{"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\/es\/blog\/news\/podhod-intensivnogo-obucheniya-stem","title":{"rendered":"Enfoque de aprendizaje intensivo en STEM","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

En el mundo de la educaci\u00f3n en ingenier\u00eda, existen muchos cursos excelentes, pero a menudo, el programa de estudio que se basa en ellos tiene una desventaja significativa: la falta de una buena conexi\u00f3n entre los diferentes temas. Se podr\u00eda objetar: \u00bfc\u00f3mo es posible? <\/p>\n

Al formar un programa de estudio, se indican los prerrequisitos para cada curso y un orden claro en el que deben estudiarse las disciplinas. Por ejemplo, para construir y programar un robot m\u00f3vil primitivo, es necesario saber un poco de mec\u00e1nica para crear su estructura f\u00edsica; los fundamentos de la electricidad a nivel de las leyes de Ohm\/Kirchhoff, la representaci\u00f3n de se\u00f1ales digitales y anal\u00f3gicas; las operaciones con vectores y matrices para describir los sistemas de coordenadas y los movimientos del robot en el espacio; y los principios de programaci\u00f3n a nivel de representaci\u00f3n de datos, los algoritmos m\u00e1s simples y las estructuras de control, etc., para describir el comportamiento. <\/p>\n

\u00bfEst\u00e1 todo esto en los cursos universitarios? Por supuesto que s\u00ed. Sin embargo, al estudiar las leyes de Ohm\/Kirchhoff, se nos presenta la termodin\u00e1mica y la teor\u00eda de campos; adem\u00e1s de las operaciones con matrices y vectores, hay que lidiar con las formas de Jordan; en programaci\u00f3n, el estudio del polimorfismo \u2014 temas que no siempre son necesarios para resolver una simple tarea pr\u00e1ctica. <\/p>\n

La educaci\u00f3n universitaria es extensiva: el estudiante avanza de manera amplia y a menudo no ve el sentido ni la relevancia pr\u00e1ctica de los conocimientos que adquiere. Hemos decidido transformar la paradigma de la educaci\u00f3n universitaria en STEM (de las palabras Ciencia, Tecnolog\u00eda, Ingenier\u00eda, Matem\u00e1ticas) y crear un programa que se base en la conexi\u00f3n de conocimientos, permitiendo la profundizaci\u00f3n en el futuro, es decir, que implica un aprendizaje intensivo de las materias.
\n<\/a><\/noindex>
\nEl estudio de un nuevo campo de conocimiento se puede comparar con la exploraci\u00f3n de un territorio. Y aqu\u00ed hay dos opciones: podemos tener un mapa muy detallado con una gran cantidad de detalles que se deben estudiar (lo cual toma mucho tiempo) para entender d\u00f3nde se encuentran los principales hitos y c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed; o se puede optar por un plano simplificado, que marque solo los puntos principales y su disposici\u00f3n mutua; este tipo de mapa es suficiente para comenzar a avanzar en la direcci\u00f3n correcta, aclarando los detalles a medida que se avanza. <\/p>\n

Probamos el enfoque de aprendizaje intensivo STEM en la escuela de invierno que realizamos conjuntamente con estudiantes del MIT con el apoyo de JetBrains Research.<\/a><\/noindex> <\/p>\n

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Preparaci\u00f3n del material<\/h3>\n

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\nLa primera parte del programa de la escuela fue una semana de clases concentradas en \u00e1reas clave, que inclu\u00edan \u00e1lgebra, circuitos el\u00e9ctricos, arquitectura de computadoras, programaci\u00f3n en Python y una introducci\u00f3n a ROS (Robot Operating System). <\/p>\n

Las \u00e1reas fueron elegidas no al azar: al complementarse entre s\u00ed, deb\u00edan ayudar a los estudiantes a ver la conexi\u00f3n entre cosas que, a primera vista, parec\u00edan diferentes: matem\u00e1ticas, electr\u00f3nica y programaci\u00f3n.<\/p>\n

Por supuesto, el objetivo principal no era dar muchas conferencias, sino permitir que los estudiantes aplicaran el conocimiento reci\u00e9n adquirido en la pr\u00e1ctica. <\/p>\n

En el \u00e1rea de \u00e1lgebra, los estudiantes pudieron practicar operaciones con matrices y la resoluci\u00f3n de sistemas de ecuaciones, que fueron \u00fatiles al estudiar circuitos el\u00e9ctricos. Al aprender sobre el transistor y los elementos l\u00f3gicos construidos sobre su base, los alumnos pudieron ver su aplicaci\u00f3n en el dise\u00f1o del procesador y, tras estudiar lo b\u00e1sico del lenguaje Python, escribir un programa para un robot real.<\/p>\n

