স্টেম ইনটেনসিভ লার্নিং অ্যাপ্রোচ

প্রকৌশল শিক্ষার জগতে অনেকগুলি চমৎকার কোর্স রয়েছে, কিন্তু প্রায়শই তাদের চারপাশে নির্মিত পাঠ্যক্রম একটি গুরুতর ত্রুটির সম্মুখীন হয় - বিভিন্ন বিষয়ের মধ্যে ভাল সমন্বয়ের অভাব। কেউ আপত্তি করতে পারে: এটা কিভাবে হতে পারে?

যখন একটি প্রশিক্ষণ কর্মসূচী গঠন করা হচ্ছে, পূর্বশর্ত এবং একটি সুস্পষ্ট ক্রম যাতে প্রতিটি কোর্সের জন্য শৃঙ্খলা অধ্যয়ন করা আবশ্যক। উদাহরণস্বরূপ, একটি আদিম মোবাইল রোবট তৈরি এবং প্রোগ্রাম করার জন্য, আপনাকে এর শারীরিক গঠন তৈরি করতে একটু মেকানিক্স জানতে হবে; ওহম/কিরচফের আইনের স্তরে বিদ্যুতের মৌলিক বিষয়, ডিজিটাল এবং অ্যানালগ সংকেতের উপস্থাপনা; স্থানাঙ্ক ব্যবস্থা এবং রোবটের গতিবিধি বর্ণনা করার জন্য ভেক্টর এবং ম্যাট্রিক্সের সাথে ক্রিয়াকলাপ; ডেটা প্রেজেন্টেশনের স্তরে প্রোগ্রামিংয়ের মূল বিষয়, সাধারণ অ্যালগরিদম এবং নিয়ন্ত্রণ স্থানান্তর কাঠামো ইত্যাদি। আচরণ বর্ণনা করতে।

এই সব বিশ্ববিদ্যালয়ের কোর্সে আচ্ছাদিত? অবশ্যই আছে. যাইহোক, ওহম/কিরচফের সূত্রে আমরা তাপগতিবিদ্যা এবং ক্ষেত্র তত্ত্ব পাই; ম্যাট্রিক্স এবং ভেক্টরের সাথে অপারেশন ছাড়াও, একজনকে জর্ডান ফর্মগুলির সাথে মোকাবিলা করতে হবে; প্রোগ্রামিংয়ে, পলিমরফিজম অধ্যয়ন করুন - এমন বিষয়গুলি যা একটি সাধারণ ব্যবহারিক সমস্যা সমাধানের জন্য সর্বদা প্রয়োজন হয় না।

বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষা ব্যাপক - ছাত্র একটি বিস্তৃত ফ্রন্টে যায় এবং প্রায়শই সে যে জ্ঞান লাভ করে তার অর্থ এবং ব্যবহারিক তাত্পর্য দেখতে পায় না। আমরা STEM-এ বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষার দৃষ্টান্ত (বিজ্ঞান, প্রযুক্তি, প্রকৌশল, গণিত শব্দ থেকে) চালু করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি এবং এমন একটি প্রোগ্রাম তৈরি করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি যা জ্ঞানের সমন্বয়ের উপর ভিত্তি করে, যা ভবিষ্যতে সম্পূর্ণতা বৃদ্ধির অনুমতি দেয়, অর্থাৎ এটি বিষয়ের নিবিড় আয়ত্ত বোঝায়।

একটি নতুন বিষয় এলাকা শেখা একটি স্থানীয় এলাকা অন্বেষণ তুলনা করা যেতে পারে. এবং এখানে দুটি বিকল্প রয়েছে: প্রধান ল্যান্ডমার্কগুলি কোথায় এবং কীভাবে তারা একে অপরের সাথে সম্পর্কিত তা বোঝার জন্য আমাদের কাছে প্রচুর পরিমাণে বিশদ বিবরণ সহ একটি খুব বিশদ মানচিত্র রয়েছে যা অধ্যয়ন করা দরকার (এবং এটি অনেক সময় নেয়) ; অথবা আপনি একটি আদিম পরিকল্পনা ব্যবহার করতে পারেন, যেখানে শুধুমাত্র প্রধান পয়েন্ট এবং তাদের আপেক্ষিক অবস্থানগুলি নির্দেশিত হয় - এই ধরনের একটি মানচিত্র অবিলম্বে সঠিক দিকে চলতে শুরু করার জন্য যথেষ্ট, আপনি যেতে যেতে বিশদটি পরিষ্কার করে।

