Það eru mörg frábær námskeið í heimi verkfræðimenntunar, en oft er námskráin sem byggð er í kringum þau af einum alvarlegum galla - skortur á góðu samræmi milli ýmissa viðfangsefna. Maður gæti mótmælt: hvernig getur þetta verið?
Þegar þjálfunaráætlun er í mótun eru tilgreindar forsendur og skýr röð í hvaða námsgreinum ber að læra fyrir hvert námskeið. Til dæmis, til að smíða og forrita frumstætt farsíma vélmenni, þarftu að kunna smá vélfræði til að búa til líkamlega uppbyggingu þess; grunnatriði rafmagns á stigi laga Ohm/Kirchhoff, framsetning stafrænna og hliðrænna merkja; aðgerðir með vigra og fylki til að lýsa hnitakerfum og hreyfingum vélmennisins í geimnum; grunnatriði forritunar á stigi gagnaframsetningar, einföld reiknirit og stjórnaflutningsuppbygging o.fl. að lýsa hegðun.
Er allt þetta fjallað í háskólanámskeiðum? Hef auðvitað. Hins vegar, með lögmálum Ohm/Kirchhoffs fáum við varmafræði og sviðafræði; auk aðgerða með fylki og vektorum þarf að takast á við Jórdaníuform; í forritun, læra margbreytileika - efni sem þarf ekki alltaf til að leysa einfalt hagnýtt vandamál.
Háskólamenntun er umfangsmikil - nemandinn fer víða og sér oft ekki merkingu og hagnýta þýðingu þeirrar þekkingar sem hann fær. Við ákváðum að breyta hugmyndafræði háskólamenntunar í STEM (úr orðunum Science, Technology, Engineering, Math) og búa til forrit sem byggir á samhengi þekkingar, sem gerir ráð fyrir aukningu á heilleika í framtíðinni, þ.e. felur í sér mikla tökum á viðfangsefnum.
Það má líkja því að læra nýtt fagsvið við að kanna nærumhverfi. Og hér eru tveir möguleikar: annað hvort höfum við mjög ítarlegt kort með gríðarlegu magni af smáatriðum sem þarf að rannsaka (og þetta tekur mikinn tíma) til að skilja hvar helstu kennileiti eru og hvernig þau tengjast hvert öðru ; eða þú getur notað frumstæða áætlun, þar sem aðeins aðalatriðin og hlutfallsleg staða þeirra eru tilgreind - slíkt kort er nóg til að byrja strax að hreyfast í rétta átt og skýra smáatriðin þegar þú ferð.
Við prófuðum hina öflugu STEM námsaðferð í vetrarskóla sem við héldum ásamt MIT nemendum með stuðningi frá
Efni undirbúningur
Fyrsti hluti skólanámsins var kennsluvika á helstu sviðum sem fólu í sér algebru, rafrásir, tölvuarkitektúr, Python forritun og kynningu á ROS (Robot Operating System).
Leiðbeiningarnar voru ekki valdar af tilviljun: þær bæru hvor aðra upp og áttu að hjálpa nemendum að sjá tengslin á milli ólíkra atriða við fyrstu sýn - stærðfræði, rafeindatækni og forritun.
Aðalmarkmiðið var að sjálfsögðu ekki að halda mikið af fyrirlestrum heldur að gefa nemendum tækifæri til að beita nýfenginni þekkingu sjálfir í reynd.
Í algebruhlutanum gátu nemendur æft fylkisaðgerðir og að leysa jöfnukerfi sem nýttust vel við nám í rafrásum. Eftir að hafa lært um uppbyggingu smára og rökrænu þættina sem byggðir voru á grunni hans gátu nemendur séð notkun þeirra í örgjörvabúnaði og eftir að hafa lært grunnatriði Python tungumálsins skrifað forrit fyrir alvöru vélmenni í það.
Duckietown
Eitt af markmiðum skólans var að lágmarka vinnu með herma þar sem hægt var. Því var útbúið stórt sett af rafrásum sem nemendur áttu að setja saman á breiðbretti úr raunverulegum íhlutum og prófa þá í reynd og var Duckietown valið sem grunnur fyrir verkefnin.
Duckietown er opinn uppspretta verkefni sem felur í sér lítil sjálfstæð vélmenni sem kallast Duckiebots og net vega sem þeir ferðast eftir. Duckiebot er pallur á hjólum búinn Raspberry Pi örtölvu og einni myndavél.
Út frá því höfum við útbúið sett af mögulegum verkefnum eins og að búa til vegakort, leita að hlutum og stoppa við hlið þeirra og fjölda annarra. Nemendur gætu líka lagt fram eigin vandamál og ekki aðeins skrifað forrit til að leysa það, heldur einnig keyrt það strax á alvöru vélmenni.
