Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá hiệu suất của sinh viên trong các khóa học khoa học tính toán?

Là một người phải dạy các khóa học về khoa học tính toán, tôi phải đối mặt với câu hỏi muôn thuở: làm thế nào để tôi đánh giá khả năng học tập của một sinh viên phụ thuộc vào các ứng dụng khó kiểm tra bằng các phương pháp kiểm tra "tiêu chuẩn" ( thi viết hay vấn đáp)? Một phần của khóa học phụ thuộc vào việc hiểu lý thuyết và phương pháp ở mức độ trừu tượng, và vì thế, tôi muốn tiếp tục sử dụng một bài kiểm tra viết cho các khái niệm đó. Tuy nhiên, kiểm tra sự hiểu biết về việc sử dụng thực tế các phương pháp này đòi hỏi một cách tiếp cận khác

Với những thách thức tự nhiên không chỉ liên quan đến sự phổ biến của các nền tảng khác nhau (đối với MATLAB, Modelica, Mathicala và các ngôn ngữ khác) mà còn với kết nối Internet và bảo mật kiểm tra, tôi sẽ quan tâm đến các phương pháp mới hoặc nguyên bản để đánh giá thực tế sự hiểu biết của học sinh về phương pháp số. (Các tính năng thúc đẩy bảo mật kiểm tra là đặc biệt mong muốn.)

EDIT: Tôi cũng nên đề cập rằng lớp tôi đang giảng dạy là một khóa học giới thiệu, vì vậy các sinh viên có một nền tảng kiến ​​thức tương đối nhỏ để làm việc.

Đây là những gì tôi đã thấy khi còn là sinh viên và trợ lý giảng dạy:

• Các dự án về lập trình và phương pháp số là tốt về mặt mang nhiều khái niệm lại với nhau và buộc tôi và các sinh viên khác phải sáng tạo. Tuy nhiên, với các dự án tính toán, có lẽ nên dành một chút thời gian cho nghề mộc phần mềmkỹ năng để học sinh viết mã có tổ chức hơn. Khi tôi còn là sinh viên chưa tốt nghiệp và không biết gì hơn, tôi đã có mã spaghetti cắt và dán có lẽ là địa ngục đối với học sinh lớp. Bạn có thể muốn tránh số phận đó bằng cách dạy họ một số thực hành tốt. Ngoài ra, nếu bạn cung cấp cho tất cả mọi người các dự án tương tự nhau (ví dụ: tính tất cả các tính chất nhiệt động trong một danh sách nhất định cho một tập hợp các hợp chất là một dự án dài hạn trong một lớp nhiệt động học đại học, sau này, đó là một bài tập về nhà kéo dài một tuần trong nhiệt động lực học sau đại học), về cơ bản mong đợi chúng thực sự sao chép lẫn nhau và gỡ lỗi mã của nhau.
• Bài tập về nhà , hàng tuần hoặc hai tuần một lần, là phương pháp ngắn hạn tốt nhất để học các phương pháp và khái niệm mới. Lập trình một cái gì đó dễ dàng hơn, được dành một tuần để làm điều đó. Một lần nữa, mong đợi chúng ít nhiều sao chép lẫn nhau và gỡ lỗi mã của nhau.
• Câu đố không thực sự tốt cho bất cứ điều gì ngoài một vài phương pháp ngắn hoặc câu hỏi phân tích. Bạn không thể thực hiện bất kỳ chương trình nào về các câu đố, nhưng ý tôi cũng nên bớt gian lận . Bạn cũng có thể kiểm tra mã hóa bút chì và giấy trong các câu đố, điều này tốt cho các khái niệm cơ bản, nhưng có lẽ không công bằng đối với các khái niệm nâng cao hoặc bất cứ điều gì yêu cầu các lệnh rất chuyên biệt, vì sinh viên sẽ có quyền truy cập vào tài liệu nếu họ mã hóa trên máy tính.
• Các bài kiểm tra ít nhiều giống như các câu đố, nếu chúng được đưa ra trong lớp, nhưng lâu hơn và khó hơn. Tôi đã có các lớp đưa ra các bài kiểm tra tại nhà trong công việc tính toán, trong trường hợp đó bạn có thể hỏi các câu hỏi định hướng tính toán nhiều hơn và mong họ lập trình để giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, các bài kiểm tra tại nhà có cùng loại vấn đề như bài tập về nhà và các dự án loại đại học, trong trường hợp đó, có lẽ tốt hơn nếu bạn thiết lập một chính sách hợp tác hà khắc hơn cho các bài kiểm tra tại nhà. Tôi đã có một số kỳ thi mang về nhà thực sự tốt, vì vậy tôi nghĩ chúng có thể hoạt động tốt nếu người hướng dẫn đủ sáng tạo.
• Phòng thí nghiệm tính toán kém hiệu quả hơn so với phòng thí nghiệm ướt tương tự trong các lớp học khoa học, bởi vì với một máy tính trước mặt, việc tắt máy dễ dàng hơn nhiều. Có một vài người trong lớp tôi luôn dành thời gian trong phòng thí nghiệm tính toán để chơi bài poker trực tuyến. Các phòng thí nghiệm này có thể có hiệu quả nhất như các cuộc biểu tình, hoặc như các bài học được giám sát về các kỹ năng thực tế trong khoa học tính toán nếu bạn có đủ trợ lý giảng dạy để đi lang thang trong phòng thí nghiệm và đảm bảo rằng mọi người sẽ nhận được sự giúp đỡ và không ai bị lừa đảo trên mạng.