আমরা একটি শীতকালীন স্কুলে নিবিড় STEM শেখার পদ্ধতির পরীক্ষা করেছি, যা আমরা এমআইটি শিক্ষার্থীদের সহায়তায় JetBrains গবেষণা.

উপাদান প্রস্তুতি

স্কুল প্রোগ্রামের প্রথম অংশটি ছিল প্রধান এলাকায় এক সপ্তাহের ক্লাস, যার মধ্যে ছিল বীজগণিত, বৈদ্যুতিক সার্কিট, কম্পিউটার আর্কিটেকচার, পাইথন প্রোগ্রামিং এবং ROS (রোবট অপারেটিং সিস্টেম) এর পরিচিতি।

দিকনির্দেশগুলি সুযোগ দ্বারা বেছে নেওয়া হয়নি: একে অপরের পরিপূরক, তারা ছাত্রদের প্রথম নজরে আপাতদৃষ্টিতে ভিন্ন জিনিসগুলির মধ্যে সংযোগ দেখতে সাহায্য করার কথা ছিল - গণিত, ইলেকট্রনিক্স এবং প্রোগ্রামিং।

অবশ্যই, মূল লক্ষ্য ছিল প্রচুর বক্তৃতা দেওয়া নয়, তবে শিক্ষার্থীদের নতুন অর্জিত জ্ঞান অনুশীলনে প্রয়োগ করার সুযোগ দেওয়া।

বীজগণিত বিভাগে, শিক্ষার্থীরা ম্যাট্রিক্স অপারেশন এবং সমীকরণের সমাধান পদ্ধতি অনুশীলন করতে পারে, যা বৈদ্যুতিক সার্কিট অধ্যয়নের জন্য দরকারী ছিল। একটি ট্রানজিস্টরের গঠন এবং এর ভিত্তিতে নির্মিত যৌক্তিক উপাদান সম্পর্কে জানার পরে, শিক্ষার্থীরা একটি প্রসেসর ডিভাইসে তাদের ব্যবহার দেখতে পারে এবং পাইথন ভাষার মূল বিষয়গুলি শেখার পরে, এটিতে একটি বাস্তব রোবটের জন্য একটি প্রোগ্রাম লিখতে পারে।

ডাকিটাউন

স্কুলের লক্ষ্যগুলির মধ্যে একটি ছিল যেখানে সম্ভব সিমুলেটরগুলির সাথে কাজ কম করা। অতএব, ইলেকট্রনিক সার্কিটের একটি বড় সেট প্রস্তুত করা হয়েছিল, যা শিক্ষার্থীদের বাস্তব উপাদানগুলি থেকে একটি ব্রেডবোর্ডে একত্রিত করতে হয়েছিল এবং অনুশীলনে সেগুলি পরীক্ষা করতে হয়েছিল এবং প্রকল্পগুলির ভিত্তি হিসাবে Duckietown বেছে নেওয়া হয়েছিল।

Duckietown হল একটি ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট যাতে ডাকিবট নামক ছোট স্বায়ত্তশাসিত রোবট এবং তারা যে রাস্তা দিয়ে যাতায়াত করে তার নেটওয়ার্ক জড়িত। Duckiebot হল একটি চাকার প্ল্যাটফর্ম যা একটি রাস্পবেরি পাই মাইক্রোকম্পিউটার এবং একটি একক ক্যামেরা দিয়ে সজ্জিত।