Kennsla
Í fyrirlestrinum kynntu kennarar efnið með því að nota fyrirfram undirbúnar kynningar. Sumir tímar voru teknir upp á myndband svo nemendur gætu horft á þá heima. Í fyrirlestrum notuðu nemendur efni í tölvur sínar, spurðu spurninga og leystu verkefni saman og sjálfstætt, stundum við töfluna. Út frá niðurstöðum vinnunnar var einkunn hvers nemanda reiknuð út fyrir sig í mismunandi greinum.
Við skulum íhuga framkvæmd kennslu í hverju fagi nánar. Fyrsta viðfangsefnið var línuleg algebru. Nemendur eyddu einum degi í að rannsaka vektora og fylki, línulegar jöfnur o.fl. Hagnýt verkefni voru byggð upp á gagnvirkan hátt: fyrirhuguð verkefni voru leyst hver fyrir sig og kennarinn og aðrir nemendur komu með athugasemdir og ábendingar.
Annað viðfangsefnið er rafmagn og einfaldar rafrásir. Nemendur lærðu undirstöðuatriði raffræðinnar: spennu, straum, viðnám, lögmál Ohms og lögmál Kirchhoffs. Verkleg verkefni voru að hluta unnin í herminum eða unnin á töflunni en meiri tími fór í að byggja upp raunverulegar hringrásir eins og rökrásir, sveiflurásir o.fl.
Næsta efni er Tölvuarkitektúr - í vissum skilningi brú sem tengir saman eðlisfræði og forritun. Nemendur kynntu sér grundvallargrundvöllinn, þar sem mikilvægi hans er meira fræðilegt en verklegt. Sem æfing hönnuðu nemendur sjálfstætt reikni- og rökrásir í herminum og fengu stig fyrir unnin verkefni.
Fjórði dagurinn er fyrsti dagskrárdagur. Python 2 var valið sem forritunarmál vegna þess að það er það sem notað er í ROS forritun. Þessi dagur var þannig uppbyggður: Kennarar kynntu efnið, gáfu dæmi um lausn vandamála, á meðan nemendur hlustuðu á þau, sitjandi við tölvuna sína og endurtóku það sem kennarinn skrifaði á töfluna eða glæruna. Síðan leystu nemendur svipuð verkefni á eigin spýtur og í kjölfarið voru lausnirnar metnar af kennurum.
Fimmti dagurinn var helgaður ROS: strákarnir lærðu um vélmennaforritun. Allan skóladaginn sátu nemendur við tölvur sínar og keyrðu forritskóðann sem kennarinn talaði um. Þeir gátu keyrt grunn ROS einingar á eigin spýtur og fengu einnig kynningu á Duckietown verkefninu. Í lok þessa dags voru nemendur tilbúnir til að hefja verkefnahluta skólans - að leysa hagnýt vandamál.
Lýsing á völdum verkefnum
Nemendur voru beðnir um að mynda þriggja manna teymi og velja verkefnisefni. Í kjölfarið voru eftirfarandi verkefni samþykkt:
1. Калибровка цветов. Duckiebot нуждается в калибровке камеры при смене условий освещения, поэтому существует задача автоматической калибровки. Проблема в том, что диапазоны цветов очень чувствительны к освещенности. Участники реализовали утилиту, которая выделяла бы на кадре требуемые цвета (красный, белый и желтый) и строила диапазоны для каждого из цветов в формате HSV.
2. Duck Taxi. Hugmyndin með þessu verkefni er sú að Duckiebot gæti stoppað nálægt hlut, tekið hann upp og farið ákveðna leið. Ljósgul önd var valin sem hlutur.
3. Smíði vegagraf. Það er verkefni að smíða línurit yfir vegi og gatnamót. Markmið þessa verkefnis er að búa til vegagraf án þess að veita Duckiebot umhverfisgögn fyrirfram, aðeins að treysta á myndavélargögn.
4. Vaktbíll. Þetta verkefni var fundið upp af nemendum sjálfum. Þeir lögðu til að kenna einum Duckiebot, „eftirlitsferð“, að elta annan, „brjóta“. Í þessu skyni var fyrirkomulag markagreiningar með ArUco merkinu notað. Um leið og viðurkenningu er lokið er merki sent til „boðflenna“ um að ljúka verkinu.
Litavörun
Markmiðið með litakvörðunarverkefninu var að aðlaga svið auðþekkjanlegra merkingarlita að nýjum birtuskilyrðum. Án slíkra lagfæringa varð röng viðurkenning á stöðvunarlínum, akreinaskilum og vegamörkum. Þátttakendur lögðu til lausn sem byggði á forvinnslu merkingarlitamynstri: rautt, gult og hvítt.
