Педагогіка цікавила мене дуже давно і, багато років, я, будучи студентом, вихований, але в той же час зведений і засмичений існуючою організацією навчання думав про те, як би її покращити. Останнім часом мені все частіше надається нагода перевірити якісь з ідей на практиці. Зокрема цієї весни мені в політеху (СПБПУ) надалася можливість прочитати курс “Обробка сигналів”. Його організація, особливо організація звітності — перший експеримент, результати якого мені здаються скільки-небудь вдалими, і в цій статті хочу про організацію цього курсу розповісти.
Чіткого розуміння того, що маю читатися в курсі з такою назвою у мене немає досі, але в цілому це курс, про те, що і як можна автоматично робити із зображеннями, звуком, текстом, відео та іншими прикладами природних та штучно породжуваних сигналів . По тому, що читалося раніше і було б найбільш корисним, це розв'язання задач із семантичним розривом між вхідним сигналом і тим, що по ньому хочеться зрозуміти. Ця стаття не про зміст курсу - навіть російською мовою існує досить багато відеозаписів хороших курсів за схожою тематикою.
Але, якщо зміст цікавий
ось принаймні найближчим часом чинне посилання на презентації курсу, які лежать на . Більшість з того, що там є, видерли з курсів Антона Конушина, csc та різних статей інтернету, що потрапляють у топ найрелевантніших. Тим не менш, місцями є речі, зрозумілих описів яких я не знайшов і намагався придумати свої, місцями є російські описи того, що я зміг знайти тільки англійською - особливо це стосується кластеризації, наприклад алгоритму mcl.
План статті приблизно наступний: спочатку коротко описується обрана мною організація курсу, потім йдеться про ті проблеми, які я вважаю корисним вирішити, потім про, як я це намагався зробити при прочитанні курсу “обробка сигналів” і як я оцінюю результати, які проблеми бачу , які ідеї щодо їх вирішення є. Все це — не більше ніж мої думки та ідеї, і я буду дуже радий коментарям, запереченням та ще ідеям! Більше того, це все написано багато в чому саме в надії на отримання ваших ідей та коментарів. Ще, можливо, комусь цей текст допоможе знайти інтерес у якісному викладанні, незважаючи на все те, що відбувається навколо.
Загальна схема організації курсу
Курс має дві складові: теоретичну та практичну. Обидві частини дуже важливі: теоретична дає великий огляд існуючих алгоритмів та ідей їхнього конструювання для вирішення задач з семантичним розривом; практична має дати хоч якийсь огляд існуючих бібліотек, а також потренувати навички конструювання власних алгоритмів. Відповідно, для обох частин була потрібна стимулююча до вивчення звітність, що задає основну лінію роботи студентів.
Як завжди, теоретична частина складалася з лекцій. Після кожної лекції студентам додому давався широкий перелік питань з лекції, що складаються як з рутинних питань про деталі розказаного, так і з творчих від того, як і в яких випадках можна покращити певні розповіді і де їх можна використовувати до пропозиції студентам придумати свої питання з лекції (а можна заразом і відповіді до них). Всі питання викладалися в постом у групу вконтакті, відповіді треба було писати в коментарях: можна було або відповісти на ще не порушене ніким питання, або прокоментувати/доповнити вже існуючу відповідь, у тому числі зроблену іншим студентом. Простір для тісно пов'язаного з предметом творчості, як на мене, був величезний!
Доповненням до відповідей на питання мало стати ранжування: після дедлайну студенти мали мені на пошту скидати прізвища тих, хто відповідав ранжованим залежно від заслужених оцінок. Також при цьому віталися коментарі до ранжування. Після цього я остаточно виставляв бали за лекцію. За підсумками цих балів та ще низки додаткових плюшок, у тому числі зростаючих із практичної частини курсу, виставлялися оцінки за семестр. Незгодні і нероби могли намагатися підвищити оцінку на суворому іспиті (скористатися можна абсолютно всім, але я жорстко питаю на розуміння).
Загальний посил теоретичної частини був приблизно таким: я намагаюся дати дуже багато матеріалу, сподіваючись що всі студенти знайдуть у ньому багато нового і корисного. При цьому я не вимагаю від них вникати в усі, вони можуть вибрати цікаві/корисні для себе моменти і глибоко заглибитися в них, або робити потроху все. Іспит я сприймаю скоріше як штраф для тих, хто погано працював у семестрі, ніж як норму.
Практична частина складалася з
- трьох міні-лабораторних, у яких студентам треба було запускати готовий код, що активно використовує різні бібліотеки та підбирати дані, на яких він добре чи погано працює,
- курсової роботи, у якій студентам потрібно самостійно вирішувати завдання із семантичним розривом. Вихідне завдання вони могли взяти або із запропонованих, або вибрати самі та узгодити зі мною. Далі вони мали придумати рішення, закодувати його, побачити, що воно працює з першого разу працює погано і потім намагатися його покращувати, керуючись своїми та моїми порадами. Ідеалом було б досягнення справді гарної якості, яка переконує студентів з тим, що й у цій галузі терпіння і праця у правильному напрямку — все перетруть, але, звісно, на це можна сподіватися не завжди.
Все це потрібно було зробити на залік. Якість роботи та обсяг витрачених зусиль могли суттєво змінюватись. За рахунок великих зусиль можна отримати більше додаткових балів додаток до лекційних.
Відбувалося це у весняному семестрі 4-го курсу, коли семестр закінчується трохи більше ніж місяць раніше через бакалаврські. Тобто у мене було приблизно 10-11 тижнів.
Ще в мене був інсайд у вигляді сестри, яка навчалася в одній із двох груп, у яких я читав лекції. Сестра іноді могла припинити мої маячні ідеї розповідями про її бачення реальної ситуації в групі та завантаження з інших предметів. У поєднанні з вдалою темою курсу доля справді сприяла проведенню експериментів як ніколи!
Роздуми про проблеми, які хочеться вирішити
У цьому розділі я намагаюся розповісти про проблеми, роздуми над якими привели мене до описаної структури курсу. Ці проблеми переважно пов'язані з двома фактами:
- Є творчі та активні студенти, які спроможні самостійно організувати своє навчання у дійсно потрібному їм напрямку. Підганяючи всіх під середній рівень, існуюча система освіти у ВНЗ часто створює для таких студентів важкі, нервові та безглузді умови.
- Багато викладачів, на жаль, не зацікавлені у якості своєї роботи. Часто така незацікавленість є наслідком розчарування у студентах. Але й погана робота студентів не може бути наслідком поганої роботи викладачів. Ситуація може покращитись, якщо якісна робота приноситиме користь і самим викладачам, а не лише студентам.
Звичайно, є ще багато проблем, не дуже пов'язаних як із першим, так і з другим. Наприклад, що робити з тими студентами, які не спроможні організувати себе самостійно? Чи тими, що начебто намагаються, але все одно нічого не можуть зробити?
