{"id":38147,"date":"2019-10-31T22:21:56","date_gmt":"2019-10-31T19:21:56","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/podhod-intensivnogo-obucheniya-stem\/"},"modified":"2019-10-31T22:21:56","modified_gmt":"2019-10-31T19:21:56","slug":"podhod-intensivnogo-obucheniya-stem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/podhod-intensivnogo-obucheniya-stem","title":{"rendered":"Ansatz des intensiven Lernens im STEM-Bereich","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

In der Welt der Ingenieurausbildung gibt es viele hervorragende Kurse, aber oft hat das darauf basierende Studienprogramm einen ernsthaften Nachteil \u2013 es fehlt an guter Zusammenhang zwischen den verschiedenen Themen. Man k\u00f6nnte widersprechen: Wie kann das sein? <\/p>\n

Bei der Erstellung des Studienprogramms werden f\u00fcr jeden Kurs die Voraussetzungen und eine klare Reihenfolge angegeben, in der die F\u00e4cher studiert werden m\u00fcssen. Zum Beispiel, um einen einfachen mobilen Roboter zu bauen und zu programmieren, muss man etwas Mechanik zur Erstellung seiner physischen Struktur wissen; Grundlagen der Elektrizit\u00e4t auf der Ebene der Gesetze von Ohm\/Kirchhoff; die Darstellung digitaler und analoger Signale; Operationen mit Vektoren und Matrizen, um Koordinatensysteme und die Bewegung des Roboters im Raum zu beschreiben; Grundlagen des Programmierens auf der Ebene der Datenrepr\u00e4sentation, einfachster Algorithmen und Kontrollstrukturen usw., um das Verhalten zu beschreiben. <\/p>\n

Gibt es all das in den Universit\u00e4tskursen? Nat\u00fcrlich gibt es das. Allerdings im Zusammenhang mit den Gesetzen von Ohm\/Kirchhoff werden Thermodynamik und Feldtheorie behandelt; neben den Operationen mit Matrizen und Vektoren muss man sich mit Jordanformen auseinandersetzen; beim Programmieren das Lernen von Polymorphismus \u2014 Themen, die nicht immer notwendig sind, um eine einfache praktische Aufgabe zu l\u00f6sen. <\/p>\n

Universit\u00e4res Lernen ist extensiv \u2013 die Lernenden gehen in breiter Front vor und sehen oft keinen Sinn oder praktische Bedeutung in dem Wissen, das sie erwerben. Wir haben beschlossen, die Paradigmen der universit\u00e4ren STEM-Ausbildung (von Science, Technology, Engineering, Math) umzukehren und ein Programm zu entwickeln, das auf der Koh\u00e4renz des Wissens basiert und eine sp\u00e4tere Vertiefung erm\u00f6glicht, das hei\u00dft, es wird eine intensive Beherrschung der F\u00e4cher \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.
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\nDas Erlernen eines neuen Fachgebiets kann mit dem Erforschen einer bestimmten Gegend verglichen werden. Hier gibt es zwei Optionen: entweder liegt uns eine sehr detaillierte Karte mit einer Vielzahl von Details vor, die es zu erlernen gilt (was viel Zeit in Anspruch nimmt), um zu verstehen, wo sich die wichtigsten Orientierungspunkte befinden und wie sie zueinander in Beziehung stehen; oder man kann einen einfachen Plan verwenden, auf dem nur die wichtigsten Punkte und ihre gegenseitige Anordnung gekennzeichnet sind \u2014 eine solche Karte reicht aus, um sofort in die richtige Richtung zu gehen und die Einzelheiten w\u00e4hrend des Fortgangs zu kl\u00e4ren. <\/p>\n

Den Ansatz des intensiven Lernens im Bereich STEM haben wir an einer Winterakademie erprobt, die wir gemeinsam mit Studierenden des MIT mit Unterst\u00fctzung von JetBrains Research durchgef\u00fchrt haben.<\/a><\/noindex> <\/p>\n

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Materialvorbereitung<\/h3>\n

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\nDer erste Teil des Programms bestand aus einer Woche Unterricht zu den Hauptf\u00e4chern, die Algebra, elektrische Schaltungen, Computerarchitektur, Programmierung in Python und eine Einf\u00fchrung in ROS (Robot Operating System) umfassten. <\/p>\n

