Organización de un curso universitario en procesamiento de señales.

La pedagogía me ha interesado durante mucho tiempo y, durante muchos años, como estudiante, fui educado, pero al mismo tiempo plagado y acosado por la organización de capacitación existente, pensé en cómo mejorarlo. Recientemente, cada vez se me da la oportunidad de probar cualquiera de las ideas en la práctica. En particular, esta primavera tuve la oportunidad de leer el curso "Procesamiento de señales" en la Universidad Politécnica (SPBPU). Su organización, en particular la organización de informes, es el primer experimento cuyos resultados me parecen algo exitosos, y en este artículo quiero hablar sobre la organización de este curso.


Todavía no tengo una comprensión clara de lo que debe leerse en un curso con ese nombre, pero en general es un curso sobre qué y cómo se puede hacer automáticamente con imágenes, sonido, texto, video y otros ejemplos de señales generadas de forma natural y artificial. . Según lo que se leyó anteriormente y sería más útil, esta es una solución a los problemas con una brecha semántica entre la señal de entrada y lo que desea comprender de ella. Este artículo no trata sobre el contenido del curso, incluso en ruso hay bastantes videos de buenos cursos sobre temas similares.


Pero si el contenido es interesante.

Aquí, al menos en un futuro próximo, un enlace válido a las presentaciones del curso que se encuentran en mi unidad de Google . La mayor parte de lo que hay está desgarrado de los cursos, csc y ​​varios artículos de Internet de Anton Konushin que llegan a ser los más relevantes. Sin embargo, en algunos lugares hay cosas que no encontré descripciones comprensibles y traté de hacer las mías, en algunos lugares hay descripciones rusas de lo que solo pude encontrar en inglés; esto se aplica especialmente a la agrupación, por ejemplo, al algoritmo mcl.


El resumen del artículo es aproximadamente el siguiente: primero, se describe brevemente la organización del curso que he elegido, luego hay una historia sobre los problemas que considero útil resolver, luego sobre cómo intenté hacer esto mientras leía el curso de "procesamiento de señales" y cómo evalúo los resultados, qué problemas veo cuáles son las ideas sobre su solución. ¡Todo esto no es más que mis pensamientos e ideas, y estaré muy feliz de recibir comentarios, objeciones y más ideas! Además, todo esto está escrito en gran medida con la esperanza de recibir sus ideas y comentarios. Aún así, quizás, este texto ayudará a alguien a encontrar interés en la enseñanza de alta calidad, a pesar de todo lo que está sucediendo a su alrededor.


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Organización general del curso


El curso tiene dos componentes: teórico y práctico. Ambas partes son muy importantes: teórica ofrece una gran visión general de los algoritmos e ideas existentes para su diseño para resolver problemas con una brecha semántica; la práctica debería dar al menos una visión general de las bibliotecas existentes, así como entrenar las habilidades para construir sus propios algoritmos. En consecuencia, para ambas partes se requiere un informe que estimule su estudio, estableciendo la línea principal de trabajo de los estudiantes.


Como de costumbre, la parte teórica consistió en conferencias. Después de cada conferencia, los estudiantes recibieron una amplia lista de preguntas sobre la conferencia en el hogar, que consta de preguntas de rutina sobre los detalles de las preguntas narradas y creativas sobre cómo y en qué casos ciertas ideas pueden mejorarse y dónde pueden usarse antes de que los estudiantes sean invitados a formular sus preguntas. para una conferencia (y también puedes responderlas). Todas las preguntas se presentaron en una publicación en el grupo VKontakte, las respuestas tenían que escribirse en los comentarios: uno podía responder una pregunta que aún no había tocado nadie, o comentar / complementar una respuesta ya existente, incluida una hecha por otro estudiante. ¡El alcance de la creatividad estrechamente relacionado con el tema, en mi opinión, era enorme!


Un suplemento a las respuestas a las preguntas fue la clasificación: después de la fecha límite, los estudiantes tuvieron que enviarme un correo electrónico con los nombres de los encuestados clasificados según las calificaciones merecidas. Además, los comentarios sobre el ranking fueron bienvenidos. Después de todo esto, finalmente marqué para la conferencia. Con base en los resultados de estos puntos y una serie de ventajas adicionales, incluidas las que crecen desde la parte práctica del curso, se pusieron las calificaciones para el semestre. Los disidentes y los mocasines podrían tratar de mejorar sus calificaciones en un examen riguroso (puede usar absolutamente todo, pero le pido que me entienda).


El mensaje general de la parte teórica fue algo como esto: trato de dar una gran cantidad de material, con la esperanza de que todos los estudiantes encuentren muchas cosas nuevas y útiles. Al mismo tiempo, no les exijo que profundicen en todo, pueden elegir momentos interesantes / útiles para ellos y profundizar en ellos, o hacer un poco de todo. Percibo el examen como una multa para aquellos que trabajaron mal en el semestre y no como una norma.


