我长期以来对教育学感兴趣，多年来，我作为一名学生接受了教育，但同时受到现有教育组织的骚扰和拖延，思考如何改进它。 最近，我越来越有机会在实践中检验一些想法。 特别是，今年春天我有机会在理工大学（SPBPU）教授“信号处理”课程。 它的组织，特别是报告的组织，是第一次尝试，其结果在我看来是有些成功的，在这篇文章中我想谈谈这门课程的组织。
我仍然不清楚在这个名称的课程中应该阅读什么内容，但总的来说，这是一门关于如何以及如何自动处理图像、声音、文本、视频和其他自然和自然的例子的课程。人工产生的信号。 根据之前读到的最有用的内容，这是解决输入信号与人们想要从中理解的内容之间的语义差距问题。 本文不是关于课程的内容 - 即使是俄语，也有很多类似主题的优秀课程的视频录制。
但如果内容有趣的话
至少在不久的将来，这是课程演示的工作链接，该链接位于 。 其中大部分内容取自 Anton Konushin、csc 的课程以及最相关的各种互联网文章。 然而，在某些地方，有些东西我没有找到明确的描述，并试图提出自己的描述；在某些地方，我只能用英语找到一些东西的俄语描述 - 这尤其适用于聚类，例如，到 mcl 算法。
文章的大纲大致如下：首先，简要描述我所选择的课程组织，然后是一个关于我认为有助于解决的问题的故事，然后是我在阅读“信号”时如何尝试做到这一点的故事。处理”课程以及我如何评估结果，我看到了什么问题，你对解决这些问题有什么想法？ 以上仅是我的想法和想法，非常欢迎批评、反对和更多想法！ 此外，写这一切主要是希望收到您的想法和评论。 此外，也许本文将帮助人们找到对优质教学的兴趣，尽管他们周围发生了一切。
课程组织总体方案
该课程有两个组成部分：理论和实践。 这两部分都非常重要：理论部分对现有算法及其设计思想进行了全面概述，以解决具有语义差距的问题； 实用的应该至少对现有库进行一些概述，并训练构建自己的算法的技能。 因此，这两部分都需要刺激他们学习的报告，设定学生工作的主线。
与往常一样，理论部分由讲座组成。 每次讲座结束后，学生都会收到一系列关于讲座的问题，包括有关所讲内容细节的常规问题，以及有关如何以及在什么情况下可以改进某些想法的创造性问题，以及它们在哪里可以改进。可以在要求学生提出自己的问题之前使用。根据讲座（你也可以回答他们）。 所有问题都发布在 VKontakte 组的帖子中，答案必须写在评论中：您可以回答任何人尚未提出的问题，或评论/添加到现有答案，包括已做出的答案由另一名学生。 在我看来，与该主题密切相关的创造力范围是巨大的！
对问题答案的补充应该是排名：在截止日期之后，学生必须通过电子邮件将回答者的姓名发送给我，并根据他们应得的成绩进行排名。 也欢迎对排名发表评论。 经过这一切，我终于给这次讲座打了分。 根据这些分数的结果和一些额外的好处，包括从课程的实践部分中获得的好处，分配了该学期的成绩。 持异议者和偷懒者可能会试图在严酷的考试中提高自己的成绩（绝对可以使用任何东西，但我严格要求理解）。
理论部分的总体信息是这样的：我试图提供大量的材料，希望所有学生都能从中发现很多新的有用的东西。 同时，我也不要求他们什么都钻研，他们可以选择自己感兴趣/有用的时刻深入钻研，或者什么都做一点。 我认为这次考试更多的是对那些在学期中表现不佳的人的惩罚，而不是一种常态。
实践部分包括
- 三个迷你实验室，学生必须运行现成的代码，积极使用不同的库，并选择运行良好或较差的数据，
- 要求学生独立解决具有语义差距的问题的课程作业。 他们可以从建议的任务中接受初始任务，也可以自己选择并同意我的观点。 然后他们必须提出一个解决方案，对其进行编码，看看它第一次是否有效，是否有效，然后在他们和我的建议的指导下尝试改进它。 理想的情况是达到真正好的质量，让学生相信在这个领域，耐心和朝着正确方向努力将解决一切问题，但是，当然，这并不总是令人希望的。
所有这一切都必须为了信用而完成。 工作质量和花费的精力可能会有很大差异。 只要付出更大的努力，就有可能获得除了讲座之外更多的额外学分。
这件事发生在四年级春季学期，由于本科学习，学期提前了一个多月结束。 也就是说，我大约有 4-10 周的时间。
我还有一位内部人士，她是一位姐姐，她在我讲课的两个小组之一中学习。 我姐姐有时可以用一些故事来阻止我的疯狂想法，这些故事讲述了她对小组中真实情况的看法以及她在其他科目上的工作量。 再加上成功的课程主题，命运确实比以往任何时候都更青睐实验！
对你想要解决的问题的思考
在本节中，我试图讨论导致我形成所描述的课程结构的问题和反思。 这些问题主要与两个事实有关：
- 有创造性和活跃的学生，他们能够按照自己真正需要的方向独立地组织学习。 通过将每个人都推向平均水平，大学现有的教育体系常常为这些学生创造困难、紧张和毫无意义的条件。
- 不幸的是，许多教师对其工作质量不感兴趣。 这种不感兴趣通常是对学生失望的结果。 但学生成绩不佳不能不是教师成绩不佳的结果。 如果高质量的工作有利于教师本身，而不仅仅是学生，那么情况就会有所改善。