\"Enfoque
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Duckietown<\/h3>\n

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\nUna de las tareas de la escuela fue minimizar el uso de simuladores donde fuera posible. Por lo tanto, se prepar\u00f3 un gran conjunto de circuitos electr\u00f3nicos que los estudiantes deb\u00edan ensamblar en una placa de pruebas con componentes reales y probar en la pr\u00e1ctica, y Duckietown fue elegido como base para los proyectos.<\/p>\n

Duckietown es un proyecto abierto que incluye peque\u00f1os robots aut\u00f3nomos llamados Duckiebots y una red de caminos por los que se desplazan. Duckiebot es una plataforma con ruedas equipada con una microcomputadora Raspberry Pi y una c\u00e1mara. <\/p>\n

Sobre esta base, hemos preparado un conjunto de tareas posibles, como la construcci\u00f3n de mapas de carreteras, la b\u00fasqueda de objetos y la detenci\u00f3n cerca de ellos, entre otras. Adem\u00e1s, los estudiantes pod\u00edan proponer su propio problema y no solo escribir un programa para solucionarlo, sino tambi\u00e9n ejecutarlo de inmediato en un robot real.<\/p>\n

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Ense\u00f1anza<\/h3>\n

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\nDurante la clase, los profesores presentaban el material utilizando presentaciones preparadas con antelaci\u00f3n. Algunas sesiones fueron grabadas en video, as\u00ed los estudiantes tuvieron la oportunidad de verlas en casa. Durante las clases, los estudiantes utilizaban materiales en sus computadoras, hac\u00edan preguntas, resolv\u00edan problemas en conjunto y de manera independiente, a veces en la pizarra. Se calcul\u00f3 un ranking para cada estudiante por separado en diferentes asignaturas basado en sus resultados.<\/p>\n

\"Enfoque
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\nVeamos m\u00e1s en detalle c\u00f3mo se llevaron a cabo las clases de cada materia. La primera materia fue \u00e1lgebra lineal. Durante un d\u00eda, los estudiantes estudiaron vectores y matrices, sistemas de ecuaciones lineales, etc. Las tareas pr\u00e1cticas se desarrollaron de manera interactiva: los problemas propuestos se resolv\u00edan individualmente y el profesor y otros estudiantes ofrec\u00edan comentarios y sugerencias.<\/p>\n

\"Enfoque
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\nLa segunda materia fue electricidad y circuitos simples. Los estudiantes aprendieron los fundamentos de la electrodin\u00e1mica: voltaje, corriente, resistencia, la ley de Ohm y las leyes de Kirchhoff. Las tareas pr\u00e1cticas se realizaron parcialmente en el simulador o en la pizarra, pero se dedic\u00f3 m\u00e1s tiempo a construir circuitos reales, como circuitos l\u00f3gicos, circuitos oscilantes, etc.<\/p>\n

\"Enfoque
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\nEl siguiente tema, Arquitectura de Computadoras, es en cierto sentido un puente que une la f\u00edsica y la programaci\u00f3n. Los estudiantes estudiaron la base fundamental, cuyo significado es m\u00e1s te\u00f3rico que pr\u00e1ctico. Como pr\u00e1ctica, los estudiantes dise\u00f1aron de forma independiente circuitos aritm\u00e9tico-l\u00f3gicos en un simulador y obtuvieron puntos por las tareas completadas.<\/p>\n

El cuarto d\u00eda fue el primer d\u00eda de programaci\u00f3n. Se eligi\u00f3 el lenguaje de programaci\u00f3n Python 2, ya que es el que se utiliza en la programaci\u00f3n con ROS. Este d\u00eda se estructur\u00f3 de la siguiente manera: los instructores explicaron el material, presentaron ejemplos de resoluci\u00f3n de problemas, mientras los estudiantes los escuchaban, sentados frente a sus computadoras, y repet\u00edan lo que el instructor hab\u00eda escrito en la pizarra o en la diapositiva. Luego, los alumnos resolvieron problemas similares de manera independiente, y posteriormente, las soluciones fueron evaluadas por los profesores.<\/p>\n

El quinto d\u00eda fue dedicado a ROS: los estudiantes se familiarizaron con la programaci\u00f3n de robots. Todo el d\u00eda lectivo, los alumnos estuvieron frente a las computadoras, ejecutando el c\u00f3digo que el instructor hab\u00eda explicado. Pudieron iniciar las principales unidades de ROS de forma independiente, adem\u00e1s de conocer el proyecto Duckietown. Al final de este d\u00eda, los estudiantes estaban listos para comenzar la parte pr\u00e1ctica de la escuela: la resoluci\u00f3n de tareas pr\u00e1cticas.<\/p>\n