এটির উপর ভিত্তি করে, আমরা সম্ভাব্য কাজের একটি সেট প্রস্তুত করেছি, যেমন একটি রাস্তার মানচিত্র তৈরি করা, বস্তুগুলি অনুসন্ধান করা এবং তাদের পাশে থামানো এবং আরও অনেকগুলি। শিক্ষার্থীরাও তাদের নিজস্ব সমস্যা প্রস্তাব করতে পারে এবং এটি সমাধান করার জন্য শুধুমাত্র একটি প্রোগ্রাম লিখতে পারে না, তবে অবিলম্বে এটি একটি বাস্তব রোবটে চালাতে পারে।

শিক্ষাদান

বক্তৃতা চলাকালীন, শিক্ষকরা পূর্ব-প্রস্তুত উপস্থাপনা ব্যবহার করে উপাদান উপস্থাপন করেন। কিছু ক্লাস ভিডিওতে রেকর্ড করা হয়েছিল যাতে শিক্ষার্থীরা ঘরে বসে দেখতে পারে। বক্তৃতার সময়, শিক্ষার্থীরা তাদের কম্পিউটারে উপকরণ ব্যবহার করত, প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করত, এবং একসাথে এবং স্বাধীনভাবে সমস্যার সমাধান করত, কখনও কখনও ব্ল্যাকবোর্ডে। কাজের ফলাফলের ভিত্তিতে, প্রতিটি শিক্ষার্থীর রেটিং বিভিন্ন বিষয়ে আলাদাভাবে গণনা করা হয়েছিল।

আসুন আমরা প্রতিটি বিষয়ের ক্লাস পরিচালনাকে আরও বিশদে বিবেচনা করি। প্রথম বিষয় ছিল লিনিয়ার বীজগণিত। ছাত্ররা একদিন ভেক্টর এবং ম্যাট্রিক্স, রৈখিক সমীকরণের সিস্টেম ইত্যাদি অধ্যয়ন করতে ব্যয় করেছিল। ব্যবহারিক কাজগুলি ইন্টারেক্টিভভাবে গঠন করা হয়েছিল: প্রস্তাবিত সমস্যাগুলি পৃথকভাবে সমাধান করা হয়েছিল, এবং শিক্ষক এবং অন্যান্য ছাত্ররা মন্তব্য এবং টিপস প্রদান করেছিল।

দ্বিতীয় বিষয় বিদ্যুৎ এবং সাধারণ সার্কিট। শিক্ষার্থীরা ইলেক্ট্রোডায়নামিক্সের মৌলিক বিষয়গুলো শিখেছে: ভোল্টেজ, কারেন্ট, রেজিস্ট্যান্স, ওহমের আইন এবং কির্চফের সূত্র। ব্যবহারিক কাজগুলি আংশিকভাবে সিমুলেটরে করা হয়েছিল বা বোর্ডে সম্পন্ন করা হয়েছিল, কিন্তু বাস্তব সার্কিটগুলি যেমন লজিক সার্কিট, অসিলেটিং সার্কিট ইত্যাদি তৈরি করতে আরও বেশি সময় ব্যয় করা হয়েছিল।

পরবর্তী বিষয় হচ্ছে কম্পিউটার আর্কিটেকচার - এক অর্থে, পদার্থবিদ্যা এবং প্রোগ্রামিং সংযোগকারী একটি সেতু। শিক্ষার্থীরা মৌলিক ভিত্তি অধ্যয়ন করেছে, যার তাত্পর্য ব্যবহারিক থেকে বেশি তাত্ত্বিক। অনুশীলন হিসাবে, শিক্ষার্থীরা স্বাধীনভাবে সিমুলেটরে গাণিতিক এবং যুক্তিবিদ্যা সার্কিট ডিজাইন করেছে এবং সম্পন্ন করা কাজগুলির জন্য পয়েন্ট পেয়েছে।

চতুর্থ দিন প্রোগ্রামিং এর প্রথম দিন। পাইথন 2 কে প্রোগ্রামিং ভাষা হিসাবে বেছে নেওয়া হয়েছিল কারণ এটি ROS প্রোগ্রামিংয়ে ব্যবহৃত হয়। এই দিনটি নিম্নরূপ গঠন করা হয়েছিল: শিক্ষকরা উপাদান উপস্থাপন করেন, সমস্যা সমাধানের উদাহরণ দেন, যখন শিক্ষার্থীরা তাদের কথা শোনেন, তাদের কম্পিউটারে বসেন এবং শিক্ষক বোর্ড বা স্লাইডে যা লিখেছেন তা পুনরাবৃত্তি করেন। তারপরে শিক্ষার্থীরা তাদের নিজস্বভাবে অনুরূপ সমস্যাগুলি সমাধান করেছিল এবং সমাধানগুলি পরবর্তীকালে শিক্ষকদের দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়েছিল।