La parte práctica consistió en


  • tres mini laboratorios en los que los estudiantes tuvieron que ejecutar código listo que usa activamente diferentes bibliotecas y seleccionar datos en los que funciona bien o mal,
  • Trabajo de fin de trimestre en el que los estudiantes debían resolver de forma independiente el problema con un vacío semántico. Podrían tomar la tarea inicial de las propuestas, o elegir por sí mismos y coordinarse conmigo. Luego tuvieron que encontrar una solución, codificarla, ver que funciona la primera vez, funciona mal y luego tratar de mejorarla, guiados por sus consejos y los míos. Lo ideal sería lograr una calidad realmente buena, convencer a los estudiantes de que la paciencia y el trabajo en la dirección correcta también van a fallar, pero, por supuesto, esto no siempre se puede esperar.

Todo esto tuvo que hacerse para la clasificación. La calidad del trabajo y la cantidad de esfuerzo invertido podrían variar significativamente. Debido a los grandes esfuerzos, fue posible obtener más puntos adicionales además de la conferencia.


Esto sucedió en el semestre de primavera del cuarto año, cuando el semestre termina un poco más de un mes antes debido a la licenciatura. Es decir, tuve alrededor de 10-11 semanas.


También tuve una información privilegiada en forma de una hermana que estudió en uno de los dos grupos, de los cuales daba una conferencia. Mi hermana a veces podía detener mis ideas locas con historias sobre su visión de la situación real en el grupo y la carga en otros temas. En combinación con el exitoso tema del curso, ¡el destino realmente favoreció la realización de experimentos como nunca antes!


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Reflexiones sobre los problemas que quieres resolver


En esta sección estoy tratando de hablar sobre los problemas, reflexiones que me llevaron a la estructura descrita del curso. Estos problemas se asocian principalmente con dos hechos:


  • Hay estudiantes creativos y activos que pueden organizar de forma independiente sus estudios en la dirección que realmente necesitan. Ajustando a todos a un nivel intermedio, el sistema educativo existente en las universidades a menudo crea condiciones difíciles, nerviosas e inútiles para tales estudiantes.
  • Desafortunadamente, muchos maestros no están interesados ​​en la calidad de su trabajo. A menudo, este desinterés es el resultado de la frustración de los estudiantes. Pero el mal trabajo de los estudiantes no puede ser sino consecuencia del mal trabajo de los maestros. La situación puede mejorar si el trabajo de calidad beneficiará a los propios maestros, y no solo a los estudiantes.

Por supuesto, hay muchos más problemas que no están muy relacionados con el primero y el segundo. Por ejemplo, ¿qué hacer con aquellos estudiantes que no pueden organizarse solos? ¿O aquellos que parecen estar intentando, pero que aún no pueden hacer nada?


Los problemas asociados con los dos hechos descritos fueron los que más sufrí y pensé mucho en su solución. Me parece que hay al mismo tiempo una "bala de plata" que los decide: si los estudiantes inteligentes se encuentran en condiciones cómodas, entonces pueden ser muy útiles para los maestros.


Motivación del profesor


Comencemos con la motivación del profesor. Naturalmente, es necesario para un buen curso. Entonces, del curso, el maestro puede recibir:


  • Placer
  • El dinero A menudo tenemos simbólicos. Especialmente para aquellos que son buenos en TI, este dinero es ridículo. Como regla general, estas personas tienen o pueden tener muchas más ganancias en otro trabajo. Y ciertamente no pueden enseñar bien solo por el bien del salario.
  • El estímulo es mucho mejor para sumergirse en el material. Estaba muy preocupado por la popularidad de mis conferencias. Y al menos por ahora, tenía mucho miedo de los puntos de vista de juicio de los estudiantes y sus opiniones negativas: "no hay nada más que hacer que obligarnos a pasar el tiempo con algunas tonterías que él mismo ni siquiera podía resolver o tenía que tratar" .
  • Los resultados de la inmersión del alumno en el material. Puede crear una atmósfera que estimule las preguntas razonables de los estudiantes en las clases. Estas preguntas pueden ser de gran ayuda para el maestro: señale algunos errores y defectos, aliente a mirar las cosas desde el otro lado y, tal vez, incluso haga que comprenda algo nuevo.
  • Se puede alentar a los estudiantes a ir más allá del material de lectura. Luego pueden recopilar mucha información nueva y dar resultados en un formulario ya procesado de alguna manera. Sí, todavía es difícil de entender y verificar. Pero es precisamente en el curso de tales inspecciones que el horizonte se amplía. Y hay otra ventaja: si algo no está claro, a veces puede preguntarle al alumno en lugar de comprenderlo usted mismo. Tal pregunta también sería una prueba de qué tan bien entendió el estudiante.
  • Entrenamiento en comunicación con personas. Capacitación para evaluar a las personas, comprender lo que pueden esperar de ellas, incluso dependiendo de sus propias acciones. Puede intentar evaluar de antemano qué estudiante hará bien el trabajo y a tiempo, cuál es malo, cuál hará lo que sea necesario, pero durante mucho tiempo. Capacitar diferentes enfoques de gestión (recordatorios, etc.). Comprenda lo fácil que es y cómo exactamente los estudiantes (y probablemente no solo ellos) pueden manipularlo. El espacio para la experimentación es enorme. Los resultados experimentales se pueden ver relativamente rápido.
  • La práctica de la presentación competente de pensamientos, conferencias y otras habilidades de oratoria. Capacitación para comprender las respuestas y preguntas mal formuladas de los estudiantes (a veces, todo esto debe hacerse sobre la marcha: puede entrenar su propia reacción).
  • Los resultados de probar ideas simples en la práctica de manos de los estudiantes. Tanto los resultados de probar la propia idea como la idea que se le ocurrió al estudiante pueden ser útiles. Si encuentra una tarea realmente interesante para el estudiante, es probable que el estudiante genere buenas ideas y las pruebe cualitativamente.
  • Uso 'libre' de estudiantes para resolver sus problemas prácticos.

    Se cree ampliamente que los maestros obtienen el mayor beneficio de esto. Creí en esto durante bastante tiempo, pero con cada experimento posterior mi fe en él disminuye. Hasta ahora, solo tenía un estudiante, de la colaboración con quien eventualmente obtuve exactamente lo que quería, a tiempo, y realmente me ahorró tiempo. Probablemente logré enseñar a este mismo estudiante mejor que otros. Es cierto aquí, entonces, durante el curso del proyecto, resultó que necesitaba una solución a este problema en una forma ligeramente diferente, pero definitivamente es mi culpa.
    Para todos los otros estudiantes con los que me encontré, tuve que correr sin parar, recordarles el trabajo científico, explicarles lo mismo varias veces. Al final, recibí algo muy extraño de ellos, y a menudo en el momento en que ya resolví este problema yo mismo. No entiendo cuán útil es este formato para ellos (parecen estar entrenándose para hacer algo, pero de alguna manera muy mal). Para mí, este proceso consume muchos nervios y tiempo. La única ventaja: a veces, durante las discusiones, me llaman la atención algunos detalles del problema, que no había notado antes.




  • Fama, prestigio - con enseñanza de calidad
  • Visibilidad de los resultados de sus actividades y estudiantes agradecidos. Es cierto que a menudo es difícil entender la verdad aquí, los estudiantes a menudo están agradecidos de lo que necesitan.
  • Conocimiento de futuros especialistas en su campo. Es mejor comprenderlos, comprender cómo vive la nueva generación. Puede resaltar a los que les gustó y luego invitarlos a trabajar.

Eso es todo lo que pude reunir. Por mi parte, trato de darme cuenta lo más claramente posible de lo que, además del placer y el prestigio, espero recibir al leer el curso. ¿Qué debería ser para mí estar listo para pagar mi tiempo durante todo este semestre? Sin esta comprensión, es difícil creer en la capacidad de realizar un curso bien. Se debe tener en cuenta la propia motivación al pensar en la estructura del curso.


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Condiciones confortables para estudiantes avanzados.


La segunda parte de los requisitos para la estructura del curso se centra en estudiantes creativos y activos, que tienen una buena idea de lo que necesitan. A pesar del hecho de que muchos maestros niegan con confianza incluso la posibilidad de la existencia de tales estudiantes, definitivamente existen en universidades avanzadas. En los cursos de último año, su número está creciendo significativamente, especialmente con una formación de calidad. Y los estudiantes inteligentes son la esperanza de nuestro país y la ciencia.


En casi todas las universidades, la capacitación dista mucho de ser tan efectiva como podría ser. En las conferencias, a los estudiantes a menudo se les dice algo que puede ser interesante, pero extraño: si es necesario, en algún tipo de mundo en el que los estudiantes aún no hayan madurado. A menudo sucede que los estudiantes avanzados han escuchado o leído sobre estas cosas, entendieron y luego olvidaron, ahora se ven obligados a escuchar nuevamente. A menudo, los estudiantes tienen que hacer tareas prácticas extrañas, que el maestro se le ocurrió solo porque creía que los estudiantes necesitaban al menos algo para cargar. Escribir y corregir informes que los maestros a menudo no aceptan la primera vez, simplemente porque les parece que no son sólidos, y al menos algo debe enseñarse.


