स्टेम गहन शिक्षण दृष्टिकोण

इंजीनियरिंग शिक्षा की दुनिया में, कई उत्कृष्ट पाठ्यक्रम हैं, लेकिन अक्सर उन पर निर्मित पाठ्यक्रम में एक गंभीर खामी है - विभिन्न विषयों के बीच अच्छी कनेक्टिविटी की कमी। एक आपत्ति कर सकता है: ऐसा कैसे?

जब एक प्रशिक्षण कार्यक्रम बनाया जा रहा है, तो आवश्यक शर्तें और एक स्पष्ट आदेश जिसमें विषयों का अध्ययन किया जाना चाहिए, प्रत्येक पाठ्यक्रम के लिए संकेत दिया गया है। उदाहरण के लिए, एक आदिम मोबाइल रोबोट को इकट्ठा करने और प्रोग्राम करने के लिए, आपको इसकी भौतिक संरचना बनाने के लिए थोड़ा यांत्रिकी जानने की आवश्यकता है; ओम / किरचॉफ कानूनों के स्तर पर बिजली की मूल बातें, डिजिटल और एनालॉग सिग्नल का प्रतिनिधित्व; अंतरिक्ष में रोबोट की समन्वय प्रणालियों और आंदोलन का वर्णन करने के लिए वैक्टर और मैट्रिसेस के साथ संचालन; डेटा प्रस्तुति, सरल एल्गोरिदम और नियंत्रण हस्तांतरण संरचनाओं, आदि के स्तर पर प्रोग्रामिंग मूल बातें। व्यवहार का वर्णन करने के लिए।

क्या यह सब विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रमों में है? जरूर है। हालाँकि, ओम / किर्चॉफ कानूनों में हमें ऊष्मागतिकी और क्षेत्र सिद्धांत मिलते हैं; मैट्रिस और वैक्टर के साथ संचालन के अलावा, आपको जॉर्डन के रूपों से निपटना होगा; प्रोग्रामिंग में बहुरूपता का अध्ययन करने के लिए - ऐसे विषय जिन्हें हमेशा एक सरल व्यावहारिक समस्या को हल करने की आवश्यकता नहीं होती है।

विश्वविद्यालय की शिक्षा व्यापक है - छात्र व्यापक मोर्चे पर जाता है और अक्सर उसे प्राप्त ज्ञान का अर्थ और व्यावहारिक महत्व नहीं दिखता है। हमने विश्वविद्यालय शिक्षा STEM (विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग, गणित से) के प्रतिमान को उलटने का फैसला किया और एक ऐसा कार्यक्रम बनाया जो ज्ञान के सामंजस्य पर निर्भर करता है, जो भविष्य में पूर्णता के निर्माण की अनुमति देता है, जिसमें विषयों का गहन विकास शामिल है।

एक नए विषय क्षेत्र के अध्ययन की तुलना एक निश्चित क्षेत्र के अध्ययन के साथ की जा सकती है। और यहां दो विकल्प हैं: या तो हमारे पास बहुत विस्तृत विवरण के साथ एक बहुत विस्तृत नक्शा है जिसका अध्ययन करने की आवश्यकता है (और इसमें बहुत समय लगता है) यह समझने के लिए कि मुख्य स्थान कहां हैं और वे एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं; या आप आदिम योजना का उपयोग कर सकते हैं, जो केवल मुख्य बिंदुओं और उनके सापेक्ष पदों को दिखाता है - इस तरह का नक्शा तुरंत सही दिशा में बढ़ना शुरू कर देता है, रास्ते में विवरण स्पष्ट करता है।

हमने शीतकालीन स्कूल में एसटीईएम गहन शिक्षण दृष्टिकोण का परीक्षण किया, जिसे हमने जेटबाइन्स रिसर्च के समर्थन से एमआईटी छात्रों के साथ मिलकर किया ।

सामग्री की तैयारी

स्कूल कार्यक्रम का पहला भाग मुख्य क्षेत्रों में कक्षाओं का एक सप्ताह था, जिसमें बीजगणित, विद्युत सर्किट, कंप्यूटर वास्तुकला, पायथन प्रोग्रामिंग और आरओएस (रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) का परिचय शामिल था।

दिशाओं को संयोग से नहीं चुना गया था: एक दूसरे के पूरक, वे छात्रों को पहली नज़र में, गणित, इलेक्ट्रॉनिक्स और प्रोग्रामिंग - प्रतीत होने वाली चीजों के बीच संबंध देखने में मदद करने वाले थे।

