Проектный подход к обучению как нельзя лучше согласуется с областью технического конструирования. Геометрия прототипов, как правило, позволяет реализовать их трехмерные модели в приложениях САПР, что уже само по себе является полезным элементом дидактического процесса. А параметрические связи на уровне как деталей, так и сборок дают возможность варьировать форму и размеры модели. Существенную роль в повышении занимательности проектной работы играет инструментарий САПР, связанный с анимированием моделей путем изменения значений параметров во времени. Необходимость организовать согласованное движение деталей и узлов путем задания аналитических связей между ключевыми параметрами позволяет применять абстрактный математический аппарат для решения конкретной прикладной задачи. Большое значение для развития инженерно-конструкторских навыков учащихся имеет также самостоятельное формулирование ими технических заданий для своих проектов после проработки типового сценария под руководством наставника-педагога.
В статье рассматривается понятие учебного исследования, приводятся этапы проведения исследования: подготовка к проведению учебного исследования; проведение учебного исследования; анализ проведенного исследования; представление и защита результатов исследования. Обосновывается необходимость проведения учебного исследования «Создание эффективной презентации. Кто “победит”: нейросеть или человек?» На этапе подготовки к проведению учебного исследования учащиеся получают практико-ориентированный кейс с заданием от педагога по вышеобозначенной теме, формулируют цель и задачи исследования, гипотезу исследования, объект и предмет исследования, выделяют методы, необходимые для проведения исследования. На этапе проведения учебного исследования учащиеся начинают реализовывать часть поставленных перед ними задач, создают презентацию по выбранной теме с помощью программы Microsoft PowerPoint, знакомятся с возможностями нейросети Gamma. app, составляют отчет по созданию презентации нейросетью, создают презентацию, используя нейросеть Gamma. app. В статье приводится пример учебного исследования — создание презентаций двумя способами: при помощи программы PowerPoint и при помощи нейросети Gamma. app по теме «Удивительный мир космоса». На этапе анализа проведенного исследования учащиеся определяют критерии для сравнения презентаций, выполненных разными способами; предлагают одноклассникам, родителям, учителям пройти опрос для оценки презентаций по выделенным критериям, проводят количественную обработку всех полученных ответов, строят диаграмму с целью визуализации наилучшего способа создания эффективной презентации. На этапе представления и защиты результатов исследования учащиеся представляют результаты исследования, озвучивают ответ на вопрос, кто «победил» в противостоянии по созданию эффективной презентации по выбранной ими теме.
Корела, Ям, Копорье, Ивангород, Орешек, Старая Ладога — всё это крепости Ленинградской области. Благодаря тому что я и мои одноклассники живем в Приозерском районе, мы много знаем о крепости Корела (она находится в городе Приозерске) и ее истории. Однако остальные знаковые места нашего региона нередко остаются неузнанными учениками нашей начальной школы, школьниками среднего и старшего возраста. Даже не все взрослые, живущие в Ленинградской области, знают историю крепостей, которые расположены на ее территории. Поэтому актуальна разработка проекта, в котором в занимательной форме ученикам (даже нечитающим детям — первоклассникам) рассказывается об истории нашей Родины.
В статье представлен подход к изучению рекурсивных функций на углубленном уровне освоения курса информатики в X—XI классах на примере функций вычисления факториала и обобщенных функций Фибоначчи различного порядка. Являясь объектом исследования в рассматриваемой в статье исследовательской работе, эти функции предоставляют усредненные экспериментальные данные времени выполнения, которые в дальнейшем визуализируются, анализируются и аппроксимируются. В процессе такого анализа соотносятся теоретические оценки вычислительной сложности и полученные экспериментальные данные времени выполнения рекурсивных функций в зависимости от переменных аргументов. Показаны примеры двумерной визуализации времени выполнения функции вычисления факториала средствами языка программирования Python и трехмерной визуализации времени выполнения обобщенных функций Фибоначчи различного порядка в редакторе электронных таблиц. Выделены развиваемые STEM-компетенции, изучаемые теории, методы, принципы и концепции в науке, технологиях, инженерии и математике. Объектами научной новизны в данной работе являются: демонстрация нелинейной вычислительной сложности рекурсивного алгоритма вычисления факториала в Python при больших аргументах и выявление причин такого поведения данного алгоритма, основанное на контрпримере; написание рекурсивной обобщенной функции вычисления чисел рядов Фибоначчи с различным порядком как пример реализации принципа DRY; предложенные подходы к углубленному изучению рекурсии и знакомству обучающихся с теорией вычислительной сложности.
