انجینئرنگ کی تعلیم کی دنیا میں بہت سے بہترین کورسز ہیں، لیکن اکثر ان کے ارد گرد بنائے گئے نصاب میں ایک سنگین خامی ہوتی ہے - مختلف موضوعات کے درمیان اچھی ہم آہنگی کی کمی۔ کوئی اعتراض کر سکتا ہے: یہ کیسے ہو سکتا ہے؟
جب کوئی تربیتی پروگرام تشکیل دیا جا رہا ہو، تو ہر کورس کے لیے لازمی شرائط اور ایک واضح ترتیب جس میں مضامین کا مطالعہ کیا جانا چاہیے، اشارہ کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک قدیم موبائل روبوٹ بنانے اور پروگرام کرنے کے لیے، آپ کو اس کی جسمانی ساخت بنانے کے لیے تھوڑا میکینکس جاننے کی ضرورت ہے۔ اوہم/کرچوف کے قوانین کی سطح پر بجلی کی بنیادی باتیں، ڈیجیٹل اور اینالاگ سگنلز کی نمائندگی؛ خلا میں روبوٹ کے مربوط نظام اور حرکات کو بیان کرنے کے لیے ویکٹرز اور میٹرکس کے ساتھ آپریشنز؛ ڈیٹا پریزنٹیشن کی سطح پر پروگرامنگ کی بنیادی باتیں، سادہ الگورتھم اور کنٹرول کی منتقلی کے ڈھانچے وغیرہ۔ رویے کی وضاحت کرنے کے لئے.
کیا یہ سب کچھ یونیورسٹی کے کورسز میں شامل ہے؟ یقینا ہے. تاہم، Ohm/Kirchhoff کے قوانین کے ساتھ ہم تھرموڈینامکس اور فیلڈ تھیوری حاصل کرتے ہیں۔ میٹرکس اور ویکٹر کے ساتھ آپریشن کے علاوہ، کسی کو اردن کی شکلوں سے نمٹنا پڑتا ہے۔ پروگرامنگ میں، پولیمورفزم کا مطالعہ کریں - ایسے موضوعات جو ایک سادہ عملی مسئلہ کو حل کرنے کے لیے ہمیشہ ضروری نہیں ہوتے ہیں۔
یونیورسٹی کی تعلیم وسیع ہے - طالب علم ایک وسیع محاذ پر جاتا ہے اور اکثر اسے حاصل ہونے والے علم کے معنی اور عملی اہمیت کو نظر نہیں آتا۔ ہم نے یونیورسٹی کی تعلیم کے نمونے کو STEM میں تبدیل کرنے کا فیصلہ کیا (سائنس، ٹکنالوجی، انجینئرنگ، ریاضی کے الفاظ سے) اور ایک ایسا پروگرام بنانے کا فیصلہ کیا جو علم کے ہم آہنگی پر مبنی ہو، جس سے مستقبل میں مکمل ہونے میں اضافہ ہو، یعنی یہ۔ مضامین پر گہری مہارت کا مطلب ہے۔
ایک نئے موضوع کے علاقے کو سیکھنے کا موازنہ مقامی علاقے کی تلاش سے کیا جا سکتا ہے۔ اور یہاں دو اختیارات ہیں: یا تو ہمارے پاس بہت تفصیلی نقشہ ہے جس میں بہت ساری تفصیلات ہیں جن کا مطالعہ کرنے کی ضرورت ہے (اور اس میں کافی وقت لگتا ہے) یہ سمجھنے کے لیے کہ اہم نشانیاں کہاں ہیں اور ان کا ایک دوسرے سے کیا تعلق ہے۔ ; یا آپ ایک قدیم منصوبہ استعمال کر سکتے ہیں، جس پر صرف اہم نکات اور ان کے متعلقہ مقامات کی نشاندہی کی گئی ہے - ایسا نقشہ فوری طور پر صحیح سمت میں آگے بڑھنا شروع کرنے کے لیے کافی ہے، آپ جاتے وقت تفصیلات کو واضح کرتے ہوئے۔
ہم نے موسم سرما کے اسکول میں STEM سیکھنے کے سخت طریقہ کا تجربہ کیا، جسے ہم نے MIT طلباء کے ساتھ مل کر
مواد کی تیاری