পঞ্চম দিনটি ROS কে উত্সর্গ করা হয়েছিল: ছেলেরা রোবট প্রোগ্রামিং সম্পর্কে শিখেছে। পুরো স্কুল দিন, শিক্ষার্থীরা তাদের কম্পিউটারে বসে প্রোগ্রাম কোডটি চালায় যেটি শিক্ষক কথা বলেছেন। তারা নিজেরাই মৌলিক ROS ইউনিট চালাতে সক্ষম হয়েছিল এবং ডাকিটাউন প্রকল্পের সাথেও পরিচিত হয়েছিল। এই দিনের শেষে, শিক্ষার্থীরা স্কুলের প্রজেক্ট অংশ শুরু করতে প্রস্তুত ছিল - ব্যবহারিক সমস্যার সমাধান।

নির্বাচিত প্রকল্পের বিবরণ

শিক্ষার্থীদের তিনজনের দল গঠন করতে এবং একটি প্রকল্পের বিষয় বেছে নিতে বলা হয়েছিল। ফলস্বরূপ, নিম্নলিখিত প্রকল্পগুলি গৃহীত হয়েছিল:

1. রঙ ক্রমাঙ্কন. যখন আলোর অবস্থার পরিবর্তন হয় তখন Duckiebot কে ক্যামেরাটি ক্যালিব্রেট করতে হয়, তাই একটি স্বয়ংক্রিয় ক্রমাঙ্কন কাজ রয়েছে। সমস্যা হল যে রঙের রেঞ্জগুলি আলোর প্রতি খুব সংবেদনশীল। অংশগ্রহণকারীরা একটি ইউটিলিটি প্রয়োগ করেছে যা একটি ফ্রেমে (লাল, সাদা এবং হলুদ) প্রয়োজনীয় রংগুলিকে হাইলাইট করবে এবং HSV ফর্ম্যাটে প্রতিটি রঙের জন্য রেঞ্জ তৈরি করবে।

2. হাঁস ট্যাক্সি। এই প্রকল্পের ধারণা হল যে ডাকিবট একটি বস্তুর কাছে থামতে পারে, এটি তুলে নিতে পারে এবং একটি নির্দিষ্ট পথ অনুসরণ করতে পারে। বস্তু হিসাবে একটি উজ্জ্বল হলুদ হাঁস বেছে নেওয়া হয়েছিল।

3. একটি রোড গ্রাফ নির্মাণ। রাস্তা ও মোড়ের গ্রাফ তৈরির কাজ আছে। এই প্রকল্পের লক্ষ্য হল শুধুমাত্র ক্যামেরা ডেটার উপর নির্ভর করে, Duckiebot-কে একটি অগ্রিম পরিবেশগত ডেটা প্রদান না করে একটি রোড গ্রাফ তৈরি করা।

4. টহল গাড়ি। এই প্রকল্প ছাত্রদের দ্বারা উদ্ভাবিত হয়েছে. তারা একজন ডাকিবোটকে শেখানোর প্রস্তাব করেছিল, একজন "টহল", অন্য একজনকে "অমান্যকারী" তাড়া করতে। এই উদ্দেশ্যে, ArUco মার্কার ব্যবহার করে লক্ষ্য স্বীকৃতির পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল। স্বীকৃতি সম্পন্ন হওয়ার সাথে সাথে কাজটি সম্পূর্ণ করার জন্য "অনুপ্রবেশকারী" কে একটি সংকেত পাঠানো হয়।

