Poradnik: laboratoria w ramach kursu

Czym są laboratoria w ramach kursu?

Laboratoria w ramach kursu to nowy element programu nauczania, który umożliwia uczestnikom przećwiczenie umiejętności technicznych w rzeczywistych środowiskach zwanych obszarami roboczymi. Te praktyczne ćwiczenia pozwalają uczestnikom bezpośrednio stosować pojęcia z kursu, budując pewność siebie i gotowość do pracy. Ten przewodnik pomoże Ci zaprojektować angażujące laboratoria dla Twojego kursu.

Dlaczego warto uwzględnić laboratoria w kursie?

Laboratoria w ramach kursu dają uczestnikom następujące możliwości:

• Przećwiczenie umiejętności w rzeczywistych obszarach roboczych bez opuszczania kursu
• Zwiększenie gotowości do pracy poprzez sprawdzenie nabytych umiejętności w rzeczywistych środowiskach
• Aktywne zaangażowanie w tematykę, ułatwiające zapamiętywanie i poprawiające efekty nauki

Laboratoria w ramach kursu obejmują trzy funkcje:

1. Instrukcje wideo: opierając się na sprawdzonej formule wykładów wideo, laboratoria w ramach kursu skupiają się na instrukcjach filmowych.
2. Zadania laboratoryjne: uporządkowane zadania zapewniają uczestnikom wskazówki i zasoby podczas ćwiczenia nowych umiejętności.
3. Techniczne obszary robocze: gotowe środowiska pozwalają uczestnikom od razu przejść do praktyki bez konieczności konfiguracji.

Projektowanie wysokiej jakości laboratorium

Zdecyduj o miejscu umieszczenia laboratorium w ramach kursu

Określ strategiczne punkty w swoim kursie, w których laboratoria w ramach kursu wzmocnią kluczowe umiejętności i będą zgodne z celami nauczania.

✅ Sprawdzone metody:

• Wybierz odpowiedni typ laboratorium dla swoich celów edukacyjnych:
  • Laboratoria z instrukcjami: instrukcja krok po kroku, w której pokazujesz i wyjaśniasz procesy, aby uczestnicy mogli je powtórzyć
  • Laboratoria z kierowanym wyzwaniem: szersze zadania z częściowym wsparciem, w których uczestnicy samodzielnie próbują znaleźć rozwiązania, korzystając z pewnej struktury i zasobów
• Upewnij się, że każde laboratorium w ramach kursu bezpośrednio wspiera umiejętności nauczane w odpowiednim wykładzie
• Wyraźnie połącz laboratoria w ramach kursu z określonymi celami nauczania
• Zaprojektuj laboratoria w ramach kursu tak, by były niezależne od urządzeń i działały równie dobrze w systemach PC i Mac

💡 Przykłady:

Jupyter Notebook

• Dodaj laboratorium z instrukcjami dotyczące platformy Jupyter Notebook po wykładzie na temat wizualizacji danych z matplotlib, podczas którego uczestnicy tworzą interaktywne wykresy.
• Uwzględnij laboratorium z kierowanym wyzwaniem po nauczaniu podstaw pandas, w którym uczestnicy samodzielnie oczyszczają i analizują zbiór danych.

Generatywna AI

• Dodaj laboratorium z instrukcjami po wykładzie na temat inżynierii promptów, podczas którego uczestnicy tworzą i testują prompty z użyciem modelu GPT.
• Uwzględnij laboratorium z kierowanym wyzwaniem po module na temat dostrajania, w którym uczestnicy tworzą własnego wyspecjalizowanego asystenta AI.

AWS

• Dodaj laboratorium z instrukcjami AWS po wykładzie na temat podstaw technologii chmurowej, podczas którego uczestnicy uruchamiają i konfigurują swoją pierwszą instancję EC2.
• Uwzględnij laboratorium z kierowanym wyzwaniem w sekcji kursu dotyczącej obliczeń bezserwerowych, w której uczestnicy budują kompletny interfejs API przy użyciu AWS Lambda i API Gateway.