当然，还有很多与第一或第二个都没有太大关系的问题。 例如，对于那些无法自行组织的学生怎么办？ 或者那些看似努力但仍然无能为力的人？
与所描述的两个事实相关的问题是我遇到的最严重的问题，并且我对它们的解决方案进行了很多思考。 在我看来，同时还有一个“银弹”可以解决这些问题：如果聪明的学生处于舒适的条件下，那么他们可以给老师带来巨大的好处。
教师动机
我们先从老师的动机说起。 当然，好的课程是必须的。 因此，通过教授课程，教师可以获得：
- 乐趣。
- 钱。 就我们而言，它们通常是象征性的。 而且，对于那些IT教得好的人来说，这笔钱完全是可笑的。 一般来说，这些人在另一份工作中的收入或可以高出许多倍。 而他们绝对不可能仅仅为了工资而教好书。
- 让自己沉浸在材料中的动力明显更好。 我非常担心我的讲座受欢迎程度。 而我，至少现在，非常害怕学生们评判的目光和他们的负面意见：“这又是一个除了强迫我们把时间浪费在某种他自己不能或没有做的废话上之外无事可做的人。”认为没有必要处理。”
- 学生沉浸在材料中的结果。 可以营造一种鼓励学生在讲座期间提出聪明问题的氛围。 这样的问题可以极大地帮助老师：指出一些错误和缺点，鼓励你从不同的角度看待事物，甚至可能迫使你理解新的东西。
- 激发学生的活动是有可能超出课堂上阅读的材料的。 然后他们可以收集大量新信息并至少以某种经过处理的形式产生结果。 是的，还是很难理解，以后再查。 但正是在这样的检查过程中，一个人的视野才得以开阔。 还有另一个好处：如果有什么不清楚，有时你可以问学生，而不是自己弄清楚。 这个问题也将测试学生的理解程度。
- 训练与人沟通。 评估人员的培训，了解对他们的期望，包括取决于自己的行为。 你可以尝试提前评估哪个学生能够很好地按时完成任务，哪个学生做得不好，哪个学生会做需要的事情，但会持续很长时间。 培训不同的管理方法（提醒等）。 了解这有多么容易，以及学生（可能不仅仅是他们）可以如何准确地操纵你。 实验的空间是巨大的。 实验结果可以相对较快地看到。
- 练习有效的思想表达、讲座演讲和其他演讲技巧。 培训理解学生提出的错误的答案和问题（有时所有这些都必须即时完成 - 您可以训练自己的反应）。
- 用学生的双手在实践中测试简单想法的结果。 测试你自己的想法的结果和学生想到的想法都可能有用。 如果你发现一个学生真正感兴趣的问题，那么学生很有可能会产生好的想法并很好地测试它们。
- “免费”使用，供学生解决实际问题。
人们普遍认为这是教师受益最多的地方。 我很长一段时间都相信这一点，但随着随后的每一次实验，我对它的信心都在减弱。 到目前为止，我只有一名学生，通过与他的合作，我最终按时得到了我想要的东西，确实节省了我的时间。 我可能比其他人更好地教这个学生。 确实，这里也是如此，后来，在项目期间，事实证明我需要以稍微不同的形式解决这个问题，但这绝对是我的错。
我遇到的所有其他学生都必须不断地被追赶，提醒他们他们的科学工作，并向他们解释同样的事情好几次。 最后，我从他们那里收到了一些非常奇怪的东西，而且常常是在我已经自己解决了这个问题的时候。 我不明白这种格式对他们来说有多大用处（看起来他们正在训练做某事，但不知何故质量很差）。 对我来说，这个过程消耗了大量的精力和时间。 唯一的优点：有时，在讨论过程中，我的注意力会被我以前没有注意到的问题的一些细节所吸引。
- 名声、威望——优质教学
- 您的活动结果的可见性和感激的学生。 确实，这里的真相往往很难理解；学生常常对错误的事情心存感激。
- 会见您所在领域的未来专家。 最好了解他们，了解新一代的生活方式。 您可以突出显示您喜欢的人，然后邀请您一起工作。
这就是我设法收集到的全部。 就我自己而言，我试图尽可能清楚地了解，除了快乐和声望之外，我到底希望从教授这门课程中获得什么。 我必须怎样才能愿意为此付出整个学期的时间？ 如果没有这种理解，就很难相信有能力教授好一门课程。 在思考课程结构时，必须考虑到您自己的动机。
为高级学生提供舒适的条件
课程结构要求的第二部分针对的是有创造力、活跃、清楚自己需要什么的学生。 尽管许多老师自信地否认这种学生存在的可能性，但在高等大学里，他们确实存在。 到了高年级，他们的数量显着增加，尤其是在高质量的培训之后。 聪明的学生是祖国和科学的希望。
在几乎所有大学中，培训都没有达到应有的效果。 在讲座中，学生们经常会被告知一些可能有趣但又奇怪的事情：如果有必要的话，那是在一些学生尚未长大理解的世界中。 经常发生的情况是，高年级学生已经听过或读过这些东西，理解了它们，然后就忘记了——现在他们被迫再次听。 通常，学生必须完成老师提出的奇怪的实际任务，只是因为他认为学生需要承担一些东西。 撰写并纠正报告，老师通常不会第一次接受这些报告，因为这对他们来说似乎有失尊严，而你至少必须教一些东西。
如果这一切都落在那些本来什么也不做的人身上，那可能并不是一件坏事。 实践表明，培训结束后，这些人都了解了一些东西，他们中的大多数人都非常适合自己专业的工作。