Tôi đã giảng dạy, giảng dạy hoặc hỗ trợ nhiều khóa học liên quan đến phương pháp số và tính toán, từ bậc đại học đến trình độ sau đại học. Dưới đây là các yếu tố tôi thấy hữu ích khi làm người hướng dẫn:

Dự án nghiên cứu

Đối với các lớp nâng cao, một dự án nghiên cứu (kết hợp nghiên cứu số, thường là phát triển phần mềm và viết bài) là một cách rất hay để sinh viên gắn kết nghiên cứu với các khóa học học thuật của họ. Tôi nghĩ rằng một dự án nên là bắt buộc trong các khóa học sau đại học, nhưng đối với sinh viên đại học, họ nên thay thế bằng công việc có định hướng hơn.

Lập trình bài tập về nhà

Cốt lõi của bất kỳ lớp khoa học tính toán nào là các bài tập lập trình có thể truy cập được. Đối với các sinh viên không có kinh nghiệm lập trình, bạn sẽ cần sao lưu các bài tập của mình với một số buổi giới thiệu về môi trường lập trình và lý tưởng nhất là một số "phòng trợ giúp" được cung cấp bởi bộ phận của bạn hoặc một tổ chức sinh viên như SIAM. Cho phép nhiều khung và ngôn ngữ lập trình có thể khó khăn, tôi chấp nhận các chương trình được viết bằng bất kỳ ngôn ngữ nào nhưng chỉ hỗ trợ một môi trường, thường có sẵn miễn phí trong các phòng thí nghiệm máy tính của Đại học (hệ điều hành, trình soạn thảo, trình bao, trình thông dịch, v.v.)

Câu đố

Tôi thực sự thích các câu đố ngắn trong lớp 10-15 phút một lần mỗi tuần hoặc mỗi tuần. Đó là phản hồi hai chiều tốt: các sinh viên thấy họ đang làm như thế nào trái với mong đợi của tôi và chống lại nhau, và tôi thấy những khái niệm nào họ đang đánh và thiếu. Phong cách đánh giá này không được sử dụng phổ biến ở châu Âu và tôi nghĩ đây là một sự xấu hổ.

Thi cử

Các bài kiểm tra là bút chì và giấy, với phân tích các thuật toán, đoạn mã và kỹ thuật toán học. Tôi chưa bao giờ tham gia kiểm tra trong phòng thí nghiệm máy tính, với tư cách là một sinh viên hoặc một người hướng dẫn / người đánh giá. Tôi nghĩ rằng điều gần nhất mà tôi đã thấy là yêu cầu một sinh viên thể hiện bài tập về nhà hoặc dự án của họ cũng như trả lời các câu hỏi về thiết kế hoặc thực hiện.

Sự ràng buộc không trung thực

Cả khi còn là sinh viên và là người hướng dẫn, tôi đã thấy đủ sự không trung thực trong hệ thống học thuật để tránh phụ thuộc vào danh dự của hơn 50% điểm số của học sinh. Điều này có nghĩa là các đánh giá như dự án và bài tập về nhà, nơi truy cập vào các nguồn lực bên ngoài có thể dẫn đến sự không trung thực trong học tập, không đóng góp cho hơn 50% điểm của khóa học.

Một số câu trả lời khác đề xuất các dự án cá nhân. Tôi đang làm điều đó trong lớp phần mềm hữu hạn của mình và nó rất thú vị; Tôi tin rằng nó cũng thực sự mang tính giáo dục cho sinh viên. Đồng thời, nó cũng cực kỳ tốn thời gian: lần trước tôi có 18 sinh viên và thực tế đây là công việc toàn thời gian cho toàn bộ học kỳ để giám sát các dự án này. Vì vậy, người ta phải có một lớp học đủ nhỏ để thực hiện công việc đó thành công.

Theo ý kiến ​​trung thực của tôi, tôi nghĩ bài kiểm tra cuối cùng là áp dụng kiến ​​thức của bạn vào lãnh thổ xa lạ. Tôi sẽ đề xuất các dự án ứng dụng được thiết kế để kiểm tra khả năng của học sinh trong việc lựa chọn các mô hình hiệu quả, phương pháp riêng biệt, phương pháp gần đúng / giải, song song có thể khai thác, ước tính lỗi và phân tích số, cũng như phương pháp trực quan để mô tả một hiện tượng vật lý cụ thể. Tôi sẽ đi xa hơn để yêu cầu sinh viên biện minh cho mỗi lựa chọn dựa trên quy mô vấn đề / độ chính xác dự kiến. Điều quan trọng là phải biết phương pháp nào phù hợp dưới sự ràng buộc của các hiện tượng đang được điều tra. Học sinh có thể chọn để chọn một hiện tượng của sự lựa chọn của họ. Nhưng nếu bạn muốn làm cho nó thậm chí còn khó khăn hơn, hãy giao cho mỗi sinh viên một dự án tính toán trong một lĩnh vực không liên quan đến nghiên cứu luận án của họ.