Mbinu ya Kujifunza kwa kina ya STEM

Kuna kozi nyingi bora katika ulimwengu wa elimu ya uhandisi, lakini mara nyingi mtaala unaojengwa karibu nao unakabiliwa na dosari moja kubwa - ukosefu wa mshikamano mzuri kati ya mada anuwai. Mtu anaweza kupinga: hii inawezaje kuwa?

Wakati programu ya mafunzo inaundwa, mahitaji ya lazima na utaratibu wazi ambao taaluma lazima zisomewe zinaonyeshwa kwa kila kozi. Kwa mfano, ili kujenga na kupanga roboti ya simu ya awali, unahitaji kujua mechanics kidogo ili kuunda muundo wake wa kimwili; misingi ya umeme katika kiwango cha sheria za Ohm / Kirchhoff, uwakilishi wa ishara za digital na analog; shughuli na vekta na matrices ili kuelezea mifumo ya kuratibu na harakati za roboti katika nafasi; misingi ya programu katika ngazi ya uwasilishaji wa data, algorithms rahisi na miundo ya uhamisho wa udhibiti, nk. kuelezea tabia.

Je, haya yote yanashughulikiwa katika kozi za chuo kikuu? Bila shaka kuwa. Hata hivyo, kwa sheria za Ohm/Kirchhoff tunapata thermodynamics na nadharia ya uwanja; pamoja na uendeshaji na matrices na vectors, mtu anapaswa kukabiliana na fomu za Jordan; katika programu, soma polymorphism - mada ambazo hazihitajiki kila wakati kutatua shida rahisi ya vitendo.

Elimu ya chuo kikuu ni pana - mwanafunzi anaenda mbali na mara nyingi haoni maana na umuhimu wa vitendo wa maarifa anayopokea. Tuliamua kugeuza dhana ya elimu ya chuo kikuu katika STEM (kutoka kwa maneno Sayansi, Teknolojia, Uhandisi, Math) na kuunda programu ambayo inategemea mshikamano wa ujuzi, kuruhusu kuongezeka kwa ukamilifu katika siku zijazo, yaani, ni. inamaanisha umilisi mkubwa wa masomo.

Kujifunza eneo jipya la somo kunaweza kulinganishwa na kuchunguza eneo la karibu. Na hapa kuna chaguzi mbili: ama tunayo ramani ya kina na idadi kubwa ya maelezo ambayo yanahitaji kusomwa (na hii inachukua muda mwingi) ili kuelewa alama kuu ziko wapi na jinsi zinavyohusiana. ; au unaweza kutumia mpango wa zamani, ambao pointi kuu tu na nafasi zao za jamaa zinaonyeshwa - ramani kama hiyo inatosha kuanza mara moja kusonga kwa mwelekeo sahihi, kufafanua maelezo unapoendelea.

Tulijaribu mbinu ya kina ya kujifunza ya STEM katika shule ya msimu wa baridi, ambayo tulifanya pamoja na wanafunzi wa MIT kwa msaada wa Utafiti wa JetBrains.

Maandalizi ya nyenzo

Sehemu ya kwanza ya programu ya shule ilikuwa wiki ya madarasa katika maeneo makuu, ambayo yalijumuisha algebra, nyaya za umeme, usanifu wa kompyuta, programu ya Python na utangulizi wa ROS (Mfumo wa Uendeshaji wa Robot).

Maelekezo hayakuchaguliwa kwa bahati: kukamilishana, yalitakiwa kuwasaidia wanafunzi kuona uhusiano kati ya mambo yanayoonekana kuwa tofauti kwa mtazamo wa kwanza - hisabati, umeme na programu.

Kwa kweli, lengo kuu halikuwa kutoa mihadhara mingi, lakini kuwapa wanafunzi fursa ya kutumia maarifa waliyopata wenyewe katika mazoezi.

Katika sehemu ya aljebra, wanafunzi wangeweza kufanya mazoezi ya utendaji wa matrix na mifumo ya kutatua milinganyo, ambayo ilikuwa muhimu katika kusoma saketi za umeme. Baada ya kujifunza juu ya muundo wa transistor na mambo ya kimantiki yaliyojengwa kwa msingi wake, wanafunzi wangeweza kuona matumizi yao katika kifaa cha processor, na baada ya kujifunza misingi ya lugha ya Python, andika mpango wa roboti halisi ndani yake.

