論文の概要: Deeper Learning By Doing: Integrating Hands-On Research Projects Into a
Machine Learning Course
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13671v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 23:41:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-30 13:09:51.672262
- Title: Deeper Learning By Doing: Integrating Hands-On Research Projects Into a
Machine Learning Course
- Title（参考訳）: 実践によるより深い学習: 機械学習コースにハンズオン研究プロジェクトを統合する
- Authors: Sebastian Raschka
- Abstract要約: 本稿では,プロジェクトベースの機械学習コースの組織について述べる。
本コースにプロジェクトベース学習を取り入れることに加えて,実世界の課題に対応するプロジェクトベース学習コンポーネントの開発も目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.553493344868414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning has seen a vast increase of interest in recent years, along
with an abundance of learning resources. While conventional lectures provide
students with important information and knowledge, we also believe that
additional project-based learning components can motivate students to engage in
topics more deeply. In addition to incorporating project-based learning in our
courses, we aim to develop project-based learning components aligned with
real-world tasks, including experimental design and execution, report writing,
oral presentation, and peer-reviewing. This paper describes the organization of
our project-based machine learning courses with a particular emphasis on the
class project components and shares our resources with instructors who would
like to include similar elements in their courses.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は近年、大量の学習リソースとともに、大きな関心を集めている。
従来の講義は、学生に重要な情報と知識を提供するが、プロジェクトベースの学習コンポーネントの追加は、学生がより深くトピックに取り組む動機づけになると信じている。
本コースにプロジェクトベースの学習を取り入れることに加えて,実験的なデザインと実行,レポートの執筆,口頭プレゼンテーション,ピアレビューなど,実世界の課題に対応するプロジェクトベースの学習コンポーネントの開発も目指している。
本稿では,プロジェクトベースの機械学習コースの編成について,特にクラスプロジェクトコンポーネントに着目し,そのコースに類似要素を取り入れたいインストラクタとリソースを共有する。
関連論文リスト
- FlashHack: Reflections on the Usage of a Micro Hackathon as an Assessment Tool in a Machine Learning Course [0.0]
グループプロジェクトベースの学習は、CS教育において経験的学習として人気が高まっている。
これらの問題に対処するために、私たちはFlashHackを紹介した。
本結果は,教員の簡易な評価プロセスとともに,学生のエンゲージメントと満足度の向上を示唆するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T11:21:11Z) - Integrating HCI Datasets in Project-Based Machine Learning Courses: A College-Level Review and Case Study [0.7499722271664147]
本研究では,HCI(Human-Computer Interface)データセットを用いた実世界の機械学習プロジェクトの統合について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-06T23:05:15Z) - Explainable Few-shot Knowledge Tracing [48.877979333221326]
本稿では,学生の記録から学生の知識をトラッキングし,自然言語による説明を提供する認知誘導フレームワークを提案する。
3つの広く使われているデータセットによる実験結果から、LLMは競合する深層知識追跡手法に匹敵する、あるいは優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T10:07:21Z) - A systematic literature review of capstone courses in software
engineering [0.3536605202672354]
キャップストーンプロジェクトは、学生にハンズオン体験を提供し、ソフトスキルを教える一般的な方法である。
本稿では,本論文で紹介されるソフトウェア工学のカプストーンコースの特徴について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-09T18:04:35Z) - TecCoBot: Technology-aided support for self-regulated learning [52.77024349608834]
自己学習活動は、学習成果の達成への活動の程度と自己学習活動の貢献を高めることができる。
特に世界的なパンデミックの時代には、学生が既に技術強化された材料、プロセス、デジタルプラットフォームを使っている家庭で、自己学習活動がますます活発に行われている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T13:50:21Z) - A Network Science Perspective to Personalized Learning [0.0]
コンテンツ選択とマルチモーダルなエンゲージメントを提供する学習プラットフォームを用いて,学習目標の達成方法を検討する。
このフレームワークは、知識のネットワークによって支持される学習者のエンゲージメントとコンテンツ選択を提供することによって、経験を教えるのではなく、学習経験に注意を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-02T01:50:01Z) - Experience of Teaching Data Visualization using Project-based Learning [0.3437656066916039]
学生が目標を達成するために必要な場合、どのインプットが提供されたかを示す。
学生が目標を達成するのに役立つツールについて議論し、比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-21T16:47:34Z) - Ten Quick Tips for Deep Learning in Biology [116.78436313026478]
機械学習は、データのパターンを認識し、予測モデリングに使用するアルゴリズムの開発と応用に関係している。
ディープラーニングは、独自の機械学習のサブフィールドになっている。
生物学的研究の文脈において、ディープラーニングは高次元の生物学的データから新しい洞察を導き出すためにますます使われてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:02:44Z) - Comparative Study of Learning Outcomes for Online Learning Platforms [47.5164159412965]
パーソナライゼーションとアクティブラーニングは、学習の成功の鍵となる側面です。
私たちは2つの人気のあるオンライン学習プラットフォームの学習結果の比較正面調査を実施します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T20:40:24Z) - A Survey on Curriculum Learning [48.36129047271622]
Curriculum Learning(CL)は、より簡単なデータからより難しいデータまで、マシンラーニングモデルをトレーニングするトレーニング戦略である。
CL戦略は、使い易いプラグインとして、様々なモデルの一般化能力と収束率を改善する能力を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-25T17:15:04Z) - A Review on Intelligent Object Perception Methods Combining
Knowledge-based Reasoning and Machine Learning [60.335974351919816]
物体知覚はコンピュータビジョンの基本的なサブフィールドである。
最近の研究は、物体の視覚的解釈のインテリジェンスレベルを拡大するために、知識工学を統合する方法を模索している。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-26T13:26:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。