FlashHack：关于在机器学习课程中使用微型黑客马拉松作为评估工具的反思
计算机与社会
2024-10-23 v1
摘要
面向本科生的机器学习（ML）课程在评估学生学习效果和提供实践机会方面面临挑战。基于小组的项目式学习是计算机科学教育中日益流行的一种体验式学习形式，但会遇到部分学生参与或不参与的问题。研究还表明，当较长的编程作业和基于项目的评估与其他课程时间冲突时，学生往往会分心，难以保持专注。为了解决这些问题，我们引入了FlashHack：一种受监控的、增量的、课堂内的微型黑客马拉松，它将项目式学习与黑客马拉松元素相结合。FlashHack让229名计算机科学三年级本科生以四人小组形式，在规定时间内使用机器学习技术解决预定义的问题。评估标准强调问题解决能力、协作能力和创造力。我们的结果表明，FlashHack带来了高学生参与度和满意度，同时简化了教师的评估流程。这份经验报告概述了FlashHack的设计和实施，指出了成功之处和待改进之处，使其易于被其他教育者复制。
引用
@article{arxiv.2410.16305,
title = {FlashHack: Reflections on the Usage of a Micro Hackathon as an Assessment Tool in a Machine Learning Course},
author = {R Indra and PD Parthasarathy and Jatin Ambasana and Spruha Satavlekar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16305},
year = {2024}
}