Проблеми, пов'язані з двома описаними фактами, мною найбільше вистраждані, і я багато думав над їх вирішенням. Як на мене, існує одночасно вирішальна їхня “срібна куля”: якщо розумні студенти перебувають у комфортних умовах, то вони можуть приносити дуже велику користь викладачам.
Мотивація викладача
Почнемо із мотивації викладача. Звичайно, вона необхідна для хорошого курсу. Отже, від ведення курсу викладач може отримувати:
- Насолода.
- Гроші. У нас часто символічні. Тим більше, для тих, хто добре викладає в IT, ці гроші зовсім смішні. Як правило, ці люди мають або можуть мати у рази більший заробіток на іншій роботі. І вони точно не можуть викладати добре лише заради зарплати.
- Стимул значно краще зануритися в матеріал. Мене дуже хвилювала популярність моїх лекцій. І я, принаймні поки що, дуже боявся засуджуючих поглядів студентів та їхньої негативної думки: "ось ще одному зайнятися нічим, крім як змушувати нас витрачати час на якесь нісенітниця, з яким він навіть сам не зміг або не вважав за потрібне розібратися" .
- Результати студентського занурення у матеріал. Можна створити атмосферу, яка стимулюватиме розумні питання студентів на лекціях. Такі питання можуть сильно допомагати викладачеві: вказувати на якісь помилки та недоробки, спонукати поглянути на речі з іншого боку, а може взагалі змусити розібратися в чомусь новому.
- Можна стимулювати діяльність студентів, що виходить за рамки матеріалу, що читається на лекціях. Тоді вони можуть збирати багато нової інформації та давати результати у вже хоч якось переробленому вигляді. Так, це все одно потім важко розуміти та перевіряти. Але саме під час таких перевірок розширюється кругозір. І є ще один бонус: якщо щось незрозуміло, іноді можна запитати студента, замість того, щоб розбиратися самому. Таке питання також буде перевіркою, наскільки добре студент розібрався.
- Тренінг спілкування з людьми. Тренування оцінювання людей, розуміння, чого від них очікується, зокрема залежно від своїх вчинків. Можна намагатися заздалегідь оцінити, який студент впорається із завданням добре і вчасно, який погано, який робитиме те, що потрібно, але дуже довго. Тренувати різні підходи менеджменту (нагадувань тощо). Розуміти, наскільки легко, і як студенти (а напевно і не тільки вони) можуть тобою маніпулювати. Простір для експериментів величезний. Результати експериментів можна бачити відносно швидко.
- Практику грамотного викладу думок, лекційних виступів та інших ораторських навичок. Тренування розуміння погано сформульованих студентами відповідей та питань (іноді все це доводиться робити на льоту — можна потренувати власну реакцію).
- Результати перевірки нескладних ідей практично руками студентів. Корисні можуть бути як результати перевірки власної ідеї, так і ідеї, що спала на думку студенту. Якщо знайти дійсно цікаве для студента завдання, велика ймовірність того, що студент генеруватиме хороші ідеї та якісно їх перевірятиме.
- 'Безкоштовне' використання студентів для вирішення своїх практичних завдань.
Поширена думка, що з цього викладачі одержують найбільшу вигоду. Я в це досить довго вірив, але з кожним наступним експериментом моя віра в це зменшується. Поки що я мав лише одного студента, від співпраці з яким я в результаті отримав саме те, що хотів, вчасно, і справді зекономив свій час. Цього ж студента мені, напевно, вдалося навчити краще, ніж інших. Правда і тут, потім, у ході проекту, з'ясувалося, що вирішення цього завдання мені потрібне в трохи іншому вигляді, але це вже однозначно моя вина.
За іншими студентами, з якими я стикався, без кінця доводилося бігати, нагадувати їм про наукову роботу, пояснювати їм одне й теж кілька разів. Зрештою, я отримував від них щось дуже дивне, і часто в той момент, коли я вже вирішував це завдання самостійно. Погано розумію, наскільки такий формат корисний для них (начебто вони і тренуються чогось робити, але якось дуже неякісно). У мене ж цей процес з'їдає багато нервів та часу. Єдиний плюс: іноді, під час обговорень, моя увага звертається на деякі деталі завдання, яких раніше не помічав.
- Популярність, престиж - при якісному викладанні
- Видимість результатів своєї діяльності та вдячних студентів. Щоправда, тут часто складно зрозуміти правду, студенти часто бувають вдячні зовсім не через те, за що треба.
- Знайомство з майбутніми фахівцями у своїй галузі. Краще їх розуміти, розуміти, аніж нове покоління живе. Можна виділяти тих, хто сподобався, а потім запрошувати на роботу.
Ось і все, що мені вдалося зібрати. Для себе я намагаюся якомога чіткіше усвідомити, що саме, окрім задоволення та престижу, я сподіваюся отримати від читання курсу. Чим це має бути, щоб я був готовий весь семестр платити за це своїм часом? Без цього розуміння важко повірити у можливість провести курс добре. Власну мотивацію необхідно враховувати під час продумування структури курсу.
Комфортні умови для просунутих студентів
Друга частина вимог до структури курсу орієнтована на творчих та активних студентів, які непогано уявляють, що їм потрібно. Незважаючи на те, що багато викладачів впевнено заперечують навіть можливість існування таких студентів, у просунутих ВНЗ вони однозначно існують. До старших курсів їх кількість суттєво зростає, особливо при якісному навчанні. І саме розумні студенти є надією нашої вітчизни та науки.
Майже у всіх ВНЗ навчання проходить далеко не так ефективно, як могло б. На лекціях студентам часто розповідають щось може й цікаве, але дивне: якщо й потрібне, то в якомусь світі, до якого студенти поки що не дорослі. Часто буває, що просунуті студенти про ці речі вже чули чи читали, зрозуміли, а потім забули — тепер їх змушують наново слухати. Часто студентам доводиться робити дивні практичні завдання, які викладач вигадав лише тому, що вважав, що студентів треба завантажити хоч чимось. Писати та виправляти звіти, які викладачі найчастіше не приймають з першого разу просто тому, що це здається їм несолідним, та й треба хоч чогось навчити.
Якщо це все звалюється на людей, які б інакше нічого не робили — це, напевно, непогано. Як показує практика, до кінця навчання ці люди чогось розуміють, більшість із них цілком годяться для роботи за фахом.
Але буває, що така система застосовується до просунутих студентів, які мають свій план дій, свою роботу, своє розуміння, куди треба рухатися. Причому це розуміння в цілому правильно, а роботу можна зробити дуже затребуваною, якщо трохи підкоригувати. І ось на цих студентів звалюються лекції з абстрактним теоретичним матеріалом, непродумані практичні завдання та звіти, які треба без кінця писати та виправляти. Навіть якщо це все і потрібно, набагато ефективніше пов'язувати це з науковими інтересами студента. Так, щоб він розумів, чим йому ці відомості допоможуть на практиці.