बेशक, मुख्य लक्ष्य कई व्याख्यान देने के लिए नहीं था, लेकिन छात्रों को वे ज्ञान प्राप्त करने का अवसर देने के लिए जो उन्होंने अभी प्राप्त अभ्यास में खुद को डाल दिया।

बीजगणित अनुभाग में, छात्रों को विद्युत परिपथों के अध्ययन में उपयोगी समीकरणों के मैट्रिक्स और समाधान प्रणालियों के साथ संचालन में प्रशिक्षित किया जा सकता है। ट्रांजिस्टर डिवाइस और उसके आधार पर निर्मित तार्किक तत्वों के बारे में सीखना, छात्र प्रोसेसर डिवाइस में अपना आवेदन देख सकते हैं, और पायथन भाषा की मूल बातें सीखने के बाद, उस पर एक वास्तविक रोबोट के लिए एक कार्यक्रम लिख सकते हैं।

Duckietown

स्कूल के कार्यों में से एक यह था कि जहां संभव हो वहां सिमुलेटर के साथ काम को कम करना। इसलिए, इलेक्ट्रॉनिक सर्किट का एक बड़ा सेट तैयार किया गया था, जिसे छात्रों को वास्तविक घटकों से ब्रेडबोर्ड पर इकट्ठा करना और उन्हें अभ्यास में परीक्षण करना था, और डकिएटाउन को परियोजनाओं के लिए आधार के रूप में चुना गया था।

डकियटाउन एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है जिसमें डकीबोट नामक छोटे, स्वायत्त रोबोट और सड़कों का एक नेटवर्क शामिल है जिसके साथ वे यात्रा करते हैं। डकबोट एक रास्पबेरी पाई माइक्रो कंप्यूटर और एक एकल कैमरे से सुसज्जित एक पहिया है।

इसके आधार पर, हमने संभावित कार्यों का एक सेट तैयार किया, जैसे कि रोड मैप बनाना, वस्तुओं को खोजना और उनके बगल में रुकना, और कई अन्य। छात्र अपनी समस्या का भी प्रस्ताव कर सकते हैं और न केवल इसे हल करने के लिए एक कार्यक्रम लिख सकते हैं, बल्कि तुरंत इसे एक वास्तविक रोबोट पर भी लॉन्च कर सकते हैं।

शिक्षण

व्याख्यान के दौरान, शिक्षकों ने पूर्व-तैयार प्रस्तुतियों का उपयोग करके सामग्री को बताया। कुछ कक्षाएं वीडियो पर रिकॉर्ड की गईं, इसलिए छात्रों को उन्हें घर पर देखने का अवसर मिला। व्याख्यान के दौरान, छात्रों ने अपने कंप्यूटर पर सामग्री का उपयोग किया, प्रश्न पूछे, समस्याओं को एक साथ और स्वतंत्र रूप से हल किया, कभी-कभी ब्लैकबोर्ड पर। कार्य के परिणामों के आधार पर, अलग-अलग विषयों के लिए अलग-अलग प्रत्येक छात्र की रेटिंग की गणना की गई थी।



अधिक विस्तार से प्रत्येक विषय में कक्षाएं आयोजित करने पर विचार करें। पहला विषय रैखिक बीजगणित था। एक दिन के लिए छात्रों ने वैक्टर और मैट्रिस, रैखिक समीकरणों की प्रणाली आदि का अध्ययन किया। व्यावहारिक कार्यों को एक इंटरैक्टिव मोड में बनाया गया था: प्रस्तावित कार्यों को व्यक्तिगत रूप से हल किया गया था, और शिक्षक और अन्य छात्रों ने टिप्पणियां और सुझाव दिए थे।



दूसरा विषय बिजली और सरल सर्किट है। छात्रों ने इलेक्ट्रोडायनामिक्स की मूल बातों का अध्ययन किया: वोल्टेज, वर्तमान, प्रतिरोध, ओम का नियम और किरचॉफ के नियम। प्रैक्टिकल कार्यों को सिम्युलेटर में आंशिक रूप से किया गया था या बोर्ड पर प्रदर्शन किया गया था, लेकिन अधिक समय वास्तविक सर्किट, जैसे लॉजिक सर्किट, ऑसिलेटरी सर्किट, आदि के निर्माण के लिए समर्पित था।