Duckietown

Moja ya malengo ya shule ilikuwa kupunguza kazi na viigaji inapowezekana. Kwa hivyo, seti kubwa ya mizunguko ya elektroniki ilitayarishwa, ambayo wanafunzi walilazimika kukusanyika kwenye ubao wa mkate kutoka kwa vifaa halisi na kuvijaribu kwa vitendo, na Duckietown ilichaguliwa kama msingi wa miradi hiyo.

Duckietown ni mradi wa chanzo huria unaohusisha roboti ndogo zinazojiendesha zinazoitwa Duckiebots na mitandao ya barabara wanazosafiria. Duckiebot ni jukwaa la magurudumu lililo na kompyuta ndogo ya Raspberry Pi na kamera moja.

Kulingana na hilo, tumeandaa seti ya kazi zinazowezekana, kama vile kujenga ramani ya barabara, kutafuta vitu na kuacha karibu nao, na idadi ya wengine. Wanafunzi wanaweza pia kupendekeza shida yao wenyewe na sio tu kuandika programu ya kulitatua, lakini pia kuiendesha mara moja kwenye roboti halisi.

Kufundisha

Wakati wa mhadhara, walimu waliwasilisha nyenzo kwa kutumia mawasilisho yaliyotayarishwa awali. Baadhi ya madarasa yalirekodiwa kwenye video ili wanafunzi waweze kuyatazama wakiwa nyumbani. Wakati wa mihadhara, wanafunzi walitumia nyenzo kwenye kompyuta zao, waliuliza maswali, na kutatua matatizo pamoja na kwa kujitegemea, wakati mwingine ubaoni. Kulingana na matokeo ya kazi, rating ya kila mwanafunzi ilihesabiwa tofauti katika masomo tofauti.

Wacha tuzingatie mwenendo wa madarasa katika kila somo kwa undani zaidi. Somo la kwanza lilikuwa algebra ya mstari. Wanafunzi walitumia siku moja kusoma vekta na matrices, mifumo ya milinganyo ya mstari, n.k. Kazi za vitendo ziliundwa kwa mwingiliano: shida zilizopendekezwa zilitatuliwa kibinafsi, na mwalimu na wanafunzi wengine walitoa maoni na vidokezo.

Somo la pili ni umeme na nyaya rahisi. Wanafunzi walijifunza misingi ya electrodynamics: voltage, sasa, upinzani, sheria ya Ohm na sheria za Kirchhoff. Kazi za vitendo zilifanywa kwa sehemu katika kiigaji au kukamilishwa kwenye ubao, lakini muda mwingi ulitumika kujenga mizunguko halisi kama vile saketi za mantiki, saketi zinazozunguka, n.k.

Mada inayofuata ni Usanifu wa Kompyuta - kwa maana, daraja linalounganisha fizikia na programu. Wanafunzi walisoma msingi wa kimsingi, ambao umuhimu wake ni wa kinadharia zaidi kuliko vitendo. Kama mazoezi, wanafunzi waliunda kwa kujitegemea mizunguko ya hesabu na mantiki katika simulator na kupokea pointi kwa kazi zilizokamilishwa.

Siku ya nne ni siku ya kwanza ya programu. Python 2 ilichaguliwa kama lugha ya programu kwa sababu ndiyo inayotumika katika programu ya ROS. Siku hii iliundwa kama ifuatavyo: walimu waliwasilisha nyenzo, walitoa mifano ya kutatua matatizo, wakati wanafunzi waliwasikiliza, wameketi kwenye kompyuta zao, na kurudia kile mwalimu alichoandika kwenye ubao au slaidi. Kisha wanafunzi walitatua matatizo kama hayo peke yao, na masuluhisho yalitathminiwa na walimu.

Siku ya tano ilijitolea kwa ROS: wavulana walijifunza juu ya programu ya roboti. Siku nzima ya shule, wanafunzi walikaa kwenye kompyuta zao, wakiendesha msimbo wa programu ambao mwalimu alizungumza. Waliweza kuendesha vitengo vya msingi vya ROS peke yao na pia walitambulishwa kwa mradi wa Duckietown. Mwisho wa siku hii, wanafunzi walikuwa tayari kuanza sehemu ya mradi wa shule - kutatua matatizo ya vitendo.