Інакше, якщо студент не зрозуміє, буде засвоєно лише невелику частину. Та й вона незабаром забудеться, якщо не впритул використовуватиметься в інших курсах. Залишиться лише загальне уявлення. Як і від непрофільних нецікавих шкільних предметів або ні в чому не зацікавлених студентів. Ще може залишитися розуміння, куди бігти, щоб розібратися.
Але на отримання цієї інформації у студентів йде досить багато особистого часу. Багато сучасних студентів могли б витратити його з великою користю. Такі люди готові вбирати знання, які їм потрібні майже на льоту та з разючою ефективністю, особливо на старших курсах.
Так, можливо, Ваш курс — це саме те, чого просунутому студенту не вистачає. І він, бідолаха, не розуміє. Але абстрактні теоретичні лекції йому навряд чи допоможуть. Якщо ж зрозуміти суть якоїсь цікавої йому роботи і в потрібному місці порадити застосувати хоча б невеликий фрагмент знань, які Ви даєте, студент напевно зрозуміє та оцінить. Особливо, якщо Ваша пропозиція щодо покращення допоможе досягти якісно кращого результату.
Насправді все, звичайно, дещо складніше. Не всі корисні знання можуть бути застосовані в області, яка студенту цікава. Тоді, особливо якщо справа відбувається на старших курсах, добре спробувати зрозуміти, що для студента корисніше: займатися тим, чим Ви вважаєте за потрібне, або тим, що він сам вважає за потрібне для себе. І діяти відповідно до цього.
У цьому курсі у мене такої проблеми майже не було: курс з вирішення завдань із семантичним розривом мені здається застосовним скрізь і корисним для всіх. По суті, це курс із проектування алгоритмів та моделей у складних ситуаціях. Вважаю, що всім корисно розуміти, що це існує та й як працює хоча б на верхньому рівні. Також курс добре тренує навички моделювання та розумний підхід до вирішення багатьох завдань.
Значно більше я боявся розповідати лише те, що багато студентів і так знають. Не хотів змушувати їх вирішувати завдання, які нічого не навчать. Хотів, щоб просунуті студенти не були змушені робити завдання для галочки, аби отримати залік.
Для цього потрібно розуміти добрих студентів, розуміти, що вони знають і чого прагнуть. Опитувати їх, пізнавати думки, дивитися на результати робіт, щось розуміти на них. Зробити так, щоби студенти не боялися мене. Чи не боялися неправильно відповісти на запитання. Не боялися критикувати мою лінію.
Але треба бути не лише не страшним, а й вимогливим. Навіть просунутим студентам розумна вимогливість допомагає, їх будує. Виділений виконання завдання час допомагає зрозуміти, який шлях вибрати, наскільки глибоко зариватися, коли просити допомоги. Вимоги до результату допомагають зрозуміти, на чому сконцентруватись. І все це організує, допомагає розставити пріоритети між безліччю справ, що звалилися.
Бути не страшним та вимогливим для викладача далеко не просто. Особливо якщо студентів багато. Стрічкам важливіша вимогливість. З ними замучений бути справедливим у кожному конкретному випадку. Для просунутих студентів навпаки. Вони значно більше бояться самодурства викладачів, ніж інші. Тому що у них більше поставлено на карту, більше залежить від заліку та вильоту. Перша ж нерозумна вимога ставить під сумнів: “Чи розумний викладач? Чи адекватно відреагує на мою критику? Кожен наступний цей сумнів посилює, викладач в очах студента перетворюється на навіженого, якому треба догодити, витративши якнайменше часу.
Здається, вирішити проблему може лише розумна жорстка система звітності. Заздалегідь продумана, яка не змінюватиметься у семестрі. Дотримання цієї системи має стати важливішим за думку викладача, як би дивно це не звучало. Цим диктується високий рівень вимог до розумності вихідної системи. Зрозуміло, що передбачити неможливо, та й не хочеться витрачати час. Тому можна явно вказати межі, при виході за які викладач діє на власний розсуд. Наприклад, здана після дедлайну лаба перевірятиметься невідомо коли, а після двох невданих вчасно лаб наслідки можуть бути непередбачуваними. Далі, залежно від причин, що призвели до цього, можна помилувати або покарати. Але якщо зроблене задовольняє вимогам, викладач має зробити, що обіцяв.
Отже, треба було вигадати жорстку розумну систему звітності. Потрібно, щоб вона була лояльнішою до розумних студентів. Позитивно враховувала все корисне, що їм може спасти на думку і що пов'язане з курсом. Але й не ставила добрих оцінок ні за що, а стимулювала саме до якісної роботи.
Ще важливо, щоб системі звітності вірили та спокійно себе з нею відчували. Щоб студент міг поставити собі завдання зробити все на початку семестру, отримати оцінку та спокійно почуватися. Не боятися, що викладач у середині семестру подумає: “щось у нього все аж надто добре. Напевно, можна дати складніші завдання та зробити оцінку залежною і від них“.
Також, як випливає з минулого розділу, система звітності має враховувати побажання викладача. І виявилося, що багато вимог уже враховано: вони збіглися з вимогами лояльності до розумних студентів та якісної роботи. Якщо просунуті студенти можуть вільно ставити запитання, вони запитають у тому числі те, що викладач не знає. Якщо можна виходити за рамки курсу, вони вийдуть і знайдуть нову інформацію. Якщо вони розуміють, що роблять і навіщо — вони зроблять це якісно. А відомості про результати таких експериментів, звісно, розширюють кругозір викладача. Нехай не відразу, але рано чи пізно знайдеться щось нове, корисне для нього.
Задоволений розумний студент – задоволений викладач!
Проблеми оцінювання
Система звітності неспроможна мотивувати студентів без розумного оцінювання своєї діяльності. Як оцінити за результатами семестру, який студент заслуговує на велику оцінку, а який меншу?
Найчастіше застосовуваний критерій у нас це оцінка за іспит. Викладач намагається в ході деякого спілкування або за написаним зрозуміти, наскільки добре студент розбирається в темі саме на момент складання іспиту. Це саме собою складно. Часто майже всі, хто розуміє, але боязкі й невміючі говорити, студенти отримують нижчі оцінки, ніж студенти, які не знають предмет, але спритні й нахабні. Письмовий іспит дозволяє знизити ступінь нахабства, який студент може використати. Але втрачається інтерактивність: неможливо зрозуміти, чи студент розуміє те, чого він не дописав (та й те, що написав). Ще одна проблема – списування. Я знайомий з деякими майстрами педагогіки, у яких оцінки обернено корелювали знанням студентів: завдання охоплювали божевільний обсяг матеріалу і навіть той, хто добре готувався не міг цього здати на нормальну оцінку. Але списувачі отримували 5 і викладач на їх основі впевнено робив висновок, що можна впоратися — якщо підготуватися.