\"Enfoque
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Descripci\u00f3n de los proyectos seleccionados<\/h3>\n

\nSe pidi\u00f3 a los estudiantes que se agruparan en equipos de tres y eligieran un tema para su proyecto. Al final, fueron aceptados los siguientes proyectos:<\/p>\n

1. Calibraci\u00f3n de colores. Duckiebot necesita calibrar su c\u00e1mara al cambiar las condiciones de iluminaci\u00f3n, por lo que existe la tarea de calibraci\u00f3n autom\u00e1tica. El problema es que los rangos de colores son muy sensibles a la iluminaci\u00f3n. Los participantes implementaron una utilidad que destacar\u00eda los colores necesarios (rojo, blanco y amarillo) en la imagen y construir\u00eda rangos para cada color en formato HSV.<\/p>\n

2. Duck Taxi. La idea de este proyecto es que Duckiebot pueda detenerse cerca de un objeto determinado, recogerlo y seguir un recorrido espec\u00edfico. Se eligi\u00f3 como objeto un pato amarillo brillante.<\/p>\n

\"Enfoque
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\n3. Construcci\u00f3n de un grafo de caminos. Existe la tarea de construir un grafo de caminos y cruces. El objetivo de este proyecto es construir un grafo de caminos sin proporcionar datos aprior\u00edsticos sobre el entorno para Duckiebot, bas\u00e1ndose \u00fanicamente en los datos de la c\u00e1mara. <\/p>\n

4. Veh\u00edculo patrullero. Este proyecto fue ideado por los mismos estudiantes. Propusieron ense\u00f1ar a un Duckiebot, el 'patrullero', a perseguir a otro - el 'infractor'. Para ello, se utiliz\u00f3 un mecanismo de reconocimiento de objetivos mediante un marcador ArUco. Una vez que se complet\u00f3 el reconocimiento, se env\u00eda una se\u00f1al al 'infractor' indicando el final de la operaci\u00f3n.<\/p>\n

\"Enfoque
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Calibraci\u00f3n de Color<\/h3>\n

\nEl objetivo del proyecto Color Calibration era ajustar el rango de colores reconocidos de las marcas viales a nuevas condiciones de iluminaci\u00f3n. Sin estas correcciones, el reconocimiento de l\u00edneas de detenci\u00f3n, divisores de carriles y bordes de carretera se volv\u00eda incorrecto. Los participantes propusieron una soluci\u00f3n basada en el preprocesamiento de los patrones de color de las marcas: rojo, amarillo y blanco. <\/p>\n

Para cada uno de estos colores se estableci\u00f3 un rango previo de valores HSV o RGB. Usando este rango, se identifican en el fotograma todas las \u00e1reas que contienen colores apropiados, y se elige la m\u00e1s grande. Esta \u00e1rea se toma como el color que debe ser recordado. Luego se utilizan f\u00f3rmulas estad\u00edsticas, como el c\u00e1lculo del promedio y la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar, para evaluar el nuevo rango de color. <\/p>\n

Este rango se graba en los archivos de configuraci\u00f3n de la c\u00e1mara Duckiebot y puede ser utilizado posteriormente. El enfoque descrito se aplic\u00f3 a los tres colores, formando as\u00ed rangos para cada uno de los colores de la marca.<\/p>\n

Las pruebas mostraron un reconocimiento casi perfecto de las l\u00edneas de la marca, excepto en los casos en que se utilizaba cinta brillante como material para la marca, que refleja tanto las fuentes de luz que desde el \u00e1ngulo de visi\u00f3n de la c\u00e1mara la marca parec\u00eda blanca independientemente de su color original.<\/p>\n

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

\nEl proyecto Duck Taxi implicaba construir un algoritmo para buscar el pato pasajero en la ciudad y luego transportarlo al destino requerido. Los participantes dividieron esta tarea en dos: detecci\u00f3n y movimiento en el grafo.<\/p>\n

Los estudiantes realizaron la detecci\u00f3n del pato, suponiendo que un pato es cualquier \u00e1rea del fotograma que se puede reconocer como amarilla, con un tri\u00e1ngulo rojo (su pico) sobre \u00e9l. Una vez que tal \u00e1rea es detectada en el fotograma, el robot debe acercarse a ella y luego detenerse durante unos segundos, imitando la llegada del pasajero.<\/p>\n