अगला विषय कंप्यूटर आर्किटेक्चर है - एक अर्थ में, भौतिकी और प्रोग्रामिंग को जोड़ने वाला एक पुल। छात्रों ने मौलिक आधार का अध्ययन किया, जिसका महत्व व्यावहारिक से अधिक सैद्धांतिक है। अभ्यास के रूप में, छात्रों ने अंक प्राप्त करने के लिए स्वतंत्र रूप से सिम्युलेटर में अंकगणित-तर्क सर्किट तैयार किए।

चौथा दिन प्रोग्रामिंग का पहला दिन है। पायथन 2 को प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में चुना गया था, क्योंकि इसका उपयोग आरओएस के तहत प्रोग्रामिंग में किया जाता है। इस दिन का निर्माण निम्नानुसार किया गया था: शिक्षकों ने सामग्री को बताया, समस्याओं को हल करने के उदाहरण दिए, जबकि छात्रों ने उनकी बात सुनी, कंप्यूटर पर बैठे, और दोहराया कि शिक्षक ने बोर्ड या स्लाइड पर क्या लिखा है। फिर छात्रों ने अपने दम पर इसी तरह की समस्याओं को हल किया, बाद में शिक्षकों द्वारा समाधान का मूल्यांकन किया गया।

पांचवां दिन आरओएस को समर्पित था: लोग प्रोग्रामिंग रोबोट से परिचित हो गए। पूरे स्कूल के दिनों में, छात्रों ने कंप्यूटर पर बैठकर, उस प्रोग्राम कोड को चलाया जिसमें शिक्षक ने बात की थी। वे आरओएस की बुनियादी इकाइयों को स्वतंत्र रूप से लॉन्च करने में सक्षम थे, और डकिएटाउन परियोजना से भी परिचित हुए। इस दिन के अंत में, छात्र स्कूल के डिज़ाइन भाग को शुरू करने के लिए तैयार थे - व्यावहारिक समस्याओं को हल करना।

चयनित परियोजनाओं का विवरण

छात्रों को तीन लोगों की टीमों में शामिल होने और एक परियोजना विषय चुनने की पेशकश की गई थी। परिणामस्वरूप, निम्नलिखित परियोजनाओं को अपनाया गया:

1. रंग अंशांकन। प्रकाश व्यवस्था की स्थिति बदलते समय डकीबोट को कैमरे को कैलिब्रेट करने की आवश्यकता होती है, इसलिए स्वचालित अंशांकन का कार्य है। समस्या यह है कि रंग रेंज प्रकाश के प्रति बहुत संवेदनशील हैं। प्रतिभागियों ने एक उपयोगिता लागू की जो फ्रेम (लाल, सफेद और पीले) पर वांछित रंगों को उजागर करेगी और एचएसआर प्रारूप में प्रत्येक रंग के लिए रेंज का निर्माण करेगी।

2. डक टैक्सी। इस परियोजना का विचार यह है कि डकीबोट किसी वस्तु के पास रुक सकता है, उसे उठा सकता है और एक निश्चित मार्ग का अनुसरण कर सकता है। एक चमकीले पीले बतख को एक वस्तु के रूप में चुना गया था।



3. सड़कों का ग्राफ बनाना। सड़कों और चौराहों का एक ग्राफ बनाने का काम है। इस परियोजना का लक्ष्य पूरी तरह से कैमरा डेटा पर भरोसा करते हुए, डकीबोट के लिए एक प्राथमिक पर्यावरणीय डेटा प्रदान किए बिना एक रोड ग्राफ का निर्माण करना है।

4. पैट्रोल कार। इस परियोजना का आविष्कार छात्रों ने खुद किया था। उन्होंने एक डकीबोट को पढ़ाने की पेशकश की, "गश्त", दूसरे को आगे बढ़ाने के लिए, "घुसपैठिया।" इस उद्देश्य के लिए, अरुको मार्कर द्वारा एक लक्ष्य मान्यता तंत्र का उपयोग किया गया था। जैसे ही मान्यता पूरी हो जाती है, पूरा होने का संकेत "घुसपैठिए" को भेज दिया जाता है।

रंग अंशांकन

रंग अंशांकन परियोजना का उद्देश्य नए प्रकाश की स्थिति के लिए पहचानने योग्य रंग की सीमा को समायोजित करना था। इस तरह के समायोजन के बिना, स्टॉप लाइन, लेन डिवाइडर और सड़क की सीमाओं की मान्यता गलत हो गई। प्रतिभागियों ने प्रीप्रोसेसिंग लेआउट रंग टेम्पलेट्स के आधार पर एक समाधान प्रस्तावित किया: लाल, पीला और सफेद।