Ідеї вирішення цих проблем існують. Але навіть якщо ці проблеми і вдасться вирішити, все одно не з'явиться можливість оцінити залишкові знання студента.
Імовірність збільшення обсягу залишкових знань зростає, якщо знання у голові студента знаходяться не тільки в момент проведення іспиту, а й протягом більшої частини курсу. А якщо знання ще підкріплені практичною діяльністю — вони, напевно, залишаться. Виходить, що знання студента добре оцінювати кілька разів за семестр. А наприкінці ставити оцінку автоматично, якщо в семестрі студент добре попрацював. Але при цьому втрачається загальний огляд курсу, який студент мав отримати під час підготовки до іспиту.
На цьому проблеми не закінчуються: усі студенти різні, буває, що одному щось очевидно, а іншому над цим треба довго думати. Можливо, справедливо оцінювати як їхні підсумкові знання, а й обсяги витрачених зусиль? Як їх оцінювати? Що краще: переоцінити студента чи недооцінити? Чи доцільно в оцінці студентів порівнювати їх рівень із рівнем групи / потоку? З одного боку здається так: якщо з усім потоком проблема — викладач погано попрацював. З іншого боку, зниження планки сприятиме падінню рівня студентів.
Є системи, в яких студенти спочатку ставляться в умови залежності від інших студентів: наприклад, як я зрозумів, в курсі CSC на схожу тематику бали всіх студентів кластеризуються і студент отримує оцінку відповідно до того, в якому кластері його бал опинився. Такі підходи підвищують інтерес змагання, але створюють невизначеність, яка може зайвий раз нервувати студентів, а також можуть перешкоджати командній роботі.
Все це я так нормально і не зміг обміркувати. Як людина, яка зовсім недавно сама була студентом, мені здається, основне — забезпечити, щоб людина могла великою працею в семестрі забезпечити собі велику оцінку — ту, яку вона хоче. Способів отримання цієї оцінки має бути багато: за практику і за теорію в різних форматах. Але якщо курс важливий, необхідно, щоб студент міг отримати хорошу оцінку тільки якщо він або дійсно якісно працював і сильно просунувся, або знає курс на рівні викладача. Приблизно таку систему я й намагався вигадати.
Отже, я намагався зробити курс максимально комфортним і корисним насамперед для старанних студентів. Від них я чекав питань і посилань, які штовхали б і мої пізнання далі. Але проблема, як не забути і про інших, звичайно, теж була актуальна. Тут ситуація дуже несприятлива: я знав, що внаслідок низки причин, до 4-го курсу багато груп приходять у дуже розваленому стані: більшість студентів ще закривають попередній семестр; є ті, хто вже не може змусити себе практично нічого робити з навчання вчасно і кому роками це вже сходило з рук. Своєчасний feedback ж шалено важливий для викладача: можна вчасно перебудуватися.
Детальна схема організації курсу
Можливі патерни звітності та поведінки викладача, які вирішують перелічені вище проблеми, я почав активно продумувати ще коли навчався на 5-му курсі. Деякі з них я вже намагався тестувати, але було багато приводів, з яких отримати релевантні оцінки не виходило. З огляду на все це я зібрав курс і розповідаю, що саме вийшло.
Перше питання: чого від цього курсу хочу я? Мені, перш за все, було цікаво спробувати мої ідеї на практиці і дуже хотілося, щоби з них чогось гарного вийшло. Другим за важливістю аргументом було вдосконалення власних знань, але загалом певною мірою мали місце перераховані вище мети викладача від задоволення до престижу.
Навіть у зв'язку з метою вдосконалення знань хотілося б, щоб студенти не боялися мене, могли вільно ставити запитання і відкрито висловлювати невдоволення тим, що відбувається, — усе це було б добрими стимулами для мене. Також хотілося отримувати знання від них — хотілося стимулювати їх до колективного розширення інформації, що отримується, і не обмежувати простори їх діяльності. Намагатися уникати бездумних повторів у тому діяльності.
Таким чином з'явилося міркування, що студенти повинні відповідати на різноманітні питання з курсу (у тому числі творчі та ті, на які я не знаю відповіді), бачити відповіді один одного та доповнювати їх. Але не дублювати — таким чином мені не треба розбиратися, хто списав, а хто ні, а для студентів виникає зайвий привід розширити пізнання, вийти за межі вже розказаного на лекції і написаного одногрупниками. Також виникає необхідність зрозуміти, що написали ті, що їх випередили. Ще це може допомагати стимулювати ранні відповіді: вихід вибір можливих питань трохи більше.
Було створено групу вконтакте, у ній після кожної лекції постом викладалися пронумеровані питання (штук 15, досить об'ємні). на які студенти у коментарях відповідали, доповнюючи відповіді один одного.
Питання переважно були:
- На повторення розказаного на лекції. Іноді відповідь на таке запитання можна було знайти безпосередньо у презентації лекції, що передається студентам після її прочитання.
- На вигадування практичних прикладів використання розказаного.
- На виявлення порушених лекції проблем у розказаних алгоритмах. А також на продумування алгоритмів, які вирішують позначені на лекції проблеми. Малося на увазі, що студенти можуть як тягнути алгоритми з інших джерел, так і вигадувати свої.
- На оцінки ефективності розказаних алгоритмів, зокрема, для кращого розуміння самих алгоритмів.
- Для порівняння алгоритмів, що вирішують схожі завдання.
- На математичні докази деяких використаних чи пов'язаних фактів (наприклад, теореми згортки, теореми Котельникова).
Потрібно сказати, що на лекціях я формальні докази майже не розповідав, більше використав докази "на пальцях" з великою кількістю наближень та спрощень. По-перше, тому що я сам формальні докази в практичному житті не особливо використовую і, як наслідок, у них не дуже добре розуміюся; по-друге, вважаю, що на 4-му курсі основний наголос уже треба робити на практичне розуміння, а не на теорію, без якої загалом можна жити. - Ще причина: переглянуті мною курси лекцій з цієї тематики, рясно забезпечені теоретико-математичними визначеннями і доказами мені здавалися або дуже складними для розуміння всього відразу, або такими, що зачіпають занадто маленький обсяг інформації, — занурення в них мені зараз здається закопуванням у те, що майже не буде використовуватись.
- На особисті враження від курсу та ідеї щодо його покращення — після останньої лекції.
Ще можна було розумним чином звести відповіді студентів і мої зауваження в єдиний документ для читання — це також оцінювалося балами. А сам документ згодом був би корисним як студентам, так і мені.