Utwórz wykład z laboratorium

Wybierz element programu nauczania „Wykład z laboratorium”, aby rozpocząć. Stwórz jasny, opisowy tytuł, który uchwyci istotę laboratorium i podkreśli umiejętności, które będą ćwiczyć uczestnicy. Tytuł ten pojawi się jako element programu nauczania w treści Twojego kursu.

✅ Sprawdzone metody:

• Twórz tytuły, które są konkretne i jasno powiązane z celami nauczania
• Skup się na podstawowych ćwiczonych umiejętnościach
• Spraw, aby tytuły były interesujące i dostosowane do celów uczestników

💡 Przykładowe tytuły laboratoriów:

Jupyter Notebook

• Laboratorium z instrukcjami: „Interaktywna wizualizacja danych: twórz dynamiczne wykresy z biblioteką Matplotlib”
• Laboratoria z kierowanym wyzwaniem: „Wyzwanie w zakresie transformacji danych: oczyszczanie i analizowanie rzeczywistych zbiorów danych za pomocą biblioteki Pandas”

Generatywna AI

• Laboratorium z instrukcjami: „Opanowanie inżynierii promptów: tworzenie skutecznych promptów GPT zapewniających precyzyjne wyniki”
• Laboratorium z kierowanym wyzwaniem: „Zbuduj własnego asystenta AI: dostrajanie modeli do specjalistycznych zadań”

AWS

• Laboratorium z instrukcjami: „Uruchom swój pierwszy serwer w chmurze: praktyczna konfiguracja instancji EC2”
• Laboratorium z kierowanym wyzwaniem: „Wyzwanie związane z bezserwerowym interfejsem API: tworzenie kompleksowych rozwiązań za pomocą Lambda i API Gateway”

Prześlij swoje wideo z laboratorium

Ważne: opcja „Laboratorium” będzie dostępna dopiero po przesłaniu wideo do wykładu.

Dodaj swoje wideo z laboratorium i poczekaj na zakończenie przetwarzania. Następnie kliknij przycisk „+Laboratorium”, aby utworzyć laboratorium i uzyskać dostęp do Edytora laboratoriów.

Edytuj swoje laboratorium w ramach kursu w Edytorze laboratoriów

Tworzenie laboratorium w ramach kursu przebiega w trzech krokach:

1. Zaplanuj laboratorium w ramach kursu: wybierz obszar roboczy prześlij kod startowy
2. Utwórz zadania: zorganizuj swoje laboratorium w odrębne komponenty zadań
3. Opublikuj laboratorium w ramach kursu: dodaj kontekst i sfinalizuj swoje laboratorium

Zaplanuj laboratorium

Wybierz obszar roboczy laboratorium:

wybierz pion laboratorium w ramach kursu i typ obszaru roboczego spośród dostępnych opcji. 

Typy obszarów roboczych: Udemy a środowiska osobiste

Laboratoria w ramach kursu zapewniają obszary robocze Udemy subskrybentom Udemy Pro. Pamiętaj, że niektórzy uczestnicy będą korzystać z własnych środowisk osobistych.

✅ Sprawdzone metody:

• Zaprojektuj laboratoria w ramach kursu tak, aby były dostępne dla wszystkich uczestników, biorąc pod uwagę różne polityki i ograniczenia między obszarami roboczymi Udemy a środowiskami osobistymi
• Przejrzyj specyfikacje techniczne obszarów roboczych Udemy do laboratoriów w ramach kursu, aby zapewnić spójną jakość nauki wszystkim uczestnikom.

Prześlij kod startowy:

podaj kod startowy, który będzie wstępnie załadowany w obszarze roboczym Udemy dla uczestników.