इनमें से प्रत्येक रंग में एचएसवी या आरजीबी मूल्यों की प्रारंभिक सीमा है। इस श्रेणी का उपयोग करके, उपयुक्त रंगों वाले सभी क्षेत्र फ़्रेम पर पाए जाते हैं, और उनमें से सबसे बड़ा चुना जाता है। इस क्षेत्र को याद किए जाने वाले रंग के रूप में लिया जाता है। फिर सांख्यिकीय सूत्रों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि माध्य और मानक विचलन की गणना, ताकि नई रंग सीमा का मूल्यांकन किया जा सके।

यह रेंज डकबॉट कैमरा कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों के लिए लिखी गई है और बाद में इसका उपयोग किया जा सकता है। वर्णित दृष्टिकोण सभी तीन रंगों के लिए लागू किया गया था, अंततः मार्कअप रंगों में से प्रत्येक के लिए पर्वतमाला।

परीक्षणों में अंकन लाइनों की लगभग पूर्ण पहचान दिखाई गई, सिवाय इसके कि जब एक चमकदार टेप को अंकन सामग्री के रूप में इस्तेमाल किया गया था, तो प्रकाश स्रोतों को इतनी दृढ़ता से दर्शाते हुए कि कैमरे के देखने के कोण पर अंकन अपने मूल रंग की परवाह किए बिना सफेद दिखाई दिया।

बत्तख टैक्सी

बतख टैक्सी परियोजना में शहर में एक यात्री बतख के लिए एक खोज एल्गोरिथ्म का निर्माण शामिल था, और फिर वांछित बिंदु पर इसका परिवहन। प्रतिभागियों ने इस कार्य को दो में विभाजित किया: ग्राफ के साथ पता लगाना और आंदोलन करना।

छात्रों ने बत्तखों का पता लगाने का काम किया, यह धारणा बनाते हुए कि डकिंग फ्रेम पर कोई भी क्षेत्र है जिसे पीले रंग के रूप में पहचाना जा सकता है, उस पर एक लाल त्रिकोण (चोंच) के साथ। जैसे ही अगले फ्रेम में इस तरह के क्षेत्र का पता चलता है, रोबोट को उसके पास पहुंचना चाहिए और फिर कुछ सेकंड के लिए रुकना चाहिए, यात्री लैंडिंग का अनुकरण करता है।

फिर, पूरे डकैटाउन और बॉट की स्थिति के पूर्व-संग्रहीत रोड ग्राफ, साथ ही साथ इनपुट के रूप में गंतव्य प्राप्त करने के बाद, प्रतिभागियों ने प्रस्थान बिंदु से आगमन बिंदु तक एक पथ का निर्माण किया, जो डिक्जस्ट्रा के एल्गोरिदम का उपयोग करके ग्राफ़ में पथ की खोज करता है। आउटपुट को कमांड के एक सेट के रूप में प्रस्तुत किया जाता है - निम्नलिखित प्रत्येक चौराहों पर मुड़ता है।

सड़कों का ग्राफ

इस परियोजना का लक्ष्य एक ग्राफ का निर्माण करना था - डकिटाउन में सड़कों का एक नेटवर्क। परिणामस्वरूप ग्राफ के नोड्स चौराहे हैं, और आर्क्स सड़कें हैं। ऐसा करने के लिए, डकीबोट को शहर का पता लगाना चाहिए और उसके मार्ग का विश्लेषण करना चाहिए।

परियोजना पर काम के दौरान, विचार पर विचार किया गया था, लेकिन फिर एक भारित ग्राफ बनाने का विचार जिसमें चौराहों के बीच की दूरी (दूर करने का समय) से किनारे की लागत निर्धारित की जाती है। इस विचार का कार्यान्वयन बहुत श्रमसाध्य हो गया, और स्कूल के ढांचे के भीतर पर्याप्त समय नहीं होगा।

जब डकीबोट अगले चौराहे पर जाता है, तो वह चौराहे को छोड़कर सड़क चुनता है जिस पर वह अभी तक नहीं गया है। जब सभी चौराहों पर सभी सड़कों को कवर किया गया है, तो चौराहे के समीप की एक निर्मित सूची बॉट की मेमोरी में बनी हुई है, जिसे ग्राफविज़ लाइब्रेरी का उपयोग करके एक छवि में बदल दिया जाता है।

