MachineLearning:Учебный процесс

Материал из MachineLearning.

Версия 00:46, 24 ноября 2008

Данная статья содержит методические рекомендации по использованию ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе в высших учебных заведениях.

Страницы курсов

Основная статья: :Категория: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 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. Студент: Участник:Венжега Андрей Преподаватель: Участник:Vokov Срок: 31 декабря 2008 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

Основная статья: MachineLearning:Коллекция 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

Основная статья: :Категория:Конкурсы

Рекомендации для студентов и аспирантов

Основная статья: :Категория: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.