✅ Sprawdzone metody:

• Dla laboratoriów platformy Jupyter dołącz plik zip zawierający wszystkie niezbędne pliki ipynb i pliki danych (np. CSV)
• Usuń spacje z nazw plików zip swojego kodu startowego
• Przetestuj laboratorium, aby upewnić się, że plik startowy ładuje się, wyświetlając podgląd laboratorium
• NIE usuwaj pliku Makefile z początkowego archiwum zip
• NIE dołączaj niepotrzebnych plików, takich jak __MACOSX, .DS_Store, .git, .gitignore, *.pnp.cjs, pycache, node_modules lub .yarn

Utwórz zadania i dodaj kod referencyjny

Dodaj zadania w laboratorium

Zadanie w laboratorium reprezentuje logiczny fragment czynności, który przyczynia się do osiągnięcia większego celu laboratorium.

Wprowadź tytuł zadania:

każde zadanie wymaga klarownego tytułu wskazującego, co uczestnicy powinni osiągnąć przed przejściem do następnej części.

✅ Sprawdzone metody:

• Utwórz tytuły zadań, które określają konkretny wynik do osiągnięcia przez uczestników
• Opisy powinny być zwięzłe (maksymalnie 10 słów) i jasno przekazywać cel zadania
• Podaj wystarczający kontekst, aby uczestnicy zrozumieli cel zadania

💡 Przykłady tytułów zadań:

Jupyter Notebook

Laboratorium z instrukcjami: „Interaktywna wizualizacja danych: twórz dynamiczne wykresy z biblioteką Matplotlib”

• Zadanie 1: „Zaimportuj i przygotuj zestaw danych do wizualizacji”
• Zadanie 2: „Utwórz responsywny wykres liniowy z interaktywnymi funkcjami”
• Zadanie 3: „Dodaj spersonalizowane adnotacje i stylizację do swojego wykresu”

Laboratoria z kierowanym wyzwaniem: „Wyzwanie w zakresie transformacji danych: oczyszczanie i analizowanie rzeczywistych zbiorów danych za pomocą biblioteki Pandas”

• Zadanie 1: „Załaduj i sprawdź nieuporządkowany zbiór danych”
• Zadanie 2: „Zajmij się wartościami brakującymi i odstającymi”
• Zadanie 3: „Utwórz skonsolidowane statystyki podsumowujące według kategorii”

Generatywna AI

Laboratorium z instrukcjami: „Opanowanie inżynierii promptów: tworzenie skutecznych promptów GPT zapewniających precyzyjne wyniki”

• Zadanie 1: „Utwórz podstawowe prompty do generacji tekstu”
• Zadanie 2: „Zastosuj techniki ograniczeń, aby zawęzić odpowiedzi”
• Zadanie 3: „Wprowadź promptowanie z łańcuchem myśli dla złożonych zadań”

Laboratorium z kierowanym wyzwaniem: „Zbuduj własnego asystenta AI: dostrajanie modeli do specjalistycznych zadań”

• Zadanie 1: „Przygotuj zbiór danych treningowych”
• Zadanie 2: „Skonfiguruj i uruchom proces dostrajania”
• Zadanie 3: „Przetestuj i oceń swój specjalistyczny model”

AWS

Laboratorium z instrukcjami: „Uruchom swój pierwszy serwer w chmurze: praktyczna konfiguracja instancji EC2”

• Zadanie 1: „Utwórz bezpieczną parę kluczy dostępu do serwera”
• Zadanie 2: „Uruchom i skonfiguruj instancję EC2”
• Zadanie 3: „Połącz się ze swoją instancją przez SSH”

Laboratorium z kierowanym wyzwaniem: „Wyzwanie związane z bezserwerowym interfejsem API: tworzenie kompleksowych rozwiązań za pomocą Lambda i API Gateway”

• Zadanie 1: „Utwórz funkcję Lambda do przetwarzania danych”
• Zadanie 2: „Skonfiguruj punkty końcowe API Gateway”
• Zadanie 3: „Przetestuj swój bezserwerowy interfejs API za pomocą przykładowych żądań”

Wprowadź znacznik czasu dla zadania:

określ dokładny czas (w sekundach), w którym każde zadanie zaczyna się w Twoim filmie z laboratorium. Znaczniki czasu będą się pojawiać jako klikalne znaczniki w odtwarzaczu filmów, pomagając uczestnikom szybko przechodzić do odpowiednich zadań.

