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Amrita Vishwa Vidyapeetham mejora los programas de ingeniería con un taller interactivo de Machine Learning
Estudiantes se benefician con estándares de calificación objetiva y comentarios inmediatos
"MATLAB Grader ha simplificado la evaluación de estudiantes y ha hecho el proceso de evaluación más transparente. Dado que pueden obtener comentarios sobre su desempeño inmediatamente después de una evaluación, ha ayudado a mejorar el desempeño de estudiantes a medida que avanza el curso".
Resultados principales
- MATLAB Grader permitió una evaluación de estudiantes más rápida y objetiva empleando un entorno basado en navegador, sin necesidad de mantenimiento
- Los estudiantes recibieron comentarios inmediatos sobre las tareas y asignaciones de codificación a través de la plataforma interactiva
- MATLAB ayudó a profesores a integrar planes de estudio basados en Machine Learning en sus cursos
Material didáctico de Machine Learning creado con scripts en vivo de MATLAB en MATLAB Grader.
Amrita Vishwa Vidyapeetham es una institución de enseñanza e investigación multidisciplinaria, con múltiples sedes y calificación A++, de NAAC en India. En los últimos años, el Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la universidad ha integrado talleres en el curso de Machine Learning y diseño de algoritmos. Este curso requiere que los estudiantes diseñen, implementen y evalúen soluciones basadas en Machine Learning para diversas aplicaciones. Durante las sesiones de taller, los instructores necesitaban una estrategia sólida para evaluar el desempeño de estudiantes de manera objetiva y verificar rápidamente el código y los resultados de los estudiantes
La solución propuesta por el profesor asociado Dr. Binoy B. Nair fue utilizar MATLAB Grader™ y scripts en vivo. Los scripts en vivo enriquecieron la experiencia de aprendizaje con elementos interactivos, controles deslizantes, botones y multimedia integrados, simplificando conceptos complejos de Machine Learning. Esto permitió a los estudiantes aprender, desarrollar y probar modelos de Machine Learning sin necesidad de codificación extensa.
MATLAB Grader también simplificó las calificaciones y comentarios instantáneos, además de promover un entorno de evaluación transparente y objetivo. Los estudiantes obtienen acceso inmediato a sus calificaciones después de cada sesión de ejercicios, lo que les da tiempo suficiente para mejorar sus habilidades antes del próximo examen.
Para facilitar aún más la curva de aprendizaje, el Dr. Nair ha proporcionado las apps Classification Learner, Regression Learner y Deep Network Designer como herramientas del curso, lo que permite a los estudiantes crear sofisticados sistemas de Machine Learning y Deep Learning con mínima codificación. Esto hizo que MATLAB® se convirtiera en el entorno preferido sobre Python® por ser intuitivo y facilidad de uso.
Los comentarios positivos de estudiantes sobre el curso de Machine Learning y diseño de algoritmos ha alentado al Dr. Nair a integrar MATLAB Grader y scripts en vivo en el proceso de enseñanza y aprendizaje de los cursos universitarios de Machine Learning, inteligencia artificial y sistemas ciberfísicos.