Die Themen wurden nicht zuf\u00e4llig gew\u00e4hlt: Sie sollten sich gegenseitig erg\u00e4nzen und den Studierenden helfen, Verbindungen zwischen auf den ersten Blick unterschiedlichen Bereichen \u2014 Mathematik, Elektronik und Programmierung \u2014 zu erkennen.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich war das Hauptziel nicht, viele Vorlesungen zu halten, sondern den Studierenden die M\u00f6glichkeit zu geben, das neu erworbene Wissen selbst praktisch anzuwenden. <\/p>\n

Im Bereich Algebra konnten die Studierenden ihre F\u00e4higkeiten im Umgang mit Matrizen und der L\u00f6sung von Gleichungssystemen trainieren, die beim Lernen von elektrischen Schaltungen hilfreich waren. Nachdem sie den Aufbau eines Transistors und der auf dessen Basis aufgebauten Logikelemente kennengelernt hatten, konnten die Lernenden deren Anwendung im Aufbau eines Prozessors sehen, und nach dem Studium der Grundlagen der Programmiersprache Python eine Programmierung f\u00fcr einen echten Roboter schreiben.<\/p>\n

\"Ansatz
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Duckietown<\/h3>\n

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\nEine der Aufgaben der Akademie war es, die Arbeit mit Simulatoren dort zu minimieren, wo dies m\u00f6glich ist. Daher wurde ein umfangreicher Satz von elektrischen Schaltungen vorbereitet, den die Studierenden auf einer Lochplatte aus echten Komponenten zusammenbauen und in der Praxis testen sollten, wobei Duckietown als Grundlage f\u00fcr die Projekte gew\u00e4hlt wurde.<\/p>\n

Duckietown ist ein offenes Projekt, das kleine autonome Roboter namens Duckiebot und ein Netzwerk von Stra\u00dfen umfasst, \u00fcber die sie sich bewegen. Duckiebot ist eine Rollplattform, die mit einem Raspberry Pi-Mikrocomputer und einer Kamera ausgestattet ist. <\/p>\n

Auf dieser Basis haben wir eine Reihe m\u00f6glicher Aufgaben vorbereitet, wie zum Beispiel das Erstellen von Stra\u00dfenkarten, das Finden von Objekten und das Anhalten in deren N\u00e4he sowie eine Reihe weiterer. Auch konnten die Studenten ein eigenes Problem vorschlagen und nicht nur ein Programm zu dessen L\u00f6sung schreiben, sondern es auch sofort auf einem echten Roboter ausf\u00fchren.<\/p>\n

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Unterricht<\/h3>\n

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\nW\u00e4hrend der Vorlesung pr\u00e4sentierten die Dozenten die Inhalte mithilfe von vorbereiteten Pr\u00e4sentationen. Einige Sitzungen wurden aufgezeichnet, sodass die Studenten die M\u00f6glichkeit hatten, sie zu Hause anzusehen. W\u00e4hrend der Vorlesungen nutzten die Studenten Materialien auf ihren Computern, stellten Fragen, l\u00f6sten Aufgaben gemeinsam und selbstst\u00e4ndig, manchmal auch an der Tafel. Nach den Ergebnissen der Arbeiten wurde ein Ranking f\u00fcr jeden Studenten in verschiedenen F\u00e4chern erstellt.<\/p>\n

\"Ansatz
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\nBetrachten wir die Durchf\u00fchrung des Unterrichts in jedem Fach detaillierter. Das erste Fach war lineare Algebra. Die Studenten besch\u00e4ftigten sich einen Tag lang mit Vektoren und Matrizen, Systemen linearer Gleichungen usw. Die praktischen Aufgaben wurden interaktiv gestaltet: Die vorgeschlagenen Probleme wurden individuell gel\u00f6st, w\u00e4hrend der Dozent und andere Studenten Kommentare und Tipps gaben.<\/p>\n

\"Ansatz
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\nDas zweite Fach war Elektrizit\u00e4t und einfache Schaltungen. Die Studenten lernten die Grundlagen der Elektrodynamik: Spannung, Strom, Widerstand, das Ohm'sche Gesetz und die Kirchhoff'schen Gesetze. Die praktischen Aufgaben wurden teilweise im Simulator durchgef\u00fchrt oder an der Tafel gel\u00f6st, jedoch wurde mehr Zeit f\u00fcr den Bau realer Schaltungen wie Logikschaltungen, Schwingkreise usw. aufgewendet.<\/p>\n