রঙিন ক্রমাঙ্কন

কালার ক্যালিব্রেশন প্রকল্পের লক্ষ্য ছিল নতুন আলোর অবস্থার সাথে স্বীকৃত চিহ্নিত রঙের পরিসর সামঞ্জস্য করা। এই ধরনের সমন্বয় ছাড়া, স্টপ লাইন, লেন বিভাজক এবং রাস্তার সীমানার স্বীকৃতি ভুল হয়ে গেছে। অংশগ্রহণকারীরা প্রিপ্রসেসিং মার্কআপ কালার প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে একটি সমাধান প্রস্তাব করেছিল: লাল, হলুদ এবং সাদা।

এই রঙগুলির প্রতিটিতে HSV বা RGB মানগুলির একটি প্রিসেট পরিসীমা রয়েছে। এই পরিসরটি ব্যবহার করে, উপযুক্ত রং ধারণকারী ফ্রেমের সমস্ত ক্ষেত্র পাওয়া যায় এবং সবচেয়ে বড়টি নির্বাচন করা হয়। এই এলাকাটি মনে রাখা প্রয়োজন যে রঙ হিসাবে নেওয়া হয়। পরিসংখ্যান সূত্র যেমন গড় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করা হয় তারপর নতুন রঙ পরিসীমা অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়।

এই পরিসরটি Duckiebot এর ক্যামেরা কনফিগারেশন ফাইলগুলিতে রেকর্ড করা হয়েছে এবং পরে ব্যবহার করা যেতে পারে। বর্ণিত পদ্ধতি তিনটি রঙে প্রয়োগ করা হয়েছিল, শেষ পর্যন্ত প্রতিটি মার্কআপ রঙের জন্য পরিসীমা তৈরি করে।

পরীক্ষাগুলি মার্কিং লাইনের প্রায় নিখুঁত স্বীকৃতি দেখিয়েছে, এমন ক্ষেত্রে যেখানে চিহ্নিতকরণের উপকরণগুলি চকচকে টেপ ব্যবহার করেছে, যা আলোর উত্সগুলিকে এত দৃঢ়ভাবে প্রতিফলিত করে যে ক্যামেরার দেখার কোণ থেকে চিহ্নগুলি সাদা দেখায়, তার আসল রঙ নির্বিশেষে।

হাঁসের ট্যাক্সি

হাঁস ট্যাক্সি প্রকল্পটি শহরে একজন হাঁসের যাত্রীর সন্ধানের জন্য একটি অ্যালগরিদম তৈরি করা এবং তারপরে এটিকে প্রয়োজনীয় স্থানে পরিবহন করা জড়িত। অংশগ্রহণকারীরা এই সমস্যাটিকে দুটি ভাগে ভাগ করেছেন: গ্রাফ বরাবর সনাক্তকরণ এবং আন্দোলন।

ছাত্ররা হাঁস শনাক্ত করে এই অনুমান করে যে একটি হাঁস হল ফ্রেমের যেকোন এলাকা যা হলুদ হিসাবে স্বীকৃত হতে পারে, যার উপরে একটি লাল ত্রিভুজ (চঞ্চু) রয়েছে। পরের ফ্রেমে এমন একটি এলাকা শনাক্ত হওয়ার সাথে সাথেই রোবটটির কাছে যেতে হবে এবং তারপরে যাত্রীর অবতরণের অনুকরণ করে কয়েক সেকেন্ডের জন্য থামতে হবে।

তারপরে, পুরো ডাকিটাউনের রোড গ্রাফ এবং বটের অবস্থান আগে থেকেই মেমরিতে সংরক্ষিত রেখে, এবং ইনপুট হিসাবে গন্তব্য গ্রহণ করে, অংশগ্রহণকারীরা গ্রাফে পাথ খুঁজতে Dijkstra-এর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, প্রস্থান পয়েন্ট থেকে আগমন পয়েন্ট পর্যন্ত একটি পথ তৈরি করে। . আউটপুট কমান্ডের একটি সেট হিসাবে উপস্থাপিত হয় - নিম্নলিখিত ছেদগুলির প্রতিটিতে ঘুরে।

