{"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\/fr\/blog\/news\/podhod-intensivnogo-obucheniya-stem","title":{"rendered":"Approche de l'apprentissage intensif STEM","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Dans le monde de l'\u00e9ducation en ing\u00e9nierie, il existe de nombreux excellents cours, mais souvent, le programme d'\u00e9tudes qui en d\u00e9coule pr\u00e9sente un grave inconv\u00e9nient : le manque de coh\u00e9rence entre les diff\u00e9rentes th\u00e9matiques. On pourrait objecter : comment cela est-il possible ? <\/p>\n

Lors de la cr\u00e9ation d'un programme d'\u00e9tudes, pour chaque cours, des pr\u00e9requis et un ordre pr\u00e9cis dans lequel les disciplines doivent \u00eatre \u00e9tudi\u00e9es sont \u00e9tablis. Par exemple, pour assembler et programmer un robot mobile basique, il est n\u00e9cessaire de conna\u00eetre un peu de m\u00e9canique pour cr\u00e9er sa structure physique ; les principes de l'\u00e9lectricit\u00e9 selon les lois d'Ohm\/Kirchhoff, la repr\u00e9sentation des signaux num\u00e9riques et analogiques ; les op\u00e9rations avec des vecteurs et des matrices pour d\u00e9crire les syst\u00e8mes de coordonn\u00e9es et les d\u00e9placements du robot dans l'espace ; les bases de la programmation concernant la repr\u00e9sentation des donn\u00e9es, les algorithmes simples et les structures de contr\u00f4le, etc., pour d\u00e9crire le comportement. <\/p>\n

Trouve-t-on tout cela dans les cours universitaires ? Bien s\u00fbr que oui. Cependant, aux lois d'Ohm\/Kirchhoff, nous ajoutons la thermodynamique et la th\u00e9orie des champs ; en plus des op\u00e9rations avec les matrices et les vecteurs, il faut se familiariser avec les formes de Jordan ; en programmation, l'\u00e9tude du polymorphisme \u2014 des th\u00e8mes qui ne sont pas toujours essentiels pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me pratique simple. <\/p>\n

L'enseignement universitaire est extensif : l'\u00e9tudiant avance sur un large front et ne voit souvent pas le sens ni la pertinence pratique des connaissances acquises. Nous avons d\u00e9cid\u00e9 de renverser la paradigme de l'enseignement STEM (Science, Technologie, Ing\u00e9nierie, Math\u00e9matiques) universitaire et de cr\u00e9er un programme qui repose sur la coh\u00e9rence des connaissances, permettant un approfondissement futur, c'est-\u00e0-dire anticipant une ma\u00eetrise intensive des mati\u00e8res.
\n<\/a><\/noindex>
\nL'apprentissage d'un nouveau domaine peut \u00eatre compar\u00e9 \u00e0 l'exploration d'un territoire. Ici, il y a deux options : soit nous avons devant nous une carte tr\u00e8s d\u00e9taill\u00e9e avec une \u00e9norme quantit\u00e9 de d\u00e9tails \u00e0 \u00e9tudier (ce qui prend beaucoup de temps) pour comprendre o\u00f9 se trouvent les rep\u00e8res principaux et comment ils se rapportent les uns aux autres ; soit nous pouvons utiliser un plan primitif, qui ne marque que les points principaux et leur disposition mutuelle - une telle carte est suffisante pour commencer \u00e0 avancer dans la bonne direction, en pr\u00e9cisant les d\u00e9tails en cours de route. <\/p>\n

Nous avons test\u00e9 l'approche d'apprentissage intensif STEM lors de l'\u00e9cole d'hiver que nous avons r\u00e9alis\u00e9e en collaboration avec les \u00e9tudiants du MIT, soutenue par JetBrains Research.<\/a><\/noindex> <\/p>\n

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Pr\u00e9paration du mat\u00e9riel<\/h3>\n

<\/b>
\nLa premi\u00e8re partie du programme de l'\u00e9cole \u00e9tait une semaine de cours sur les domaines principaux, incluant l'alg\u00e8bre, les circuits \u00e9lectriques, l'architecture des ordinateurs, la programmation en Python et une introduction \u00e0 ROS (Robot Operating System). <\/p>\n