但碰巧这样的系统适用于已经有自己的行动计划、自己的工作、自己对去向的理解的高级学生。 而且，这种认识大体上是正确的，稍加修正就能让作品大受欢迎。 因此，这些学生面临着抽象理论材料的讲座、考虑不周的实践作业和需要无休止地撰写和纠正的报告的轰炸。 即使这都是必要的，但将其与学生的科学兴趣联系起来会更有效。 以便他了解这些信息将如何帮助他实践。
否则，如果学生听不懂，就只能学到一小部分。 如果不在其他课程中密切使用，它很快就会被遗忘。 只剩下一个总体想法。 以及来自非核心、无趣的学校科目或对任何事物都不感兴趣的学生。 可能仍然了解去哪里解决这个问题。
但学生需要花费大量的个人时间来获取这些信息。 许多高年级学生都能很好地利用它。 这些人几乎可以随时以惊人的效率吸收所需的知识，尤其是在高年级。
是的，也许你的课程正是高年级学生所缺少的。 而他，可怜的家伙，不明白。 但抽象的理论讲座不太可能对他有帮助。 如果你了解了他感兴趣的某些工作的本质，并建议他至少将你所提供的知识的一小部分应用到正确的地方，学生肯定会理解并欣赏它。 特别是如果您的改进建议将有助于实现质量更好的结果。
当然，实际上，一切都有些复杂。 并非所有有用的知识都可以应用于学生感兴趣的领域。 然后，特别是如果这种情况发生在高年级，最好尝试了解什么对学生更有用：做你认为必要的事情，或者他自己认为对自己来说必要的事情。 并按其行事。
在这门课程中我几乎没有遇到这样的问题：解决语义差距问题的课程在我看来是无处不在的，对每个人都有用。 本质上，这是一门关于在复杂情况下设计算法和模型的课程。 我认为让每个人了解它的存在以及它如何运作（至少在顶层）是有用的。 该课程还很好地训练了建模技能以及解决许多问题的合理方法。
我更害怕只讲述许多学生已经知道的事情。 我不想强迫他们解决那些不会教给他们任何东西的任务。 我希望高年级的学生不要为了获得通过而被迫做展示作业。
为此，你需要了解优秀的学生，了解他们所知道的以及他们努力的目标。 采访他们，了解他们的意见，看看他们的工作成果，从他们身上了解一些东西。 确保学生们不怕我。 我们并不害怕回答错误的问题。 他们并不害怕批评我的路线。
但你不仅不能害怕，而且要求很高。 即使对于高年级学生，合理的要求也能帮助他们成长。 分配给完成任务的时间可以帮助您了解选择哪条路径、深入研究以及何时寻求帮助。 结果要求可帮助您了解要关注的内容。 它可以组织一切，有助于在堆积如山的事情之间确定优先级。
对于老师来说，做到不令人生畏、要求严格绝非易事。 特别是如果有很多学生。 对于懒人来说，要求更重要。 和他们在一起，你将在每个具体案件中受到公平的折磨。 对于高级学生来说，情况恰恰相反。 他们比其他人更害怕老师的暴政。 因为他们的利害关系更大，更多的取决于分级和保级。 第一个无理要求让人产生怀疑：“老师合理吗？ 他会对我的批评做出充分回应吗？” 随后的每一个疑虑都会增强，学生眼中的老师就变成了一个需要花尽可能少的时间取悦他人的疯子。
看来只有合理、严格的举报制度才能解决问题。 预先考虑好的，学期内不会改变。 遵守这一制度应该比老师的意见更重要，无论这听起来多么奇怪。 这对原有系统的合理性提出了很高的要求。 显然，不可能预见一切，而且你不想浪费时间。 因此，可以明确指出界限，超出界限教师可以自行决定。 例如，一个在截止日期后提交的实验室将在何时被检查未知，而两个实验室未按时提交后，后果可能难以预测。 然后，根据导致这种情况的原因，您可以赦免或惩罚。 但是，如果所做的事情满足了要求，老师就必须做到他所承诺的。
因此，有必要制定一套严格、合理的报告制度。 她需要对讲道理的学生更加忠诚。 她积极地考虑了所有可能想到的、与课程相关的有用信息。 但她没有给任何事情打好分，而是鼓励我做高质量的工作。
人们信任报告系统并对其感到满意也很重要。 使学生在学期伊始就给自己定下做好每件事的任务，取得成绩，心情平静。 不要害怕老师在学期中期会想：“他做得太好了。 也许，你可以给出更复杂的任务，并根据它们进行评估。”
此外，正如上一节所述，报告制度应考虑教师的意愿。 事实证明，许多要求已经被考虑在内：它们与忠诚于合理学生和高质量工作的要求相一致。 如果高级学生可以自由提问，老师不懂的事情他们也会问。 如果你能超越课程，他们就会出去寻找新的信息。 如果他们了解自己在做什么以及为什么这样做，他们就会高效地完成任务。 有关此类实验结果的信息自然会拓宽教师的视野。 也许不是马上，但迟早会有一些新的、对他有用的东西。
一个满意的聪明学生意味着一个满意的老师！
评估问题
如果不对学生的表现进行合理的评估，问责制就无法激励学生。 如何根据学期成绩来评估哪些学生应该获得较高的成绩，哪些学生应该获得较低的成绩？
我们最常用的标准是考试成绩。 老师试图通过一些交流或根据所写的内容来了解学生在通过考试时对主题的理解程度。 这本身就很难。 通常，几乎所有知识都懂，但胆怯、不会说话的学生，其成绩比不懂该学科但足智多谋、傲慢的学生要低。 笔试减少了学生可以使用的无礼行为。 但交互性丧失了：无法了解学生是否理解他未完成的内容（甚至他写的内容）。 另一个问题是作弊。 我认识一些教育学大师，他们的成绩与学生的知识水平成反比：作业涵盖了大量的材料，即使是那些准备充分的人也无法以正常的成绩通过。 但那些作弊的人得到了 5 分，老师根据他们的结论自信地得出结论：如果你做好准备，这是可以应对的。
