选课类别:核心通识 | 教学类型:理论课 |
课程类别:核心通识 | 开课单位:科技传播系 |
课程层次:通修 | 学分:2.0 |
先提前说明:
本人为物院新大二学生,计算机方面目前仅学过C语言,无python基础,确实想对这方面有些了解,认真听完了第一周的两次课(一次145min),也去找老师聊过两次。由于此课似乎是这学期新开的,甚至是这个老师开的第一门课,选课时只能盲选不知道具体如何,因此还是想提前给一下目前个人的课堂体验,提供一个参考样本,如果觉得毫无代表性还请忽略这条。
课程难度:作为一门通识课,难度不好评价,因此先给个中等
作业:按老师的说法,且结合第一次作业的情况来看,作业量可能不会多,但可能还要结合后续的大作业和给分来看。
给分情况:目前未知,然而是这个老师开的第一门课,似乎没有经验,可能有风险,暂定一般。
收获:个人感觉收获几乎没有,和课堂定位、老师教学方式有关,体验比较糟糕(如果只是想拿个通识学分那可以忽略这点)
课程规划:1/5 课堂教学:1/5 新老师新开课+1
首先,课程定位非常奇怪。作为一门公共选课的核心通识课,其在选课介绍上确实也无预修要求、“适用于零基础学生”、“编程知识非必需”,班上也确实各个年级、各个系的学生都有且一半同学无python基础;然而在这样的情况下,却将课程后续的所有教学内容都建立在会python代码的基础上,曰之为“跟着学”,但尴尬的是这门课程既不适合作为python零基础的入门课(还不如选一门专门教python的课程),同时也导致零基础的情况下更看不到所谓“趣味”所在,再加上老师缺乏经验的教学,导致课堂体验非常糟糕,实在不知道还能从这门课中学到什么。在这一点上,这个课程是否真的适合“零基础”的同学?是否可以说有选课欺诈之嫌?还是说就是单纯课程定位没有想好?是否能说已经有了一个明确的教学纲要?
其次,教学也很青涩。整个课堂的节奏非常拖沓,“信息熵”密度过低,且有很多无意义提问。一些专业上知识的解读也很“奇怪”而不够准确。如果单从个人学习的角度来看,这门课程给我的收获是不值得它所需要的时间成本投入的。
总结来说,如果确实零基础,且不是有核心通识学分需求的同学,一定要慎选。
听了3次课还是决定把这个课退了。
感觉最明显的问题还是课程的介绍与实际内容不匹配:和老师聊了聊,他觉得这个课的难度到后面会到专业课难度,明显超出了我的预期(我大二有编程基础);同时他并不知道在科大应该怎么给分,这还是比较劝退我的。
同时,这个通识课抛出大量概念却要求课堂小测是不是太过分了点()
AI作为一个新兴的事物,无论是其呈现出的效果还是其原理,都是非常有意思的。但徐文韬老师成功地将“趣味大模型”讲的毫无趣味,同时其自诩将这门课打造成一个非常硬核的,能让同学学到很多AI大模型知识的课程。但上课都只在泛泛而谈,没有任何深入的地方。经常是用两个小时的课程都没讲明白一个10分钟科普视频能讲透的东西。能够看出老师对课程没有清楚的定位,对怎么上课也没有基础的认知。上课给人感觉除了折磨还是折磨,且折磨的同时又啥也没学到。
希望老师好好打磨一下课程内容,如果想做的深入,那就要求有线代基础和编程能力,讲清楚一些算法的基本原理,扩散模型和梯度下降法之类的AI基础算法对科大同学来说并不是什么很难说明白的东西。如果想做的有趣,那就多呈现AI的一些有趣的地方,例如给AI绘图下毒的原理,等等。
期末答辩还没来,给分情况暂时未知,但从老师目前的蜜汁自信来看,给分不会太好。