Si todo esto recae en personas que de otra manera no harían nada, probablemente no sea malo. Como muestra la práctica, al final de la capacitación, estas personas entienden algo, la mayoría de ellos son bastante adecuados para trabajar en su especialidad.


Pero sucede que dicho sistema se aplica a los estudiantes avanzados que ya tienen su propio plan de acción, su propio trabajo, su propia comprensión de dónde moverse. Además, esta comprensión es generalmente correcta, y el trabajo se puede hacer con mucha demanda, si se corrige ligeramente. Y las conferencias con material teórico abstracto, tareas prácticas e informes mal concebidos que deben escribirse y corregirse sin cesar recaen en estos estudiantes. Incluso si eso es todo lo que necesita, es mucho más eficiente conectarlo con los intereses científicos del estudiante. Para que comprenda cómo esta información lo ayudará en la práctica.


De lo contrario, si el alumno no comprende, solo se aprenderá una pequeña parte. Sí, y pronto se olvidará si no se usa de cerca en otros cursos. Solo queda una idea general. Así como de asignaturas escolares no interesantes sin perfil o de estudiantes que no están interesados ​​en nada. Aún así, tal vez habrá una comprensión de dónde correr para resolverlo.


Pero se necesita bastante tiempo personal para que los estudiantes obtengan esta información. Muchos estudiantes avanzados podrían usarlo con gran ventaja. Dichas personas están listas para absorber el conocimiento que necesitan casi sobre la marcha y con una eficiencia sorprendente, especialmente en los cursos de último año.


Sí, tal vez tu curso es exactamente lo que le falta a un estudiante avanzado. Y él, pobre hombre, no entiende. Pero es poco probable que las conferencias teóricas abstractas lo ayuden. Si comprende la esencia de un trabajo interesante y le aconseja que aplique al menos un pequeño conocimiento que le da en el lugar correcto, el estudiante ciertamente lo comprenderá y lo apreciará. Especialmente si su sugerencia de mejora ayudará a lograr un resultado cualitativamente mejor.


De hecho, todo, por supuesto, es algo más complicado. No todo el conocimiento útil se puede aplicar en un área que sea interesante para el estudiante. Entonces, especialmente si sucede en los años superiores, sería bueno tratar de entender qué es más beneficioso para el estudiante: hacer lo que considere necesario, o lo que él considera necesario para sí mismo. Y actuar de acuerdo con esto.


En este curso casi no tuve tal problema: el curso para resolver problemas con una brecha semántica me parece aplicable en todas partes y útil para todos. De hecho, este es un curso sobre el diseño de algoritmos y modelos en situaciones complejas. Creo que es útil para todos entender que esto existe y cómo funciona, al menos en el nivel superior. El curso también entrena habilidades de modelado y un enfoque razonable para resolver muchos problemas.


Mucho más tenía miedo de contar exclusivamente lo que muchos estudiantes ya saben. No quería obligarlos a resolver tareas que no enseñarían nada. Quería que los estudiantes avanzados no se vieran obligados a hacer tareas por un tic, solo para obtener el examen.


Para hacer esto, debe comprender a los buenos estudiantes, comprender lo que saben y por lo que se esfuerzan. Entrevístelos, obtenga opiniones, mire los resultados del trabajo, comprenda algo sobre ellos. Haz que los estudiantes no me tengan miedo. No tiene miedo de responder la pregunta incorrectamente. No tengo miedo de criticar mi línea.


Pero uno no solo no debe ser aterrador, sino también exigente. , . , , , . , . , .


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  • Para repetir lo que se dijo en la conferencia. A veces, la respuesta a esa pregunta se puede encontrar directamente en la presentación de la conferencia dada a los estudiantes después de leerla.
  • Para llegar a ejemplos prácticos del uso de la historia.
  • Identificar los problemas planteados en la conferencia en los algoritmos descritos. Y también para pensar sobre los algoritmos que resuelven los problemas indicados en la conferencia. Se entendió que los estudiantes podían arrastrar algoritmos de otras fuentes e inventar los suyos.
  • Evaluar la efectividad de los algoritmos descritos, incluso para una mejor comprensión de los algoritmos mismos.
  • Comparar algoritmos que resuelven problemas similares.
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(de la investigación educativa en línea, por ejemplo, Waters, AE, Tinapple, D. y Baraniuk, RG: "BayesRank: un enfoque bayesiano para la clasificación por pares", 2015)


La clasificación podría ayudarme mucho. En consecuencia, después de la fecha límite para las respuestas, los estudiantes deberían enviarme listas clasificadas de sus colegas, de los comentarios en estas listas fueron bienvenidos. En principio, no insistí en la clasificación, sino que solo le recomendé a quien quisiera qué: podía enviarlo. De acuerdo con los resultados del curso, resultó que después de una clasificación completa, la forma más común de respuesta fue el k principal que escribió las respuestas más útiles.
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Organización semántica del curso.

