Implementing quality assurance practices in teaching machine learning in higher education

Abstract

Розвиток машинного та глибокого навчання (ML/DL) змінить навички, очікувані суспільством, і форму викладання курсів ML/DL у вищій освіті. У цій статті пропонується формальна система для покращення викладання ML/DL і подальшого вдосконалення навичок випускників. Запропонована система базується на системі забезпечення якості (QA), адаптованій до викладання та вивчення ML/DL і реалізованій за моделлю, запропонованою Демінгом для постійного вдосконалення процесів забезпечення якості.
The development of machine learning and deep learning (ML/DL) change the skills expected by society and the form of ML/DL teaching in higher education. This article proposes a formal system to improve ML/DL teaching and, subsequently, the graduates' skills. Our proposed system is based on the quality assurance (QA) system adapted to teaching and learning ML/DL and implemented on the model suggested by Deming to continuously improve the QA processes.

Description

Citation

Chemlal Y. Implementing quality assurance practices in teaching machine learning in higher education / Y. Chemlal, M. Azouazi // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — Vol 10. — No 3. — P. 660–667.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By