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视频媒体使用贴合课堂主题,可以引起学生注意帮助快速进入课堂,介绍深蓝和AlphaGo系列比较具体,后半段和学生互动比较多。设疑和解答还是比较详细且贴切的,在推出对下围棋更难存疑时的情景设置,如果改成同一个人对围棋和象棋的难易感受来解释会不会更好?这样就只有围棋和象棋一个相对变量,而不是人和棋两个相对变量,这样不好说明情况。课件制作的挺好的,清新自然。整体上课节奏把握的不错,语言的使用也比较得体,是一个成功的授课片段。

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前面介绍计算机博弈发展历史时有点小紧张,还要像讲故事似的从容一些。围棋比象棋难实现是由于搜索代价太大,这个意思学生应该能理解,但是还可以讲得再精炼些。之所以搜索代价大是下一步可能的步数很多,人类下棋决定走下一步可能是出于“直觉经验”而机器是要逐个去试的,搜索算法本身发展有局限的情况下快速准确的搜索出下一步很困难。从启发式算法到搜索树的发展就是在搜索算法进步的情况下提高了围棋程序的效率。机器学习算法的出现让搜索算法有了质的突破,所谓模拟人类“直觉经验”,比较棋谱图式,用搜图代替之前搜索每一步,让围棋程序有了突破性的进展。(这段原理我不太清楚,但是可以按这个思路讲得更加精炼一些)。后面再引出人工智能是模拟人类智能,这样更顺一些。再布置几个题目巩固一下。

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这位老师语速适中,教态自然,注重与同学互动;
关于围棋和象棋难度比较的环节可以更精炼,更直观(比如亲自尝试),老师整个Alpha Go原理和发展过程的讲解很详细,但是我听完有点蒙,我觉得老师在讲解前可以说一下接下来的讲解主要解释的是哪几个点,比如“为什么Alpha Go下象棋而不下围棋?”等,板书的内容和ppt上的有些重复。
最后给出练习很好,但是老师课上主要讲解的是Alpha Go原理和发展过程以及人工智能的概念,但是练习题为什么会涉及人工智能的应用?这不是第二节的内容吗?

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这位老师上课教态自然,节奏适中,通过深蓝和AlphaGo的例子讲解了整个计算机博弈历史,讲解清晰。之后通过对比计算机下象棋和围棋来具体讲解计算机下棋的原理,能够让同学们更好的理解。最后通过几个练习强化巩固,加深印象,很好。

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一开始听这位老师上课感觉老师有点“底气不足”(?)的感觉,讲话的时候铿锵有力一些会让学生更加信任老师的教导。听到后面还是被老师扎实的教学准备感到折服,前面有的不信任感也就全都消失了。除此以外,一开始的AlphaGo系列说得很具体可是说得有平淡直白,说得有趣一点的话会更完美。和学生的互动很自然,整节课的节奏也把握得很好,值得学习!

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李老师的教学内容非常细致丰富,但在一些衔接处可能还不能自如,然后就是一如既往的声音比较小,听起来闷闷的。板书十分漂亮,有条有理。比较大点的亮点就是在讲课中给学生普及了很多相关学科的前沿知识,使得课堂没有那么枯燥,这一点我认为是值得学习的。

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这位老师利用视频能吸引同学注意,在讲解人机博弈史后能总结串起整个历史很好。利用人去学习下围棋的方式让学生理解Alghero学习下围棋的整个过程,这种类比方式很好。我觉得可以把这个过程中的几个步骤板书在黑板上,能让学生抓住整个Alghero学下围棋的核心,也是本节课原理讲解的重点。

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这位老师讲课的教态还是比较好的,而且讲课也比较有逻辑性。但是前面讲课的时候还是有一些紧张。再次就是象棋和围棋的讲解本身就会比较复杂。这里可以再好好设计一下,讲得更加清晰明了一些。最后就是PPT的字体可以稍微大一些。子又小又多,看了容易头晕。但是总体来说,是一堂不错的课堂。