La siguiente parte importante fue el contenido semántico del curso. La parte teórica del curso fue la siguiente:


  1. Conferencia cero: introducción, de qué trata el curso, qué énfasis voy a hacer + informes (sus reglas son gigantescas y dediqué casi la mitad de la conferencia a su historia)
  2. 1-3 conferencia sobre cómo en general se resolvieron los problemas del procesamiento de imágenes antes del advenimiento del aprendizaje automático. Convoluciones para buscar diferencias de intensidad y suavizado, procesamiento de imágenes morfológicas, astutas, visualización de imágenes en diferentes espacios (transformada de Fourier / wavelets), ransac, transformaciones de Hough / Roden, detectores de puntos singulares, blobs, descriptores, construcción de un algoritmo de reconocimiento.
  3. 2-3 conferencias (según sea necesario) sobre las ideas del aprendizaje automático, los principios básicos de cómo ayuda a resolver los problemas de los algoritmos inventados. Enumeración automática de los valores de los parámetros, las condiciones, sus secuencias, lo que puede hacer con los datos y lo que debe temer, qué modelos son mejores para tomar como base, reducción de dimensionalidad, aproximación de datos de red, agrupación. Planeaba contar la primera parte de esto bastante rápido (también se encuentra en otros cursos), sobre la agrupación en más detalle (por qué es peligroso usarlos, qué algoritmo elegir y qué necesita recordar).
  4. Conferencias en las que se entienden ejemplos de tareas reales (al menos, reconocimiento de rostros y procesamiento de flujo de video, y así, dependiendo de cuánto tiempo sea suficiente, los estudiantes pueden tener ideas o un deseo de contar algo propio). Se suponía un formato semipresencial, en el que primero intentamos establecer la tarea, luego llevamos las ideas de los alumnos a las que lo resuelven, luego pasamos a los métodos realmente utilizados y aún no predichos por ellos. Por ejemplo, en la tarea de identificar a una persona por imagen, se utilizan las ideas de PCA y LDA (métricas de Fisher), lo cual es difícil de pensar, al menos en una conferencia.

La parte práctica debe ilustrar algunos aspectos de la teoría, presentar a los estudiantes a las bibliotecas y hacer que resuelvan un problema difícil por sí mismos. En consecuencia, había tres mini laboratorios, en ellos era necesario tomar un conjunto de secuencias de comandos listas para usar y ejecutarlas mientras se lograban diferentes objetivos en el camino:


  1. Instalar python, pycharm y varias bibliotecas. Los scripts para ejecutar son los más simples: cargar imágenes, algunos filtros simples por color y ubicación de píxeles.
  2. un conjunto de guiones ilustraron parte de lo que se contó en las conferencias 1-3, los estudiantes tuvieron que recoger imágenes en las que los guiones funcionarían bien o mal, explicar por qué. Es cierto que no tenía suficientes guiones para este laboratorio y resultaron ser bastante escasos.
  3. para el aprendizaje automático: tenía que elegir una de dos bibliotecas: catboost o tensorflow y ver lo que ofrecen en tareas simples (las tareas y los conjuntos de datos se tomaron de bibliotecas de muestra sin casi cambios, tampoco tuve suficiente tiempo). Al principio quería unir ambas bibliotecas juntas, pero luego pareció que podía llevar demasiado tiempo.
    Traté de seleccionar los tres laboratorios para que pudieran hacerse en 3 horas, en una noche. El resultado verificado del laboratorio se seleccionó ya sea conjuntos de imágenes y los resultados del trabajo en ellos, o los valores de los parámetros de las funciones de la biblioteca en el script. Se requirieron todos los laboratorios, pero esto podría hacerse de forma cualitativa o deficiente, para un desempeño de alta calidad y tareas especiales para los laboratorios, podría obtener puntos adicionales que aumenten la calificación para el semestre.

Los estudiantes pueden elegir una tarea difícil ellos mismos: por ejemplo, tomar algo relacionado con una licenciatura o trabajo, o de los propuestos. Era importante que esta tarea fuera una tarea con un descanso semántico. Era importante que la solución al problema no requiriera programación en grandes volúmenes. La complejidad no era muy importante: pensé que un mal resultado también sería un resultado. Se identificaron cinco etapas de trabajo en la tarea, los resultados de cada etapa tuvieron que coordinarse conmigo.