Les domaines ont \u00e9t\u00e9 choisis non pas au hasard : se compl\u00e9tant mutuellement, ils devaient aider les \u00e9tudiants \u00e0 voir le lien entre des \u00e9l\u00e9ments qui, \u00e0 premi\u00e8re vue, semblaient diff\u00e9rents - les math\u00e9matiques, l'\u00e9lectronique et la programmation.<\/p>\n

Bien s\u00fbr, l'objectif principal n'\u00e9tait pas de donner de nombreuses conf\u00e9rences, mais de permettre aux \u00e9tudiants d'appliquer ces nouvelles connaissances en pratique. <\/p>\n

Dans le domaine de l'alg\u00e8bre, les \u00e9tudiants pouvaient s'exercer aux op\u00e9rations sur les matrices et \u00e0 la r\u00e9solution de syst\u00e8mes d'\u00e9quations, qui sont devenues utiles lors de l'\u00e9tude des circuits \u00e9lectriques. En apprenant le fonctionnement du transistor et des \u00e9l\u00e9ments logiques construits sur sa base, les \u00e9tudiants ont pu voir leur application dans la structure d'un processeur, et apr\u00e8s avoir \u00e9tudi\u00e9 les bases du langage Python, \u00e9crire un programme pour un v\u00e9ritable robot.<\/p>\n

\"Approche
\n
\n<\/p>\n

Duckietown<\/h3>\n

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\nUne des t\u00e2ches de l'\u00e9cole \u00e9tait de minimiser l'utilisation des simulateurs lorsque cela \u00e9tait possible. C'est pourquoi un grand ensemble de circuits \u00e9lectroniques a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9par\u00e9, que les \u00e9tudiants devaient assembler sur une carte d'essai \u00e0 partir de composants r\u00e9els et tester en pratique, et Duckietown a \u00e9t\u00e9 choisi comme base pour les projets.<\/p>\n

Duckietown est un projet ouvert comprenant de petits robots autonomes appel\u00e9s Duckiebot et un r\u00e9seau de routes sur lesquelles ils se d\u00e9placent. Duckiebot est une plateforme \u00e0 roues \u00e9quip\u00e9e d'un micro-ordinateur Raspberry Pi et d'une cam\u00e9ra. <\/p>\n

Sur cette base, nous avons pr\u00e9par\u00e9 un ensemble de t\u00e2ches possibles, telles que la construction de cartes routi\u00e8res, la recherche d'objets et l'arr\u00eat pr\u00e8s d'eux, ainsi que d'autres. Les \u00e9tudiants pouvaient \u00e9galement proposer leur propre probl\u00e8me et non seulement \u00e9crire un programme pour le r\u00e9soudre, mais aussi le lancer imm\u00e9diatement sur un vrai robot.<\/p>\n

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Enseignement<\/h3>\n

<\/b>
\nLors des cours, les enseignants pr\u00e9sentaient le mat\u00e9riel \u00e0 l'aide de pr\u00e9sentations pr\u00e9par\u00e9es \u00e0 l'avance. Certains cours \u00e9taient enregistr\u00e9s en vid\u00e9o, permettant ainsi aux \u00e9tudiants de les visionner chez eux. Pendant les cours, les \u00e9tudiants utilisaient des ressources sur leurs ordinateurs, posaient des questions, r\u00e9solvaient des probl\u00e8mes ensemble et individuellement, parfois au tableau. \u00c0 l'issue du travail, un classement de chaque \u00e9tudiant \u00e9tait \u00e9tabli par mati\u00e8re.<\/p>\n

\"Approche
\n
\nExaminons plus en d\u00e9tail la conduite des cours pour chaque mati\u00e8re. La premi\u00e8re mati\u00e8re \u00e9tait l'alg\u00e8bre lin\u00e9aire. Les \u00e9tudiants \u00e9tudiaient en une journ\u00e9e les vecteurs et matrices, les syst\u00e8mes d'\u00e9quations lin\u00e9aires, etc. Les exercices pratiques \u00e9taient r\u00e9alis\u00e9s de mani\u00e8re interactive : les probl\u00e8mes propos\u00e9s \u00e9taient r\u00e9solus individuellement, tandis que l'enseignant et d'autres \u00e9tudiants faisaient des commentaires et des suggestions.<\/p>\n