解决这些问题的想法是存在的。 但即使这些问题能够得到解决，仍然无法评估学生的剩余知识。
如果知识不仅在考试时而且在课程的大部分时间都在学生的头脑中，那么增加剩余知识量的可能性就会增加。 如果知识也得到实践活动的支持，它肯定会保留下来。 事实证明，每学期对学生的知识进行几次评估是有好处的。 最后，如果学生在学期中表现良好，则自动评分。 但这失去了学生在准备考试时应该接受的课程的整体概述。
问题还不止于此：所有的学生都是不同的，有时有些事情对一个人来说是显而易见的，而另一个人则需要思考很长时间。 也许不仅要评估他们最终的知识，还要评估所付出的努力是公平的？ 如何评价他们？ 高估学生还是低估学生，哪个更好？ 在评估学生时，是否建议将他们的水平与小组/流的水平进行比较？ 一方面，似乎是的：如果整个流程出现问题，就说明老师做得不好。 另一方面，降低门槛又会导致学生水平的下降。
在某些系统中，学生最初被置于依赖其他学生的状态：例如，据我了解，在类似主题的 CSC 课程中，所有学生的分数都被聚类，学生根据以下标准获得分数：他的分数属于哪个簇。 这种方法可以提高竞争力，但会带来不确定性，这会进一步给学生带来压力，也会阻碍团队合作。
这一切都是那么的正常，让我无法思考。 作为一个刚刚上大学的人，在我看来，最重要的是确保一个人能够通过学期的努力获得更好的成绩——他想要的成绩。 应该有很多方法来获得这种评估：用于实践和各种形式的理论。 但是，如果课程很重要，那么只有学生确实做得很好并取得了很大进步，或者初步了解了老师水平的课程，才能取得好成绩。 这大致就是我试图想出的那种系统。
总的来说，我试图让这门课程尽可能舒适和有用，主要是针对勤奋的学生。 我期待他们提出的问题和信息能够进一步拓展我的知识。 但如何不忘记其他人的问题当然也很重要。 这里的情况非常不利：我知道，由于多种原因，到了第四年，很多小组都处于一种非常混乱的状态：大多数学生仍在完成上学期的课程； 有些人再也无法让自己按时完成学习中的几乎所有事情，而且多年来一直逍遥法外。 及时的反馈对于老师来说非常重要：你可以及时改变主意。
详细的课程组织图
当我五年级时，我开始积极思考解决上述问题的老师可能的报告和行为模式。 我已经尝试过测试其中的一些，但有很多原因导致我无法获得相关评估。 考虑到所有这些，我整理了一个课程并告诉您到底发生了什么。
第一个问题：我想从这门课程中得到什么？ 首先，我有兴趣在实践中尝试我的想法，并且真的希望从中产生一些好的结果。 第二个最重要的论点是个人知识的提高，但总的来说，在某种程度上，上面列出的所有老师的目标，从快乐到声望，都实现了。
另外，为了提高知识，我希望学生们不要害怕我，能够自由地提出问题，公开表达对所发生的事情的不满，这对我来说都是很好的激励。 我还想从他们那里获得知识——我想激励他们共同扩展他们收到的信息，而不是限制他们的活动范围。 尽量避免在他们的活动中轻率地重复。
因此，出现了这样的想法：学生应该回答有关课程的各种问题（包括创造性的问题和我不知道答案的问题），查看彼此的答案并补充它们。 但不要复制——这样，我就不必弄清楚谁复制了谁没有复制，对于学生来说，就有了一个额外的理由来扩展他们的知识，超越课堂上已经讲过和写下的内容由同学。 还需要了解前人所写的内容。 这也有助于激发早期反应：最初，可能问题的选择稍微多一些。
创建了一个 VKontakte 小组，每次讲座结束后，都会发布编号问题（大约 15 个，相当长）。 学生们在评论中做出了回应，互相补充了答案。
问题主要是：
- 重复一下讲座中所说的内容。 有时，此类问题的答案可以直接在讲座的演示中找到，并在学生阅读后提供给学生。
- 提出使用所讲内容的实际例子。
- 找出讲座中所描述的算法中提出的问题。 还要思考解决讲座中发现的问题的算法。 据了解，学生可以从其他来源获取算法，也可以发明自己的算法。
- 评估所描述算法的有效性 - 包括更好地理解算法本身。
- 比较解决类似问题的算法。
- 关于一些使用或相关事实的数学证明（例如，卷积定理、科捷尔尼科夫定理）。
必须要说的是，在讲座中我几乎没有谈论形式证明；我更多地使用了带有大量近似和简化的“动手”证明。 首先，因为我自己在实际生活中并没有真正使用形式证明，因此我不太理解它们； 其次，我认为第四年的重点应该是实践理解，而不是理论，没有理论你一般都可以生活。 - 另一个原因：我观看的关于这个主题的讲座课程，提供了大量的理论和数学定义和证明，在我看来，要么很难一下子理解所有内容，要么涵盖的信息太少——现在沉浸在其中对我来说就像把自己埋在几乎不存在、无法利用的东西里。
- 上一堂课之后对课程的个人印象以及改进课程的想法。
还可以智能地将学生的回答和我的评论总结成一个可读的文档——这也被评分。 该文件本身随后对我和学生都有用。