রাস্তার গ্রাফ

এই প্রকল্পের লক্ষ্য ছিল একটি গ্রাফ তৈরি করা - ডাকিটাউনে রাস্তার একটি নেটওয়ার্ক। ফলস্বরূপ গ্রাফের নোডগুলি ছেদ, এবং আর্কগুলি হল রাস্তা৷ এটি করার জন্য, ডাকিবোটকে অবশ্যই শহরটি অন্বেষণ করতে হবে এবং এর রুট বিশ্লেষণ করতে হবে।

প্রকল্পের কাজ চলাকালীন, একটি ওজনযুক্ত গ্রাফ তৈরির ধারণাটি বিবেচনা করা হয়েছিল, কিন্তু তারপরে বাতিল করা হয়েছিল, যেখানে একটি প্রান্তের খরচ ছেদগুলির মধ্যে দূরত্ব (ভ্রমণের সময়) দ্বারা নির্ধারিত হয়। এই ধারণার বাস্তবায়ন খুব শ্রম-নিবিড় হতে পরিণত হয়েছে, এবং স্কুলে এর জন্য পর্যাপ্ত সময় ছিল না।

যখন Duckiebot পরবর্তী চৌরাস্তায় পৌঁছায়, তখন এটি চৌরাস্তা থেকে বেরিয়ে যাওয়ার রাস্তাটি বেছে নেয় যেটি এটি এখনও নেয়নি। যখন সমস্ত চৌরাস্তার সমস্ত রাস্তা পাস করা হয়, তখন ছেদ সংলগ্নগুলির তৈরি করা তালিকা বটের মেমরিতে থেকে যায়, যা গ্রাফভিজ লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি ছবিতে রূপান্তরিত হয়।

অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা প্রস্তাবিত অ্যালগরিদমটি একটি এলোমেলো ডাকিটাউনের জন্য উপযুক্ত ছিল না, তবে স্কুলের মধ্যে ব্যবহৃত চারটি সংযোগস্থলের একটি ছোট শহরের জন্য ভাল কাজ করেছে। ধারণাটি ছিল প্রতিটি ছেদগুলিতে একটি ArUco মার্কার যুক্ত করা যাতে একটি ছেদ শনাক্তকারী থাকে যাতে ছেদগুলি চালিত হয়েছিল তা ট্র্যাক করতে৷
অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা বিকশিত অ্যালগরিদমের চিত্রটি চিত্রটিতে দেখানো হয়েছে।

চৌকি গাড়ী

এই প্রকল্পের লক্ষ্য হল ডাকিটাউন শহরে একটি লঙ্ঘনকারী বটকে অনুসন্ধান করা, তাড়া করা এবং আটক করা। একটি টহল বট একটি পরিচিত অনুপ্রবেশকারী বট খুঁজছেন, একটি শহরের রাস্তার বাইরের রিং বরাবর যেতে হবে। একজন অনুপ্রবেশকারীকে সনাক্ত করার পরে, টহল বটকে অবশ্যই অনুপ্রবেশকারীকে অনুসরণ করতে হবে এবং তাকে থামতে বাধ্য করতে হবে।

কাজটি একটি ফ্রেমে একটি বট সনাক্তকরণ এবং এটিতে একটি অনুপ্রবেশকারীকে সনাক্ত করার জন্য একটি ধারণা অনুসন্ধানের মাধ্যমে শুরু হয়েছিল। দলটি শহরের প্রতিটি বটকে পিছনে একটি অনন্য মার্কার দিয়ে সজ্জিত করার প্রস্তাব দিয়েছে - ঠিক যেমন আসল গাড়িগুলির রাষ্ট্রীয় নিবন্ধন নম্বর রয়েছে। এই উদ্দেশ্যে ArUco মার্কারগুলি বেছে নেওয়া হয়েছিল। এগুলি আগে ডাকিটাউনে ব্যবহার করা হয়েছে কারণ এগুলি কাজ করা সহজ এবং আপনাকে স্থানের মার্কারটির অভিযোজন এবং এর দূরত্ব নির্ধারণ করতে দেয়৷