\"Ansatz
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\nDas n\u00e4chste Thema ist die Architektur der Computer, die in gewisser Weise eine Br\u00fccke zwischen Physik und Programmierung schl\u00e4gt. Die Studenten erlernten die grundlegenden Konzepte, deren Bedeutung eher theoretisch als praktisch ist. Im Rahmen der Praxis entwarfen die Studenten eigenst\u00e4ndig arithmetisch-logische Schaltungen im Simulator und erhielten Punkte f\u00fcr die erledigten Aufgaben.<\/p>\n

Der vierte Tag \u2013 der erste Tag des Programmierens. Als Programmiersprache wurde Python 2 gew\u00e4hlt, da dieser in der Programmierung unter ROS verwendet wird. Dieser Tag gestaltete sich wie folgt: Die Dozenten erkl\u00e4rten den Stoff, gaben Beispiele zur L\u00f6sung von Aufgaben, w\u00e4hrend die Studenten am Computer sa\u00dfen und das Geschriebene des Dozenten an der Tafel oder auf der Folie wiederholten. Danach l\u00f6sten die Lernenden \u00e4hnliche Aufgaben selbstst\u00e4ndig, deren L\u00f6sungen von den Dozenten bewertet wurden.<\/p>\n

Der f\u00fcnfte Tag war ROS gewidmet: Die Teilnehmer machten sich mit der Programmierung von Robotern vertraut. Den ganzen Unterrichtstag \u00fcber sa\u00dfen die Studenten am Computer und f\u00fchrten den Programmcode aus, \u00fcber den der Dozent sprach. Sie konnten die grundlegenden Einheiten von ROS selbstst\u00e4ndig starten und lernten auch das Projekt Duckietown kennen. Am Ende dieses Tages waren die Studenten bereit, mit dem praktischen Teil der Schule \u2013 der L\u00f6sung von praktischen Aufgaben \u2013 zu beginnen.<\/p>\n

\"Ansatz
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Beschreibung der ausgew\u00e4hlten Projekte<\/h3>\n

\nDen Studenten wurde vorgeschlagen, sich in Teams von drei Personen zusammenzufinden und ein Projektthema auszuw\u00e4hlen. Am Ende wurden folgende Projekte akzeptiert:<\/p>\n

1. Farbkallibrierung. Der Duckiebot ben\u00f6tigt eine Kalibrierung der Kamera bei wechselnden Lichtbedingungen, daher gibt es die Aufgabe der automatischen Kalibrierung. Das Problem ist, dass die Farbwerte sehr empfindlich auf die Beleuchtung reagieren. Die Teilnehmer entwickelten ein Werkzeug, das die erforderlichen Farben (rot, wei\u00df und gelb) im Bild erkennt und Farbbereiche f\u00fcr jede Farbe im HSV-Format erstellt.<\/p>\n

2. Duck Taxi. Die Idee dieses Projekts ist, dass der Duckiebot an einem bestimmten Objekt anhalten, es aufnehmen und einem bestimmten Kurs folgen kann. Als Objekt wurde eine auff\u00e4llige gelbe Ente ausgew\u00e4hlt.<\/p>\n

\"Ansatz
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\n3. Erstellung eines Stra\u00dfennetzwerks. Die Aufgabe besteht darin, ein Stra\u00dfennetz und Kreuzungen zu erstellen. Ziel dieses Projekts ist es, ein Stra\u00dfennetz zu bauen, ohne Vorabdaten \u00fcber die Umgebung f\u00fcr den Duckiebot bereitzustellen, und sich lediglich auf die Daten der Kamera zu st\u00fctzen. <\/p>\n

4. Polizeiauto. Dieses Projekt wurde von den Studenten selbst entwickelt. Sie schlugen vor, einen Duckiebot, den \"Polizisten\", zu trainieren, um einen anderen \u2013 den \"\u00dcbelt\u00e4ter\" \u2013 zu verfolgen. Dazu wurde ein Zielerkennungssystem mit einem ArUco-Marker verwendet. Sobald die Erkennung abgeschlossen ist, wird dem \"\u00dcbelt\u00e4ter\" ein Signal gesendet, dass die Arbeit beendet ist.<\/p>\n

\"Ansatz
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Farbkalibrierung<\/h3>\n

\nZiel des Projekts Color Calibration war die Anpassung des Spektrums der erkennbaren Farben der Markierung an die neuen Lichtverh\u00e4ltnisse. Ohne solche Anpassungen wurde die Erkennung von Haltelinien, Fahrbahnmarkierungen und Stra\u00dfenr\u00e4ndern ungenau. Die Teilnehmer schlugen eine L\u00f6sung vor, die auf der Vorverarbeitung von Farbvorlagen beruhte: rot, gelb und wei\u00df. <\/p>\n