اسکول کے پروگرام کا پہلا حصہ مرکزی علاقوں میں ایک ہفتہ کی کلاسز کا تھا، جس میں الجبرا، الیکٹریکل سرکٹس، کمپیوٹر فن تعمیر، پائتھون پروگرامنگ اور ROS (روبوٹ آپریٹنگ سسٹم) کا تعارف شامل تھا۔
سمتوں کا انتخاب اتفاق سے نہیں کیا گیا تھا: ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہوئے، وہ طالب علموں کو پہلی نظر میں بظاہر مختلف چیزوں - ریاضی، الیکٹرانکس اور پروگرامنگ کے درمیان تعلق کو دیکھنے میں مدد کرنے والے تھے۔
بلاشبہ، بنیادی مقصد بہت زیادہ لیکچر دینا نہیں تھا، بلکہ طلباء کو یہ موقع فراہم کرنا تھا کہ وہ نئے حاصل کردہ علم کو خود عملی طور پر استعمال کریں۔
الجبرا سیکشن میں، طلباء میٹرکس آپریشنز اور مساوات کے حل کرنے کے نظام کی مشق کر سکتے ہیں، جو برقی سرکٹس کے مطالعہ میں مفید تھے۔ ٹرانزسٹر کی ساخت اور اس کی بنیاد پر بنائے گئے منطقی عناصر کے بارے میں جاننے کے بعد، طلباء پروسیسر ڈیوائس میں اس کا استعمال دیکھ سکتے ہیں، اور ازگر کی زبان کی بنیادی باتیں سیکھنے کے بعد، اس میں ایک حقیقی روبوٹ کے لیے ایک پروگرام لکھ سکتے ہیں۔
ڈکی ٹاؤن
اسکول کے اہداف میں سے ایک یہ تھا کہ جہاں ممکن ہو سمیلیٹرز کے ساتھ کام کو کم سے کم کیا جائے۔ لہذا، الیکٹرانک سرکٹس کا ایک بڑا سیٹ تیار کیا گیا تھا، جسے طلباء کو حقیقی اجزاء سے ایک بریڈ بورڈ پر جمع کرنا تھا اور عملی طور پر ان کی جانچ کرنا تھی، اور Duckietown کو منصوبوں کے لیے بنیاد کے طور پر منتخب کیا گیا تھا۔
Duckietown ایک اوپن سورس پروجیکٹ ہے جس میں Duckiebots نامی چھوٹے خود مختار روبوٹس اور ان سڑکوں کے نیٹ ورک شامل ہیں جن کے ساتھ وہ سفر کرتے ہیں۔ Duckiebot ایک پہیوں والا پلیٹ فارم ہے جو Raspberry Pi مائکرو کمپیوٹر اور ایک کیمرے سے لیس ہے۔
اس کی بنیاد پر، ہم نے ممکنہ کاموں کا ایک سیٹ تیار کیا ہے، جیسے سڑک کا نقشہ بنانا، اشیاء کی تلاش اور ان کے قریب رکنا، اور بہت سے دوسرے۔ طلباء اپنا مسئلہ خود تجویز بھی کر سکتے تھے اور اسے حل کرنے کے لیے نہ صرف ایک پروگرام لکھ سکتے تھے بلکہ اسے فوری طور پر ایک حقیقی روبوٹ پر بھی چلا سکتے تھے۔
درس دینا
لیکچر کے دوران، اساتذہ نے پہلے سے تیار کردہ پریزنٹیشنز کا استعمال کرتے ہوئے مواد پیش کیا۔ کچھ کلاسوں کو ویڈیو پر ریکارڈ کیا گیا تاکہ طلباء انہیں گھر پر دیکھ سکیں۔ لیکچرز کے دوران، طلباء نے اپنے کمپیوٹر پر مواد استعمال کیا، سوالات پوچھے، اور مسائل کو ایک ساتھ اور آزادانہ طور پر حل کیا، بعض اوقات بلیک بورڈ پر۔ کام کے نتائج کی بنیاد پر، ہر طالب علم کی درجہ بندی مختلف مضامین میں الگ الگ کی گئی تھی۔
