Дизайн курса: сначала основы или учите «по ходу дела»

Я собираюсь предложить курс по выбору, который я могу разработать. Тема немного особенная, но можно предположить, что я веду курс робототехники. Я преподаю довольно много теории вероятностей, которая мне нужна для решения задач в робототехнике. Поэтому я должен учить обоих, и есть, я думаю, два пути:

1. Сначала учите теорию вероятностей, а потом робототехнику.

Так поступали все мои профессора, пока я учился. Проблема здесь в том, что в то время, когда я преподаю теорию вероятностей, нет конкретного приложения к робототехнике. Примеры «придуманы», как и домашнее задание.

2. Обучать робототехнике и при необходимости вводить необходимую теорию вероятностей.

Студенты сразу видят, почему необходимо изучать теорию вероятностей. Они могут напрямую применить теорию для решения своей реальной проблемы в робототехнике. Однако это прерывает роботизированную тему. Первый раз, когда мне нужны (части) теории вероятностей, требуется две недели. Затем мы снова занимались робототехникой и применяли новые концепции. Затем, после 2/3 курса, снова приходит теория вероятностей, так как нам нужны другие темы для решения большего количества задач. Может быть, еще раз.

Есть ли хорошие ресурсы о том, как преподавать подобные курсы?

Выполните (2), но сделайте заметки о вероятности независимыми от других заметок, чтобы их можно было читать самостоятельным образом.
@ user111388 Хорошая идея.

Ответы (4)

Я предполагаю, что вы знаете своих учеников лучше, чем я, но это в определенной степени будет зависеть от того, чего они ожидают. На базе кажется, что они ожидают/хотят пройти курс робототехники. Если вы начнете с чего-то другого, это может разочаровать их и настроить против вас так, что потом будет трудно «наверстать упущенное». Это подразумевает выполнение статистики/вероятности «как раз вовремя».

Тем не менее, студенты, которые привыкли к высокотеоретическим курсам и чувствуют себя комфортно с ними, могут согласиться с «сначала основы».

Но другая альтернатива — дать им на раннем этапе ряд показаний по вероятности, которые вы рекламируете как важные чуть позже в курсе, пока вы сосредоточитесь на части робототехники. Лучшие ученики могут потратить некоторое время на просмотр, по крайней мере, этих показаний, что облегчит выполнение вероятностных действий, когда это станет необходимым. Возможно, вы даже сможете найти средство для ответов на вопросы по показаниям, не сокращая слишком много времени, которое вы тратите на робототехнику на раннем этапе.

И, конечно же, если они ожидают, что робототехника — это всего лишь «прикладная вероятность», тогда теория, скорее всего, будет лучше.

Но сначала подумайте об ожиданиях учащихся и постарайтесь удовлетворить их настолько, насколько это разумно.

Контекст всегда помогает мне чему-то научиться. Задав тему робототехники в первую очередь, вы даете контекст вероятности, что делает ее менее абстрактной и более легкой для понимания, что очень полезно для практически мыслящих учащихся. Для теоретических учащихся переключение контекстов с робототехники на вероятность, а затем обратно на робототехнику должно быть достаточно простым.

Самой большой проблемой, с которой я столкнулся во время учебы в университете, всегда было «почему». Показывая сначала контекст, вы решаете эту проблему бесплатно и можете использовать примеры, которые должны быть понятны вашим ученикам.

Кроме того, если вы дадите что-то для начала работы с робототехникой, взволнованный студент может продолжить это в свое время, одновременно изучая вероятность, вместо того, чтобы сидеть сложа руки, ожидая части робототехники, возмущаясь, что они должны сначала изучить теорию. .

Важно мотивировать студентов изучать теорию вероятностей, поэтому, если вы можете делать это хорошо, я думаю, что метод «точно вовремя» (вариант 2) будет лучшим методом. Существуют проблемы с преподаванием такого предмета, как теория вероятностей, по частям, но вы можете эффективно преподавать те части, которые вам нужны, используя примеры из робототехники. Если вы сможете сделать это хорошо, то курс робототехники может даже разжечь аппетит ваших студентов к более систематическому изучению теории вероятностей в рамках полного курса.

Подход, основанный на фактических данных, заключается в том, чтобы делать и то, и другое: если вы учите чему-то раньше и повторяете это позже, учащиеся выработают долговременную память.

+1 и спасибо за напоминание о том, что спиральный подход обычно лучше. Каждое возвращение к теме погружает студента глубже.