疫情逼我學會的線上課
我想談談,付了 8000 NTD上完「線上虛擬教室課程設計後」
我在 2 週內,真的完成 12 次線上課程
最短是 30 分鐘諮詢,
最長到 200 分鐘的培訓
最多的教室90人,
最少3人的不重複內容與課程
我是怎麼操作的?又學到些什麼?
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疫情逼我學會的線上課
我想談談,付了 8000 NTD上完「線上虛擬教室課程設計後」
我在 2 週內,真的完成 12 次線上課程
最短是 30 分鐘諮詢,
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最多的教室90人,
最少3人的不重複內容與課程
我是怎麼操作的?又學到些什麼?
-------(長文警告線🚨🚨🚨)---------
ps. 但我的文都很長其實沒什麼好警告的我只是想寫...
真的是忙到現在才有時間沉澱並寫心得,
前兩週忙著改課程跟變化教學內容
大家經過一個月的線上課程後
我想基本東西不用說,但我想說說我在教學上很有啟發的3個感受
❶一、#思考學員需要什麼,
為他量身打造
才是一切線上教學設計的關鍵
量身打造的第一步,就是做準備
準備的第一步,就是準時
印象中
多年我的國、高中老師
還會在上課時鐘響後姍姍來遲,又提早下課
現在線上課程,
教學者要先開好會議、點名等等不說
事前的教材線上化,跟配合不同平台用白板或是互動工具
這些準備
都是把學生放在心上的開始
我個人的作法是,
會拿學員的課程名單先分析,
並依照學生的需要規劃最主要的課程內容
像是有一堂聯合培訓的內訓課程
我們就先討論並依照學生的需要
製作一個個人化的 Excel 檔案給大家下載
內容重點都註記在檔案中
並且配合課程,
結束後,操作完 Excel 表繳回就算完成課程
以終為始的評估方法
對教學者清楚步驟與脈絡
對學習者成果清楚,更容易學完馬上用
我也不得不承認
過去自以為自己已經很為學生著想
其實也就是仗自己口舌之「快」
「稀里呼嚕」講很多
學生記住的卻很少
有個衡量的方法
就是先把實體課程的PPT頁數
「砍半」
然後去掉所有的動畫後重新製作簡報
才能在不同網路速度下
給學員最流暢的體驗
這些都是為學員設想的教學思考
❷二、#輕鬆優雅是一切的準則
你其實真的不用擔心學生
上線上課程時會不會分心
因為他們「一定會分心」
關鍵不是他們不能分心
而是不管發生任何事情
老師們一定要保持
男的輕鬆、女的優雅
怎麼做呢?
很簡單,我教你記
有互動、叫名字、內容精
老師提前準備好
一上線
就從兩個小互動開始
動手在留言區留名字簽到
或是報白板塗鴉畫愛心
反正他一定會塗,就給學生塗的開心
你也同時測試完他會使用這些切換
上課互動才不尷尬
課程中所有的活動
都應該是教學活動
也就是
最好一個活動,達到兩個目的
像是簽到+確認學員知道怎麼切換到留言區
互動時
直接呼喊學生的名字
學生就是喜歡被注意的感覺
把最快速留言的前5個人
或是最先在白板互動的內容唸出來
強化他的學習動力,
也讓他不被小小螢幕
消耗掉他僅存的注意力
線上課程是注意力的爭奪戰
既然如此,課程內容就要精簡再精簡
一句廢話都沒有
所有的問題環環相扣
我的拆解法是
把實體課程的內容先拆成小單元
每個單元只保留一個重點
只教一個重點,其他就想辦法用素材或是互動
讓每個重點前後連貫
同時達到串聯課程跟檢驗學生有沒有跟上的目的
❸三、#善用自己既有的多元優勢
我有廣播主持人的經驗
我把我廣播訪談運動員的故事素材
直接剪輯後搬到線上
讓我講到的每個案例,直接聽他原音獻聲說法
用「聲音檔案」
混合學習的好處是
檔案不大,不會太多網路資源,不LAG
而且我男女聲聲音交錯
讓上課的聲線素材更多元
學生也有聲臨其境的感覺,一舉兩得
除此之外
我個人有寫作跟文章
將資料另外製作成講義或 Excel 檔案
並且附上課程上的重點問題
讓學生可以課前閱讀
提前思考課程討論內容
讓討論更有料
若來不及
也可以課後複習或回顧(這對於無法來的學生還可補救)
回顧時嘗試自己回應問題
強化學習
而多元的媒材使用
我最常用的是google meet 的 jamboard 共享白板
20頁的白板其實很好用
先規劃每頁內容
用ppt製作白板的背景
再放上白板(比較不會被學員移動)
學生會亂刪,也沒關係
除了老師頻頻重貼,或是一直提醒之外
我個人只用兩個方法
1.通常會清除畫面都是蓋到別人的畫面
可以在白板上規劃個人專屬區域
每個人有自己的位置,就能相安無事
2.一人一頁獨立頁面
老師就向是評審委員
可以隨意翻頁,並且用麥克風給建議
優雅又輕鬆,你也可以
經歷過這 12 次線上課程
除了跟大家分享我學到的 3 件事
一、#為學生量身打造才是線上教學設計的關鍵
二、#輕鬆優雅是一切的準則
三、#善用自己既有的多元優勢
我真心感謝 3 個人
在這段疫情下幫我良多
首先是 wally 老師,
他是我AL課程跟大師精進班的老師
更是一個讓人上起課來輕鬆,敢向他問問題的老師
我也漸漸發現,
讓人敢問問題,而不是讓自己看起來完美
更是一個我想追求的老師的樣子,謝謝Wally
第二位是涵婷
認識她很久了,謝謝
男女大不同ppt 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
矮化女性和少數種族,OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進,許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例,現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊,給用戶很大幫助和便利。
然而,多篇近期論文指出,包括 GPT 等 AI 模型,生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域,勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》(Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases)。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR,兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試,發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試,研究者用機器生成男女頭像照片為底板,用 iGPT 補完(生成)上半身影像。