このページは機械翻訳を使用して翻訳されました。
翻訳品質のアンケートに 1 分ご協力ください。
Amrita Vishwa Vidyapeetham、インタラクティブな機械学習ラボ コースでエンジニアリング プログラムを強化
即時のフィードバックと客観的な評価基準の恩恵を学生に
「MATLAB Grader で、学生の評価が簡素化され、評価プロセスが透明化されました。課題提出後すぐにパフォーマンスに関するフィードバックが得られるため、コースが進むにつれて学生のパフォーマンスの向上にも役立っています。」
主な成果
- MATLAB Graderは、メンテナンスフリーのブラウザベースの環境を通じて、より迅速で客観的な学生評価を可能にしました。
- 学生はインタラクティブなプラットフォームを通じてコーディングタスクや課題に関する即時フィードバックを受け取りました。
- MATLAB は教師が 技術修士コースに機械学習ベースのカリキュラムを統合するのに役立ちました
MATLAB GraderのMATLABライブ スクリプトを使用して作成された機械学習コースの教材。
Amrita Vishwa Vidyapeetham は、インドにある NAAC 認定の A++ グレード、複数キャンパス、多分野の教育研究機関です。過去数年間、大学の電子通信工学科は、機械学習とアルゴリズムの設計などのさまざまな技術修士コースとラボセッションを連携してきました。このコースでは、学生はさまざまなアプリケーション向けに機械学習ベースのソリューションを設計、実装、評価する必要があります。ラボ セッションを実施する際、講師は学生のパフォーマンスを客観的に評価し、ラボ セッションでの学生のコードと出力を迅速に検証するための堅牢な戦略を必要としていました。
解決策として、Binoy B. Nair 准教授はMATLAB Grader™ とライブ スクリプトを使用しました。ライブ スクリプトは、スライダー、ボタン、統合メディアなどのインタラクティブな要素を使用して学習エクスペリエンスを充実させ、複雑な機械学習の概念を簡素化しました。これにより、学生は大規模なコーディングを必要とせずに機械学習モデルを学習、開発、テストできるようになりました。
MATLAB Grader は課題のプロセスを合理化し、即時の採点とフィードバックを提供するとともに、透明性と客観性のある評価環境を促進しました。学生は各演習セッションの後にすぐに成績を確認できるため、次のテストまでに十分な時間を取ってスキルを向上させることができます。
学習曲線をさらに緩和するために、Nair 博士はコース ツールに分類学習器アプリ、回帰学習器アプリ、ディープ ネットワーク デザイナー アプリを提供し、学生が最小限のコーディングで高度な機械学習およびディープラーニング システムを作成できるようにしました。これにより MATLAB®は直感的で使いやすく、Python®よりも好ましい環境になりました。
機械学習とアルゴリズム設計コースに対する学生からの好意的なフィードバックを受けて、Nair 博士は、機械学習とAIやサイバーフィジカルシステムなどの技術学士学部コースの教育および学習プロセスに、MATLAB Graderとライブスクリプトを統合することを奨励されました。