آئیے ہر مضمون میں کلاسز کے انعقاد پر مزید تفصیل سے غور کریں۔ پہلا مضمون لکیری الجبرا تھا۔ طلباء نے ایک دن ویکٹر اور میٹرکس، لکیری مساوات کے نظام وغیرہ کا مطالعہ کرنے میں صرف کیا۔ عملی کاموں کو باہمی طور پر ترتیب دیا گیا تھا: مجوزہ مسائل کو انفرادی طور پر حل کیا گیا تھا، اور استاد اور دیگر طلباء نے تبصرے اور تجاویز فراہم کی تھیں۔
دوسرا موضوع بجلی اور سادہ سرکٹس ہیں۔ طلباء نے برقی حرکیات کی بنیادی باتیں سیکھیں: وولٹیج، کرنٹ، مزاحمت، اوہم کا قانون اور کرچوف کے قوانین۔ عملی کام جزوی طور پر سمیلیٹر میں کیے گئے تھے یا بورڈ پر مکمل کیے گئے تھے، لیکن حقیقی سرکٹس جیسے لاجک سرکٹس، دوغلی سرکٹس وغیرہ بنانے میں زیادہ وقت صرف ہوا۔
اگلا موضوع کمپیوٹر آرکیٹیکچر ہے - ایک لحاظ سے، فزکس اور پروگرامنگ کو جوڑنے والا ایک پل۔ طلباء نے بنیادی بنیادوں کا مطالعہ کیا، جس کی اہمیت عملی سے زیادہ نظریاتی ہے۔ مشق کے طور پر، طلباء نے آزادانہ طور پر سمیلیٹر میں ریاضی اور منطق کے سرکٹس کو ڈیزائن کیا اور مکمل کیے گئے کاموں کے لیے پوائنٹس حاصل کیے۔
چوتھا دن پروگرامنگ کا پہلا دن ہے۔ Python 2 کو پروگرامنگ زبان کے طور پر منتخب کیا گیا تھا کیونکہ یہ ROS پروگرامنگ میں استعمال ہونے والی زبان ہے۔ اس دن کی تشکیل اس طرح کی گئی تھی: اساتذہ نے مواد پیش کیا، مسائل کو حل کرنے کی مثالیں دیں، جب کہ طلباء اپنے کمپیوٹر پر بیٹھ کر انہیں سنتے تھے، اور استاد نے بورڈ یا سلائیڈ پر جو لکھا تھا اسے دہرایا تھا۔ پھر طلباء نے اپنے طور پر اسی طرح کے مسائل کو حل کیا، اور بعد میں اساتذہ کی طرف سے ان کے حل کا جائزہ لیا گیا۔
پانچواں دن ROS کے لیے وقف تھا: لڑکوں نے روبوٹ پروگرامنگ کے بارے میں سیکھا۔ پورے اسکول کے دن، طلباء اپنے کمپیوٹر پر بیٹھے پروگرام کوڈ چلاتے رہے جس کے بارے میں استاد نے بات کی تھی۔ وہ بنیادی ROS یونٹ خود چلانے کے قابل تھے اور انہیں Duckietown پروجیکٹ سے بھی متعارف کرایا گیا تھا۔ اس دن کے اختتام پر، طلباء اسکول کے پروجیکٹ کا حصہ شروع کرنے کے لیے تیار تھے - عملی مسائل کو حل کرنا۔
منتخب منصوبوں کی تفصیل
طلباء سے کہا گیا کہ وہ تین کی ٹیمیں بنائیں اور ایک پروجیکٹ کا موضوع منتخب کریں۔ نتیجے کے طور پر، مندرجہ ذیل منصوبوں کو اپنایا گیا تھا:
1. رنگین انشانکن۔ جب روشنی کے حالات بدلتے ہیں تو Duckiebot کو کیمرے کو کیلیبریٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے ایک خودکار کیلیبریشن کا کام ہوتا ہے۔ مسئلہ یہ ہے کہ رنگ کی حدود روشنی کے لیے بہت حساس ہیں۔ شرکاء نے ایک ایسی افادیت کو نافذ کیا جو ایک فریم (سرخ، سفید اور پیلا) میں مطلوبہ رنگوں کو نمایاں کرے گا اور HSV فارمیٹ میں ہر رنگ کے لیے رینج بنائے گا۔