Luego, teniendo previamente en memoria el grafo de carreteras de todo duckietown y la posici\u00f3n del robot, as\u00ed como el destino como entrada, los participantes construyen un camino desde el punto de partida hasta el destino utilizando el algoritmo de Dijkstra para encontrar rutas en el grafo. La salida se presenta como un conjunto de comandos: giros en cada uno de los siguientes cruces.<\/p>\n

\"Enfoque
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Grafo de Carreteras<\/h3>\n

\nEl objetivo de este proyecto fue construir un grafo: una red de caminos en Duckietown. Los nodos del grafo resultante son intersecciones, y los arcos son caminos. Para esto, el Duckiebot debe explorar la ciudad y analizar su ruta. <\/p>\n

Durante el trabajo en el proyecto, se consider\u00f3, pero luego se desech\u00f3, la idea de hacer un grafo ponderado, en el que el costo de la arista se determina por la distancia (tiempo de recorrido) entre intersecciones. La implementaci\u00f3n de esta idea result\u00f3 ser demasiado laboriosa y no habr\u00eda tiempo suficiente dentro del marco escolar.<\/p>\n

Cuando el Duckiebot llega a una intersecci\u00f3n, elige un camino que sale de la intersecci\u00f3n por el cual a\u00fan no ha pasado. Cuando se han recorrido todos los caminos en todas las intersecciones, el bot recuerda una lista de adyacencias de intersecciones, que se convierte en una imagen utilizando la biblioteca Graphviz.<\/p>\n

El algoritmo propuesto por los participantes no es adecuado para un Duckietown arbitrario, pero funcion\u00f3 bien en una peque\u00f1a ciudad compuesta por cuatro intersecciones, utilizada en el marco escolar. La idea era complementar cada intersecci\u00f3n con un marcador ArUco que contenga el identificador de la intersecci\u00f3n, para rastrear el orden de paso por las intersecciones.
\nEl esquema de funcionamiento del algoritmo desarrollado por los participantes se muestra en la imagen. <\/p>\n

\"Enfoque
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Patrullero<\/h3>\n

\nEl objetivo de este proyecto es buscar, perseguir y detener al bot infractor en la ciudad de Duckietown. El bot patrullero debe moverse por el anillo externo de la carretera de la ciudad en busca de un bot infractor conocido de antemano. Tras detectar al infractor, el bot patrullero debe seguirlo y hacer que se detenga.<\/p>\n

El trabajo comenz\u00f3 con la b\u00fasqueda de una idea para detectar al bot en la imagen y reconocer al infractor en ella. El equipo propuso equipar a cada bot en la ciudad, en la parte trasera, con un marcador \u00fanico, al igual que los veh\u00edculos reales tienen matr\u00edculas. Para esto se eligieron marcadores ArUco. Estos ya se hab\u00edan utilizado en Duckietown, ya que son f\u00e1ciles de trabajar y permiten determinar la orientaci\u00f3n del marcador en el espacio y la distancia hasta \u00e9l.<\/p>\n

Luego, se requiri\u00f3 hacer que el robot patrullero se moviera estrictamente por el c\u00edrculo exterior sin detenerse en las intersecciones. Por defecto, el Duckiebot se mueve en un carril y se detiene en la l\u00ednea de detenci\u00f3n. Luego, mediante se\u00f1ales de tr\u00e1fico, determina la configuraci\u00f3n de la intersecci\u00f3n y decide la direcci\u00f3n para cruzar. Cada una de las etapas descritas corresponde a un estado del aut\u00f3mata del robot. Para evitar las paradas en la intersecci\u00f3n, el equipo modific\u00f3 el aut\u00f3mata de estados, de modo que, al acercarse a la l\u00ednea de detenci\u00f3n, el robot pasara directamente al estado de cruce de la intersecci\u00f3n.<\/p>\n

El siguiente paso fue resolver el problema de detener al bot infractor. El equipo supuso que el robot patrullero podr\u00eda tener acceso por SSH a cada uno de los bots en la ciudad, es decir, tener cierta informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 datos de autorizaci\u00f3n tiene y qu\u00e9 ID tiene cada bot. As\u00ed, despu\u00e9s de detectar al infractor, el robot patrullero comenz\u00f3 a conectarse por SSH al bot infractor y a apagar su sistema. <\/p>\n

Tras confirmar que el comando de apagado se hab\u00eda ejecutado, el robot patrullero tambi\u00e9n se deten\u00eda.
\nEl algoritmo de funcionamiento del robot patrullero se puede representar en el siguiente diagrama:<\/p>\n

\"Enfoque
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Trabajo en proyectos<\/h3>\n