\"Approche
\n
\nLa deuxi\u00e8me mati\u00e8re \u00e9tait l'\u00e9lectricit\u00e9 et les circuits simples. Les \u00e9tudiants ont \u00e9tudi\u00e9 les bases de l'\u00e9lectrodynamique : tension, courant, r\u00e9sistance, loi d'Ohm et lois de Kirchhoff. Les exercices pratiques \u00e9taient partiellement r\u00e9alis\u00e9s dans un simulateur ou ex\u00e9cut\u00e9s au tableau, mais une plus grande partie du temps \u00e9tait consacr\u00e9e \u00e0 la construction de circuits r\u00e9els, tels que des circuits logiques, des circuits oscillants, etc.<\/p>\n

\"Approche
\n
\nLa prochaine th\u00e9matique \u2014 l'Architecture des ordinateurs \u2014 constitue en quelque sorte un pont entre la physique et la programmation. Les \u00e9tudiants ont \u00e9tudi\u00e9 des bases fondamentales dont la signification est davantage th\u00e9orique que pratique. En termes de pratique, les \u00e9tudiants ont con\u00e7u de mani\u00e8re autonome des circuits arithm\u00e9tiques et logiques dans un simulateur et ont re\u00e7u des points pour les travaux r\u00e9alis\u00e9s.<\/p>\n

Quatri\u00e8me jour \u2014 premier jour de programmation. Le langage de programmation choisi \u00e9tait Python 2, car c'est celui utilis\u00e9 pour la programmation sous ROS. Cette journ\u00e9e a \u00e9t\u00e9 structur\u00e9e de la mani\u00e8re suivante : les enseignants expliquaient le mat\u00e9riel, donnaient des exemples de r\u00e9solution de probl\u00e8mes, tandis que les \u00e9tudiants les \u00e9coutaient, assis devant les ordinateurs, et r\u00e9p\u00e9taient ce que l'enseignant avait \u00e9crit au tableau ou sur la diapositive. Ensuite, les \u00e9l\u00e8ves r\u00e9solvaient des probl\u00e8mes similaires de mani\u00e8re autonome, les solutions \u00e9tant ensuite \u00e9valu\u00e9es par les enseignants.<\/p>\n

Le cinqui\u00e8me jour \u00e9tait consacr\u00e9 \u00e0 ROS : les \u00e9tudiants se familiarisaient avec la programmation des robots. Toute la journ\u00e9e, les \u00e9tudiants \u00e9taient devant les ordinateurs, ex\u00e9cutant le code dont parlait l'enseignant. Ils ont pu lancer ind\u00e9pendamment les principales unit\u00e9s de ROS et se sont \u00e9galement familiaris\u00e9s avec le projet Duckietown. \u00c0 la fin de cette journ\u00e9e, les \u00e9tudiants \u00e9taient pr\u00eats \u00e0 commencer la partie projet de l'\u00e9cole \u2014 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes pratiques.<\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Description des projets choisis<\/h3>\n

\nLes \u00e9tudiants ont \u00e9t\u00e9 invit\u00e9s \u00e0 se regrouper par \u00e9quipes de trois personnes et \u00e0 choisir un sujet de projet. Au final, les projets suivants ont \u00e9t\u00e9 accept\u00e9s :<\/p>\n

1. Calibration des couleurs. Le Duckiebot a besoin d'une calibration de la cam\u00e9ra lors des changements de conditions d'\u00e9clairage, d'o\u00f9 la n\u00e9cessit\u00e9 d'une calibration automatique. Le probl\u00e8me est que les gammes de couleurs sont tr\u00e8s sensibles \u00e0 la luminosit\u00e9. Les participants ont r\u00e9alis\u00e9 un utilitaire qui isolait les couleurs requises (rouge, blanc et jaune) dans l'image et construisait des plages pour chaque couleur au format HSV.<\/p>\n