Maelezo ya miradi iliyochaguliwa

Wanafunzi waliulizwa kuunda timu za watu watatu na kuchagua mada ya mradi. Kama matokeo, miradi ifuatayo ilipitishwa:

1. Urekebishaji wa rangi. Duckiebot inahitaji kusawazisha kamera hali ya mwanga inapobadilika, kwa hivyo kuna kazi ya kurekebisha kiotomatiki. Tatizo ni kwamba safu za rangi ni nyeti sana kwa mwanga. Washiriki walitekeleza matumizi ambayo yangeangazia rangi zinazohitajika katika fremu (nyekundu, nyeupe na njano) na kuunda masafa kwa kila rangi katika umbizo la HSV.

2. Bata Teksi. Wazo la mradi huu ni kwamba Duckiebot inaweza kusimama karibu na kitu, kukichukua na kufuata njia fulani. Bata wa manjano angavu alichaguliwa kuwa kitu hicho.

3. Ujenzi wa grafu ya barabara. Kuna kazi ya kujenga grafu ya barabara na makutano. Lengo la mradi huu ni kujenga grafu ya barabara bila kutoa data ya mazingira ya msingi kwa Duckiebot, kutegemea data ya kamera pekee.

4. Gari la doria. Mradi huu ulivumbuliwa na wanafunzi wenyewe. Walipendekeza kufundisha Duckiebot mmoja, “doria,” kumfukuza mwingine, “mkiukaji.” Kwa kusudi hili, utaratibu wa utambuzi wa lengo kwa kutumia alama ya ArUco ulitumiwa. Mara tu utambuzi utakapokamilika, ishara hutumwa kwa "mhamizi" ili kukamilisha kazi.

Upimaji wa rangi

Lengo la mradi wa Kurekebisha Rangi lilikuwa kurekebisha anuwai ya rangi zinazotambulika kwa hali mpya za mwanga. Bila marekebisho hayo, utambuzi wa mistari ya kusimama, vitenganishi vya njia na mipaka ya barabara haukuwa sahihi. Washiriki walipendekeza suluhisho kulingana na utayarishaji wa mifumo ya rangi ya alama: nyekundu, njano na nyeupe.

Kila moja ya rangi hizi ina anuwai iliyowekwa mapema ya thamani za HSV au RGB. Kutumia safu hii, maeneo yote ya sura iliyo na rangi zinazofaa hupatikana, na kubwa zaidi huchaguliwa. Eneo hili linachukuliwa kama rangi inayohitaji kukumbukwa. Njia za takwimu kama vile kukokotoa wastani na mkengeuko wa kawaida hutumika kukadiria safu mpya ya rangi.

Masafa haya yanarekodiwa katika faili za usanidi wa kamera ya Duckiebot na inaweza kutumika baadaye. Mbinu iliyofafanuliwa ilitumika kwa rangi zote tatu, hatimaye kuunda safu kwa kila rangi ya alama.

Majaribio yalionyesha karibu utambuzi kamili wa mistari ya kuashiria, isipokuwa katika hali ambapo vifaa vya kuashiria vilitumia mkanda wa kung'aa, ambao unaonyesha vyanzo vya mwanga kwa nguvu sana kwamba kutoka kwa mtazamo wa kamera alama zilionekana nyeupe, bila kujali rangi yake ya asili.

Teksi ya Bata

Mradi wa Teksi ya Bata ulihusisha kujenga kanuni ya kumtafuta abiria wa bata jijini, na kisha kumsafirisha hadi sehemu inayotakiwa. Washiriki waligawanya tatizo hili katika mbili: kugundua na kusogezwa kwenye grafu.

Wanafunzi walifanya utambuzi wa bata kwa kudhani kuwa bata ni eneo lolote kwenye fremu ambalo linaweza kutambulika kuwa la manjano, likiwa na pembetatu nyekundu (mdomo) juu yake. Mara tu eneo kama hilo linapogunduliwa katika fremu inayofuata, roboti inapaswa kuikaribia na kisha kusimama kwa sekunde chache, kuiga jinsi abiria alivyotua.

