Python 教学平台,支持“多班教学”的课程授课方式|ModelWhale 版本更新
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龙行龘龘、前程朤朤,ModelWhale 新一轮的版本更新,期待为大家带来更优质的使用体验。
本次更新中,ModelWhale 主要进行了以下功能迭代:
新增 课程(包括课件、作业、算力)按班级管理(团队版✓ )
优化 门户参赛体验(团队版✓ )
新增 模型服务的转移交接(团队版✓ )
新增 Notebook 自定义快捷键(基础版✓ 专业版✓ 团队版✓ )
1、新增 课程(包括课件、作业、算力)按班级管理(团队版✓ )
当某专业人数较多、某课程报名人数较多时,ModelWhale 教学平台支持学校使用“同一门课、多班教学”的授课方法:各班带课老师可以按班级管理自己的学生,根据各班实际学习进度发布教学课件、作业。后续的作业批改、成绩汇总,也均支持按班级统计。而,备课组老师只需维护一份共用的教学材料(包括代码、数据、环境、模型、PPT 等)。
老师在平台创建班级并将邀请链接发给学生,学生点击链接后即可获取内容权限:查看自己所在班级可见的课件、作业,使用 Python 或 R 开展学习任务。
(1)班级管理、学生邀请
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(2)课件,支持按班级发布
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(3)作业,支持按班级发布、批改、统计、汇总成绩
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(4)课程算力、镜像(软件研究环境),支持按班级分发
如开展保密性较高的课程活动,可使用“安全配置”按不同班级分发权限,比如:不允许下载数据、不允许下载代码。下述展示班级算力管理:
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2、优化 门户参赛体验(团队版✓ )
ModelWhale 是数据科学的科研平台、教学平台,还是专业的竞赛平台,已有多年的经验沉淀。为培养学生的数据科学思维、提升科研能力和效率,校方除了可以使用 ModelWhale 完成教学任务外,还可以开展丰富的校内赛、训练营,通过“赛训结合”的方式以“实战”促学。这些专业赛事的经验累积,也将帮助学生在更激烈的省级、国家级比赛中赢得荣誉。
ModelWhale 数据科学竞赛支持简单的参赛方式:学生(选手)报名比赛后,即可进入校方(主办方)使用的 ModelWhale 数据科学平台,查看竞赛数据、使用平台专业分析工具及多人代码项目协作功能等,开展诸如数据探索、算法研究、模型调优等竞赛实践。
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3、新增 模型服务的转移交接(团队版✓ )
ModelWhale 支持将模型部署为网页应用,让模型在真实场景中广泛应用,提高业务效率。当模型服务的开发者离职,平台支持将其名下模型服务转移给其他人:完成工作成果交接的同时,维持原有业务流程不受人员异动带来的影响。
Tips:该功能也适用于日常的工作任务交接。
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4、新增 Notebook 自定义快捷键(基础版✓ 专业版✓ 团队版✓ )
平台 Notebook 交互式分析报告,输入输出一一对应,让数据分析、研究探索一目了然。我们也提供一系列快捷键,帮助提高工作效率。现在,你还可以自定义快捷键的使用方式,让它更符合你的工作习惯,比如:将“复制”的快捷键从默认的“C”调整为“Ctrl+C”。
注:快捷指令开头必须使用“Cmd
、Ctrl
、Alt
、或Shift
”,避免与代码输入冲突。功能入口在「帮助」中。
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以上,就是本期 ModelWhale 版本更新的全部内容。
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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【ModelWhale】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/5299ccfa4b90f3522ca383261】。未经作者许可,禁止转载。
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