Основним питанням, що мене бентежило, було: добре, всім дійсно сподобається і вони почнуть дійсно багато і добре писати. Але ж це все хтось повинен перевіряти — чи вистачить у мене на це часу? Окрім читання цих лекцій, у мене була основна робота, аспірантура + наукова робота, яку я, щоправда, цього семестру в результаті майже закинув. Здавалося, що цю проблему можна намагатися вирішувати схемою, яка дозволяє перекладати хоч частину перевірки з викладача на студентів. Крім полегшення роботи викладача, це також безперечно корисно для студентів: через пошук помилок та бачення іншої людини нерідко приходить значно краще розуміння. Деяких студентів така "але викладацька" діяльність додатково зацікавлює.
У поточному випадку я зупинився на ранжуванні студентами результатів:
Існує гіпотеза, що студентам простіше порівняти дві роботи, ніж виставити конкретні оцінки.
(з досліджень онлайн-освіти, наприклад Waters, AE, Tinapple, D., і Baraniuk, RG: «BayesRank: A Bayesian Approach to Ranked Peer Grading», 2015)
Мені ж і ранжування могло б дуже допомогти. Відповідно, після дедлайну на відповіді, студенти мали мені надсилати ранжировані списки своїх колег, з коментарів у цих списках віталися. У принципі, на ранжируванні я не наполягав, а лише його рекомендував, хто що хотів, той міг це й посилати. За підсумками курсу виявилося, що після повного ранжирування найпоширенішою формою відповіді став топ-к, що написав найкорисніші відповіді.
Змістова організація курсу
Наступною важливою частиною було значеннєве наповнення курсу. План теоретичної частини курсу вийшов таким:
- Нульова лекція - вступ, про що курс, які акценти я збираюся робити + звітність (її правила гігантські і на їхню розповідь я відвів ледь не пів лекції)
- 1-3 лекція у тому, як у випадку вирішували завдання обробки зображень до появи машинного навчання. Згортки для пошуку перепадів інтенсивності та згладжувань, canny, морфологічна обробка зображень, перегляд зображення у різних просторах (перетворення Фур'є/вейвлети), ransac, перетворення Хафа/Родена, детектори особливих точок, блобів, дескриптори, побудова розпізнаючого алгоритму.
- 2-3 лекції (скільки потрібно) про ідеї машинного навчання, основні принципи, як воно допомагає вирішити проблеми придуманих алгоритмів. Автоматичний перебір значень параметрів, умов, їх послідовностей, що можна робити з даними і чого треба боятися, які моделі краще брати за основу, зниження розмірності, апроксимуючі дані мережі, кластеризація. Першу частину цього планував розповісти досить швидко (вона зустрічається і в інших курсах) про кластеризації докладніше (чому їх небезпечно використовувати, який алгоритм вибрати і про що потрібно не забути).
- Лекції, на яких розбираються приклади реальних завдань (як мінімум, розпізнавання осіб та обробка відеопотоку, а так — дивлячись на скільки вистачить часу, може студенти матиме ідеї чи бажання розповісти щось своє). Передбачався напівсеменарний формат, в якому спочатку ми намагаємося поставити завдання, потім довести студентські ідеї до вирішальних її, потім перейти до реально використовуваних і ще невгадав ними методів. Наприклад, завдання ідентифікації особи з зображення використовуються ідеї PCA і LDA (метрики Фішера), до чого додуматися, принаймні на лекції, складно.
Практична частина має ілюструвати деякі аспекти теоретичної, знайомити студентів із бібліотеками та змусити самостійно вирішити складне завдання. Відповідно, було три міні-лабораторні, в них треба було взяти набір готових скриптів і запускати їх досягаючи попутно різних цілей:
- встановити python, pycharm та різні бібліотеки. Скрипти для запуску найпростіші: завантаження картинок, якісь найпростіші фільтрації за кольорами та розташування пікселів.
- набір скриптів ілюстрував частину розказаного на лекціях 1-3, студентам треба було підібрати картинки, на яких скрипти добре чи погано працювали, пояснити чому. Щоправда, на скрипти до цієї лабораторної мене не вистачило і вони вийшли доволі куцими.
- на машинне навчання: потрібно було вибрати одну з двох бібліотек: catboost або tensorflow і подивитися, що вони дають на простеньких завданнях (завдання та датасети були взяті з прикладів бібліотек майже без змін, у мене також забракло часу). Спочатку я хотів дати обидві бібліотеки разом, але потім здалося, що на це може піти занадто багато часу.
Усі три лаби я намагався підібрати так, щоб їх можна було зробити за години за 3 — за один вечір. Перевіреним результатом лаб були підібрані набори картинок і результатів роботи на них, або значення параметрів бібліотечних функцій у скрипті. Всі лаби були обов'язковими, але це можна було робити або якісно, або неякісно, за якісне виконання та спецзавдання до лабів можна було отримати додаткові бали, що підвищують оцінку за семестр.
Складне завдання студенти могли вибрати як самі: наприклад, взяти щось пов'язане з бакалаврською чи роботою, так і із запропонованих. Було важливо, щоб це завдання було завданням із семантичним розривом. Було важливо, щоб розв'язання задачі не вимагало програмування у великих обсягах. Складність була не дуже важливою — я вважав, що поганий результат також буде результатом. Було виділено 5 етапів роботи над завданням, результати кожного етапу треба було узгоджувати зі мною.
- вибір завдання
- Підбір даних: важливий етап, в ході якого, як правило, заразом формується куди більш реалістичне уявлення про завдання, народжуються гіпотези вирішальних її алгоритмів.
- Складання першого наближення: алгоритму, який би хоч якось вирішував поставлене завдання, від якого можна було б відштовхнутися і надалі покращувати.
- Ітераційне покращення розв'язання задачі.
- Неформальний звіт, що описує підсумковий алгоритм та модифікації алгоритму вихідного алгоритму, що робилися для його отримання.
Саме завдання, як і міні-лаби, було обов'язковим; за її якісне виконання можна було отримати багато додаткових балів.
Приблизно за тиждень до залікового я додав альтернативний варіант завдання, при вирішенні якого можна було розраховувати максимум на 4ку: я беру сигнал, що описується складною математичною функцією, і генерую студентам дані для навчання/тестування. Їхнє завдання — апроксимувати сигнал чим завгодно. Таким чином, вони уникають етапу збору даних та вирішують штучне завдання.
оцінювання
Вище я багато писав про бали, настав час пояснити, що вони давали.
Існували кілька напрямів діяльності, за які бали можна було отримувати. Наприкінці бали за всі напрямки перемножувалися і зводилися до ступеня “1/<число прочитаних у семестрі лекцій>”. Напрями:
- Кожна лекція – окремий напрямок
- Міні-лабораторні
- Велика (складна) лабораторна
- Організаційні моменти
сюди йдуть бали за поради та роботу, що допомагає організувати курс, наприклад, за об'єктивне зауваження про те, що чогось не вистачає, щось робиться погано або за спробу переписати опис звітності так, щоб він став більш читаним. Кількість балів варіювалася на мій розсуд залежно від корисності, актуальності, виразності формулювання тощо.