এরপরে, টহল বটটি ছেদগুলিতে না থামিয়ে বাইরের বৃত্তে কঠোরভাবে সরানো হয়েছে তা নিশ্চিত করা প্রয়োজন। ডিফল্টরূপে, Duckiebot একটি গলিতে চলে এবং স্টপ লাইনে থামে। তারপরে, রাস্তার চিহ্নগুলির সাহায্যে, তিনি ছেদটির কনফিগারেশন নির্ধারণ করেন এবং ছেদটির উত্তরণের দিক সম্পর্কে একটি পছন্দ করেন। বর্ণিত প্রতিটি ধাপের জন্য, রোবটের সসীম রাজ্য মেশিনের একটি রাজ্য দায়ী। মোড়ে স্টপ থেকে পরিত্রাণ পাওয়ার জন্য, দলটি স্টেট মেশিন পরিবর্তন করেছে যাতে স্টপ লাইনের কাছে আসার সময়, বটটি অবিলম্বে চৌরাস্তা দিয়ে সরাসরি গাড়ি চালানোর অবস্থায় চলে যায়।

পরবর্তী পদক্ষেপটি ছিল অনুপ্রবেশকারী বট বন্ধ করার সমস্যা সমাধান করা। দলটি অনুমান করেছিল যে টহল বট শহরের প্রতিটি বটগুলিতে এসএসএইচ অ্যাক্সেস করতে পারে, অর্থাৎ প্রতিটি বটের কী অনুমোদনের ডেটা এবং কী আইডি রয়েছে সে সম্পর্কে কিছু তথ্য থাকতে পারে। এইভাবে, অনুপ্রবেশকারীকে সনাক্ত করার পরে, টহল বটটি SSH এর মাধ্যমে অনুপ্রবেশকারী বটের সাথে সংযোগ করতে শুরু করে এবং এর সিস্টেমটি বন্ধ করে দেয়।

শাটডাউন কমান্ড সম্পূর্ণ হয়েছে তা নিশ্চিত করার পরে, টহল বটও বন্ধ হয়ে যায়।
একটি টহল রোবটের অপারেশন অ্যালগরিদম নিম্নলিখিত চিত্র হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে:

প্রকল্পে কাজ করছেন

কাজটি স্ক্রামের অনুরূপ একটি বিন্যাসে সংগঠিত হয়েছিল: প্রতিদিন সকালে শিক্ষার্থীরা বর্তমান দিনের জন্য কাজের পরিকল্পনা করে এবং সন্ধ্যায় তারা সম্পন্ন করা কাজের প্রতিবেদন দেয়।

প্রথম এবং শেষ দিনে, শিক্ষার্থীরা কার্যটি বর্ণনা করে এবং কীভাবে এটি সমাধান করতে হয় তা বর্ণনা করে উপস্থাপনা তৈরি করে। শিক্ষার্থীদের তাদের নির্বাচিত পরিকল্পনাগুলি অনুসরণ করতে সহায়তা করার জন্য, রাশিয়া এবং আমেরিকার শিক্ষকরা ক্রমাগত সেই কক্ষগুলিতে উপস্থিত ছিলেন যেখানে প্রকল্পগুলিতে কাজ হয়েছিল, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হয়েছিল। যোগাযোগ মূলত ইংরেজিতে হয়েছিল।

ফলাফল এবং তাদের প্রদর্শন

প্রকল্পগুলিতে কাজ এক সপ্তাহ স্থায়ী হয়েছিল, যার পরে শিক্ষার্থীরা তাদের ফলাফল উপস্থাপন করেছিল। প্রত্যেকে প্রেজেন্টেশন তৈরি করেছে যাতে তারা এই স্কুলে তারা কী শিখেছে, তারা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পাঠগুলি কী শিখেছে, তারা কী পছন্দ করেছে বা পছন্দ করেনি সে সম্পর্কে কথা বলেছে। এর পরে, প্রতিটি দল তাদের প্রকল্প উপস্থাপন করে। সব দল তাদের কাজ সম্পন্ন করেছে।

রঙ ক্রমাঙ্কন বাস্তবায়নকারী দলটি অন্যদের তুলনায় দ্রুত প্রকল্পটি সম্পন্ন করেছে, তাই তাদের প্রোগ্রামের জন্য ডকুমেন্টেশন প্রস্তুত করার সময়ও ছিল। এবং রোড গ্রাফে কাজ করা দল, এমনকি প্রকল্প প্রদর্শনের শেষ দিনেও, তাদের অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জিত এবং সংশোধন করার চেষ্টা করেছিল।