Для каждого из этих цветов задан предварительный диапазон HSV или RGB-значений. С использованием этого диапазона на кадре находятся все области, содержащие подходящие цвета, и из них выбирается наибольшая. Эта область принимается за цвет, который необходимо запомнить. Затем используются статистические формулы, такие как вычисление среднего значения и среднеквадратического отклонения для того, чтобы оценить новый диапазон цвета.
Þetta svið er skráð í myndavélastillingarskrár Duckiebot og hægt er að nota það síðar. Lýst nálgun var beitt á alla þrjá litina, og myndaði að lokum svið fyrir hvern álagningarlita.
Prófanir sýndu nánast fullkomna greiningu á merkingarlínum, nema í þeim tilvikum þar sem merkingarefnin notuðu gljáandi límband, sem endurkastar ljósgjöfum svo sterkt að frá sjónarhorni myndavélarinnar virtust merkingarnar hvítar, óháð upprunalegum lit.
Duck Taxi
Duck Taxi verkefnið fól í sér að smíða reiknirit til að leita að önd farþega í borginni og flytja hann síðan á tilskildan stað. Þátttakendur skiptu þessu verkefni í tvennt: uppgötvun og hreyfingu meðfram línuritinu.
Nemendur gerðu andagreiningu með því að gera ráð fyrir að önd sé hvaða svæði í rammanum sem þekkjast sem gult, með rauðum þríhyrningi (gogg) á. Um leið og slíkt svæði greinist í næsta ramma ætti vélmenni að nálgast það og stoppa síðan í nokkrar sekúndur og líkja eftir lendingu farþega.
Síðan, með því að hafa vegritið fyrir allan duckietown og staðsetningu vélmennisins geymt í minni fyrirfram, og fá einnig áfangastaðinn sem inntak, byggja þátttakendur leið frá brottfararstað að komustað með því að nota reiknirit Dijkstra til að finna slóðir á línuritinu . Úttakið er sett fram sem sett af skipunum - beygjur við hvern af eftirfarandi gatnamótum.
Graf af vegum
Markmið þessa verkefnis var að byggja línurit - net vega í Duckietown. Hnútar línuritsins sem myndast eru gatnamót og bogarnir eru vegir. Til að gera þetta verður Duckiebot að kanna borgina og greina leið hennar.
Í vinnunni við verkefnið var hugmyndin um að búa til vegið línurit til skoðunar, en síðan hent, þar sem kostnaður við brún ræðst af vegalengd (ferðatíma) á milli gatnamóta. Framkvæmd þessarar hugmyndar reyndist of vinnufrek og ekki nægur tími til hennar innan skólans.
Þegar Duckiebot kemur að næstu gatnamótum velur það veginn sem liggur út af gatnamótunum sem það hefur ekki enn farið. Þegar búið er að fara framhjá öllum vegum á öllum gatnamótum verður listi yfir nálæg gatnamót eftir í minni vélmannsins, sem er breytt í mynd með því að nota Graphviz bókasafnið.
Reikniritið sem þátttakendur settu fram hentaði ekki fyrir handahófskenndan Duckietown, en virkaði vel fyrir lítinn bæ með fjórum gatnamótum sem notuð eru innan skólans. Hugmyndin var að bæta ArUco merki við hver gatnamót sem inniheldur gatnamótaauðkenni til að fylgjast með röðinni sem gatnamótin voru ekin í.
Skýringarmynd reikniritsins sem þátttakendur hafa þróað er sýnd á myndinni.
Eftirlitsbíll
Markmið þessa verkefnis er að leita, elta og kyrrsetja brotamenn í borginni Duckietown. Vaktþjónn verður að fara eftir ytri hring borgarvegar og leita að þekktum boðflenna. Eftir að hafa fundið boðflenna verður eftirlitsmaðurinn að fylgja boðflennum og neyða hann til að hætta.
Vinnan hófst með því að leita að hugmynd til að greina vélmenni í ramma og þekkja boðflenna í honum. Teymið lagði til að útbúa hverja vélmenni í borginni með einstökum merki á bakhliðinni - alveg eins og alvöru bílar hafa ríkisskráningarnúmer. ArUco merki voru valin í þessu skyni. Þau hafa verið notuð áður í Duckietown þar sem auðvelt er að vinna með þau og gera þér kleift að ákvarða stefnu merkisins í rýminu og fjarlægðina til hans.
Næst var nauðsynlegt að tryggja að eftirlitsvélin hreyfði sig stranglega í ytri hringnum án þess að stoppa á gatnamótum. Sjálfgefið er að Duckiebot færist á akrein og stoppar við stöðvunarlínuna. Síðan ákvarðar hann með hjálp vegamerkja uppsetningu gatnamótanna og velur um stefnu gatnamótanna. Fyrir hvert af þrepunum sem lýst er er eitt af stöðunum í endanlegu ástandsvél vélmennisins ábyrgt. Til að losna við stopp á gatnamótunum breytti teymið ríkisvélinni þannig að þegar nálgaðist stöðvunarlínuna skipti botninn strax yfir í það ástand að keyra beint í gegnum gatnamótin.