2. Duck Taxi. L'id\u00e9e de ce projet est que le Duckiebot puisse s'arr\u00eater pr\u00e8s d'un certain objet, le saisir et suivre un certain trajet. L'objet choisi \u00e9tait un canard jaune vif.<\/p>\n

\"Approche
\n
\n3. Construction du graphique routier. Il s'agit de construire un graphique des routes et des intersections. L'objectif de ce projet est de construire un graphique des routes sans fournir de donn\u00e9es a priori sur l'environnement pour le Duckiebot, en s'appuyant uniquement sur les donn\u00e9es de la cam\u00e9ra. <\/p>\n

4. Voiture de patrouille. Ce projet a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 par les \u00e9tudiants eux-m\u00eames. Ils ont propos\u00e9 d'apprendre \u00e0 un Duckiebot, le \"patrouilleur\", \u00e0 poursuivre un autre \u2014 le \"contrevenant\". Pour cela, un m\u00e9canisme de reconnaissance d'objet utilisant le marqueur ArUco a \u00e9t\u00e9 employ\u00e9. Une fois la reconnaissance termin\u00e9e, un signal est envoy\u00e9 au \"contrevenant\" pour indiquer la fin de l'op\u00e9ration.<\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Calibration des Couleurs<\/h3>\n

\nL'objectif du projet Color Calibration \u00e9tait d'ajuster la gamme de couleurs d\u00e9tectables des marquages selon les nouvelles conditions d'\u00e9clairage. Sans ces ajustements, la d\u00e9tection des lignes d'arr\u00eat, des s\u00e9parateurs de voies et des bordures de route devenait incorrecte. Les participants ont propos\u00e9 une solution bas\u00e9e sur le pr\u00e9traitement des mod\u00e8les de couleurs des marquages : rouge, jaune et blanc. <\/p>\n

Pour chacune de ces couleurs, une plage pr\u00e9d\u00e9finie de valeurs HSV ou RGB est sp\u00e9cifi\u00e9e. \u00c0 l'aide de cette plage, toutes les zones contenant des couleurs appropri\u00e9es dans l'image sont identifi\u00e9es, et la plus grande d'entre elles est s\u00e9lectionn\u00e9e. Cette zone est consid\u00e9r\u00e9e comme la couleur \u00e0 m\u00e9moriser. Ensuite, des formules statistiques sont utilis\u00e9es, telles que le calcul de la moyenne et de l'\u00e9cart-type, pour \u00e9valuer la nouvelle plage de couleurs. <\/p>\n

Cette plage est enregistr\u00e9e dans les fichiers de configuration de la cam\u00e9ra Duckiebot et peut \u00eatre utilis\u00e9e par la suite. L'approche d\u00e9crite a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9e aux trois couleurs, formant ainsi des plages pour chaque couleur de marquage.<\/p>\n

Les tests ont montr\u00e9 une reconnaissance presque parfaite des lignes de marquage, sauf dans les cas o\u00f9 des mat\u00e9riaux de marquage en ruban brillant \u00e9taient utilis\u00e9s, refl\u00e9tant tellement les sources de lumi\u00e8re que sous l'angle de la cam\u00e9ra, le marquage semblait blanc ind\u00e9pendamment de sa couleur d'origine.<\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Duck Taxi<\/h3>\n

\nLe projet Duck Taxi visait \u00e0 mettre en place un algorithme pour localiser le canard passager dans la ville, puis \u00e0 le transporter vers le point d\u00e9sir\u00e9. Les participants ont d\u00e9compos\u00e9 cette t\u00e2che en deux : d\u00e9tection et navigation dans le graphe.<\/p>\n

Les \u00e9tudiants ont effectu\u00e9 la d\u00e9tection du canard, en partant du principe qu'un canard est toute zone de l'image que l'on peut reconna\u00eetre comme jaune, avec un triangle rouge (bec) dessus. D\u00e8s qu'une telle zone est d\u00e9tect\u00e9e dans un cadre, le robot doit s'en approcher, puis s'arr\u00eater pendant quelques secondes, imitant l'atterrissage du passager.<\/p>\n