  1. Selección de tareas
  2. Selección de datos: una etapa importante, durante la cual, como regla, se forma una idea mucho más realista del problema al mismo tiempo, nacen las hipótesis de los algoritmos que lo resuelven.
  3. Elaboración de la primera aproximación: un algoritmo que de alguna manera resolvería la tarea, desde la cual sería posible impulsar y mejorar aún más.
  4. Mejora iterativa de la solución al problema.
  5. Un informe informal que describe el algoritmo final y las modificaciones al algoritmo del algoritmo original realizado para obtenerlo.

La tarea en sí, como los mini laboratorios, era obligatoria; Por su rendimiento de alta calidad, puede obtener muchos puntos extra.


Aproximadamente una semana antes de la prueba, agregué una versión alternativa del problema, para resolver que era posible contar con un máximo de 4k: tomo una señal descrita por una función matemática compleja y genero datos para capacitación / evaluación para los estudiantes. Su tarea es aproximar la señal con cualquier cosa. Por lo tanto, evitan la fase de recopilación de datos y resuelven el problema artificial.


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Calificación


Arriba escribí mucho sobre puntos, es hora de explicar lo que dieron.


Había varias áreas de actividad para las cuales se podían obtener puntos. Al final, los puntos para todas las direcciones se multiplicaron y aumentaron al grado de "1 / <número de conferencias impartidas en el semestre>". Direcciones:


  • Cada conferencia es una dirección separada.
  • Mini laboratorio
  • Laboratorio grande (complejo)
  • Momentos organizacionales

    aquí vienen puntos para consejos y trabajo que ayudan a organizar el curso, por ejemplo, para una observación objetiva de que algo falta, algo se está haciendo mal o para tratar de reescribir la descripción del informe para que sea más legible. El número de puntos varía a mi discreción, dependiendo de la utilidad, relevancia, inteligibilidad de la redacción, etc.




  • Cualquier otra cosa relacionada con el tema del curso.

    por ejemplo, si un estudiante quiere tocar el aspecto del procesamiento de señales, sobre el cual no dije nada, los puntos irán aquí. Puede tocar algo, por ejemplo, preparando un fragmento de una conferencia sobre este tema; Dependiendo de la calidad del trabajo realizado y de la situación a lo largo del tiempo, puedo permitir o no dicha conferencia, pero en cualquier caso pondré al menos algunos puntos y escribiré algunos de los comentarios que hayan surgido: el estudiante tendrá la oportunidad de la próxima iteración, profundizando su conocimiento y aportando nuevos puntos.


    Inicialmente, para cada dirección, el estudiante tenía 1 punto (de modo que al multiplicar, definitivamente no obtuvo 0). Se pudo obtener un punto más para llegar a la conferencia (en la dirección correspondiente a esta conferencia), no fue tan simple: las conferencias eran a las 8 de la mañana. No podía sistematizar el volumen de puntos recibidos por todo lo demás, así que lo puse a mi discreción, claramente cometiendo errores. Solo había una imagen general, según la cual un estudiante bien versado en la conferencia podía obtener 25 puntos, bien versado - 10 puntos, bien versado - 5 puntos, menos se le dio a alguien que había hecho algo. Naturalmente, al evaluar, solo podía confiar en lo que el estudiante escribió, aunque con mayor frecuencia podía ser flojo o algo más, como resultado de lo cual su verdadero conocimiento no me llegó.



Es importante escribir sobre los plazos. Las conferencias fueron los martes a las 8 am. Primero, la fecha límite para las respuestas a las conferencias se fijó el próximo domingo, para la clasificación, el jueves más cercano después del domingo. Luego, por parte de los estudiantes, se expresó claramente a lo que asistí durante las primeras conferencias: necesito escribir comentarios sobre las respuestas, y después de eso es recomendable darles a los estudiantes la oportunidad de mejorar. Junto con esto, comenzaron a escucharse voces de que había muy pocos días para respuestas. Como resultado, yo, contrario a las preocupaciones expresadas por otros estudiantes, agregué una semana a las respuestas a las preguntas y comencé a comentar las respuestas que llegaron antes del primer domingo. La decisión fue claramente errónea: ya no respondieron, y durante un período prolongado se llevaron a cabo nuevas conferencias e incluso yo estaba confundido acerca de lo que estaba sucediendo y qué. Pero no cambió nada: decidió que había tantos cambios.


Al final del semestre, para aquellos que recibieron la prueba en la práctica, los puntos obtenidos correspondieron a la calificación final del curso. Esta evaluación podría mejorarse en el examen, que se suponía que sería así:


Se dan cuatro preguntas difíciles sobre diversos temas para su comprensión (elegiré temas a mi discreción). Todo lo que se dijo en las conferencias o cayó en el grupo en VK puede entrar en preguntas. Una respuesta completamente leída a la pregunta es +1 punto para los calificados en el semestre (si una persona entiende solo una parte de la pregunta, entonces se le otorgan 0 puntos a la pregunta, sin importar qué parte). Será posible usar todo, lo que sea, pero las preguntas serán realmente complejas: una comprensión profunda.