F\u00fcr jede dieser Farben wurde ein vorher festgelegter Bereich von HSV- oder RGB-Werten definiert. Mithilfe dieses Bereichs werden auf dem Bild alle Bereiche gesucht, die geeignete Farben enthalten, und aus diesen wird der gr\u00f6\u00dfte ausgew\u00e4hlt. Dieser Bereich wird als die Farbe akzeptiert, die gespeichert werden muss. Anschlie\u00dfend werden statistische Formeln wie die Berechnung des Mittelwerts und der Standardabweichung verwendet, um den neuen Farbbereich zu bewerten. <\/p>\n

Dieser Bereich wird in die Konfigurationsdateien der Kamera des Duckiebots geschrieben und kann sp\u00e4ter verwendet werden. Der beschriebene Ansatz wurde auf alle drei Farben angewendet, wodurch letztendlich Bereiche f\u00fcr jede der Markierungsfarben gebildet wurden.<\/p>\n

Die Tests zeigten nahezu perfekte Erkennung von Markierungslinien, es sei denn, es wurden gl\u00e4nzende B\u00e4nder als Markierungsmaterial verwendet, die Lichtquellen so stark reflektierten, dass die Markierung aus dem Blickwinkel der Kamera wei\u00df erschien, unabh\u00e4ngig von ihrer urspr\u00fcnglichen Farbe.<\/p>\n

\"Ansatz
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Duck Taxi<\/h3>\n

\nDas Projekt Duck Taxi sah die Entwicklung eines Algorithmus vor, um im Stadtgebiet eine Passagierente zu finden und sie dann an den gew\u00fcnschten Ort zu transportieren. Die Teilnehmer unterteilten diese Aufgabe in zwei: Erkennung und Navigation im Graphen.<\/p>\n

Die Studenten f\u00fchrten die Erkennung der Ente durch, wobei sie davon ausgingen, dass eine Ente als jeder Bereich im Bild verstanden wird, der als gelb mit einem roten Dreieck (Schnabel) darauf erkannt werden kann. Sobald ein solcher Bereich im n\u00e4chsten Bild entdeckt wird, sollte der Roboter sich ihm n\u00e4hern und dann einige Sekunden anhalten, um die Landung des Passagiers zu simulieren.<\/p>\n

Anschlie\u00dfend, mit dem im Vorfeld in den Speicher eingegebenen Stra\u00dfennetz von Duckietown und der Position des Roboters sowie dem vorgestellten Zielpunkt, setzen die Teilnehmer den Dijkstra-Algorithmus ein, um den Weg vom Start- zum Zielpunkt im Graphen zu finden. Die Ausgaben werden in Form einer Reihe von Anweisungen in Form von Abbiegevorg\u00e4ngen an jeder der folgenden Kreuzungen pr\u00e4sentiert.<\/p>\n

\"Ansatz
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Graph der Stra\u00dfen<\/h3>\n

\nZiel dieses Projekts war der Aufbau eines Graphen \u2013 eines Stra\u00dfennetzes in Duckietown. Die Knoten des resultierenden Graphen sind die Kreuzungen, und die Kanten sind die Stra\u00dfen. Daf\u00fcr muss der Duckiebot die Stadt erkunden und seine Route analysieren. <\/p>\n

Im Laufe der Arbeit an dem Projekt wurde die Idee, einen gewichteten Graphen zu erstellen, bei dem die Kosten der Kante durch die Entfernung (und die ben\u00f6tigte Zeit daf\u00fcr) zwischen den Kreuzungen bestimmt werden, zwar in Betracht gezogen, jedoch sp\u00e4ter verworfen. Die Umsetzung dieser Idee stellte sich als zu aufwendig heraus, und es w\u00e4re nicht genug Zeit daf\u00fcr im Rahmen der Schulung geblieben.<\/p>\n

Wenn der Duckiebot eine Kreuzung erreicht, w\u00e4hlt er die Stra\u00dfe, die von dieser Kreuzung ausgeht, und auf der er noch nicht gefahren ist. Sobald alle Stra\u00dfen an allen Kreuzungen befahren wurden, bleibt in den Speicher des Bots eine gebildete Nachbarschaftsliste der Kreuzungen zur\u00fcck, die mithilfe der Bibliothek Graphviz in ein Bild umgewandelt wird.<\/p>\n