2. بطخ ٹیکسی۔ اس پروجیکٹ کا خیال یہ ہے کہ ڈکی بوٹ کسی چیز کے قریب رک سکتا ہے، اسے اٹھا سکتا ہے اور ایک مخصوص راستے پر چل سکتا ہے۔ ایک روشن پیلے رنگ کی بطخ کو آبجیکٹ کے طور پر منتخب کیا گیا تھا۔
3. روڈ گراف کی تعمیر۔ سڑکوں اور چوراہوں کا گراف بنانے کا کام ہے۔ اس پروجیکٹ کا مقصد صرف کیمرے کے ڈیٹا پر انحصار کرتے ہوئے Duckiebot کو ترجیحی ماحولیاتی ڈیٹا فراہم کیے بغیر روڈ گراف بنانا ہے۔
4. گشتی گاڑی۔ یہ منصوبہ طلباء نے خود ایجاد کیا تھا۔ انہوں نے ایک Duckiebot، ایک "گشتی"، دوسرے، "خلاف ورزی کرنے والے" کا پیچھا کرنے کے لیے سکھانے کی تجویز پیش کی۔ اس مقصد کے لیے ArUco مارکر کا استعمال کرتے ہوئے ہدف کی شناخت کا طریقہ کار استعمال کیا گیا۔ جیسے ہی شناخت مکمل ہو جاتی ہے، کام مکمل کرنے کے لیے "گھسنے والے" کو ایک سگنل بھیجا جاتا ہے۔
رنگین انشانکن
کلر کیلیبریشن پروجیکٹ کا مقصد قابل شناخت نشان زد رنگوں کی حد کو روشنی کے نئے حالات میں ایڈجسٹ کرنا تھا۔ اس طرح کی ایڈجسٹمنٹ کے بغیر، سٹاپ لائنوں، لین الگ کرنے والوں اور سڑک کی حدود کی شناخت غلط ہو گئی۔ شرکاء نے مارک اپ کلر پیٹرن کی پری پروسیسنگ کی بنیاد پر ایک حل تجویز کیا: سرخ، پیلا اور سفید۔
ان میں سے ہر ایک رنگ میں HSV یا RGB قدروں کی ایک پیش سیٹ رینج ہوتی ہے۔ اس رینج کا استعمال کرتے ہوئے، مناسب رنگوں پر مشتمل فریم کے تمام حصے مل جاتے ہیں، اور سب سے بڑے کو منتخب کیا جاتا ہے۔ اس علاقے کو اس رنگ کے طور پر لیا جاتا ہے جسے یاد رکھنے کی ضرورت ہے۔ شماریاتی فارمولے جیسے کہ وسط اور معیاری انحراف کا حساب لگانا پھر نئے رنگ کی حد کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
یہ رینج Duckiebot کی کیمرہ کنفیگریشن فائلوں میں ریکارڈ کی جاتی ہے اور بعد میں استعمال کی جا سکتی ہے۔ بیان کردہ نقطہ نظر کو تینوں رنگوں پر لاگو کیا گیا تھا، بالآخر مارک اپ رنگوں میں سے ہر ایک کے لیے رینجز تشکیل دیتے ہیں۔
ٹیسٹوں نے نشان زد لائنوں کی تقریباً کامل شناخت ظاہر کی، سوائے ان صورتوں کے جہاں مارکنگ مواد میں چمکدار ٹیپ کا استعمال کیا گیا تھا، جو روشنی کے ذرائع کو اتنی مضبوطی سے منعکس کرتا ہے کہ کیمرے کے دیکھنے کے زاویے سے نشانات سفید دکھائی دیتے ہیں، قطع نظر اس کے اصل رنگ کے۔
بطخ ٹیکسی
بطخ ٹیکسی پروجیکٹ میں شہر میں بطخ کے مسافر کی تلاش کے لیے الگورتھم بنانا اور پھر اسے مطلوبہ مقام تک پہنچانا شامل تھا۔ شرکاء نے اس مسئلے کو دو حصوں میں تقسیم کیا: گراف کے ساتھ پتہ لگانے اور حرکت کرنا۔