प्रतिभागियों द्वारा प्रस्तावित एल्गोरिथ्म डकिएटाउन के लिए उपयुक्त नहीं है, लेकिन स्कूल के भीतर इस्तेमाल होने वाले चार चौराहों से मिलकर एक छोटे से शहर में अच्छी तरह से काम किया। चौराहे को ट्रैक करने के लिए चौराहा पहचानकर्ता युक्त एक अरूको मार्कर के साथ प्रत्येक चौराहे को पूरक करने का विचार था।
प्रतिभागियों द्वारा विकसित एल्गोरिथम की कार्य योजना को आंकड़े में दिखाया गया है।

गश्ती गाड़ी

इस परियोजना का लक्ष्य डकिएटाउन में एक घुसपैठिया बॉट की खोज, मुकदमा चलाना और उसे रोकना है। बॉट गश्त एक प्रसिद्ध घुसपैठिए की तलाश में शहर में सड़क के बाहरी रिंग के साथ चलना चाहिए। घुसपैठिये का पता लगने के बाद, गश्ती बॉट को घुसपैठिये का पीछा करना चाहिए और उसे रोकना चाहिए।

फ्रेम पर एक बॉट का पता लगाने और उसमें घुसपैठिया को पहचानने के विचार के लिए काम शुरू हुआ। टीम ने सुझाव दिया कि शहर में प्रत्येक बॉट को एक अद्वितीय मार्कर के साथ पीछे की तरफ से लैस किया जाए - ठीक उसी तरह जैसे असली कारों में राज्य पंजीकरण संख्या होती है। इसके लिए, अरूको मार्करों को चुना गया था। पहले इनका उपयोग डकियटाउन में किया जाता था, क्योंकि इनके साथ काम करना आसान होता है और वे आपको अंतरिक्ष में मार्कर के उन्मुखीकरण और इसके दूरी को निर्धारित करने की अनुमति देते हैं।

अगला, चौराहों पर रोक के बिना गश्ती बॉट को बाहरी सर्कल में कड़ाई से स्थानांतरित करना आवश्यक था। डिफ़ॉल्ट रूप से, डकीबोट एक लेन में चलता है और एक स्टॉप लाइन पर रुकता है। फिर, सड़क के संकेतों का उपयोग करके, चौराहे के विन्यास को निर्धारित करता है और चौराहे की दिशा के बारे में एक विकल्प बनाता है। वर्णित चरणों में से प्रत्येक के लिए, रोबोट की राज्य मशीन का एक राज्य जिम्मेदार है। चौराहे पर स्टॉप से ​​छुटकारा पाने के लिए, टीम ने राज्य मशीन को बदल दिया ताकि स्टॉप-लाइन के पास पहुंचने पर बॉट तुरंत चौराहे के मार्ग से सीधे अंदर जाए।

अगला कदम घुसपैठियों की बॉट को रोकने की समस्या को हल करना था। टीम ने यह धारणा बनाई कि गश्ती बॉट में शहर के प्रत्येक बॉट में एसएसएच हो सकता है, अर्थात, क्या प्राधिकरण डेटा है और प्रत्येक बॉट में किस आईडी के बारे में कुछ जानकारी है। इस प्रकार, घुसपैठिये का पता चलने के बाद, गश्ती बॉट एसएसएच के माध्यम से घुसपैठिया बॉट से जुड़ना शुरू कर दिया और अपनी प्रणाली को बंद कर दिया।

शटडाउन कमांड पूरा होने की पुष्टि करने के बाद, गश्ती बॉट भी बंद हो गया।
गश्ती रोबोट के एल्गोरिथ्म को निम्नलिखित योजना के रूप में दर्शाया जा सकता है:

प्रोजेक्ट का काम

यह कार्य स्कैम के समान एक प्रारूप में आयोजित किया गया था: हर सुबह छात्रों ने वर्तमान दिन के लिए कार्यों की योजना बनाई, और शाम को किए गए काम की सूचना दी।

पहले और अंतिम दिन, छात्रों ने कार्य का वर्णन करने और इसे हल करने के लिए प्रस्तुतियाँ तैयार कीं। छात्रों को उनकी चुनी हुई योजनाओं का पालन करने में मदद करने के लिए, उन कमरों में जहां परियोजनाओं पर काम किया जा रहा था, वहां लगातार रूस और अमेरिका के शिक्षक थे जिन्होंने सवालों के जवाब दिए। मुख्य रूप से अंग्रेजी में संचार हुआ।