让我困惑的主要问题是：好吧，每个人都会真正喜欢它，他们会真正开始写很多东西并且写得很好。 但随后必须有人检查这一切——我有足够的时间吗？ 除了讲课之外，我还有一份主要工作，研究生+科研工作，然而，这学期我几乎放弃了。 似乎这个问题可以通过一个方案来解决，该方案允许至少部分测试从教师转移给学生。 除了让老师的工作变得更轻松之外，无可否认，它对学生也很有用：通过发现错误和与他人交流，通常会产生明显更好的理解。 一些学生还对这种“阿拉教学”活动感兴趣。
在目前的情况下，我决定让学生对结果进行排名：
有一种假设认为，学生比较两部作品比给出具体分数更容易。
（来自在线教育研究，例如 Waters, A. E.、Tinapple, D. 和 Baraniuk, R. G.：“BayesRank：一种贝叶斯排名同行评分方法”，2015 年）
排名对我有很大帮助。 因此，在回复截止日期之后，学生们必须向我发送他们同事的排名名单，并且欢迎对这些名单发表评论。 原则上我不强求排名，只是推荐，谁要什么都可以发。 课程结束时，事实证明，经过全面排名后，最常见的答案形式是写出最有用答案的前 k 名。
课程的语义组织
下一个重要部分是课程的语义内容。 课程理论部分的计划如下：
- 零课 - 介绍，课程内容，我要强调的重点 + 报告（它的规则非常庞大，我几乎花了一半的时间来谈论它们）
- 1-3 场讲座，介绍机器学习出现之前图像处理问题通常是如何解决的。 用于搜索强度差异和平滑的卷积、精明、形态图像处理、在不同空间中查看图像（傅里叶变换/小波）、ransac、霍夫/罗丹变换、奇异点检测器、斑点、描述符、识别算法的构建。
- 2-3 个讲座（根据需要数量），内容涉及机器学习的思想、基本原理以及机器学习如何帮助解决发明算法的问题。 自动枚举参数值、条件、它们的顺序、可以对数据做什么以及应该担心什么、哪些模型更适合作为基础、降维、网络逼近数据、聚类。 我计划很快地讲述第一部分（在其他课程中也可以找到），更详细地介绍聚类（为什么使用它们是危险的，选择哪种算法以及您不应该忘记什么）。
- 讨论实际问题示例的讲座（至少包括面部识别和视频流处理，并且根据可用时间，也许学生会有想法或渴望讲述自己的事情）。 采用半研讨会的形式，我们首先尝试提出一个问题，然后将学生的想法带给解决问题的人，然后继续讨论实际使用的但他们尚未猜测到的方法。 例如，在从图像中识别人脸的任务中，使用了PCA和LDA（Fisher度量）的思想，这是很难想出的，至少在讲座中是这样。
实践部分应该说明理论部分的某些方面，向学生介绍图书馆并迫使他们自己解决复杂的问题。 因此，存在三个迷你实验室，您必须在其中获取一组现成的脚本并运行它们，并在此过程中实现各种目标：
- 安装python、pycharm和各种库。 要运行的脚本是最简单的：加载图片、按颜色和像素位置进行一些简单的过滤。
- 一组脚本说明了第 1-3 课中所讲内容的一部分；学生必须选择脚本效果良好或效果不佳的图片，并解释原因。 确实，我没有足够的脚本供这个实验室使用，而且结果证明它们非常少。
- 对于机器学习：我必须选择两个库之一：catboost 或 tensorflow，并查看它们在简单任务上的表现（任务和数据集几乎是从示例库中获取的，几乎没有任何更改，我也没有足够的时间）。 起初我想把两个库放在一起，但后来看来这可能会花费太多时间。
我尝试选择所有三个实验，以便可以在 3 小时内（一个晚上）完成它们。 实验室的结果要么是选定的图片集及其处理结果，要么是脚本中库函数的参数值。 所有实验都是必需的，但这可能会做得很有效，也可能很糟糕；为了高质量地完成实验和完成实验室的特殊作业，你可以获得额外的分数，从而提高你的学期成绩。
学生可以自己选择一项困难的任务：例如，选择与他们的学士学位或工作相关的内容，或者从建议的内容中选择一些内容。 重要的是，该任务是语义间隙任务。 解决问题不需要大量编程，这一点很重要。 难度并不是很重要——我相信不好的结果也会是结果。 该任务有 5 个阶段的工作，每个阶段的结果都必须与我达成一致。
- 任务选择
- 数据选择：一个重要的阶段，在此期间，通常会形成对问题更加现实的想法，并诞生解决该问题的算法的假设。
- 制定第一个近似值：一种至少能以某种方式解决问题的算法，人们可以在此基础上进一步改进它。
- 问题解决方案的迭代改进。
- 一份非正式报告，描述生成的算法以及为获得该算法而对原始算法进行的算法修改。
这项任务本身，就像迷你实验室一样，是强制性的； 由于其高质量的实施，人们可以获得许多额外的分数。
大约在测试前一周，我添加了该问题的另一个版本，其解决方案最多可达 4k：我采用复杂数学函数描述的信号，并为学生生成用于训练/测试的数据。 他们的任务是用任何东西来近似信号。 通过这种方式，他们避免了数据收集步骤并解决了人为问题。
评测
关于上面的几点，我写了很多，现在是时候解释一下他们给出的内容了。
有几个活动领域可以获得积分。 最后，将所有领域的分数相乘并计算“1/<学期授课次数>”次方。 路线：