طلباء نے یہ قیاس کرتے ہوئے بطخ کا پتہ لگایا کہ بطخ فریم کا کوئی بھی حصہ ہے جسے پیلے رنگ کے طور پر پہچانا جا سکتا ہے، جس پر سرخ مثلث (چونچ) ہے۔ جیسے ہی اگلے فریم میں اس طرح کے علاقے کا پتہ چلتا ہے، روبوٹ کو اس تک پہنچنا چاہیے اور پھر مسافر کے اترنے کی نقل کرتے ہوئے چند سیکنڈ کے لیے رک جانا چاہیے۔
اس کے بعد، پورے ڈکی ٹاؤن کا روڈ گراف اور بوٹ کی پوزیشن کو پہلے سے میموری میں محفوظ کر کے، اور ان پٹ کے طور پر منزل حاصل کرتے ہوئے، شرکاء گراف میں راستے تلاش کرنے کے لیے Dijkstra کے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، روانگی کے مقام سے آمد کے مقام تک ایک راستہ بناتے ہیں۔ . آؤٹ پٹ کو کمانڈز کے ایک سیٹ کے طور پر پیش کیا جاتا ہے - مندرجہ ذیل میں سے ہر ایک پر موڑ ہوتا ہے۔
سڑکوں کا گراف
Целью этого проекта было построение графа — сети дорог в Duckietown. Узлами результирующего графа являются перекрестки, и дугами — дороги. Для этого Duckiebot должен исследовать город и анализировать свой маршрут.
پروجیکٹ پر کام کے دوران، وزنی گراف بنانے کے خیال پر غور کیا گیا، لیکن پھر اسے مسترد کر دیا گیا، جس میں ایک کنارے کی لاگت کا تعین چوراہوں کے درمیان فاصلے (سفر کرنے کا وقت) سے ہوتا ہے۔ اس خیال کو عملی جامہ پہنانا بہت محنت طلب نکلا، اور اسکول میں اس کے لیے کافی وقت نہیں تھا۔
جب Duckiebot اگلے چوراہے پر پہنچتا ہے، تو وہ چوراہے سے باہر جانے والی سڑک کا انتخاب کرتا ہے جسے اس نے ابھی تک نہیں لیا ہے۔ جب تمام چوراہوں پر تمام سڑکیں گزر جاتی ہیں، تو چوراہے کے ملحقہ مقامات کی تیار کردہ فہرست بوٹ کی یادداشت میں رہتی ہے، جسے گرافویز لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے تصویر میں تبدیل کیا جاتا ہے۔
شرکاء کی طرف سے تجویز کردہ الگورتھم بے ترتیب Duckietown کے لیے موزوں نہیں تھا، لیکن اس نے اسکول کے اندر استعمال ہونے والے چار چوراہوں کے ایک چھوٹے سے شہر کے لیے اچھا کام کیا۔ خیال یہ تھا کہ ہر ایک چوراہے پر ایک ArUco مارکر شامل کیا جائے جس میں ایک چوراہا شناخت کنندہ ہو تاکہ اس ترتیب کو ٹریک کیا جا سکے جس میں چوراہوں کو چلایا گیا تھا۔
شرکاء کی طرف سے تیار کردہ الگورتھم کا خاکہ تصویر میں دکھایا گیا ہے۔
گشت کار
اس پروجیکٹ کا مقصد Duckietown شہر میں خلاف ورزی کرنے والے بوٹ کو تلاش کرنا، اس کا پیچھا کرنا اور اسے حراست میں لینا ہے۔ ایک گشتی بوٹ کو شہر کی سڑک کے بیرونی حلقے کے ساتھ ساتھ جانا چاہیے، ایک معروف گھسنے والے بوٹ کی تلاش میں۔ گھسنے والے کا پتہ لگانے کے بعد، گشتی بوٹ کو گھسنے والے کی پیروی کرنی چاہیے اور اسے رکنے پر مجبور کرنا چاہیے۔