Ensuite, avec le graphe routier de tout Duckietown pr\u00e9alablement enregistr\u00e9 dans sa m\u00e9moire et la position du robot, ainsi qu'avec le point de destination comme entr\u00e9e, les participants construisent un chemin du point de d\u00e9part au point d'arriv\u00e9e en utilisant l'algorithme de Dijkstra pour trouver des chemins dans le graphe. Les r\u00e9sultats sont pr\u00e9sent\u00e9s sous forme d'un ensemble de commandes \u2014 des tournants \u00e0 chaque intersection suivante.<\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Graph des Routes<\/h3>\n

\nL'objectif de ce projet \u00e9tait de construire un graphe - un r\u00e9seau routier dans Duckietown. Les n\u0153uds du graphe r\u00e9sultant sont les intersections, et les arcs sont les routes. Pour cela, le Duckiebot doit explorer la ville et analyser son itin\u00e9raire. <\/p>\n

Au cours de ce projet, l'id\u00e9e de cr\u00e9er un graphe pond\u00e9r\u00e9, o\u00f9 le co\u00fbt de l'ar\u00eate est d\u00e9termin\u00e9 par la distance (temps n\u00e9cessaire pour le parcourir) entre les intersections, a \u00e9t\u00e9 envisag\u00e9e, mais finalement abandonn\u00e9e. La mise en \u0153uvre de cette id\u00e9e s'est av\u00e9r\u00e9e trop laborieuse, et il n'y aurait pas eu assez de temps dans le cadre de l'\u00e9cole.<\/p>\n

Lorsque le Duckiebot atteint une nouvelle intersection, il choisit une route sortant de l'intersection par laquelle il ne s'est pas encore d\u00e9plac\u00e9. Une fois toutes les routes de toutes les intersections parcourues, le bot conserve en m\u00e9moire une liste d'adjacence des intersections, qui est ensuite transform\u00e9e en image \u00e0 l'aide de la biblioth\u00e8que Graphviz.<\/p>\n

L'algorithme propos\u00e9 par les participants n'est pas adapt\u00e9 \u00e0 un Duckietown arbitraire, mais a bien fonctionn\u00e9 dans une petite ville compos\u00e9e de quatre intersections, utilis\u00e9e dans le cadre de l'\u00e9cole. L'id\u00e9e \u00e9tait de compl\u00e9ter chaque intersection avec un marqueur ArUco contenant un identifiant de l'intersection, afin de suivre l'ordre de passage aux intersections.
\nLe sch\u00e9ma de fonctionnement de l'algorithme d\u00e9velopp\u00e9 par les participants est pr\u00e9sent\u00e9 dans l'illustration. <\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Patrol Car<\/h3>\n

\nL'objectif de ce projet est de d\u00e9tecter, poursuivre et arr\u00eater un bot contrevenant dans la ville de Duckietown. Le bot de patrouille doit circuler sur l'anneau ext\u00e9rieur de la route dans la ville \u00e0 la recherche d'un bot contrevenant connu \u00e0 l'avance. Apr\u00e8s avoir d\u00e9tect\u00e9 l'infracteur, le bot de patrouille doit le suivre et l'amener \u00e0 s'arr\u00eater.<\/p>\n

Le travail a commenc\u00e9 par la recherche d'une id\u00e9e pour la d\u00e9tection du bot dans le cadre et la reconnaissance de l'infracteur. L'\u00e9quipe a propos\u00e9 d'\u00e9quiper chaque bot dans la ville d'un marqueur unique \u00e0 l'arri\u00e8re - tout comme les voitures r\u00e9elles ont des plaques d'immatriculation. Pour cela, des marqueurs ArUco ont \u00e9t\u00e9 choisis. Ils avaient d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s dans Duckietown auparavant, car il est facile de travailler avec eux et ils permettent de d\u00e9terminer l'orientation du marqueur dans l'espace et la distance qui le s\u00e9pare.<\/p>\n