Der von den Teilnehmern vorgeschlagene Algorithmus eignet sich nicht f\u00fcr beliebiges Duckietown, funktionierte jedoch gut in einer kleinen Stadt mit vier Kreuzungen, die im Rahmen der Schulung verwendet wurde. Die Idee war, jede Kreuzung mit einem ArUco-Marker auszustatten, der die ID der Kreuzung enth\u00e4lt, um die Reihenfolge der Durchfahrt zu verfolgen.
\nDas Funktionsschema des von den Teilnehmern entwickelten Algorithmus ist in der Abbildung dargestellt. <\/p>\n

\"Ansatz
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Patrouillenwagen<\/h3>\n

\nZiel dieses Projekts ist es, den Bot, der gegen die Regeln verst\u00f6\u00dft, in der Stadt Duckietown zu finden, zu verfolgen und festzunehmen. Der Patrouillenbot soll dem \u00e4u\u00dferen Stra\u00dfenneingang der Stadt folgen, um nach dem zuvor bekannten Regelbrecher-Bot zu suchen. Nach der Entdeckung des Regelbrechers muss der Patrouillenbot ihm folgen und ihn zum Anhalten bringen.<\/p>\n

Die Arbeit begann mit der Suche nach einer Idee zur Erkennung eines Bots im Bild und dessen Identifizierung als \u00dcbelt\u00e4ter. Das Team schlug vor, jeden Bot in der Stadt von hinten mit einem einzigartigen Marker auszustatten \u2013 \u00e4hnlich, wie echte Fahrzeuge au\u00dferhalb mit Kennzeichen ausgestattet sind. Daf\u00fcr wurden ArUco-Marker gew\u00e4hlt. Diese wurden bereits zuvor in Duckietown verwendet, da sie einfach zu verwenden sind und die Orientierung des Markers im Raum und die Entfernung zu ihm bestimmen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Als N\u00e4chstes war es erforderlich, sicherzustellen, dass der Patrolbot strikt auf dem \u00e4u\u00dferen Kreis ohne Stopps an Kreuzungen f\u00e4hrt. Standardm\u00e4\u00dfig bewegt sich der Duckiebot in der Spur und stoppt an der Stopplinie. Dann bestimmt er mithilfe von Verkehrszeichen die Konfiguration der Kreuzung und trifft eine Entscheidung \u00fcber die Durchfahrt der Kreuzung. F\u00fcr jede der beschriebenen Phasen ist ein Zustand des Zustandautomaten des Roboters verantwortlich. Um die Stopps an der Kreuzung zu vermeiden, hat das Team den Zustandautomaten so ge\u00e4ndert, dass der Bot beim Ann\u00e4hern an die Stopplinie sofort in den Zustand der Durchfahrt \u00fcbergeht.<\/p>\n

Der n\u00e4chste Schritt bestand darin, das Problem des Stopps des regelwidrigen Bots zu l\u00f6sen. Das Team stellte die Annahme auf, dass der Patrouillenbot \u00fcber SSH auf jeden Bot in der Stadt zugreifen kann, das hei\u00dft, er hat einige Informationen dar\u00fcber, welche Authentifizierungsdaten und welche ID jeder Bot hat. Somit begann der Patrouillenbot, sich nach der Entdeckung des Regelbrechers via SSH mit dem regelwidrigen Bot zu verbinden und dessen System abzuschalten. <\/p>\n

Nachdem best\u00e4tigt wurde, dass der Abschaltsbefehl ausgef\u00fchrt wurde, hielt auch der Patrouillenbot an.
\nDer Arbeitsalgorithmus des Patrouillenrobots l\u00e4sst sich in der folgenden Grafik darstellen:<\/p>\n

\"Ansatz
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Arbeiten an Projekten<\/h3>\n

\nDie Arbeit wurde in einem Format organisiert, das dem Scrum-\u00e4hnlich war: Jeden Morgen planten die Studenten die Aufgaben f\u00fcr den aktuellen Tag und berichteten am Abend \u00fcber ihre geleistete Arbeit. <\/p>\n

An den ersten und letzten Tagen bereiteten die Studenten Pr\u00e4sentationen vor, die das gesetzte Ziel und die L\u00f6sungsans\u00e4tze beschrieben. Um den Studenten zu helfen, ihren gew\u00e4hlten Pl\u00e4nen zu folgen, waren in den R\u00e4umen, in denen an Projekten gearbeitet wurde, st\u00e4ndig Dozenten aus Russland und Amerika anwesend, die Fragen beantworteten. Die Kommunikation fand \u00fcberwiegend auf Englisch statt.<\/p>\n

