统计与数据科学学院钱有程 报道
为提升教学质量，10月31日、11月17日，统计与数据科学学院《统计机器学习》课程教师团队连续开展教研活动，针对课程的关键环节进行了深入探讨。
在10月31日的教研活动中，重点关注了《统计机器学习》课程的课堂教学改进。钱有程、卢燚和陈逸超老师首先分享了前一阶段理论课和实验课的教学效果。他们讨论了多样化教学方法的应用，例如案例分析、小组讨论等，并强调了实践项目指导和个性化辅导与反馈机制的重要性。教师们一致认为，引入这些多样化教学方法可以更好地激发学生的学习兴趣和参与度。在讨论中，吕绍高老师提出了设计相应作业题目的建议，旨在启发并鼓励学生运用机器学习知识进行实践，通过实际操作和分析加深他们对机器学习原理和应用的理解。
在11月17日的教研活动中，教师团队聚焦于期末考试相关内容的教学策略和评估优化。团队成员决定通过优化试题设计，来提升课程关键知识点的覆盖率。吕绍高老师提出了建设模拟题库的想法，通过设计多种难度和类型的题目，帮助学生进行全面复习，巩固所学内容。团队还讨论了评分标准和反馈机制等具体问题，努力实现评分的公正准确性，全面地评估学生对课程知识的掌握程度。
两次教研活动的成功举办，展现了教师团队对教学质量的关注和改进追求。通过持续不断的教研和优化，教师们致力于提升教学质量，为学生提供更优质的《统计机器学习》课程教学体验。
