MachineLearning:Учебный процесс
Материал из MachineLearning.
|
Данная статья содержит методические рекомендации по использованию ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе в высших учебных заведениях.
Страницы курсов
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 задачи, конспекты, презентации.
- 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 (если пункты программы оформлены как ссылки).
Рекомендации
- Для ведения списков групп и записи заданий разных лет удобно использовать подстраницы, например
Машинное обучение (курс лекций, И.О.Фамилия)/2008-2009. 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 год можно вводить в название.
- Желательно именовать пункты программы так, чтобы они соотвествовали правилам именования статей, и делать их ссылками на статьи внутри вики-Ресурса.
Написание статьи как учебное задание
Ресурс MachineLearning.ruпозволяет преподавателям использовать написание вики-статей как форму контроля знаний. Студентам могут даваться различные варианты индивидуальных заданий: от самого простого — записать конспект лекции, до самостоятельного исследования — найти описание алгоритма, реализовать его, представить результаты анализа, предложить и опробовать 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.
- Сделанная работа не пропадает, а становится потенциально полезным источником информации.
Для сообщества:
- Создаётся новый общедоступный контент.
Первый опыт такой работы: Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008.
Порядок создания учебных статей
- Название статьи должно задаваться преподавателем в виде «красной ссылки», например, на странице курса или на персональной странице. Не рекомендуется оставлять за студентом право самому выдумывать названия.
- Желательно, чтобы структуру разделов статьи также наметил преподаватель.
- При создании статьи в неё необходимо вставить шаблон {{Задание}}, в котором указывается имя участника студента, имя участника преподавателя и срок подготовки статьи, до истечения которого статья должна быть проверена и принята преподавателем.
Пример:
{{Задание|Венжега Андрей|Vokov|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. |
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 на реальных данных. С целью 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 (что положительно влияет на мотивацию), могут оценить применимость теорий и методов анализа данных.
Организация студенческих конкурсов
Рекомендации для студентов и аспирантов
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.
