嵌入式学习形式自文明之初,甚至在更早的史前时期,就存在了。 孩子在日常生活中从父母那里学习并养成的习惯和技能很好地证明了这一点。 学习过程本身以自然、不受影响的方式嵌入到日常互动中。 因此，可以说“学习”不必是刻意 的努力。 在许多情况下，重点自然地落在吸收技能/习惯或知识背后的灵感和动机，这是一个有趣的、快乐的，甚至是放松的过程。
有趣的是，中文术语习得的 (xí dé de) 指的是内隐学习，但给人的感觉是一种非常随意的表达，在英语中很难找到非常完美的随意替换词
在现代社会，随着各种教学方法的诞生，课堂逐渐成为一个更加多元化的学习空间。 与此同时，人们有些担忧，课堂如何以不太理想的方式被润色和安排存在不安定的担忧，这些不理想的方式可归因于教育和文化记忆（即针对特定目的的学习模式的无意识传递）。 具体来说，有人认为教室应该模仿那些适用于工业生产线或更确切地说是工厂生产线的培训方法。
这就把我们带到了今天讨论的核心点。 基于项目的学习( Project-Based Learning)是一种教学方法，通过这种方法，学生可以通过长时间工作来调查和回应真实、引人入胜和复杂的问题、问题或挑战，从而获得知识、经验和技能。 随之而来的是一个很少讨论的学习者的资产——esthesia（感知）。 虽然说英语的人很少使用这个词，但汉语的等价词，即“感知”，即使在技术讨论之外也经常被使用，并且可以粗略地翻译为“感觉知识”。 出于这个原因，如果中国人在行动/情境学习方面具有优势的敏锐度也就不足为奇了。
基于项目的学习之所以强大，是因为它利用了所有非正式学习过程固有的原始元素。 但从实际来看，当父母或学生选择有助于他们未来职业道路的课程时，问题自然会变成：渐进式基于项目的学习会是什么样子？为此，我们必须将教育科技初创公司 Harmony Plus, Inc. 的创始人带入讨论。通过他的努力，协作的概念正在随着教育的提升而升级。
Bill Zhao 先生是 Harmony Plus 的创始人。 山西人，资深创业教育从业者，为国际知名企业和机构高管提供企业转型创新咨询和培训服务。 此外，他还深入参与了湾区当地学区的咨询服务。 他与加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院和其他知名组织一起设计、共同设计和运营项目。 他帮助数百名学生进入他们的梦想学校，不断取得成功。
PBL (项目式学习模态) 的典型化
在与Bill的讨论中，我们更加熟悉了他的教育理念。 在他看来，渐进式项目式学习（PBL）归结为将PBL与突破性主题和突破性项目相结合。 他解释说：“PBL 是一种教学方法，学生通过积极参与现实世界和个人有意义的项目来学习。 PBL 让学生参与深入和持久的学习，激发他们对学习的热爱以及与他们的学术经历的个人联系。 全身心的投入、更深入的学习、接触成人和职业、目标感、获得成功技能、促进有益的教师关系、提升创造力和技术。”
传统与现代模式的比较
Bill解释说，这些项目还有其他好处，“通过这些研究项目，你可以获得独特的经验，展示你对特定学术领域的兴趣，尝试从教授那里获得推荐信——重要的是，推荐信不是基于对你的被动观察而写的而更多的是基于与你的合作而写的！”
我们可能永远不知道工业革命期间欧洲发展起来的工业路线是否的确深深地制约了课堂模式的潜力。 但另一方面，我们可以相信，像 Harmony Plus, Inc，这样的组织将成为重新定义学习者-教练动态的一部分，这也将直接影响下一次工业革命的速度和结果。
Harmony Plus目前提供的PBL课程
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未来企业家挑战(FEC)课程是专门为想要了解如何改变世界的初高中学生及以上学历的学生而设计的。学生将学习创业所需的知识和能力，并从经验丰富的专业人士和企业家那里获得指导，他们将帮助学生们开发真正的产品。 在整个课程中，学生将与其他志同道合的学生合作，并以团队合作的方式创建一个展示板块pitch deck，在线上向硅谷投资者小组展示。顶尖学生可以与硅谷有影响力的人物建立持久的联系，并可以在高增长的初创企业获得实习机会。
该课程从根本上帮助学习者提高口头表达各种想法的能力。 提出创意和有趣的话题，并在演讲或演示期间分享，学习者将学会综合表达能力。 尽管我们知道使用幻灯片或其它类型的视觉辅助工具可以使演讲更有趣，并且创建此类辅助工具可以帮助培养学生的信心，但在非口头(如肢体语言等)表达方面进行强有力的演示还有很多方面值得去学习。 加入我们，让您的发表能力提高多一些！
科研导师对其专业领域的主题进行研究。 他们收集和分析原始材料，设计研究计划，进行深入研究，并就他们的发现创建报告。 Harmony Plus 研究项目的导师为各种领域以及跨学科研究课题提供量身定制的课程。
美国求职网站Glassdoor发布了2022年全美最佳职位评估，报告显示Data Scientist位列美国最佳职业第三位，是就业市场上最炙手可热的职业之一，中位数薪酬为12万美元。数据科学岗位需求缺口大，从2012年至今，领英上开放的数据科学岗位增加了650%；据美国劳工统计局报告，到2026年，数据科学岗位仍旧有1150万个职位空缺。
数据科学是一个跨学科领域，它使用的科学方法、过程、算法和系统从各种形式的数据中提取知识或见解。数据科学是数据分析领域的扩展，如数据挖掘、统计和预测分析。数据科学使用其他各个领域的理论和技术，例如信息科学、数学、静力学和计算机科学。数据科学中使用的一些方法包括概率模型、机器学习、信号处理、数据挖掘、统计学习、数据库、数据工程、可视化、模式识别和学习、不确定性建模、计算机编程等。
这是一个入门级课程，不需要机器学习的基础知识。有一些计算机编程经验会有所帮助，但不是先决条件。我们专注于高水平使用 Python，主要是通过 API 调用。我们还专注于机器学习库，例如 scikit-learn 库以及 PyTorch（一种深度学习框架）。通过这个过程，我们将完成所有相关步骤，最后创建一个成功的机器学习应用程序。如果您熟悉 Python、NumPy、scikit-learn 以及 matplotlib 库，您将从本课程中获益更多。我们将在项目中接触到全部这些知识。
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