- Все інше, пов'язане з темою курсу
наприклад, якщо студент хоче торкнутися аспекту обробки сигналів, про який я нічого не розповідав — бали підуть сюди. Торкнутися чогось можна, наприклад, підготувавши фрагмент лекції з цієї теми; залежно від якості зробленого та ситуації з часом я можу дозволити або не дозволити проводити таке на лекції, але в будь-якому випадку поставлю бодай якусь кількість балів і напишу частину зауважень, що виникли, — у студента буде можливість наступної ітерації, що поглиблює його пізнання і приносить нові бали.
За кожен напрям студент мав 1 бал (щоб при перемноженні точно не вийшов 0). Ще 1 бал можна було отримати за прихід на лекцію (у напрямок, який відповідає цій лекції), це було не так просто — лекції були о 8-й ранку. Систематизувати обсяги балів, одержуваних за все інше, я так і не зміг, тому ставив на свій розсуд, часто помиляючись. Була тільки загальна картина, згідно з якою студент, що чудово розібрався в лекції, міг отримати балів 25, добре розібрався — балів 10, терпимо розібраний — балів 5, менше ставилося тому, хто хоч чогось зробив. Природно, при оцінюванні я міг спиратися лише на те, що студент написав, хоча найчастіше йому могло бути ліньки чи ще чогось, внаслідок чого його реальні знання до мене не доходили.
Важливо написати про дедлайн. Лекції були по вівторках о 8-й ранку. Спочатку на відповіді по лекціях було встановлено дедлайн найближчої неділі, на ранжування — найближчого четверга за неділею. Потім з боку студентів було явно висловлено те, до чого я прийшов за перші перші лекції сам: мені необхідно писати feedback за відповідями, а після нього бажано давати студентам можливість виправитися. Разом з цим почали лунати голоси про те, що 5 днів на відповіді дуже мало. У результаті я, всупереч висловлюваним побоюванням інших студентів, додав тиждень на відповіді на запитання, а відповіді, які прийшли до першої неділі, став коментувати. Рішення було однозначно неправильним: відповідати більше не стали, а за термін, що збільшився, проходили нові лекції і навіть я плутався, що і до чого відноситься. Але міняти нічого вже не став: вирішив, що змін і так багато.
Наприкінці семестру для тих, хто отримував залік на практиці, набрані бали відповідали підсумковій оцінці за курс. Цю оцінку можна було покращити на іспиті, який мав проходити так:
Дається чотири складні питання з різних тем на розуміння (теми вибиратиму на свій розсуд). У питання може потрапити все, що було сказано на лекціях або потрапляло до групи у вк. Повність зачитана відповідь на запитання +1 бал до набраних у семестрі (якщо людина розуміє лише частину питання, то ставиться 0 балів за питання, яка б частина не була). Користуватися можна буде всім, що завгодно, але питання будуть реально складні - на глибоке розуміння.
Заборона використання матеріалів на іспиті дуже часто призводить до того, що студенти замість розуміння зубрять чи списують.
Динаміку набору балів у ході семестру я бачив приблизно так: просунуті студенти наберуть достатньо для 5 автоматів балів приблизно за перші 6-7 лекцій. Тобто десь до кінця березня саме тоді, коли я розповім основну інформацію і перейду до прикладів постановки та вирішення реальних завдань. З практикою я сподівався, що старанні розберуться теж до квітня, максимум до середини, якщо її пріоритет знижуватиметься вимогами інших курсів. Оцінював це по собі: вважаю, що коли я був студентом 4-го курсу, я здав би такий курс приблизно в зазначені терміни, якби не трапилося нічого несподіваного. Від менш розвинених студентів я чекав, що питання хоча б як можливість отримання автомата багатьох із них зацікавлять, вони читатимуть відповіді своїх колег та фрагменти презентацій лекцій. Теми загалом цікаві, можливо, і таких студентів вдасться зачепити, і вони намагатимуться глибше розібратися.
Хочеться зробити зауваження про обране мультиплікативне поєднання балів між напрямками, а не адитивне (корінь із твору, а не сума, поділена на якесь число). Це відповідає необхідності розбиратися з великою кількістю напрямків приблизно одному рівні; навіть дуже глибокі знання в парі-трійці напрямів не забезпечать студенту оптимальної оцінки за курс за відсутності його знань в інших напрямках. Наприклад, мультиплікативність захищає від можливості отримати 5, заваливши мене пропозиціями щодо покращення організації курсу: кожна наступна пропозиція, приносячи стільки ж балів, скільки попередня, вносила б менший внесок у підсумкову оцінку.
Один із одразу помітних недоліків даної системи — її складність. Але, оскільки сам курс досить складний і розв'язання задач із семантичним розривом потребує конструювання та розуміння складних алгоритмів, я вважаю, що студенти повинні вміти в такому легко розбиратися. Більше того, ця система звітності чимось сама по собі схожа на розв'язання задачі з семантичним розривом: у моделі курсу виникали якісь проблеми, з них вибиралися найважливіші, для вирішення їх шукалися наближення.
Інший недолік системи: вона справді може зайняти багато часу у студентів. Тому я спробував застосувати давню ідею: запропонувати студентам, які добре знають матеріал і без курсу або вважають себе зайнятими важливішими речами, в перший місяць звернутися до мене. Я готовий з ними поговорити, і, залежно від рівня їх знань та причин, що витісняють мій курс, запропонувати їм автомат або спрощений, скоригований під них спосіб здачі курсу. Після першого місяця пропозиція знімається — інакше вона може бути використана наприкінці семестру слабкими студентами, які так і не змогли себе змусити щось зробити, але потенційно хотіли б.
Приблизно це було викладено студентам першої лекції. Далі я дав собі слово не змінювати це, навіть якщо побачу, що воно працює погано і студенти роблять значно менше або гірше, ніж очікувалося. Курс розпочався.
Результати
Результати виявилися сильно гіршими за мої очікування, хоча ряд надій виправдався. Пам'ятаю, після першого списку питань щодо вступної лекції, я в побоювання чекав: чи з'являться хоч якісь відповіді і чи будуть вони осмислені. І ось, нарешті почали з'являтися перші відповіді, у коментарях навіть почалася якась дискусія, щоправда, скоріше на філософську тему. Далі, під час семестру, студенти продовжили відповідати; правда, як правило, була пара-трійка домінуючих студентів, які привносили близько 70% всього корисного, що було написано.