La prohibición del uso de materiales en el examen a menudo conduce al hecho de que, en lugar de comprender, los estudiantes se apiñan o cancelan.


La dinámica de la puntuación durante el semestre vi algo como esto: los estudiantes avanzados ganarán lo suficiente para 5 puntos automáticos en las primeras 6-7 conferencias. Es decir, en algún lugar a fines de marzo, justo cuando les cuente la información básica y pasemos a ejemplos de cómo establecer y resolver problemas reales. Con práctica, esperaba que los diligentes lo resolvieran en abril, a lo sumo a la mitad, si su prioridad se reduciría por los requisitos de otros cursos. Evalué esto por mi cuenta: creo que cuando era un estudiante de cuarto año, habría tomado tal curso aproximadamente a la hora indicada si no hubiera pasado nada inesperado. De los estudiantes menos avanzados, esperaba que al menos la posibilidad de recibir un autómata interesaría a muchos de ellos, leerían las respuestas de sus colegas y fragmentos de presentaciones de conferencias. Los temas son generalmente interesantes, y tal vez tales estudiantes podrán captarlos y tratarán de comprenderlo más profundamente.


Me gustaría hacer un comentario sobre la combinación multiplicativa elegida de puntos entre las direcciones, y no la aditiva (la raíz del producto, no la cantidad dividida por algún número). Esto corresponde a la necesidad de manejar una gran cantidad de direcciones aproximadamente al mismo nivel; incluso un conocimiento muy profundo en un par de direcciones no proporcionará al estudiante una buena calificación para el curso en ausencia de su conocimiento en otras áreas. Por ejemplo, la multiplicidad me protege de poder obtener 5, llenándome de sugerencias para mejorar la organización del curso: cada oración siguiente, con tantos puntos como la anterior, contribuiría cada vez menos a la calificación final.


Una de las deficiencias inmediatamente notables de este sistema es su complejidad. Pero, dado que el curso en sí es bastante complejo y la resolución de problemas con una brecha semántica requiere la construcción y comprensión de algoritmos complejos, creo que los estudiantes deberían poder entenderlo fácilmente. Además, este sistema de informes es en sí mismo algo similar a la resolución de un problema con una brecha semántica: en el modelo del curso, surgieron algunos problemas, se seleccionaron los más importantes, se buscaron aproximaciones para su solución.


Otra desventaja del sistema: puede tomar mucho tiempo para los estudiantes. Por lo tanto, traté de aplicar una idea de larga data: ofrecer a los estudiantes que conocen bien el material y sin un curso o que se consideran ocupados con cosas más importantes que me contacten en el primer mes. Estoy listo para hablar con ellos y, dependiendo del nivel de sus conocimientos y de las razones por las que desplazan mi curso, les ofrezco una máquina automática o una forma simplificada y adaptada para tomar el curso. Después del primer mes, la oferta se retira; de lo contrario, puede ser utilizada al final del semestre por estudiantes débiles que no podrían obligarse a hacer algo, pero que potencialmente desearían hacerlo.


Sobre esto se presentó a los estudiantes en la primera conferencia. Además, me prometí a mí mismo no cambiar esto, incluso si veo que funciona mal y los estudiantes obtienen resultados significativamente menores o peores de lo esperado. El curso ha comenzado.


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Resultados


Los resultados fueron mucho peores que mis expectativas, aunque se hicieron realidad varias esperanzas. Recuerdo que después de la primera lista de preguntas en la conferencia introductoria, esperé con miedo: ¿habría al menos algunas respuestas y si serían significativas? Y ahora, al principio, las primeras respuestas comenzaron a aparecer, en los comentarios incluso comenzó algún tipo de discusión, aunque más probablemente sobre un tema filosófico. Además, durante el semestre, los estudiantes continuaron respondiendo; sin embargo, como regla general, hubo un par de estudiantes dominantes que contribuyeron con alrededor del 70% de todas las cosas útiles que se escribieron.


Al final del semestre, la actividad disminuyó significativamente, después de la penúltima conferencia, me enviaron una lista clasificada que constaba de un apellido, la única persona que respondió al menos algunas preguntas sobre esa conferencia. Creo que las razones para esto podrían ser fatiga general, tal vez algo de decepción, evaluaciones inadecuadas, cambios fallidos en los plazos, lo que llevó a la necesidad de esperar 3 semanas para obtener el resultado final de la conferencia, una mayor carga sobre otros temas.


