カーネギーメロン大学の教授が医用生体工学のための計算手法の授業にオンラインMATLABチュートリアルを活用

王博士の新しいコース计算生物医学工程基础は,全面的にMATLABと仿真软金宝app件^®をベースとした,卡耐基-梅隆初の大学院レベルの医用生体工学コースです。王博士が授業の初期に行ったアンケートでは,学生たちはプログラミングの素養が十分ではありませんでしたが,大半はMATLABの”パワーユーザー”になり,医用生体工学の授業でも,就職してからも使いたいと回答しました。< / p >

王博士はアセンブリ言語からc++まで,他の言語で何十年ものプログラミング経験がありましたが,MATLABのエキスパートではありませんでした。各講義の準備をするために,博士は自分自身が習熟し,学生が使用する教材を見極める必要がありました。< / p >

王博士は,MathWorksのオンライントレーニングコースを使用してMATLABを学び,自身の新しい計算手法のコースに反転授業を導入しました。学生にチュートリアルの受講を課す前に,王博士自身がチュートリアルを受講して,進行速度や,学生がサポートを必要としそうな部分を確認しました。< / p >

王博士は,指定したチュートリアルを講義前に修了するように学生に求めたことで,講義で基本構文の指導に費やす時間を最小限に抑えられることに気づきました。講義では,チュートリアルに出てくる主な概念を簡単に確認してから,それらを医用生体工学でどのように応用するかを学生に説明しました。たとえば,最初の課題の1つに,学生がMATLABを使用して患者のデータを分析し,血圧、コレステロール,全体的な健康状態の相関関係を見つけるものがありました。画像解析の授業では,学生はMATLAB中央の文件交换からダウンロードしたアルゴリズムを実行し,米粒の写真の画像セグメンテーションを行い,細胞核を数えて測定するように修正しました。< / p >

王博士はチュートリアルを完了した後,いくつかの重要なトピックを同様の方法で拡張しました。たとえばトピックが線形代数の場合,固有ベクトル,特異値分解,および主成分分析への応用をカバーする演習資料を追加しました。学生は,MATLABチュートリアルで基礎を身につけたおかげで,難度の高い抽象的で複雑な概念も容易に理解できました。< / p >

常微分方程式(ODE)を取り扱った際,王博士は学生にMATLABのソルバーを使用して颂歌を解くチュートリアルを修了するよう求めました。学生たちはさらに,同じ颂歌を符号数学工具箱™を使用してシンボリックに,また仿真软件を使ってグラフィカルに解くよう求金宝appめられました。< / p >

このコースの最後はMATLABによる機械学習のチュートリアルでした。その後,多くの学生が,選択したテーマに関する最終プロジェクトに,従来の機械学習もしくはニューラルネットワークベースの深層学習を使用することを選択しました。テーマには,肺炎を検出するための胸部X線画像の分類,認知症を検出するための脳波記録,心不整脈を検出するための心電図記録,自動血球数計測のための白血球画像などがありました。多くのプロジェクトで,単純な回帰から深層学習まで,分類手法の比較が行われました。< / p >

今後の学期に向けて,王博士は,学生のフィードバックや最終プロジェクトでの分類器の広範な利用状況から,機械学習と深層学習にさらに多くの時間を充てることを検討しています。< / p >

• 反転授業が可能。王博士は次のように述べています。“MATLABチュートリアルは,計算手法を教える技術に大きな変化をもたらし,反転授業で結果を最大限に高めることができました。たとえばPythonで指導していたら,基本を教えるために講義に時間をかけたり,同じようなチュートリアルを自分で作成したりする必要があったでしょう。」
• 積極的な授業参加。“MATLAB基礎が,退屈で時間のかかる一連の講義に取って代わりました。スキルが上がるにつれて,学生たちはより積極的に参加するようになり,私の出した課題に対して,以前よりもより良い,興味深い回答を返すようになりました。」
• プログラミング効率が向上。“MATLABは学生でも私のような現役の専門家でも,問題を簡単かつ迅速に解けるようになる,非常に効率的なエンジニアリングツールです。Cやc++を使用してプロトタイプを作成した場合,優れたライブラリがあったとしても,MATLABを使用した場合よりも結果を確認するのにかなりの時間と労力がかかるでしょう。」