परिणाम और उनका प्रदर्शन

परियोजनाओं पर काम एक सप्ताह तक चला, जिसके बाद छात्रों ने अपने परिणाम प्रस्तुत किए। सभी ने प्रस्तुतियाँ तैयार कीं, जिसमें उन्होंने बताया कि उन्होंने इस स्कूल में क्या सीखा, सबसे महत्वपूर्ण सबक क्या थे जो उन्हें पसंद थे या पसंद नहीं थे। उसके बाद, प्रत्येक टीम ने अपनी परियोजना प्रस्तुत की। सभी टीमों ने कार्यों को पूरा किया।

रंग अंशांकन को लागू करने वाली टीम ने दूसरों की तुलना में परियोजना को तेजी से पूरा किया, इसलिए वे अपने कार्यक्रम के लिए दस्तावेज तैयार करने में कामयाब रहे। और सड़कों के ग्राफ में शामिल टीम, परियोजना के प्रदर्शन से पहले आखिरी दिन भी, अपने एल्गोरिदम को अंतिम रूप देने और ठीक करने की कोशिश की।

निष्कर्ष

स्कूल के बाद, हमने छात्रों से पिछली गतिविधियों का मूल्यांकन करने और सवालों के जवाब देने के बारे में पूछा कि स्कूल उनकी अपेक्षाओं को कैसे पूरा करते हैं, उन्होंने क्या कौशल हासिल किए हैं, आदि। सभी छात्रों ने नोट किया कि उन्होंने एक टीम में काम करना, कार्यों को वितरित करना और अपने समय की योजना बनाना सीखा।

छात्रों को पाठ्यक्रमों की उपयोगिता और जटिलता का मूल्यांकन करने के लिए भी कहा गया। और यहां मूल्यांकन के दो समूहों का गठन किया गया: कुछ के लिए, पाठ्यक्रम बहुत कठिन नहीं थे, जबकि अन्य ने उन्हें सबसे कठिन माना।

इसका मतलब है कि स्कूल ने सही स्थिति ले ली है, जो एक विशेष क्षेत्र में शुरुआती लोगों के लिए सुलभ है, लेकिन अनुभवी छात्रों को पुनरावृत्ति और समेकन के लिए सामग्री भी प्रदान करता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि लगभग सभी ने प्रोग्रामिंग कोर्स (पायथन) को सरल, लेकिन उपयोगी माना है। छात्रों के अनुसार सबसे कठिन, "कंप्यूटर आर्किटेक्चर" पाठ्यक्रम था।

जब छात्रों से स्कूल की कमियों और फायदों के बारे में पूछा गया, तो कई ने जवाब दिया कि उन्हें चुनी हुई शिक्षण शैली पसंद है, जिसमें शिक्षकों ने तुरंत और व्यक्तिगत रूप से सहायता प्रदान की और सवालों के जवाब दिए।

छात्रों ने यह भी नोट किया कि वे अपने कार्यों के दैनिक नियोजन मोड में काम करना पसंद करते हैं और स्वतंत्र रूप से समय सीमा निर्धारित करते हैं। छात्रों ने प्रदान किए गए ज्ञान की कमी को नोट किया, जो कि बॉट के साथ काम करते समय आवश्यक था: कनेक्ट करते समय, इसके काम के मूल सिद्धांतों और सिद्धांतों को समझना, कमियों के रूप में।

लगभग सभी छात्रों ने ध्यान दिया कि स्कूल उनकी अपेक्षाओं को पार कर गया है, और यह स्कूल संगठन की सही दिशा को दर्शाता है। इस प्रकार, अगले स्कूल के आयोजन, खाते में लेने और, यदि संभव हो तो, छात्रों और शिक्षकों द्वारा बताई गई कमियों को दूर करते हुए, संभवतः पाठ्यक्रमों की सूची या उनके शिक्षण के समय को बदलते हुए सामान्य प्रावधानों को बनाए रखा जाना चाहिए।

लेखक: JetBrains रिसर्च की मोबाइल रोबोट एल्गोरिथम प्रयोगशाला टीम

PS हमारे कॉर्पोरेट ब्लॉग का एक नया नाम है। अब यह JetBrains की शैक्षिक परियोजनाओं के लिए समर्पित होगा।