\nEl trabajo se organiz\u00f3 en un formato similar a Scrum: cada ma\u00f1ana, los estudiantes planificaban las tareas del d\u00eda y, por la tarde, informaban sobre el trabajo realizado. <\/p>\n

En los primeros y \u00faltimos d\u00edas, los estudiantes prepararon presentaciones que describ\u00edan la tarea asignada y las formas de resolverla. Para ayudar a los estudiantes a seguir los planes elegidos, en las salas donde se trabajaba en los proyectos hab\u00eda profesores de Rusia y Am\u00e9rica disponibles para responder preguntas. La comunicaci\u00f3n se llev\u00f3 a cabo principalmente en ingl\u00e9s.<\/p>\n

Resultados y su demostraci\u00f3n<\/h3>\n

\nEl trabajo en los proyectos dur\u00f3 una semana, al final de la cual los estudiantes presentaron sus resultados. Todos prepararon presentaciones en las que contaron lo que aprendieron en esta escuela, las lecciones m\u00e1s importantes que extrajeron, lo que les gust\u00f3 o no les gust\u00f3. Despu\u00e9s de esto, cada equipo present\u00f3 su proyecto. Todos los equipos cumplieron con las tareas asignadas.<\/p>\n

El equipo encargado de la calibraci\u00f3n de colores finaliz\u00f3 su proyecto m\u00e1s r\u00e1pido que los dem\u00e1s, por lo que tuvieron tiempo de preparar la documentaci\u00f3n para su programa. En cambio, el equipo que se ocupaba del gr\u00e1fico de caminos hizo todo lo posible por mejorar y corregir sus algoritmos incluso en el \u00faltimo d\u00eda antes de la demostraci\u00f3n del proyecto.<\/p>\n

\"Enfoque
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Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

\nDespu\u00e9s de graduarse, pedimos a los estudiantes que evaluaran las actividades realizadas y respondieran preguntas sobre cu\u00e1n bien la escuela cumpli\u00f3 con sus expectativas, qu\u00e9 habilidades adquirieron, etc. Todos los estudiantes mencionaron que aprendieron a trabajar en equipo, a distribuir tareas y a planificar su tiempo.<\/p>\n

Tambi\u00e9n se pidi\u00f3 a los estudiantes que evaluaran la utilidad y la dificultad de los cursos que tomaron. Aqu\u00ed se formaron dos grupos de calificaciones: para algunos los cursos no representaron gran dificultad, mientras que otros los consideraron extremadamente dif\u00edciles. <\/p>\n

Esto significa que la escuela ocup\u00f3 la posici\u00f3n correcta, siendo accesible para principiantes en diversas \u00e1reas, pero tambi\u00e9n proporcionando materiales para la revisi\u00f3n y consolidaci\u00f3n de conocimientos a estudiantes experimentados. Cabe destacar que el curso de programaci\u00f3n (Python) fue calificado por casi todos como no complicado, pero \u00fatil. El curso m\u00e1s dif\u00edcil, seg\u00fan los estudiantes, fue 'Arquitectura de Computadoras'.<\/p>\n

Cuando se pregunt\u00f3 a los estudiantes sobre las desventajas y ventajas de la escuela, muchos respondieron que les agrad\u00f3 el estilo de ense\u00f1anza elegido, donde los profesores ofrecieron asistencia r\u00e1pida e individual y respondieron a las preguntas que surgieron. <\/p>\n

Los estudiantes tambi\u00e9n apreciaron trabajar en un r\u00e9gimen de planificaci\u00f3n diaria de sus tareas y establecer sus propios plazos. Como desventajas, se\u00f1alaron la falta de conocimientos proporcionados que se necesitaban al trabajar con el bot: al conectarse, entendiendo los principios y fundamentos de su funcionamiento. <\/p>\n

Pr\u00e1cticamente todos los estudiantes se\u00f1alaron que la escuela super\u00f3 sus expectativas, lo que indica que la direcci\u00f3n elegida para la organizaci\u00f3n de la escuela fue la correcta. Por lo tanto, es importante mantener los lineamientos generales para organizar la pr\u00f3xima escuela, teniendo en cuenta y, si es posible, eliminando las desventajas que mencionaron estudiantes y profesores, quiz\u00e1s ajustando la lista de cursos o el tiempo de ense\u00f1anza. <\/p>\n

Autores del art\u00edculo: el equipo del laboratorio de algoritmos de robots m\u00f3viles<\/a><\/noindex> en JetBrains Research.<\/a><\/noindex><\/p>\n

P.D. Nuestro blog corporativo tiene un nuevo nombre. Ahora estar\u00e1 dedicado a los proyectos educativos de la empresa JetBrains.
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Fuente: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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