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Chat about Teaching AI at Stanford with Abigail See
2021/11/23
Last Week in AI
A
Abigail See
A
Andrey Karenkov
S
Sharon Jo
Andrey Karenkov：在斯坦福大学担任博士生期间，参与AI课程教学，分享了在佐治亚理工学院和斯坦福大学的教学经验，包括担任本科生助教、辅导学生以及参与课程改革等。他认为美国大学的助教制度和学习小组更有利于学生学习，并讨论了教学中遇到的挑战，例如学生基础知识薄弱、学习环境不稳定以及教学材料更新速度快等问题。他还谈到了教学与研究之间的平衡，以及对博士生教学期望过高的问题。最后，他分享了自己对如何进行有效教学的看法，例如准备充分、结构清晰、与学生已有知识联系起来以及注重课堂互动等。
Sharon Jo：目前在斯坦福大学和Coursera教授GANs课程，分享了在哈佛大学和斯坦福大学的教学经验，包括教授计算机科学课程、在监狱中为青少年授课以及参与GANs课程的开发等。她认为教学需要理解学生的学习背景和困境，并根据学生的理解情况调整教学内容。她还谈到了教学中遇到的挑战，例如课程更新速度快、学生人数众多以及评价压力等问题。最后，她分享了自己对如何进行有效教学的看法，例如注重课堂互动、使用幽默和例子以及让学生参与实践等。
Abigail See：作为斯坦福大学NLP组的博士毕业生，曾担任深度学习和NLP课程的首席助教，分享了在斯坦福大学担任助教的经验，包括参与课程材料的更新和改进等。她认为教学材料的更新速度快，需要努力提高课程内容的连贯性，并讨论了教学中遇到的挑战，例如学生对新概念的理解困难以及教学材料与学生实际操作之间的差距等问题。最后，她分享了自己对如何进行有效教学的看法，例如注重概念的直观解释、承认教学内容的不确定性以及让学生参与实践等。
Deep Dive
The hosts and guest discuss their early experiences teaching AI and computer science, highlighting the differences in teaching styles and environments between universities in the US and abroad.
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