- 每个讲座都是一个单独的方向
- 迷你实验室
- 大型（综合）实验室
- 组织问题
这包括帮助组织课程的建议和工作要点，例如客观地指出某些内容缺失、某些内容做得不好，或者尝试重写报告描述以使其更具可读性。 点数的多少由我自行决定，具体取决于有用性、相关性、措辞的清晰度等。
- 与课程主题相关的所有其他内容
例如，如果一个学生想接触我没有谈到的信号处理方面，那么要点就会放在这里。 例如，您可以通过准备有关该主题的讲座片段来触及某些内容； 根据所做工作的质量和一段时间内的情况，我可能会或可能不会允许在讲座期间这样做，但无论如何我会至少给出一些观点并写下一些出现的评论 - 学生将有机会进行下一次迭代，加深知识并带来新的观点。
最初，学生每个方向都有 1 分（这样相乘时肯定不会是 0）。 来听讲座（与本次讲座对应的方向）还可以再获得1分，但没那么容易——讲座是早上8点。 我从来无法系统化我在其他所有事情上获得的分数，所以我自行决定，显然经常犯错误。 只有一个大概的图景，根据这个图，完全理解讲座的学生可以得到25分，理解良好的学生可以得到10分，理解还可以的学生可以得到5分，至少听懂的学生可以得到更少的分数。某物。 当然，在评估的时候，我只能依靠学生写的东西，虽然更多的时候他可能是懒惰或者其他什么原因，导致他真正的知识没有传到我那里。
写下截止日期很重要。 讲座每周二上午 8 点进行。 首先，讲课的截止日期定在下周日，排名的截止日期定在周日后的下周四。 然后学生们清楚地表达了我自己在前几堂课中的想法：我需要写下对答案的反馈，然后建议给学生们纠正自己的机会。 与此同时，也开始有人认为5天的答复时间太短了。 结果，尽管其他学生表达了担忧，我还是增加了一周的时间来回答问题，并开始对第一个周日之前的答案进行评论。 这个决定肯定是错误的：他们不再回答了，而且在增加的时间里，又举办了新的讲座，连我都搞不清什么属于什么。 但他没有改变任何事情：他认为已经发生了很多变化。
学期末，获得实习学分的学生所获得的分数与最终课程成绩相对应。 这个成绩可以通过考试提高，考试应该是这样的：
针对不同主题给出了四个难题以供理解（我将自行选择主题）。 问题可以包括讲座中所说的或 VK 小组中所说的所有内容。 完整阅读问题的答案+1 分（如果一个人只理解问题的一部分，则该问题无论是哪一部分都给 0 分）。 你可以使用任何你想要的东西，但问题会非常困难 - 需要深入理解。
禁止在考试中使用材料常常会导致学生死记硬背或抄袭而不是理解。
我看到学期中获得分数的动态是这样的：高级学生在大约前 5-6 个讲座中将获得足够的 7 个自动分数。 也就是说，在三月底的某个时候，我将讲述基本信息并转向设置和解决实际问题的示例。 通过实践，我希望勤奋的人也能在四月或最多中旬之前弄清楚，如果它的优先级因其他课程的要求而降低。 我自己评估了一下：我想，当我还是四年级的时候，如果不出意外的话，我大概会在规定的时间内通过这样的课程。 对于不太先进的学生，我预计他们中的许多人会对这些问题感兴趣，至少作为获得机关枪的机会，他们会阅读同事的答案和讲座演示的片段。 话题一般都很有趣，也许这样的学生会着迷，他们会尝试更深入地理解。
我想对方向之间所选的点的乘法组合做出评论，而不是加法（乘积的根，而不是除以某个数字的总和）。 这对应于在大致相同的水平上处理大量方向的需要； 如果学生缺乏其他领域的知识，即使在几个领域拥有非常非常深厚的知识，也无法为该课程提供良好的成绩。 例如，乘法性通过向我轰炸改进课程组织的建议来防止获得 5 分的可能性：每个后续提案与前一个提案的分数相同，对最终成绩的贡献会越来越小。
该系统最明显的缺点之一是其复杂性。 但是，由于课程本身相当复杂，解决语义差距问题需要构建和理解复杂的算法，我相信学生应该能够轻松理解这一点。 此外，这个报告系统本身有点类似于解决语义差距问题：课程模型中出现了一些问题，选择了最重要的问题，并寻求近似值来解决它们。
该系统的另一个缺点是它实际上对学生来说可能很耗时。 所以我尝试了一个老想法：邀请那些没有参加课程但熟悉材料的学生，或者认为自己忙于更重要的事情的学生在第一个月与我联系。 我准备与他们交谈，并且根据他们的知识水平和取代我的课程的原因，为他们提供一种自动或简化的通过课程的方法，并针对他们进行调整。 第一个月后，该优惠将被撤回——否则，那些无法让自己做某事但可能愿意做某事的弱学生可以在学期结束时使用该优惠。
这一点在第一堂课的时候就给学生们做了大致的解释。 接下来，我向自己保证不会改变它，即使我看到它效果不佳并且学生的表现明显低于或差于预期。 课程开始了。
结果
尽管许多希望是合理的，但结果却比我的预期要糟糕得多。 我记得在介绍性讲座列出第一道问题后，我忧心忡忡地等待着：是否会出现任何答案以及它们是否有意义。 现在，终于，第一个答案开始出现，评论中甚至开始了某种讨论，尽管是关于哲学话题。 然后，随着学期的进展，学生们继续做出回应； 然而，通常情况下，有一些占主导地位的学生贡献了所写内容的 70% 左右。
