机器人材料整理中的套-假-大-空话

作者分享工作中个人成长最快的地方,指出很多行业存在上下沟通和同事间的一些问题,还提到开会时听老师传授经验,该老师一门课提供近240份参考资料,作者更倾向于减负。

这些年工作,如果说个人成长最快的地方是哪里?

一定是如下三点:


其实很多行业,上下沟通和同事之间,或多或少都有如上三点。


下表就是典型案例:

课 程 考 核 分 析 报 告

课程名称

机器人程序设计

课程代码

开课单位

任课教师

教学班代号

人数

课程性质

必修(  )  选修(  )

考核方式

考试(  )

学分

3

打(√)

打(√)

考查(  )

期末成绩

成绩等级

90-100

80-89

70-79

60-69

<60

(优秀)

(良好)

(中等)

(及格)

(不及格)

人数

所占比例

0.00%

2.33%

27.91%

55.81%

13.95%

平均值

65

标准差

6.62

总评成绩

成绩等级

90-100

80-89

70-79

60-69

<60

(优秀)

(良好)

(中等)

(及格)

(不及格)

人数

所占比例

0.00%

6.98%

79.07%

13.95%

0.00%

平均值

74.4

标准差

4.49

本轮课程教学改进实施情况:

课程教学严格按教学设计实施,教学模块目标清晰。在第一节课告知学生课程在本专业的地位作用、课程教学目标和学习方法,学生知晓教师的讲授内容、授课方式和考核方式,“教”与“学”目标、要求、途径清晰。本课程对学生的考评分为平时成绩,实验成绩、期中成绩、考试(占60%,期中10%,期末考试50%)四部分。其中平时成绩按课堂表现、练习完成和出勤情况打分,以云班课为主。实验评估是编程掌握情况进行评估,成绩依据报告完成质量给出成绩。考试有详细评分标准,针对学习成果的特点,采用不同考核方式和评价方法进行达成评价。

课程目标(课程学习成果)达成情况:

课程均达到期望值反映了课程采用理论联系实际教学模式,加强编程教学环节是有效的。但达成结果一般,期末考试成绩符合预期。达成情况还需提升的原因在于:1)在教学过程中分别对ROS机器人编程进行介绍,学生运用软件编程联调的意识薄弱;2)课程学时偏少,学生没有在较短时间熟练掌握各软件使用方法,需要进一步加强。今后的教学过程中,可以适当减少理论概念的讲解课时,加强编程和应用联调训练,出现问题引导学生自己独立解决。毕业指标点分别反映的是单项专业知识和综合研究能力。部分学生对课程的知识点掌握不够扎实,但依然接近,通过帮扶可提升。学生能力差异分化严重,突出部分学生综合应用现代软件工具解决实际问题的能力很薄弱。按照OBE理论,应该以学生为中心,今后需要加强过程考核,及时发现问题,进行针对性的督导和帮扶,促进学生学习成果可达。

下轮课程教学拟采取的改进措施:

从评价结果看,课程目标达到了预期目标值,总体情况合格,但在后续教学中要多加引导,培养学生多角度分析问题、多方面考量的能力,同时要进一步做好个别学生帮扶工作。课程的持续改进还应该体现以学生为中心和OBE的理念,实现两者的有机统一。具体持续改进的措施:

1.增加课程的评价的主体,体现“以学为中心”的理念:课程考评时,有些指标点,可以增加学生自评或互评、问卷调查等环节,将课程评价的主体从“教师”转变为“教师和学生”,既能评价学生,也能评价教师,充分体现“以学生为中心”、“以学评教”的教学理念。

2.通过对课程评价的分析总结,进一步提高课程目标的达成:根据课程考核成绩的评价结果,结合课程评价的问卷调查,教师及时对课程教学进行总结,分析优势和短板,进一步梳理课程目标的教学方法和知识体系,使学生在学习过程中对课程目标理解更加深入,进一步提高课程学习成果的达成。

3.加强平时考核,发现问题及时改进:教学过程中增加与课程目标密切相关的教学内容的平时考核,有利于及早发现学生中存在的共性问题和个别问题,通过后续课堂教学的改进以及加强对个别学生的辅导,提高课程目标的达成度。

教师本人(签字):

系主任/专业负责人(签字):

年     月     日 

年     月     日 

备注:

1、所有课程(包括实践类课程)均填写此表;

2、以课程为单位进行分析并实施持续改进;


之前,还有次开会,听一位德高望重的老师传授优秀教师经验:

一门课给学生提供了接近240份参考资料……

说这位老师多么认真多么负责,果然还是要刷量。

不过,个人更喜欢减负。


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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