До кінця семестру активність суттєво знизилася, після передостанньої лекції мені надіслали ранжований список, що складається з одного прізвища — єдиної людини, яка відповіла хоч на якісь запитання щодо тієї лекції. Причинами до цього, гадаю, могли бути загальна втома, можливе якесь розчарування, неадекватність оцінювання, невдала зміна дедлайнів, які призводили до необхідності чекати 3 тижні на отримання остаточного результату з лекції, навантаження з інших предметів.
Також мене все більше розчаровувала якість відповідей: часто здавалося, що багато звідкись здерте без розуміння, та й обсяг нових ідей був далеко не такий великий, як я розраховував. Навіть від студентів було зауваження, що поточна система стимулює хоч якісь відповіді; від того, наскільки глибоко студент розібрався, бали залежать негаразд. Але точно були ті, хто розбирався.
Оскільки ніхто не вкладався в намічені мною плани з набору балів і це загрожувало тим, що всім, за винятком пари-трійки, чоловік довелося б складати іспит, я почав намагатися ставити вищі бали. Стало здаватися, що я надто завищую бали тим, хто відповідав лише прикладами завдань і різницю між цими відписками та тими, хто реально багато намагався було замало. До кінця семестру мене все більше охоплювало відчуття, що є багато студентів, які не розуміють майже нічого з розказаного, хоча мають відносно прийнятні бали. Ще більше це відчуття стало на останній лекції, коли я став намагатися запитувати всіх поспіль, сподіваючись краще зрозуміти підсумковий рівень і додати балів правильно відповідальним — з'ясувалося, що багато хто не знає базових речей, наприклад, що таке нейронні мережі або особливі точки на зображенні.
Не дуже виправдалися й надії на ранжування: коментарів у ранжованих списках було мало, до кінця вони взагалі зникли. Часто здавалося, що оцінюють швидше візуально, ніж уважно вчитуючись. Тим не менш, пам'ятаю, як мінімум пару разів, коли ранжування реально допомогло і я, дивлячись на нього, скоригував свої оцінки. Але про те, щоб воно оцінювало за мене не було й мови. На оцінювання витрачалося досить багато часу, але я міг робити це дорогою в метро і в результаті швидше вистачило мене на своєчасні відповіді, ніж студентів.
Окреме розчарування, що правда очікуване і випливає з існуючої ситуації і того, що я цю ситуацію майже не врахував, було з практикою.
Велику лабораторну ніхто не здав навіть у квітні. І я до ладу не розумів, чи складна вона, чи всі ніяк не можуть взятися і не знав, чи треба щось міняти і як, що в результаті вимагати. Вигадав завдання на 4 максимум, але і воно не змінило ситуації. У кращому разі до кінця квітня студенти обрали собі завдання та надіслали даних. Деякі вибрані завдання виявлялися відверто нерозв'язними на рівні знань, що є у студентів. Наприклад, студент хотів розпізнавати ракові пухлини, але при цьому сам не розумів, чим саме вони мають відрізнятись — я тут, природно, ніяк не міг допомогти.
З міні-лабораторними справа була значно краща, перші дві багато хто здав у термін або не сильно вилазив за нього; третю теж майже всі здали, але наприкінці. Деякі робили їх якісно та краще, ніж я очікував. Але основний практичний наголос я хотів зробити на великій лабораторній.
Ще однією своєю помилкою в галузі організації практики я вважаю вихідне планування основного упору робіт із складного завдання на другу половину семестру, до моменту, коли я вже розповім на лекціях більшу частину ідей побудови алгоритмів.
Питання, чи можна вимагати від студентів на практиці того, що ще не розказано на лекціях, хвилювало розум багатьох знайомих мені викладачів. Здавалося, що формальна правильна відповідь: звісно, ні — адже це означає спочатку забирати у студентів зайвий час на самостійне вивчення того, що потім розказано, а потім розповідати те, що їм і так зрозуміло. Але зараз я думаю, шкоди від цієї формальної позиції виходить суттєво більше: своєчасно спробувати найскладніше на практиці вже неможливо. Разом з тим, зрозуміло, що розбиратися з матеріалом самостійно студенту необхідно, а повторення матеріалу можна провести оригінально, наприклад, запропонувати студенту, що добре розібрався, самому ретельно підготуватися і прочитати цей фрагмент лекції.
Чи дала зрештою така система більше, ніж, наприклад, класична система з іспитом? Питання складне, я сподіваюся, що все-таки так, матеріалу було дано досить багато, при підготовці до іспиту його частина обов'язково випала б з розгляду навіть у хороших студентів. Хоча доповнень до курсу у відповідях було далеко не так багато, як я сподівався.
Додаткове зауваження хочеться сказати про сумну особливість ситуації, де студенти не бояться викладача.
Пов'язана вона з тим, що буває, трапляється диво, і викладачеві вдається навчити студентів чогось глобально нового. Наприклад, на моїх очах студент починає суттєво розумніше підходити до вирішення задачі із семантичним розривом. Кроки він робить загалом правильні, отримує прийнятний результат, але пояснювати не вміє. І тут я, викладач, намагаюся розібратися у тому, що він зробив. Пояснює він незрозуміло — я ставлю безліч дивних питань, роблю дивні припущення, нарешті продираюся через термінологію студента і розумію. Пропоную поради щодо поліпшення, іноді погані, як зауважує студент, що вже розбирається в задачі. І тут отримую реакцію схожу зі звичайною: "Навіщо це ще потрібно робити?" і "не потрібні мені ваші поради" до "Я і сам все чудово вмів і без вас".
Особливо сильно це може проявлятися, коли починається приблизно так: студент вихідно приходить зі своєю самовпевненою та непродуманою пропозицією щодо вирішення завдання виду “тут треба просто взяти нейронну мережу та навчити”. Ти кажеш, що просто так зробити не можна, треба ще, як мінімум, багато подумати, та й взагалі це завдання краще не нейронними мережами вирішувати. Студент, буває, продумує, мучиться, але, молодець, справді розбирається і приносить добре продумане рішення, засноване все-таки на нейронних мережах і всім своїм виглядом каже "я так би без ваших порад спочатку зробив". Перепрошую у тих студентів, які так не роблять, ви існуєте і я з деякими з вас знайомий, дякую вам. Проте студенти, які виявляють таку невдячність, існують, та я й сам, на жаль, теж так себе неодноразово поводив.
Проблема вираження такої невдячності багатьма викладачами легко вирішується з позиції сили: можна нав'язувати своє вирішення завдання, переривати студента, якщо він каже не те, що хочеться почути і т.п. Це буває дієво, особливо для поганих студентів, але добрих це позбавляє можливості подумати та усвідомити неправильність своїх ідей, гіпотез — і здобути досвід, який справді запам'ятається. Божевільні ультимативні вимоги до розв'язання задачі без зрозумілих пояснень у такому предметі викликають відторгнення, основним завданням студента стає догодити викладачеві, а не здобути знання чи вирішити завдання. Лояльність призводить до того, що ліниві студенти багато чого не роблять, а деякі ще й кривдять викладача.
