на литературу и внешние URL-ы.
- При создании статьи в неё необходимо вставить шаблон {{Задание}}, в котором указываются: участник-студент, участник-преподаватель и срок подготовки статьи, до истечения которого статья должна быть проверена и принята преподавателем.
- После того, как преподаватель проверит и примет задание, шаблон {{Задание}} рекомендуется заменить шаблоном {{ЗаданиеВыполнено}}, который подскажет другим участникам проекта, что учебное задание завершено, и теперь статью можно править.
Пример 1:
{{Задание|Венжега Андрей|Константин Воронцов|31 декабря 2008}}
Результат:
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
Пример 2:
{{ЗаданиеВыполнено|Венжега Андрей|Константин Воронцов|31 декабря 2008}}
Результат:
|
| Данная статья была создана в рамках учебного задания.
См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
Использование коллекции учебных задач
Коллекция учебных задач собирается с целью сконцентрировать в одном месте опыт многих преподавателей и практиков, тем самым повысить эффективность преподавания дисциплин, связанных с анализом данных.
Для каждой учебной задачи отводится отдельная страница в категории Учебные задачи. На странице задачи предоставляется набор исходных данных, краткое описание прикладной области и целей решения, описание возможного хода решения, описание и интерпретация результатов.
Учебные задачи могут использоваться как в практикумах, так и при подготовке лекционного материала.
Преимущества использования коллекции в учебном процессе
- Упрощается подготовка и организация практикумов с использованием реальных данных. Для контроля выполнения заданий преподаватель может изменить исходные данные по своему усмотрению, например, добавить аддитивный шум, взять только часть признаков, или только часть наблюдений.
- Преподаватель получает возможность воспользоваться опытом и наработками своих коллег вместо того, чтобы выдумывать искусственные задачи.
- Студенты видят разнообразие возможных приложений (мотивация для профессионального роста!), могут оценить применимость теорий и методов анализа данных.
Организация студенческих конкурсов
- Страницы с описаниями конкурсов собраны в категории Конкурсы.
Рекомендации для студентов и аспирантов
- Страницы с описаниями конкурсов собраны в категории Рекомендации для студентов.
Следующие материалы могут даваться научным руководителем студентам и аспирантам в качестве памятки. Преподаватели могут корректировать и дополнять эти материалы.
- Научно-исследовательская работа (рекомендации)
- Написание отчётов и статей (рекомендации)
- Подготовка презентаций (рекомендации)
- Защита выпускной квалификационной работы (рекомендации)
- Защита кандидатской диссертации (рекомендации)
- Выступление на международной конференции (рекомендации)
- Обзорные статьи на английском языке — рекомендуется студентам младших курсов при изучении английского языка
См. также
- Преподавание машинного обучения — страница, посвящённая обсуждению проблем преподавания дисциплин, связанных с анализом данных.
- Вики-ресурс MachineLearning.RU: концепция и перспективы — круглый стол на конференции ИОИ-7 (2008), посвящённый вопросам использования Ресурса MachineLearning.RU в научной и преподавательской деятельности.