Kisha, kuwa na grafu ya barabara ya duckietown nzima na nafasi ya roboti iliyohifadhiwa kwenye kumbukumbu mapema, na pia kupokea marudio kama pembejeo, washiriki huunda njia kutoka mahali pa kuondoka hadi mahali pa kuwasili, kwa kutumia algorithm ya Dijkstra kupata njia kwenye grafu. . Pato linawasilishwa kama seti ya amri - zamu katika kila moja ya makutano yafuatayo.

Grafu ya Barabara

Lengo la mradi huu lilikuwa kujenga grafu - mtandao wa barabara huko Duckietown. Node za grafu inayosababisha ni makutano, na arcs ni barabara. Ili kufanya hivyo, Duckiebot lazima achunguze jiji na kuchanganua njia yake.

Wakati wa kazi ya mradi huo, wazo la kuunda grafu yenye uzani lilizingatiwa, lakini kisha kutupwa, ambayo gharama ya makali imedhamiriwa na umbali (wakati wa kusafiri) kati ya makutano. Utekelezaji wa wazo hili uligeuka kuwa wa kazi kubwa sana, na hapakuwa na muda wa kutosha kwa ajili yake ndani ya shule.

Duckiebot inapofika kwenye makutano yanayofuata, huchagua barabara inayotoka kwenye makutano ambayo bado haijaichukua. Wakati barabara zote kwenye makutano yote zimepitishwa, orodha iliyotengenezwa ya viunga vya makutano inabaki kwenye kumbukumbu ya bot, ambayo inabadilishwa kuwa picha kwa kutumia maktaba ya Graphviz.

Kanuni iliyopendekezwa na washiriki haikufaa kwa Duckietown nasibu, lakini ilifanya kazi vyema kwa mji mdogo wa makutano manne yaliyotumiwa ndani ya shule. Wazo lilikuwa ni kuongeza alama ya ArUco kwa kila makutano yaliyo na kitambulisho cha makutano ili kufuatilia mpangilio ambao makutano yaliendeshwa.
Mchoro wa algorithm iliyotengenezwa na washiriki imeonyeshwa kwenye takwimu.

Gari la doria

Lengo la mradi huu ni kutafuta, kufuatilia na kuzuilia roboti inayokiuka katika jiji la Duckietown. Boti ya doria lazima isogee kwenye pete ya nje ya barabara ya jiji, ikitafuta roboti inayojulikana. Baada ya kugundua mvamizi, boti ya doria lazima imfuate mvamizi na kumlazimisha asimamishe.

Kazi ilianza na kutafuta wazo la kugundua bot kwenye fremu na kutambua mhalifu ndani yake. Timu ilipendekeza kuweka kila roboti katika jiji na alama ya kipekee nyuma - kama vile magari halisi yana nambari za usajili za serikali. Alama za ArUco zilichaguliwa kwa kusudi hili. Zimetumika hapo awali katika duckietown kwa kuwa ni rahisi kufanya kazi nazo na hukuruhusu kubainisha mwelekeo wa kialamisho katika nafasi na umbali wake.

Ifuatayo, ilikuwa ni lazima kuhakikisha kuwa boti ya doria ilisogea madhubuti kwenye mduara wa nje bila kusimama kwenye makutano. Kwa chaguo-msingi, Duckiebot husogea kwenye njia na kusimama kwenye mstari wa kusimama. Kisha, kwa msaada wa ishara za barabara, huamua usanidi wa makutano na hufanya uchaguzi kuhusu mwelekeo wa kifungu cha makutano. Kwa kila moja ya hatua zilizoelezewa, moja ya majimbo ya mashine ya hali ya mwisho ya roboti inawajibika. Ili kuondokana na vituo kwenye makutano, timu ilibadilisha mashine ya serikali ili inapokaribia mstari wa kuacha, bot mara moja ilibadilisha hali ya kuendesha gari moja kwa moja kupitia makutano.

Hatua iliyofuata ilikuwa kutatua tatizo la kusimamisha roboti ya kuingilia. Timu ilifanya dhana kuwa roboti ya doria inaweza kuwa na ufikiaji wa SSH kwa kila roboti katika jiji, ambayo ni, kuwa na habari fulani kuhusu data ya idhini na kitambulisho gani kila bot ina. Kwa hivyo, baada ya kugundua mvamizi, boti ya doria ilianza kuunganishwa kupitia SSH kwa bot ya intruder na kuzima mfumo wake.