Помічав я цю особливість і раніше, але після цього семестру я якось більше її відчув, пережив. Можливо, тому, що справді навчив деяких студентів. Така невдячність, мабуть, походить від внутрішньої гордості таких студентів, їх комплексів, бажання показати себе викладачеві, що опустився майже до їхнього рівня. Крім ускладнення організації навчального процесу, така поведінка та показна невдячність студентів часто виводить із себе: страшно хочеться якось зрозуміло показати студенту, що він перейшов межу. При цьому розумом розумієш, що по суті студент розібрався, оцінка має бути позитивною. Виявляється майже в безвихідній ситуації, залишається тільки подивитися на цю справу з гумором і списати все на дурість студента, але це складно. У мене виходило погано і я ображався.
Таким чином, невдячність студентів здатна дуже часто отруїти настрій саме тому, що навчив їх викладачеві. Подібних отруйних речей може бути дуже багато. Вони особливо хворі, якщо все, що викладач сподівався отримати від навчання цих студентів, — задоволення. Мене така ситуація вкотре зміцнила у впевненості, що добре читати цілий курс на одному задоволенні не можна, треба розраховувати отримати щось ще, хоч би мрію.
У чому я точно впевнений, курс дуже вдався в сенсі просування та систематизації моїх знань. Звичайно, більшість з того, що я розповідав, я загалом і так уявляв, але багато речей відчув глибше. Були алгоритми, про існування яких я знав і навіть використовував, але не до кінця розумів, як вони працюють, не знав багатьох альтернатив або знав лише назви. Під час підготовки курсу я був змушений у цьому розібратися. Також була низка нових речей, на які я звернув увагу під явним впливом студентів, наприклад, на автоенкодери. Я отримав багато, можливо, не дуже часто використовуваних, але однозначно необхідних для хорошої орієнтації в предметній галузі знань. Думаю, що вдосконалення знань, що сталося, вже навіть вплинуло на деякі рішення, які я приймав у роботі при продумуванні алгоритмів, сподіваюся, що на краще. Задоволення, звичайно, читання курсу мені теж приносило, але водночас приносило й прикрощі з розчаруваннями.
Продовження
Може статися, що мені випаде читати цей курс ще раз, наприклад наступного року. Далеко не для всіх проблем у мене є ідеї щодо вирішення, але для деяких є, і я постараюся їх описати.
- Основну проблему: відсутність своєчасних поступів за складним завданням я думаю вирішувати за допомогою обговорення аналогічних фрагментів інших завдань на семінарах та чітких домашніх завдань з невеликими дедлайнами. Кожне з домашніх завдань вимагатиме виконання невеликого фрагмента великої лабораторної, як, наприклад, складання постановки задачі, перший підбір даних, продумування критерію якості… За кожний виконаний вчасно фрагмент нараховуватимуться бали. Якщо студент відстає, йому доведеться наздоганяти, щоб почати отримувати.
- Також я планую чіткіше і частіше промовляти основну думку курсу у різних контекстах. Хоча й не впевнений, що це допоможе: часто, коли кажеш одне й те саме, воно починає навпаки викликати відторгнення. Основна думка, якщо що, була, в тому, що навичка розв'язання задачі це не бездумний перебір різних моделей ML у різних конфігураціях, а ручна побудова індивідуальної моделі для задачі з використанням шматочків існуючих моделей з розумними модифікаціями. Чомусь дуже багато людей цього або не розуміють, або старанно роблять такий вигляд. Може, деякі цю думку взагалі можуть усвідомити лише через практику, через набиті шишки.
- Ще я планую перестати ставити 1 бал усім, хто прийшов на лекцію; а ставити, за умовчанням, значно менше, наприклад 0,1. Щоб отримати більше балів, треба буде в день лекції надіслати або показати мені записи основних тез лекції або їх фото. Написано може бути майже все, що завгодно, формат та обсяг мене не цікавлять. Але за добрі конспекти я готовий ставити значно більше 1 бала.
Додати це хочеться додатково стимулювати студентів слухати лекцію, а не спати і займатися своїми справами. Ще багато хто істотно краще запам'ятовує те, що запишуть. Інтелектуальне навантаження для створення таких нотаток не дуже потрібне. Також здається, що це не надто сильно навантажуватиме студентів, які не ведуть конспект, ті, які його ведуть — зможуть просто його надавати.
Щоправда, критиками цієї ідеї виступають усі опитані студенти. Вони, зокрема, вказують на те, що не так важко списати ці нотатки у сусіда наприкінці лекції або просто записати щось із слайдів, не надто звертаючи при цьому увагу на лекцію. До того ж необхідність писати деяких може відволікати від розуміння.
Так що, можливо, добре якось змінити форму. Але в цілому така форма звітності мені подобається, вона застосовувалася, наприклад, на курсі статистики в csc: треба в день лаб надіслати невелику дороблену лабу — і, як мені здається, багатьох студентів це стимулювало сісти за неї відразу і доробити. Хоча були звичайно і ті, які казали, що цього вечора вони ніяк не можуть і опиняються в невигідному становищі. Тут, на мою думку, може допомогти інша ідея: давати кожному студенту можливість зрушити дедлайни на кілька днів за семестр. - Була думка замінити плоску структуру відповіді питання дерев'яної. Щоб відповіді на всі питання не йшли суцільним списком, а були хоча б дворівневими: тоді відповіді на одне запитання будуть поруч, а не були впереміш із відповідями на інші питання. Двохрівневу структуру коментарів до постів підтримує, наприклад, facebook. Але в нього значно рідше заходять і робити його основним засобом комунікації не хочеться. Одночасно вести дві групи: вконтакті та facebook дивно. Буду радий, якщо хтось порадить ще якесь рішення.
Багато проблем, які я поки не знаю, як вирішувати і не знаю, чи взагалі можна. Основне, що хвилює:
- надто прості відповіді студентів на мої запитання
- погане оцінювання відповідей: моя оцінка далеко не завжди корелює з реальністю
- ранжування, яке майже не допомагає: до перевірки студентських відповідей силами самих студентів поки що дуже далеко
Загалом я однозначно не вважаю марно витраченим час, який пішов на підготовку та проведення курсу; щонайменше, для мене це було дуже корисно.
На цьому все, здається, і так вийшло надто перевантажено.
Основи картинок взяті з:
Хочу віддячити:
- за рецензування: мою маму, Маргариту Мелікян (однокласниця, зараз аспірант МДУ), Андрія Срібло (одногрупник, зараз співробітник Яндекса)
- всіх студентів, які в цьому брали участь та пройшли опитування / написали відгуки
- та й усіх, хто мене колись чогось доброго навчив
Джерело: habr.com