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Presentacion Matthew Bardeen


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Presentación en Curicó enero 2009

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Presentacion Matthew Bardeen

  1. 1. The Good, The Bad,  and the Ugly Experiences with Active  Learning in Artificial  Intelligence   your name
  2. 2. The Module: Artificial  Intelligence The study of algorithms  that do intelligent things.   your name
  3. 3. The Old Course • Evaluated through two tests, two  small projects and one largish  project • Very little practical experience with  the algorithms and programming   your name
  4. 4. The New Course One large semester long  programming project  broken into 5 parts, done  by groups of three or less.   your name
  5. 5. The Product An agent capable of  playing a game of Chess   your name
  6. 6. The Goal To win a tournament at the  end of the course. The winning group  receives 1 extra point on  their final grade.   your name
  7. 7. Development Plan • 5 smaller projects 1)Design of the board (rules, data model) 2)Algorithms for searching 3)Logic (define rules logical, redesign  board) 4)Learning 5)Complete Agent, Presentation, Report   your name
  8. 8. Special Rules • After the submittal of any one project,  students can use the work of another  group in their next projects (With proper  documentation) • Students evaluate the work of other  groups. This evaluation forms part of the  groups grade for their project. The  evaluation counts as part of the student's  grade for participation.   your name
  9. 9. Teaching Goals • More experience with programming,  working in groups, reading and  evaluating code • Learning the techniques of AI through  hands on experience • Give the students a goal and  motivation to learn and explore   your name
  10. 10. Other notes • Each subproject designed to be more  than what is needed for the next  subproject. Students must decide  what should go, what should stay. • Project definitions have a certain  amount of ambiguity (to encourage  students to gather software  requirements)   your name
  11. 11. The Good: • Some very motivated groups, reading and  investigating methods to improve their  agents. • Student evaluations more or less reflect  the teacher's grades • Some changes of attitudes throughout the  term • Better programming by the end of term.   your name
  12. 12. The Bad • Low performance ­ Only two of the projects were  able to win against a random agent • Not much reuse of code ­ students complained it  was too hard to understand the code of others • Students unable to analogize from the work of  others • Students unable to move ideas from theory to  code • Much more time required by professor   your name
  13. 13. More of The Bad • Unequal work by students within groups • Students lost sight of Artificial Intelligence  aspects of course, focused more on  Programming   your name
  14. 14. The Ugly • Students expected pautas for the evaluation of  other projects • No group was able to complete project 1  successfully. This delayed all further projects  and caused much stress for the students and  delayed their progress on the following projects. • Complaints of unclear/changing specifications  for the projects • High expectations of students by the professor  not matched by reality   your name
  15. 15. The lessons • Set aside time for group meetings • Have a backup plan • Let the students make mistakes (but  not too many) • Discuss group projects in class • Relate theory to code   your name
  16. 16. The take home message Was it worth it? Yes   your name