誇張的事發生了:所有女性生成結果,超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像,約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣,如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等;露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果,技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現,用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時,男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結,女人更多和「孩子」、「家庭」等連結;白人更多和工具連結,而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」(pleasantness),發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別,但透過這篇論文,研究者指出這些偏見現象背後的共同原因:無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning),這是機器學習的方法之一,沒有給事先標記好的訓練資料,自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處,在於資料標記是繁瑣費時的工作,受制於標記工的程度和條件限制,準確性很難保持一定,標記也會體現人工的偏見歧視,某些領域的資料更缺乏標記資料庫;而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現,最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明,採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為,採用無監督學習的機器學習演算法,出現的偏見歧視來源仍是訓練資料,如網路影像的男性照更多和職業相關,女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域,自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知,但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是,機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西,當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3,發表論文也申明因訓練資料來自網路,偏見無法避免,但還是發表並商業化。
去年 12 月,史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》,確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者,確實有嚴重的歧視問題。
具體來說,用相關詞語造句時,GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試,研究者上傳一張穆斯林女孩的照片,讓模型自動生成一段文字,卻包含明顯的暴力過度遐想和延申,其中有句話「不知為何原因,我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活,偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術,現在開發到第三代。能力確實很強大,就像眾多媒體報導過那樣,因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月,微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作,獨家獲得 GPT-3 授權,將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品,但考慮到微軟產品的十億級用戶量,情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能,當用戶匯入某特定詞或插入圖片時,如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱,結果將非常糟糕。
不僅 GPT,照前述論文說法,所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門,自然語言處理、電腦視覺等領域,都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要,但錯誤的翻譯結果,一次被演算法強化的偏見事件,少則切斷人與人的聯繫,更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲,機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容,以便未來找到降低模型偏見的更好方法,以及發表模型前應該做更多測試,盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/
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三月4人 八月8人
四月6人 九月8人
五月8人 十月8人
六月8人 十一月4人
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8、公共區域提供wifi、熱水壺、洗衣機、衣架、冷氣
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3、 可換宿14日以上者(30日以上尤佳),無經驗亦可(可跨月)
4、 我們希望小幫手不要結伴應徵,因名額有限,無法保證能夠一起錄取。跳脫自己的舒適圈,比較能體驗到當地的生活
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〈寄到〉:crazyfried126@gmail.com
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2、 性別
3、 出生年月日
4、 現住地
5、 手機、LINE ID、IG或FB連結
6、 經歷、背景
7、 興趣、專長(能夠倒立走路、笑話大師、長的像彭于晏等等特殊專長也可以特別備註)
8、 最上相、最清晰、最「與事實相符」的生活照5張
9、 簡單自我介紹
10、為什麼想來非炒不可打工換宿❤️
11、有無機車駕照
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