到学期结束时，活动明显减少；倒数第二堂课结束后，他们给我发了一份由一个名字组成的排名名单——唯一至少回答了有关该堂课的一些问题的人。 我认为，造成这种情况的原因可能是普遍疲劳，也许是某种失望，评估不充分，截止日期更改不成功，导致需要等待三周才能收到讲座的最终结果，其他方面的工作量增加科目。
我对答案的质量也越来越失望：似乎很多东西都是在不理解的情况下从某个地方被盗用的，而且新想法的数量也没有我预期的那么多。 甚至学生也表示，当前的系统至少激发了一些答案； 分数不太取决于学生理解的深度。 但肯定有人理解。
由于没有人符合我列出的评分计划，这威胁到除了少数人之外的所有人都必须参加考试，我开始尝试设定更高的分数。 我开始似乎夸大了那些只回答示例问题的人的分数，而这些回答与那些真正努力尝试的人之间的差异太小了。 学期快结束时，我越来越感到不知所措，因为有许多学生几乎听不懂所讲的内容，尽管他们的成绩相对可以接受。 这种感觉在上一堂课上更加强烈，当我开始尝试连续问大家，希望能更好地理解最后的关卡，并为回答正确的人加分——结果发现很多人都不懂基本的东西，例如，什么是神经网络或图像中的特殊点。
排名的希望也没有得到很大满足：排名列表中的评论很少，最后完全消失了。 通常，他们似乎是在视觉上进行评估，而不是仔细阅读。 然而，我记得至少有几次排名确实有帮助，我根据它调整了我的评分。 但它对我来说毫无疑问。 评估的时间比较长，但我可以在去地铁的路上做，最终我比学生更容易得到及时的答案。
另一个令人失望的事情是在实践中，虽然这是预料之中的，也是由现有情况引起的，而且我几乎没有考虑到这种情况。
即使在四月份，也没有人通过大型实验室测试。 我真的不明白这是否很复杂，或者他们是否无法完成它，我不知道是否需要改变某些东西，以及如何改变，最终要求什么。 我想出了一个最大4的问题，但这并没有改变情况。 最好的情况是，到四月底，学生们已经选择了任务并发送了数据。 坦率地说，一些选定的问题在学生目前的知识水平下是无法解决的。 例如，一名学生想要识别癌性肿瘤，但同时他不明白它们究竟有何不同 - 我自然无法以任何方式提供帮助。
迷你实验室的情况要好得多；许多人按时通过了前两项，或者没有落后太多； 几乎每个人都通过了第三关，但都是在最后。 有些人做得很好，而且比我预期的还要好。 但我想把主要的实际重点放在大型实验室上。
我认为我在组织实践时的另一个错误是，当我已经在讲座中提出了构建算法的大部分想法时，我最初计划了下半学期的复杂问题的主要工作重点。
课堂上没有讲过的知识能否在实践中向学生提出要求，这一问题令我认识的许多老师感到担忧。 看来正式的正确答案是：当然不是——毕竟，这意味着首先要占用学生额外的时间来独立学习后面要讲的内容，然后再告诉他们已经理解的内容。 但现在我认为这种正式立场的危害要大得多：在实践中不再能够及时尝试最困难的事情。 同时，很明显，学生需要独立理解材料，并且可以以原创的方式重复材料，例如，邀请一位理解良好的学生仔细准备并阅读该材料的这个片段。自己讲课。
最后，这样的系统是否比例如带有考试的经典系统提供更多？ 问题比较复杂，希望是这样，毕竟材料很多，备考的时候，即使是好学生也肯定会漏掉一些。 虽然答案中对课程的补充并没有我希望的那么多。
我想补充一点，学生不怕老师的情况的可悲之处。
它与所发生的事情有关，奇迹发生了，老师设法教给学生一些全球性的新知识。 例如，在我眼前，一名学生开始更加聪明地解决存在语义差距的问题。 他采取的步骤大体上是正确的，得到了可以接受的结果，但不知道如何解释。 而我，一名老师，正试图弄清楚他做了什么。 他解释得难以理解——我问了很多奇怪的问题，做出了奇怪的假设，最后才把学生的术语搞明白了。 作为一个已经了解问题的学生，我提供改进建议，有时是不好的建议。 然后我得到了与平常类似的反应：“你为什么还需要这样做？” 从“我不需要你的建议”到“没有你我也能把一切做好”。
当它开始这样的事情时，这一点会表现得尤其强烈：一个学生最初提出了他自信且考虑不周的建议来解决“在这里你只需要使用一个神经网络并训练它”的形式的问题。 你说不能就那么做，你至少还得想很多，一般来说这个问题最好不要用神经网络来解决。 一个学生有时会仔细思考，遭受痛苦，但是，干得好，他真正理解了它，并提出了一个基于神经网络的深思熟虑的解决方案，从他的外表来看，他说：“如果没有你的建议，我也会这样做。”第一名。” 我向那些不这样做的学生道歉，你们存在，而且我认识你们中的一些人，谢谢你们。 然而，这样忘恩负义的学生是存在的，不幸的是，我自己也不止一次有过这样的行为。
许多老师表达这种忘恩负义的问题很容易从强势地位得到解决：你可以强加你的解决方案，如果学生说了你不想听的话，就打断他，等等。 这可能是有效的，尤其是对于差生来说，但它剥夺了好学生思考和认识到他们的想法、假设的错误的机会，以及获得真正被记住的经验的机会。 在此类学科中，在没有明确解释的情况下解决问题的过分的最后通牒要求会导致拒绝；学生的主要任务变成取悦老师，而不是获取知识或解决问题。 忠诚导致懒惰的学生做事不多，有的还得罪了老师。