Podaj rozwiązanie:

w stosownych przypadkach dodaj „kod referencyjny” dla każdego zadania. Kod referencyjny zawiera fragmenty kodu, które uczestnicy mogą skopiować i wkleić do obszaru roboczego. Służy on uczestnikom do weryfikacji własnej pracy. Niektóre przykłady zastosowań:

• sprawdzenie rozwiązania w razie utknięcia
• weryfikacja podejście w razie wątpliwości
• porównanie podejść po zakończeniu z własnym rozwiązaniem

✅ Sprawdzone metody:

• Organizacja kodu i dokumentacja
  • Uwzględnij szczegółowe komentarze wyjaśniające powody wyborów dotyczących implementacji
  • Dodaj plik README z przeglądem podejścia do rozwiązania
  • Udokumentuj przyjęte założenia i rozważane alternatywne podejścia
  • Używaj spójnych konwencji nazewnictwa i struktury kodu
• Dobrze uporządkowany kod
  • Uporządkuj kod rozwiązania w logiczne sekcje lub moduły
  • Postępuj zgodnie ze sprawdzonymi metodami branżowymi w zakresie organizacji kodu
  • Uwzględnij odpowiednią obsługę błędów
  • Zademonstruj czyste, łatwe do utrzymania praktyki kodowania
• Upewnij się, że pliki referencyjne nie zawierają niepotrzebnych plików systemowych (np. __MACOSX, .DS_Store)
• Dodaj pliki referencyjne na najwyższym poziomie, aby uniknąć niepotrzebnego zagnieżdżania folderów
• Dla laboratoriów dotyczących platformy Jupyter, przechwyć i prześlij pliki HTML z notatnika, aby uwzględnić je jako kod referencyjny

Dodaj zasoby zadania:

zapewnij uczestnikom zasoby, z których będą mogli korzystać lub do których będą mogli się odwoływać podczas wykonywania zadania. Zasoby to materiały, których uczestnicy mogą potrzebować podczas próby wykonania zadania. Przykłady:

• pliki bazy danych
• obrazy, które powinny znaleźć się na projektowanej stronie internetowej
• makiety do wykorzystania w trakcie pracy
• pliki JSON/YAML, które mogą być potrzebne do przesłania

Opublikuj swoje laboratorium w ramach kursu

Uzupełnij swoje laboratorium w ramach kursu, dodając kontekst dla uczestników:

1. Wprowadź szacowany czas trwania laboratorium
2. Oznacz istotne tematy
3. Kliknij „Opublikuj”, aby sfinalizować swoje laboratorium

Uwaga: musisz również opublikować wykład z laboratorium w ramach kursu, aby uczestnicy Twojego kursu mieli dostęp do laboratorium w ramach kursu.

Zacznij tworzyć angażujące laboratoria w ramach kursów

Laboratoria w ramach kursu oferują uczestnikom cenne możliwości ćwiczenia umiejętności technicznych w realistycznych środowiskach. Postępując zgodnie z tym przewodnikiem, możesz stworzyć istotne, praktyczne ćwiczenia, które budują pewność siebie, rozwijają umiejętności rozwiązywania problemów i zwiększają gotowość do pracy.

Chcesz zacząć? Zidentyfikuj kluczowe wykłady w swoim kursie, w których laboratoria w ramach kursu mogłyby dodać wartość, zaprojektuj odpowiednie działania i ustal jasne cele dla uczestników. Dzięki przemyślanemu planowaniu Twoje laboratoria w ramach kursu sprawią, że nauka będzie bardziej angażująca, interaktywna i skuteczna.