Project-based learning for machine learning in computer vision courses: Case study of Kazakhstan and Slovakia

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.53894/ijirss.v8i2.5422
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study examines the effect of Project-Based Learning (PBL) on student motivation, engagement, and learning outcomes in the "Fundamentals of Machine Learning" course, focusing on computer vision applications. The research was conducted among third-year bachelor students in information technology programs. An experimental group, divided into four teams, implemented machine learning projects using TensorFlow, Keras, OpenCV, and DeepFace. Their results were compared with a control group following a traditional lecture-based approach. The experimental group showed a 60% increase in subject-specific motivation and a 55% rise in general learning motivation, significantly surpassing the control group. Post-test scores improved by 54% in the experimental group, contrasted with a 4% improvement in the control group, demonstrating that active, project-based activities boosted both theoretical and practical understanding of machine learning concepts. The results confirm that PBL fosters heightened enthusiasm for programming, deeper comprehension of machine learning models, and enhanced problem-solving skills in computer vision tasks. The study recommends broader adoption and further optimization of PBL approaches in technical education to increase student engagement, strengthen learning outcomes, and align coursework with real-world machine learning challenges.