উপসংহার

স্কুল শেষ করার পর, আমরা ছাত্রদের অতীতের ক্রিয়াকলাপ মূল্যায়ন করতে এবং স্কুল কতটা ভালোভাবে তাদের প্রত্যাশা পূরণ করেছে, তারা কী কী দক্ষতা অর্জন করেছে ইত্যাদি সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দিতে বলেছি। সমস্ত শিক্ষার্থী উল্লেখ করেছে যে তারা একটি দলে কাজ করতে, কাজগুলি বিতরণ এবং তাদের সময় পরিকল্পনা করতে শিখেছে।

শিক্ষার্থীদের তাদের নেওয়া কোর্সের উপযোগিতা এবং অসুবিধা রেট করতেও বলা হয়েছিল। এবং এখানে মূল্যায়নের দুটি গ্রুপ গঠিত হয়েছিল: কিছু কোর্সের জন্য খুব বেশি অসুবিধা ছিল না, অন্যরা তাদের অত্যন্ত কঠিন হিসাবে রেট করেছে।

এর মানে হল যে স্কুলটি একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে নতুনদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য থাকার মাধ্যমে সঠিক অবস্থান নিয়েছে, তবে অভিজ্ঞ ছাত্রদের দ্বারা পুনরাবৃত্তি এবং একত্রীকরণের জন্য উপকরণ সরবরাহ করে। এটি উল্লেখ করা উচিত যে প্রোগ্রামিং কোর্স (পাইথন) প্রায় সবাই জটিল কিন্তু দরকারী হিসাবে উল্লেখ করেছে। শিক্ষার্থীদের মতে, সবচেয়ে কঠিন কোর্স ছিল "কম্পিউটার আর্কিটেকচার"।

যখন ছাত্রদের স্কুলের শক্তি এবং দুর্বলতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, তখন অনেকেই উত্তর দিয়েছিলেন যে তারা বেছে নেওয়া শিক্ষণ শৈলী পছন্দ করেছেন, যেখানে শিক্ষকরা তাত্ক্ষণিক এবং ব্যক্তিগত সহায়তা প্রদান করেছেন এবং প্রশ্নের উত্তর দিয়েছেন।

শিক্ষার্থীরা আরও উল্লেখ করেছে যে তারা তাদের কাজের দৈনিক পরিকল্পনার মোডে কাজ করতে এবং তাদের নিজস্ব সময়সীমা নির্ধারণ করতে পছন্দ করে। অসুবিধা হিসাবে, শিক্ষার্থীরা প্রদত্ত জ্ঞানের অভাব উল্লেখ করেছে, যা বটটির সাথে কাজ করার সময় প্রয়োজন ছিল: সংযোগ করার সময়, এটির অপারেশনের মূলনীতি এবং নীতিগুলি বোঝা।

প্রায় সকল শিক্ষার্থী উল্লেখ করেছে যে স্কুলটি তাদের প্রত্যাশা অতিক্রম করেছে, এবং এটি স্কুলের আয়োজনের সঠিক দিক নির্দেশ করে। এইভাবে, পরবর্তী স্কুলের আয়োজন করার সময় সাধারণ নীতিগুলি বজায় রাখা উচিত, বিবেচনায় নেওয়া এবং, যদি সম্ভব হয়, ছাত্র এবং শিক্ষকদের দ্বারা উল্লেখ করা ত্রুটিগুলি দূর করা, সম্ভবত কোর্সের তালিকা বা তাদের পাঠদানের সময় পরিবর্তন করা।

প্রবন্ধ লেখক: দল মোবাইল রোবট অ্যালগরিদমের পরীক্ষাগার в JetBrains গবেষণা.

PS আমাদের কর্পোরেট ব্লগের একটি নতুন নাম আছে। এখন এটি JetBrains-এর শিক্ষামূলক প্রকল্পে নিবেদিত হবে।

উত্স: www.habr.com