Næsta skref var að leysa vandamálið við að stöðva boðflenna vélmenni. Teymið gerði ráð fyrir því að eftirlitsvélin gæti haft SSH aðgang að hverjum vélmenni í borginni, það er að segja að hafa einhverjar upplýsingar um hvaða heimildargögn og hvaða auðkenni hver vélari hefur. Þannig, eftir að hafa uppgötvað boðflenna, byrjaði eftirlitsvélin að tengjast í gegnum SSH við boðflenna og slökkti á kerfinu hans.
Eftir að hafa staðfest að lokunarskipuninni væri lokið stoppaði eftirlitsvélin líka.
Aðgerðaralgrími eftirlitsvélmenna má tákna sem eftirfarandi skýringarmynd:
Að vinna að verkefnum
Vinnan var skipulögð með svipuðu sniði og Scrum: á hverjum morgni skipulögðu nemendur verkefni dagsins í dag og á kvöldin sögðu þeir frá unnin vinnu.
Á fyrsta og síðasta degi undirbjuggu nemendur kynningar þar sem verkefninu var lýst og hvernig ætti að leysa það. Til að hjálpa nemendum að fylgja þeim áætlunum sem þeir höfðu valið voru kennarar frá Rússlandi og Ameríku stöðugt til staðar í stofunum þar sem unnið var að verkefnum og svöruðu spurningum. Samskipti fóru fyrst og fremst fram á ensku.
Niðurstöður og sýning þeirra
Vinna við verkefnin stóð í eina viku og að því loknu kynntu nemendur niðurstöður sínar. Allir undirbjuggu kynningar þar sem þeir ræddu um það sem þeir lærðu í þessum skóla, hverjir voru mikilvægustu lexíurnar sem þeir lærðu, hvað þeim líkaði eða líkaði ekki. Að því loknu kynnti hvert lið sitt verkefni. Öll liðin kláruðu verkefni sín.
Liðið sem innleiðir litakvörðun kláraði verkefnið hraðar en aðrir, svo þeir höfðu líka tíma til að undirbúa skjöl fyrir forritið sitt. Og teymið sem vann að vegagrafinu, jafnvel síðasta daginn fyrir sýnikennslu verkefnisins, reyndi að betrumbæta og leiðrétta reiknirit sín.
Ályktun
Að skóla loknu báðum við nemendur að leggja mat á fyrri athafnir og svara spurningum um hversu vel skólinn uppfyllti væntingar þeirra, hvaða færni þeir öðluðust o.s.frv. Allir nemendur tóku fram að þeir lærðu að vinna í teymi, dreifa verkefnum og skipuleggja tíma sinn.
Nemendur voru einnig beðnir um að meta gagnsemi og erfiðleika námskeiðanna sem þeir tóku. Og hér voru tveir námsmatshópar myndaðir: fyrir suma voru námskeiðin ekki mikil erfiðleikar, aðrir töldu þau mjög erfið.
Þetta þýðir að skólinn hefur tekið rétta stöðu með því að vera áfram aðgengilegur byrjendum á ákveðnu sviði, en einnig útvegað efni til endurtekningar og samþjöppunar fyrir reynslu nemenda. Þess má geta að forritunarnámskeiðið (Python) þótti nánast öllum óbrotið en gagnlegt. Að sögn nemenda var erfiðasta námskeiðið „Tölvuarkitektúr“.
Þegar nemendur voru spurðir um styrkleika og veikleika skólans svöruðu margir að þeim líkaði vel við valinn kennsluhætti þar sem kennarar veittu skjóta og persónulega aðstoð og svöruðu spurningum.
Nemendur tóku einnig fram að þeim þætti gaman að vinna í daglegri skipulagningu verkefna sinna og setja sín eigin tímamörk. Sem ókostir bentu nemendur á skort á þekkingu sem var til staðar, sem var krafist þegar unnið var með vélmenni: þegar þeir voru tengdir, að skilja grunnatriði og meginreglur um starfsemi hans.
Nánast allir nemendur tóku fram að skólinn gekk framar væntingum þeirra og gefur það til kynna rétta stefnu í skipulagningu skólans. Þess vegna ber að halda almennum reglum við skipulagningu næsta skóla, að teknu tilliti til og, ef hægt er, eyða þeim annmörkum sem nemendur og kennarar benda á, ef til vill breyta námskeiðaskrá eða tímasetningu kennslu þeirra.
Greinarhöfundar: lið в
PS Fyrirtækjabloggið okkar hefur nýtt nafn. Nú verður það tileinkað fræðsluverkefnum JetBrains.
Heimild: www.habr.com