在基于项目的机器学习课程中整合HCI数据集：一项大学层面的综述与案例研究
Integrating HCI Datasets in Project-Based Machine Learning Courses: A College-Level Review and Case Study
AI总结：
本文通过文献综述、课程网站分析和案例研究，总结了在大学项目式机器学习课程中整合HCI数据集的最佳实践，发现其能提升学生参与度和技能发展，并为教育者提供教学框架。
摘要：
本研究探讨了在大学课程中利用人机交互（HCI）数据集开展真实世界机器学习（ML）项目的整合方式，以提升教学与学习体验。通过综合文献综述、课程网站分析以及详细的案例研究，本研究识别出将HCI数据集纳入基于项目的ML教育的最佳实践。关键发现表明，动手项目能够提高学生的参与度、积极性和技能发展，同时教师也受益于用于讲授复杂概念的有效工具。本研究还讨论了数据复杂性和资源分配等挑战，并为未来改进提出了建议。这些见解为旨在弥合理论与实践之间差距的教育工作者提供了有价值的框架。
英文摘要：
This study explores the integration of real-world machine learning (ML) projects using human-computer interfaces (HCI) datasets in college-level courses to enhance both teaching and learning experiences. Employing a comprehensive literature review, course websites analysis, and a detailed case study, the research identifies best practices for incorporating HCI datasets into project-based ML education. Key f indings demonstrate increased student engagement, motivation, and skill development through hands-on projects, while instructors benefit from effective tools for teaching complex concepts. The study also addresses challenges such as data complexity and resource allocation, offering recommendations for future improvements. These insights provide a valuable framework for educators aiming to bridge the gap between
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