这个特点我以前就注意到了，但是这个学期之后我不知何故更多地感受到了它，体会到了它。 也许是因为它确实教会了一些学生。 这种忘恩负义显然源于这些学生内心的骄傲、他们的情结，以及他们想在一个几乎落后于他们水平的老师面前炫耀自己的欲望。 除了使教育过程的组织变得复杂之外，这种行为和卖弄的忘恩负义常常会激怒学生：他们迫切希望以某种方式清楚地向学生表明他已经越界了。 同时，你心里明白，学生基本上已经明白了，评估应该是积极的。 你发现自己陷入了几乎绝望的境地，你所能做的就是用幽默的眼光看待这件事，并将一切归咎于学生的愚蠢，但这很难。 我做得很差并且被冒犯了。
因此，学生的忘恩负义常常会损害教授他们知识的老师的情绪。 可能有很多类似的事情会破坏情绪。 如果老师希望从教这些学生中得到的只是快乐，那么他们尤其感到恶心。 这种情况再次坚定了我的信心，光靠快乐是不可能读完整门课程的，你需要期待得到别的东西，至少是一个梦想。
我确信的是，这门课程在提升和系统化我的知识方面非常成功。 当然，我所说的大部分都是我的想象，但很多事情我感受更深刻。 我知道存在甚至使用过一些算法，但我并不完全理解它们是如何工作的，不知道很多替代方案，或者只知道它们的名称。 在准备课程时，我被迫研究这个问题。 我还注意到一些新事物，显然是受到学生的影响，例如自动编码器。 我获得了很多知识，也许不经常使用，但对于在该学科领域进行良好的定位绝对是必要的。 我认为知识的进步甚至已经影响了我在工作中通过算法思考时做出的一些决定，我希望情况会更好。 当然，阅读课程也给我带来了快乐，但同时也给我带来了悲伤和失望。
延期
可能我会有机会再次教授这门课程，比如明年。 我没有解决所有问题的想法，但对于某些问题我有，并且我会尝试描述它们。
- 我认为我可以解决主要问题：通过在研讨会上讨论其他任务的类似片段以及在截止日期很短的时间内明确作业，复杂任务缺乏及时进展。 每个作业任务都需要完成一个大型实验室的一个小片段，例如起草问题陈述、首次选择数据、思考质量标准……按时完成的每个片段都会获得积分。 如果学生落后了，他就必须赶上才能开始接收。
- 我还计划在不同的背景下更清晰、更频繁地阐明课程的主要思想。 尽管我不确定这是否有帮助：通常，当你说同样的话时，相反，它开始引起拒绝。 其主要思想（如果有的话）是，解决问题的技巧不是盲目地搜索各种配置中的各种 ML 模型，而是使用适合该任务的现有模型以合理的方式手动构建单个模型。修改。 由于某种原因，许多人要么不理解这一点，要么小心翼翼地假装这样做。 也许有些人甚至只能通过实践，通过成熟的锥体才能实现这个想法。
- 我还打算不再给每一个来听讲座的人打1分； 并默认设置得小得多，例如 0,1。 为了获得更多积分，您需要在讲座当天向我发送或展示讲座要点的录音或照片。 几乎任何东西都可以写，格式和数量我不感兴趣。 但对于好的笔记，我准备给予远远超过 1 分的分数。
我想补充这一点，是为了进一步鼓励学生们去听课，而不是睡觉去管自己的事。 许多人对自己写下的内容记得更清楚。 创建此类笔记的智力负担并不是非常必要。 这似乎也不会给那些不做太多笔记的学生带来负担；那些做笔记的学生只需提供笔记即可。
确实，所有接受调查的学生都是这个想法的批评者。 他们特别指出，在讲座结束时从邻居那里抄写这些笔记或简单地从幻灯片上写下一些内容而不用真正关注讲座并不是那么困难。 此外，对于某些人来说，写作的需要可能会分散理解力。
所以也许以某种方式改变形状会很好。 但总的来说，我喜欢这种形式的报告，例如，它被用在 CSC 的数学统计课程中：在实验室当天，你需要发送一个小型的完整实验室 - 在我看来，这个鼓励许多学生立即坐下来完成它。 当然，也有人说当天晚上做不到，处于劣势。 在我看来，另一个想法可以有所帮助：让每个学生每学期都有机会将截止日期推迟几天。 - 有一个想法是用木结构代替问题答案的平面结构。 这样所有问题的答案不会显示为连续列表，而是至少有两级：那么一个问题的答案将在附近，并且不会与其他问题的答案混合。 例如，Facebook 支持帖子评论的两级结构。 但人们访问它的频率要低得多，我不想让它成为主要的交流方式。 同时运营两个群组：VKontakte 和 Facebook，这很奇怪。 如果有人推荐其他解决方案，我会很高兴。
有很多问题我还不知道如何解决，我也不知道这是否可能。 主要关注点：
- 学生对我的问题的回答太简单
- 对答案的评价不佳：我的评估并不总是与现实相关
- 排名，这几乎没有帮助：距离学生自己检查学生答案还很遥远
总的来说，我绝对不认为准备和讲授课程所花费的时间是浪费的； 至少对我来说它非常有用。
此时一切似乎都变得过于超载了。
基本图片取自：
我要感谢：
- 供审阅：我的母亲 Margarita Melikyan（同学，现在莫斯科国立大学研究生）、Andrey Serebro（同学，现在 Yandex 员工）
- 所有参与并完成调查/撰写评论的学生
- 以及所有教过我任何好东西的人
来源： habr.com