Baada ya kuthibitisha kuwa amri ya kuzima imekamilika, boti ya doria pia ilisimama.
Algorithm ya operesheni ya roboti ya doria inaweza kuwakilishwa kama mchoro ufuatao:

Kufanya kazi kwenye miradi

Kazi ilipangwa katika muundo sawa na Scrum: kila asubuhi wanafunzi walipanga kazi za siku ya sasa, na jioni waliripoti juu ya kazi iliyofanywa.

Katika siku ya kwanza na ya mwisho, wanafunzi walitayarisha mawasilisho yanayoelezea kazi na jinsi ya kuisuluhisha. Ili kuwasaidia wanafunzi kufuata mipango yao iliyochaguliwa, walimu kutoka Urusi na Amerika walikuwa daima katika vyumba ambako kazi ya miradi ilifanyika, kujibu maswali. Mawasiliano yalifanyika hasa kwa Kiingereza.

Matokeo na maonyesho yao

Работа над проектами длилась одну неделю, по истечении которой студенты представили свои результаты. Все подготовили презентации, в которых рассказали, чему они научились в этой школе, какие самые важные уроки вынесли, что им понравилось или не понравилось. После этого каждая команда представила свой проект. Все команды справились с поставленными задачами.

Timu inayotekeleza urekebishaji rangi ilikamilisha mradi kwa haraka zaidi kuliko wengine, kwa hivyo pia walipata wakati wa kuandaa hati za programu yao. Na timu inayofanya kazi kwenye grafu ya barabara, hata siku ya mwisho kabla ya onyesho la mradi, ilijaribu kuboresha na kusahihisha algoriti zao.

Hitimisho

Baada ya kumaliza shule, tuliwauliza wanafunzi kutathmini shughuli zilizopita na kujibu maswali kuhusu jinsi shule ilikidhi matarajio yao, ujuzi waliopata, nk. Wanafunzi wote walibaini kuwa walijifunza kufanya kazi katika timu, kusambaza kazi na kupanga wakati wao.

Wanafunzi pia waliulizwa kukadiria manufaa na ugumu wa kozi walizochukua. Na hapa vikundi viwili vya tathmini viliundwa: kwa kozi zingine hazikuleta ugumu mwingi, zingine zilikadiria kuwa ngumu sana.

Hii ina maana kwamba shule imechukua nafasi nzuri kwa kubaki kupatikana kwa wanaoanza katika uwanja fulani, lakini pia kutoa nyenzo za kurudia na kuunganishwa na wanafunzi wenye ujuzi. Ikumbukwe kwamba kozi ya programu (Python) ilibainishwa na karibu kila mtu kama isiyo ngumu lakini muhimu. Kulingana na wanafunzi, kozi ngumu zaidi ilikuwa "Usanifu wa Kompyuta".

Wanafunzi walipoulizwa kuhusu uwezo na udhaifu wa shule, wengi walijibu kwamba walipenda mtindo wa kufundisha uliochaguliwa, ambapo walimu walitoa msaada wa haraka na wa kibinafsi na kujibu maswali.

Wanafunzi pia walibaini kuwa walipenda kufanya kazi kwa njia ya kupanga kila siku ya kazi zao na kuweka tarehe zao za mwisho. Kama hasara, wanafunzi walibainisha ukosefu wa ujuzi uliotolewa, ambao ulihitajika wakati wa kufanya kazi na bot: wakati wa kuunganisha, kuelewa misingi na kanuni za uendeshaji wake.

Takriban wanafunzi wote walibaini kuwa shule ilizidi matarajio yao, na hii inaonyesha mwelekeo sahihi wa kuandaa shule. Kwa hivyo, kanuni za jumla zinapaswa kudumishwa wakati wa kuandaa shule inayofuata, kwa kuzingatia na, ikiwezekana, kuondoa mapungufu yaliyobainishwa na wanafunzi na walimu, ikiwezekana kubadilisha orodha ya kozi au wakati wa ufundishaji wao.

Waandishi wa makala: timu maabara ya algoriti za roboti za rununu в Utafiti wa JetBrains.

PS Blogu yetu ya ushirika ina jina jipya. Sasa itawekwa wakfu kwa miradi ya elimu ya JetBrains.

Chanzo: mapenzi.com