Ensuite, il a fallu faire en sorte que le robot patrouilleur se d\u00e9place strictement sur le cercle ext\u00e9rieur sans s'arr\u00eater aux intersections. Par d\u00e9faut, le Duckiebot se d\u00e9place dans une voie et s'arr\u00eate \u00e0 la ligne d'arr\u00eat. Ensuite, gr\u00e2ce \u00e0 des panneaux de signalisation, il d\u00e9termine la configuration de l'intersection et prend une d\u00e9cision sur la direction \u00e0 prendre. Chacune des \u00e9tapes d\u00e9crites est r\u00e9gie par un \u00e9tat du automate fini du robot. Afin d'\u00e9liminer les arr\u00eats \u00e0 l'intersection, l'\u00e9quipe a modifi\u00e9 l'automate d'\u00e9tats pour que, \u00e0 l'approche de la ligne d'arr\u00eat, le robot passe imm\u00e9diatement \u00e0 l'\u00e9tat de franchissement de l'intersection tout droit.<\/p>\n

L'\u00e9tape suivante a \u00e9t\u00e9 de r\u00e9soudre le probl\u00e8me de l'arr\u00eat du robot contrevenant. L'\u00e9quipe a suppos\u00e9 que le robot patrouilleur pouvait acc\u00e9der par SSH \u00e0 chacun des robots de la ville, c'est-\u00e0-dire disposer d'informations sur les donn\u00e9es d'authentification et l'identifiant de chaque robot. Ainsi, apr\u00e8s la d\u00e9tection du contrevenant, le robot patrouilleur a commenc\u00e9 \u00e0 se connecter par SSH au robot contrevenant et \u00e0 d\u00e9sactiver son syst\u00e8me. <\/p>\n

Apr\u00e8s avoir confirm\u00e9 que la commande d'arr\u00eat avait \u00e9t\u00e9 ex\u00e9cut\u00e9e, le robot patrouilleur s'est \u00e9galement arr\u00eat\u00e9.
\nL'algorithme de fonctionnement du robot patrouilleur peut \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9 sous la forme du sch\u00e9ma suivant :<\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Travail sur des projets<\/h3>\n

\nLe travail a \u00e9t\u00e9 organis\u00e9 dans un format similaire \u00e0 Scrum : chaque matin, les \u00e9tudiants planifiaient leurs t\u00e2ches pour la journ\u00e9e, et le soir, ils faisaient un rapport sur le travail accompli. <\/p>\n

Au cours des premiers et derniers jours, les \u00e9tudiants ont pr\u00e9par\u00e9 des pr\u00e9sentations d\u00e9crivant la t\u00e2che donn\u00e9e et les m\u00e9thodes de solution. Pour aider les \u00e9tudiants \u00e0 suivre leurs plans, des enseignants de Russie et d'Am\u00e9rique \u00e9taient constamment pr\u00e9sents dans les salles o\u00f9 se d\u00e9roulait le travail sur les projets, r\u00e9pondant aux questions. La communication se faisait principalement en anglais.<\/p>\n

R\u00e9sultats et d\u00e9monstration<\/h3>\n

\nLe travail sur les projets a dur\u00e9 une semaine, \u00e0 l'issue de laquelle les \u00e9tudiants ont pr\u00e9sent\u00e9 leurs r\u00e9sultats. Tous ont pr\u00e9par\u00e9 des pr\u00e9sentations dans lesquelles ils ont parl\u00e9 de ce qu'ils avaient appris dans cette \u00e9cole, des le\u00e7ons les plus importantes qu'ils en ont tir\u00e9es, de ce qu'ils ont aim\u00e9 ou non. Ensuite, chaque \u00e9quipe a pr\u00e9sent\u00e9 son projet. Toutes les \u00e9quipes ont r\u00e9ussi \u00e0 accomplir les t\u00e2ches assign\u00e9es.<\/p>\n