Además, la calidad de las respuestas me decepcionó cada vez más: a menudo parecía que muchas cosas habían sido arrancadas de alguna parte sin comprender, y el volumen de nuevas ideas estaba lejos de ser tan bueno como esperaba. Incluso hubo un comentario de los estudiantes de que el sistema actual estimula al menos algunas respuestas; los puntos no dependen tanto del grado de comprensión del alumno. Pero definitivamente hubo quienes lo entendieron.


Como nadie encajaba en mis planes de puntuación y esto amenazaba con que todos, excepto un par de personas, tuvieran que tomar un examen, comencé a tratar de obtener puntajes más altos. Parecía que sobreestimé los puntos para aquellos que respondieron solo con ejemplos de tareas y la diferencia entre estas bajas y aquellos que realmente intentaron demasiado fue muy poco. Hacia el final del semestre, me sentí cada vez más abrazada por la sensación de que hay muchos estudiantes que no entienden casi nada de lo que se dijo, aunque tienen puntajes relativamente aceptables. Esta sensación se hizo aún mayor en la última conferencia, cuando comencé a tratar de preguntar a todos seguidos, con la esperanza de comprender mejor el nivel final y agregar puntos a los que respondieron correctamente; resultó que muchos no saben cosas básicas, por ejemplo, qué son las redes neuronales o puntos especiales en la imagen.


Las esperanzas de clasificación no estaban muy bien justificadas: había muy pocos comentarios en las listas clasificadas, al final habían desaparecido por completo. A menudo parecía que evaluaban visualmente en lugar de leer con cuidado. Sin embargo, recuerdo al menos un par de veces cuando la clasificación realmente ayudó y cuando la miré, ajusté mis calificaciones. Pero no había duda de que me evaluaría. Me llevó bastante tiempo evaluarlo, pero pude hacerlo camino al metro y, como resultado, era más probable que tuviera respuestas oportunas que los estudiantes.


Una decepción separada, aunque esperada y derivada de la situación existente y el hecho de que casi no tomé en cuenta esta situación, fue con la práctica.

Nadie pasó el gran laboratorio de laboratorio incluso en abril. Y realmente no entendía si era difícil o si todavía no podían soportarlo, y no sabía si era necesario cambiar algo y cómo, qué exigir al final. Se me ocurrió un máximo de 4 problemas, pero no cambió la situación. En el mejor de los casos, a fines de abril, los estudiantes eligieron sus tareas y enviaron datos. Algunas de las tareas seleccionadas resultaron ser abiertamente insolubles en el nivel de conocimiento existente de los estudiantes. Por ejemplo, un estudiante quería reconocer los tumores cancerosos, pero al mismo tiempo no entendía exactamente en qué deberían diferir; por supuesto, yo no podía ayudar de ninguna manera.


La situación fue mucho mejor con los mini laboratorios: los dos primeros se entregaron a tiempo o no se obtuvieron muchos resultados; el tercero también, casi todos pasaron, pero al final. Algunos los hicieron con alta calidad y mejor de lo que esperaba. Pero quería hacer el énfasis práctico principal en un gran laboratorio.


Considero que mi otro error en la organización de la práctica es la planificación inicial del énfasis principal del trabajo en una tarea difícil para la segunda mitad del semestre, para cuando ya cuento en las conferencias la mayoría de las ideas para construir algoritmos.

La cuestión de si es posible exigir a los estudiantes en la práctica lo que aún no se ha dicho en las conferencias preocupaba la mente de muchos maestros que conocía. Parecía que la respuesta correcta era formal: por supuesto que no, porque significa primero quitarle a los estudiantes tiempo extra para el estudio independiente de lo que se les dirá más tarde, y luego decir lo que ya entienden. Pero ahora creo que el daño de esta posición formal es mucho mayor: ya no es posible intentar lo más difícil de manera oportuna en la práctica. , , , , , .


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Continuación


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  • clasificación que casi no ayuda: hasta que la verificación de las respuestas de los alumnos por parte de los propios alumnos aún esté muy lejos

En general, definitivamente no considero que se pierda el tiempo dedicado a preparar y realizar el curso; al menos para mí fue muy útil.


Eso es todo, al parecer, y resultó demasiado sobrecargado.


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Quiero agradecer a:


  • para revisar: mi madre, Margarita Melikyan (compañera de clase, ahora estudiante graduada en la Universidad Estatal de Moscú), Andrei Serebro (compañera de clase, ahora empleada de Yandex)
  • todos los estudiantes que participaron en esto y pasaron la encuesta / escribieron reseñas
  • y todos los que me han enseñado algo bueno

Source: https://habr.com/ru/post/es414317/


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