کام ایک فریم میں بوٹ کا پتہ لگانے اور اس میں گھسنے والے کو پہچاننے کے لیے آئیڈیا کی تلاش کے ساتھ شروع ہوا۔ ٹیم نے تجویز پیش کی کہ شہر میں ہر بوٹ کو پیٹھ پر ایک منفرد مارکر سے لیس کیا جائے - بالکل اسی طرح جیسے اصلی کاروں کے پاس ریاستی رجسٹریشن نمبر ہوتے ہیں۔ اس مقصد کے لیے ArUco مارکر کا انتخاب کیا گیا تھا۔ وہ پہلے بھی duckietown میں استعمال ہوتے رہے ہیں کیونکہ ان کے ساتھ کام کرنا آسان ہے اور آپ کو خلا میں مارکر کی سمت اور اس سے فاصلے کا تعین کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
اس کے بعد، یہ یقینی بنانا ضروری تھا کہ گشتی بوٹ چوراہوں پر رکے بغیر بیرونی دائرے میں سختی سے حرکت کرے۔ پہلے سے طے شدہ طور پر، Duckiebot ایک لین میں چلتا ہے اور سٹاپ لائن پر رک جاتا ہے۔ پھر، سڑک کے نشانات کی مدد سے، وہ چوراہے کی ترتیب کا تعین کرتا ہے اور چوراہے کے گزرنے کی سمت کے بارے میں انتخاب کرتا ہے۔ بیان کردہ مراحل میں سے ہر ایک کے لیے، روبوٹ کی محدود ریاستی مشین کی ریاستوں میں سے ایک ذمہ دار ہے۔ چوراہے پر سٹاپ سے چھٹکارا حاصل کرنے کے لیے، ٹیم نے سٹیٹ مشین کو تبدیل کیا تاکہ سٹاپ لائن کے قریب پہنچنے پر، بوٹ فوری طور پر چوراہے سے سیدھا گاڑی چلانے کی حالت میں بدل جائے۔
اگلا قدم گھسنے والے بوٹ کو روکنے کے مسئلے کو حل کرنا تھا۔ ٹیم نے یہ قیاس کیا کہ گشتی بوٹ کو شہر کے ہر بوٹس تک SSH تک رسائی حاصل ہو سکتی ہے، یعنی اس کے بارے میں کچھ معلومات ہو سکتی ہیں کہ ہر بوٹ کے پاس کون سا اختیاری ڈیٹا ہے اور کیا آئی ڈی ہے۔ اس طرح، گھسنے والے کا پتہ لگانے کے بعد، گشتی بوٹ نے SSH کے ذریعے گھسنے والے بوٹ سے رابطہ قائم کرنا شروع کر دیا اور اس کا سسٹم بند کر دیا۔
شٹ ڈاؤن کمانڈ مکمل ہونے کی تصدیق کے بعد گشتی بوٹ بھی رک گیا۔
گشتی روبوٹ کے آپریشن الگورتھم کو درج ذیل خاکہ کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے۔
منصوبوں پر کام کر رہے ہیں۔
کام کو سکرم کی طرح کی شکل میں ترتیب دیا گیا تھا: ہر صبح طلباء موجودہ دن کے لیے کاموں کی منصوبہ بندی کرتے ہیں، اور شام کو وہ کیے گئے کام کی اطلاع دیتے ہیں۔
پہلے اور آخری دنوں میں، طلباء نے پریزنٹیشنز تیار کیں جس میں ٹاسک اور اسے حل کرنے کا طریقہ بتایا گیا۔ طلباء کو ان کے منتخب کردہ منصوبوں پر عمل کرنے میں مدد کرنے کے لیے، روس اور امریکہ کے اساتذہ مسلسل ان کمروں میں موجود تھے جہاں پراجیکٹس پر کام ہو رہا تھا، سوالات کے جوابات دے رہے تھے۔ بات چیت بنیادی طور پر انگریزی میں ہوئی۔
نتائج اور ان کا مظاہرہ
پراجیکٹس پر کام ایک ہفتہ تک جاری رہا جس کے بعد طلباء نے اپنے نتائج پیش کئے۔ ہر ایک نے پریزنٹیشنز تیار کیں جس میں انہوں نے اس اسکول میں جو کچھ سیکھا اس کے بارے میں بات کی، انہوں نے کون سے اہم اسباق سیکھے، انہیں کیا پسند آیا یا کیا نہیں۔ اس کے بعد ہر ٹیم نے اپنا پروجیکٹ پیش کیا۔ تمام ٹیموں نے اپنا کام مکمل کر لیا۔