L'\u00e9quipe charg\u00e9e de la calibration des couleurs a termin\u00e9 son projet plus rapidement que les autres, ce qui leur a permis de pr\u00e9parer \u00e9galement la documentation de leur programme. En revanche, l'\u00e9quipe qui s'occupait du graph des routes a continu\u00e9 \u00e0 peaufiner et \u00e0 corriger ses algorithmes jusqu'\u00e0 la derni\u00e8re journ\u00e9e avant la pr\u00e9sentation du projet.<\/p>\n

\"Approche
\n<\/p>\n

Conclusion<\/h3>\n

\nApr\u00e8s la fin de l'\u00e9cole, nous avons demand\u00e9 aux \u00e9tudiants d'\u00e9valuer les activit\u00e9s pass\u00e9es et de r\u00e9pondre \u00e0 des questions sur la mesure dans laquelle l'\u00e9cole a r\u00e9pondu \u00e0 leurs attentes, les comp\u00e9tences qu'ils ont acquises, etc. Tous les \u00e9tudiants ont not\u00e9 qu'ils avaient appris \u00e0 travailler en \u00e9quipe, \u00e0 r\u00e9partir les t\u00e2ches et \u00e0 planifier leur temps.<\/p>\n

Les \u00e9tudiants ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 invit\u00e9s \u00e0 \u00e9valuer l'utilit\u00e9 et la difficult\u00e9 des cours suivis. Deux groupes d'\u00e9valuations se sont ainsi form\u00e9s : pour certains, les cours n'ont pas repr\u00e9sent\u00e9 de grande difficult\u00e9, tandis que d'autres les ont \u00e9valu\u00e9s comme tr\u00e8s complexes. <\/p>\n

Cela signifie que l'\u00e9cole a pris la bonne direction, en restant accessible aux d\u00e9butants dans un domaine ou un autre, tout en fournissant des mat\u00e9riaux de r\u00e9vision et de renforcement aux \u00e9tudiants exp\u00e9riment\u00e9s. Il convient de noter que le cours de programmation (Python) a \u00e9t\u00e9 presque unanimement consid\u00e9r\u00e9 comme facile mais utile. Le cours le plus difficile, selon les \u00e9tudiants, \u00e9tait celui sur l'Architecture des ordinateurs.<\/p>\n

Lorsque les \u00e9tudiants ont \u00e9t\u00e9 interrog\u00e9s sur les d\u00e9fauts et les qualit\u00e9s de l'\u00e9cole, beaucoup ont r\u00e9pondu qu'ils appr\u00e9ciaient le style d'enseignement choisi, dans lequel les enseignants fournissaient rapidement et individuellement de l'aide et r\u00e9pondaient aux questions soulev\u00e9es. <\/p>\n

Les \u00e9tudiants ont \u00e9galement soulign\u00e9 qu'ils appr\u00e9ciaient de travailler avec une planification quotidienne de leurs t\u00e2ches et de fixer eux-m\u00eames des d\u00e9lais. En revanche, ils ont not\u00e9 un manque de connaissances fournies, qui \u00e9taient n\u00e9cessaires pour travailler avec le bot : lors de la connexion, de la compr\u00e9hension des bases et des principes de son fonctionnement. <\/p>\n

Pratiquement tous les \u00e9tudiants ont not\u00e9 que l'\u00e9cole avait d\u00e9pass\u00e9 leurs attentes, ce qui t\u00e9moigne d'une bonne direction dans l'organisation de l'\u00e9cole. Par cons\u00e9quent, il est important de conserver les principes g\u00e9n\u00e9raux lors de l'organisation de la prochaine \u00e9cole, en tenant compte et en essayant de corriger les d\u00e9fauts signal\u00e9s par les \u00e9tudiants et les enseignants, \u00e9ventuellement en modifiant la liste des cours ou la dur\u00e9e de leur enseignement. <\/p>\n

Auteurs de l'article : l'\u00e9quipe du laboratoire des algorithmes de robots mobiles<\/a><\/noindex> dans JetBrains Research.<\/a><\/noindex><\/p>\n

P.S. Notre blog d'entreprise a un nouveau nom. Il sera d\u00e9sormais d\u00e9di\u00e9 aux projets \u00e9ducatifs de JetBrains.
\n
Source : habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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