Рассмотрены основные проблемы, связанные с оперативным выявлением очагов лесных пожаров и сопровождающих их задымлений на основе применения автономных беспилотных летательных аппаратов. Разработан метод поиска лесных пожаров по локально-оптимальному маршруту полета в условиях неопределенности. Сформулирован ряд оригинальных положений математического аппарата нечетких множеств, позволяющих сформировать для автономного беспилотного летательного аппарата эффективную информационно-аналитическую модель ситуационно-командного управления движением по строящемуся в реальном времени маршруту полета. Создана модель представления и обработки знаний, обеспечивающая на ее основе возможность автоматического синтеза логико-трансформационных правил вывода ситуационно-командного управления движением летательного аппарата. Показано, что предложенный принцип построения информационно-аналитической модели позволяет снизить сложность решения задачи выбора эффективных команд за счет существенного сокращения количества сравнений текущей проблемной ситуации на объекте с эталонными проблемными ситуациями в процессе вывода решений.
Современные роботы позволяют решать широкий спектр задач при совместной деятельности с человеком. При этом робот может получать команды от человека через различные системы управления, а также с помощью естественного языка. Выражения на естественном языке обладают значительной многозначностью (омонимией). В статье показано, какими методами обрабатываются высказывания и решается возникающая омонимия при речевом управлении роботом в естественной или виртуальной среде.
В статье изложены принципы разработанного алгоритма выявления трендов на основе анализа больших текстовых данных и представления результата в удобных для лиц принимающих решения (ЛПР) форматах, реализованных в системе интеллектуального анализа больших данных iFORA. Дается обзор существующих алгоритмов текстовой аналитики. Излагается предлагаемая и апробированная на десятках реализованных проектов математическая основа для выявления терминов, означающих тренды. Описываются подходы к кластеризации терминов на основе их векторов в пространстве Word2vec. Приводятся примеры двух ключевых визуализаций (семантические, тренд-карты), дающих представление о круге тем и трендах, характеризующих конкретную исследуемую область, как способ адаптации результатов анализа к задачам ЛПР. Обсуждаются ограничения и преимущества использования предложенного подхода для поддержки принятия решений, предлагаются направления для будущих исследований.
. В статье представлены результаты разработки и исследования методов для создания 3D-моделей растений, выращиваемых в условиях in vitro. В комплексе они решают проблемы, возникающие в процессе исследований растений в пробирке, связанные со сложностью структуры растения, возникновением искажений на границах пробирки, ее возможным запотеванием, а также влиянием человеческого фактора. Создан банк из 792 единиц 3D-моделей для растений шести видов, позволяющий проводить имитационные эксперименты для выявления причинно-следственных связей, осуществления прогнозирования и получения новых знаний. Проведена проверка разработанных методов на адекватность. Представлены примеры их использования для конкретного растения.
Многие современные средcтва Машинного обучения (МО) работают недостаточно эффективно, ввиду выраженной нелинейности изменения трафика и нестационарности. В этих условиях выделяется задача прогнозирования признаков приращений (направления изменения) процесса временных рядов. В статье предлагается использовать некоторые результаты теории случайных процессов для быстрой оценки предсказуемости знаков приращений с приемлемой точностью. Предлагаемая процедура представляет собой простое эвристическое правило предсказания приращения двух соседних значений случайной последовательности. Показывается связь данного подхода для временных рядов с известными подходами предсказания двоичных последовательностей. Рассматривается возможность использования опыта прогнозирования абсолютных значений трафика при прогнозировании знака изменения.
В статье актуализируется необходимость использования онлайн-курсов по программированию, включающих автоматическую проверку кода, в организации самостоятельной работы обучающихся старших классов. Предлагается обзор открытых онлайнкурсов, предназначенных для изучения языка программирования Python, реализованных на разных платформах. Обсуждаются возможности каждого онлайн-курса для решения образовательных задач, таких как общая подготовка обучающихся по программированию, подготовка к государственным экзаменам, формирование навыков решения олимпиадных задач, организация проектной деятельности, профориентация школьников. Проанализированы технические возможности платформ, на которых представлены курсы, с точки зрения их дидактического потенциала. Предлагаются формы организации самостоятельной работы обучающихся при использовании онлайн-курсов по программированию. Общий алгоритм решения задач по программированию уточняется с учетом специфики использования автоматической системы проверки и оценки решения, реализованной в онлайн-курсах.