کلر کیلیبریشن پر عمل درآمد کرنے والی ٹیم نے پروجیکٹ کو دوسروں کے مقابلے میں تیزی سے مکمل کیا، اس لیے ان کے پاس اپنے پروگرام کے لیے دستاویزات تیار کرنے کا وقت بھی تھا۔ اور روڈ گراف پر کام کرنے والی ٹیم نے، پروجیکٹ کے مظاہرے سے پہلے آخری دن بھی، اپنے الگورتھم کو بہتر اور درست کرنے کی کوشش کی۔
حاصل يہ ہوا
اسکول مکمل کرنے کے بعد، ہم نے طلباء سے کہا کہ وہ ماضی کی سرگرمیوں کا جائزہ لیں اور اس بارے میں سوالات کے جواب دیں کہ اسکول ان کی توقعات کو کس حد تک پورا کرتا ہے، انہوں نے کون سی مہارتیں حاصل کیں، وغیرہ۔ تمام طلباء نے نوٹ کیا کہ انہوں نے ٹیم میں کام کرنا، کاموں کی تقسیم اور اپنے وقت کی منصوبہ بندی کرنا سیکھا۔
طلباء سے یہ بھی کہا گیا کہ وہ اپنے کورسز کی افادیت اور دشواری کا اندازہ لگائیں۔ اور یہاں تشخیص کے دو گروپ بنائے گئے: کچھ کے لیے کورسز میں زیادہ دشواری پیش نہیں آئی، دوسروں نے انھیں انتہائی مشکل قرار دیا۔
اس کا مطلب یہ ہے کہ اسکول نے کسی خاص شعبے میں ابتدائی افراد کے لیے قابل رسائی رہ کر صحیح پوزیشن حاصل کی ہے، بلکہ تجربہ کار طلبہ کے ذریعے تکرار اور استحکام کے لیے مواد بھی فراہم کیا ہے۔ واضح رہے کہ پروگرامنگ کورس (Python) کو تقریباً ہر کسی نے غیر پیچیدہ لیکن مفید قرار دیا تھا۔ طلباء کے مطابق سب سے مشکل کورس "کمپیوٹر آرکیٹیکچر" تھا۔
جب طلباء سے اسکول کی خوبیوں اور کمزوریوں کے بارے میں پوچھا گیا، تو بہت سے لوگوں نے جواب دیا کہ انہیں منتخب کردہ تدریسی انداز پسند آیا، جس میں اساتذہ نے فوری اور ذاتی مدد فراہم کی اور سوالات کے جوابات دیے۔
طلباء نے یہ بھی نوٹ کیا کہ وہ اپنے کاموں کی روزانہ کی منصوبہ بندی کے موڈ میں کام کرنا اور اپنی آخری تاریخ طے کرنا پسند کرتے ہیں۔ نقصانات کے طور پر، طلباء نے فراہم کردہ علم کی کمی کو نوٹ کیا، جو بوٹ کے ساتھ کام کرتے وقت ضروری تھا: جڑتے وقت، اس کے آپریشن کی بنیادی باتوں اور اصولوں کو سمجھنا۔
تقریباً تمام طلباء نے نوٹ کیا کہ اسکول ان کی توقعات سے زیادہ ہے، اور یہ اسکول کو منظم کرنے کی صحیح سمت کی نشاندہی کرتا ہے۔ اس طرح، اگلے اسکول کو منظم کرتے وقت عمومی اصولوں کو برقرار رکھا جانا چاہیے، ان کو مدنظر رکھتے ہوئے اور، اگر ممکن ہو تو، طلبہ اور اساتذہ کی طرف سے نوٹ کی گئی کوتاہیوں کو دور کرنا، شاید کورسز کی فہرست یا ان کے پڑھانے کے وقت کو تبدیل کرنا چاہیے۔
مضمون کے مصنفین: ٹیم в
PS ہمارے کارپوریٹ بلاگ کا ایک نیا نام ہے۔ اب اسے JetBrains کے تعلیمی منصوبوں کے لیے وقف کیا جائے گا۔
ماخذ: www.habr.com