Ergebnisse und deren Pr\u00e4sentation<\/h3>\n

\nDie Arbeit an den Projekten dauerte eine Woche, nach deren Ablauf die Studenten ihre Ergebnisse pr\u00e4sentierten. Alle bereiteten Pr\u00e4sentationen vor, in denen sie dar\u00fcber berichteten, was sie in dieser Schule gelernt haben, welche wichtigen Lektionen sie mitgenommen haben, was ihnen gefallen oder nicht gefallen hat. Danach stellte jedes Team sein Projekt vor. Alle Teams haben die gestellten Aufgaben erfolgreich erf\u00fcllt.<\/p>\n

Das Team, das f\u00fcr die Kalibrierung von Farben zust\u00e4ndig ist, hat das Projekt schneller als die anderen abgeschlossen, daher konnten sie auch die Dokumentation f\u00fcr ihr Programm vorbereiten. Das Team, das sich mit dem Grafen der Stra\u00dfen besch\u00e4ftigt hat, versuchte sogar am letzten Tag vor der Projektdemonstration, seine Algorithmen zu \u00fcberarbeiten und zu verbessern.<\/p>\n

\"Ansatz
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Fazit<\/h3>\n

\nNach dem Ende der Schule baten wir die Sch\u00fcler, die vergangenen Aktivit\u00e4ten zu bewerten und Fragen dazu zu beantworten, inwieweit die Schule ihren Erwartungen entsprach, welche F\u00e4higkeiten sie erworben haben usw. Alle Sch\u00fcler bemerkten, dass sie gelernt hatten, im Team zu arbeiten, Aufgaben zu verteilen und ihre Zeit zu planen.<\/p>\n

Die Studenten wurden auch gebeten, die N\u00fctzlichkeit und Komplexit\u00e4t der absolvierten Kurse zu bewerten. Dabei bildeten sich zwei Bewertungsgruppen: f\u00fcr die einen waren die Kurse nicht besonders herausfordernd, w\u00e4hrend andere sie als extrem schwierig einsch\u00e4tzten. <\/p>\n

Das bedeutet, dass die Schule die richtige Position eingenommen hat, indem sie sowohl f\u00fcr Anf\u00e4nger in einem bestimmten Bereich zug\u00e4nglich bleibt, als auch Materialien zum Wiederholen und Festigen f\u00fcr erfahrene Studenten bereitstellt. Es sollte angemerkt werden, dass der Kurs \u00fcber Programmierung (Python) von fast allen als einfach, jedoch n\u00fctzlich eingestuft wurde. Am schwierigsten erschien den Studenten der Kurs \u201eComputerarchitektur\u201c.<\/p>\n

Als die Studenten nach den Vor- und Nachteilen der Schule gefragt wurden, antworteten viele, dass ihnen der gew\u00e4hlte Lehrstil gefiel, bei dem die Lehrer schnell und individuell Hilfe leisteten und Fragen beantworteten. <\/p>\n

Die Sch\u00fcler hoben auch hervor, dass sie es mochten, im Rahmen ihrer t\u00e4glichen Aufgabenplanung zu arbeiten und selbst Fristen festzulegen. Als Nachteil merkten die Studenten einen Mangel an Wissen an, das bei der Arbeit mit dem Bot ben\u00f6tigt wurde: beim Anschluss, Verst\u00e4ndnis der Grundlagen und Prinzipien seiner Funktionsweise. <\/p>\n

Fast alle Studenten stellten fest, dass die Schule ihre Erwartungen \u00fcbertroffen hat, und das spricht f\u00fcr die richtig gew\u00e4hlte Richtung der Organisation der Schule. So sollten die allgemeinen Grundlagen bei der Organisation der n\u00e4chsten Schule beibehalten werden, wobei die von den Studenten und Lehrern genannten M\u00e4ngel ber\u00fccksichtigt und wenn m\u00f6glich beseitigt werden sollten, m\u00f6glicherweise durch \u00c4nderung des Kursangebots oder der Unterrichtszeiten. <\/p>\n

Autoren des Artikels: das Team des Labors f\u00fcr Algorithmen mobiler Roboter<\/a><\/noindex> in JetBrains Research durchgef\u00fchrt haben.<\/a><\/noindex><\/p>\n

P.S. Unserem Unternehmensblog wurde ein neuer Name gegeben. Er wird jetzt den Bildungsprojekten der Firma JetBrains gewidmet sein.
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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